인공지능(AI)은 최근 몇 달 동안 사람들이 가장 좋아하는 유행어가 되었습니다. AI의 발전이 꾸준히 가속화되면서 실리콘밸리 스타트업과 포춘지 선정 500대 기업이 이 산업 혁명에 동참했습니다. 그러나 흥분, 진보, 위험 신호가 함께 모여 흥미진진하지만 반드시 축복이나 축복은 아닌 미래를 드러냅니다. 이 기간 동안 각광을 받고 싶어하는 일부 기업은 과대 광고를 통해 자신의 지위를 희화화하고 자사의 약하거나 존재하지 않는 AI 기술 역량을 과장하기를 희망합니다.
비 AI 스타트업과 비교할 때 이러한 덜 밝은 마케팅 전략은 더 실질적인 종자, 시리즈 A 및 시리즈 B 자금 조달을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 글로벌데이터(GlobalData)가 집계한 데이터에 따르면, AI 스타트업은 지난 한 해에만 500억 달러 이상의 벤처 캐피털을 조달했습니다. ChatGPT 등 기술적 성과로 인한 열풍을 고려하면 올해 안에 이 숫자는 계속 늘어날 것으로 예상된다.
스타트업에 막대한 자금이 쏟아지면서 AI 열풍은 더욱 거세질 것입니다. 미국 연방거래위원회(Federal Trade Commission)는 이러한 위험을 충분히 인식하고 있으며 공급업체에 AI 기능을 홍보할 때 투명하고 정직해야 한다고 경고했습니다.
무역위원회 광고 실무 부서의 변호사인 Michael Atleson은 블로그 게시물에 “AI 기능이 있다고 주장하는 일부 제품은 광고된 대로 전혀 작동하지 않을 수도 있습니다. 어떤 경우에는 제품이 누락 가능성을 무시하기도 합니다. 마케팅 담당자는 무역위원회 감독을 우려하여 제품 효능에 대해 허위 또는 근거 없는 주장을 해서는 안 된다는 점을 명심해야 합니다.”
이렇게 복잡한 실제 환경에서 우리는 점점 더 관여하고 있는 것 같습니다. 합법적인 AI 솔루션과 순수한 마케팅 수법을 구별하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.
딜로이트 글로벌 AI 연구소(Deloitte Global AI Institute)의 전무이사인 Beena Ammanath는 다음과 같이 말했습니다. “고객은 공급업체가 자신의 AI 제품에 대해 제기하는 주장에 직면할 때 그것이 사실이라고 하기에는 너무 좋아 보인다면 적절하게 회의적인 태도를 유지해야 합니다.
뉴욕대학교 CIO 도널드 웰치(Donald Welch)는 CIO와 기업이 제때에 선전 전술을 간파하지 못하면 프로젝트 실패나 지연, 재정적 손실, 법적 소송, 평판 위험, 심지어 경력에 직면할 수도 있다고 말했습니다. . 경력의 완전한 끝. “이 문제 때문에 경영진이 해고되는 것을 본 적이 있는데 어느 정도는 그럴 자격이 있었습니다. ”
다행히도 이러한 실수를 피하는 데 도움이 되는 몇 가지 전략이 아직 남아 있습니다.
공급업체의 AI 제품을 직접 검토하는 것은 시간이 오래 걸리고 시간이 많이 걸리지만 다른 각도에서 살펴보겠습니다. , LinkedIn에서 직원 프로필을 검색하면 공급업체에 대한 전반적인 이해를 빠르게 확립하는 데 도움이 됩니다.
Ammanath는 “공급업체 직원의 AI 경험과 교육 수준을 주의 깊게 확인하세요. AI 솔루션을 개발하는 회사는 이러한 인재를 갖추어야 합니다. 즉, AI, 머신러닝, 알고리즘 개발 등의 분야에서 폭넓은 경험을 갖춘 데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 있어야 합니다. ”
CIO는 직원에 초점을 맞추는 것 외에도 공급업체가 외부 AI 전문가 및 연구 기관과 협력하고 있다는 증거를 찾을 수도 있습니다. 여기에는 대학과의 파트너십, 업계 컨퍼런스 및 이벤트 참여, 오픈 소스 AI 이니셔티브에 대한 기여 등이 포함됩니다.
공급업체가 유사한 프로젝트나 애플리케이션 개발 경험이 있다면 이는 확실히 좋은 징조입니다. 이는 프로모션에도 어울리는 고품질 제품을 제공할 것으로 예상된다는 것을 의미합니다.
미국 스타트업 MacPaw의 최고 기술 및 혁신 책임자, 우크라이나 출신 미국인 Vira Tkachenko는 “공급업체의 과거 동향을 주의 깊게 조사합니다. 그들이 진정한 AI 전문가라면 이 분야나 다른 AI 제품에 대한 연구 논문 이력을 갖고 있을 가능성이 높습니다. ”
AI 기술을 제품에 통합하려면 기업도 잘 설계된 데이터 전략을 개발해야 합니다. 결국 데이터는 AI 알고리즘의 '혈액'입니다. -품질 데이터, 데이터가 풍부하고 관련성이 높을수록 AI 출력은 더 좋아질 것입니다.
