GenAI: 변화에 수반되는 위험 탐색

기업의 경우 AI의 상업적 사용은 아직 초기 단계에 있으며, 위험과 보상이 공존하는 사례로, 두 가지 모두를 고려하고 앞으로 나아갈 최선의 방법을 조사합니다. 물론 AI를 사용하면 많은 것을 얻을 수 있습니다. 이미 기업들은 더 나은 고객 서비스를 제공하고, 자연어 입력을 통해 복잡한 정보를 구문 분석하고, 일반적으로 워크플로를 더 빠르게 만들고 있습니다. 그러나 이 기술에는 환각, 개인 데이터 손실, 모델 아키텍처의 약점 및 편향을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 보안 위험이 수반됩니다.

생성형 AI가 기업에 잠재적으로 위험할 수 있는 이유는 우리가 가능한 것의 표면을 긁고 있을 뿐이며 기술이 우리를 어디로 데려갈지 정확히 알지 못한다는 데 있습니다. ChatGPT가 처음 공개되었을 때 기록적인 활용에도 불구하고 우리는 여전히 비즈니스 사용자들 사이에서 동일한 인기를 얻은 킬러 엔터프라이즈 생성형 AI 앱을 가지고 있지 않습니다. 그리고 우리는 그 판도를 바꾸는 앱이 어디에서 나올지 모릅니다. 우리는 미지의 영역에 있으며 우리가 어디로 가게 될지 정확히 알지 못합니다.

리더들이 이러한 변화에 수반되는 복잡성과 씨름하고 있는 가운데, 생성형 AI로 인한 위험과 규제 문제를 살펴보는 것이 중요합니다. 이는 정책을 수립하고 차트를 안내하는 관행을 구현하는 의사결정자를 위한 경로를 조명하는 것을 목표로 하며, 혁신과 책임 있는 사용이 공존하는 미래를 향한 과정을 제시합니다.

대규모 언어 모델이든 다른 생성 시스템이든, 미묘한 차이를 이해하는 것은 혁신적인 변화로 특징지어지는 이 시대에 조직이 성공하는 데 가장 중요합니다.

생성형 AI의 위험과 기회

미션 크리티컬 애플리케이션을 위한 생성형 AI를 지원하는 인프라는 매우 중요합니다. 초개인화된 의료 서비스와 같은 혁신적인 사용 사례를 구상하는 것은 획기적인 가능성을 제시합니다. 예를 들어, 생성형 AI를 기반으로 개인의 필요에 맞는 약을 처방할 수 있는 능력은 의료 부문에서 잠재적인 돌파구를 나타냅니다.

이러한 전도유망한 기회에도 불구하고 생성형 AI와 관련된 문제를 인식하는 것이 중요합니다. 모델에서의 설명 가능성 부족은 중요한 장애물이며, 이로 인해 추적성 및 감사 추적을 제공하기 위한 지속적인 노력이 필요하게 되었습니다. 이것이 우리가 AI 모델이 사람이 모델을 훈련시키지 않으면 실행될 수 없다는 것을 강조하는 이유 중 하나입니다. 이는 투명성 및 책임과 관련된 문제를 해결하는 데 특히 중요합니다.

특히 다양한 소스의 데이터와 관련하여 다양한 데이터 사일로에 대한 조화를 이루는 것이 중요합니다. 서로 다른 타워 간의 데이터 조화는 생성형 AI 애플리케이션의 효과적인 배포에 필수적입니다. 데이터 민감도가 가장 중요한 금융 서비스와 같은 부문에서는 책임감 있고 윤리적인 데이터 사용을 보장하기 위해 데이터 개인 정보 보호에 대한 강력한 초점이 유지됩니다.

위험 완화: 전략적 접근 방식

생성형 AI와 관련된 과제와 위험을 해결하기 위해 조직은 AI 감시 위원회(AI steering committees)와 리더십 위원회를 선제적으로 구성하고 있습니다. 제품 리더, CIO, CISO 및 법무 팀이 참여하는 이러한 교차 기능 팀은 AI의 원활 통합을 이끄는 데 중추적인 역할을 합니다.

크롤-워크-런(crawl-walk-run) 전략을 강조하는 AI 통합에 대한 신중한 접근 방식을 도입합니다. 조직은 처음부터 규정 준수, 거버넌스, 보안 및 책임감 있는 AI 관행의 통합을 우선시합니다. 이 접근 방식은 견고한 기반을 보장하고 AI가 조직 프로세스의 필수적인 부분이 됨에 따라 잠재적인 위험을 최소화합니다.

뉴욕에서 열린 Hitachi Vantara Exchange 행사에 참석한 한 패널의 말에 따르면, 조직은 "적극적으로 실험하고 신중하게 구현"할 필요가 있습니다. 이러한 지혜는 생성형 AI의 혁신과 세심한 구현의 균형을 맞추는 것의 중요성을 강조합니다.

기업이 AI 도입의 복잡성을 탐색함에 따라 생성형 AI가 제공하는 기회를 활용하는 동시에 관련 위험을 신중하게 관리하는 것이 중요합니다. 미래에는 혁신적인 발전을 위한 엄청난 잠재력이 있으며, 이 환경을 신중하게 탐색하는 조직은 책임감 있는 AI 활용의 이점을 누릴 준비가 되어 있습니다.