인공 지능의 장단점 알아보기

로봇, 자율주행차 등 인공 지능에 대한 과대 광고가 넘쳐나면서 인공 지능이 우리 일상에 영향을 미치지 않는다고 생각할 수 없습니다. – 인공지능이 우리의 일상 생활에 영향을 미치지 않는다고 생각하기는 어렵습니다. 실제로 우리 대부분은 거의 매일 어떤 식으로든 인공지능을 접하고 있습니다. 아침에 일어나 스마트폰을 확인하는 순간부터 넷플릭스 추천 영화를 시청하는 순간까지, 인공지능은 우리의 일상 속에 빠르게 자리 잡고 있습니다. 한 연구에 따르면 전 세계 인공지능 시장은 매년 최대 54%까지 성장할 것으로 전망됩니다. 하지만 인공 지능이란 정확히 무엇일까요? 인공지능이 미래에 인류에게 정말 도움이 될까요? 이 글에서 논의할 인공지능의 장단점에는 여러 가지가 있습니다. 하지만 인공 지능의 장단점을 살펴보기 전에 인공 지능이 무엇인지 간단히 살펴봅시다.

인공 지능이란 무엇인가요?

인공 지능의 장단점을 살펴보기 전에 먼저 인공 지능이 무엇인지 이해해 보겠습니다. “조감도”에서 인공 지능은 컴퓨터 프로그램에 스스로 생각하고 학습할 수 있는 능력을 제공합니다. 즉, 인간 지능(즉, 인공 지능)을 컴퓨터 시스템에 시뮬레이션하여 우리가 일반적으로 인간에게 의존하는 활동을 수행할 수 있도록 하는 것입니다. 인공 지능은 기능에 따라 인공 협소 지능(ANI), 인공 일반 지능(AGI), 인공 슈퍼 지능(ASI)의 세 가지 주요 유형으로 나뉩니다.

• 인공 협소 지능 – 한 가지 작업에 집중하고 그 한계를 넘어서는 작업은 수행하지 못함(일상 생활에서 흔히 볼 수 있음).
• 인공 일반 지능 – 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 이해하고 학습할 수 있음(연구자들은 강력한 인공 지능에 도달하기 위해 노력하고 있음).
• 인공 초지능 – 인간 지능을 능가하며 인간보다 어떤 작업도 더 잘 수행할 수 있습니다(아직은 개념에 불과).

인공 지능의 장단점

인공 지능 프로그램은 학습하고 사고할 수 있는 프로그램입니다. 일반적으로 인간이 수행한다고 가정하는 작업을 수행하는 프로그램으로 구성되어 있다면 무엇이든 인공 지능으로 간주할 수 있습니다.

인공 지능에는 많은 이점이 있지만 단점도 있습니다. 인공지능의 장점으로는 업무 자동화를 통한 효율성, 정보에 입각한 의사 결정을 위한 데이터 분석, 의료 진단 지원, 자율 주행 차량의 발전 등이 있습니다. 인공지능의 단점으로는 일자리 대체, 편견과 프라이버시에 대한 윤리적 우려, 해킹으로 인한 보안 위험, 인간과 같은 창의성과 공감 능력의 부족 등이 있습니다.

인공지능의 장점부터 살펴보겠습니다.

인공 지능의 장점

인적 오류 감소

인공 지능의 가장 큰 장점 중 하나는 오류를 크게 줄이고 정확성과 정밀도를 높일 수 있다는 것입니다. 모든 단계에서 인공지능이 내리는 결정은 이전에 수집한 정보와 특정 알고리즘에 의해 결정됩니다. 제대로 프로그래밍하면 이러한 오류를 0으로 줄일 수 있습니다.

• 인공지능을 통한 인적 오류 감소의 한 예로 복잡한 수술을 정밀하고 정확하게 수행하여 인적 오류의 위험을 줄이고 의료 서비스에서 환자 안전을 개선할 수 있는 로봇 수술 시스템을 들 수 있습니다.

위험 요소 제거

인공지능의 또 다른 큰 장점은 인공지능 로봇이 인간을 대신하여 많은 위험을 극복할 수 있다는 것입니다. 폭탄 해체, 우주 탐사, 심해 탐사 등 금속 몸체를 가진 기계는 본질적으로 저항력이 강하고 열악한 환경에서도 살아남을 수 있습니다. 또한 더 큰 책임감을 가지고 정확한 작업을 수행할 수 있으며 쉽게 마모되지 않습니다.

