인공 지능은 우리가 살고 있는 세상에 혁명을 일으키고 있으며 환경을 변화시키고 인간이 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 이러한 기술 혁신은 전례 없는 발전과 기회를 가져왔지만 동시에 여러 분야의 일자리와 일자리의 미래에 대한 의문점도 제기했습니다.
역사는 증기 엔진에서 인터넷에 이르기까지 모든 혁신을 목격했으며, 노동 시장에 혼란을 가져오고, 일자리를 없애고 새로운 일자리를 창출했습니다. 여러 면에서 AI는 그 잠재력이 인간과의 시너지 효과를 무색하게 만드는 전환점에 도달했습니다.
“역사가 길잡이라면 AI의 발전으로 인해 더 많은 일자리가 사라지고, 인간만의 기술을 갖춘 창의적 계층의 사람들은 더 부유해지지만 그 수는 줄어들 것이며, 창의적인 기술을 소유한 사람들이 새로운 주체가 될 것이라는 점은 거의 확실합니다. 엄청난 부자입니다.”라고 미시간 대학의 커뮤니티 정보 교수인 도야마 켄타로(Kentaro Toyama)는 말했습니다 .
AI와 빅데이터의 출현은 Google, Baidu와 같은 검색 엔진이 AI 기반 추천 알고리즘을 광고에 사용하기 시작한 2000년대 초반으로 거슬러 올라갑니다. 그들은 더 많은 데이터를 수집할수록 결과가 개선되는 것을 관찰했습니다.
출현
기술 산업은 2022년 11월 OpenAI가 출시한 챗봇인 ChatGPT와 같은 생성적 API를 도입하면서 또 다른 도약을 이루었습니다.
일부 추산 에 따르면 OpenAI가 이 정도 규모의 AI 모델을 실행하는 데 매달 300만 달러가 소요됩니다. 이는 회사에 100억 달러 이상을 투자하는 것 외에도 Microsoft Azure 클라우드 서버에 대한 우선적인 액세스를 제공하는 Microsoft와의 회사 제휴에 기여 요인이 될 수 있습니다.
Microsoft는 ChatGPT를 포함하여 여러 제품에 ChatGPT를 통합했습니다. Azure는 이제 ChatGPT, GPT-3.5, DALL-E 및 Codex와 같은 모델과의 상호 작용을 허용하는 OpenAI 서비스를 제공합니다. 또한 Microsoft는 ChatGPT를 통합하는 개선된 버전의 Bing 검색 엔진을 출시했습니다.
경쟁을 따라가는 Google
그러나 이러한 챗봇에는 한계가 있습니다. 그들은 잘못된 정보를 제공하고 이를 사실로 표현할 수도 있으며, 이러한 문제의 심각성을 "이해"하지 않은 채 편향되거나 해로운 지시를 내릴 수 있습니다.
ChatGPT가 도입되기 몇 주 전인 2022년 11월, Meta는 챗봇을 도입해야 했습니다.
“언어 모델은 데이터의 편견으로부터 학습하고 이를 복제할 수 있습니다. 이러한 편향은 텍스트 생성에서는 보기 어렵지만 이미지 생성 모델에서는 매우 명확합니다. ChatGPT를 만든 OpenAI 연구원들은 모델이 무엇에 반응할지에 대해 상대적으로 주의를 기울였지만 사용자는 일상적으로 이러한 가드레일을 피할 수 있는 방법을 찾습니다.”라고 콜로라도 볼더 대학교 컴퓨터 과학 부교수인 Daniel Acuña는 말했습니다.
사람들, 특히 학생들이 AI 기술을 사용하여 정보를 얻고 과제를 수행하고 있기 때문에 제작자들은 변칙성을 제한하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 이것은 학교와 대학이 직면하고 있는 또 다른 큰 문제입니다.
학생들이 에세이 작성, 숙제 등을 위해 AI 도구를 과도하게 사용하고 있어 학교가 학생들의 독창성과 창의성을 지속적으로 점검하기가 어렵습니다.
