인공지능과 자동화의 연관성과 차이점은 무엇인가요?

인공 지능은 프로세스 최적화, 세분화된 데이터 분석, 데이터 정확성 향상, 고객 경험 개선을 통해 자동화를 향상할 수 있습니다.

인공지능(AI)과 자동화는 이중적인 측면을 가지고 있습니다. 그것들은 인류에게 막대한 이익을 가져올 잠재력을 가지고 있지만, 미래의 디스토피아로 이어질 가능성도 있습니다. 이러한 가능한 미래에는 기계와 로봇이 인간의 많은 역할과 책임을 대체할 수 있습니다.

그러나 이 아이디어는 기대했던 결과를 얻지 못했습니다. 한편 공상과학 소설에서는 인공지능과 자동화 기술의 발전을 과장하는 경우가 많다. 인간이 우주선을 타고 한 행성에서 다른 행성으로 여행한다는 비전은 아직 먼 이야기입니다. 우주여행에 있어서 우리는 아직 작은 발걸음만을 내딛고 있습니다.

따라서 인공지능은 점차 이 목표를 향해 나아가고 있습니다. 자동화는 이와 밀접한 관련이 있습니다. 이들의 정의, 연관성, 차이점을 자세히 살펴보겠습니다.

인공 지능이란 무엇인가요?

브리태니커 백과사전의 정의에 따르면 인공 지능은 디지털 컴퓨터 또는 컴퓨터로 제어되는 로봇이 지능적인 생물과 유사한 작업을 수행하는 능력으로 설명됩니다. 이 용어는 추론하고, 의미를 발견하고, 일반화하고, 과거 경험으로부터 배우는 능력과 같이 인간 지능과 유사한 특성을 가진 시스템을 개발하는 데 자주 사용됩니다.

AI는 처리 속도와 메모리 측면에서 엄청난 발전을 이루었지만 더 넓은 범위의 활동에서 AI의 유연성은 인간의 유연성과 비교할 수 없습니다. 그러나 특정 영역으로 좁혀보면 AI는 검색 엔진, 필기 인식, 전자 상거래, 컴퓨터 비전, 사이버 보안, 심지어 일부 고급 의료 진단과 같은 영역에서 상당한 발전을 이루었습니다.

자동화란 무엇인가요?

브리태니커 백과사전에서 자동화의 정의는 원래 인간이 수행했던 작업에 기계를 적용하거나 점차적으로 불가능했던 작업에 기계를 적용하는 것입니다. 기계화라는 용어는 단순히 기계가 인간의 노동을 대체한다는 의미로 사용되는 경우가 많지만, 자동화는 일반적으로 기계가 자율 시스템에 통합되는 것을 의미합니다. 자동화는 자동화가 도입된 분야에 혁명을 일으켰으며 현대 생활의 거의 모든 측면이 자동화의 영향을 받았습니다.

기계화된 생산 라인에 자동화 장치와 제어 시스템이 널리 적용되면서 자동차 산업은 큰 기술적 도약을 이루었습니다. 이러한 장치는 생산 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 기존의 수동 조립 라인을 대체할 수 있는 잠재력도 가지고 있습니다. 자동화 기술은 본질적으로 기계, 전기 및 컴퓨터 제어를 포함한 기계를 사용하여 인간의 작업을 대체합니다. 사전 설정된 명령은 사람의 개입 없이 특정 작업의 실행을 제어하는 ​​데 사용됩니다.

자동화 기술은 우리 일상생활 곳곳에 침투해왔습니다. 교통 신호, 창고 관리(피킹, 운송, 재고 포함), 자동차와 항공기의 자율 주행 등 생활에 없어서는 안 될 중요한 부분이 되었습니다.

인공지능은 자동화에 어떻게 적합합니까?

AQuant의 비즈니스 성장 담당 부사장인 Edwin Pahk는 인공지능이 지난 수십 년 동안 사람들이 보아온 전통적인 자동화의 가장 자연스러운 진화라고 믿습니다. 그는 자동화란 기계가 작업을 더 빠르고 효율적으로 완료하기 위해 완전히 인간이 프로그래밍한 일련의 명령을 실행하는 것이라고 덧붙였습니다. 명령에 작업이 명시적으로 설명되어 있지 않으면 기계는 해당 작업을 수행할 수 없습니다. 그러나 인공 지능을 사용하면 기계는 인간이 제시한 광범위한 규칙을 채택하고 스스로 성공을 향한 길을 결정할 수 있습니다.

Pahk는 "자동화를 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능과 결합하면 더 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있다"고 말했습니다.

Mimecast의 수석 데이터 과학자인 Elaine Lee는 인공지능은 기술이라고까지 말했습니다. 머신러닝부터 딥러닝까지 작업 자동화의 모든 측면을 다루고 있습니다.

그녀는 이렇게 말했습니다. “이러한 AI 지원 도구의 애플리케이션 통합을 통해 기업은 워크플로를 간소화하고 인적 오류를 줄이며 운영 효율성을 향상할 수 있습니다. AI는 인간의 직관을 모방함으로써 사이버 위협을 보다 효과적으로 예방하고 완화하는 동시에 부담을 덜어줍니다. 인력이 부족한 사이버 보안 팀에 대해.”

인공 지능을 사용하여 자동화를 높이는 방법은 무엇입니까?

그러므로 인공 지능의 주요 목표 중 하나는 자동화를 추진하는 것입니다. AI는 보다 빠르고 개인화된 프로세스를 생성하고, 데이터 활용도와 정확성을 개선하고, 전반적인 고객 경험을 개선함으로써 자동화를 향상시킬 수 있습니다.

