AI 챗봇은 결국 동료가 된다

AI 챗봇은 결국 동료가 된다

타임 스탬프 : 27 년 2023 월 5 일 오전 02:XNUMX
AI 챗봇은 결국 동료가 될 것입니다. PlatoBlockchain Data Intelligence. 수직 검색. 일체 포함.

Comment 대규모 언어 모델은 화면에 합성 콘텐츠를 생성하는 AI 챗봇에서 컴퓨터에서 작업을 수행할 수 있는 가상 에이전트로 발전할 것입니다.

AI는 질문에 답하거나 애니메이션 스티커를 만드는 대신 곧 지침을 따르고 작업 실행을 도울 수 있게 될 것입니다. AI 에이전트 스타트업의 새로운 물결은 작업을 자동화할 수 있는 제품을 구축하고 있습니다.

Lindy와 같은 일부 기업은 CEO Flo Crivello가 사람들의 시간을 잡아먹는 지루한 행정 업무를 모두 수행할 것으로 예상하는 차세대 개인 비서를 구축하고 있습니다. “사람들은 항상 로봇이 사람들의 일자리를 훔쳐가고 있다고 걱정합니다. 로봇의 일자리를 훔친 사람들인 것 같다”고 말했다. 말했다 XNUMX월 샌프란시스코에서 열린 AI 엔지니어 서밋에서 프레젠테이션 중.

앞으로는 회의 시간과 날짜를 정하기 위해 다른 사람과 캘린더와 메시지를 주고받을 필요 없이 Lindy의 상담원이 캘린더와 이메일 앱에 연결하여 자동으로 여유 시간을 찾을 수 있습니다. 그리고 만나자고 요청하는 이메일을 써서 보내세요. 이상적으로는 Zoom 링크나 Google 지도 경로를 장소에 추가할 수도 있습니다.

사용자는 수행할 작업을 설명하여 Lindy 챗봇과 통신합니다. 그 뒤에서 LLM 시스템은 특정 작업을 실행하는 데 필요한 관련 API를 호출하는 소프트웨어에 지침을 라우팅합니다. Crivello는 Lindy가 Google Drive와 같은 파일 시스템, HubSpot과 같은 영업 및 마케팅 플랫폼, LinkedIn과 같은 사이트를 지원하는 다양한 API에 연결할 수 있다고 말했습니다.

Adept와 같은 다른 스타트업은 에이전트에게 키보드와 마우스 동작을 수행하도록 가르치는 데 중점을 두고 있습니다. 에이전트가 텍스트 상자나 검색 버튼과 같은 것을 인식할 수 있도록 사용자 인터페이스나 웹 브라우저의 시각적 요소에 대한 모델을 교육합니다. 특정 소프트웨어에서 작업을 수행하는 사람들의 화면을 녹화하는 비디오를 통해 훈련함으로써 정확히 무엇을 입력해야 하는지, 정보를 복사하여 Excel 스프레드시트에 붙여넣는 등의 작업을 수행하려면 어디를 클릭해야 하는지 학습할 수 있습니다.

In 시민, 회사는 예를 들어 청구서에서 데이터를 추출하여 자동으로 양식을 작성하여 비용을 기록하는 에이전트를 보여주었습니다. “저희 Northstar는 모든 지식 근로자를 위한 AI 팀원을 만들려고 노력하고 있다는 것입니다. 우리는 지금 XNUMX단계를 진행하고 있습니다. 이전에 이미 해봤던 지루한 일을 어떻게 처리할지 Adept에게 묻는 것입니다.”라고 CEO David Luan은 말했습니다. 등록.

Adept의 소프트웨어는 이미지와 텍스트를 입력으로 받아들이고 텍스트와 동작을 출력으로 반환합니다. 그러나 까다로운 부분은 이를 신뢰할 수 있게 만드는 것입니다. 에이전트는 특정 작업을 보다 일관되게 수행하는 방법을 알려주는 올바른 종류의 데이터를 바탕으로 미세 조정되어야 합니다. 키보드 및 마우스 동작을 자동화하는 작업은 LLM을 API에 연결하는 것보다 더 어렵습니다.

Crivello에 따르면 각 방법에는 장단점이 있습니다. “API는 더 안정적이지만 원하는 모든 것을 할 수는 없습니다.”라고 그는 말했습니다. API를 통해 모든 소프트웨어에 액세스할 수 있는 것은 아니므로 때로는 상담원이 그래픽 사용자 인터페이스와 직접 상호 작용하는 방법을 배우는 것이 더 나을 때도 있습니다. “UI의 장점은 모든 것을 할 수 있지만 형식을 자동화하는 것이 훨씬 어렵다는 것입니다. 훨씬 더 부서지기 쉽다”고 덧붙였다.

