단국대학교 생성형 AI 종합안내

2023년 올 한 해, 가장 널리 회자된 기술 화두는 생성형AI다. 챗 GPT가 서막을 연 이후, 국내외 내노라 하는 기업들이 거대언어모델을 기반으로 한 생성형 AI에 주목하고 있다. 자체적으로 개발한 모델을 앞다퉈 선뵈는 등 생성형 AI의 바람은 거세지고 있다. 11월 초 챗GPT를 개발한 오픈AI는 개발자 행사 '데브데이'를 통해 진화된 모델을 발표했다. 이 모델은 최신 정보를 반영하고 반응 속도를 향상시켰으며, 300페이지 분량의 데이터 처리는 물론 이미지 이해와 오디오 생성 능력이 향상됐다고 한다. 이와 같은 진보는 예견됐지만, 그 범위와 깊이에 놀라움을 자아낸다. 다만, 주목할 점은 따로 있다. 최근 개발 동향에 따르면 노코드(No-Code) 플랫폼 등장으로 프로그래밍 언어를 사용하지 않고도 앱이나 웹사이트 등을 만들 수 있게 됐다. 챗GPT는 이런 트렌드를 반영하고, 구현한 것이다. 개발에 문외한인 사용자가 코딩을 하지 않아도 본인만의 챗봇 생성이 가능하다. 일상적인 자연어를 입력함으로써 사용자가 원하는 대로 특화된 챗봇이 탄생할 수 있다. 이같은 기술 확산으로 아이디어만 있다면 누구나 서비스 출시가 가능하다. 만약 웹서비스를 출시하려면 서버 및 클라우드 구매, 운영, 배포 등 비용 투입과 관리가 필요했다. 이런 일련의 활동이 필요없어진 셈이다. 더욱이 GPT스토어 등 유사한 플랫폼에 서비스를 올림으로써 손쉽게 수익화까지 연결될 수 있다. 이처럼 생성형AI와 연관된 기술은 점점 더 진화하고 있다. 그 효과가 긍정적이든 부정적이든 산업 전반에 광범위한 파급력을 발휘할 것으로 예상된다. 특히 금융 분야에서는 기회의 확대와 함께 위협요소를 내포하고 있다. 이런 변화는 세 단계로 나눠 볼 수 있으며, 각 단계는 금융 산업의 성장에 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 첫번째는 접목을 통한 공존이다. 생성형 AI는 금융 업무 자동화를 넘어 의사 결정 영역까지 확장하고 있다. 이는 금융 가상비서를 통한 고객 서비스 개선, 금융상품 추천 및 자산관리, 자금세탁 방지, 리스크 관리와 금융 사기 예방에 이르기까지 다양한 분야에 이용되고 있다. 일례로 금융사가 생성형 AI를 활용해 복잡한 내부 규정과 전체 출시 상품을 학습시키고, 인지하고 있는 고객 정보와 상황을 매칭한다면 적합한 상품 추천이나 운영이 가능해질 것이다. 두번째 단계는 신뢰성의 문제다. AI의 불투명한 결정 과정이나 알고리즘의 편향성은 신뢰가 중요한 금융 분야에서 반드시 풀어야 할 도전과제다. 금융 소비자의 이익을 최우선하는 투명하고 공정한 알고리즘의 개발이 필요하다. 이를 위해 지속적인 모니터링과 반복적인 개선 과정을 거쳐야 하고, 엄격한 개인정보 보호까지 이뤄져야 한다. 세번째 단계는 AI 기반의 고객층 확대와 관련된다. 생성형 AI는 금융 서비스의 접근성을 높이고 다양한 고객층에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 특히, 금융 소외 계층이나 금융 이력이 부족한 소비자에게 중요한 기회를 제공할 수 있다. 간소화된 금융 서비스나 개인화된 솔루션은 금융 기관의 접근성을 높일 수 있는 혜택임에 분명하다. 결국, 생성형 AI는 서비스의 효율성과 사용자 경험의 혁신을 통해 금융의 구조와 운영 방식 자체를 재정의할 것으로 본다. 이는 고객 중심의 맞춤형 서비스 제공, 접근성 향상, 비용 절감 등으로 이어져 금융 산업의 지속 가능한 성장을 촉진할 것이다. 그러나, 동시에 투명성, 공정성, 윤리성 등 풀어야 할 과제도 제기된다. 금융권은 이런 문제를 해결하고 긍정적인 변화를 이끌어내기 위해, 자구적인 노력과 상호 협력이 지속적으로 이뤄지길 기대한다. 출처 : [송민택 교수의 핀테크 4.0] 생성형 AI 발전과 금융의 변화 ｜ ETNEWS ｜ 23.11.21.

