The AI Revolution Is Already Losing Steam

AI 혁신이 둔화되었다. OpenAI의 ChatGPT와 Google의 Gemini 같은 대형 언어 모델은 더 많은 데이터를 투입해 성능이 향상되었으나, 이제 추가할 데이터가 부족해 발전에 한계를 겪고 있다. AI 기술이 상업화되면서 성능 개선보다 비용 절감이 더 중요한 문제가 되었고, AI 스타트업들은 자금 부족으로 대기업과 경쟁하기 어려운 상황에 처했다. AI 운영 비용이 막대하여 수익성에 큰 영향을 미쳤으며, 예를 들어 Google은 AI로 생성된 검색 결과를 제공하는 데 드는 비용이 커서 이익률이 감소할 수 있다. 많은 기업들이 AI 도구를 사용하고 있지만, 실제 업무에 필수적으로 사용하는 경우는 적고 유료 사용 비율도 낮아 AI 기술의 실제 업무 활용도가 낮음을 시사했다. 기사 중 생산성에 관한 한 부분.

AI가 생산성 증대 도구로 광고된 것만큼 생산성을 높이지 않는다는 증거도 있다. 예를 들어, University of Pennsylvania의 Wharton School 경영학 교수인 Peter Cappelli는 이러한 시스템이 일부 사람들이 업무를 수행하는 데 도움을 줄 수는 있지만 실제로 그들을 대체할 수는 없다고 말한다. 이는 AI가 급여를 절감하는 데 도움이 되지 않음을 의미한다. 그는 자율주행 트럭이 천천히 도입된 이유 중 하나는 트럭 운전이 트럭 운전사의 업무의 일부일 뿐이라는 점을 예로 들었다.