• 위험이 전혀 없는 한 가지 예는 제조 시설의 완전 자동화된 생산 라인입니다. 로봇이 모든 작업을 수행하므로 위험한 환경에서 사람의 실수나 부상의 위험이 없습니다.

24시간 가용성

인간은 하루에 3~4시간 정도만 생산성을 발휘한다는 연구 결과가 많이 있습니다. 또한 인간은 직장 생활과 개인 생활의 균형을 맞추기 위해 휴식과 휴식이 필요합니다. 하지만 인공지능은 쉬지 않고 끝없이 일할 수 있습니다. 인공지능은 인간보다 훨씬 빠르게 생각하고 한 번에 여러 작업을 수행하며 정확한 결과를 도출합니다. 인공지능 알고리즘의 도움으로 지루하고 반복적인 작업도 쉽게 처리할 수 있습니다.

• 언제 어디서나 고객에게 즉각적인 지원을 제공할 수 있는 온라인 고객 지원 챗봇을 예로 들 수 있습니다. 챗봇은 인공지능과 자연어 처리를 사용하여 일반적인 질문에 답하고, 문제를 해결하고, 복잡한 문제를 인간 상담원에게 전달하여 24시간 내내 원활한 고객 서비스를 보장할 수 있습니다.

디지털 지원

기술적으로 가장 앞선 기업 중 일부는 디지털 비서를 사용하여 사용자와 소통하므로 사람이 필요하지 않습니다. 많은 웹사이트에서 디지털 비서를 활용하여 사용자가 요청한 콘텐츠를 제공합니다. 우리는 챗봇과 대화를 통해 검색에 대해 논의할 수 있습니다. 일부 챗봇은 사람과 대화하는 것인지 챗봇과 대화하는 것인지 구분하기 어려운 방식으로 구축되어 있습니다.

• 기업에는 고객의 의문과 우려를 해결해야 하는 고객 서비스 직원이 있다는 것은 누구나 알고 있습니다. 기업은 인공 지능을 사용하여 고객의 모든 질문에 답할 수 있는 챗봇 또는 음성 봇을 만들 수 있습니다.

새로운 발명품

거의 모든 분야에서 인공지능은 인간이 대부분의 어려운 문제를 해결하는 데 도움이 되는 수많은 혁신의 원동력입니다.

예를 들어, 최근 인공지능 기반 기술의 발전으로 의사는 여성의 유방암을 조기에 발견할 수 있게 되었습니다.

• 새로운 발명의 또 다른 예로는 카메라, 센서, 인공 지능 알고리즘을 결합하여 사람의 개입 없이 도로와 교통을 탐색하는 자율 주행 자동차가 있습니다. 자율주행차는 도로 안전을 개선하고 교통 혼잡을 줄이며 장애인이나 거동이 불편한 사람들의 접근성을 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 테슬라, 구글, 우버 등 다양한 회사에서 자율주행차를 개발 중이며, 교통수단의 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

편견 없는 의사 결정

인간은 좋든 싫든 감정에 의해 움직입니다. 반면에 인공지능은 감정이 개입되지 않고 매우 실용적이고 이성적으로 접근합니다. 인공지능의 가장 큰 장점은 편향된 시각이 없기 때문에 보다 정확한 의사결정을 내릴 수 있다는 것입니다.

• 인구 통계가 아닌 기술과 자격을 기준으로 구직자를 선별하는 인공지능 기반 채용 시스템을 예로 들 수 있습니다. 이는 채용 과정에서 편견을 없애고 포용적이고 다양한 인력을 확보하는 데 도움이 됩니다.

반복적인 업무 수행

우리는 일상 업무의 일부로 문서에 결함이 있는지 확인하고 감사 메모를 보내는 등 반복적인 작업을 많이 수행하게 될 것입니다. 인공지능을 활용해 이러한 사소한 집안일을 효율적으로 자동화하고 사람들이 ‘지루한’ 일을 없애고 더 창의적인 일에 집중할 수 있도록 할 수 있습니다.

• 예를 들어 제조 조립 라인에 로봇을 도입하면 용접, 도장, 포장과 같은 반복적인 작업을 높은 정확도와 속도로 처리할 수 있어 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있습니다.

