AI와 인간의 미래는 협력이다

인공지능(AI)의 개념 - AI는 점점 더 대중화되고 있으며, 이는 이 우수한 기술이 현대 생활의 모든 측면은 물론 다양한 분야에서 점차 효과적으로 활용되고 있음을 의미합니다. 산업과 서비스 분야에서도 소규모라도 고객에게 더 나은 제품을 제공하기 위해 인공지능을 도입할 계획이다. 일반적으로 인공지능이 인간의 삶에 가져다주는 이점은 너무 명백하고 측정하기 어렵다.

그러나 AI 분야에 새로운 혁신이 나타날 때마다 포럼이나 회의 어딘가에서는 기계가 인간의 작업을 완전히 대체할 수 있다는 전망에 대한 두려움이 다시 불붙는다. 이것이 기술 발전이 최고조에 달하는 사회에서 살아가면서 어쩔 수 없이 적응해야 하는 현실이지만, 이러한 두려움 때문에 사람들은 AI가 가져올 협업적 속성과 '일자리 창출' 능력을 무시하는 경향이 있습니다. 미래에는 인간에게.

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현재로서는 미래에 가장 성공적인 기업은 기계와 사람(직원)의 최고의 특성을 효과적으로 결합하는 방법을 배우는 기업이 될 것이라고 "대담하게" 주장할 수 있습니다. 현장에서 보다 최적의 수준의 효율성과 혁신을 달성하기 위해 우리가 운영하는 곳. 사실 AI의 미래는 인간의 생명과 '호흡'과의 협력에 크게 좌우될 것이다. 그렇다면 이 협력은 어떻게 이루어질 것이며, 이루어져야 할까요? 이제 함께 논의하겠습니다.

AI는 인간의 노동 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

현재 기업뿐만 아니라 대부분의 비즈니스 상황에서 AI는 중요한 결정을 내리는 것이 거의 불가능합니다. 그러나 인공 지능 모델은 "상사"가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 효과적인 통찰력과 지원을 제공함으로써 비즈니스 관리자를 보다 빠르고 정확하게 지원할 수 있습니다.

간단히 말해서, AI가 인간보다 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는 작업은 셀 수 없이 많습니다. 연구원들의 추정에 따르면 우리는 매일 최대 2.5조 바이트의 데이터를 생성할 수 있습니다. 개별 비즈니스 운영에서는 전체 데이터 양 중 아주 작은 부분만 생성하지만 물류와 같은 다양한 영역에서 가져온 데이터 포인트를 분석하려는 시도가 기업 소프트웨어 프로그램의 필요, 마케팅 및 처리가 인간에게 점점 더 어려워지고 있다는 사실을 부인할 수 없습니다.

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AI가 그 가치를 발휘하는 순간이다. 고급 머신러닝 기술을 통해 AI 모델은 실제 인간보다 훨씬 빠른 속도로 데이터 포인트를 쉽게 분석하는 동시에 수동 작업에서 흔히 발생하는 데이터 입력 오류의 위험을 제거합니다.

이러한 AI 시스템은 데이터를 포괄적인 형식으로 제공할 수 있으므로 비즈니스 관행을 개선하기 위한 추세, 기회 및 위험을 훨씬 쉽게 식별할 수 있습니다. 실제로 비즈니스 관련 데이터 분석에 인공지능을 활용하는 추세는 기업계에도 큰 영향을 미치고 있다. 2016년 실시된 대규모 설문조사에 따르면 혁신적 사고를 가진 기업 임원 중 61%가 인간이 분석하면 놓치기 쉬운 데이터 시스템인 생태계에서 투자 기회를 식별하기 위해 AI를 사용하고 있다고 답했습니다.

AI는 중요한 비즈니스 작업에 대한 의사 결정 기능을 부여할 수는 없지만 오류 없이 신뢰할 수 있는 데이터를 분석하고 제공하는 능력은 중요한 통찰력을 이끌어내 비즈니스 활동을 완전히 변화시키는 데 크게 기여합니다.

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AI의 놀라운 자동화 기능은 이전에 인간만이 수행했던 작업을 간소화하고 두뇌가 다른 고급 활동에 더 많은 시간을 투자할 수 있도록 하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이러한 관행은 일반적으로 운영 비용을 절감하고 동시에 생산성을 크게 향상시켜 기업이 보다 효율적으로 운영하는 데 도움이 됩니다. 즉, AI 기술이 계속 발전할수록 인간의 업무 효율성도 향상될 것이라는 뜻이다.

그러나 AI의 가장 큰 잠재력은 머신러닝 기술에서 비롯됩니다.

