새로운 혁명의 도래 > 경제∙비즈니스

** 이 기사는 자카르타포스트가 IBM과 협력해 작성한 것으로 자카르타포스트 3월 12일자에 게시됐습니다.

Shelf의 설문조사에 따르면 응답자의 28%가 인공지능(AI) 프로젝트를 통해 엔터프라이즈 규모에 도달한 것으로 나타났다. 이는 조사 대상 조직의 4분의 1 이상이 업무에 AI를 광범위하게 도입하여 이미 회사의 가치를 높이고 있다는 것을 의미한다.

이러한 도약의 대부분은 매출 증대, 탄소 배출 감소를 위한 지속가능성에 기여했으며, 일부는 AI를 사용하는 경쟁업체와 시장 점유율 측면에서 공평한 경쟁을 하기 위해 전환을 단행했다.

작년에는 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 오픈 라이선스를 갖춘 기초 모델이 증가했으며, ChatGPT의 명성이 높아지면서 더욱 박차를 가하고 있다. 포브스(Forbes)에 따르면 2023년 전 세계 AI 시장 규모는 약 1,000억 달러였으며 2030년에는 약 2조 달러에 달할 것으로 예상된다.

AI, 새로운 치열한 경쟁 

달에 인간을 보내려는 경쟁을 연상시키는 것처럼, 지구에서도 AI 개발은 전 세계의 이목을 집중시키는 경쟁이 되었다. IBM과 같은 거대 기술 기업들도 모두 이 경쟁에 뛰어들어 강력한 AI 도구를 개발하기 위해 막대한 투자를 하고 있다.

발전 속도가 가속화됨에 따라 가장 영향력 있는 개발은 기업과 사용자가 생성형 AI(generative AI) 를 더욱 신뢰할 수 있고 지속가능하며 접근하기 쉽게 만드는 거버넌스(governance), 미들웨어(middleware), 트레이닝 기술(training techniques) 및 데이터 파이프라인(data pipelines)에 초점을 맞춘 것일 수 있다.

그러나 투자 급증은 위험한 경우가 많다는 점에 유의해야 한다. 가장 먼저 변화해야 할 것은 AI가 인간의 일자리를 대체할 것이라는 인식이다. 사실 이 기술은 윤리적이고 총체적으로 사용된다면 인간의 성과를 향상시킬 수 있도록 만들어졌다. AI가 계속 발전하고 있는 만큼 AI에 투자하는 기업은 섣불리 뛰어들기보다는 몇 가지 요소를 고려해야 한다.

우선, 기업은 무턱대고 AI에 투자하는 대신 AI가 기존 워크플로우(workflows)를 보완하고 프로세스를 개선하는 데 어떻게 도움이 될지에 대한 포괄적인 비즈니스 모델이 필요하다. 또한 확장성, 비용 효율성, 윤리적 고려 사항과 같은 요소도 AI 솔루션에 투자할 때 고려해야 한다. 투명성과 함께 시스템을 도입하면 직원 간의 신뢰도 증진할 수 있다.

또한, 이해관계자들은 기술 발전이 전례 없이 빠른 속도로 진행되고 있지만 AI는 여전히 새로운 혁신이므로 그렇게 취급되어야 한다는 점을 인식해야 한다. 기술이 새롭기 때문에 잠재력을 최대한 발휘하려면 시간이 걸릴 것이다. 특히 인도네시아를 비롯한 일부 국가에서는 국제 규제가 미비한 실정이다. 따라서 기업은 시스템 활용 방법에 대한 자체적인 규칙과 윤리를 마련해야 한다.

IBM 컨설팅의 공격 및 방어 보안 서비스 부문인 IBM X-Force에 따르면, 2023년에 아시아 태평양 지역은 X-Force가 전 세계에서 대응한 사고의 23%를 차지하며 세 번째로 많은 표적이 된 지역이었다.

IBM 인도네시아의 로이 코사시(Roy Kosasih) 사장은 "널리 알려진 바와 같이 인도네시아는 공공 및 민간 부문 모두에서 보안 사고가 많이 발생하고 있으므로 데이터와 플랫폼을 보호하려면 문제를 파악하는 것이 첫 번째 단계"라고 말했다.

