신역국은 36Kr 산하 번역팀으로, 기술, 비즈니스, 직장, 생활 등 다양한 분야에 초점을 맞추어 해외의 새로운 기술, 관점, 트렌드를 소개하고 있습니다.
편집자 주: 기술적으로 볼 때 는 혁신적이지 않습니다. 사용된 기술은 새로운 것이 아닙니다. 역사상 가장 빠르게 성장한 인터넷 제품이 된 이유는 채팅 인터페이스 때문입니다. 혁명은 반드시 기술적 돌파구에서 시작되는 것은 아니며, 때로는 인식의 변화에서 비롯됩니다. 이 기사는 번역본입니다.
의 성공은 심지어 그 창조자들도 놀라게 했습니다. 이 기술 자체는 새로운 것이 아닙니다 - 단지 표현 방식이 달라졌을 뿐입니다. 자신이 쓴 최근 기사에서 Rhea Purohit는 기술적 능력이 아닌 심리적 요인이 혁신적인 기술의 광범위한 채택을 이끄는 핵심이라고 탐구했습니다. 그녀는 의 급부상을 Macintosh가 개인용 컴퓨터 보급에서 했던 역할과 비교하며, 인간 심리학에 대한 이해가 AI의 진정한 잠재력을 unleash하는 열쇠가 될 수 있음을 밝혔습니다.
——Kate Lee
약 2년 전인 2022년 11월 20일, 가 출시되었습니다.
출시 후 이 애플리케이션은 빠르게 인기를 얻었습니다.
전 세계가 흥분하고 두려워하며 심지어 의심하기도 했습니다.
하지만 초기 몇 개월 동안 OpenAI의 경영진들은 약간 혼란스러워했습니다.
왜일까요?
순수한 기술적 관점에서 볼 때, 는 혁신적인 기술 진보라고 볼 수 없습니다. 사실 그것은 새로운 것이 아닙니다. OpenAI의 GPT 모델은 2018년부터 존재했으며, 초기 는 GPT-3.5의 fine-tuning 버전이었고, 대부분의 기술은 출시 전부터 API를 통해 제공되고 있었습니다. 그럼에도 불구하고, 는 인터넷 역사상 가장 빠르게 성장한 애플리케이션 중 하나가 되었고, 출시 2개월 만에 월간 활성 사용자가 1억 명에 달할 것으로 추정됩니다.
OpenAI의 경영진들은 이에 대해 혼란스러워했습니다.
당시 OpenAI의 정렬 팀을 담당했던 Jan Leike는 출시 후 인터뷰에서 "이 모든 것을 어떻게 이해해야 할지 정말 알고 싶습니다 - 이런 바이러스 같은 확산을 어떻게 이끌어냈는지 말이죠... 근본적으로 모델 자체는 이전과 크게 다르지 않습니다."라고 말했습니다.
나중에 Leike 자신이 이 질문에 대한 답을 찾았습니다. "우리는 그것을 사람들이 더 편하게 사용할 수 있도록 만들었습니다. 대화 방식으로 사용자와 상호작용하고, 채팅 인터페이스를 통해 쉽게 접근할 수 있으며, 도움을 제공하려 합니다. 이것이 큰 진보라고 생각합니다. 사람들이 이를 인식했다고 봅니다."
가 인기를 끌게 된 이유는 익숙한 채팅 인터페이스를 통해 AI의 점점 커지는 잠재력을 포장했기 때문입니다. 새로운 기능을 만들어내지는 않았지만, 기존 기능을 다른 방식으로 제시했습니다. 는 우리와 AI의 관계를 재정의했습니다 - 기술 자체의 원초적인 힘이 아니라 대규모 언어 모델에 대한 우리의 사고방식의 변화가 혁신을 이끌었습니다.
AI 발전을 가로막는 기술적 장벽은 중요하지만, 우리가 이러한 기술을 채택하는 데 있어서의 심리적 장벽 또한 중요합니다. 만약 깊층적인 인간적 이유로 일반 사람들이 이를 사용하지 않기로 결정한다면, 아무리 최첨단 모델이라도 AI의 약속을 실현할 수 없을 것입니다. 이제 우리가 새로운 기술을 문화적으로 받아들이는 방식과 그것이 우리가 AI를 개발하고 사용하는 방식, 나아가 우리의 삶과 일에 어떤 영향을 미칠지 더 깊이 살펴보겠습니다.
역사는 반복되지 않지만 운율은 맞춘다
혁명은 때로는 인식의 변화에서 비롯됩니다. 이는 새로운 개념은 아닙니다 - 12년 전 옴니콤의 광고 거장 Rory Sutherland는 이와 유사한 견해를 표현했습니다. "다음 혁명은 기술 혁명이 아니라 심리적 혁명일 수 있습니다 - 사람들의 가치관, 행동 방식, 선택에 대한 더 나은 이해가 부유한 차량이나 새로운 전자 제품만큼이나 큰 경제적 가치를 창출할 수 있습니다."라고 말했습니다.
