AI의 수용: 새로운 신뢰의 시대. 웨비나 요약

인공지능(AI)은 19세기부터 존재해 왔지만, 최근에 등장한 생성형 AI(GenAI)/대규모 언어 모델(LLM)로 인해 AI의 결과물에도 극적인 변화가 일어났습니다. 처음으로 기계가 인간처럼 판단을 내리게 된 것입니다. 지금까지 그랬던 것처럼 AI가 예측 가능한 결과를 도출하는 대신 예측하기 어려운 결과물을 만들어 내면서 새로운 신뢰의 시대가 도래했습니다.

라이온브리지(Lionbridge)의 Will Rowlands-Rees가 진행한 'AI 수용: 새로운 신뢰의 시대' 웨비나에서 Amazon Web Services(AWS)의 Scott Schwalbach, Cisco의 Jane Faraola, 라이온브리지의 Vincent Henderson은 로컬라이제이션 과정에서 부상하는 AI 신뢰 문제를 주제로 활발한 패널 토론을 펼쳤습니다.

이 웨비나는 현재 온디맨드 방식으로 시청할 수 있습니다. 본 웨비나는 생성형 AI와 언어서비스에 대한 시리즈 중 다섯 번째입니다. 라이온브리지 웨비나 페이지에서 다른 웨비나도 시청할 수 있습니다.

시청할 시간이 없다면 토론 내용을 요약한 아래 핵심 내용만 확인해 보세요.

'새로운 AI 신뢰의 시대'란 정확히 무엇인가?

새로운 AI 신뢰의 시대가 열리면서 AI 엔진은 가치 있는 결과물 생성을 비롯한 다양한 기량을 발휘하고 있습니다. 여기에는 AI를 사용하는 대상, AI의 사용 방식, AI 시스템의 기능, 그리고 이러한 정보를 회사의 이해관계자에게 전달할 수 있는 방법까지 포함됩니다. 기업은 다음과 같은 측면에서 AI 신뢰를 총체적으로 고찰할 수 있습니다.

• 파트너 - 파트너로 선택하려는 공급업체는 어디이고 이 업체가 AI를 책임감 있게 관리한다고 믿을 수 있는가?

• 프로세스 - 어떤 로컬라이제이션 프로세스를 따르고 있는가? 이 프로세스는 믿을 만하며 목표를 달성하는 데 효과적인가?

• 시스템 - 로컬라이제이션을 지원하기 위해 어떤 기술을 채택하고 있는가? 이 기술은 안전하며 자체 학습에 기업의 데이터를 사용하지는 않는가?

• 관리 - 내부 이해관계자에게 콘텐츠가 적절히 처리 및 관리되고 있다는 확신을 주는 동시에 이들의 기대치를 조정할 방법은 무엇인가?

어디서부터 시작해야 하나?

패널들은 지금이 바로 AI를 수용해야 할 시점이라는 데 모두 뜻을 같이했습니다. AI는 엄청난 변화를 겪어 왔으며, 이렇게 진화한 최신 AI가 이뤄낼 수 있는 혁신적인 속도와 비용 절감 효과를 실제로 구현해 내기 위해서는 모두가 함께 힘을 기울여야 합니다. 기업은 이 기술을 통해 더 많은 언어를 활용함으로써 보다 개인화된 방식으로 더 많은 사람들에게 다가갈 수 있으므로 결과적으로 수익을 높일 수 있습니다. 그러나 기술을 도입할 때는 반드시 주의해야 합니다. 그렇다면 어디서부터 시작하면 될까요?

Cisco의 Jane Faraola는 호기심을 갖는 것이 첫 단계라고 말합니다. "한계는 없으며, 저는 인간의 창의성이 우리가 AI를 통해 어디로 나아갈지 안내하는 길잡이가 될 거라고 생각해요."

AWS의 Scott Schwalbach는 생성형 AI 솔루션을 도입하려는 기업은 신중하게 접근해야 한다고 조언합니다. "먼저 도달하려는 목표를 파악한 다음 거기서부터 거꾸로 내려오며 목표에 도달하는 방법을 모색해 보세요."

무엇보다도 패널들은 시스템에 AI 프로세스를 도입할 때는 항상 사람이 참여해야 한다고 강조합니다.