AI는 새로운 입력을 통해 학습함에 따라 점점 더 강력해지고 복잡한 작업과 알고리즘을 더 잘 지원할 수 있어 기회와 기회가 더욱 확대됩니다. 사람과 협력하여 효율성을 높입니다. 머신 러닝을 통해 AI 애플리케이션은 지원 범위는 물론 요청이 이루어진 맥락까지 더 잘 이해할 수 있습니다.

이를 통해 더욱 빠르고 효율적인 처리 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라, 오늘날 우리가 겪고 있는 자동화된 고객 서비스 시스템과 같은 일반적인 문제를 극복하는 데 도움이 될 것입니다. 불만 사항이나 요청을 완전하고 정확하게 해결하기 위한 노력입니다. 그러나 이러한 시스템이 더욱 발전하더라도 원하는 최적의 임계값을 달성하기 위해 인간의 상호 작용이 필요한 경우가 여전히 많이 있을 것입니다. 그렇기 때문에 여전히 AI와 인간 사이의 협력이 필요합니다.

사람들은 또한 기계가 보다 효율적으로 작동하도록 도울 것입니다.

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즉, 이 협업의 미래는 AI가 단순히 일상 업무를 간소화하거나 업무를 더 잘 수행하도록 돕는 데 필요한 것이 아닙니다. AI는 인간의 독창성 덕분에 효과적으로 작동할 수 있으며, 이러한 추세는 오랫동안 지속될 것입니다. AI의 미래 혁신과 발전은 사람이 무엇을 생각해낼 수 있느냐에 크게 좌우될 것이라는 점은 단언할 수 있다.

인공 지능 연구자 Russell Glenister가 Business News Daily와의 인터뷰에서 설명했듯이, 무인 자동차는 훈련 데이터와 GPU에 액세스할 수 있을 때만 현실이 됩니다. 빠르게 이 두 가지가 모두 핵심 요소입니다. 무인 자동차를 훈련시키려면 개발자는 대량의 정확한 데이터를 사용해야 하며 속도는 훈련 프로세스를 수행하는 데 핵심입니다. 5년 전만 해도 AI 프로세서는 위 작업을 처리하기에는 너무 느렸지만, AI GPU의 등장으로 이 모든 것이 가능해졌습니다."

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GPU를 개선하는 것이 개발자가 AI를 다음 단계로 발전시키는 데 계속해서 중요한 역할을 할 수 있는 유일한 방법은 아닙니다. AI가 원하는 작업을 수행하는 방법을 "학습"하도록 돕는 데도 인간의 안내가 필수적입니다. 특히 실시간 인간 상호 작용이 필요한 애플리케이션의 경우 더욱 그렇습니다.

Alexa나 Siri와 같은 AI 가상 비서 유틸리티에서 위의 현실을 명확하게 볼 수 있습니다. 아마존은 최근 알렉사의 음성 인식 및 명령을 15% 향상시키는 동시에 오류를 최대 81%까지 처리할 수 있는 인공지능 기반의 새로운 소음 차단 기술을 선보였습니다. 그러나 이러한 "성취"를 달성하기 위해 연구원들은 기계 학습 모델을 훈련하기 위해 500,000개의 샘플이 포함된 공개 데이터 세트를 사용해야 했습니다. 가상 비서에게 뚜렷한 개성을 부여하기 위해 동일한 프로세스 중 다수가 사용되었습니다.

AI 애플리케이션이 일상 생활에서 더욱 복잡해지고 침해됨에 따라 기계가 내린 결과와 결정을 이해하고 설명할 수 있는 개인에 대한 필요성이 점점 더 커지고 있음을 알게 될 것입니다.

또한 AI 애플리케이션을 모니터링하는 것은 AI 모델의 차별, 심지어 인종차별과 같은 바람직하지 않은 결과를 감지하고 이를 조기에 제거하여 예측할 수 없는 결과를 방지하는 데에도 필요합니다. AI가 아무리 똑똑해지더라도 인간의 안내는 AI가 새로운 솔루션을 찾고 제안된 기능을 더 잘 완성할 수 있는 데 여전히 필수적인 요소입니다.

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다시 말하지만, AI는 혁신과 개선을 위한 수많은 기회를 제공하지만 인간의 개입 없이는 완전하고 독립적인 운영 잠재력을 달성할 수 없을 것 같습니다. 협력적인 미래에는 기업, 프로그래머, 엔지니어 및 소비자가 점점 더 AI를 업무와 일상 생활에 더욱 완벽하게 통합하게 될 것입니다.

인간과 AI가 함께 일할 때 가능성은 정말 무한합니다.

AI와 인간의 협력에 대해 어떻게 생각하시나요? 아래에 의견을 남겨주세요!