企業 리더, 學界, 政策 立案者 等 수많은 사람이 學習과 業務 方式 等을 革新할 수 있는 潛在力을 지닌 生成型 AI 技術을 어떻게 活用할지 苦悶하고 있다. 비즈니스 環境에서 生成型 AI는 企業이 顧客과 相互作用하는 方式을 革新하고 企業의 成長을 이끌어 낼 수 있다. 새로운 硏究 結果에 따르면 企業의 IT 리더 中 67%가 向後 18個月 內 生成型 AI를 비즈니스에 導入할 計劃이라고 答했고, 그中 3分의 1은 이를 最優先 課題로 꼽았다. 企業들은 營業, 顧客 서비스, 마케팅, 商去來, IT, 法務, HR 等 비즈니스의 모든 部門에 生成型 AI가 어떤 影響을 미칠 수 있는지 살펴보고 있다.
그러나 IT 리더는 職員들이 이런 技術을 使用할 때 무엇보다도 技術을 信賴할 수 있어야 하고, 데이터 保安을 維持해야 한다. 시니어 IT 리더의 79%는 이런 技術이 保安 危險을 招來할 수 있다고 憂慮했으며, 73%는 AI에 依해 偏向된 結果가 나올 可能性을 憂慮했다. 組織은 이 技術을 倫理的이고 透明하며 責任感 있게 使用해야 할 必要性을 認識해야 한다.
企業이 비즈니스에 生成型 AI 技術을 使用하는 것은 個人이 私的인 用途로 챗GPT를 使用하는 것과는 다르다. 生成型 AI 챗봇이 잘못된 料理法을 알려줘서 생길 수 있는 危險은 現場 서비스 作業者에게 잘못된 重裝備 修理에 對한 指針을 提供할 때보다 훨씬 낮다. 企業은 生成型 AI를 使用하더라도 産業 關聯 規定을 遵守해야 한다. 例를 들어 헬스케어 企業이 비즈니스에서 다양한 方式으로 生成型 AI를 活用할 수 있지만 그 效用性을 따지기 前에 生命 倫理와 같은 基本的인 倫理는 반드시 지켜야 하는 것이다. 또 生成된 콘텐츠가 不正確하거나 不快感을 줄 境遇 企業의 法的, 財政的, 倫理的 問題가 發生할 수 있는 地雷밭이 될 수 있다. 企業이 明確한 倫理的 指針에 따라 設計하고 配布하지 않으면 生成型 AI는 意圖하지 않은 結果를 招來하고 實際로 해를 끼칠 수 있다.
組織은 生成型 AI를 使用하는 方法에 對한 明確하고 實行 可能한 프레임워크를 構築해야 한다. 또 生成型 AI가 營業, 마케팅, 커머스, 서비스, IT 業務에 어떤 影響을 미칠지를 따져보고, 비즈니스와 生成型 AI의 目標를 一致시킬 수 있어야 한다.
2019年 우리는 倫理的 AI 道具의 開發을 誘導하기 위해 透明性, 公正性, 責任, 信賴 等을 AI 原則으로 發表했다. 이 原則은 AI에 投資하는 모든 組織에 適用될 수 있지만, AI 技術이 只今과 같이 發展하고 다양한 비즈니스 適用 事例가 생겨난 只今은 보다 成熟한 原則이 必要하다. 成熟한 倫理的 AI는 製品 管理, 데이터 科學, 엔지니어링, 個人情報 保護, 法律, 使用者 硏究, 디자인, 接近性과 같은 分野를 統合해 責任感 있는 製品을 開發하고, 이를 通해 AI의 潛在的 被害를 緩和하고 社會的 利點을 極大化한다.
生成型 AI가 主流로 浮上하고 接近性이 높아지면서 이 技術이 招來할 수 있는 危險에 對한 具體的인 가이드라인이 必要하게 됐다. 이 가이드라인은 旣存 原則을 代替하는 것이 아닌 企業이 이 새로운 技術을 使用하는 製品과 서비스를 開發할 때 原則을 어떻게 運營하고 實踐할 수 있는지에 對한 案內者 役割을 할 것이다.
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