최근 AI의 가속화에 대해 많은 이야기가 있다. 트위터 뉴스 피드는 텍스트 프롬프트를 이미지로 변환하는 AI 모델인 DALL-E에 의해 생성된 이미지로 가득 차 있다. 회사가 '지각력 있는' 챗봇을 만들었다는 Google 엔지니어의 주장은 의식이 있는 AI가 존재하는지에 대한 논쟁을 촉발했다. 그리고 그 와중에 AI가 오늘날 무엇을 할 수 있는지, 그리고 앞으로 수십 년 동안 어디로 향할 수 있는지에 대한 혼란이 커지고 있다.
칼럼니스트 케빈 루즈(Kevin Roose)는 최근 뉴욕 타임즈에 기고한 글에서 AI가 더욱 정교해짐에 따라 이 기술이 어떻게 사용되는지에 대한 대중의 영향력을 높여야 한다고 주장했다. 그러나 먼저 AI가 필연적으로 정교하거나 복잡하다는 생각을 해체하는 것부터 시작해야 한다.
독점적인 기술 엘리트만이 AI를 이해할 수 있으며 AI의 미래를 결정할 사람은 바로 이 사람들이라는 일반적인 오해가 있다. 그러나 실제로 이 기술을 배우고 구현하는 다양한 방법이 있다. AI 팀을 구축한 경험에서 저는 기술적 배경이 없는 창의적인 사람들도 종종 AI의 원칙을 익히는 데 능숙하다는 것을 알게 되었다.
받침대에서 AI 제거
기본적으로 AI는 수학을 현실에 매핑하여 작동한다. 그것을 잘하는 사람들은 훌륭한 직관을 가진 사람들이라는 것이 밝혀졌다. 패턴을 잡을 수 있는 사람들. 우리 중 많은 사람들이 매일 업무에서 데이터를 이해하고 올바른 결정을 예측하는 일을 하고 있다. 많은 사람들이 권한이 있다면 이 프로세스에 AI를 적용할 수 있다.
나는 지난 10년 동안 AI 분야에서 일해왔지만 이 분야에 대한 일반적인 길을 가지 않았다. 나는 항상 수학과 과학을 좋아했지만 예술과 디자인도 좋아했다. 나는 고급 컴퓨터 과학 학위가 없지만 조각 분야에서 BFA를, 전략 및 컨설팅 분야에서 MBA를 취득했다. AI의 작동 방식을 이해할 수 있는 능력을 가진 모든 계층의 사람들이 있다. 문제는 많은 사람들이 이 지식이 완전히 도달할 수 없다고 생각하도록 조건화되어 있다는 것이다.
AI 교육 로드맵
AI의 운명을 결정하는 데 다양한 인구를 참여시키려면 업계 이해 관계자가 종종 잘못 이해되는 이 기술에 대한 실무 지식을 민주화하기 위해 노력해야 한다. 민간 기업은 중요한 역할을 하며 이를 실현하는 데 기득권이 있다.
5년 전, 비즈니스 리더와의 회의 중 90%는 머신러닝이 무엇인지에 대한 긴 대화로 시작되었다. 오늘날 나와 대화하는 대부분의 사람들은 이미 머신러닝이 무엇인지 이해하고 있으며 많은 사람들이 이를 사용하여 문제를 해결하려고 한다. 그러나 이러한 전략을 실현하기 위해 기업은 AI에 대한 실질적인 이해를 바탕으로 마케팅에서 창고 현장에 이르기까지 기능 전반에 걸쳐 직원의 숙련도를 높이는 데 투자해야 한다. 향후 10년 동안 경쟁력을 유지하고자 하는 모든 회사는 이러한 교육을 지원하기 위해 노력해야 한다. 화려한 애플리케이션에 무한한 금액을 투자할 수 있지만 최종 사용자가 사용할 준비가 되어 있지 않으면 가치가 없다.
돈은 기업에서 끝나지 않는다. AI가 일반 대중이 이해하고 영향을 미칠 수 있는 것처럼 느끼게 만드는 데 미디어의 역할이 매우 크다. 현재 AI에 대한 미디어 내러티브는 심각한 양극화 상태이다. 인공지능은 대중적인 우주 여행과 극저온 냉동 수준에서 신비하고 미래적인 기술로 제시된다. 또는 우리의 모든 직업을 훔치고 문명을 장악할 무서운 위협이다.
AI를 민주화한다고 주장하는 신흥 조직조차도 독점적으로 기술적인 리소스를 제공하는 경우가 많다. 교육적이고 사실적인 정보를 찾는 것은 매우 어렵다. 그 결과 미국인의 거의 40%가 AI의 미래에 대해 우려하고 있는 반면 84%는 "AI 문맹"이다.
민간 기업, 미디어 및 교육 기관은 모두 이러한 통계를 개선하고 AI의 미래를 형성하는 데 다양한 커뮤니티를 참여시킬 책임이 있다. 이 기술이 모든 사람의 이익을 위해 작동하도록 하려면 우리 사회의 운명에 대한 이해가 두려움이 아니라 지식으로 알려져야 한다.
