실리콘밸리에는 이런 표현이 있다. ‘1년의 진화를 과대평가하고, 10년의 진화를 과소평가한다.’ 이게 무슨 뜻인가 하면, 붐을 일으킨 기술은 기대가 너무 부풀고, 변화가 너무 많아서 다들 질려 버린다는 말이다. 그렇기에 ‘이 기술은 별거 아니었던 게 아닐까.’라고 느껴져 과소평가하게 된다. 하지만 이 환멸 단계에서 기술이 조용히 사회 인프라에 정착해서 사회 개혁이 끝나 버리는 일도 있다. 정신을 차리고 보니, 다들 스마트폰을 들고 다니면서 생활이 편리해졌다거나, 온라인 주문과 모바일 결제가 가능해진 세상이 도래했다는 식이다. 가트너의 하이프 사이클이 시사하는 바는, 바로 환멸 단계 동안 사회에 안착시킬 수 있게 제대로 준비한 기업만이 그 과실을 얻을 수 있다는 것이다. 10년간의 진화를 제대로 평가해야 한다.
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여기서 잠깐 생성형 AI에 의한 콜센터 개혁에 대해 정리해 두자. 운영 측에서 기대할 수 있는 개혁 중 하나는 ‘자동화’다. AI를 이용한 자동화로 콜센터 직원이 불만을 제기하는 고객에게 대응하다 마음의 상처를 입고 퇴직하게 되는 일을 막을 수 있다. 더불어 ‘고도의 대응에 집중’할 수 있다는 점도 있다. 되풀이되는 수준 낮은 문의에 시간을 빼앗겨 수준 높은 대응을 할 수 있는 사람의 시간을 착취하게 된다. 기본적인 문의를 AI에 맡기면, 인간은 복잡한 건에 주력할 수 있다.
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“영상이 포함된 온라인 회의인 경우에는 영상과 음성이, 음성만으로 회의를 진행한 경우에는 음성으로 회의 테이터를 1차로 확인할 수 있습니다. 대면 회의에서도 음성을 기록하여 데이터로 입력하면, 회의 시의 음성을 추적할 수 있게 됩니다. 자동으로 화자별로 분류하여 기록한 데이터에서 고객의 반응이나 판매 성과를 확인할 수 있습니다. 게다가 고객의 마음에 와닿은 포인트, 반대로 부정적인 인상을 준 포인트 같은 감정 측면에서도 언어 해석 AI 기술을 사용하여 자동 추출하므로 추적이 가능합니다.”
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나아가 인간이 운전할 수 있는 모든 장소와 날씨에도 자율 운전이 가능하다는 레벨 5가 되면, 10배 이상 높은 처리 능력이 필요하다. 거의 자율주행 레벨 3에 가까운 최첨단 ADAS가 약 100 TOPS이고, 사람 한 명이 운전하는 정도의 처리 능력이라고 한다면, 1,000 TOPS에서 2,000 TOPS가 필요한 레벨 4에서는 10~20명이 운전하는 능력으로 한 대의 차를 운전하는 셈이다. 컴퓨터가 이대로 싱귤래러티 곡선을 타고 진화한다면, 2040년에는 100명이 넘는 전문 운전자가 에이전트로서 AI 반도체에 탑재되어 레벨 5의 자율주행이 실현될 가능성도 있을 것 같다.
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의료에 특화된 LLM을 처음부터 개발하려는 움직임에 맞춰 구글은 의료 업계용 생성형 AI ‘메드-팜2 Med-PaLM2’을 공개했다. 미국의 의사 국가시험에 해당하는 USMLE에서 86% 이상의 정답을 실현하고, 임상 Q&A와 교육 등의 분야에서 이용된다. 생성형 AI의 멀티모달화도 의료와 헬스케어에서는 효과를 발휘한다. 이미지, 텍스트, 음성 등 여러 형식을 통합하여 고정밀 진단을 할 수 있기 때문이다. 대화 내용에서 치매의 경향을 발견하는 등의 용도로도 사용된다.
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