[산업 리포트] 15개 차트로 알아본 생성AI 전망-맥킨지

https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/whats-the-future-of-generative-ai-an-early-view-in-15-charts

What’s the future of generative AI? An early view in 15 charts

생성AI에 대한 컨설팅사 맥킨지의 짧은 리포트, 기존 발간 보고서들 일부를 인용해서 생성AI 테마로 낸 것으로 보인다. 이하 내용

 

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생성 AI는 향후 4.4조 달러에 이르는 경제효과를 가져올 것으로 전망된다. 본 리포트는 몇 가지 포인트에 대하여 다음 15가지 차트를 통해 살펴보았다.

1. 어떤 기술에 좋을 것이고, 얼마나 빠르게 적용될 것인가

2. 어떤 직업이 생성 AI의 영향을 가장 크게 받을 것인가

3. 어떤 산업이 가장 수혜를 볼 것인가

4. 조직의 어떤 활동에 가장 많은 가치가 더해질 것인가

5. 노동자들은 이 기술에 대해서 어떻게 느낄 것인가

6. 생성 AI의 책임소재에 대해서 어떤 안전장치들이 필요할 것인가

 

 

 

 

 

1. ChatGPT 출시 이후 주요 타임라인

1. ChatGPT 출시 이후 빅테크, 스타트업 등 다양한 기업에서 생성AI를 출시하였다. 올해 들어서는 고객관리, 금융 등 특정 섹터에 대한 생성AI 도 출시되고 있다.

타임라인

(1) GPT-3.5 기반 ChatGPT 출시 2달 만에 1억 유저 달성

(2) Cohere(캐나다 스타트업)의 100개 이상의 언어를 제공하는 LLM 출시

(3) 구글의 Med-PaLM 등 의학 지식과 같은 특정 용도를 위한 LLM 개발이 시작됨

(4) 아마존의 chain-of-thought를 적용한 모델 출시, 몇 가지 기준에서 GPT-3.5를 뛰어넘음

(5) 메타의 모델 LLaMA가 다른 모델 대비 효율적이고 뛰어난 성능을 보여줌

(6) 마이크로소프트의 멀티모달 모델 Kosmos-1 출시

(7) 세일즈포스의 고객 관리용 생성AI Einstein GPT 출시

(8) OpenAI의 GPT-4 공개, GPT-3.5 대비 40% 성능향상

(9) Anthropic(미국 스타트업)의 유해한 결과를 줄여주는 AI인 Claude 출시

(10) 마이크로소프트가 Office 365에 GPT-4를 적용하기로 발표

(11) 구글의 LaMDA 모델을 기반으로 한 Bard 출시

(12) 블룸버그의 금융 데이터 기반 언어모델 출시

(13) 아마존의 Bedrock 출시

 

 

2. 생성 AI가 앞당긴 기술 전망

2. 창의성, 논리적 추론, 인지 등의 능력들에 대해서 기술이 인간 수준의 퍼포먼스를 낼 수 있는 시기가 생성AI로 인하여 10~20년까지 앞당겨지고 있다.

 

 

3. 생성AI의 영향을 받을 직업

3. 기존의 자동화는 육체노동에 영향을 주었으나 생성 AI는 주로 지식노동에 큰 영향을 줄 것으로 보여진다. 교육, 법, 기술, 예술의 일부가 생성AI로 인해 자동화될 것으로 예상된다. 차트의 검은 막대는 기존 자동화 가능성, 파란 막대는 생성 AI 도입 이후 자동화 가능성이다. 교육, 비즈니스와 법, STEM 등 큰 영향을 받을 것으로 예상된다.

 

 

4. 생성 AI 적용 분야

4. 생성 AI가 영향을 줄 분야이다.

텍스트- 마케팅 컨텐츠, 고객 서비스, 검색, 분석 등

코드 - 코드 생성, 디자인, 데이터

이미지 - 이미지 생성, 편집

오디오 - 음성 인식, 음향 창작, 편집

3D - 3D 모델 제작, 디자인 등

비디오 - 제작, 편집, 번역, 특수효과

 

 

5. 생성AI의 영향을 받을 산업

5. 산업과 직무별로 생성AI가 얼마나 영향을 줄지에 대한 차트이다. 색이 진할수록 높은 영향을 받는다고 볼 수 있으며, 가장 많이 영향을 받을 산업과 직무는 하이테크 산업의 소프트웨어 엔지니어링이다. 이외 은행, 교육, 헬스케어, 미디어 등도 주목된다.

