티스토리 뷰

인공지능 판도라의 상자를 열다 : LLM, 챗GPT, 그리고 직업의 미래

테크씬 2023. 4. 26. 23:10

"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다."

LLM과 생성형 AI
- 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 빠르고 고품질로 생성
- 활용 사례: 콘텐츠 제작, 고객 지원, 창작적 활동 등
직업 변화
- AI 기술 발전으로 인해 일부 직업은 자동화되거나 대체되며 새로운 직업이 등장
- 영향받는 분야: 기술 및 IT, 금융 및 법률, 교육 및 의료 등
변화 대응
- 지속적인 학습과 창의력, 유연성을 강조
- 정부와 기업의 역할: 교육 및 재교육 프로그램 지원, 사회 안전망 구축, 데이터 보안 및 개인정보 보호, 기술의 부정확한 사용에 대한 규제 등 필요

안녕하세요, 테크씬입니다! 최근 인공지능(AI)의 발전으로 우리의 삶은 급속하게 변화하고 있습니다. 대표적

인 생성형 AI(Generative AI) 기술인 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 챗GPT(ChatGPT)의 시대가 도래다고 이야기 많이 들어보셨을 겁니다. 오늘은 이러한 기술이 무엇인지 알아보고, 이러한 기술의 발전이 어떻게 직업의 변화를 이끌고 있는지 함께 살펴보려고 합니다. 궁금하시죠? ^^ 그럼 시작하겠습니다!

1. LLM과 생성형 AI에 대한 이해

GPT-4와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 인터넷에서 수십억 개의 텍스트 데이터를 학습해 다양한 작업을 수행할 수 있는 AI 기술입니다. LLM의 기반이 되는 생성형 AI는 문장, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하거나 변환하는 기술로, 빠른 시간 안에 고품질의 결과물을 만들어냅니다.
대표적인 활용 사례:
- 콘텐츠 제작: 생성형 AI는 소셜 미디어 콘텐츠나 뉴스 기사 작성에 활용되기도 합니다.
- 고객 지원 및 응대: 수많은 글로벌 기업이 고객 서비스를 향상하기 위해 AI 챗봇을 도입하고 있습니다. 주요 기업 중 하나인 IBM은 Watson을 이용해 고객 서비스를 제공하고 있죠.
- 기타 창작적 활동: 인공지능이 디자인, 음악 작곡, 게임 개발 등 다양한 창작 분야에서 활용되고 있습니다. Google의 DeepMind는 이미지 생성을 위한 DALL-E와 같은 프로젝트를 진행하고 있습니다.

2. 챗GPT 시대, 직업 대 격변!

AI 기술 발전에 따른 직업의 변화 특징
- 자동화 및 인공지능의 효율성 향상
  : 생성형 AI는 기존 수작업 대비 빠른 속도와 높은 정확도를 제공하므로 일부 직업은 자동화되어 대체될 수 있죠.
- 인간과 AI의 협업
  : 인공지능이 보조 역할을 하여 인간의 업무 효율을 높여주는 경우도 많습니다. 이를 통해 인간은 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있게 됩니다.
영향을 받은 직업 분야
- 기술 및 IT 산업: 데이터 분석가, 인공지능 개발자, 로봇공학자 등 다양한 기술 직업이 출현하면서 기존의 일자리 구조가 변화하고 있습니다. 구글, 애플, 페이스북과 같은 IT 기업들이 이러한 전문 인력을 적극 활용하고 있죠.
- 금융 및 법률 분야: AI는 금융 및 법률 분야에서 분석, 계산, 문서 작업 등 복잡한 업무를 처리하는 데 도움을 줍니다. JP모건 같은 금융 기관은 AI를 활용한 투자 전략 개발에 힘쓰고 있고, 법률 기업들은 AI를 이용해 법률 문서 검토 등에 활용하고 있습니다.
- 교육 및 의료 분야: 인공지능이 교육과 의료 분야에서 맞춤형 서비스 제공을 가능하게 해 줍니다. 예를 들어, 코세라(Coursera)와 같은 온라인 교육 플랫폼이 AI를 활용해 학습자에게 맞춤형 커리큘럼을 제공하고, 의료 분야에서는 딥러닝 기술을 이용한 진단 및 치료가 확산되고 있습니다.
직업의 소멸과 생성
- 소멸 위험에 처한 직업들: 일부 단순 업무를 수행하는 직업은 인공지능의 발전에 따라 점차 줄어들 것으로 예상됩니다. (예를 들어, 택시 기사, 텔레마케터 등이 그러한 직업들이죠...)
- 새로운 직업 기회/혁신: 반면에 AI 관련 기술이 발전함에 따라 새로운 직업들이 등장하고 있습니다. (AI 윤리 전문가, AI 트레이너, 가상현실 엔지니어 등의 직업이 그 예시입니다.)