AI 동료와 협력하기

인간과 함께 일하는 AI 부조종사 아이디어는 이미 주류로 자리잡고 있습니다. Microsoft는 여러 AI 기반 Office 365 도구를 하나의 구독으로 패키지화하여 이름을 붙였습니다. Microsoft 365용 Copilot, Google은 Workspace 앱 전반에 걸쳐 유사한 기능을 제공하고 있습니다. 듀엣 AI.

시간이 지남에 따라 이러한 도구는 더욱 강력해지고 다양한 유형의 소프트웨어와 통합되어 보고서 분석 및 이메일 초안 작성 이상의 작업을 수행하게 될 것입니다.

연구원과 분석가들은 AI 업무 동반자가 인력과 경제에 미칠 영향을 예측하기 시작했습니다. 고용주는 AI가 직원의 생산성을 높여준다는 약속에 이끌립니다. 즉, 직원이 목표를 더 빨리 달성하고 목표를 달성할 수 있다는 뜻입니다.

지루한 작업자

Forrester의 XNUMX월 보고서는 다음과 같습니다. 그는 Reg 는 지금부터 XNUMX~XNUMX년이라는 단기적으로 AWA(자율 업무 보조원)가 인간이 수행하는 데 몇 분도 걸리지 않는 쉬운 작업을 자동화할 수 있을 것으로 예측합니다.

“검증 가능한 생산성 수익을 배포하고 제공하는 것은 간단하지만 배우지 않고 맥락이 없으며 미리 결정된 패턴을 따르지 않습니다. 무인 봇은 인간이 하던 주소 업데이트를 수행할 수 있지만 작업 패턴은 거의 변하지 않았습니다.”라고 보고서는 말했습니다. 

XNUMX세대 에이전트는 지식 근로자가 업무에서 수행하는 작업에 큰 영향을 미치지 않지만 일부 작업을 수행하는 방식을 변경하기 시작할 것입니다. 보고서의 공동 저자이자 Forrester의 수석 분석가인 Craig Le Clair에 따르면, 손쉬운 고된 작업 중 일부는 기계에 오프로드될 것이라고 합니다.

“단기적으로 AWA는 회계, 급여 기능 또는 고객 셀프 서비스와 같은 간단한 자동화를 다루고 있습니다.”라고 그는 말했습니다. “단기 AWA와 미래 AWA의 주요 차이점은 소프트웨어로 수행할 수 있고 잔존 가치나 프로세스 변경이 거의 발생하지 않는 지루하고 반복 가능하며 가치가 낮은 작업에 중점을 둔다는 것입니다. 주로 저임금 인적 시간을 추출하여 비용을 최소화합니다.”

향후 XNUMX~XNUMX년 내에 출시될 것으로 예상되는 차세대 워크봇은 더욱 스마트해지며 영업 파이프라인 설정, 잠재 리드 생성, 고객 전환 등 여러 단계가 포함된 보다 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 보다 기술적인 환경에서는 숫자를 계산하고 데이터 분석을 수행하기 위해 코드를 푸시하기 시작할 수 있다고 보고서는 말했습니다. 앞으로 이러한 에이전트는 다른 AI 도구를 사용하여 작업을 완료하는 데 도움을 주기 시작할 것입니다.

Le Clair는 “후기 AWA는 인간과 자동화 사이의 관계를 극적으로 변화시키고 새로운 작업 방식을 제공합니다.”라고 말했습니다. “AWA는 의사결정, 신체적 민첩성, 대화와 같은 더 높은 수준의 기능을 제공합니다. 자동화는 보다 인간과 유사한 특성을 가지며 목표를 이해하고 막히지 않고 작업을 완료할 수 있습니다. 이런 의미에서 그들은 완전한 동료가 됩니다. 예를 들어 AWA는 [생성 AI]에 문의하여 작업 흐름 변화를 처리하고, 필요한 경우 인간이나 시스템에 문의하고, 완전히 새로운 작업 방식을 제시하는 고급 인간 특성을 시뮬레이션할 수 있습니다.”

