요약생성
바쁠 때는 리얼라이즈가 내용을 요약해 드려요.
기업들이 인공지능 시스템 도입 경쟁에 나서면서, 젊고 기술에 정통한 직원들이 앞장서서 관리자에게 강력한 새 도구를 효과적으로 사용하는 방법을 가르쳐줄 것이라는 일반적인 통념이 있습니다.
그러나 새로운 연구는 빠르게 진화하는 생성형 AI 기술에 관해서는 이러한 가정에 의문을 제기합니다.
[하버드 비즈니스 스쿨, MIT, 와튼 및 기타 기관의 학자들이 보스턴 컨설팅 그룹과 협력하여 수행한 이 연구](https://elsevier-ssrn-document-store-prod.s3.amazonaws.com/2024/6/7/4857373.pdf?response-content-disposition=inline&X-Amz-Security-Token=IQoJb3JpZ2luX2VjEG8aCXVzLWVhc3QtMSJHMEUCIQD0hv2qZK0LrbV6E4XZVgRKvH%2F02vlC3Njkyvy3Z1tNrgIgICrgL%2FZe7iZ5NJKD46%2FHFJfmfSZJSghSM7zHmVD1xtwqxgUI%2BP%2F%2F%2F%2F%2F%2F%2F%2F%2FARAEGgwzMDg0NzUzMDEyNTciDLpmlyf2nFzqdbs%2BjSqaBZq9erF9Tp9Qnp2RqklnbePWaOKyL5JhzqEcC79zVSn0xp0zmalXVd9MWT0fiHg3OWDA5%2FYJ0AN995lszpzLE5h%2FObns1Lksc82JutJMIsGJj5Mj4qF8Pj1TS4nWQJgJWz%2BRjxoLnSJz7FuVsDeEwyttbQYUAD97oihcPBV%2F763gmQ4fiCRWtGhREqOhhNkE42%2BMzfQMgHlErtXOfSTc3GDFYp2Up%2F4OZuCgJq80aMcyVmAE4SZnhyouca9OG0S3fW1cwWo%2BZvvWVjRIcOCbg6bsjn%2F1Cb2teIKKmAIEaLl6YKRxK%2FJOKD3i3J5MiudX75ulzxcY%2Fg%2B61QlsUlUKkjlhtogib4k9%2B5o3XSIX%2FTZHdijcvvlyEPvCaWiBYlTkmZ41N53x04dMN7RD1dJmhBjNQhCWgT8ktKshTPALfRl5OPpOsSSJazrsJYwLXcE%2BqDCm7vNLQR6aUMoHgqTbeOtL%2FVXbD7K62xZ3xuG17h1yRXHQzfR7y%2FWfRU4G3I0SgVcZWnXvweNDOTxyEIAy%2BAGAAiqBaC4XD2P%2FlLZ8fgvIXurqqMBWjzlVnNrviwSmElxSS1tvsdWxqpX8OIHrNbnsQaJXHCT6Osvob77o%2BL1i4rQGaRf2Qe9BU%2FESTTp75ey0Tj8ebFexAvuq7%2FtnUmdldviaVUqUuXhgEz7PoNcTdBy3yXBVFVipeKusRr6O6Vp1yyxGQVPSGFAzCoTmbt%2BzPl1QxW42O3hfAH%2BjZu3ki5p0808gVv912PhyYY0nQIixZwAHVqZnBceXwklfBcZzqnTLDUulhuvzS75gYOzTZ28YkvPeQaiPj6zWUbfbp4SQhEpbwS7gH26AQ3Qk%2FdYLhVe0NbKBeYKSvxGbUdTcM5ZVP1ThBwPJrDCxkI6zBjqxAY3r4kM0vnM579GqW5LhiTBHLEI6XXmRVtfiEOqvc2pBoXuAZZ1AzWFdx99YOTzqL1TI0daJlWBFKRg%2Fdsm6hGdtBt6jxQM%2FXRtl0HVdGMqNOcvi9r9ESFQebfFQnIbzTT%2F5MbTb2LYUhtjAMpI%2BqYNxOEi1GVgjFvUgQz8SDMXxB4ip%2F0b97UCPe1n0On%2FaJ8tj8mDhKrmVpgg2fjWi37YyJp354NYwBhTN4Rrc%2FywGdw%3D%3D&X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Date=20240607T231828Z&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Amz-Expires=300&X-Amz-Credential=ASIAUPUUPRWESTB35ITT%2F20240607%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4%5Frequest&X-Amz-Signature=f781509aaf4b0e7d1c8eb11f377f196fd13908a3c1855e41f0d515e0e8e2d689)에 따르면 생성형 AI 시스템을 사용하여 실험을 한 주니어 직원들은 전문가의 조언과는 반대로 위험을 완화하기 위한 권장 사항을 제시했습니다. 이러한 결과는 기업이 책임감 있는 AI 사용을 위해 리버스 멘토링에만 의존할 수 없음을 시사합니다.
