지식 경제에서 할당 경제로

인공지능의 거대언어모델(LLM)이 대중화하면서 지식 기반 업무 환경에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 사람의 일을 AI가 대신하기도 하고, 그동안 기술적인 이유로 하지 못했던 일도 AI를 활용해 해낼 수 있게 됐습니다. 이런 AI로 인한 업무 환경의 변화에 대해 우려와 기대감이 동시에 나타나고 있습니다. 좋든 싫든 어쨌든 시대는 AI와 함께 변하고 있고, 이에 맞춰 '효율적인 업무 방법', 더 폭 넓게는 '업무에 필요한 지성'이 무엇인지를 논할 필요가 있습니다.

아마 AI 시대에 필요한 지성은 이전에 필요했던 지성과는 조금 다른 모습을 띨 것 같습니다. LLM은 일련의 단어가 주어졌을 때 해당 시퀀스에서 다음 단어로 등장할 가능성이 가장 높은 단어를 통계적으로 예측합니다. 이는 LLM이 아무리 유려한 문장을 작성한다 해도 실제로 LLM이 해당 문장의 의미와 맥락은 전혀 이해하지 못함을 뜻합니다. 동시에 이는 LLM이 기존 정보를 인간이 읽고 이해하기 쉽게 재구성하고, 재조합하는 데 특화됐음을 보여줍니다.

쉽게 말해 요약에 탁월합니다. LLM의 강점 중 요약 기능에 집중하는 건 우리가 '지식 경제(Knowledge Economy)' 시대에 살고 있기 때문입니다. Every의 댄 쉬퍼(Dan Shipper)는 지식 경제를 '우리가 알고 있는 지식의 양과 그것을 활용하는 방법으로 가치가 창출되는 경제'라고 말합니다. 쉬퍼는 지식 경제가 1970년대부터 시작해 개인 PC와 인터넷 등장으로 가속화했다고 말하는데요.