The Prompt: 생성형 AI가 지식 관련 작업에 어떤 영향을 미칠까요?

*본 아티클의 원문은 2023년 6월 25일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

비즈니스 리더들 사이에서 생성형 AI가 큰 관심을 모으고 있습니다. 매주 'The Prompt'는 빠르게 변화하는 이 주제에 대한 최신 정보를 놓치지 않도록 고객 및 파트너와 협업하면서 확인된 사항과 Google의 최신 AI 트렌드를 전해드립니다. 이번 호에서는 Google Cloud의 AI 및 비즈니스 솔루션 부문 글로벌 부사장인 필립 모이어가 지식 관련 작업에 생성형 AI가 어떤 방식으로 영향을 줄 수 있는지에 대해 설명합니다. 

생성형 AI에 관한 논평에서 반복적으로 등장하는 주제는 이 기술로 인한 혼란을 지식 노동자가 특히 더 절실하게 느낄 수 있다는 것입니다.

예를 들어, 최근 McKinsey가 발표한 보고서에 따르면 '생성형 AI가 다른 유형의 작업보다 고소득, 고학력 직종의 지식 관련 작업에 더 큰 영향을 미치는 것'으로 나타났습니다. 이러한 평가는 유사한 수많은 논쟁거리 중 하나에 불과합니다. 그럼에도 불구하고 관찰자들은 생성형 AI가 작가, 엔지니어, 기업 전략가, 변호사, 심지어 의사의 업무를 어떻게 변화시킬 것인지에 관해 끊임없이 질문합니다. 

물론 이러한 논평은 과장되기 쉽습니다. 생성형 AI는 놀라운 기술이지만 아직 시작 단계에 있다 보니 과대 광고가 한창 과열되고 있습니다. 위에 포함된 링크의 내용을 읽어봤거나 소셜 미디어에서 AI 트렌드를 파악해 왔다면 '모든 작업을 자동화한다'는 것에 대한 다양한 형태의 불안과 마주쳤을 것입니다.

그러나 AI를 사용하여 작업의 일부을 자동화하거나 보강하는 것은 작업 전체를 모두 자동화하는 것과는 큰 차이가 있습니다.

예를 들어, 범용 AI 어시스턴트를 노련한 법률 보조원으로 대하는 실수를 저지른 뉴욕의 한 변호사에 대해 이 시리즈의 이전 호에서 논의한 바 있습니다. 생성형 AI가 지식 관련 작업에서 점점 더 두각을 나타낸다고 해서 인간의 전문성과 기술의 가치가 사라지지는 않겠지만 사람들이 자신의 기술과 전문성을 적용하는 방법은 분명 발전할 것입니다. 

작업자의 워크플로 개선에 집중

이 같은 발전이 어떻게 진행될 것인지에 대해 조기 징후를 이미 확인했습니다. 콜센터에서 AI 어시스턴트를 사용하는 상담사를 평가한 한 연구에 따르면, 경험이 적은 직원이 경험이 많은 동료보다 AI 어시스턴트의 혜택을 더 많이 받았고, 그 결과 숙련도가 낮은 직원과 숙련도가 높은 직원 사이의 생산성 격차가 줄었습니다. 예컨대 반복적인 글쓰기 작업이나 코딩 연습에서도 이러한 현상이 나타나리라고 쉽게 상상할 수 있습니다. 또한 업종별로 맞춤형 생성 모델이 점점 더 보편화되고 AI 어시스턴트가 더욱 정교해짐에 따라 전문 교육이나 자격증 없이도 분야별로 특화된 작업을 완수할 수 있는 사람의 수가 늘어날 것입니다.

그러나 동시에 너무 흥분하지 않는 것이 중요합니다. 생성형 AI는 경험이 부족한 작가가 아이디어 목록을 한 편의 논리 정연한 글로 완성하는 데 도움이 될 수 있으며, 숙련된 프롬프트와 사람의 수정을 거치면 작가의 글에 다양한 개성과 스타일을 담아낼 수 있습니다. AI 어시스턴트가 가까운 미래에 숙련된 작가를 대체하는 일은 없을 겁니다. 오히려 많은 작가들이 더 효율적으로 즐겁게 작업을 수행하도록 도움을 줄 수 있습니다. 숙련된 개발자와 대부분의 다른 지식 관련 작업 분야도 마찬가지입니다.

소셜 미디어 콘텐츠를 생성하는 데 사용하게 될 생성형 AI의 잠재적인 용도를 고려해 봅시다. AI 어시스턴트는 수많은 잠재적 게시물을 생성할 수 있습니다. 대부분은 아닐지라도 상당히 많은 콘텐츠가 '사용 가능'한 수준에 대한 기본 기준점을 충족할 것입니다. 일부는 꽤 기발하고 통찰력이 있을 테지만 그렇지 않은 경우도 있을 겁니다. 특히 대량 작업의 경우 전문가의 프롬프트와 수정 없이는 수많은 출력물에서 AI 생성 텍스트가 정형화되고 반복될 수 있기 때문에 숙련된 작가만큼 효과적이지 않을 가능성이 높습니다. 

