제너레이티브 AI가 지식 근로자의 생산성을 높이는 방법

인공 지능(AI), 로봇 공학, 블록체인 및 프로그래밍 가능한 생물학과 같은 영역이 최신의 끊임없는 혁신적인 기술 발전을 주도하고 있습니다. 이러한 기술은 거시적 및 미시적 수준 모두에서 소매, 자동차, 금융, 제조 및 더 많은 산업에 혁명을 일으키고 있습니다.

AI, 특히 생성 적 AI는 정규 교육 및 훈련을 받은 주제 전문가 개인인 지식 근로자의 라이프스타일과 일상 업무를 변화시키고 있습니다. 프로그래밍, 디자인, 엔지니어링, 글쓰기와 같은 직업에서 명백하게 생성적 AI는 지식 근로자의 생산성을 향상시켰습니다.

그러나 생성 AI는 정확히 무엇이며 지식 근로자에게 중요한 이유는 무엇입니까? 이 아이디어를 더 탐구해 봅시다! 

제너레이티브 AI란?

Generative AI는 사람이 작성한 프롬프트를 기반으로 AI 알고리즘을 사용하여 텍스트, 비디오, 오디오 및 이미지와 같은 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성합니다. 

가장 눈에 띄는 AI 생성 도구 및 제품은 다음과 같습니다.

• ChatGPT – OpenAI에서 개발한 ChatGPT는 사용자 프롬프트를 기반으로 매우 상세하고 개인화된 응답을 제공할 수 있는 지능형 AI 챗봇입니다.
• 달-이 2, 안정적인 확산, & 중도 – 이들은 AI 기반 이미지 생성 도구입니다.
• 메타 – 이것은 사용자가 텍스트 프롬프트에서 비디오를 생성할 수 있는 AI 기반 비디오 생성 도구입니다.
• 사본 – 프로그래머가 몇 초 내에 여러 프로그래밍 언어로 코드를 생성할 수 있습니다.

이제 생성 AI가 지식 근로자에게 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다!

제너레이티브 AI가 다양한 도메인에서 지식 근로자의 생산성을 높이는 방법 이해

에 따르면 ARK의 빅 아이디어 2023 보고서에 따르면 AI는 4년까지 지식 근로자의 생산성을 2030배 이상 증가시킬 것으로 예상됩니다. 이 보고서는 또한 AI가 100% 채택되면 전체 AI가 200조 달러를 지출한 후 노동 생산성 측면에서 약 31조 달러를 가져올 수 있다고 제안합니다. . 공급업체가 AI 기반 제품으로 창출된 가치의 10%만 추출할 수 있다면 14년에는 거의 90조 달러의 매출과 2030조 달러의 기업 가치를 얻을 수 있습니다.

2030년 AI 시장 전망. 출처: ARK의 빅 아이디어 2023

AI 생성 도구가 콘텐츠 작성자, 개발자 및 아티스트의 생산성 향상에 어떻게 기여하는지 자세히 살펴보겠습니다.

1. 지식 근로자: 콘텐츠 작성자 및 편집자

현대 기업은 청중을 끌어들이기 위해 잘 연구되고 능숙하게 제작된 콘텐츠가 필요합니다. 제너레이티브 AI가 콘텐츠 작가와 편집자의 작업을 더 쉽게 만드는 곳입니다.

ChatGPT와 같은 지능형 챗봇의 등장으로 콘텐츠 제작이 점점 더 쉽고 경제적이 되고 있습니다. 에 따르면 ARK의 빅 아이디어 2023  보고서에 따르면 ChatGPT의 쿼리당 추론 비용은 0.01년에 약 $2022입니다. 쿼리 10,000,000억 개의 경우 총 추론 비용은 $2030가 됩니다. 650년까지 이 비용은 XNUMX달러로 줄어들 것으로 예상됩니다. 라이트의 법칙. 