?새로운 논문: 많은 기술에서 젊은 직원들이 일반적으로 '이해가 빠르고' 다른 사람들에게 사용 방법에 대한 조언을 해줍니다. 하지만 AI에서는 통하지 않습니다.
우리는 주니어 컨설턴트들을 인터뷰하여 업무에서 AI와 관련된 위험을 처리하는 방법에 대해 물었습니다... 그리고 그들의 조언이 대부분 틀렸다는 것을 발견했습니다. pic.twitter.com/5UOqP1T2SM
— Ethan Mollick (@emollick) 2024년 6월 7일
“인터뷰 결과 기존 문헌과 상반되는 두 가지 사실이 밝혀졌습니다.”라고 저자는 썼습니다. “첫째, 주니어들이 상사의 우려를 완화하기 위해 권장한 전략은 당시 GenAI 기술 전문가들이 권장한 전략과 상반되었으며, 따라서 주니어 전문가들이 상급 직원에게 이 신기술의 효과적인 사용에 대한 최고의 전문 지식을 제공하지 못할 수도 있음을 보여주었습니다.”
GPT-4 실험에서 AI 위험 완화에 어려움을 겪는 주니어 컨설턴트
연구진은 2023년 중반에 강력한 생성형 AI 시스템인 GPT-4에 대한 액세스 권한을 부여하는 실험에 참여하여 비즈니스 문제 해결 과제를 수행했던 주니어 컨설턴트 78명을 인터뷰했습니다. 기술적인 AI 전문 지식이 부족한 컨설턴트들은 관리자의 위험에 대한 우려를 완화하기 위해 권장할 만한 전략을 공유했습니다.
그러나 연구 결과 주니어 직원들의 위험 완화 전략은 종종 “새로운 기술의 기능에 대한 깊이 있는 이해 부족”에 근거했으며, AI 시스템 설계보다는 인간 행동 변화에 초점을 맞추었고, 조직 또는 업계 전체의 솔루션보다는 프로젝트 수준의 개입에 집중했습니다.
비즈니스에서 생성형 AI 도입의 과제 탐색
“주니어 전문가들이 상급 직원에게 새로운 기술 사용에 대한 전문 지식을 제공하지 못할 수 있는 방법과 시기를 설명하기 위해서는 지위 위협뿐만 아니라 가치 있는 결과에 대한 위험도 고려해야 합니다.”라고 연구진은 AI의 기하급수적인 변화 속도, 초인적인 기능, 방대한 양의 데이터에 대한 의존성을 언급하며 썼습니다.
이러한 결과는 기업들이 자유로운 대화를 나누고, 후속 질문에 답하고, 글쓰기, 분석, 코딩 작업을 지원할 수 있는 생성형 AI 시스템이 제시하는 기회와 과제를 동시에 고민하고 있는 가운데 나온 것입니다. 이 연구는 디지털 네이티브 직원들이 하향식으로 AI 구현을 주도하도록 하는 것의 한계를 강조함으로써 하향식 AI 거버넌스, 전문가의 의견, 조직의 모든 수준에 걸친 역량 강화의 필요성을 강조합니다.
“상급 전문가는 오늘날 새로운 기술을 신속하게 구현하는 동시에 미래의 기술 버전과 고객과 자체 조직 모두에 미치는 영향을 예측해야 하는 이중 책임을 지고 있습니다.”라고 저자는 언급했습니다. “급변하는 기술적 경계에 대처하는 데 있어 팀과 조직을 이끌려면 상급자는 새로운 기술과 관련 기능에 대한 깊이 있는 이해를 발전시켜야 합니다.