 

 

6. 생성AI 개선 예시

6. 생성AI가 도입될 경우 특정 산업에서 얻을 수 있는 효과에 대한 예시이다.

은행 - 약 2000~3400억 달러, +3~5% 효과 / 시스템 개선, 고객 대응, 고객 마케팅, 리스크 관리

소매유통 - 약 4000~6600억 달러, +1~2% 효과 / 고객조사, 고객지원, 마케팅 컨텐츠 제작, 공급망 개선

의약 - 약 600~1100억 달러, +3~5% 효과 / 연구, 신약개발, 처방전

 

 

7. 생성AI 사용에 대한 설문조사(1)

7. 글로벌 영업 및 마케팅 기업의 임원들을 대상으로 한 설문에 따르면, 현장에서 머신러닝과 생성AI를 일부 사용하고 있으나 더욱 활용할 필요가 있다고 답변하였다.

 

8. 생성AI 사용에 대한 설문조사(2)

8. 7번 차트의 응답자들이 특히 생성 AI 활용이 중요하다고 응답한 세부분야이다. 고객 조사, 고객 지원, 마케팅 전략 등

 

 

9. 생성AI 개발 분야에서의 영향

9. 생성AI 활용으로 코드를 문서화하거나 생성하는 작업에선 3~50%까지 생산성이 증가했으나 매우 복잡한 작업의 경우 생산성 효과가 10%를 밑돌았다

 

10. 생성AI 사용 개발자 인터뷰

10. 생성AI 활용에 대한 개발자들의 체감 설문. 대체로 긍정적

 

 

11. 생성 AI 활용 현황

11. 지역, 산업, 직급, 나이, 성별 별로 생성AI 활용 현황을 나타내었다. 응답자 중 업무 및 업무 외적으로 사용하는 비율이 4~50% 수준이다.

 

 

12. 테크 분야 채용공고 추이

12. 생성 AI 시장의 성장과 함께 테크 분야 채용공고가 늘어나고 있다. 

 

 

13. 생성 AI 도입의 리스크

13. 생성AI 도입을 해본 적이 있는 조직의 응답자에 한해 언급된 생성AI의 리스크는 부정확성, 보안, 지적재산권, 규제, 설명가능성(explainability), 프라이버시, 윤리적 문제 등이다.

 

 

14. 생성 AI 도입 등 자동화로 인한 생산성 효과 시나리오

14. 기존에 공정의 자동화와 생성 AI 도입으로 인한 생산성 향상에 대한 2040년까지의 전망은 지역별로 위와 같이 예상된다. 선진국의 생산성 효과가 두드러지며, 생성 AI는 일부 기여할 것으로 보인다.

 

 

15. 세계 경제에 대한 AI 도입 효과

15. 기존 분석/머신러닝/딥러닝이 도입된 세계 경제는 11~17.7조 달러인데, 생성 AI가 활용되면서 이는 13.6~22.1조 달러로 증가, 

생성 AI가 전면 도입될 경우 17.1~25.6조 달러까지 증가할 것으로 전망된다. 2~30% 수준에서 4~50%에 이르기까지 생성 AI 도입의 경제효과가 클 것으로 전망된다.

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코멘트

- 이슈가 되고 있는 언어형 생성AI 외에 이미지, 오디오, 비디오에 이르는 멀티모달 개념을 더 공부할 필요가 있을 것으로 보인다.

- 생성 AI 도입의 리스크 요인에 대해 점검할 필요가 있다. 해당 리스크 요인이 언급된 경제효과나 생산성 효과를 어느 정도 저해시킬 부분도 있을 것이다.

- 단순 작업들의 자동화는 기존에도 진행중이던 흐름이고 현재 생성AI의 퍼포먼스도 기대 이상인지는 의문이다. OpenAI에서 ChatGPT를 만들 때 케냐의 인력을 도입해 그나마 도입비용을 절감한 적이 있고 최근 매출도 기대 이하인 듯 하다. 생성AI를 중심으로 AI 대혁명이 일어나고 있다는 트렌드에 썩 공감하기 쉽지 않다. 다만 도입은 빠르게 진행중이다.

- 일반적으로 특정한 논거는 드러나지 않은 채 시장규모를 점치는 정량적 리포트가 많은 편인데, 컨설팅사의 리포트는 현업 종사자들의 센티먼트를 알 수 있는 정성적인 성격을 가지고 있어서 가끔 참고할만 한 듯 하다.