이 규모의 비용 감소는 AI 콘텐츠 도구의 대량 채택을 가능하게 할 것입니다. 예를 들어, 2030년까지 ChatGPT 스타일 애플리케이션은 Google 검색의 규모와 일치하고 매일 8.5억 건의 검색을 처리할 것으로 예상됩니다. 따라서 콘텐츠 도메인의 지식 근로자가 일상 업무에서 생성 AI를 활용하는 것이 더 쉬워질 것입니다.

2. 지식 근로자: 소프트웨어 엔지니어 및 개발자

복잡하고 긴 소프트웨어 개발 주기를 감안할 때 소프트웨어 관리 및 배포에는 숙련된 전담 개발자 및 프로그래머 팀이 필요합니다. Codex 및 부조종사 소프트웨어 개발을 더 쉽게 만들고 보다 생산적인 지식근로자용. 

사실, ARK의 빅 아이디어 2023 보고서에 따르면 AI 코딩 어시스턴트는 코딩 작업을 완료하는 데 걸리는 시간을 절반으로 줄여줍니다. 2030년까지 AI 코딩 어시스턴트는 소프트웨어 엔지니어의 성과를 10배로 높일 수 있습니다.  

코딩 작업을 완료할 시간입니다. 원천: ARK의 빅 아이디어 2023

3. 지식 근로자: 비주얼 아티스트 및 디자이너

아티스트와 디자이너로 분류되는 또 다른 지식 근로자 그룹도 생성 AI의 영향을 받습니다. 그들의 작업에는 일반적으로 Adobe Photoshop, Illustrator, Canva와 같은 디자인 도구를 사용하여 시각적 개념, 그래픽, 일러스트레이션 및 창의적인 UI를 만들어 풍부한 사용자 경험을 제공하는 것이 포함됩니다. 

획기적인 생성 이미지 모델 DALL-E2, Stable Diffusion, Midjourney와 같이 디자이너의 생산성이 엄청나게 향상되었습니다. 예를 들어, 사람이 5시간 만에 150달러의 비용으로 그래픽 디자인을 만들 수 있습니다. 8분 미만 XNUMX센트 생성 이미지 모델을 사용합니다. 

4. 지식 근로자: 음악가 및 사운드 엔지니어

Generative AI를 사용하면 음악 트랙을 훨씬 쉽게 작곡하고 믹싱할 수 있습니다. 예를 들어, 구글의 오디오LM 사실적인 피아노 음악을 만들고 불완전한 어쿠스틱 톤을 완성하는 제너레이티브 오디오 모델입니다. Google은 또한 다음과 같은 음악 생성 모델을 개발했습니다. 뮤직LM 텍스트 설명을 기반으로 아름다운 멜로디를 생성할 수 있습니다.

2020년에 Open AI는 다음과 같은 유사한 음악 생성 도구를 도입했습니다. 쥬크 박스 장르, 아티스트 및 가사를 입력으로 기반으로 새로운 음악 샘플을 생성합니다. 이전에 Open AI는 GPT-2 기반 뮤즈넷 4개의 악기를 사용하여 10분 분량의 작곡을 생성할 수 있는 모델입니다.

제너레이티브 오디오 모델은 초기 단계에 있지만 음악가와 사운드 엔지니어의 생산성을 높일 수 있는 여지는 매년 더 나은 제너레이티브 AI 음악 도구를 통해 성장할 것입니다.

5. 지식 근로자: 유튜버 및 동영상 콘텐츠 제작자

동영상 콘텐츠가 급증하고 있습니다. 대충 있었다 51 만 2022년 유튜브 채널. 영상 콘텐츠 제작은 녹음, 편집, 일러스트레이션 및 사운드 추가, 사전 및 사후 제작 등 여러 단계를 거칩니다.

