글로벌 칼럼ㅣAI 생산성의 가장 큰 장벽은 사람이다

‘생성형 AI(Generative AI)’를 사용할수록 더 낙관적이게 되면서도 한편으로는 더 신중하게 된다. 낙관론의 근거는 명확하다. 생성형 AI에는 개발자든 사무직이든 상관없이 생산성을 크게 향상시킬 가능성이 있다. 실제로 필자의 가족이 직장에서 이메일, 제안서 등을 작성할 때 챗GPT를 적극적으로 사용하고 있으며, 덕분에 더 많은 일을 더 빠르고 원활하게 할 수 있다고 칭찬하는 이야기를 들었을 때 정말 생성형 AI의 시대가 도래했음을 실감했다. 마치 만능 비서를 두는 것과 같다.
 

하지만 단점도 있다. 그중 하나는 생성형 AI의 출력 품질이 떨어지거나 틀린 경우를 항상 알 수 없다는 점이다. 특정 수준의 코드 또는 콘텐츠를 만들 수 있는 사람이 아니라면, 생성형 AI가 그 수준에 도달했는지 알 수 없다. 생성형 AI가 잘못 동작하면 그 결과는 당황스러운 수준부터 심하면 재앙에 이를 수도 있다. 

또 가트너의 애널리스트 크레이그 로스가 지적했듯이, 누구나 쉽게 콘텐츠를 만들 수 있게 되면서 각자가 필요한 콘텐츠를 찾기 더 어려워지고, 이것이 “큰 영향을 미칠 수 있는 잘못된 의사결정”으로 이어진다는 문제도 있다.

이런 생성형 AI를 관리할 방법을 파악하는 것은 하룻밤 사이에 해결할 수 없는 큰 문제다. 하지만 이를 해결하기 위한 열쇠는 사람으로 시작해 사람으로 끝난다.
 

AI가 나를 셰익스피어로 만들어 주지는 못한다

생성형 AI를 통해 사무직 인력의 생산성과 업무 품질이 향상됐다는 연구 결과를 찾기는 그다지 어렵지 않다. 사이언스지에 게재된 연구도 마찬가지다. 이 연구에서는 453명의 마케터, 데이터 애널리스트, 대학 교육을 받은 전문가를 대상으로 보도자료 작성 같은 일반적인 업무를 생성형 AI를 사용하거나 사용하지 않고 하도록 했다. 그 결과 글쓰기에 능한 사람들은 작업 속도가 더 빨라졌고(최대 40% 더 빠름), 글쓰기에 서툰 사람들은 콘텐츠의 질이 개선됐다(업계 전문가가 측정한 결과 18% 향상).

훌륭한 연구 결과이지만, 이것으로 결론을 내릴 수는 없다. 일단 실험에서 요청된 종류의 글쓰기(예: 보도자료)는 일반적으로 고품질의 글쓰기가 아니다. 보도자료를 읽고 싶었던 때가 있는가? 쓰레기통으로 갈 보도자료를 더 많이 혹은 더 빠르게 작성하는 것이 반드시 좋은 일은 아니다. 

아울러 글쓰기에 서툰 사람들은 자신의 최종 결과물이 더 나아졌다는 사실을 모른다. 더 나은 것처럼 보일 수는 있겠지만 어떻게 알 수 있겠는가? 애초에 글쓰기에 서툰 사람이다. 친구 중에서 챗GPT를 사용해 ‘콘텐츠 마케팅’ 문서를 작성한 친구가 있었는데, 친구는 결과물을 보고 훌륭하다며 매우 흥분했다. 그렇지만 필자가 읽어보니 공허하고 지루했다. 어차피 대부분의 콘텐츠 마케팅이 그렇기는 하다.

물론 모든 콘텐츠가 ‘잘’ 작성됐다고 유용한 것은 아니다. 패트릭 콜린슨에 따르면 “소비자는 비즈니스를 위해 산업적으로 만들어지는 가짜 리뷰를 접하고 있다.” 구글이나 트립어드바이저 같은 기업은 호텔과 레스토랑에 관한 수많은 가짜 리뷰를 끊임없이 찾아 삭제해야 한다. 그럴듯하게 들리는 가짜 리뷰를 대량으로 생산하기가 이제는 너무 쉬워졌고, 얼마 지나지 않아 대부분이 ‘가짜 뉴스’가 될 수 있다. 

콜린슨이 발견한 더 심각한 문제는 생성형 AI가 진실이 아니라 그럴듯하게 들리는 것을 말하려고 노력하기 때문에, 고정관념에 빠지게 된다는 점이다. 안타깝게도 생성형 AI는 이런 결점을 양으로 보완하려고 하고 있다.
 

‘더 많이’의 문제

대부분 사람은 필요한 정보를 찾는 데 이미 어려움을 겪고 있으며, 이 어려움이 구글의 방대한 검색 비즈니스로 이어진 이유다. 2022년 실시된 가트너 디지털 직원 설문조사(Gartner Digital Worker Survey)에서 전체 응답자의 47%은 원활한 업무 수행을 위해 필요한 정보를 찾는 데 어려움을 겪는다고 답했다. 더 우려되는 점은 22%가 방대한 양의 애플리케이션과 정보로 인해 중요한 소식을 놓쳤다는 점이다. 생성형 AI가 등장하기 이전에 이미 이런 상황이었다.

로스는 “이제 더 많은 콘텐츠가 더 빠른 속도로 생산되고 있다. 이를테면 과거에는 짤막하게 요점만 담았던 이메일이 이제 AI에 의해 온갖 격식을 갖춘 장황한 기업 용어로 부풀려지고 있다”라고 말했다. 

AI가 정확한 사실을 전달할 것이라는 믿음으로 더 많은 사람이 그저 그런 콘텐츠를 더 많이 만들게 되면서 문제는 비약적으로 더 악화된다. AI는 정확한 사실을 전달하지 않을 때가 많다. 챗GPT 같은 것들은 진실에 관심이 없다. 애초에 진실 추구를 목적으로 만들어지지도 않았다.

기계로 인해 발생하는 이 문제의 해결 방법은 사람이 다시 나서는 것이다. 사실 확인과 품질 관리에는 여전히 사람이 필요하다. 생성형 AI 도구로 사람을 대체하는 것이 아니라 증강하는 한, 심각한 오류에 빠지지 않는다면 엄청난 이점을 얻을 수 있다. 

대부분의 경우 더 많은 것이 아니라 더 좋은 것이 필요하다. 개인적으로는 팀원에게 일의 양을 줄이고 질을 높이라고 독려한다. 생성형 AI 도구를 제대로 사용하면 정확히 이 부분에서 도움이 될 수 있다. 여러 잡다한 일상 업무를 없애고, 더 가치 있고 깊은 사고를 요하는 작업에 집중할 수 있기 때문이다.
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