AI 신뢰를 완전하게 굳히려면 어떻게 해야 하는가?

라이온브리지는 신뢰를 굳히기 위한 프레임워크를 구축하면서 쉽게 기억할 수 있도록 5가지 주요 측정 요소의 머리글자를 따서 TRUST라고 명명했습니다.

• Transparency(투명성)
• Reliability(신뢰성)
• Usefulness(유용성)
• Safety(안전성)
• Timeliness(적시성)

이 다섯 가지 요소를 종합적으로 고려하면 로컬라이제이션 영역에서 발생하는 신뢰 문제에 대응할 수 있습니다.

생성형 AI의 활용: 신뢰 확립과 올바른 프로세스 구축에 공을 들여야 하는 이유

AWS의 코스웨어 제작 부서는 생성형 AI를 활용해 더욱 개인화된 콘텐츠를 제작하여 참여도를 높입니다. 예를 들어 이러닝 코스를 제작할 때 AWS는 항상 그래왔듯 영어로 코스 제작을 시작하는 대신 이용자의 모국어로 시작합니다. 또한 AI 엔진을 사용해 자료에 유머를 추가하거나 딱딱한 기술문서를 이해하기 쉽게 순화하는 등 이용자의 눈높이에 맞춰 코스의 어조를 맞춤화하고 있습니다.

Scott Schwalbach는 "모든 세부사항을 일일이 검토해야 할 필요는 없어요."라고 말합니다. "우리는 수강생들이 강좌를 열어보는지, 강좌를 수강하는지, 수강을 완료했는지, 다음 강좌로 이동하는지를 더 중요하게 봅니다. 하지만 이보다 더 중요한 것은 수강생들이 우리가 만든 강좌를 꼭 수강해야 한다고 다른 사람들에게 입소문을 내는 것이죠."

참여도 개선 외에 상당한 시간 절약도 이점입니다. AWS는 생성형 AI를 통합하고 새로운 프로세스를 도입함으로써 코스 구축에 걸리는 시간을 90일에서 2주까지 단축하는 것을 목표로 하고 있습니다.

신뢰할 수 있는 언어 파트너: 업체를 찾을 때 고려해야 할 사항

AI 이니셔티브를 통해 목표를 달성하려면 올바른 언어 파트너를 선택하는 것이 매우 중요합니다.

먼저, 달성하려는 목표를 명확히 하세요. 목표를 파악한 후에는 RFP 과정에서 다음 질문을 통해 후보업체의 강점과 약점을 판단합니다.

• 후보업체에서 어떤 기술을 채택하고 있는가? 번역 관리 시스템(TMS) 같은 불필요한 복잡한 기술을 구매하라고 강요하지는 않는가?

• 업체가 고객의 지적 재산을 보호하는가? 고객의 데이터를 학습에 사용하지는 않는가?

• 언어서비스 제공업체가 데이터를 기반으로 객관적이고 실행 가능한 데이터를 제공함으로써 언제 생성형 AI를 활용하고 언제 활용하지 않을지 판단할 수 있는가? 업체가 현재는 물론 향후 어떤 언어를 처리해야 할지를 알 수 있는 데이터를 제공할 수 있는가?

• 업체가 작업 프로세스를 투명하게 공개하고 고객의 요건을 최우선적으로 고려하는가?

위의 질문을 토대로 분석하면 올바른 기준으로 철저하게 업체를 평가할 수 있습니다. 마찬가지로, 조직 내에 현재 협력 중인 업체나 협력을 고려 중인 업체의 자격 여부를 평가할 수 있는 적절한 직원이 있는지 분별하는 역량을 갖추는 것도 중요합니다.

AI 신뢰에 관한 추가 설명은 당사의 TRUST 프레임워크 요약을 확인하세요.

문의하기

라이온브리지는 이러한 최신 기술의 발전 초기 단계부터 약 500개의 고객사에 맞춤형 AI 솔루션을 제공했을 뿐 아니라 더 많은 작업에 참여하면서 업계 내의 AI 구현을 선도하고 있습니다. 신뢰할 수 있는 파트너와 함께 생성형 AI 구현의 여정을 시작할 준비가 되셨나요? 지금 바로 문의하세요.