JP 모건이 말하는 생성형 AI의 장단점

최근 JP 모건은 '생성형 AI가 비즈니스 영역에 게임체인저가 될 것인가?'라는 제목으로 대한 인사이트 글을 발간하고 그들이 생각하는 생성형 AI의 정의와 장단점에 대해 이야기하고 있습니다.

 

과연 글로벌 투자은행 JP 모건은 최근의 생성형 AI 열풍을 어떻게 바라보고 있을지 알아보도록 하겠습니다.

 

 

1. JP 모건의 생성형 AI의 정의

 

JP 모건 역시도 생성형 AI의 열풍을 주목하고 있습니다.

 

생성형 AI(Generative AI)를 기존 데이터를 기반으로 새로운 컨텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 알고리즘으로 정의하면서 ChaGPT, DALL-E, Bing AI, Bard 등으로 대표되는 생성형 AI 서비스들이 기업들의 비즈니스 영역에 다양한 긍정적, 부정적 영향을 미칠 것으로 전망하고 있습니다.

 

 

특히 OpenAI와의 협력을 통해 생성형 AI 시장에서 두각을 드러내고 있는 마이크로소프트의 행보를 높이 평가 하고 있습니다.

 

JP 모건의 엔터프라이즈 소프트웨어 연구책임자 Mark Murphy는 "마이크로소프트의 AI 이니셔티브는 분명히 초기 단계이지만 패러다임 전환을 진행 시키고 있다"라고 평가합니다.

 

 

2. 생성형 AI의 장점

 

그렇다면 JP 모건이 말하는 생성형 AI의 장점은 무엇일까요? 크게 두 가지를 언급하고 있습니다.

 

2-1. 컨텐츠 제작의 혁신

생성형 AI는  텍스트, 코딩, 이미지, 비디오 등 컨텐츠를 구성하는 요소 전반을 만들어 내는데 필요한 비용과 시간을 줄여준다는 점을 첫 번째 장점으로 꼽고 있습니다.

 

이에 따라 기업들은 더 많은 컨텐츠를 생산하여 생산성과 수익성을 높일 수 있을 것임을 이야기하고 있습니다.

 

아래 그림은 2030년이면 거의 모든 컨텐츠 분야에서 생성형 AI가 사람보다 나은 수준의 결과물을 만들어 낼 것임을 정리하여 보여주고 있습니다.

생성형 AI가 만들어내는 컨텐츠의 시기별 수준 전망

 

2-2. 새로운 비즈니스와 애플리케이션 창조

생성형 AI의 발전은 새로운 비즈니스 모델과 애플리케이션의 개발에 큰 영향을 미칠 것으로 전망합니다.

 

ChatGPT는 현재 일상에서 얻을 수 있는 일반적인 데이터를 기반으로 하고 있지만 곧 의료 정보, 공학 데이터 등 다양한 전문 데이터 학습을 기반으로 한 생성형 AI가 등장하게 되면 AI를 통한 신약개발, 반도체 설계 등 광범위한 산업 영역에서 혁신이 일어날 것임을 이야기하고 있습니다 

 

또한 생성형 AI의 확산과 함께 AI 구동을 위한 하드웨어, 특히 메모리 칩등을 생산하는 기업들도 혜택를 누릴 것으로 전망하고 있습니다.

 

JP 모건의 아시아태평양 기술, 미디어 및 통신 연구 공동 책임자 Gokul Hariharan은 "AI 컴퓨팅 워크로드가 2012년부터 3~4개월마다 두배로 증가했으며 더 가속화될 가능성이 높습니다.

 

생성형 AI의 확산에 따라 향후 몇 년 동안 AI 컴퓨팅 하드웨어에 대한 수요를 촉진할 것으로 기대합니다"라는 말로 이를 뒷받침하고 있습니다.

 

 

3. 생성형 AI의 단점

 

생성형 AI가 마냥 밝은 장미빛 전망만을 가진 것은 아닙니다. JP 모건은 생성형 AI의 단점에 대해 크게 세 가지를 이야기합니다.

 

3-1. 일자리 위협

AI가 인간 노동자의 일자리를 위협한다는 사실입니다.

 

특히 코딩이나, 카피라이팅 등 생성형 AI가 강점을 나타내고 있는 분야에 종사하는 사람들이 직업을 잃을 가능성이 있음을 경고합니다.

 

하지만 이는 생성형 AI가 완성형이 되는 미래의 일이고 아직은 AI가 완전한 기술이 아니기 때문에 AI와의 협업을 통한 공존을 고민하는 작업이 필요할 것으로 보고 있습니다.

 

3-2. 저작권, 정보보안 이슈

생성형 AI는 기존에 존재하는 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성합니다.

 

그러다보니 기존 데이터들의 저작권 이슈에서 자유롭지 못하다는 단점을 가집니다.

 

또한 기업들은 자사의 데이터가 인터넷 또는 다른 인터넷 기반 서비스들에 업로드되는 일을 극히 우려하는데 이러한 생성형 AI 서비스들을 사용하기 위해 직원들이 기업 내부 데이터를 입력하고 활용하는 것을 경계하고 있습니다.  

 

3-3. 비용 문제

현재 생성형 AI는 과도할 정도의 관심을 끌고 있습니다.

 

따라서 기업들도 선제적으로 생성형 AI에 대한 도입을 검토하고 앞으로의 활용 방안에 대해 고민하고 있는 상황입니다.

 

하지만 생성형 AI 활용을 위해서는 고도화된 컴퓨팅 자원과 하드웨어가 필요하기 때문에 비용 이슈에서 자유로울 수 없는 기업들은 그 활용 가치에 대한 깊은 고민을 지속해 나갈 것으로 보입니다.

 

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그럼에도 JP 모건은 생성형 AI가 비즈니스 영역의 게임체인저가 될 수 있을 것이라고 이야기합니다. 생성형 AI는 지난 수십년간 나타난 가장 중요한 기술 발전이며 실생활에 빠르게 적용되고 있기 때문입니다.

 

생성형 AI가 점점 발전하면서 불가능해 보였던 영역에서의 사용 사례를 만들어 내고 빠르게 실현하는 것을 보면서 AI를 책임감 있게 사용하고 적절하게 관리하는 역량이 앞으로 중요할 것으로 보인다는 말로 글을 마무리합니다.

 

The Rise of Generative AI | J.P. Morgan Research

 

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