일상적인 사용

오늘날 우리의 일상은 모바일 기기와 인터넷에 전적으로 의존하고 있습니다. 우리는 구글 지도, 알렉사, 시리, 윈도우의 코타나, 오케이 구글, 셀카 찍기, 전화 걸기, 이메일 응답하기 등 다양한 앱을 활용합니다. 다양한 인공지능 기반 기술을 사용하여 날씨도 예측할 수 있습니다.

• 약 20년 전만 해도 여행을 계획할 때 이미 다녀온 사람에게 길을 물어본 적이 있을 것입니다. 이제 구글에 특정 장소가 어디 있는지 물어보기만 하면 됩니다. 특정 장소와 사용자 사이의 최적 경로가 지정된 장소 위치와 함께 Google 지도에 표시됩니다.

위험한 상황에서의 인공 지능

인공 지능의 주요 이점 중 하나는 바로 이것입니다. 인간을 대신해 위험한 작업을 수행할 수 있는 인공지능 로봇을 만들면 인간이 직면하는 많은 위험한 제약을 뛰어넘을 수 있습니다. 인공지능 로봇은 모든 유형의 자연재해나 인위적인 재난에 효과적으로 활용될 수 있습니다. 또한 화성 여행, 폭탄 해체, 심해 탐사, 석탄 및 석유 채굴 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.

• 예를 들어 우크라이나 체르노빌 원자력 발전소 폭발 사고가 있습니다. 노심에 가까이 접근한 사람은 몇 분 안에 사망할 수 있었지만, 당시에는 화재를 초기에 제어하여 방사능의 영향을 줄이는 데 도움을 줄 수 있는 인공지능 기반 로봇이 없었습니다. 오늘날에는 인공 지능의 도움으로 이런 문제가 발생하지 않습니다.

의료적 활용

인공 지능은 진단과 치료에서 신약 개발과 임상 시험에 이르기까지 다양한 분야에서 활용되면서 의학 분야에도 큰 기여를 하고 있습니다. 인공지능 기반 도구는 의사와 연구자가 환자 데이터를 분석하고, 잠재적인 건강 위험을 식별하고, 개인화된 치료 계획을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 환자의 건강 상태를 개선하고 새로운 치료법과 기술 개발을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이제 인공 지능의 주요 단점은 무엇인지 살펴보겠습니다.

인공 지능의 단점

높은 비용

인간의 지능을 시뮬레이션할 수 있는 기계를 만드는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 많은 시간과 자원이 필요하고 막대한 비용이 들 수 있습니다. 또한 인공 지능은 최신 하드웨어와 소프트웨어에서 작동해야 최신 요구 사항을 충족하고 업데이트 상태를 유지할 수 있으므로 비용이 많이 듭니다.

창의성 부족

인공지능의 가장 큰 단점은 상자 밖에서 생각하는 법을 배울 수 없다는 것입니다. 인공지능은 미리 입력된 데이터와 과거 경험을 통해 시간이 지남에 따라 학습할 수는 있지만, 창의적인 접근 방식은 불가능합니다. 대표적인 예로 포브스 수익 보고서를 작성할 수 있는 봇 Quill을 들 수 있습니다. 이러한 보고서에는 이미 봇에 제공된 데이터와 사실만 포함되어 있습니다. 봇이 스스로 기사를 작성할 수 있다는 점은 인상적이지만, 다른 포브스 기사에서 볼 수 있는 인간의 손길이 부족합니다.

실업

인공 지능의 한 가지 응용 분야는 로봇으로, 로봇은 직업을 대체하고 실업률을 증가시키고 있습니다(일부 사례). 따라서 챗봇과 로봇이 인간을 대체함에 따라 실업이 발생할 가능성이 항상 존재한다고 주장하는 사람들도 있습니다.

예를 들어, 일본과 같은 기술 선진국에서는 제조업에서 로봇이 인력을 대체하는 데 자주 활용되고 있습니다. 하지만 로봇은 효율성을 높이기 위해 인간을 대체하는 동시에 인간이 일할 수 있는 추가적인 기회를 창출하기 때문에 항상 그런 것은 아닙니다.

인간을 게으르게 만든다

인공지능 애플리케이션은 지루하고 반복적인 작업의 대부분을 자동화합니다. 일을 완수하기 위해 무언가를 외우거나 퍼즐을 풀 필요가 없기 때문에, 우리는 점점 더 두뇌를 덜 사용하는 경향이 있습니다. 이러한 인공지능에 대한 중독은 미래 세대에 문제를 일으킬 수 있습니다.