그러나 AI 시스템을 윤리적으로 사용하면 사이버 보안, 데이터 거버넌스 및 개인정보 보호 프로토콜을 강화하여 악의적인 행위자가 생성한 AI가 개인 데이터를 추론하거나 신원을 파악하거나 사이버 공격을 수행하는 위험을 완화할 수 있다.

예를 들어, IBM은 디지털 사용자, 자산, 민감한 데이터, 엔드포인트 및 사물 인터넷(IoT)을 보호하도록 설계된 솔루션을 통합하고 증가하는 보안 위협에 대한 방어를 관리하는 기술을 배포하여 비즈니스를 보호하는 서비스를 제공한다. 클라우드를 사용하여 모든 디바이스의 액세스 관리, 네트워크 보안 및 엔드포인트 보안을 강화했다.

AI 시스템 통합 시 발생할 수 있는 문제를 방지하기 위해 취할 수 있는 단계가 있다. 여기에는 거버넌스, 규정 준수, 리스크, 내부 감사 및 AI 팀이 가장 큰 위험에 가장 큰 주의를 기울일 수 있도록 위험 기반 우선순위를 설정하고 에스컬레이션 프레임워크를 조정하거나 구축하는 것이 포함된다.

또한 기업은 항상 새로운 업데이트에 대해 알고 있어야 한다. 생성형AI가 생성한 콘텐츠가 점점 더 보편화됨에 따라, AI가 생성한 콘텐츠를 식별하고, 정확성을 검증하고, 편견이나 개인정보 침해 여부를 평가하고, 필요에 따라 인용을 추가하는 새로운 소프트웨어 도구를 고려해야 한다.

전 세계의 정책 입안자들은 AI 개발 및 사용에 대한 지침을 점점 더 많이 발표하고 있다. 이러한 지침은 아직 완전한 규제 프레임워크가 아닌 패치워크에 불과하지만 새로운 규칙이 계속 등장하고 있다. 현재 EU와 OECD는 각각 자체적인 AI 거버넌스 규정을 마련하고 있다.

무엇보다도 기업은 직원들에게 생성형 AI의 작동 방식에 대한 기본 사항과 함께 AI를 사용해야 할 때와 사용하지 말아야 할 때를 가르쳐야 한다. 또한 결과물을 검증하거나 수정하는 시기와 방법도 배워야 한다. 규정 준수 및 법무팀에 지적 재산권 위반 및 기타 관련 위험을 식별할 수 있는 기술과 소프트웨어를 제공하여 AI 거버넌스 가이드라인과 이미 마련되어 있는 기타 거버넌스 구조를 강화해야 한다.

인적 자원 늘리기

지난해 CNBC에서 발표한 기사에서 인사 및 인력 기술 회사인 UKG가 실시한 새로운 설문조사에 따르면, 직원의 54%가 회사에서 AI를 어떻게 활용하고 있는지 전혀 모른다고 답했다. IBM은 AI 사용에 대한 인간중심적 접근 방식을 발전시키기 위해서는 기술 혁신과 병행되는 기술이 필요하다는 것을 잘 알고 있다.

IBM은 교육 파트너 및 기관과의 협력을 통해 온라인 수업, 강사 주도 과정, 라이브 워크샵, 전문가의 통찰력(insight)에 대한 접근을 촉진하는 총체적인 접근 방식으로 미래의 인력을 양성해 왔다. 2023년 2월, 교육 파트너 및 기관과 협력하여 첫 번째 졸업생 집단이 AI 및 사이버 보안과 같은 주제를 다루는 IBM SkillsBuild와 같은 프로그램을 통해 성공적으로 자격증을 취득했다.

이 프로그램은 △라이브 웨비나 및 전문 교육자와의 상담을 통한 멘토 주도 학습 △다른 사람들과 토론 포럼에서 협업할 수 있는 동료 학습 △학습 동영상, 퀴즈, 코딩 연습 등 Skilvul의 온라인 수업 자료를 활용한 자가 학습 등 세 가지 학습 방법을 제공한다.

또한, 학생들이 진지하게 과정을 수강할 수 있도록 IBM은 등급별 퀴즈와 최종 평가를 제공하며, 인센티브로 제공되는 배지를 획득하기 위해 시뮬레이션을 연습하도록 요구하고 있다.

이 프로그램에 대한 자세한 정보는 교육문화연구기술부의 온라인 포털인 Kampus Merdeka에서도 확인할 수 있다. [자카르타포스트/자카르타경제신문]