“현실은 학생들이 수년 동안 마음대로 사용할 수 있는 인상적인 도구 모음을 가지고 있었고 ChatGPT는 가장 정교한 최신 도구라는 것입니다. ChatGPT가 비교적 새로운 1월에 우리는 500명이 넘는 대학 수준의 학생을 대상으로 설문 조사를 실시했으며 80%는 과거에 과제를 제출할 때 ChatGPT와 유사한 도구를 사용한 적이 있다고 인정했습니다. 91%의 학생들이 다른 학생들이 그런 일을 했다는 것을 알고 있다고 말했습니다.” 공동 창립자인 Andrew Rains에게 알렸습니다.
합격.ai .
그는 또한 다양한 도구, 이러한 도구에 대한 인식, 이를 사용하려는 학생들의 의지, 학교가 직면한 시행 가능성 문제가 학문적 진실성 부서에 큰 골칫거리를 안겨주었다고 덧붙였습니다.
교육자들은 과제에 AI 도구의 개입을 제한하는 프로그램을 설계하는 데 오랜 시간을 투자하고 있습니다. 그러나 변화는 AI 기술을 창의성을 촉진하는 추구로 만드는 방식으로 전체 커리큘럼을 수정하는 더 큰 규모로 이루어져야 합니다.
“학생들이 앞으로 AI에 효과적으로 참여할 수 있도록 학교에서 준비할 수 있는 방법은 많습니다. 한 가지 옵션은 다학제적 접근 방식을 취하는 것입니다. 콘텐츠 제작에서 AI의 보급이 증가함에 따라 학생들에게 효과적인 프롬프트를 고안하고 정보에 보다 비판적으로 참여하는 방법에 대한 원칙을 가르칠 수 있습니다. 비판적 사고 능력은 모든 학업 및 직업 경력에 걸쳐 매우 중요하므로 학교에서 이러한 기술에 더 집중하는 것은 나쁜 일이 아닙니다.”라고 Oxford Scholastica Academy의 Sophie Parker는 말했습니다.
그녀는 최근 ChatGPT와 같은 모델의 출현에서 알 수 있듯이 AI가 학생의 작업 흐름과 창의성에 미치는 영향은 아직 초기 단계에 있다고 설명했습니다. 이전에는 AI가 많은 학생들의 삶에서 동떨어진 것처럼 보였을 수도 있지만, ChatGPT의 광범위한 채택으로 인해 학생들은 이 기술이 자신의 학습과 전망에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 더 깊이 생각해 볼 수 있게 되었으며 이는 긍정적인 발전입니다.
이렇게 큰 기술에 적응하는 것은 모든 분야의 사람들이 쉽게 전환할 수 있는 것이 아닙니다. 일부 전문가들은 우리가 총알의 속도로 세계를 향해 나아가고 있다고 믿습니다.
미디어, 특히 공상 과학 영화에서 인공 지능에 대한 묘사는 이 기술이 결국 인간 근로자를 쓸모없게 만들 수 있다는 우려를 불러일으켰습니다. 기술이 발전하면서 한때 수동으로 수행하던 수많은 작업이 자동화되면서 지능형 컴퓨터의 발전이 전통적인 직업의 종말을 가져올 수 있다는 우려가 나오고 있습니다. 이는 이러한 발전이 업무의 성격에 중대한 변화를 가져올 수 있다는 두려움에 대한 자연스러운 반응입니다.
McKinsey & Co.가 2017년에 실시한 연구 에 따르면 자동화 속도에 따라 2030년까지 전 세계적으로 근무 시간의 0~30%가 자동화될 것으로 예상됩니다. 전 세계적으로 7,500~3억 7,500만 명이 발전으로 인해 일자리를 바꿔야 할 수도 있습니다. AI 및 향상된 자동화 기능.
일상적인 작업을 자동화하는 데 AI가 통합된 것 외에도 최근 AI의 발전은 예술계에 큰 변화를 가져왔습니다. AI 이미지 생성기는 이제 작성된 텍스트를 고유한 이미지로 변환할 수 있으며, AI 음성 생성에서도 상당한 진전이 이루어졌습니다. 예를 들어, GPT-3와 같은 대규모 언어 모델은 최근 해고된 Google 엔지니어에게 다음과 같은 가능성을 설득할 만큼의 숙련도를 달성했습니다.