부유한 차량은 아직 나오지 않았지만, 우리가 매일 사용하는 기기들 중 많은 것들이 우리의 사고방식이 변화했기 때문에 등장했다는 것을 알 수 있습니다.
이 기사를 읽는 당신의 방식을 생각해 보세요.
당신이 스마트폰, 노트북, 이메일 또는 특정 웹사이트를 통해 이 기사를 읽고 있다면, 대부분 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 컴퓨터와 상호작용하고 있을 것입니다.
GUI는 버튼, 아이콘, 메뉴와 같은 직관적인 시각적 요소를 통해 컴퓨터와 상호작용하는 방식입니다. GUI가 등장하기 전에는 PC 사용이 까만 화면에 녹색 문자와 숫자를 입력하는 것을 의미했습니다. GUI와 마우스 클릭 기능은 개인용 컴퓨터 혁명을 이끌었습니다. 이 기술의 대중화에 기여한 것으로 알려진 컴퓨터가 바로 1984년에 출시된 Macintosh입니다.
하지만 GUI를 사용한 최초의 컴퓨터는 Macintosh가 아닙니다. 심지어 두 번째나 세 번째도 아닙니다(1981년 Xerox Star, 1983년 Apple Lisa가 그 앞서있습니다). Macintosh가 역사적으로 중요한 이유는 기술 사양 때문이 아닙니다. 이 기기의 특별함은 "사용자 친화적인" 컴퓨터라는 개념을 대중화했다는 데 있습니다. 이 개념은 Macintosh의 디자인에도 반영되어, 마치 대칭적인 "얼굴"처럼 보이게 했습니다.
디스크 드라이브가 오른쪽 아래에 배치되어 마치 긴 얼굴 같은 모습을 하고 있습니다.
Macintosh는 애플에 큰 수익을 가져다주지 않았습니다. 느리고, 호환성이 낮으며, 메모리도 너무 작았습니다. 하지만 그것은 개인용 컴퓨터 혁명을 이끌었습니다. 왜냐하면 "누구나 - 그리고 더 중요한 것은 누구나 실제로 원한다 - 컴퓨터를 사용할 수 있다"는 개념을 성공적으로 팔아넘겼기 때문입니다. Macintosh 이전에는 컴퓨터가 주로 백엔드에서 소수의 전문가만 사용하는 것으로 제한되었습니다. Macintosh는 이를 거실로 가져와 복잡하고 위협적인 것으로 여겨졌던 컴퓨터를 더 접근하기 쉽게 만들었습니다. 이것이 기존 기술에 대한 사람들의 인식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이것이 바로 AI의 다음 큰 돌파구가 알고리즘, 데이터 또는 컴퓨팅 능력과 관련되지 않고 당신, 즉 당신의 사고방식과 관련될 수 있는 이유입니다.
새로운 기술 채택의 진정한 동력은 무엇인가
새로운 대규모 언어 모델이 출시될 때마다 내 SNS 피드에는 해당 모델의 기술 능력 변화를 측정하는 게시물로 가득합니다. 인공지능이 인류의 존망에 어떤 영향을 미칠지에 대한 예측도 넘쳐납니다. 우리는 기술 발전만으로 진보를 평가하는 함정에 빠져 있으며, 다음 돌파구를 초조하게 기다리고 있습니다.
AI 모델은 시간이 지남에 따라 더 나아질 수 있습니다. 하지만 와 Macintosh의 사례에서 볼 수 있듯이, 혁신에서 영향력 있는 제품이 되기까지의 과정은 순탄치 않습니다. 우리의 사고방식이 특정 제품을 사용할지 여부를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.
새로운 기술 채택에 어떤 심리적 요인들이 영향을 미치는지 궁금했습니다. Perplexity에서 조사한 결과, 기술 수용 및 사용 통합 이론(UTAUT)이라는 답을 찾았습니다. 이 이론은 사람들이 업무와 생활에 새로운 기술을 어떻게 통합하는지에 대한 연구 결과를 종합한 것입니다. 이 이론은 2003년 버지니아 공대의 경영 교수인 Viswanath Venkatesh 박사가 포함된 연구팀에 의해 처음
성과 기대
OpenAI가 2024년 9월에 o-1 모델을 출시할 때, 해당 회사는 이 모델의 탁월한 추론 능력을 보여주는 일련의 동영상을 통해 이를 홍보했습니다. 이 동영상에서 해당 모델은 한국어 암호를 해독하고 유전학자가 경계성 질병을 연구하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 대규모 언어 모델이 광범위하게 활용될 수 있는 다기능 도구이기 때문에, 이러한 동영상은 사용자에게 이 기술의 실용성을 보여주었습니다. 이를 통해 OpenAI는 사용자의 성과 기대에 영향을 미쳤습니다.
