인공지능(Artificial Intelligence)의 장단점 2

인공지능의 주요 목표는 인간의 지능적인 작업을 기계가 수행할 수 있도록 하는 것이다.

 

사진: Unsplash 의 Google DeepMind

 

 

장점
1. 작업 효율성과 속도의 극대화:

AI는 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있어, 의료 진단, 금융 서비스, 제조 등의 분야에서 작업 시간을 단축하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI를 활용한 자동화된 생산 라인은 제품 결함을 줄이고, 생산 속도를 높이는 데 기여합니다.

 

또한 소프트웨어 테스트 부분에서는 AI를 사용하면 버그를 더 빨리 찾아내고 수정할 수 있습니다. 인간의 시간은 단순 반복 업무보다 더 창의적인 작업에 사용할 수 있게됩니다.

2. 혁신적인 연구개발:

AI는 신약 개발, 재료 과학 등에서의 새로운 발견을 가속화합니다. 이는 AI가 실험 데이터를 분석하고, 예측 모델을 생성하여 연구 개발 시간과 비용을 줄일 수 있게 해줍니다.

 

예를 들면 신약 개발 분야에서의 AI는 분자 스크리닝 및 설계에 도움을 줄 수 있습니다. AI는 수백만 개의 화합물을 빠르게 분석하여 잠재적인 치료 효과가 있는 분자를 식별할 수 있습니다. 기계 학습 모델은 기존 데이터를 기반으로 새로운 화합물의 효능과 안전성을 예측할 수 있습니다. 이는 전통적인 실험 방법보다 훨씬 빠르고 비용 효율적입니다.

3. 고급 분석능력과 의사결정 지원:

머신 러닝과 데이터 분석을 통해 복잡한 데이터 패턴을 식별하고 예측할 수 있어, 기업들은 시장 동향을 더 잘 이해하고, 미래의 위험을 관리하는 데 필요한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

 

특히 금융이나 헬스케어 같은 분야에서의 AI는 리스크 평가와 진단 지원을 통해 인간의 의사결정을 돕습니다. 또다른 예로는 딥러닝을 사용한 이미지 인식 기술이 있습니다. 이 기술은 암 세포를 식별하는데 인간 전문가 수준으로 높은 정확도를 보여주기도 합니다.

 

 

단점
1. 일자리 감소와 사회적 불안정:

자동화는 전통적인 직업을 대체할 수 있으며, 특히 저숙련 노동 시장에서 큰 타격을 입힐 수 있습니다. 이는 장기적으로 경제적 불평등과 사회적 불안정을 초래할 가능성이 있습니다. 예를 들면 법률 분야에서는 AI가 특정 종류의 문서 검토 작업을 수행함으로써 기존에 이 일을 담당해왔던 사람들의 일자리를 대체할 수도 있습니다.

 

하지만 AI의 도입이 단순히 일자리를 감소시키는 것이 아니라 일자리의 성격을 변화시키는 것이고, 새로운 역량을 요구하는 새로운 직업을 창출할 수도 있습니다.

2. 윤리적 및 사회적 문제:

AI 시스템은 프라이버시 침해, 결정의 투명성 부족, 그리고 데이터에 내재된 편향성으로 인한 부정확한 결과 등 윤리적 문제를 일으킬 수 있습니다. 특히 AI 시스템이 대규모 데이터를 처리하면서 개인 정보 보호 문제가 발생할 수 있습니다. 사용자의 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 개인의 프라이버시가 침해될 수 있는 위험이 있습니다.

 

또한 AI 시스템의 결정과정은 종종 "블랙 박스"로 여겨집니다. 즉, 결정을 내리는 데 있어 그 근거가 투명하지 않을 수 있습니다. 이는 법적 책임과 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다.

3. 고비용의 초기 투자와 유지 관리:

AI 시스템을 개발, 통합, 유지하는 데는 상당한 초기 투자가 필요합니다. 이는 고급 하드웨어, 소프트웨어 라이센스, 그리고 대량의 데이터 처리를 위한 인프라가 필요하기 때문입니다. 스타트업이나 자본이 부족한 기업에게는 이러한 초기 투자가 큰 장벽으로 작용할 수 있습니다.

 

그래서 주로 대기업에서 만든 AI를 사용하는 경우가 많습니다. 하지만 이는 시장에서 이러한 대기업들의 독점적 지위를 강화시킬 수 있습니다. 만약 대기업에서 만든 AI 시스템이 오류가 나게 되면 같이 오류를 겪게 될 수 있습니다. 또한, 외부 회사의 AI 플랫폼을 사용하게 되면 데이터가 외부 서버에 저장되고 처리됩니다.이는 데이터 프라이버시와 보안에 대한 우려를 증가시킬 수 있습니다.

4. 환경적 영향과 에너지 소비:

대규모 AI 모델, 특히 딥러닝 기반의 모델을 훈련시키기 위해서는 상당한 양의 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 이러한 자원은 대규모 데이터 센터에서 제공되며, 이 데이터 센터들은 막대한 전력을 소비합니다. 예를 들어, 자연어 처리 모델인 GPT-3 같은 모델은 수주에 걸쳐 수백 개의 GPU를 사용하여 훈련될 수 있습니다. 이 과정에서 발생하는 전력 소비는 지구 온난화의 주요 원인인 탄소 배출과 직결됩니다.

 

AI 시스템을 구동하는 서버와 데이터 센터의 에너지 소비는 대부분 화석 연료에 의존하는 전력망에서 발생합니다. 이로 인해 상당량의 이산화탄소가 배출되어 기후 변화를 가속화하는 주요 요인 중 하나가 됩니다. 연구에 따르면 일부 고급 AI 모델을 훈련시키는 것이 수백 편의 비행을 하는 것과 동일한 탄소 발자국을 남길 수 있습니다.