AI & MACHINE LEARNING
生成型 AI는 어떻게 인간의 創意性을 키우는가
擴散的 思考를 이끌어내는 데 活用하라
AUTHORS
吐盡
T
. 에이펜
미주리대 助敎授
조시 포크
아이디어스케일 企業 솔루션 代表
로케視 벤카打스와미
이노만트라 CEO
內容 要約
問題
지난 20餘 年 동안 企業들은 使用者를 革新 過程에 關與시키고 새로운 아이디어를 創出하도록 誘導하기 위해 努力해 왔다. 크라우드 소싱이나 여러 革新 公募展이 두 가지 代表的인 例다. 하지만 大部分의 企業은 이렇게 使用者가 낸 아이디어를 實際 活用하는 데 어려움을 겪고 있다.
根本 原因
企業이 이 많은 아이디어들을 評價할 效率的인 方法을 잘 모르고, 分野別 專門家들은 새로운 아이디어를 받아들이는 것을 어려워 하며, 아이디어를 낸 사람도 이를 실현시키는 데 必要한 細部 事項까지는 알지 못한다. 이렇게 다른 아이디어를 組合해 하나로 連結하는 것 亦是 挑戰課題다.
解決 方法
生成型 AI는 組織이 이런 難關을 克服하는 데 도움이 될 수 있다. 組織 構成員과 顧客의 創意性을 키워줄 뿐만 아니라 斬新한 아이디어를 導出하고 識別하게 해준다. 날것의 아이디어도 잘 다듬어서 改善할 수 있다.
美드저니Midjourney
가 生成한 作品 이미지
이 이미지는 ‘電球, 꽃, 파스텔, 幾何學的 模樣, 單純함, 깔끔한 線, 最小限의 靜物’이라는 프롬프트를 使用해 生成했다.
오디오, 텍스트, 이미지, 動映像 等의 콘텐츠를 새롭게 生成할 수 있는 生成型 AI 技術이 많은
職業군에서 사람을 代替할지
모른다는 憂慮가 높다.
그러나 生成型 AI가 企業과 政府에 가져올 가장 큰 機會는 人間의 創意性을 키우고 革新의 民主化라는 課題를 克服하게 해주는 데 있다.
‘革新의 民主化’는 MIT 슬론經營大學院의 敎授인 에릭 폰 히펠
Eric von Hippel
이 처음 使用하면서 알려진 用語다. 그는 1970年代 中盤부터 製品 및 서비스의 使用者가 單純히 企業이 提供하는 것에만 依存하지 않고 스스로 必要한 것을 開發할 수 있다는 可能性에 注目해 關聯 硏究와 著述 活動을 해 왔다. 지난 20餘 年 동안 使用者가 革新의 過程에 깊이 關與해야 한다는 認識이 생기기 始作했고 오늘날 企業은 크라우드 소싱이나 여러 革新 公募展 等을 통해 數없이 많은 새로운 아이디어를 創出하고 있다. 하지만 大部分의 企業은 이렇게 使用者가 낸 아이디어를 實際 活用하는 데 어려움을 겪고 있다. 이는 다음의 4가지 問題 때문이다.
첫째, 革新의 民主化를 위한 努力은 자칫 評價 過負荷로 이어질 수 있다. 例를 들어 크라우드 소싱을 통해 아이디어가 쏟아져 나와도 이 中 相當數는 빛을 보지 못하고 버려진다. 企業이 이 많은 아이디어를 一一이 評價하거나 不完全하고 些少한 아이디어를 組合해 하나의 强力한 아이디어로 連結하는 效率的인 方法을 모르기 때문이다.
둘째, 專門性의 詛呪에 빠질 수 있다. 分野別 專門家들은 ‘實現 可能한’ 아이디어를 生成하거나 이를 識別하는 데는 能熟하지만 정작 ‘새로운’ 아이디어를 내거나 받아들이는 것을 種種 어려워 한다.
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