[AI 안테나] AI, 실제 일하면서 쓰는 사람 있어? (개발자 말고😜)

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2025년 3월 20일 목요일

 

저는 미국 드라마 '더 오피스'를 진짜 좋아해요. (혹시 아직 못 보신 분이 있다면, 그리고 시트콤 좋아하시면 진짜 강추합니다!!!)

이 드라마는 종이를 파는 회사에서 일하는 직장인들을 인터뷰하고 관찰하는 다큐먼트처럼 진행되는데요. 영업 사원들이 (이메일도 사용하지만) 주로 전화와 팩스를 사용해서 일을 하고, 직접 방문 판매도 하러 다녀요.

드라마를 보다 보면 회사에 변화가 찾아옵니다. 지점장에게 파워포인트를 써서 발표를 하라고 하기도 하고요. (그럼 이전까지는 뭘로 발표를 한거죠..?) 회사에 홈페이지가 생겨 거기서 주문을 받을 수도 있게 해요. 직원들에게 블랙베리를 나눠주면서 익숙해지라고 요구해요.

예전에 볼 때는 그냥 재밌기만 했는데, 요즘 다시 생각해보니 묘하게 공감이 가요. 직장에서 사용하는 업무 도구에 따라서 일하는 방식이 얼마나 변하게 되는지 느끼기 때문이겠죠. 게다가 이미 기존의 도구에 익숙해진 사람들은 새로운 도구를 귀찮아 하거나 배우는 게 어렵다고 생각할 수도 있고요.

AI가 세상을 바꾼다, 사람을 대체한다는 말이 자주 그리고 많이 나오지만, 사실 이미 직장에 다니고 있는 분들이라면 실감하기 어려울 것 같습니다. 한국은 국민들이 AI를 가장 많이 사용해본 나라이지만, 일반인 또는 직장인들이 챗gpt나 클로드와 대화를 해보는 것 이상으로 활용하는 건 쉽지 않아요.

내가 하는 일에서는 딱히 변화가 없는 것 같은데, AI가 대체 어디에 어떻게 사용되고 있다는 건지 궁금하신 분들도 많을 것 같아요. 그리고 실제로 주변에서 AI가 어떻게 일을 돕고 있는지, 업무를 바꾸고 있는지 궁금할 수도 있고요.

제 얘기를 잠시 드리자면요, 저는 기사를 쓰거나 책을 만드는 일을 했었는데요. 글을 쓰거나 다루는 일을 하게 되면 자연스럽게 글을 '올바르게' 고치는 일이 생기게 됩니다. 잘못 타이핑한 글자를 고치는 것부터, 문법이나 표현을 고쳐서 읽기 쉽게 다듬는 작업까지 꽤나 많은 노력과 시간이 드는 일이에요.

이 작업을 AI로 할 수 있어요. 저는 그런 일을 했기 때문에 더 관심을 갖고 있었는데, 이번 업스테이지 톡이라는 세미나(동영상 링크)를 들으면서 실제 사례를 듣게 됐어요. 조선일보에서 업스테이지에 의뢰(?)해서 진행한 프로젝트라 하는데, 신문사에 기자들이 쓴 교열 전의 원고와 교열 후의 원고 데이터셋이 있어 이걸로 AI를 파인튜닝했다고 해요. 참고로 업스테이지에서는 단순 오탈자 교정률이 95% 이상이였다고 성능을 평가했습니다.

만약 조선일보가 이 모델을 사용하게 된다면, 기자들은 쓴 기사를 교열 AI 모델이 자동으로 고쳐주어 기사를 쓰는 시간이 좀 더 단축(?)될 수 있겠죠. 이 외에도 AI가 업무의 몇 가지 작업을 돕는 서비스는 무수히 많이 생기고 있습니다.

하지만 너무 걱정할 필요는 없다고 생각해요. 인터넷이 개발됐다고 해서 곧바로 모든 게 바뀌는 일은 일어나지 않았습니다. 몇십년의 시간을 걸쳐 서서히 변화했죠. AI와 함께 일하는 방식도 마찬가지로 오랜 시간에 걸쳐 변화하지 않을까요?

 

오늘은 무슨 일이?

📱 MS, 동물 두뇌를 본딴 혁신적인 AI 개발 중

마이크로소프트가 스위스 스타트업 '이나이트'와 손잡고 포유류 두뇌를 모방한 AI를 개발 중이에요. 이 '디지털 브레인 AI'는 쥐의 두뇌 데이터를 활용해 개미부터 인간까지 다양한 종의 뇌 기능을 시뮬레이션한답니다. 기존 AI처럼 단순히 데이터 패턴을 찾는 것이 아니라, 실제 경험에서 학습하고 에너지는 덜 쓰면서도 더 빠르게 배울 수 있어요. 마치 컴퓨터가 작은 동물의 뇌를 가진 것처럼 생각할 수 있게 되는 셈이죠!

- 참고 기사 링크

📚 SurveyX: AI가 연구 논문을 요약해드립니다

중국 연구진이 개발한 'SurveyX'는 특정 과학 주제에 관한 논문들을 자동으로 수집하고 요약해주는 시스템이에요. 이 시스템은 중요한 참고문헌을 찾아내고, 그 정보를 구조화하는 'AttributeTree'라는 특별한 방법을 사용해요. LLM을 활용한 중복 제거와 RAG 기술로 짧고 정확한 요약을 제공하는데, 평가 결과 인간 전문가에 근접한 품질(4.59/5 vs 4.75/5)을 보여주고 있답니다. 마치 수천 권의 책을 읽고 핵심만 콕콕 짚어주는 똑똑한 친구가 생긴 것 같죠!

- 참고 허깅페이스 링크,- 사용 사례

💡 오늘의 AI 용어: sLLM과 sLM

• LLM(대규모 언어 모델): 100억 개 이상의 파라미터를 가진 대형 모델
• sLLM(소형 대규모 언어 모델): 수억 개의 파라미터를 가진 중간 크기 모델로, 특정 영역에 특화된 작업에 적합
• sLM(소형 언어 모델): 적은 수의 파라미터를 가진 모델로, 제한된 환경에서 간단한 작업에 사용

경량화 모델들은 AI 서비스 구축 비용을 크게 줄여줘요. 모델이 크기별로 나뉘는 이유는 마치 대형 SUV, 세단, 경차처럼 목적에 맞게 다양한 크기의 AI를 내놓는 것과 비슷한 셈!

 

지켜보면 좋을 이벤트 👀

- 5월 14일~15일 ‘AWS 서밋 서울 2025’이 코엑스 컨벤션 센터에서 개최됩니다. (신청 링크)

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