그러나 이러한 오픈 소스 애플리케이션은 승인이나 작성자에 대한 적절한 출처 없이 인터넷에서 사진을 추출하여 생성되는 경우가 많으므로 윤리적 및 저작권 관련 고려 사항이 까다롭습니다.
이로 인해 일부 예술가들은 예술 영역에서 AI의 성장을 싫어하게 되었습니다. 이 생성기는 예술가의 그림 스타일을 복제하고 독창적인 작품을 만들 수 있습니다.
“딱 한 달 됐어요. 1년 뒤에는 어떨까요? (인터넷이) AI 예술로 넘쳐날 것이기 때문에 아마도 내 작품을 그곳에서 찾을 수 없을 것입니다.”라고 작가는 말했습니다.
그렉 루트코스키가 말했습니다. , “그게 걱정되네요.”
일부 아티스트는 우리가 진입하고 있는 새로운 AI 시대에 대해 의구심을 가질 수도 있지만, 기술을 수용하는 아티스트도 있습니다. 지지자들은 AI가 지금까지 탐구되지 않은 음악과 예술의 새로운 영역을 창조한다는 견해를 제시합니다.
“창의성 측면에서 AI는 위협이자 기회로 볼 수 있습니다. 한편, AI 도구와 기술의 가용성은 AI 시스템이 기존 패턴과 추세를 기반으로 유사한 작업을 생성할 수 있기 때문에 스타일의 동질화로 이어질 수 있습니다. 반면에 AI는 예술적 표현과 영감을 위한 새로운 길을 제공할 수도 있으며 예술가는 AI를 사용하여 창의성과 예술에 대한 전통적인 개념에 도전할 수 있습니다.”라고 창립자인 Lindsey Roussel은 말했습니다.
Nieux.co .
AI는 예술 및 음악 산업에 잠재적인 이점을 제공하지만 회의론자들은 기술이 고용 환경에 미칠 영향에 대해 여전히 우려하고 있습니다. 그들은 심각한 일자리 손실, 인력 교체, 기술과 창의성을 쓸모없게 만드는 것에 대해 걱정합니다.
우려가 근거가 없는 것은 아니지만, 역사를 보면 기술의 발전은 항상 새로운 일자리 기회와 완전히 새로운 산업의 창출을 가져왔습니다.
“신기술은 파괴된 것보다 훨씬 더 많은 일자리 창출을 촉진했으며, 새로운 일자리 중 일부는 처음에는 상상할 수 없는 직업에 속해 있습니다. 기술에 의해 창출된 대부분의 일자리는 기술 생산 부문 자체 외부에 있습니다. 예를 들어, 우리는 개인용 컴퓨터의 도입으로 대체된 일자리를 고려한 후에도 1980년 이후 미국에서 1,580만 개의 순 새 일자리가 창출되었다고 추정합니다.” McKinsey 보고서는 다음과 같이 언급했습니다.
연구에 따르면 일자리 부족은 없을 것이지만 대다수의 인구는 전환을 촉진하기 위해 관련 기관 및 당국에 도전하는 전환에 대한 준비가 되어 있지 않습니다.
“대량 실업으로 이어지는 AI에 대한 최근의 두려움은 실현될 것 같지 않습니다. 대신, 우리는 이전의 모든 노동 절약 기술과 마찬가지로 AI가 새로운 산업을 출현시켜 기술로 인해 손실되는 것보다 더 많은 새로운 일자리를 창출할 것이라고 믿습니다. 그러나 우리는 정부와 사회의 다른 부분이 이러한 전환을 원활하게 할 수 있도록 도와야 할 필요성이 크다고 생각합니다. 특히 기존 직업이 붕괴되어 새 직업을 쉽게 찾을 수 없는 개인의 경우 더욱 그렇습니다.”
MIT 미래의 작업 보고서는 말했다.
다가오는 AI 시대에는 사람도 훈련을 받아야 합니다. 시장 혼란의 직접적인 영향을 받는 사람들에게는 직업 학교와 프로그램이 필요합니다.
공공 부문은 재교육과 기술 향상에 적극적으로 투자해야 합니다. 에 따라
아마존은 아마존 트레이닝 아카데미(ATA)를 통해 12억 달러를 투자하며 한발 더 나아갔다.