생성 AI와 데이터, 돈, 사람

생성 AI의 세 원동력, 데이터, 돈, 사람
진화의 핵심 요소로 읽는 인공지능의 미래
생성 AI의 등장으로 인공지능의 창의성과 체계성이 인정받게 되었다. 이전까지 경험적으로 불가능하다고 판단되었던 ‘블랙 스완’의 등장이다. 예측 불가능해 보이는 생성 AI지만, 핵심 동인을 파악하면 최소한의 대비는 할 수 있다. 그 핵심 동인이 바로 데이터, 돈, 사람이다.
생성 AI가 일을 하려면 우선 데이터가 있어야 한다. 그래서 좋은 데이터를 확보한 기업의 경쟁력은 상승하기 마련이다. 생성 AI를 둘러싼 저작권과 데이터 소유권 문제가 중요한 이유다. ≪뉴욕타임스≫와 오픈AI 소송 등 핵심 사례를 살핀다. 천문학적 비용이 드는 생성 AI 개발을 위해 기업들은 매출을 올릴 수 있는 사업 모델을 찾고 있다. 이에 챗지피티, 바드, 제미나이 등 생성 AI 시장의 현 상황을 점검한다.
마지막으로, 이 수많은 변화 속에서도 인공지능이 생성한 콘텐츠를 관리하는 것은 여전히 사람이다. 그래서 이 책은 데이터, 돈, 사람과 생성 AI의 관계를 분석하고 노동, 교육, 의학 등 각종 분야에 펼쳐질 생성 AI의 미래 관측을 위한 관전 포인트를 제시한다.

데이터는 생성 AI의 먹이이자 출발점이며 데이터 저작권은 AI 업계가 다른 업계와 갈등을 겪는 이유이기도 하다. 돈은 생성 AI를 키우는 원천이자 목적이다. 대규모 데이터 연산은 개발과 유지에 천문학적 비용이 든다. 그러나 수익 모델은 아직 확립되지 않았다. 결국 IT기업 생태계도 큰 변화를 겪을 전망이며, 그 유익을 누리거나 해악을 감내하는 것은 결국 사람이다. 생성 AI의 본질을 이해하기 위해 데이터, 돈, 사람을 키워드로 살핀다.

김태균
연합뉴스 데이터·AI전략팀 팀장이다. 연세대 정치외교학과를 졸업하고 한국과학기술원(KAIST) 경영대에서 정보경영 전공으로 석사학위(MS)를 받았다. 2005년 연합뉴스에 입사해 정보과학부(현 테크부), 사회부, 국제뉴스부 등에서 취재하고 기사를 썼다. 저서로는 󰡔AI시대의 저널리즘󰡕(공저·2019), 󰡔AI 뉴스 제작 방법󰡕(공저·2021), 󰡔챗지피티와 생성 AI 전망󰡕(공저·2023)이 있다.

권영전
연합뉴스 데이터·AI전략팀 기자다. 연세대 인문학부를 졸업하고 한국과학기술원(KAIST)에서 과학저널리즘 전공으로 석사학위(MS)를 받았다. 2008년 연합뉴스에 입사해 정보기술(IT) 분야 포함 다양한 영역을 취재했다. 미디어랩과 AI팀에서 인터랙티브 뉴스와 AI 뉴스를 기획했다. 저서로는 󰡔AI시대의 저널리즘󰡕(공저·2019), 󰡔AI 뉴스 제작 방법󰡕(공저·2021), 󰡔챗지피티와 생성 AI 전망󰡕(공저·2023)이 있다.

박주현
연합뉴스 데이터·AI전략팀 차장이다. 한양대 전자공학과를 졸업하고 한양대학교에서 석사학위를 받았다. 2004년 연합뉴스에 입사해 기술기획팀, 개발전략팀, 연합뉴스TV 창사준비위원회 등에서 주로 기술기획 업무를 맡아 왔다. 저서로는 󰡔AI시대의 저널리즘󰡕(공저·2019), 󰡔AI 뉴스 제작 방법󰡕(공저·2021), 󰡔챗지피티와 생성 AI 전망󰡕(공저·2023)이 있다.

생성 AI라는 아수라장 헤쳐 나가기

01 AI와 데이터
02 저작권과 데이터 소유권 분쟁
03 데이터의 고갈 위기와 해법
04 생성 AI 개발과 자금
05 비즈니스 모델 찾기 경쟁
06 생성 AI와 인터넷 생태계의 변화
07 생성 AI의 핵심 인자, 사람
08 AI의 위협을 막을 인간의 의지
09 인간과 구분하기 어려워지는 보편 AI
10 생성 AI 진화의 관전 포인트

공정 이용이 성립하는 데는 또 다른 중요 요건이 있다. 원저작물의 시장 수요에 영향을 미치지 않아야 한다는 것이다. 원저작물의 수요를 대체해선 안 된다. ≪뉴욕타임스≫는 챗지피티 같은 생성 AI를 뉴스 시장의 경쟁자로 본다. 사용자들이 정보를 얻고자 언론 대신 생성 AI를 찾을 거란 얘기다.
－02_“저작권과 데이터 소유권 분쟁” 중에서

GPU 호황은 생성 AI가 엄청난 비용을 발생시킨다는 사실을 보여 준다. 생성 AI를 직접 만들려면 대규모 GPU 구매를 감당할 정도의 ‘실탄 동원력’이 필요하다. 국내에서 자체 생성 AI를 개발하는 곳이 네이버, 삼성전자, 케이티(KT), 엔씨소프트 등 대기업 위주인 것도 이 때문이다.
－04_“생성 AI 개발과 자금” 중에서

마이크로소프트가 생성 AI를 통한 ‘판 뒤집기’에 나설 수 있었던 이유는 빙이 애초 ‘마이너’ 검색 사이트였기 때문이다. 어떤 조처를 하든 밑져야 본전이었다. 반면 구글은 이런 변화 자체가 리스크다. 검색이 구글의 대들보라면, 광고는 여기에 얹는 서까래다. 검색이 무너지면 광고도 버티지 못한다.
－06_“생성 AI와 인터넷 생태계의 변화” 중에서

생성 AI는 인간을 위한 도구다. 도입 초기부터 안전성을 짚어 봐야 한다. 페이스북 등 소셜미디어가 혐오 정보를 퍼뜨리고 청소년 우울증과 정치적 양극화를 부추겼던 선례를 보자. 서비스 초기에 문제에 대한 지적이 끊이지 않았지만 적정 대응이 늦어진 탓에 소셜미디어는 허위 유해 정보의 온상이라는 오명을 입었다. 생성 AI가 같은 길을 걷게 해서는 안 된다.

－08_“AI의 위협을 막을 인간의 의지” 중에서