GenAI가 부족한 사용 사례 #
AI의 한계 탐색
생성형 AI(GenAI)가 다양한 영역에서 놀라운 능력을 보여주었지만, 조직이 그 한계를 이해하는 것이 중요합니다. GenAI가 부족한 부분을 인식하는 것은 자원의 잘못된 할당을 방지할 뿐만 아니라 적절한 경우 대안적이고 잠재적으로 더 효과적인 솔루션을 고려할 수 있도록 합니다. 이 섹션에서는 현재 GenAI 기술이 최적의 선택이 아닐 수 있는 특정 사용 사례와 시나리오를 탐구합니다.
1. 중요한 의사 결정 #
GenAI 모델은 정교함에도 불구하고 진정한 이해가 부족하며 자신 있게 진술하지만 부정확한 정보를 생성할 수 있습니다(이른바 “환각” 현상). 이로 인해 다음과 같은 분야에서 중요한 의사 결정 과정에 적합하지 않습니다:
- 의료 진단: GenAI가 정보 수집을 지원할 수 있지만, 의료 진단이나 치료 계획의 유일한 근거가 되어서는 안 됩니다.
- 법적 판단: 법률과 선례의 미묘한 해석에는 GenAI가 신뢰성 있게 복제할 수 없는 인간의 전문성이 필요합니다.
- 금융 투자: GenAI가 트렌드를 분석할 수 있지만, AI 생성 조언만을 바탕으로 중요한 금융 결정을 내리는 것은 상당한 위험을 수반합니다.
부족한 이유: GenAI는 이러한 중요한 시나리오에서 필수적인 현실 세계에 대한 이해, 책임성, 윤리적 함의를 고려할 수 있는 능력이 부족합니다.
2. 감성 지능이 필요한 작업 #
GenAI가 어느 정도 공감을 시뮬레이션할 수 있지만, 근본적으로 진정한 감성 지능이 부족합니다. 이러한 한계는 다음과 같은 상황에서 분명해집니다:
- 애도 상담: 애도 상담의 미묘하고 깊이 개인적인 특성은 인간의 공감과 경험을 필요로 합니다.
- 위기 상황에서의 리더십: 위기 상황에서 효과적인 리더십은 종종 미묘한 감정적 신호를 읽고 수년간의 인간 경험을 바탕으로 직관적인 결정을 내리는 것이 필요합니다.
- 갈등 해결: 대인 관계 또는 부서 간 갈등을 해결하려면 GenAI가 제공할 수 없는 감정적 이해와 미묘한 의사소통이 필요합니다.
부족한 이유: GenAI는 감정을 진정으로 이해하거나 reciprocate할 수 없어 감성 지능이 가장 중요한 시나리오에서 효과가 제한됩니다.
3. 독창성이 필요한 창의적 작업 #
GenAI가 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있지만, 근본적으로 기존 데이터를 재조합하고 추론합니다. 이로 인해 다음과 같은 한계가 있습니다:
- 획기적인 과학 이론: 진정으로 새로운 과학 이론은 종종 GenAI 모델이 설계되지 않은 직관의 도약과 학제간 통찰력을 필요로 합니다.
- 혁명적인 예술 운동: GenAI가 기존 스타일을 모방할 수 있지만, 완전히 새로운 예술 운동을 시작하려면 AI가 부족한 수준의 문화적 이해와 의도성이 필요합니다.
- 파괴적인 비즈니스 모델: 산업을 근본적으로 재형성하는 비즈니스 모델을 만드는 것은 종종 기존 데이터의 패턴 인식을 넘어서는 통찰력이 필요합니다.
부족한 이유: GenAI는 훈련 데이터에 의해 제한되며 기존 패러다임을 초월하는 진정으로 독창적인 아이디어를 만들어낼 수 있는 능력이 부족합니다.
4. 물리적 상호작용이나 감각 경험이 필요한 작업 #
GenAI는 디지털 영역에서 작동하며 물리적 구현이 부족하여 다음과 같은 분야에서 적용이 제한됩니다:
- 장인 정신과 물리적 기술: 목공, 수술, 악기 연주와 같은 작업은 물리적 피드백과 미세한 운동 기술이 필요합니다.