윤리 부재

윤리와 도덕성은 인공지능에 통합하기 어려운 인간의 중요한 특징입니다. 인공지능의 급속한 발전으로 인해 언젠가는 인공지능이 통제할 수 없을 정도로 성장하여 결국 인류를 멸망시킬 것이라는 우려가 제기되고 있습니다. 이러한 순간을 인공지능 특이점이라고 합니다.

감정 없는

우리는 어릴 적부터 컴퓨터나 다른 기계에는 감정이 없다고 배워왔습니다. 인간은 팀으로 기능하며, 목표 달성을 위해서는 팀 관리가 필수적입니다. 그러나 로봇이 효과적으로 기능할 때 인간보다 우월하다는 것은 부인할 수 없지만, 팀의 근간을 이루는 인간관계는 컴퓨터로 대체할 수 없다는 것도 사실입니다.

개선의 여지가 없다

인공지능은 미리 입력된 사실과 경험에 기반한 기술이기 때문에 인간은 고도화된 인공지능을 개발할 수 없습니다. 인공지능은 같은 작업을 반복적으로 수행하는 데 능숙하지만, 조정이나 개선을 원하면 사람이 직접 코드를 변경해야 합니다. 인공지능은 인간의 지능처럼 접근하고 활용할 수는 없지만 무한한 데이터를 저장할 수 있습니다.

기계는 자신이 개발하거나 프로그래밍한 작업만 완료할 수 있으며, 다른 작업을 완료하도록 요청하면 종종 실패하거나 쓸모없는 결과를 제공하여 심각한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 기존의 방식으로는 아무것도 만들 수 없습니다.

다양한 분야와 산업에서의 인공지능의 장단점

의료 분야의 인공 지능

장점

진단과 치료를 향상시키는 능력. 인공지능 알고리즘은 환자 기록, 검사 결과, 의료 이미지 등 대량의 의료 데이터를 분석하여 의료 전문가가 정확하고 시기적절한 진단을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 인공 지능은 임상의가 감지하기 어려운 패턴과 이상 징후를 식별하여 질병을 조기에 발견하고 치료 결과를 개선할 수 있습니다.

단점

의료 분야에서 인공 지능의 단점은 윤리적 및 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있다는 점입니다. 의료 분야의 인공지능 시스템은 민감한 의료 정보를 포함한 환자 데이터에 크게 의존합니다. 따라서 이러한 데이터가 안전하고 프라이버시를 고려한 방식으로 수집, 저장, 사용되도록 보장할 필요가 있습니다. 환자 개인정보 보호, 데이터 기밀 유지, 개인 건강 정보에 대한 무단 액세스를 방지하는 것은 중요한 고려 사항입니다.

마케팅의 인공 지능

장점

마케팅 캠페인의 타겟팅 및 개인화 기능을 향상시킬 수 있습니다. 인공지능 알고리즘은 인구통계, 선호도, 검색 행동, 구매 내역 등 방대한 양의 고객 데이터를 분석하여 잠재고객을 세분화하고 고도로 타겟팅된 개인화된 마케팅 메시지를 전달할 수 있습니다. 마케터는 인공 지능을 활용하여 특정 고객 세그먼트에 맞게 캠페인을 맞춤화함으로써 마케팅 활동의 관련성과 효과를 높일 수 있습니다. 이러한 수준의 타겟팅 및 개인화는 전환율을 높이고, 고객 만족도를 개선하며, 마케팅 캠페인의 투자 수익률(ROI)을 높일 수 있습니다.

단점

마케팅에서 인공지능의 단점은 인간의 손길과 창의성이 부족할 수 있다는 점입니다. 인공지능은 다양한 마케팅 작업을 자동화하고 데이터 기반 인사이트를 생성할 수 있지만, 정서적 교감, 직관, 창의적 사고와 같은 마케팅의 고유한 인간적 요소를 복제하는 데는 어려움을 겪을 수 있습니다. 인공지능 알고리즘은 데이터와 사전 정의된 패턴에만 의존하기 때문에 인간의 창의성과 직관이 필요한 혁신적이거나 독창적인 마케팅 접근 방식을 놓칠 수 있습니다.

