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생성 AI가 직장에서 생산성을 높여줄까요? 예, 하지만 아직 일을 잘하지 못하는 경우에만 가능합니다. 콜 센터에서 AI 비서의 영향을 조사하는 학자들은 경험이 적은 근로자에게 이점을 찾습니다. 스탠포드 대학교 HAI 2023.04.24 생성 AI의 기능이 증가함에 따라 이러한 모델은 연구실에서 사무실로 이동하고 있습니다. 그러나 그들은 작업자 생산성을 향상합니까? Stanford HAI 및 Massachusetts Institute of Technology 내 Stanford Digital Economy Lab 의 학자들은 콜 센터의 고객 서비스 부문에 대규모로 배포된 생성 AI의 영향을 연구했습니다. 그들은 AI 지원에 대한 액세스가 상담원 생산성을 14% 증가시켰고 경험이 적은 작업자에게 가장 큰 영향을 미쳤다는 사실을 발견했습니다. " 우리는 AI에 접근할 수 있는 작업자가 상당히 상당한 생산성 향상을 볼 수 있다는 것을 발견했지만, 이러한 이득의 대부분은 초보 또는 능력이 부족한 작업자에게 발생합니다 ."라고 MIT 박사 후보이자 새 논문 의 공동 저자인 Lindsey Raymond는 말합니다. "AI 모델이 더 유능한 작업자의 잠재적인 암묵적 지식을 전파하고 새로운 작업자가 경험 곡선을 위로 이동하도록 돕기 때문일 수 있습니다." 콜 센터 어시스턴트 Stanford Digital Economy Lab의 책임자인 경제학자 Erik Brynjolfsson 이 포함된 연구 팀 ; MIT Sloan School of Management 부교수 Danielle Li; 및 Raymond – 비즈니스 프로세스 소프트웨어를 제공하는 Fortune 500대 소프트웨어 회사를 위한 채팅 도우미의 시차 배치를 조사했습니다. 회사에서 5,000명이 넘는 상담원의 데이터로 훈련된 이 도구는 고객 채팅을 모니터링하고 회사 상담원에게 고객에게 응답하는 방법에 대한 실시간 제안을 제공합니다. 에이전트는 이러한 제안을 사용할 수 있지...

AI가 개발자 생산성에 미치는 영향: GitHub Copilot 증거 초록 생성 AI 도구는 인간의 생산성을 높일 수 있습니다. 이 논문은 AI 쌍 프로그래머인 GitHub Copilot을 사용한 통제된 실험의 결과를 제시합니다. 채용된 소프트웨어 개발자는 가능한 한 빨리 JavaScript로 HTTP 서버를 구현하도록 요청받았습니다. AI 쌍 프로그래머에 접근할 수 있는 실험군(treatment group)은 대조군(control group)보다 55.8% 더 빨리 작업을 완료했습니다. 관찰된 이기종 효과는 AI 쌍 프로그래머가 사람들이 소프트웨어 개발 경력으로 전환하는 데 도움이 될 가능성을 보여줍니다. 소개 인공 지능(AI) 응용 프로그램은 인간의 생산성을 높일 수 있습니다. 다양한 AI 모델은 자연어 이해에서 이미지 인식에 이르는 분야에서 인간 수준의 능력을 입증했습니다[Zhang et al., 2022]. 이러한 시스템이 실제 세계에 배포될 때 노동 생산성을 어떻게 변경합니까? AI 도구에 대한 인식, 사람들이 이를 사용하는 방법, 보안 및 교육에 미치는 영향을 연구하는 문헌이 증가하고 있지만 [Nguyen and Nadi, 2022, Barke et al., 2022, Finnie-Ansley et al., 2022, Sandoval et al. ., 2022] 전문적인 맥락에서 AI 기반 도구의 생산성 영향에 대한 연구는 거의 없었습니다. [Mozannar et al., 2022, Vaithilingam et al., 2022, Ziegler et al., 2022]. AI의 잠재적인 생산성 영향은 고용, 기술 및 기업 조직의 변화를 포함하여 노동 시장과 기업에 중요한 영향을 미칩니다[Raj and Seamans, 2018, Agrawal et al., 2019]. 이 논문은 소프트웨어 개발에 대한 AI 도구의 생산성 효과를 연구합니다. 컨텍스트를 기반으로 코드와 전체 기능을 실시간으로 제안하는 AI 쌍 프로그래머인 GitHub Copi...