3. 미래의 직업 및 변화 대응 필요

기술 변화에 적응하는 방법
- 평생학습 및 역량 강화: AI 시대에 살아남기 위해서는 지속적인 학습과 자기계발이 필수입니다. 온라인 코스, 전문 서적, 워크숍 등을 통해 관련 역량을 키워나가야 합니다.
- 창의력과 유연성 중요성 인식: 인공지능이 아직 대체할 수 없는 영역인 창의력과 유연성은 미래의 직장에서 매우 중요한 역량으로 간주됩니다. 이러한 역량을 갖추기 위해 다양한 경험을 쌓고 도전적인 사고를 길러야 합니다.
정부 및 기업의 역할
- 교육과 재교육 프로그램 지원: 정부와 기업은 AI 시대에 적응할 수 있도록 교육과 재교육 프로그램을 지원해야 합니다. 이를 통해 더 많은 사람들이 새로운 기술과 산업에 대한 이해를 높이고 일자리를 찾을 수 있습니다.
- 기술 발전에 따른 사회 안전망 구축: 기술의 발전으로 인한 직업 소멸이나 변화에 대비하여 사회 안전망을 강화해야 합니다. 이는 미래의 일자리 불안에 대응하고 사회적 안정을 유지하는 데 도움이 됩니다.
LLM과 생성 AI의 윤리적 고려
- 데이터 보안 및 개인정보 보호: 인공지능 기술의 발전에 따른 데이터 보안과 개인정보 보호 문제에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 기업은 이러한 문제에 대해 적절한 대응책을 마련하고 사용자들에게 안심할 수 있는 환경을 제공해야 합니다.
- 기술의 부정확한 사용에 대한 규제: 생성 AI의 부정확한 사용, 예를 들어 fake news나 디지털 조작 등의 문제에 대한 규제와 관리가 필요합니다. 이를 통해 사회적 불안을 줄이고 기술의 긍정적인 영향을 극대화할 수 있습니다.

미래형 인공지능 로봇 사진 — 인공지능을 어떻게 사용하고 윤리적으로 제어할 것인지에 따라, 인류에게는 선물 혹은 재앙이 될 수 있죠.

마치며...

바야흐로 LLM과 생성형 AI의 시대가 왔습니다. 여기저기 뉴스에서도 챗GPT 이야기로 가득하죠. 이를 통해 직업 시장의 구조가 변화하고 있으며, 우리는 이러한 변화에 능동적으로 대응해야 합니다.

앞으로도 지속적인 기술 발전과 사회 변화에 맞춰 교육, 역량 개발, 윤리적 고려 등 다양한 측면에서 노력을 기울여야 합니다. 특히, 창의력과 유연성을 갖춘 인재가 미래의 일자리 시장에서 핵심적인 역할을 차지할 것으로 보고되고 있죠.

또한, 정부와 기업은 교육 및 재교육 프로그램 지원, 사회 안전망 구축, 데이터 보안 및 개인정보 보호 등의 측면에서 적극적인 역할을 수행해야 합니다. 이를 통해 기술 발전으로 인한 혜택을 공평하게 나누고, 사회적 불평등을 줄여 나갈 수 있을 것입니다.

끝으로, LLM과 생성형 AI가 가져올 긍정적인 변화를 최대한 '활용'하세요! 이로부터의 부정적인 영향을 최소화하기 위해서는 그 기술을 적극적으로 적절히 사용하는 User가 되어야 합니다. 이를 통해 AI 시대가 우리의 삶에 더 큰 가치를 창출하고 지속 가능한 발전을 이룰 수 있을 것입니다! 오늘도 테크씬이었습니다. 감사합니다.

[관련 포스팅]

2023.01.28 - [AI] - AI, 머신러닝, 딥러닝 구분/차이

AI, 머신러닝, 딥러닝 구분/차이

1. AI, 머신러닝, 딥러닝, 그리고 그 관계 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)은 모두 우리가 일상을 살아가는 방식, 그리고 일하는 방식을 바꿀 수 있는 기술이며, 이는 높은 잠재력을 뽐내며 빠

techscene.tistory.com

2023.03.09 - [AI] - 스몰 데이터로 AI 만들기: Few-Shot, Zero-shot 학습의 힘

스몰 데이터로 AI 만들기: Few-Shot, Zero-shot 학습의 힘

"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 기존의 AI 모델 혹은 머신러닝 모델을 만들기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요했기 때문에 일부 애플리케이션 혹은 시스템에 적용하는 것은 매우 현실