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“이미 실용성 가득하더라”··· 생성 AI에 대한 IT리더들의 접근법

2023.03.09 Robert Mitchell  |  CIO
챗GPT를 비즈니스 실무에 활용하는 CIO들이 늘고 있다. 마케팅 카피 작성, 소프트웨어 코딩 업무 등이 대표적이다. 

캘리포니아 샌디에고 대학의 빈스 켈런 CIO는 챗GPT, DALL-E와 같은 생성 AI 기술의 한계를 잘 알고 있다. 답변이 허위일 수 있고 생성된 이미지가 불완전할 수 있으며, 출력이 편향될 수 있음을 이해한다. 그러나 그는 이를 수용하려는 입장이다. 소속 대학의 직원들이 이미 챗GPT를 사용하고 있다고 그는 전했다.

켈런은 챗GPT로 코드를 생성하는 작업에 대해 "깃허브를 검색하는 검색하는 것과 다르지 않다"라며, “또한 콘텐츠를 생성하는 데에도 이용한다. 편집 작업을 통해 오류와 구성을 찾을 수 있다”라고 말했다. 그에 따르면 이 초기 단계의 기술은 일부 업무 용도에 분명히 도움이 된다. 단 주의해서 진행할 이유도 분명하다. 
 
Image Credit : Getty Images Bank


적절한 활용처에는 준비 완료
생성형 AI는 코딩, 관리 워크플로우, 데이터 정제, 양식 사전 작성 등의 단순한 사용 사례에 사용할 준비가 되어 있다고 DB AG의 전액 출자 자회사이자 그룹 기업들 전체의 디지털 파트너사인 DB 시스텔(DB SYSTEL GmbH)의 CIO 겸 제품 책임자 올리버 위트마이어가 평가했다. 

그는 이어 “운송 산업에서도 AI는 수송 조종, 수송 관리에 직간접적 영향을 미칠 수 있다”라고 말했다.

미트라(Mitre Corp.)의 혁신 및 실험 책임자 마이클 센클은 콘텐츠 생성에 관심을 갖고 있다. 그는 “대화를 통한 문맥 요약 및 개선 기능을 이런 대형 언어 모델이 제공한다”라고 말했다. 

현재 그의 팀은 2가지 사용 사례를 고려하고 있다. “첫번째는 고객사 중 한 곳에 우리가 수행한 업무를 요약하는 이메일을 보내고자 한다. 기존 의사소통의 맥락에서 작성하려는 경우에는 놀랍도록 유용하다”라고 그는 말했다.

두번째는 프로젝트 인력 채용이다. 일반적으로 센클은 이력서를 검토하고 스킬 태그를 기준으로 검색하여 프로젝트에 적합한 사람을 찾는다. 생성형 AI가 이를 용이하게 할 수 있다고 그는 기대한다. 

“예를 들어, ‘(후보자인) 마이클이 이 프로젝트에 할 수 있는 일은 무엇인가?’라고 묻는다면 이력서를 살펴볼 필요없이 그가 할 수 있는 일에 대한 요약을 받아볼 수 있다”라고 센클은 전했다.

중고차 소매기업 카맥스(CarMax)은 이미 지난 1년 동안 생성형 AI를 활용해왔다. 오픈AI(OpenAI)의 API를 활용하여 고객 리뷰 텍스트를 관리가 용이하고 가독성이 뛰어난 요약본으로 통합했다. 

CIO 샤밈 모하메드는 해당 기술을 다른 영역에서도 확대하여 사용했다고 말했다. 고객 경험을 개선하기 위해 차량 이미징(Imaging)에 주목했던 것이다. 회사 인벤토리에 존재하는 5만~6만 대의 차량의 이미지를 최적화함으로써 진실성을 유지한 채로 상품 가치를 높였다. 

“우리 데이터 사이언티스트들은 바닥이 더러운 차량의 내부 사진을 깨끗한 내부를 보여주는 이미지로 대체하는 ‘디지털 스위퍼(Sweeper)’ 모델을 개발했다. 같은 차량이지만 보기에 더 좋으며 고객에게 더 나은 경험을 제공한다”라고 말했다.

마찬가지로 나이키(Nike)는 생성형 AI를 활용하여 제품 프로토타입 이미지를 생성했다고 포레스터의 분석가 로완 큐란이 말했다. 그는 “텍스트-3D 모델러를 사용하고 3D 공간에서 테스트하며 실제로 어떤 모습일지에 대해 훨씬 생생한 느낌을 받을 수 있다. 이 모든 것들이 큰 노력 없이 가능하다”라고 말했다.

잠재력이 큰 DYDEH
코드 개발과 고객 경험 개선은 기업들이 현재 생성형 AI를 활용할 수 있는 주된 영역이며, 효율성 이득 측면에서 잠재력이 크다고 전문가들은 입을 모은다.

TSFCU(TruStone Financial Credit Union)의 EVP 겸 CIO 개리 제터는 회사의 개발자들이 깃허브(GitHub)의 오픈AI의 코덱스(Codex)를 도입했으며, 코딩을 위해 생성형 AI를 사용하는 것이 효과가 있었다고 말했다. 

센클 또한 프로그래밍 언어가 더욱 구조화되어 있기 때문에 생성형 AI 모델이 인간 언어보다 코딩에 더욱 적합하다고 덧붙였다. 

카맥스에서도 깃허브의 코파일럿(Copilot)을 활용하고 있다며, 경우에 따라 코드의 최대 40%를 생성한다. 모하메드는 “빠르게 진화하고 있다. 하지만 소프트웨어 개발에 사용하는 경우 저작권 위반, 가짜 콘텐츠, 내장된 맬웨어 등이 없어야 한다. 감독 없이 해당 코드를 적용해서는 안 된다”라고 말했다.

기업 분야에 준비된 다른 영역으로는 마케팅 카피, 이미지, 디자인 생성 및 기존 데이터에 대한 더 나은 요약 생성하기 등이 있다고 큐란이 말했다. 그는 “어떤 사람들은 이런 대형 언어 모델을 비구조화 데이터를 정리하는 수단으로 활용하고 있다”라고 말했다. 실제로 내년에는 생성형 AI 기능이 업무지원센터 소프트웨어부터 마이크로소프트 오피스 애플리케이션와 같은 일부 기업용 소프트웨어에서 나타날 것으로 기대되고 있다.

신뢰하지 말고 검증하라
하지만 해당 기술을 배치하는 CIO는 생성된 결과물에 대한 잠재적인 지적재산 문제를 인지해야 한다고 카맥스의 모하메드가 경고했다. 인터넷에서 얻은 데이터로 훈련하는 DALL-E 등의 생성형 모델은 저작권이 있는 콘텐츠를 위반할 수 있는 콘텐츠를 생성한 바 있다. 게티 이미지스(Getty Images)가 최근 AI 기반 예술작품 생성 도구 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 때문에 스태빌리티 AI(Stability AI)를 고소한 상태다.

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