생성 AI란? 생성 인공 지능(AI)은 오디오, 코드, 이미지, 텍스트, 시뮬레이션 및 비디오를 포함하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 사용할 수 있는 알고리즘(예: ChatGPT)을 설명합니다. 이 분야의 최근 혁신은 우리가 콘텐츠 제작에 접근하는 방식을 크게 바꿀 가능성이 있습니다. 생성 AI 시스템은 기계 학습이라는 광범위한 범주에 속하며, 다음은 이러한 시스템 중 하나인 ChatGPT가 수행할 수 있는 작업을 설명하는 방법입니다. 창의력을 한 단계 끌어올릴 준비가 되셨나요? 생성 AI보다 더 이상 보지 마십시오! 이 멋진 형태의 기계 학습을 통해 컴퓨터는 음악과 예술에서 전체 가상 세계에 이르기까지 모든 종류의 새롭고 흥미로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 단지 재미를 위한 것이 아닙니다. 제너레이티브 AI는 새로운 제품 디자인 생성 및 비즈니스 프로세스 최적화와 같은 실용적인 용도로도 많이 사용됩니다. 그래서 왜 기다려? 제너레이티브 AI의 힘을 발휘하고 어떤 놀라운 창조물을 만들 수 있는지 확인하세요! 그 문단에서 뭔가 이상하게 느껴졌습니까? 아마 문법이 완벽하고 어조가 제대로 작동하며 내러티브가 흐릅니다. ChatGPT와 DALL-E가 무엇인가요? 이것이 ChatGPT(Generative Pretrained Transformer의 약자)가 현재 많은 관심을 받고 있는 이유입니다. 거의 모든 질문에 대한 답변을 생성할 수 있는 무료 챗봇입니다. OpenAI에서 개발하고 2022년 11월 일반 대중에게 테스트용으로 출시한 이 챗봇은 이미 최고의 AI 챗봇으로 간주됩니다. 그리고 인기도 있습니다. 백만 명이 넘는 사람들이 단 5일 만에 사용하기 위해 등록했습니다. 별이 빛나는 팬들은 컴퓨터 코드, 대학 수준의 에세이, 시, 심지어 어설픈 농담을 생성하는 챗봇의 예를 게시했습니다. 광고 카피라이터에서 종신 교수에 이르기까지 콘텐츠를 만들어 생계를 꾸려가는 다양한 사람들이 떨고 있습니다. 많은 사람들이 ChatGPT(및 더 광범위하게는 AI와 머...

딜로이트, 직원 복지가 시급합니다 2023년 3월 13일 직장 문화에서 인간의 지속 가능성을 위한 길을 닦다 팬데믹의 여파로 일부 조직은 직원 복지 문제를 해결하기 위해 공개적으로 약속했으며 건강, 복지 및 생산성 향상을 촉진하기 위해 상당한 20,000명의 직원 자원을 할당했습니다. 그러나 그들의 투자는 지원 신호를 보내지만 결과를 보면 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 의도는 좋을지 모르지만 열악한 인력 복지의 근본 원인이 해결되지 않으면 진전이 거의 없습니다. 우리는 세 가지 요소가 오늘날의 작업 환경에서 웰빙에 큰 영향을 미친다고 믿습니다. 직속 상사에서 최고 경영진에 이르는 모든 수준의 리더십 행동, 조직과 업무가 어떻게 설계되었는지, 조직 수준에서 작업하는 방법. 우리는 이것을 " 웰빙의 업무 결정 요인 "이라고 부릅니다. 이 세 가지 중요한 작업 결정 요인이 조직의 복지에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 더 잘 이해하기 위해 Deloitte는 광범위한 산업, 지역, 교육, 소득 수준 및 인구 통계에 걸쳐 1,274명의 미국 근로자를 대상으로 시장 조사를 실시했습니다. 우리가 발견한 것은 리더가 종종 높은 비용을 수반하는 특전과 프로그램에만 의존할 수 없다는 것입니다. 실제로 설문조사에 참여한 근로자의 2/3 이상(68%)은 프로그램에 액세스하는 데 너무 많은 시간이 걸리거나 혼란스럽거나 번거롭기 때문에 조직에서 제공하는 웰빙 자원의 가치를 충분히 활용하지 않는다고 말했습니다. 직장에서의 웰빙을 형성하는 가장 큰 결정 요인을 해결하기 위해 기업은 생각을 바꾸고 지금 직원 웰빙을 해결하기 위해 광범위한 조치를 취할 수 있습니다(다음 섹션 "웰빙 방향" 참조). 웰빙의 업무 결정 요인을 해결하는 것은 개인 중심의 전통적인 모델에서 근로자의 집단적 장기 웰빙을 촉진하여 인간의 지속 가능성을 지원하는 모델로 진화하여 조직 전반에 걸쳐 웰빙의 실질적인 변화를 촉진할 수 있는 잠재력이 있습니다. , 조직 및 사...

