2023년 AI 위험 완화를 위한 마케터 가이드
게시 됨: 2023-08-15지난 몇 달 동안 ChatGPT는 2022년 12월(CBS)에 공개된 후 불과 한 달 만에 약 5,700만 명의 활성 사용자를 확보하면서 디지털 세계를 폭풍으로 몰아넣었습니다. 인공 지능 기술이 여기에 있다고 말하는 것이 안전합니다. 데이터 분석 및 고객 서비스에서 번역 및 사기 탐지에 이르기까지 산업 및 기능 전반의 비즈니스 리더는 AI 도구를 배포하여 프로세스 효율성, 의사 결정, 인재 관리 및 마케팅 개선에서 유망한 결과를 얻을 수 있다는 점에 흥미를 느끼고 있습니다. 얼리어답터.
제너레이티브 AI에 대한 많은 장점이 있지만, 이 "백인 오바마" 헤드샷을 생성한 제대로 훈련되지 않은 AI의 예와 같이 기술에 내재된 편향과 정확성에 대한 우려가 충분히 입증되었습니다. 이러한 이유로 모든 수준의 경영진은 기술 사용에 능숙해지고 각 회사의 편의와 요구 사항에 맞는 방식으로 작동하도록 보호책을 설정해야 합니다. 이를 통해 기업은 AI 기술에 대한 의견이 여전히 엇갈린 상황에서 대중과의 회사 신뢰를 보호하면서 비즈니스 목표를 달성하기 위해 생성 AI를 사용할 수 있습니다.
마케팅에서 AI의 복잡성 탐색
제너레이티브 AI에 대한 다양한 응용 프로그램이 있지만 마케팅은 아마도 가장 큰 위험에 취약하면서도 가장 많이 진출한 영역 중 하나일 것입니다.
긍정적인 측면에서 제너레이티브 AI는 캠페인 효과를 최적화하기 위해 특정 대상을 타겟팅하는 데 크게 의존하는 마케터에게 매우 유용할 수 있습니다. 제너레이티브 AI 모델은 개인화된 콘텐츠를 생성하고 인구 통계, 관심사 및 행동을 기반으로 개인을 대상으로 할 수 있습니다. 그러나 마케팅 담당자가 주의해야 할 점은 편향된 모델이 차별적 타겟팅을 영속화하거나 고정관념을 강화하여 특정 그룹을 배제하거나 부당한 대우를 받을 수 있다는 것입니다. 타겟팅의 공정성과 정확성을 보장하는 것은 효과적이고 윤리적인 마케팅 관행을 보호하는 데 매우 중요합니다.
제너레이티브 AI가 마케팅에 도움이 될 수 있는 또 다른 영역은 고객 경험 및 참여 분야입니다. Generative AI는 개인화된 콘텐츠, 챗봇 및 가상 도우미를 생성하여 고객 경험을 향상하고 그 어느 때보다 빠르고 효과적으로 이를 수행하고 있습니다. 그러나 이러한 AI 시스템이 인종적으로 고정된 가상 에이전트나 편향되고 부정확한 응답을 생성하면 사용자 만족도와 참여에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 고객은 오해, 허위 진술 또는 차별을 느낄 수 있으므로 거래량이 줄어들고 브랜드 충성도가 낮아질 수 있습니다. 따라서 AI가 생성한 정확하고 편견 없는 상호 작용을 제공하는 것은 긍정적인 고객 경험을 촉진하는 데 중요합니다.
생성 AI가 기존 광고 및 소비자 보호법에 속할 수 있기 때문에 규제 준수 및 법적 고려 사항에 대한 새로운 문제도 있습니다. AI 기술을 둘러싼 법적 환경은 여전히 형성되고 있습니다. 편향과 부정확성을 나타내는 도구는 상당한 평판 손상뿐만 아니라 법적 및 재정적 처벌에 노출될 가능성이 있습니다.
마케팅 임원은 긍정적인 브랜드 이미지를 만들고 유지하고 고객 신뢰를 얻기 위해 끊임없는 노력을 기울입니다. 이는 쉬운 일이 아니며 상당한 시간과 투자가 필요합니다. 따라서 생성 AI 영역에 뛰어들 때 이 기술의 장점과 함정을 모두 파악하고 책임감 있게 사용하는 방법을 배우는 것이 중요합니다. 제너레이티브 AI와 관련된 이점과 위험을 완전히 인식하면 정보에 입각한 결정을 내리고 브랜드 무결성을 보호할 수 있습니다.
