‘설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)’이라는 개념이 등장했어요. 사용자는 AI가 추론하거나 예측한 결과가 어떤 근거로 도출되었는지 이해할 수 있어야 AI를 믿고 쓸 수 있어요. 예를 들어, 의료 AI가 어떤 환자가 암일 가능성이 높다고 진단했을 때, 어떤 이유로 그렇게 판단했는지 설명할 수 있어야 의사도, 환자도 그 판단이 옳다고 수긍할 수 있어요. 또 판단의 책임 소재를 규명하기 위해서도 필요해요. 금융, 법률, 의료 등 중요한 분야에서는 판단의 책임을 명확히 하기 위한 근거로 쓰일 수 있어요. 그리고 AI가 잘못된 데이터로 인해 편향된 판단을 하고 있지는 않은지 점검하기 위해서도 필요하지요.

요즘 혼자서 기획부터 촬영, 편집, 업로드까지 모든 과정을 책임지는 영상 크리에이터들이 있어요. 예전에는 영상을 단순히 편집하는 용도로 AI를 활용했다면, 요즘은 아이디어 발상, 스크립트 작성, 영상 제작, 편집, 썸네일 디자인, 콘텐츠 분석 등 거의 모든 제작 과정을 도와주는 수준까지 발전했습니다. 무엇보다 AI는 아이디어를 구상하는 데 큰 도움을 준다고 해요. 예를 들어 ‘요즘 유행하는 콘텐츠는 뭐지?’, ‘10대에게 인기 있는 주제는?’ 같은 질문을 던지면, AI가 검색 데이터를 분석해 트렌드를 정리해 주고, 영상 주제를 추천해 주는 거예요. 최근에는 GPT 같은 언어 생성 AI를 이용해 영상 스크립트를 자동으로 작성하거나, 자막 대사를 미리 짜는 크리에이터도 많습니다.

지금은 생성형 AI 자체가 사업의 중심이 되고, 비즈니스의 핵심 전략이 되는 시점이에요. 예전에는 기업이나 기관에서 AI로 어떤 모델을 만들어 달라고 요청하면 그것을 구현하는 역할이었어요. 그런데 이제는 AI 전문가가 오히려 아이템을 제안하고, 투자받고, 설득하는 역할까지 하게 되었어요.

생성형 AI 전문가가 되기 위해서는 현재 나와 있는 다양한 생성형 AI 서비스들을 마음껏 써 보는 게 제일 중요하다고 생각해요. 쓰면서 생성형 AI의 장단점을 직접 느껴보고, 서비스마다 어떤 차이점이 있는지, 불편한 점은 무엇이고 좋은 점은 무엇인지 직접 느끼고 깨닫는 과정이 가장 중요합니다. 이렇게 먼저 흥미를 느끼고 나서 내가 생성형 AI로 무엇을 하고 싶은지, 무엇을 할 수 있는지, 내가 만드는 생성형 AI가 세상에 어떤 긍정적인 영향을 줄 수 있는지 상상하는 거예요. 그러면 답이 더 명확히 보일 거예요. 세상을 변화시키려면 기술만으로 되는 게 아니거든요.

-『혁신적인 기술로 미래를 설계하는 생성형 AI 전문가』 본문 중에서