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대규모 언어 모델(LLMs) 및 일자리를 위한 비즈니스 툴킷 원문보기 1
- 국가 국제기구
- 생성기관 WEF
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2023-12-29
- 등록일 2024-01-02
- 권호 255
○ GitHub의 Copilot, Midjourney, ChatGPT와 같은 생성형 인공지능(AI) 기술의 폭발적인 인기와 접근성은 AI가 대중적으로 활용되는 전환점이 됨
- 대규모 언어 모델(LLMs)은 작업을 자동화 및 증강할 수 있기에 가까운 미래에 가장 많은 일자리에 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있음
○ 비즈니스 리더는 LLM 및 기타 기술 발전이 근로자에게 새로운 기회를 제공하는 더 나은 미래로 이어질 수 있도록 체계적인 분석, 계획, 선제적 준비를 해야 함
- 특히 일자리 변화와 실직 위험, 일자리 질과 숙련도 등의 문제를 해결해야 하며, LLM의 대규모 배치를 통해 인력 전환을 효과적으로 이끌기 위한 비즈니스 전략 매트릭스가 필요함
○ 3개 주요 우려에 따른 비즈니스 전략
1) 일자리 변화 및 대체의 위험
- ① 사전 예방적으로 예측 후 기대치를 전달하고, ② 내부 고용 시장 설정 및 활용하며, ③ 인력의 민첩성을 향상시킴
2) 일자리 품질
- ① AI 및 LLM 애플리케이션의 포괄적 설계를 보장하고, ② LLM 구축을 위한 투명한 거버넌스 구조를 구현하며, ③ 직장 내 LLM 혜택에 대한 인식을 개선함
3) 학습 및 기술
- ① AI 관련 직무와 함께 광범위한 LLM 리터러시 프로그램을 배포하고, ② 기술 우선 접근 방식의 조직을 광범위하게 적용하며, ③ 직장 내 학습 기회를 제공함
- 대규모 언어 모델(LLMs)은 작업을 자동화 및 증강할 수 있기에 가까운 미래에 가장 많은 일자리에 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있음
○ 비즈니스 리더는 LLM 및 기타 기술 발전이 근로자에게 새로운 기회를 제공하는 더 나은 미래로 이어질 수 있도록 체계적인 분석, 계획, 선제적 준비를 해야 함
- 특히 일자리 변화와 실직 위험, 일자리 질과 숙련도 등의 문제를 해결해야 하며, LLM의 대규모 배치를 통해 인력 전환을 효과적으로 이끌기 위한 비즈니스 전략 매트릭스가 필요함
○ 3개 주요 우려에 따른 비즈니스 전략
1) 일자리 변화 및 대체의 위험
- ① 사전 예방적으로 예측 후 기대치를 전달하고, ② 내부 고용 시장 설정 및 활용하며, ③ 인력의 민첩성을 향상시킴
2) 일자리 품질
- ① AI 및 LLM 애플리케이션의 포괄적 설계를 보장하고, ② LLM 구축을 위한 투명한 거버넌스 구조를 구현하며, ③ 직장 내 LLM 혜택에 대한 인식을 개선함
3) 학습 및 기술
- ① AI 관련 직무와 함께 광범위한 LLM 리터러시 프로그램을 배포하고, ② 기술 우선 접근 방식의 조직을 광범위하게 적용하며, ③ 직장 내 학습 기회를 제공함