목표는 소셜 미디어 콘텐츠 생산을 자동화하는 것이 아니라 브레인스토밍하고 반복하는 인간의 일을 돕고, 다양한 분석을 취합해서 인간이 이해하기 쉽게 만들고, 연구 속도를 높이거나 아니면 직원의 생산성이 더 높아지도록 지원하는 것입니다. 인간 참여형(Human In The Loop)의 중요성에 대해 이전에도 여러 번 이야기하기는 했지만, 이런 상투적인 문구가 오히려 논의의 가치를 떨어뜨릴 수도 있습니다. 이와 같은 사용 사례에서 중요한 것은 인간을 AI 지원 워크플로에 '참여'시키는 것이 아니라 AI를 활용하여 인간의 워크플로를 향상하는 것입니다.  

현장 노트

앞서 살펴본 내용은 저만의 의견이 아니라 Google의 많은 고객이 공유하고 있는 관점입니다. 이달 초 Vertex AI의 생성형 AI 지원을 정식 버전으로 출시한다는 소식을 발표한 이벤트에는 수십 개의 기업과 조직에서 여러 경영진과 패널이 참석해 다양한 논의를 펼쳤습니다. 여기에는 지식 관련 작업의 미래에 관한 세션도 포함되어 있었습니다.

대체로 참석자들은 사람이 일반 업무를 처리하는 대신 보다 전문적인 역할을 하게 될 가능성이 높다는 데 동의했습니다. 이들은 일반적인 요구에 대응하는 수많은 작업은 생성형 AI가 처리하고 일반 업무를 처리하던 직원은 AI 어시스턴트를 활용하여 좀 더 전문적인 업무를 수행할 수 있게 될 것이며, 이로 인해 지식 관련 작업의 전문성을 전체적으로 한 단계 더 높은 수준으로 끌어올릴 수 있으리라는 점에 주목했습니다. 이런 점에서 여러 패널들은 생성형 AI가 온보딩 및 교육 속도를 높일 뿐만 아니라 이후에 직원들이 일상 업무에서 필요한 정보를 찾을 수 있도록 지원하여 지식 습득을 가속화할 수 있다고 설명했습니다. 이벤트에 참석한 고객들은 비즈니스 문서의 초안 작성이나 판매 잠재고객을 대상으로 한 맞춤형 이메일과 같은 생성형 콘텐츠 애플리케이션에 열광하면서도, 지식 관련 작업 자체를 자동화하는 것보다는 생성형 AI를 활용하여 지식 노동자 간의 정보 전달을 촉진하는 방법에 더 많은 관심을 보였습니다.

패널 대화를 통해 엔터프라이즈 검색 및 내부 지식 관리야말로 가장 명확한 생성형 AI 사용 사례에 속한다는 점을 확인했습니다. 이러한 사용 사례는 강력하고, 명확한 구현 경로를 제공하며, 생성형 AI를 고객 경험의 최우선으로 배치하기 전에 조직이 먼저 생성형 AI에 익숙해질 수 있도록 합니다. 지식관리에 대한 집중이 시사하는 바와 같이, 패널들은 지식 관련 작업을 자동화하는 것보다는 직원 역량 강화에 더 초점을 맞추고 있음을 분명히 했습니다.

소프트웨어 회사의 한 임원은 생성형 AI가 일자리를 빼앗는 것이 아니라 오히려 반복되는 노동을 자동화하고 현재 일자리를 발전시키며 새로운 일자리를 창출할 것이라고 말했습니다. 전반적으로 공감하는 분위기였습니다. 몇몇 다른 참석자는 생성형 AI 덕분에 새로운 일자리가 생길 것이라고 예측했습니다. 이들은 현재 작업자의 기술 역량을 강화하여 반복적이고 단조로운 작업 대신 신중을 요하는 작업에 집중할 수 있도록 도와주는 이 기술의 잠재력에 찬사를 보냈습니다.

중요한 것은 바로 팀워크

Google은 고객과의 경험을 통해 다양한 지식 관련 작업에 AI를 활용하면 AI 단독으로 또는 인간의 힘으로만 낸 성과를 능가할 가능성이 있음을 재차 확인했습니다. 생성형 AI가 작업에 영향을 준다고 해서 AI 앱이 해당 작업을 수행할 수 있다는 의미가 아닙니다. 여전히 인간이 중심에 있으며, AI 공동작업 기능을 활용하여 더욱 생산성 있고 보람 있는 방식으로 일할 수 있는 경우가 많습니다. 인간 중심의 AI 공동작업 기능을 제품에 빌드하는 방법을 자세히 알아보려면 지난달에 열린 Google I/O의 Google Workspace에 관한 아래 동영상과 Duet AI for Google Cloud 발표 동영상을 확인하세요.