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너도나도 AI 외치지만… 함부로 쓰면 큰코다친다?

댓글 0 · 저장 0 2025.05.05 00:01

기사 3줄 요약

1 기업들, 무분별한 AI 도입 경향 심각.
2 비용, 필요성, 투명성 고려 없이 도입은 낭비.
3 AI, 만능 아닌 도구… 신중한 활용 필요.

지금 너도나도 AI 열풍이지만, 전문가들은 경고합니다. 무작정 따라 하다간 큰코다칠 수 있다고 말이죠. 모든 문제에 인공지능, 특히 챗GPT 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 적용하는 게 과연 정답일까요? 오히려 비용만 낭비하고 복잡함만 늘리는 함정이 될 수 있습니다. AI 도입, 언제 해야 진짜 '득'이 될까요? 묻지도 따지지도 않고 '모든 것에 LLM 적용!'을 외치기 전에, AI가 정말로 가치를 더하는지 냉정하게 평가해야 합니다. 기술의 화려함에 끌리기보다 비즈니스 필요성을 우선하는 합리적인 접근이 필요합니다.

AI 도입, 배보다 배꼽이 더 클 수도 있다고?

AI 시스템은 생각보다 돈이 많이 듭니다. 개발하고, 학습시키고, 계속 관리하는 데 상당한 비용이 들어갑니다. 때로는 규칙 기반 시스템(미리 정해진 규칙대로만 움직이는 프로그램)이나 전통적인 알고리즘(예측을 위한 선형 회귀, 분류를 위한 의사결정 트리 등), 심지어는 잘 정리된 엑셀 시트 같은 더 간단하고 오래된 방법이 훨씬 비용 효과적일 수 있습니다. 동네 작은 빵집에서 최첨단 AI 재고 관리 시스템을 쓸 필요는 없겠죠? 간단한 스프레드시트가 훨씬 실용적이고 저렴한 해결책이 될 수 있습니다.

꼭 AI여야만 할까?

해결하려는 문제가 정말 AI의 특별한 능력, 예를 들어 애매모호한 상황을 이해하거나, 자연스러운 대화를 처리하거나, 정형화되지 않은 데이터에서 패턴을 찾아내는 능력이 꼭 필요한가요? 만약 '아니오'라면, 더 간단한 방법이 거의 항상 더 나은 선택입니다. 단순히 데이터를 정렬하는 거라면 기본적인 정렬 알고리즘으로 충분합니다. 정해진 형식의 문서에서 특정 정보를 뽑아내는 거라면, 간단한 명령어(정규 표현식)만으로도 해결될 수 있습니다. 모기 잡는데 칼 쓸 필요는 없다는 거죠.

AI가 왜 그런 답을? 설명 못 하면 곤란해

금융이나 의료처럼 규제가 엄격한 분야에서는 AI가 왜 특정 결정을 내렸는지 이해하는 것이 매우 중요합니다. LLM은 종종 '블랙박스'처럼 작동 원리를 명확히 설명하기 어려울 때가 있습니다. 이런 경우, 결정 과정을 투명하게 보여주는 시스템이 신뢰를 유지하고 규정을 준수하는 데 필수적입니다. 예를 들어 은행이 대출 신청을 거절했을 때, 그 이유를 명확히 설명할 수 있어야 합니다. 만약 LLM이 내린 결정이라면, 합리적인 이유를 설명하기 어려워 법적, 윤리적 문제에 부딪힐 수 있습니다.


특징	규칙 기반 시스템 (예: 간단한 프로그램)	LLM (예: 챗GPT)
효율성	정해진 일엔 매우 효율적, 데이터/계산량 적음	자원 소모 큼, 많은 데이터/계산 필요
적응성	낮음, 새 규칙은 사람이 직접 수정해야 함	매우 높음, 데이터로 스스로 학습하고 변화 적응
설명 가능성	쉬움, 결정 과정이 투명하고 이해하기 좋음	어려울 수 있음 ('블랙박스'), 결정 과정 해석 힘듦
비용	개발/유지 비용 상대적으로 낮음	개발/학습/유지 비용 높음

'AI 워싱'에 속지 마!

실질적인 이득 없이 단순히 마케팅 효과를 노리고 제품에 AI 기능을 덧붙이는 'AI 워싱'도 경계해야 합니다. 이런 속임수는 결국 회사 이미지에 해를 끼치고 귀중한 자원만 낭비하게 만들 수 있습니다. 결국 AI는 만능 해결사가 아니라 여러 도구 중 하나입니다. 정말 AI의 특별한 능력이 필요한지, 비용은 감당 가능한지, 결과 설명은 가능한지 꼼꼼히 따져봐야 합니다. 때로는 단순한 규칙 기반 시스템이나 기존 방식이 더 효율적일 수 있습니다. 최근에는 각기 다른 AI의 장점을 섞은 '하이브리드 AI'도 주목받고 있습니다. 예를 들어, 사기 탐지 시스템에서 간단한 규칙으로 명백한 사기를 걸러내고, 더 복잡한 패턴은 머신러닝 모델로 찾아내는 식이죠. 중요한 건 기술 자체에 홀리기보다, 진짜 문제를 해결하는 데 AI가 최적인지를 판단하는 지혜입니다. AI, 똑똑하게 활용하는 기업이 진짜 승자가 될 것입니다.