온라인 어디를 보든, 인공지능을 활용하면 최고의 선택이 될 수 있다고 광고하는 웹사이트, 서비스, 앱들을 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 사용자 경험을 개선하고 생산성을 높이는 데 도움이 되는 다양한 도구를 제공하기 때문입니다. 어떻게 생각하실지 모르겠지만, 인공지능의 지속적인 존재는 이제 지치게 만들었습니다. 인공지능의 급속한 발전은 우리가 이미 그 잠재력의 한계에 도달했는지에 대한 의문을 제기하고 있습니다.
따라서 AI가 우리 일상생활에 깊이 자리 잡을 것은 분명하지만, 많은 징후는 이미 AI 열풍이 최고조에 달했음을 시사합니다. 확인해 보세요. 사실이 아닌 인공 지능에 대한 몇 가지 일반적인 오해.
로압 스리유에스
1. 일반 대중의 관심 제한
인공지능이 기술계에서 많은 관심을 받고 있지만, 우리는 전문 분야라는 틀 안에서 살아가고 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 우리가 흥미롭고 획기적인 무언가를 발견했다고 해서 일반 사람들도 그것을 발견할 수 있다는 보장은 없습니다. 제 생각에 인공지능은 이러한 범주에 속하는 주제 중 하나입니다.
AI에 대해 일반인들과 이야기를 나누다 보면, ChatGPT에 대해서는 잘 알지만 그 외에는 잘 모르는 경우가 많습니다. AI 기능에 진정으로 관심 있는 사람들은 대부분 해당 기술에 대한 기존 관심이 있는 경우가 많습니다. 바로 이 때문에 저는 마스토돈은 X(트위터)를 대체하지 않습니다.; 대중적 호소력이 없습니다.
무관심 외에도 많은 사람들이 인공지능에 회의적인 태도를 보입니다. 예를 들어, 인공지능 센터의 연구에 따르면 좌석 2023년 11월, 미국 응답자의 52%가 AI에 대해 기대감보다는 우려감이 더 크다고 답했습니다(2021년 37% 대비 증가). 또한, 우려감보다는 기대감이 더 크다고 답한 사람은 10%에 불과했습니다(2021년 18% 대비 감소).
2. 대부분의 AI 도구는 좋지 않습니다.
지난 2년 동안 많은 분들이 AI 도구를 사용해 보라고 권유하는 메시지를 보내주셨습니다. 솔직히 말씀드리자면, 이런 메시지 대부분은 결국 휴지통으로 갑니다. 훌륭한 AI 도구(예: ChatGPT, Grammarly)도 있지만, 사실 대부분의 AI 도구는 그다지 좋지 않고 시간 낭비일 뿐입니다.
제가 본 새로운 AI 도구들 중 상당수는 기존 제품과 크게 다르지 않았습니다. 여러 가지 이유가 있다고 생각합니다. 첫째, 2022년 이후 출시된 많은 AI 도구들이 성급하게 시장에 출시되었습니다. 저는 이러한 접근 방식을 이해하며, 최소 기능 제품(MVP)을 중요하게 생각합니다. 하지만 제대로 작동하지 않는다면, 제품 페이지에 아무리 많은 유행어를 추가하더라도 사실상 효과가 없는 것입니다.
많은 AI 도구들이 업데이트로 인해 방치되어 자연스럽게 성능이 저하되었습니다. 다시 한번, 제 첫 번째 원칙을 강조합니다. 유행하는 것만이 아니라 사람들이 원하는 좋은 것을 만들어 보세요.
3. 많은 AI 통합은 효과적인 기술입니다.
그다지 좋지 않은 새로운 AI 애플리케이션과 도구들이 많이 등장했을 뿐만 아니라, 기존 브랜드들도 AI 기반 기능을 빠르게 개발해 왔습니다. 다시 한번 말씀드리지만, 비즈니스 관점에서는 충분히 이해하지만, 너무 많은 도구를 무작위로 추가하는 것이 어떻게 제품을 개선할 수 있는지는 잘 모르겠습니다. (그리고 지금 많은 분들이 같은 생각을 하고 계실 거라고 생각합니다.)
저는 모든 창의적 툴킷에 AI가 탑재되어 있지만, 실제로 필요한 툴은 거의 없다는 점에 대한 포괄적인 글을 썼습니다. 하지만 다른 산업들도 같은 함정에 빠졌습니다. 자동화와 몇 가지 수정 도구는 훌륭한 추가 기능이지만, 저는 이러한 엄청난 기능의 필요성에 의문을 품습니다. 재미는 있겠지만, 절대적으로 필요한 것은 아닙니다.
아무 의미도 없는 것들이 잔뜩 들어간 어색한 인터페이스는 누구도 원하지 않을 겁니다. 많은 기업들이 이 사실을 깨닫게 될 거라고 생각합니다. AI에 대한 열풍이 좀 가라앉으면, 많은 기업들이 무엇을 추가할지 더 신중하게 선택할 거라고 생각합니다.
4. "AI 기반"이라는 용어는 더 이상 예전만큼 큰 의미를 갖지 않습니다.
