인공지능(AI)에 대한 공개 토론은 종종 극단에 치우칩니다: 완전한 자동화에 대한 열광 또는 전문가 대체에 대한 두려움. 진정한 긴급성은 그러나 인간 감독에 있다. 확률에 기반한 AI 모델은 본질적인 오차 범위를 가지고 있지만, 금융에서 건강에 이르기까지 중요한 맥락에서 점점 더 많이 사용되고 있으며 적절한 선별 작업이 이루어지지 않고 있습니다. 이 관행은 단순히 위험한 것이 아니라 기술적으로 잘못된 것입니다. 엄격한 검증 없이 인공지능에 대한 맹목적인 신뢰는 윤리적, 법적, 운영적 영향을 미치는 심각한 실패로 이어질 수 있습니다. 인간 감독은 액세서리가 아니라 책임 있고 지속 가능한 기술 사용의 기반입니다.
인공지능의 한계는 실용적인 응용에서 분명하게 드러납니다. 스탠포드 대학교와 GitHub Copilot(2023)의 연구에 따르면, 인공지능이 생성한 코드의 45%가 취약점을 갖거나 개발 모범 사례를 위반하는 것으로 나타났습니다. 인공지능이 작동하는 것처럼 보여도 문제는 계속됩니다: 해결책이 안전하지 않을 수 있고, 규제 표준을 준수하지 않을 수 있으며, 비즈니스 목표와 일치하지 않을 수 있습니다. 엄격한 테스트와 지속적인 검증 없이는 어떤 답변도 단지 추측에 불과합니다.
인공지능의 무오류성에 대한 믿음은 상업적 연설과 비현실적인 기대에 의해 형성되지만, 기술은 인간이 그 출력을 해석하고 조정하며 수정하는 데 의존한다는 근본적인 진실을 무시한다. 규제된 분야인 법률 분야에서는 감독 부재가 자동화된 결정에 대한 투명성을 요구하는 일반 데이터 보호법(LGPD)과 같은 법률을 위반할 수 있습니다. 맥킨지(2023)의 보고서에 따르면, 소수의 기업만이 GenAI의 광범위한 사용에 완전히 대비하고 있거나, 더 정확히 말하면 이러한 도구들이 비즈니스에 가져올 수 있는 위험에 대비하고 있는 것으로 보입니다. 설문에 응한 사람들 중 인공지능 도입을 보고한 사람의 21%만이 조직이 팀이 이러한 도구를 사용하는 데 지침을 가지고 있다고 답변했습니다. 보건 분야에서 세계보건기구(WHO, 2023)는 인간의 감독 없이 작동하는 인공지능 시스템이 잘못된 지침을 생성하거나, 개인 데이터 유출 또는 허위 정보를 퍼뜨릴 수 있다고 경고합니다.
감독은 그러나 상당한 도전에 직면해 있습니다.인공지능이 결코 실패하지 않는다는 믿음은 상업적 담론과 비현실적인 기대에 의해 형성된 왜곡을 반영하며, 전문가 부족도 중요한 문제입니다. 최근 브라질의 컨설팅 회사 Bain & Company의 연구에 따르면, 39%의 경영진이 내부 전문성 부족을 생성형 AI 구현을 가속화하는 데 가장 큰 장애물로 꼽았으며, 이는 데이터 보안에 대한 우려를 넘어선 수치입니다.
기술의 발전을 부인하는 것이 아니라, 그것이 여전히 해석하고 조정하며 필요할 때 수정할 수 있는 능력을 가진 전문가들에게 의존하고 있으며 앞으로도 계속 의존할 것임을 인정하는 것이다. 특히 금융, 법률 또는 의료와 같은 규제 또는 고위험 부문에서는 기술적 및 윤리적 감독의 부재가 심각한 법적 및 운영상의 결과를 초래할 수 있습니다. 브라스콤의 연구는 이러한 부족을 보여줍니다. 브라질은 매년 5만3천 명의 IT 전문가만 양성하는 반면, 2021년부터 2025년까지 총 79만7천 명의 인재가 필요할 것입니다.
글로벌 이니셔티브는 개선을 위한 길을 제시합니다. 유엔의 인공지능 윤리적 사용 방법론은 설계부터 운영까지 시스템의 전체 수명 주기 동안 인간의 감독을 권장합니다. 세일즈포스와 같은 회사들은 이를 실천에 옮기고 있습니다: 그들의 Einstein 플랫폼은 윤리 위원회를 통해 알고리즘을 감시합니다. 이 접근법은 감독이 단순히 기술적인 것뿐만 아니라 전략적임을 보여주며, 투명성, 책임감, 역량 강화에 대한 투자를 요구합니다.
AI는 산업을 변화시키는 힘이 있지만, 인간의 감독 없이는 윤리적, 법적, 운영적 위험으로 인해 그 잠재력이 가려집니다. 금융 사기 및 의료 실수와 같은 사례는 맹목적인 기술 신뢰가 지속 가능하지 않음을 보여주며, 세일즈포스와 같은 예는 강력한 거버넌스가 이익을 극대화하고 실패를 최소화할 수 있음을 증명합니다. 2025년에는 인공지능에 대한 논의가 책임 있는 혁신의 기둥으로서 감독을 우선시해야 하며, 비용, 인재 부족, 문화적 저항과 같은 도전 과제에 직면하게 될 것이다. 리더, 기업 및 규제 기관은 인공지능의 힘과 인간의 감수성을 결합한 시스템을 구축할 책임이 있으며, 기술이 문제를 악화시키지 않고 발전을 증진하도록 보장해야 합니다. 인공지능의 미래는 맹목적인 자동화가 아니라 지능적인 협력에 있으며, 그것을 명확성, 윤리성, 헌신으로 형성하는 것은 우리에게 달려 있습니다.