SailPoint의 제품 관리 수석 이사인 Rick Wagner는 "인공 지능은 기업이 액세스 모델(어떤 ID가 무엇에 액세스할 수 있는지)을 구축, 관리 및 유지하고 수명 주기 프로세스를 자동화하며 기존 인증의 필요성을 줄이거나 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. "

Wagner 목록에는 인공 지능을 사용하여 자동화를 개선할 수 있는 여러 가지 방법이 나와 있습니다. 학습은 중요한 측면입니다. AI는 자동화 시스템이 다음을 학습하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 애플리케이션 온보딩 패턴.

• ID와 애플리케이션/권한 간의 공통성을 통해 비즈니스 및 기술 역할 생성을 자동화합니다.

• 효율성 향상을 위해 정책 변경을 권장하는 액세스 요청 승인과 같은 이해관계자 결정에 대응합니다.

계정 모드를 사용하여 구성 전략을 제안하세요.

자동화는 특히 컴퓨팅 분야의 AI 도구 개발보다 앞서지만 이제는 복잡한 위협 환경에서 보호를 극대화하기 위해 두 가지를 함께 사용하는 경우가 많습니다.

자동화 소프트웨어는 사전 프로그래밍된 규칙을 따르고 인간이 일상적이고 오류가 발생하기 쉬운 작업을 완료할 필요성을 덜어주도록 설계되었다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 결과적으로 그들은 세부 사항에 더 많은 주의가 필요하고 조직의 보안 상태에 더 직접적인 영향을 미치는 역할의 더 복잡한 다른 책임에 집중할 수 있습니다.

Lee는 다음과 같이 말했습니다. “AI는 해당 작업과 관련된 데이터를 분석하고 거의 실시간으로 특정 이상 현상에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공함으로써 자동화된 작업을 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다. 고급 이메일과 협업 보안의 맥락에서 AI를 적용할 수 있습니다. 작업을 자동화하고, 언어 단서를 분석하고, 이메일의 위협에 플래그를 지정하고, 잠재적인 네트워크 위반에 대해 사용자에게 경고합니다.”

자동화와 관련되지 않은 AI 애플리케이션

인공 지능이 반드시 자동화에 묶여 있는 것은 아닙니다. 자동화와 관련이 거의 없는 다양한 AI 애플리케이션이 있습니다.

Pahk는 다음과 같이 말했습니다. "Siri 및 Alexa와 같은 인공 지능 애플리케이션에는 인간의 사고라고 부르는 것과 유사한 것을 시연하고 연습하는 기계가 포함됩니다. 이러한 시스템은 자동화와 관련이 없습니다."

반면에 자동화된 애플리케이션이 많이 있습니다. AI와 관련이 없고 어떤 종류의 AI 입력도 필요하지 않은 기능입니다. 예를 들어, 반복적이고 지시된 작업에만 고정되는 자동화 패턴이 많이 있습니다. 작업을 실행한 후 시스템은 생각을 멈춥니다.

인공지능을 사용하지 않는 자동화 시스템의 예로는 당연히 인공지능의 입력 없이 자동화되는 신호등이 있습니다.

그러나 Wagner는 이것이 변하고 있다고 믿습니다. 인공지능이 성숙해지고 시스템 가격이 낮아지면서 신호등과 같은 일상적인 분야까지 다양한 분야로 진출하고 있다. 향후 몇 년 안에 AI 기반 신호등이 광범위하게 구현될 것으로 예상됩니다. 대부분의 컴퓨팅 사례에서 인공지능은 자동화와 밀접한 관련이 있습니다.

Wagner는 다음과 같이 말했습니다. “직접적인 접근 방식은 ID, 계정 및 자격을 분석하여 다양한 유형의 역할과 액세스 프로필을 추천하는 것입니다. 간접적인 접근 방식은 액세스 요청의 응답 패턴을 학습하여 정책 변경을 권장하는 것입니다. 승인은 항상 이루어지므로 액세스를 자동화하도록 변경할 수 있습니다.”

AI와 자동화가 고용에 위협이 됩니까?

특정 영역이 심각한 영향을 받게 되면서 일부 반자동화 운동이 형성되는 것을 볼 수 있습니다. 그러나 궁극적으로 혁신은 특정 유형의 일자리를 쓸모없게 만드는 동시에 고용 기회에 대한 새로운 전망을 열어주기도 합니다.

보스턴대학교 커뮤니케이션학부 커뮤니케이션 연구센터(CRC)는 시장조사업체 Ipsos와 협력하여 인공지능의 위협에 대해 묻는 미디어 및 기술 설문조사를 실시했습니다. 언론인, 심리 상담사, 채용 관리자 등 인간의 직업을 AI가 대체하는 것에 대한 견해를 참가자들에게 직접 질문했습니다.

사실에 따르면 노인보다 젊은 사람이 더 많고, 여성보다 남성이 더 많이(약 10%) 다양한 직업에서 인간을 대체하는 인공 지능 기반 기계에 열려 있는 것으로 나타났습니다. AI가 나열된 모든 직업 유형을 대체하는 것을 고려할 때 18~34세의 사람들은 55세 이상의 사람들보다 AI를 수용할 의향이 30% 이상 더 높습니다.

모든 연령, 성별, 인종 및 소득 그룹에 걸쳐 응답자의 4분의 3은 AI가 이러한 직업을 대체하도록 하는 것은 좋은 생각이 아닌 것 같다고 말했습니다. 4분의 1은 그것이 확실히 또는 아마도 좋은 생각이라고 생각했습니다.