2023년 대부분과 2024년 상반기 동안 많은 기업들이 가능한 모든 곳에 "AI 기반"을 활용하는 모습을 보았습니다. 하지만 이 용어가 예전만큼 큰 영향력을 발휘하지는 못하는 것 같습니다.
이유는 아주 간단합니다. 대부분의 사람들은 자신이 사용하는 제품이 어떻게 작동하는지 신경 쓰지 않습니다. 약속한 대로 작동하는지에만 관심이 있기 때문입니다. 물론 AI가 이 과정에 포함되는 경우도 있지만(예: 회의록 요약), 그렇지 않은 경우도 있습니다.
저는 B2B 환경에서는 이 용어가 더 큰 의미를 갖는다고 생각하지만, 소비자를 대상으로 할 때는 그렇지 않다고 생각합니다. 어떤 사람들은 비디오 게임이나 다른 분야에서 AI가 확산되는 것을 우려할 수도 있습니다. 인공지능은 언제 처음 발견되었을까요? 다양한 AI 관련 기술의 역사를 알아보세요..
5. 사람들은 AI 피로감에 시달리고 있습니다.
사람들이 인공지능에 점점 더 관심을 갖는 것은 당연한 일이지만, 동시에 많은 사람들이 인공지능에 대한 이야기를 듣는 것에 지쳐 있는 것 같습니다. 2022년 말 이후 주류가 된 기술 뉴스의 상당 부분은 인공지능에 관한 것이었습니다. 시간이 지나면서, 인공지능에 관심이 있더라도 자연스럽게 일부 사람들은 지치게 될 것입니다.
https://twitter.com/NetworkChuck/status/1638997191099404306
사람들은 매일 접하는 정보의 양에 압도당하는 느낌을 받습니다. 우리의 뇌는 세상에서 일어나는 모든 일을 처리하도록 만들어지지 않았고, 단 하나의 주제에 대한 뉴스만 많아도 버거울 수 있습니다.
https://twitter.com/VeryBadLlama/status/1706859631098630633
과거에 사람들이 다른 주요 주제에 대해 듣는 것에 지쳐버린 것처럼, AI에 대한 이야기를 끊임없이 듣는 것에 지쳐가는 사람들이 많아질 것 같습니다. 적어도 AI 예술 작품을 보는 것에는 지쳐 있는 사람들이 많을 겁니다. 이 모든 것은 (적어도 과대광고 측면에서는) AI의 정점을 지났다는 분명한 신호입니다.
6. 사람들은 AI가 대체물이 아닌 도구라는 걸 깨닫습니다.
AI 열풍이 시작되었을 때, 사람들은 AI가 모든 것을 대체할 수 있는 원스톱 솔루션이라고 이야기했습니다. 하지만 시간이 흐르면서 점점 더 많은 사람들이 AI를 효과적으로 사용하는 것이 생각보다 훨씬 어렵다는 것을 깨달았습니다.
생성 AI가 바로 그 좋은 예입니다. 생각보다 생성하기가 어렵고, AI를 사용하여 이미지를 생성하는 것조차 골치 아픈 일이 될 수 있습니다. AI를 생성하는 것 자체가 하나의 기술이지만, 이를 숙달하기 위해 시간을 투자하려는 사람은 많지 않을 것입니다.
AI를 도입하기 전에 어느 정도 실력이 있어야 한다고 생각합니다. 예를 들어, 음악 업계에 종사하는 친구들은 AI가 노래를 제작하는 것을 매우 빠르게 알아차릴 수 있다고 합니다. 마찬가지로, 저는 사진작가로서 AI를 사용하여 사진을 촬영한 경우를 알고 있습니다. AI를 활용하여 기존 작업을 완전히 대체하기보다는 기존 작업을 보완하는 데 활용해야 합니다.
7. 새로운 실제 AI 모델은 없습니다.
AI가 정점에 도달했다는 또 다른 신호는 새로운 AI 모델의 부재입니다. 제미니나 GPT-5를 말하는 것이 아니라, 다른 잠재적인 대안을 이야기하는 것입니다.
ChatGPT 출시 이후 많은 대형 기술 기업들이 자체 AI 모델 개발을 시작했습니다. 그 이후로는 상황이 다소 진정되었습니다. Apple Intelligence는 예외일 수 있습니다. 하지만 상황이 더 조용해졌다는 것은 AI의 전성기가 지났음을 시사합니다.
인공지능은 올바르게 사용하면 매혹적인 기술이지만, 2022년 말부터 시작된 초기의 과대광고는 점차 감소하는 추세입니다. 많은 사람들이 AI 피로감을 경험하고 있으며, 아직은 그렇지 않더라도 앞으로는 그럴 것으로 예상됩니다. 게다가 대부분의 AI 도구는 실질적인 영향을 미칠 만큼 뛰어나지 않습니다. AI는 앞으로도 우리 삶에 계속 존재하겠지만, 그 참신함이 사라진 지금, 우리는 AI를 더욱 합리적으로 바라보기 시작할 것입니다. 지금 바로 확인해 보세요. 금융 컨설팅에 ChatGPT와 Gemini와 같은 AI를 활용하는 것은 신뢰할 수 있을까?