가장 인기 있는 상용 LLM은 이미 이러한 초기 기능 중 일부를 채택하기 시작했습니다. 이제 사용자는 Anthropic의 Claude 봇을 사용할 수 있습니다. Google 스프레드 시트OpenAI는 GPT를 API에 연결하여 맞춤형 챗봇이 작업을 수행하도록 가르치는 아이디어를 도입했습니다.

"플러그인과 마찬가지로 작업을 통해 GPT는 외부 데이터를 통합하거나 실제 세계와 상호 작용할 수 있습니다." OpenAI 라고. “GPT를 데이터베이스에 연결하거나, 이메일에 연결하거나, 쇼핑 도우미로 활용하세요. 예를 들어 여행 목록 데이터베이스를 통합하거나 사용자의 이메일 받은 편지함을 연결하거나 전자 상거래 주문을 촉진할 수 있습니다."

Anthropic은 최신 LLM을 발표하면서 "도구 사용"이라는 개념을 도입했습니다. 클라우디아 2.1, 간단한 앱과 API에 연결하여 연산을 위해 계산기를 참조하는 등의 작업을 수행할 수도 있습니다.

"대중의 요구에 따라 Claude가 사용자의 기존 프로세스, 제품 및 API와 통합할 수 있는 새로운 베타 기능인 도구 사용도 추가했습니다." 설명. “Claude는 이제 개발자가 정의한 기능이나 API를 조정하고, 웹 소스를 검색하고, 개인 지식 기반에서 정보를 검색할 수 있습니다. 사용자는 Claude가 요청을 사용하고 지정할 수 있는 도구 세트를 정의할 수 있습니다. 그런 다음 모델은 작업을 달성하고 이를 대신하여 작업을 실행하는 데 어떤 도구가 필요한지 결정합니다.”

우리는 일을 덜 할 것인가, 아니면 더 많이 할 것인가?

AI는 생산성을 높일 수 있지만 단기적으로는 대부분의 일자리를 대체할 만큼 기술이 좋지 않습니다. Adept의 Luan은 이것이 직원들이 더 많은 지능과 대인 관계 기술이 필요한 일에 집중하게 될 것이라고 믿습니다.

“우리는 이러한 모델이 할 수 없는 더 높은 수준의 추론 작업에 더 많은 시간을 할애할 것이라고 생각합니다. 고객과 더 많은 시간을 보내는 것과 같이 실제 인간의 판단과 직접적인 접촉 포인트가 필요한 것”이라고 그는 말했습니다.

Le Clair는 에이전트가 산업에 다르게 영향을 미칠 것이라고 말하면서 이에 동의했습니다. 실무 간호사는 의사 결정 지원을 위해 AI의 도움을 받아 더 많은 진료 책임을 맡을 수 있으며, 법무사는 변호사 시험에 합격한 대리인의 지원을 받아 더 많은 고객 관계 및 조언 지원을 담당하고 면허가 있는 변호사보다 저렴한 비용으로 법률 서비스를 제공할 것이라고 말했습니다. .

AI가 지속적으로 개선되면서 미래에는 일부 일자리가 사라지고 새로운 일자리가 창출될 것입니다.

“안타깝게도 전체 중간 일자리 수는 감소할 것이며, 많은 사람들이 인간의 민첩성이 여전히 중요한 일선 서비스 근로자 부문으로 이동하게 될 것입니다.”라고 Le Clair는 말했습니다. “디지털 엘리트는 연구, 프로그래밍, 일부 창의적인 작업을 수행하는 AWA로 인해 피해를 입을 것이며, 라이프스타일을 유지하기 위해 인간의 기술과 네트워크에 의존해야 할 것입니다.”

어떤 사람들은 이것이 인간이 일을 덜 하고 취미와 관심 분야를 추구할 수 있다는 것을 의미한다고 믿는 반면, 소프트웨어의 도움을 받는 근로자는 더 많은 생산을 하도록 강요받을 것이라는 보다 비관적인 생각은 있습니다.

르 클레르는 첫 번째 캠프에 있습니다. “이로 인해 더 많은 업무가 AWA로 이전되고 전반적인 고용 수준이 감소할 것입니다. 우리는 대안적인 비전통적 업무 방식의 인구가 증가하면서 XNUMX년 안에 주 XNUMX일 근무를 보게 될 것입니다.”라고 그는 말했습니다.

그가 옳기를 바라며, 우리 인간은 좀 더 자유로울 수 있습니다. 역사를 통틀어 산업 혁명을 주도하는 기술적 혁신은 일의 성격을 변화시켰지만 완전히 없애지는 못했습니다. ®

타임 스탬프 :

더보기 등록