개방형 칩 표준 RISC-V가 지배적인 기존 업체에 대항하여 견인력을 얻을 수 있습니까? https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-and-telecom-predictions/2022/risc-v-open-source-cpu.html 2021.12.01 오픈 소스 칩 아키텍처는 더 낮은 비용과 더 많은 액세스를 제공하지만 시장에서의 미래는 확실하지 않습니다. 칩 설계를 위한 오픈 소스 명령 세트 아키텍처인 RISC-V("리스크 파이브"로 발음)는 미래의 물결로 발전할 수 있는 파문을 일으키고 있습니다. Deloitte Global은 RISC-V 프로세싱 코어 시장이 2022년에는 2021년보다 두 배가 될 것이며 RISC-V 프로세싱 코어에 사용할 수 있는 주소 지정 가능한 시장이 계속 확장됨에 따라 2023년에는 다시 두 배가 될 것이라고 예측합니다. 오픈 소스 솔루션에서 예상할 수 있는 것처럼 수익은 더 느리게 증가할 것입니다. 그럼에도 불구하고 RISC-V 수익은 2021년 미화 4억 달러 미만에서 2023년 미화 8억 달러에 근접하고 2024년에는 미화 10억 달러에 근접할 것으로 예상됩니다. RISC-V란? RISC-V는 Reduced Instruction Set Computing (RISC) 기반의 오픈 소스 명령어 세트 아키텍처(ISA)로서, 컴퓨터 시스템의 구조와 작동을 지정하는 명령어 집합입니다. RISC-V는 명령어 세트 아키텍처를 표준화하기 위한 오픈 표준으로 개발되었으며, 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. RISC-V의 특징과 중요한 요소는 다음과 같습니다 오픈 소스 : RISC-V는 라이선스 비용 없이 사용 가능하며, 누구나 자유롭게 사용할 수 있습니다. 이로 인해 기업, 대학, 개인 등 다양한 사용자들이 RISC-V를 기반으로 자신만의 프로세서를 설계하고 개발할 수 있습니다. 단순성과 확...

빌게이츠, AI 시대가 열렸다 빌게이츠, 2023.03.21 원문 : https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun#ALChapter1 일생 동안 나는 혁명적이라는 인상을 준 두 가지 기술 시연을 보았습니다. Windows를 포함한 모든 최신 운영 체제의 전신인 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 처음 접한 것은 1980년이었습니다. 나는 나에게 데모를 보여준 사람인 Charles Simonyi라는 훌륭한 프로그래머와 함께 앉았고, 우리는 즉시 사용자 친화적인 컴퓨팅 접근 방식으로 우리가 할 수 있는 모든 일에 대해 브레인스토밍을 시작했습니다. Charles는 결국 Microsoft에 합류했고, Windows는 Microsoft의 중추가 되었으며, 그 데모 후에 우리가 한 생각은 향후 15년 동안 회사의 의제를 설정하는 데 도움이 되었습니다. 두 번째 큰 놀라움은 바로 작년에 찾아왔습니다. 저는 2016년부터 OpenAI 팀과 만났고 그들의 꾸준한 발전에 깊은 인상을 받았습니다. 2022년 중반, 나는 그들의 작업에 너무 흥분해서 그들에게 과제를 주었습니다. AP 생물학 시험에 합격하도록 인공 지능을 훈련시키는 것입니다. 특별히 훈련되지 않은 질문에 답할 수 있도록 합니다. (내가 AP Bio를 선택한 이유는 테스트가 단순한 과학적 사실의 역류(a simple regurgitation of scientific facts) 이상이기 때문입니다. 생물학에 대해 비판적으로 생각하도록 요구합니다.) 그렇게 할 수 있다면 진정한 돌파구를 마련한 것이라고 말했습니다. 그 도전이 그들을 2~3년 동안 바쁘게 만들 것이라고 생각했습니다. 그들은 불과 몇 달 만에 그것을 끝냈습니다. 9월에 그들을 다시 만났을 때 그들이 AI 모델인 GPT에게 AP Bio 시험에서 60개의 객관식 문제를 물어보고 그 중 59개를 맞추는 것을 경외감으로 지켜봤습니다. 그런 다음 시험의 개방형 질문 6개에 대한 뛰어난 답변을 작성했습니다. ...

