생성형 AI가 가져올 산업변화

생성형 AI가 가져올 산업변화

생성형 AI가 가져올 산업변화는 이전에 일어났던 산업혁명과 마찬가지로 인류의 속도를 혁신적으로 변화시킬 가능성을 갖고 있습니다. 제1차 산업혁명의 증기 기관 발명과 기계 도구의 발달은 생산 과정에서의 기계화가 자동화로 가능해지고 제2차 산업혁명의 전기 기술 발전은 대량 생산을 가져오고 제3차 산업혁명은 컴퓨터와 인터넷의 발전으로 전 세계가 온라인 네트워크로 연결되어 물리적인 거리의 한계가 극복되었습니다. 제4차 산업혁명은 현재 진행 중이지만 ChatGPT와 같은 생성형 AI, 인공 지능, 빅데이터 등의 기술이 융합되는 시대로서 4차 산업혁명을 완성할 기술이라 여겨지고 있습니다. 한 가지 분명한 점은 이 기술이 산업의 판도를 바꿀 것이라는 혁신 기술이라는 점에는 모두가 동의할 것입니다.

 

생성형 AI가 가져올 산업변화

생성형 AI가 가져올 산업변화의 기대감에 이 기술이 제4차 산업혁명을 완성할 기술이라 여겨지면서 많은 기업의 주목을 받고있습니다. 이미 생성형 AI 서비스를 차분히 준비해 온 기업, 서둘러 따라잡으려는 기업 등 각자가 새로운 기술을 받아들이기 위해 발 빠르게 속도를 높이고 있습니다. 이는 생성형 AI가 다양한 산업에 혁신을 일으킬 수 있는 가능성이 무궁무진하여 이 기술을 받아들이는 기업의 속도에 따라 경제 환경에서도 경쟁력을 유지할 수 있기 때문입니다. 새로운 혁신 기술은 소비자 효용을 창출하고 비즈니스 방식을 변화시키고 새로운 시장을 만들어 산업의 지형을 바꿉니다. 동시에 새로운 혁신 기술이 등장한 초기에는 이러한 변화를 예측하기 어려워 우리가 상상하지 못했던 사회, 경제, 시장, 문화 등 다양한 분야의 변화 양상이 나타나 이전에 존재하던 모든 것이 다시 시작되는 것 같은 순간인 리셋 모먼트가 찾아옵니다. 이러한 순간은 산업변화의 큰 변곡점이었던 산업혁명과 연결되는데 증기 기관 발명과 기계 도구 발달의 1차 산업혁명, 전기를 발견하며 시작된 2차 산업혁명, 컴퓨터와 인터넷의 발전으로 전 세계가 온라인 네트워크로 연결된 3차 산업혁명 등의 산업변화는 모두 급격한 산업변화를 가져오고 과거의 관행에 더 이상 얽매이지 않고 새로운 관점과 기회와 도전을 내포했습니다. 이런 점에서 생성형 AI가 리셋 모먼트를 가져올 수 있는 기술로 기대되고 있는 점입니다. 2022년 ChatGPT의 등장으로 인해 생성형 AI가 산업의 리셋 모먼트가 다가왔음을 직감할 수 있었습니다.

 

2021년 통계 조사 기관 마켓 앤 마켓은 생성형 AI의 글로벌 산업 침투 규모를 조사하였습니다. 금융(19.4%), IT(16.5%), 전자 상거래(14.8%), 의료(14.1%), 물류(8.6%), 공공(10.2%), 제조(7.7%), 에너지(6.5%), 그 외 분야(2.1%)로 분석했습니다. 이 중, 의사의 진단을 보조하는 역할로서 인간의 수고를 확연히 줄어들게 할 분야로 의료분야가 높은 성장세를 기록할 것으로 예측됐습니다. 2023년 1월 기준 생성형 AI 기술을 활용하고 있는 기업은 902 업체로 집계되었습니다. 높은 신뢰도로 공신력이 큰 전략 기술 트렌드 예측기관인 가트너는 2023년 생성형 AI가 활발하게 적용될 산업으로 과학, 신약, 반도체, 부품, 데이터 합성 등을 꼽았습니다. 신약은 설계단계에서 약 18억 달러의 1/3의 비용이 소요되고 3년에서 6년의 시간이 필요한데 생성형 AI가 신약을 설계하는 기간을 수개월 단위까지 단축하고 비용을 상당히 줄일 수 있을 것이라 예측합니다. 과학과 관련성이 높은 부문인 항공 우주, 에너지, 방위, 자동차 등의 산업에서는 제품이 필요로 하는 물성을 정의하고 역으로 해당 물성을 가질 가능성이 높은 소재를 찾거나 만드는 인버스 디자인의 작업에서 AI가 활용되고 있습니다. 부품 분야도 설계 단계에서 전문가의 제품 개발 라이프사이클을 학습해 생성형 AI가 최적화된 디자인을 설계할 수도 있습니다. 예를 들어 생성형 AI를 통해 자동차 제조 업체에서 최적화된 부품을 설계해 자동차의 연비를 높이는 데 기여할 수 있습니다. 생성형 AI를 활용해 실제 데이터의 특성을 파악한 것을 토대로 데이터 분석을 진행해 가상의 데이터 혹은 합성 데이터를 토대로 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어 의료 데이터에서 개인 정보를 제외하고 실제와 유사한 가상 데이터를 생성하여 데이터 분석 및 연구를 진행할 수 있습니다. 가트너는 2022년 기준까지는 기업 마케팅 메시지의 2%만 생성형 AI를 통해 만들어지지만 2025년에는 대기업의 마케팅 메시지의 30%가 생성형 AI의 도움을 받을 것이라고 예측합니다. 영화 산업은 10년 이내 블록버스터 영화의 90%가 생성형 AI로 만들어질 것이라고 예상합니다. 이에 생성형 AI 서비스를 실시하는데 시장의 돈이 향하고 있습니다. 벤처 캐피털은 생성형 AI 서비스에 약 17억 달러 이상을 지난 3년 동안 투자했는데 헬스케어의 신약 개발 부문, IT 소프트웨어 코딩 부문에 많은 자금을 투자했습니다.

 

생성형 AI 서비스 기술이 더욱 성숙해지면 모든 부문 산업에 널리 활용되어 인간이 해결하지 못한 문제에 도전하는 사례도 늘어날 것입니다. 아직 생성형 AI 서비스가 형성되고 있는 초기 단계이기 때문에 어떤 산업에서 파급력을 갖을지는 섣불리 판단하기는 어렵습니다. 하지만 각 산업 분야에서 생성형 AI를 활용하기 위한 노력이 가속화되고 있으며 이미 활용 사례가 넘쳐나고 있습니다. 리셋 모먼트에 산업별로 진입해 가는 상태에서 생성형 AI 서비스가 가져올 산업의 변화는 폭풍전야와 같은 상태로 관심을 두고 살펴봐야 할 것입니다.