생성형 인공지능(이하 AI)이 대학 교육 생태계를 뒤흔들고 있다. 생성형 AI란 텍스트, 이미지 등 기존 자료를 활용해 새로운 콘텐츠를 만들어 내는 인공지능 기술을 의미한다. 우리에게 가장 가까이 다가온 생성형 AI는 지난해 12월 등장한 챗GPT이다. 현재 월 16억 명 이상이 방문하고 2억 명 이상의 사용자를 보유하등 전 산업 분야에 영향을 미치는 초거대 AI로 성장했다. 생성형 AI는 대학 교육에도 대변혁을 요구하고 있다. 국내외 많은 대학이 챗GPT 지침을 마련하는 등 생성형 AI가 가져올 미래 교육 환경 변화를 주시하며 대응책을 마련해 나가고 있다. 물론 생성형 AI가 학생들의 지식을 탐구하는 데 도움을 줄 수 있지만, 창의적·비판적 사고를 저해하고 교수-학생 간 상호작용을 약화해 대학 교육의 근간을 흔들 수 있다는 우려도 존재한다. 생성형 AI 시대에 부합하는 고등 교육의 해법은 대학 간 협력과 대학-지역사회 및 산업체와의 연계를 기반으로 한 융합 교육에서 찾을 수 있다. AI 기술을 활용해 융합적 사고력을 배양하고, 지역사회 및 산업체와의 리빙랩을 통해 현장 기반의 맥락적 지식을 공유해야 한다. 미국 스탠퍼드대학교는 '생각을 디자인하는 방법을 가르치는 학교'라는 의미의 디자인 대학을 만들어 지역사회 문제 해결과 학문 간 연계를 통한 융합인재를 양성해 오고 있다. 하버드보다 입학하기 어렵다는 평가를 받고 최근 2년 연속 '세계 혁신대학'으로 선정된 미네르바 스쿨은 학생들이 세계 7개 도시를 순회하며 지역 기반 과제 해결을 위해 기업과의 협업 프로젝트를 진행하고 있다. 우리 정부와 대학들도 이러한 변화와 실험에 적극적으로 나서고 있다. 정부는 고등·평생교육 지원 특별회계를 통해 2024년 약 15조 원 규모의 고등교육 재정지원 계획을 발표했다. 대학들도 정부의 재정지원 아래 첨단분야 혁신융합대학(COSS), 산학연협력선도대학(LINC3.0), 창업교육 혁신 선도대학(SCOUT) 등의 사업에 참여해 첨단분야 인재 양성과 지역전략산업 강화라는 두 마리 토끼를 잡기 위해 노력하고 있다. 특히 11월 8일부터 10일까지 3일간의 일정으로 대전 컨벤션센터에서 열리는 '2023 산학협력 EXPO'는 우리나라 산학연협력을 통한 대학혁신의 현재와 미래를 확인할 수 있는 행사이다. 아울러 AI 세대를 위한 교육혁신의 해법을 확인하는 장이 될 것으로 기대하고 있다. '대학이 AI와 어떻게 협력해야 할 것인가'에 대한 질문에 챗GPT는 '공동의 이익을 추구하는 것'을 제안했다고 한다. 생성형 AI 시대를 맞이해 대학-지역사회-산업체 연계 및 융합 교육 활성화를 통한 공동 이익 추구는 학령인구 감소와 디지털 대전환 시대를 맞아 위기에 처한 대학 교육에 새로운 돌파구가 될 것이다. 출처 : 생성형 AI 시대, 대학은 어떻게 변해야 할까? ｜ 한국일보 ｜ 23.11.01.