MIT Sloan의 인공 지능 및 기계 학습 연구

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중요한 아이디어

인공지능

2022년 10월 26일

AI 생산성 붐이 다가오고 있습니다. 윤리적이고 작업자 중심적인 지능형 기술을 출시하기 위해 관리자가 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.

비즈니스 의사결정에서 인공지능과 머신러닝이 점점 더 많은 역할을 하고 있다는 점에는 의심의 여지가 없습니다. NewVantage Partners가 고위 데이터 및 기술 임원을 대상으로 실시한 2022년 설문 조사에 따르면 대기업의 92%가 데이터 및 AI 투자에 대한 수익을 달성했다고 보고했습니다. 이는 2017년 48%에서 증가한 수치입니다.

그러나 이러한 기술이 주류로 진입함에 따라 새로운 문제가 발생합니다. 워크플로 및 작업 공간 연결의 특성을 어떻게 바꿀 것인가? 그들은 윤리적으로 활용될 것인가? 그들이 인간을 대체할 것인가?

MIT Sloan 연구원, 방문 학자 및 업계 전문가에 따르면 AI와 기계 학습이 널리 보급됨에 따라 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.

인공지능이 대부분의 직업을 바꾸고 있지만, 인간을 대체하는 것과는 거리가 멀다, MIT 미래 연구 태스크포스의 연구 결과를 조사한 책에 따르면.

대기업의 약 92%가 데이터 및 인공 지능에 대한 투자에 대한 수익을 달성하고 있다고 보고합니다.

MIT 연구원 David Autor, David Mindell, Elisabeth B. Reynolds는 인공 지능이 일자리에 어떤 영향을 미칠지 생각할 때 인공 지능의 기능과 한계를 이해하는 것이 필수적이라고 주장합니다.

오늘날의 AI 과제는 신체적 손재주, 사회적 상호 작용 및 판단에 중점을 두고 있습니다. 연약한 사람에게 신체적 지원을 제공하고, 행동을 관찰하고, 가족 및 의사와 의사소통하는 일을 담당하는 가정 건강 보조원을 생각해 보세요. 자동화가 그 수준에 도달할 때까지는 학자들이 "인공 일반 지능"이라고 부르는 것을 진정으로 간주할 수 없습니다.

AI를 활용하여 보다 공평한 미래를 만드는 것이 가능합니다. 산업 전반에 걸쳐 근로자들은 자동화와 인공지능이 일자리를 빼앗을 것을 우려하고 있습니다. MIT Sloan 경영학 교수Thomas Kochan은 이러한 우려를 공유하면서도 "생산적이고 보다 공평한 미래"를 창출할 수 있는 신기술의 "엄청난" 혁신 잠재력을 보고 있습니다.

온라인 임원 교육 과정인 '미래 업무 선도'에서 Kochan은 미래 업무를 위한 4가지 로드맵을 제시합니다.

AI를 기반으로 한 생산성 붐이 진행 중입니다. 인터넷을 생각해 보십시오. 인터넷의 기본 기술은 1960년대와 1970년대에 뿌리를 내렸지만 1990년대 중반까지 상용화되지 않았습니다. MIT 미래 연구 태스크 포스의 일부인 스탠포드 대학의 Erik Brynjolfsson은 이 현상을 "J-곡선"이라고 부릅니다. 기술 수용이 "처음에는 느리고 점진적이다가 가속되어 폭넓은 수용에 도달"하는 경우입니다.

이제 기업은 기술이 도약함에 따라 AI 기반 J-곡선에 대비해야 합니다. Brynjolfsson은 EmTech Next 컨퍼런스에서 기업이 인공 지능과 기계 학습을 작업 프로세스에 통합하고 직원을 준비시키는 데 집중해야 하며 정책 입안자는 AI 채택이 불평등에 기여하지 않도록 조치를 취해야 한다고 말했습니다.

AI에는 이해관계자의 동의가 필요합니다. 머신러닝 도구는 다양한 분야에서 사용됩니다. 그러나 기술을 직장에 적용하는 것은 단지 한 단계에 불과합니다. 이러한 도구는 워크플로에 통합되고 사람들이 의존할 만큼 충분히 신뢰하는 경우에만 성공합니다.

MIT Sloan 교수인 Kate Kelloggand 공동 저자의 연구에 따르면 성공적인 채택의 핵심은 기술 개발자와 최종 사용자 간의 지속적인 대화입니다.