Ammanath는 “AI 시스템은 대량의 데이터에 의해 구동될 수밖에 없으므로 기업은 반드시 좋은 데이터를 보유해야 합니다. 수집하는 데이터의 양을 설명할 수 있는 전략입니다. 이 데이터는 어디에서 오는가? ”
또 다른 초점은 이러한 기업이 규제 요구 사항을 준수하고 높은 데이터 개인 정보 보호 및 보안 표준을 보장하기 위해 충분한 노력을 기울이고 있는지 여부입니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호 고급 데이터 개인 정보 보호 규정 도입. CCPA에 따라 조직은 데이터 관행에 대해 투명해야 하며 개인에게 데이터에 대한 통제권을 제공해야 합니다. 그렇게 하지 않으면 제공업체의 역량이 저하될 수 있습니다.
프로모션 슬로건이 매우 유혹적일 수 있지만 고객은 여전히 확고하고 온화하게 확인을 구해야 합니다. Ammanath는 "마케팅 주장을 해독하고 제품이 실제로 AI로 구동되는지 여부를 판단하려면 올바른 질문을 하고 주장을 뒷받침하는 증거를 요청하는 것이 중요합니다."라고 믿습니다.
소위 AI 기반 제품 또는 서비스를 평가할 때 CIO는 다음을 수행할 수 있습니다. 모델이 어떻게 훈련되었는지, 어떤 알고리즘이 사용되었는지, AI 시스템이 새로운 데이터에 어떻게 적응하는지 물어보세요.
Tkachenko는 "모든 사람은 공급업체에 어떤 라이브러리나 AI 모델을 사용하는지 물어봐야 합니다. 그들이 보여주는 모든 것은 간단한 OpenAI API 호출을 기반으로 할 수 있습니다."
경영 및 기술 컨설팅 회사인 BearingPoint의 파트너이자 글로벌 파트너 기술 리드 Matthias Roeser도 동의합니다. 그는 CIO가 "윤리, 편견, 타당성, 지적 재산 및 지속 가능성" 평가를 포함하여 제품이나 서비스의 구성 요소와 프레임워크를 철저히 이해해야 한다고 덧붙였습니다.
CIO는 질문을 통해 제품의 실제 기능과 한계에 대해 자세히 알아볼 수 있으며 이를 통해 실제 비용을 지출할 가치가 있는지 결정할 수 있습니다.
스타트업은 혁신의 최전선에 있습니다. 실제로 많은 스타트업이 스스로의 노력으로 AI 가능성의 한계를 뛰어넘었지만, 많은 스타트업은 맹목적으로 자신의 능력을 과장하고 빨리 돈을 벌려고 합니다. .
Let's Enhance 산하 스타트업 회사인 Claid.ai의 우크라이나 공동 창업자이자 CTO인 Vlad Pranskevicius는 "머신러닝 회사의 CTO로서 특히 스타트업 분야에서 AI 과대광고 사례를 자주 접합니다. ." 그는 또한 최근 상황이 점점 더 과장되고 있다는 점을 깨달았습니다. 결국 AI로 인한 골드러시 물결 속에서 많은 사람들이 하이프 사이클을 이용하여 돈을 벌고 싶어합니다.
그러나 프란스케비시우스는 AI에 대한 규제가 더욱 엄격해짐에 따라 AI에 대한 과대광고는 가까운 미래에 통제될 것이라고 믿습니다.
고객이 자신의 이름에 걸맞지 않는 AI 솔루션을 구매하는 것은 드문 일이 아니며 CIO가 잘못한 것도 아닐 가능성이 높습니다. Welch는 이것이 "기업 리더십 실패의 결과일 수 있습니다. 비즈니스 부서는 미친 마케팅에 정신을 잃고 IT 팀은 이를 반복적으로 차단하여 결국 혼란을 정리할 수밖에 없습니다.
"라고 말했습니다. 이러한 상황을 방지하기 위해서는 조직 내에서 협업 문화가 조성되어야 합니다. 이러한 문화에서는 기술 전문가의 의견이 존중되어야 하며, 자신의 의견과 증거를 자세히 설명할 수 있어야 합니다.
동시에 CIO와 기술팀은 자신의 의견이 의사결정 과정에 포함될 수 있도록 회사 내에서 평판을 쌓아야 합니다. 이 목표를 달성하려면 전문성, 전문성, 소프트 스킬을 입증하기 위해 노력해야 합니다.