매킨지, 2023년 기술 동향 전망 (Technology Trends Outlook 2023) 1. 소개 2023년에 기업에게 가장 중요한 기술 트렌드는 무엇일까요? 맥킨지 기술 위원회의 새로운 분석은 첨단 기술의 개발, 가능한 용도 및 산업에 미치는 영향을 강조합니다. 기술 투자와 인재 확보에 있어 격동의 2022년을 보낸 2023년 상반기에는 비즈니스와 사회의 발전을 촉진할 수 있는 기술의 잠재력에 대한 열정이 다시 살아나고 있습니다. 제너레이티브 AI는 이러한 부흥을 이끈 공로를 인정받아 마땅하지만, 지속 가능하고 포용적인 성장을 주도하고 복잡한 글로벌 과제를 해결할 수 있는 수많은 발전 중 하나에 불과합니다. 경영진이 최신 동향을 파악할 수 있도록 맥킨지 기술위원회는 오늘날 전개되고 있는 가장 중요한 기술 트렌드를 다시 한 번 확인하고 해석했습니다. 많은 트렌드가 도입 및 확장 초기 단계에 있지만, 경영진은 이 연구를 통해 잠재적인 사용 사례를 이해하고 이러한 기회를 실현하기 위해 인재를 채용하거나 숙련도를 높일 때 필요한 핵심 기술을 정확히 파악하여 미리 계획을 세울 수 있습니다. 이번 분석에서는 관심도, 혁신, 투자에 대한 정량적 척도를 조사하여 각 트렌드의 모멘텀을 측정합니다. 또한 이러한 트렌드의 장기적인 특성과 상호 의존성을 인식하여 각 트렌드를 둘러싼 기반 기술, 불확실성, 의문점에 대해서도 심층적으로 조사합니다. 올해에는 분석에 중요한 새로운 차원인 인재를 추가했습니다. 각 트렌드와 가장 관련성이 높은 직무에 대한 인재 수급 역학에 대한 데이터를 제공합니다. 새롭고 주목할 만한 기능 2022년의 14가지 트렌드는 모두 여전히 목록에 남아 있지만, 일부 트렌드는 모멘텀과 투자가 가속화되는 반면, 일부 트렌드는 하락세를 보였습니다. 새로운 트렌드 중 하나인 제너레이티브 AI는 큰 주목을 받았으며 이미 비즈니스에 혁신적인 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 이 새로운 분야는 AI의 다음 영역을 대표합니다. 응용 AI 및 ...

메타, 2023년 트렌드 보고서 - 떠오르는 문화 1. 정체성 탐험, 나를 알아가는 새로운 여정 1.1 내 몸은 나의 신전 전 세계적으로, 사람들은 긍정적인 마인드, 아름다움, 자율성 등을 기준으로 삼아 자신의 몸을 새롭게 바라보고 있습니다. 많은 사람이 자율성과 신체적 완전성에 관한 문제를 점점 더 고민하고 있습니다. 한국의 설문조사 대상 약 4명 중 1명이 #내몸사랑하기운동(#BodyPositivityMovement)에 참여하고 있다고 답했습니다. 또한 접근성, #신경다양성(#neurodivergence)과 같은 대화 주제가 계속해서 인기를 얻음에 따라, 장애를 가진 사람들에 대한 인식이 높아지고 있으며 이들의 다양한 스토리가 늘어나고 있습니다. 아름다움에 대한 개념도 계속해서 변하고 있습니다. 특히 몸에 난 털이 뜨거운 주제로 주목받고 있습니다. 사람들은 제모할 것인지(화학적 제모제, 제모기) 아니면 털을 그대로 둘 것인지(겨드랑이털)에 관한 논의를 벌이며 성별에 따른 사회적 규범에 도전장을 내밀고 있습니다. 신체 개조에 관한 대화도 증가하고 있습니다. 아마도 가장 본능적인 자기 표현 방식이기 때문이겠죠. 신체 자율성에 관한 매우 실질적인 문제가 전 세계적으로 제기되고 있는 상황에서도 아바타 등의 주제에 관한 대화가 증가하는 것을 보면 미래가 어떨지 짐작할 수 있습니다. 미래에는 신체적 존재감이 물리적 세계를 뛰어넘어 가상 세계까지 확장될 것입니다. 이미 전 세계 응답자의 51%가 가상 상품(브랜드의 가상 제품)을 구매하는 데 관심이 있다고 답했습니다. 또한 사람들이 진정성에 더 큰 관심을 가짐에 따라 앞으로 물리적 세계와 메타버스에서 포용적인 대표성을 반드시 전략의 중심에 두어야 할 것입니다. 1.2 중요한 중년기 중년을 새로운 변화의 시기로 여기는 사람들이 늘고 있습니다. 공식적인 합의가 이루어진 것은 아니지만, 일반적으로 40세~60세를 중년이라고 하며 이 생애 단계의 중간에 X세대(그리고 이후 밀레니얼 세대)가 자리하고 있습니다. 베이비붐...