🤫 지속가능한 AI

메타버스와 NFT가 시장을 휩쓸고 나서 남은 건 상처 뿐이었다. 그래서 이번에도 생성형AI, 비전AI, STT, TTS 등의 기술이 너무 붐업이 되면서 정작 중요한 것들을 많이 놓치지않을까 우려했었다.

그렇지만, 시장은 다시 실수를 반복하지 않았고, 기술에 대한 무차별적인 신뢰가 아닌 산업에서 얼마나 기술이 지속가능하고 신뢰할 수 있는지를 고려하는 논의를 하고 있다. 최근 정부에서 초거대 AI 도입 활용에 대한 가이드라인을 내놓은 것처럼 어떻게 해야 기술을 올바르고 활용하고 시장의 문제를 해결할 수 있는지 본질적인 접근을 하고 있다는 것이다.

좀 더 세부적으로 들어가면 지속가능한 AI를 위해 측정하고 평가할 수 있는 ESG프레임워크를 도입해야 한다고 생각한다. 한물 지나간 ESG 가 왜 나오냐고 할 수도 있겠지만, 지속가능성에 대해 ESG 프레임워크는 측정가능하고 평가할 수 있는 좋은 수단이다. 기존 산업에서 ESG는 주로 환경, 사회적 영향, 지배 구조 등에 대한 종합적인 평가 및 모니터링을 하기 위한 목적으로 사용되어 왔고 이는 기업 입장에서는 장기적인 가치를 만들어내기 위해 어떤 전략과 행동을 해야 하는지 판단하는 기준이었다.

비즈니스에서 ‘신뢰’는 아주 중요하다. 즉, 지속가능한 AI를 비즈니스에 도입하기 위해서는 ESG 프레임워크를 선제적으로 적용하는 것은 기업의 브랜딩뿐만 아니라 실질적인 매출과 기업 가치 평가에 있어서도 큰 역할을 한다. 특히 생성형 AI를 B2B 비즈니스에 적용할 경우 모델의 정확도와 안정성뿐만 아니라 기업의 내부 데이터 활용으로 인한 데이터 보안 문제가 솔루션 도입 조건이 되기도 하기 때문에, 고객 기업의 신뢰를 얻는 것이 비즈니스 성공에 중요한 기본 요소로 작용하는 것이다. 상세한 내용은 아래 링크를 통해 확인하면 좋다.

Sustainability AI : https://research.aimultiple.com/sustainability-ai/

물론, 이러한 ESG프레임워크를 구축한다고 모든 비즈니스가 지속가능하다는 것은 아니다. 데이터셋에 대한 보안, AI모델에 대한 윤리성, 저작권 등 해결해야할 리스크가 산재해있다. 지속가능성은 곧 신뢰와 윤리의 모든 측면을 포함한다. 우리는 여전히 많은 곳에서 AI 기술을 활용하고 있고, 앞으로 활용될 산업군도 무궁무진하다. 결국 지난 과오(메타버스와 NFT의 사례)를 저지르지 않기 위해 이를 통제하고 모니터링할 수 있도록 글로벌, 정부, 기업 단위의 거버넌스를 구축하는 일이 필요하겠다.