인공지능: 과거 기술 혁신의 메아리

영국 중앙은행은 최근 발표한 금융안정보고서에서 인공지능(AI) 부문 의 붕괴가 영국을 경기 침체로 몰아넣을 수 있다고 경고했습니다. 보고서는 "기술 기반 기업의 생산성과 수익성 변화로 인한 AI 관련 주가 하락은 영국 국내총생산(GDP)을 2.2% 감소시킬 수 있다"고 밝혔습니다.

이는 전 세계 기업들에게 경고가 되어야 합니다.

인공지능의 위험성은 실리콘 밸리를 훨씬 넘어섭니다. 하지만 많은 지도자들이 다가올 미래에 대비하면서도 여전히 잘못된 질문을 던지고 있습니다.

인공지능은 현실일까요, 아니면 과장된 허구일까요?

지난 30년간의 기술 발전은 우리에게 그 답이 둘 다일 수 있다는 것을 가르쳐 주었어야 했습니다.

20세기의 마지막 기술 위기

Y2K 문제는 실제로 기술적인 위험이었지만, 돌이켜보면 과잉 반응이었던 것 같습니다.

영국은 '밀레니엄 오류'에 대비하기 위해 수십억 파운드를 지출했으며, 은행 결제, 복지 혜택 및 지급금부터 항공 여행 및 국가 네트워크에 이르기까지 모든 것을 지원하는 시스템을 테스트하고 수정했습니다.

정부는 기업들의 대비를 돕기 위해 '액션 2000' 계획을 수립했고, 은행과 주요 인프라 제공업체들은 마감 시한에 앞서 광범위한 비상 계획을 마련했다.

그렇게 자정이 지났지만, 비행기들은 여전히 ​​하늘에 떠 있었고, 현금자동입출기(ATM)는 계속 돈을 인출하고 있었으며, 불빛도 꺼지지 않았다. 모든 상황이 거의 우스꽝스럽게 느껴지기 시작했다.

하지만 이러한 겉보기에는 평온한 모습은 중요한 사실을 가리고 있었습니다. 사람들이 우려했던 대부분의 혼란은 조직들이 위험을 심각하게 받아들이고 대비했기 때문에 피할 수 있었던 것입니다. 사이버 보안 역시 같은 문제에 직면해 있습니다.

성공적으로 완화된 위협이라도 돌이켜보면 상당히 과장된 위협이었던 것으로 드러날 수 있다.

우리가 현실로 당신에게 충격을 주지 않도록 하기 위해서입니다.

닷컴 버블은 우리에게 다른 교훈을 남겼습니다. 인터넷은 신기루가 아니었지만, 기업 가치 평가는 종종 허상이었습니다. 예를 들어, Boo.com은 온라인 패션 소매업을 혁신하기 위해 막대한 자금을 조달했지만, 자금이 바닥나 2000년에 파산했습니다. 수익이 미미하고, 심지어는 사업 모델조차 일관성이 없는 기업들이 마치 경제 법칙을 초월한 존재인 것처럼 취급받았습니다.

그러다 거품이 터지고, 막대한 부는 사라졌으며, 소위 개척자라 불리던 많은 사람들은 자취를 감췄지만, 그들이 투자했던 아이디어는 사라지지 않았습니다. 사실, 당신은 지금 이 글을 온라인에서 읽고 있을 거라고 확신합니다.

형식이 내용보다 중요하다

암호화폐는 세 번째 교훈을 남겼습니다. 혁신적인 언어는 허술한 활용 사례를 가릴 수 있다는 것입니다. 암호화폐 뒤에는 진지한 기술적 아이디어가 있었지만, 전반적인 붐은 투기, 유명인 광고, 그리고 자산을 먼저 사고 나서 그 용도를 찾는 이상한 습관에 의해 좌우되었습니다.

NFT 열풍이 절정에 달했을 때, 트위터 공동 창업자 잭 도시의 첫 번째 NFT는 290만 달러에 팔렸습니다. 1년 후, 소유자는 이를 거의 4,800만 달러에 되팔려고 했지만, 초기 입찰가는 그 가격에 훨씬 못 미쳤습니다. 기술 자체가 사라진 것은 아닙니다. 사라진 것은 디지털 희소성을 지속적인 가치로 받아들이려는 시장의 의지였습니다.

인공지능의 등장은 이 세 가지 이야기 모두의 요소를 담고 있다.

낯익은 얼굴

Y2K 사태처럼 인공지능(AI) 역시 처음에는 과장된 것처럼 보일 수 있는 위험을 내포하고 있습니다 . 사이버 보안 전문가라면 누구나 알겠지만, 최악의 피해를 예방할 수 있다면 나중에는 경고가 과장된 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 그렇다고 해서 경고가 틀렸다는 것이 증명되는 것은 아닙니다.