해결책은 무엇입니까?
그렇다면 마케터와 기타 비즈니스 사용자가 제너레이티브 AI의 이점을 얻고 위험을 줄이는 데 도움이 되는 것은 무엇입니까? 모든 수준에서 생성 AI에 관여하는 데이터 과학자들은 도구에 내장된 분류자와 필터가 훈련되는 데이터 종류를 개선하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 그 작업과 다음 방법은 제너레이티브 AI 기술의 영향을 강화하고 위험을 줄이는 유망한 솔루션을 제공합니다.
- 데이터세트 선별 및 다양성: 보다 다양하고 대표적인 교육 데이터세트를 선별하면 편향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 더 넓은 범위의 관점을 포함하고 균형 잡힌 데이터를 보장하기 위한 노력이 진행 중입니다. 연구자들은 훈련 데이터의 편향을 식별하고 완화하는 기술을 개발하고 있습니다.
- 알고리즘 개선: 연구자들은 편향을 완화하고 정확도를 향상시키기 위해 미세 조정, 전이 학습 및 적대적 훈련 알고리즘을 탐색하고 있습니다. 지속적인 알고리즘 개선 및 모델 아키텍처는 보다 정확하고 공정한 생성 AI 시스템에 기여할 수 있습니다.
- 세대 이후 검증 및 사실 확인: 생성 AI 출력의 정확성을 평가하기 위한 기술이 개발되고 있습니다. 외부 지식 소스를 통합하고, 자연어 처리를 활용하고, 도메인 전문가와 협력하면 생성된 콘텐츠의 사실적 정확성을 확인하여 부정확성을 식별하고 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 해석 가능성 및 설명 가능성: 생성 AI 모델을 보다 해석 가능하고 설명 가능하게 만들면 편향과 부정확성을 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 모델의 내부 작동을 이해하면 이해 관계자가 편향 관련 문제를 감지하고 해결하는 데 도움이 됩니다.
- 윤리적 지침 및 규정: 윤리적 지침 및 규정의 필요성을 인식하고 정부, 조직 및 산업 단체는 책임 있는 AI 관행을 촉진하기 위한 프레임워크 및 정책에 대해 노력하고 있습니다. 이러한 조치는 윤리적 관행의 채택을 장려하고 개발자가 편견과 부정확성에 대해 책임을 지도록 합니다.
생성 AI가 계속 발전함에 따라 비즈니스 사용자, 특히 마케터는 기술의 기능을 이해하고 잠재적인 도구가 허용 가능한 범위의 데이터 세트에 대해 훈련되었는지 부지런히 판단해야 합니다. 윤리, 다양성 및 언어학 분야 전문가와의 지속적인 감독 및 협력은 채택 또는 광범위한 사용 단계에서 조기에 해결해야 하는 잠재적인 문제에 대한 인식을 높이는 데 도움이 될 것입니다.
결론
언젠가는 제너레이티브 AI 기술이 검색엔진, 휴대폰처럼 일상생활에 널리 보급되는 날이 올 것이다. 이 기술은 매우 유망하고 우리는 아직 그 잠재력을 완전히 파악하지 못했지만 아직은 초기 단계에 있으며 불완전함과 개선이 필요한 성장통이 있습니다.
다양한 데이터 세트를 큐레이팅하고, 알고리즘을 개선하고, 출력을 확인하고, 해석 가능성을 높이고, 책임 있는 관행을 구현함으로써 제너레이티브 AI의 편향 및 부정확 가능성을 최소화할 수 있습니다. 그러나 이 문제는 복잡하고 지속적이며 여러 분야에 걸쳐 연구자, 개발자, 정책 입안자 및 이해 관계자의 지속적인 노력이 필요하다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 공정하고 정확하며 포괄적인 제너레이티브 AI 시스템의 책임감 있는 개발 및 배포를 보장하려면 투명하고 책임 있는 관행이 필수적입니다.