- 물리적 제품의 품질 관리: 물리적 상품의 품질을 평가하는 것은 종종 GenAI가 복제할 수 없는 감각 입력(촉각, 냄새, 맛)이 필요합니다.
- 긴급 대응: 응급 구조원은 GenAI가 인식할 수 없는 물리적 환경 신호를 바탕으로 순간적인 결정을 내려야 합니다.
부족한 이유: 물리적 구현과 감각 경험의 부족으로 인해 물리적 세계와의 상호작용이 필요한 작업에서 GenAI의 효과가 제한됩니다.
5. 실시간 동적 의사 결정 #
GenAI가 정보를 빠르게 처리할 수 있지만, 매우 동적인 환경에서 실시간 의사 결정에 어려움을 겪습니다:
- 스포츠 코칭: 경기 중 순간적인 전술 결정을 내리는 것은 현재 GenAI 모델이 따라갈 수 없는 수준의 실시간 분석과 직관이 필요합니다.
- 군사 전술: 전장 결정은 미리 정해진 시나리오를 넘어서는 급변하는 조건에 대한 즉각적인 대응이 필요합니다.
- 라이브 이벤트 관리: 라이브 이벤트 중 예상치 못한 상황을 관리하는 것은 GenAI가 현재 부족한 빠른 사고와 적응성이 필요합니다.
부족한 이유: GenAI 모델은 빠르지만 이러한 시나리오에서 필요한 종류의 즉각적이고 적응적인 의사 결정을 위해 설계되지 않았습니다.
6. 추론 설명이 필요한 작업 #
많은 전문적이고 규제적인 맥락에서 답변이나 결정을 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다 - 그 뒤에 있는 추론을 설명할 수 있어야 합니다:
- 규제 준수: 많은 산업에서 현재 GenAI 모델이 제공하기 어려운 명확하고 감사 가능한 의사 결정 프로세스가 필요합니다.
- 학술 연구: 동료 검토 과정에서는 GenAI가 종종 만족스럽게 제공할 수 없는 방법론과 추론에 대한 명확한 설명이 필요합니다.
- 법적 논증: 법적 논증을 구축하려면 GenAI의 현재 능력을 넘어서는 명확한 추론 체인이 필요합니다.
부족한 이유: 많은 GenAI 모델의 “블랙박스” 특성으로 인해 출력에 대한 명확하고 단계별 설명을 제공하기 어렵습니다.
경영진을 위한 핵심 요점 #
- CEO: GenAI가 강력한 도구이지만 만능 해결책이 아님을 이해하세요. 중요한 결정과 창의적인 리더십을 위해 인간의 전문성에 투자하세요.
- COO: GenAI가 뛰어난 운영에 구현하되, 특히 물리적 제품이나 서비스와 관련된 복잡하고 미묘한 프로세스에 대해서는 인간의 감독을 유지하세요.
- CPO: 제품 기능 향상을 위해 GenAI를 활용하되, 획기적인 혁신과 깊은 공감이 필요한 사용자 경험 설계에는 인간의 통찰력에 의존하세요.
- CTO: 특히 미션 크리티컬한 시스템과 명확한 감사 추적이 필요한 시스템에 대해 GenAI의 강점과 전통적인 방법을 결합한 하이브리드 접근 방식을 개발하세요.
정보 상자: AI 겨울과 GenAI 기대에 대한 교훈 #
AI의 역사는 큰 흥분 후 실망과 자금 감소로 이어지는 “AI 겨울"이라는 기간을 겪었습니다. 가장 주목할 만한 것은 1970년대와 1980년대 후반에 인간과 같은 AI에 대한 약속이 실현되지 않았을 때입니다.
주요 교훈:
- 능력을 과대 선전하지 마세요: GenAI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것에 대해 현실적이어야 합니다.
- 일반적인 인간과 같은 지능보다는 구체적이고 달성 가능한 응용 프로그램에 집중하세요.
- 단일 기술에 과도하게 의존하지 않는 균형 잡힌 투자 전략을 유지하세요.
- 실제 결과를 바탕으로 기대치를 지속적으로 재평가하고 조정하세요.
이러한 역사적 주기를 이해함으로써 조직은 현재의 GenAI 혁명을 더 잘 탐색하고, 열정을 유지하면서 현실적인 기대치를 설정하고 잠재적인 도전에 대비할 수 있습니다.