성과 기대는 사용자가 새로운 기술이 자신에게 얼마나 유용할 것이라고 생각하는지에 대한 견해입니다. 전문적인 환경에서 이는 일반적으로 사용자 효율성 향상으로 나타나며, 이는 외재적 동기의 척도가 됩니다 - 즉, 내부적 만족이나 즐거움이 아닌 외부적 보상이나 압력에 의해 동기부여되는 행동입니다.
노력 기대
AI가 주류에서 성공한 것과 암호화폐가 널리 보급되지 않은 것 사이의 차이를 생각해 보세요. 한 Reddit 사용자는 암호화폐가 "복잡하고 번거로우며 손실을 피하려면 많은 전문 지식이 필요하다"고 지적했습니다. 반면에 대규모 언어 모델의 대화형 인터페이스는 AI 사용이 쉽게 만들어 이 기술이 빠르게 인기를 얻었습니다. 이는 사용자의 노력 기대에 긍정적인 영향을 미쳤습니다.
노력 기대는 사용자가 제품 사용의 용이성에 대해 갖는 인식을 의미합니다. 이 변수는 초기 사용 시 특히 중요하며, 시간이 지나고 지속적으로 사용하면서 점차 약해집니다.
사회적 영향
모든 대규모 언어 모델은 사용자의 질문에 답변할 수 있지만, Perplexity는 사용자의 호기심을 지속시키는 것을 목표로 합니다. 그 CEO는 X에서 추상적이고 깊이 있는 이미지를 자주 게시하며, Perplexity의 주변 제품(후드티와 모자)은 미니멀한 디자인을, 웹사이트는 세심하게 선택된 Sans Serif 글꼴을 사용하여 이러한 분위기를 전달합니다. 이 회사는 호기심 자극을 중심으로 자신의 브랜드를 구축했습니다.
Perplexity의 브랜드 경험 디자이너 Phi Hoang은 이 회사 브랜드의 기원을 설명했는데, 그는 최종 사용자가 AI 모델의 세부 사항에 관심이 없기 때문에 정보 전달 시 이를 피한다고 말했습니다. UTAUT 관점에서 볼 때, Perplexity는 사회적 영향 차원에서 높은 점수를 받아 충성도 높은 소수의 고급 사용자 층을 확보했습니다.
사회적 영향은 사용자가 다른 사람들, 특히 존경하는 사람들이 새로운 기술 사용에 대해 갖는 인식이라고 생각하는 것을 의미합니다. 어떤 의미에서는 사용자가 그것을 "멋있다"고 생각하는지 여부입니다.
편의 조건
당신이 공동 창업자와 함께 카페에 앉아 AI 코드 편집기 Cursor로 코드를 작성하고 있다고 상상해 보세요. 그런데 갑자기 이 앱이 충돌했습니다. 당신은 좌절감을 표현하다가 누군가가 와서 도와주어 문제를 해결했습니다. 나중에 알고 보니 그 사람이 Cursor의 공동 창업자였습니다.
이 수준의 고객 서비스를 일반화하기는 어려울 수 있지만, Cursor는 편의 조건 변수에서 높은 점수를 받았을 것입니다.
편의 조건은 사용자가 제품 사용에 대한 우려를 표현할 수 있는 플랫폼과 도움을 받을 수 있는 자원이 있다고 인정하는 정도를 의미합니다.
새로운 기술 진보 관점
지난 2년 동안 Jan Leike는 OpenAI를 떠나 Anthropic에서 일하기 시작했습니다. 그는 이제 LLM의 성공에 더 이상 혼란스러워하지 않을 것 같습니다. UTAUT 프레임워크는 ChatGPT가 바이러스 같은 성공을 거둘 수 있었던 이유에 대한 Leike의 의문을 해결할 수 있으며, 학계에서도 이 이론이 AI 도구 채택에 어떻게 적용될 수 있는지, 그리고 개인의 자율 지능 시스템에 대한 신뢰 수준과 AI 리스크에 대한 태도와 같은 새로운 변수를 추가할 수 있는지에 대한 초기 연구를 발표했습니다.
나는 또한 이 이론의 핵심이 AI의 새로운 사용자 상호작용 기능에 적용되는 것을 보았습니다. 예를 들어 Claude의 "컴퓨터 사용" 기능은 모델이 웹 탐색, 파일 생성 및 편집, 코드 실행 등의 작업을 수행할 수 있게 하여 도구 사용에 대한 노력 기대와 부합합니다. ChatGPT의 "Canvas" 기능은 사용자가 채팅 인터페이스에 국한되지 않고 협업 작업 공간에서 AI를 사용할 수 있게 하여 성과 기대에 긍정적인 영향을 미칩니다.
기술 한계를 뛰어넘기 위해 선두 AI 기업들이 노력하는 동안, 우리 개발자, 리더, 학습자로서도 사용자 채택을 촉진하거나 억제하는 심리적 요인을 이해함으로써 다음 AI 돌파구를 만들어낼 수 있습니다. AI의 미래는 단순히 더 나은 알고리즘, 데이터 또는 컴퓨팅 능력에 있는 것이 아니라 기술과의 더 나은 관계에 있습니다.
번역자: boxi.