생성 AI 비디오 플랫폼은 지식 근로자를 위한 비디오 콘텐츠 생성을 용이하게 합니다. 다음과 같은 도구 Synthesia.io및 Pictory, 비디오 마케터 및 브랜딩 전문가를 위해 비디오 생성을 더 쉽게 만들고 있습니다. 이러한 최첨단 AI 플랫폼을 통해 콘텐츠 제작자는 스크립트에서 비디오를 만들 수 있습니다. 내레이터와 비디오 배경을 추가하여 이러한 스크립트를 기반으로 전문가 수준의 비디오를 만들 수 있습니다.

2022년 XNUMX월 메타 AI 출시 비디오를 만들다 텍스트 프롬프트를 기반으로 고품질 비디오 클립을 생성할 수 있는 플랫폼입니다. 비디오 패턴을 학습하기 위해 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트에서 훈련되었습니다. 색상, 캐릭터, 풍경이 가득한 독특한 동영상을 만들 수 있습니다.

짧은 시간에 더 많은 양질의 콘텐츠를 만드는 것은 앞으로 YouTube 사용자와 동영상 콘텐츠 제작자의 생산성을 향상시킬 것입니다.

지식 근로자를 위한 생성 AI의 장단점

제너레이티브 AI가 지식 근로자에게 제공하는 다양한 이점과 단점을 살펴보겠습니다.

지식 근로자를 위한 생성 AI의 장점

1. 합성 데이터 생성: 혁신적인 AI 모델을 교육하려면 충분한 양의 데이터 세트가 필요하며 생성 AI가 이 문제를 해결할 수 있습니다. 보도에 따르면 생성 AI는 다음을 설명합니다. 10% 2025년의 1%와 비교하여 2023년에 생성된 모든 데이터의 XNUMX%입니다. 따라서 데이터 과학자와 AI 전문가는 데이터 수집과 관련된 문제에 직면할 필요가 없습니다. 
2. 저렴한 비용 : Gartner는 다음과 같이 예측합니다. 50% 2024년까지 로우코드/노코드 개발 플랫폼이 "텍스트에서 코드로" 기능을 제공할 것입니다. 개발자에게 이는 최소한의 노력과 비용으로 더 많은 기능을 제공한다는 의미입니다. 

지식 근로자를 위한 생성 AI의 단점

1. 합성 콘텐츠 감지: 생성 AI가 생산성을 높이지만 생성 AI 콘텐츠를 감지하고 구별하는 문제는 연구 및 학계에서 심각한 문제가 될 것입니다. 2024년까지 유럽 연합은 AI 생성 아티팩트의 "워터마킹"을 의무화하는 법안을 통과시킬 것입니다.
2. 실업: 생성 AI가 "너무" 지능화되면 개발자는 실업에 직면할 수 있습니다. Gartner는 2025년까지 20% 의 절차 코드 전문가는 생성 AI가 핵심 기술 세트를 인계받을 것이기 때문에 새로운 기술을 습득해야 합니다. 

제너레이티브 AI 모델 구축 비용

제너레이티브 AI는 지금까지 가장 혁신적인 AI 분야입니다. 현재 제너레이티브 AI 모델 훈련 비용은 높지만 점차 감소하고 있습니다. 예를 들어, 예상 GPT-3 교육 비용은 4.6년에 2020만 달러였습니다. 2022년에는 450,000달러로 떨어졌습니다.

GPT-3 훈련 비용. 출처: ARK의 빅 아이디어 2023

The ARK의 빅 아이디어 2023 보고서는 2030년까지 GPT-57(3B 매개변수)보다 175배 더 많은 매개변수가 있는 AI 모델을 단 $600,000에 훈련할 수 있다고 예측합니다. 이는 AI 모델 교육 비용 감소로 인해 가능할 것입니다. Wright의 법칙에 따르면 AI RCU(relative compute unit) 생산 비용과 소프트웨어 비용은 연간 비율로 57%, 47% 감소하여 70년까지 교육 비용이 매년 2030% 감소합니다. 

AI 교육 하드웨어 비용. 출처: ARK의 빅 아이디어 2023.

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