'프롬프트를 잘 작성하는 것'은 일시적인 상황에 그칠 것이다. 현재의 AI 시스템은 이미 사용자의 의도를 상당 히능숙하게 파악하며, 그 실력이 갈수록 발전하고 있다. AI로 무언가를 하고 싶다면 그저 그 일을 도와 달라고 요청하면 된 다. "소설을 쓰고 싶어. 네가무엇을 알고 있어야내게 도움을 줄수 있을까?"라고 물어보면 의외로 많은 도움을 받을 수있 다. 기억하자. AI는 우리가
그러므로 AI에게가장 먼저 맡길 일을 고려할 때, 다른자 동화의 물결이 시작됐을 때와 마찬가지로 지루하고, (정신적으 로) 위험하며, 반복적인 일부터 찾아야한다. 기업과조직은지 루한 과정을 'AI 친화적으로'만드는 방법부터 고민해야 한다. 인간의 감독하에 기계가 필수적인 서류와 문서를 작성하게 하 는 것부터 시작할 수 있다. 지루한 업무를 AI로 처리한 직원에 게 보상하면, 운
내가 책을 집필하면서 했던 것처럼, AI를 공동지능으로 활용하는 것이야말로AI의 가치가가장 빛나는 지점이다.각 자이런 식으로AI를 활용할 방법을 찾아보자. 우선은 첫 번째 원칙(작업할 때 항상 AI를 초대한다)을 실천하면서, 각자의 일에서 AI의 들쭉날쭉한 경계가 어떤 모양인지 알아보기 시작한다. 이렇게 하면 AI가 무엇을 할 수 있고, 무엇을 할 수 없는지 알 수 있다. 그런 다음
작업할 때 항상 AI를 초대한다는 원칙이 중요한 이유가 여기 에 있다. AI를 꾸준히 활용하다 보면 들쭉날쭉한 경계의 모양 과이것이 직업을 구성하는 고유의 직무와 어떻게 연결되는지 를 파악하게 된다. 이러한 지식을 바탕으로AI의 강점과 우리 의 약점이 잘 조율되도록 신중하게 고려해서 AI에게 일을 맡 겨야한다. 지루한 일은 덜 하면서, 더 효율적으로 일하고,AI의 역량을 활용하되
AI의 성능 이 뛰어나면 인간이 굳이 열심히 노력하고 주의를 기울일 필 요가 없다. AI를 도구로 사용하는 대신 모든 것을 맡겨 버리는 데, 이는 인간의 학습, 기술 개발, 생산성에 해를 끼칠 수 있다. 델라쿠아는 이런 상황을 "운전석에서 잠들기"라고 불렀다. 델라쿠아의 연구 결과는 보스턴 컨설팅 그룹 연구에서 일 어난 일을 설명해 준다. 성능이 뛰어난AI는 컨설턴트들이 운 전석에
앞으로 우리는 예술과 창의적 활동의 의미를 재구성해야 할것이다. 이는 쉬운 과정이 아니지만, 우리는 지금껏 이런 과 정을 여러 번 거쳤다. 과거에는 가수들이 음반을 팔아 돈을 벌 었다면, 이제는 라이브 공연을 얼마나 잘 해내느냐가 중요해 졌다. 사진이 나오면서 사실적인 유화가 쓸모 없어지자, 작가 들은 예술의 경계를 사진으로 넓히기 시작했다. 스프레드시트 가 나오면서 수작
생각이 비슷한 사람들이 모이는 반향실은 이미 흔한 현 상이다. 그런데 머지않아 우리는 자기 자신만의 완벽한 반향 실을 갖게 될 것이다. 또한 점점 더 연결되는 세상에 역설적으 로퍼져 나가는 외로움이라는 유행병을 완화하는 데, 개인 맞 춤형 AI가 도움이 될지도 모른다. 마치 인터넷과 소셜 미디어 가흩어져 있던 하위문화 subculture 집단을 연결했던 것처럼말 이다. 반면 인간에
Bloomberg 2023년 연구에 따르면, 텍스트를 이미지로 변환하는 AI 모델 인스테이블 디퓨전 Stable Diffusion 은 인종과 성별에 대한 고정관 념이 심해 고소득 직업을 가진 사람을 백인 남성으로 묘사하 는 경향이 짙은 것으로 나타났다. 가령 판사를 보여 달라고스 테이블 디퓨전에 요청하면, 현실에서는 미국 판사의 34퍼센트 가여성임에도 불구하고, 응답의 97퍼센트에서 남성의 이미