교육 분야의 인공 지능

장점

개인화된 학습 경험을 제공할 수 있습니다. 인공지능 기반 시스템은 학생의 성과, 선호도, 학습 스타일에 대한 방대한 양의 데이터를 분석하여 맞춤형 교육 콘텐츠와 적응형 학습 경로를 생성할 수 있습니다. 이러한 개인화를 통해 학생은 자신의 속도에 맞게 학습하고, 더 많은 지원이 필요한 영역에 집중하며, 관련성 있고 흥미로운 콘텐츠에 참여할 수 있습니다.

단점

교육 분야에서 인공 지능의 단점은 윤리적 및 개인 정보 보호 문제가 발생할 수 있다는 점입니다. 인공 지능 시스템은 학생의 성과, 행동, 개인 정보 등 학생에 대한 상당한 양의 데이터를 수집하고 분석합니다. 이러한 데이터를 안전하게 처리하고 적절한 개인정보 보호 장치를 마련할 필요가 있습니다.

창의성 분야의 인공 지능

장점

창의성 분야에서 인공지능의 장점 중 하나는 인간의 창의력을 증강하고 예술적 표현을 위한 새로운 길을 제시할 수 있다는 점입니다. 생성 모델과 머신 러닝 알고리즘과 같은 인공지능 기술은 예술가, 음악가, 작가가 새로운 아이디어를 창출하고, 새로운 예술적 스타일을 탐구하며, 전통적인 창작 과정의 경계를 넓히는 데 도움을 줄 수 있습니다.

단점

창의성에서 인공지능의 단점은 인공지능이 생성한 창작물에 독창성과 진정성이 결여될 가능성이 있다는 것입니다. 인공지능 시스템이 기존의 스타일과 패턴을 모방할 수는 있지만, 인공지능이 진정으로 인간과 같은 의미의 창의성을 가질 수 있는지에 대한 논쟁이 계속되고 있습니다. 인공지능이 생성한 작품에는 인간의 경험과 감정에서 비롯되는 깊이, 정서적 유대감, 독특한 관점이 부족할 수 있습니다.

교통 분야의 인공 지능

장점

교통 분야에서 인공지능의 장점 중 하나는 도로와 다양한 교통수단에서 안전과 효율성을 향상시킬 수 있다는 점입니다. 인공지능 기반 시스템은 센서, 카메라 및 기타 소스의 실시간 데이터를 분석하여 신속하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 첨단 운전자 지원 시스템 및 자율주행 차량과 같은 기능을 구현하여 사람의 실수와 사고를 줄일 수 있습니다. 또한 인공 지능은 교통 흐름을 최적화하고, 경로 계획을 개선하며, 차량의 예측 유지보수를 가능하게 하여 보다 효율적인 교통 네트워크와 혼잡 감소로 이어질 수 있습니다.

단점

교통 분야에서 인공 지능의 단점은 윤리적, 법적 문제가 발생할 수 있다는 점입니다. 예를 들어 자율 주행 차량은 사고 발생 시 책임 소재에 대한 의문을 제기합니다. 인공지능으로 제어되는 차량이 충돌 사고를 일으켰을 때 누구에게 책임이 있는지 판단하는 것은 복잡할 수 있습니다. 또한 교통 관리나 사고 회피와 같은 인공지능 시스템이 내리는 결정에는 한정된 자원의 배분이나 승객과 보행자 보호와 같은 윤리적 고려 사항을 고려해야 할 수도 있습니다. 이러한 윤리적 딜레마의 균형을 맞추고 교통 분야의 인공 지능에 대한 적절한 규정과 가이드라인을 개발하는 것은 복잡하고 지속적인 과제입니다.

이제 인공지능의 장단점을 모두 알게 되었으니, 인공지능은 더 살기 좋은 세상을 만들 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있는 것은 분명합니다. 인간의 가장 중요한 역할은 인공지능의 부상이 통제 불능 상태가 되지 않도록 하는 것입니다. 인공지능에 대한 찬반 양론이 존재하지만, 인공지능이 전 세계 산업에 미치는 영향은 부인할 수 없습니다. 인공지능은 매일 성장을 거듭하며 비즈니스의 지속 가능성을 견인하고 있습니다. 따라서 많은 새로운 시대의 직업에서 번영하기 위해서는 인공지능에 대한 이해와 숙련도가 필요합니다.