인공지능 분야 에서 이는 사이버 보안 및 거버넌스를 혁신팀의 부수적인 프로젝트가 아닌 운영의 핵심 요소로 다뤄야 함을 의미합니다. 조직은 AI 시스템에 입력되는 데이터, 시스템이 접근할 수 있는 정보, 권한, 조작 가능성, 그리고 시스템 오류 발생 시 대응 방안을 명확히 이해해야 합니다.

닷컴 버블 이후 인공지능(AI)은 과대광고된 투자 담론 속에 진정으로 다재다능한 기술처럼 보였습니다. 실제로 AI는 코드를 작성하고, 문서를 요약하고, 전문 업무의 일부를 자동화할 수 있습니다. 하지만 그렇다고 모든 AI 기업이 가치 있고, 모든 AI 제품이 유용하며, 모든 데이터 센터가 투자 대비 수익을 창출한다는 의미는 아닙니다.

이번 사태에서 교훈을 얻는 기업들은 특정 벤더, 모델 또는 제품이 이번 분기에 가장 큰 성과를 낸다고 해서 모든 것을 걸기보다는 역량, 데이터 기반, 인력 및 워크플로에 투자해야 합니다.

암호화폐처럼 인공지능도 나름의 신화를 만들어냈습니다. "AI 기반"이라는 표현은 한때 "블록체인 지원"이라는 표현이 그랬던 것처럼, 어떤 의미를 가질 수도 있고, 아무 의미도 없을 수도 있으며, 단순히 "제발 더 높은 점수를 주세요"라는 뜻으로 해석될 수도 있습니다.

인공지능을 도입할 때, 기업 리더들은 이제 지루하지만 필수적인 질문들을 스스로에게 던져야 합니다. 인공지능은 어떤 문제를 해결하는가? 누가 사용하는가? 어떤 데이터에 접근하는가? 어떤 시스템에 영향을 미칠 수 있는가? 우리는 인공지능에 어떤 권한을 부여했는가? 인공지능이 잘못되거나, 조작되거나, 사용할 수 없게 되면 어떻게 되는가? 그리고 그런 일이 발생했을 때 누가 책임을 져야 하는가?

이러한 복합적인 양상 때문에 현 상황을 이해하기가 매우 어렵습니다. 인공지능은 혁명이거나 거품이라는 안일한 ​​주장이 있지만, 역사는 더욱 불안한 가능성을 시사합니다. 바로 둘 다일 수 있다는 것입니다.

“세 가지 영이 내 안에서 갈등할 것이다. 하지만 나는 그들이 가르치는 교훈에 문을 닫지 않을 것이다.”

기업 경영진은 인공지능이 과대평가되었는지 여부에 대한 논쟁에서 이기려고 애쓰는 경우가 많지만, 실제로는 어떤 결과에도 대응할 수 있는 전략을 구축해야 합니다. 인공지능에 대한 논리적인 대응은 지나치게 야심찬 프로젝트(문샷)도, 완전한 중단(모라토리엄)도 아닌, 통제된 실험입니다.

이는 AI를 단순한 캠페인 슬로건이 아닌 "다양한 투자 포트폴리오"로 취급해야 한다는 의미입니다. 이러한 투자 중 일부는 방어적인 성격을 띠어야 하며, AI가 실제로 어디에 사용되고 있는지, 어떤 데이터와 시스템에 접근할 수 있는지, 그리고 문제가 발생했을 때 조직이 대응할 수 있는 역량을 갖추고 있는지 파악하는 데 집중해야 합니다.

다른 투자 방향은 탐색적이어야 하며, 프로그래밍, 고객 지원, 지식 관리와 같은 분야에서 AI가 실질적인 가치를 창출 할 수 있는 영역을 테스트 해야 합니다. 특히 도구가 인상적으로 보이지만 비용 절감, 더 나은 결과 또는 명확한 소유권을 입증하지 못하는 경우에는 의도적으로 회의적인 태도를 취해야 합니다.

만약 목표가 단순히 이사회 발표에서 그럴듯하게 보일 AI 전략을 세우는 데 있다면, 우리는 지난 30년의 교훈을 놓친 것입니다. Y2K 사태, 닷컴 버블, 그리고 암호화폐 열풍은 과장된 홍보와 실질적인 내용이 공존할 수 있음을 보여주었습니다. 실제 위험은 증폭될 수 있고, 혁신적인 기술은 비합리적인 투자를 끌어들일 수 있으며, 강력한 아이디어는 부실한 활용 사례와도 공존할 수 있습니다.

인공지능은 이 세 가지 측면을 통합하는 열쇠가 될 수 있습니다. 미래를 완벽하게 예측한 기업이 아니라, 현실이 닥쳤을 때 적응할 준비가 되어 있는 기업이 인공지능 시대에 가장 잘 대처할 것입니다.