지난 수년간 인공지능(AI) 기술의 발전이 놀라울 정도로 빠르게 진행되고 있으며, 그 중에서도 AI 분석 툴은 우리의 삶에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 우리는 일상 생활의 거의 모든 부문에서 AI를 사용하고 있으며, 이로 인해 많은 변화와 가능성을 경험하게 되었습니다. 언제나 첨단 기술의 출현은 우리가 속한 사회의 기능과 작동방식을 새롭게 변화시켜 왔습니다.
생성형AI의 출현은 우리 삶의 변화를 넘어 인류의 새로운 도약을 의미합니다. 이미 주요 산업과 업종 등에서 생성형AI의 활용과 성공 사례들이 목격되고 있습니다. 대표적으로 생성형AI 기반 응용 프로그램과 자동화 솔루션들이 기업의 프로세스 효율성과 자동화 수준을 한 단계 끌어 올리고, 인간과 기계간의 협업을 강화시키고 있습니다. 이는 단지 시작에 불과하며, 앞으로 생성형AI는 더 많은 개인과 기업들에게 새로운 기회와 미래를 열어 줄 것입니다.
우리는 생성형AI가 우리 사회에 미치는 영향을 더욱 적극적으로 고려해야 합니다. 금융, 산업, 문화 등 각 분야에서 일어날 수 있는 변화와 대응 전략에 대해 심도 있는 논의가 필요하며, 이 논의는 단순히 기업의 비즈니스 부문에만 국한되지 않아야 합니다. 미래의 일자리와 인재, 이들의 다양성과 형평성 그리고 인간이 신뢰할 수 있는 기술의 범위까지, 생성형AI가 개인과 사회에 미칠 광범위한 영향력과 잠재력을 주제로 삼아야 할 것입니다.
우리가 이 논의를 통해서 생성형AI를 제대로 이해하고, 그것이 세상을 어떻게 변화시킬지 예측하고 준비하는 것은 생성형AI 시대에서 살아가고, 미래를 선도하기 위해 반드시 선행되어야 할 일입니다.

생성형AI는 비즈니스 도구 이상의 잠재력을 발휘하며, 인간의 삶을 개선하는 사례들이 발견되고 있습니다. 이러한 성공 사례들은 인간과 기술 간의 협력과 신뢰가 만들어낸 결과입니다.

생명을 위협하는 중증 질환으로 고통받는 환자를 상상해 봅시다. 의사는 이 환자의 회복을 위해 수년간 습득해 온 전문지식과 진료 경험을 토대로 다양한 검사와 치료법을 시도할 것입니다. 그러나 의사가 처방한 약물과 시술, 수술 등과 같은 진료 행위는 그 효과가 나타날 때까지 시간이 걸리거나 시행 착오를 동반할 수 있습니다. 만약 환자들의 치료 예후가 좋지 않을 때 의사들은 더 효과적인 치료법을 찾기 위해 많은 시간과 노력을 기울여야 하고 환자는 더 오랜 시간을 고통을 견뎌야 할 것입니다. 이와 같은 상황에서 생성형AI는 다음과 같은 방법으로 의사들이 대안을 찾고, 환자들의 고통을 줄이는데 도움을 줄 수 있습니다

• 생성형AI는 환자의 의료기록, 연구논문, 임상 시험 데이터 등이 포함된 방대한 의료 데이터 베이스를 신속하게 탐색하고, 질병의 조기 발견과 맞춤형 치료법을 제공할 수 있습니다.
• 생성형AI는 모든 의학 및 제약 연구 결과와 실험 데이터의 접근과 분석을 용이하게 함으로써, 기존 처방 약물의 효능을 신속히 분석하거나 새로운 약물의 후보 물질 발견을 도울 수 있습니다.
• 생성형AI는 환자의 유전자 정보와 의료기록 및 건강 데이터를 토대로 개인 맞춤형 치료 계획을 제안할 수 있습니다. 환자의 증상 패턴과 치료 예후 데이터를 활용하여 더욱 정밀한 치료를 가능하게 합니다.

이러한 방식으로 생성형AI는 질병의 조기 진단과 맞춤형 치료를 가능케 하며, 새로운 약물과 치료법 개발을 촉진할 수 있습니다.

기업은 시장과 경쟁 환경의 변화, 기술 혁신 등 경영 환경에 따라 전략을 조정하고 리스크를 관리해 왔습니다. 그동안 기업들은 주로 재무적 리스크에 큰 비중을 두었으나, 최근에는 기업 내 도입되는 기술의 종류와 활용도가 높아짐에 따라 리스크 관리의 우선 순위가 기술 부문으로 옮겨가고 있습니다.

새로운 기술이 등장하면 그에 따른 기회와 함께 리스크도 동반하기 마련입니다. 생성형AI와 같은 혁신적인 기술은 데이터 분석과 자동화, 개인화된 서비스 제공 등에서 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 데이터 보안, 프라이버시 침해, 윤리적 문제와 같은 리스크가 발생할 수 있습니다. 기업이 생성형AI 기술을 도입할 때 이로 인한 리스크도 반드시 고려해야 하는 이유입니다.

생성형AI는 개인과 기업에게 새로운 기회와 가능성을 제공하지만, 동시에 데이터 편향, 저작권 문제, 그리고 악용 가능성 등 생성형AI가 생성한 모든 정보를 신뢰할 수 없게 되는 본질적인 문제와 리스크를 동반합니다. 예를 들어 생성형AI가 생성한 가짜 정보로 인해 사회적 혼란이 야기될 수 있으며, 학습 데이터의 편향성으로 특정 집단에 대한 차별적인 결과를 낳거나 왜곡된 의사결정을 초래할 수도 있습니다. 그러나 우리는 이러한 리스크를 제거하는 방식이 아니라 생성형AI의 신뢰성을 높이는 방안을 모색해야 할 것입니다.

기업의 리더들은 생성형AI를 책임감 있게 활용하기 위한 준비를 해야 합니다. 생성형AI의 도입과 활용에 대해 신중하게 접근해야 하며, 적절한 규제와 윤리적 기준을 마련해야 할 것입니다. 동시에, 생성형AI의 신뢰성을 높이기 위해, 리스크 관리하는 방안을 채택하여 모델의 투명성을 확보하고, 데이터 품질을 유지해야 할 것입니다. 이러한 준비는 인간 중심의 가치를 우선시하며, 생성형AI의 신뢰성을 보장하는데 중점을 두어야 할 것입니다.

인류의 역사를 되돌아보면 현재 일반인들의 지성과 사고방식으로는 이해하기 어렵고 도저히 용인할 수 없는 일들이 벌어지곤 했습니다. 예를 들어 산업혁명 시대의 아동노동 착취, 열악한 노동환경 및 무분별한 환경오염 등은 당시 정부와 사회가 산업화에 따른 리스크를 충분히 인식하지 못하고 적절히 대응하지 않았던 결과였습니다.

우리는 같은 실수를 반복하지 말아야 할 것입니다. 생성형AI가 개인과 사회 및 기업 모두의 이익을 위해 활용될 수 있도록 철저한 준비와 올바른 결정을 내려야 할 것입니다. 우리는 생성형AI에 대한 시의적절한 규제와 윤리적 기준을 설정하고, 투명한 AI거버넌스를 구축하며, 지속적인 모니터링과 피드백을 통해 생성형AI의 책임 있는 발전을 보장해야 합니다. 이러한 노력이 모여야만 생성형AI가 긍정적인 영향을 미치고, 인류의 미래를 더욱 밝게 할 수 있을 것입니다.