Sigma Software Group의 최고 혁신 책임자인 Max Kovtun은 다음과 같이 말했습니다. “CIO가 AI의 과대광고를 확인하는 데는 아무런 문제가 없다고 생각합니다. 가장 큰 문제는 종종 비즈니스 이해관계자나 창립자 자신이 혁신적으로 보이는 것에 휩쓸리는 데서 발생합니다. 그리고 최첨단 홍보에 대한 마음은 필사적입니다. 따라서 가장 중요한 질문은 이러한 붐 속에서 AI 과대광고에 빠지지 않는 방법입니다.
Tkachenko는 “제품이나 서비스의 유일한 장점이 AI라면 구매하기 전에 신중하게 생각해야 합니다. 예를 들어 가치 제안과 기능적 특징을 연구하고 Welch도 이해하는 것이 가장 좋습니다. "C, C++, Java로 작성되었다고 해서 제품을 살 것인가? 물론 아닙니다. 공급업체가 할 수 있는지 알고 싶습니다. 이 코드를 잘 유지해야 치열한 시장 경쟁에서 오랫동안 살아남을 수 있습니다." ”
철저한 평가는 조직이 구매하려는 제품이나 서비스가 목표를 충족하고 예상한 결과를 제공할 수 있는지 판단하는 데 도움이 됩니다.
Kovtun은 “기술이 복잡할수록 비전문가가 이해하기 어렵고, 기술을 사용해야 하는지, 타당한지를 검증하는 것이 불가능할 수도 있기 때문에 도입을 결정하기 전에”라고 강조했습니다. AI 기술을 비즈니스에 도입하려면 AI 분야에 풍부한 경험과 지식을 갖춘 전문가를 고용하는 것이 가장 좋습니다. 그렇지 않으면 노력해도 기대한 성과를 얻지 못할 수 있습니다.”
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AI 알아보기 관련 제품과 최신 정보는 CIO가 현명한 결정을 내리는 데도 도움이 됩니다. 이러한 방식으로 그들은 서로의 선전에서 허점을 식별하고 시기적절하게 새로운 아이디어와 기술 성과에 대한 후속 조치를 취할 수 있습니다.
실제 전달 능력을 넘어서는 유망한 수준의 기술적 함정에 빠지지 않도록 CIO들이 숙제를 해야 한다고 제안했다. 이렇게 되면 "제품을 재입찰하고 변경하는 데 낭비되는 시간으로 인해 직원들이 변화를 따라가기가 어려워지고, 새로운 기술을 배우는 데 시간을 투자하려는 모든 사람의 열정도 크게 줄어들 것입니다." AI의 최신 동향은 CIO가 규정 변경 및 업계 표준을 예측하여 규정 준수보다 앞서고 경쟁 우위를 유지하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
물론, 최신 정보를 유지하는 것은 단지 CIO만의 책임은 아닙니다. BearingPoint의 Roeser는 "인간 믹스에 관련 기능을 추가하려면 팀 교육을 수행하거나 기술 전문가를 고용해야 합니다."라고 지적했습니다.
AI에 대한 추가 규제 조치
Ammanath는 "이러한 조치의 목적은 기술의 잠재적인 피해로부터 소비자의 권리는 물론 모든 인류까지 보호하는 것입니다. 우리는 기술의 잠재적인 부정적인 영향을 예측하고 위험을 줄이는 것이 필요합니다."라고 지적했습니다. 윤리적 문제를 미리
기업은 종종 신기술 자체에 대해 논의하고 잠재적인 이점을 강조하지만 부정적인 영향을 경시하는 경우가 많습니다.
기술을 사회 및 문화적 변화의 주요 동인으로 인식하는 것은 보다 마케팅 지향적인 주장을 선호하여 윤리적, 정치적 의미에 대한 유용한 논의를 무시할 가능성이 높습니다. Di Salov가 말했듯이, 이는 "기술적 솔루션과 그 생산자에게 더 큰 책략과 책임 회피 기회를 제공하는 여론의 안개"를 만듭니다.
이 문제를 해결하려면 대중이 AI에 대해 인식해야 한다고 믿습니다. 그렇지 않은 것, 할 수 없는 것.
Di Salvo는 다음과 같이 결론지었습니다. “ChatGPT를 포함하여 오늘날 우리가 보는 대부분의 AI 애플리케이션은 기본적으로 대규모 통계 및 데이터 분석 애플리케이션을 기반으로 구축되었습니다. 이는 지루한 정의처럼 들리지만 사람들이 과도한 연관을 피하는 데 도움이 됩니다. 여기서는 "지능형"이라는 표현을 사용합니다. 우리는 편견, 차별 대우 등 AI 분야의 실제 문제에 주의를 기울여야 하며, 가설적이고 추측적인 장기 비전에 중독되어서는 안 됩니다. ”
위 내용은 이를 다시 작성하는 한 가지 방법은 다음과 같습니다. AI의 부상은 막을 수 없습니다. 여기에 과대광고를 방지하는 데 도움이 되는 9가지 방법이 있습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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