인공 지능이 수동 콘텐츠 생성을 대체할까요?

자동화가 일부 직무 역할을 위협하지 않는 산업은 거의 없습니다. 꽤 무서운 생각 이죠? 글쎄, 아직 당황하지 마십시오.

McKinsey Quarterly는“자동화는 향후 10 년 동안 거의 모든 직업을 완전히 제거 할 것이지만 수반되는 작업 유형에 따라 거의 모든 직업의 일부에 어느 정도 영향을 미칠 것입니다.

The Future of Employment : How Dosceptible Is Jobs to Computerisation에 따르면 치료사 및 심리학자와 같이 공감이 필요한 역할과 관리직과 같이 사회 및 협상 기술에 크게 의존하는 직업은 자동화에 의해 덜 위협받습니다.

창의적 사고와 독창적 인 아이디어를 필요로하는 역할을 맡은 사람들 (예 : 콘텐츠 제작)은 더 열심히 일하고 "더 똑똑하고"유지 관리 비용이 더 저렴한 무언가에 의해 우리의 일이 우리의 코 밑에서 스와핑 될 위험이 적다고 간주됩니다.

지금은.

콘텐츠를 만드는 것은 말할 것도없고 소비할만한 가치가있는 콘텐츠를 만드는 기계를 상상하는 것은 꽤 어렵습니다. 아니면 그렇게 생각할 수도 있습니다.

현실은 기계가 이미 콘텐츠를 작성하고 있다는 것입니다.

실제로 Gartner는 "2018 년까지 모든 비즈니스 콘텐츠의 20 %가 기계로 작성 될 것"이라고 예측합니다.

1 년 밖에 남지 않았지만 당황하지 마십시오.“비즈니스 콘텐츠”는 마케팅에 사용되는 창의적인 콘텐츠와 완전히 다릅니다.

자연어 생성

자연어 생성 (NLG)은 논리적이고 일관된 텍스트를 생성 할 수있는 인공 지능에 부여 된 이름입니다.

“자연어 생성은 데이터를 인간 친화적 인 산문으로 자동 변환하는 소프트웨어 프로세스입니다.”라고 Automated Insights가 설명합니다.

영리하지만 인간과 달리 NLG는 자체적으로 산문을 생성 할 수 없습니다. 형식은 템플릿이어야하며 구조화 된 데이터 세트에 액세스해야합니다.

예를 들어, NLG 도구 인 Wordsmith를 사용하려면 데이터를 업로드하고 템플릿을 작성하고 presto를 작성합니다. 콘텐츠가 있습니다!

결과가 어떻게 표시되는지보고 싶으십니까? 아마 눈치 채지 못했지만 이미있을 가능성이 있습니다.

Forbes의 수익 보고서를 읽어 본 적이 있습니까? 다른 NLG 플랫폼 인 Quill을 사용하여 생성됩니다. 콘텐츠는 다음과 같습니다.

컨센서스 추정치는 지난 한 달 동안 변경되지 않았지만 3 개월 전 39 센트였던 것보다 감소했습니다. 회계 연도에 애널리스트들은 주당 1.68 달러의 수익을 기대하고 있습니다. 매출은 3 억 7,840 만 달러로 전년 동기 총액 인 3 억 6,940 만 달러보다 2 % 증가 할 것으로 예상됩니다. 올해 매출은 15 억 6 천만 달러로 예상됩니다. "

어떻게 생각해?

물론, 잘 읽고 말이됩니다. 기계에 의해 쓰여진 것을 몰랐다면 아마 아무것도 꺼져있는 것을 알아 차리지 못했을 것입니다. 하지만 뭔가 부족합니다.

인류.

글에는 식별 할 수있는 영혼이 없으며 왜 그렇게해야합니까? 기계는 그렇지 않습니다.

다시 말하지만 이것은 우리가 이야기하고있는 금융 콘텐츠입니다. 글에 개성이 있는지는 중요하지 않습니다. 사실을 정확하게보고하면됩니다. 이를 위해 NLG가 이상적입니다.

다른 것을 보자.

아래는 두 스포츠 작품의 시작 문장입니다 (뉴욕 타임즈 제공). 하나는 인간에 의해 작성되고 다른 하나는 기계에 의해 작성됩니다.

"에인절스가 9 회에 2 점차로 뒤쳐 졌을 때 상황은 암울 해 보였지만, 로스 앤젤레스는 일요일 펜 웨이 파크에서 보스턴 레드 삭스를 상대로 7-6 승리를 거두기 위해 블라디미르 게레로의 키 싱글 덕분에 회복했습니다."

“미시간 대학 야구 팀은 아이오와와의 3 경기 주말 시리즈에서 4 실점 5 이닝을 사용하여 역사적인 레이의 고향 인 윌폰 야구 단지에서 토요일 오후 (4 월 24 일) 7 승 5 패를 기록했습니다. 피셔 스타디움.”

각각의 저자를 추측 할 수 있습니까?

할 수 없다면 혼자가 아닙니다. 위와 같은 여러 텍스트를 사용한 유사한 실험에서 "독자는 사람이 작성한 콘텐츠에서 자동화 된 콘텐츠를 식별 할 수 없습니다"라는 결론을 내 렸습니다. (기록을 위해 두 번째는 인간이 썼습니다.)

이 연구는 또한 참가자들에게 12 가지 특성에 대해 각 콘텐츠를 평가하도록 요청했습니다. 결과는 다음과 같습니다.

소프트웨어 및 저널리스트가 작성한 콘텐츠 (기계 및 사람이라고도 함)는 일관성 및 정확성과 같은 요소 (기계에서 쉽게 배울 수있는 특성 (또는 프로그래밍에 대한 제한된 지식을 기반으로 할 수 있다고 가정))에서 거의 동등하게 점수를 매 깁니다.

기계로 작성된 컨텐츠는 신뢰할 수 있고 유익한 기준으로 가장 많이 나타났습니다. 괜찮습니다. 이러한 것들은 중요하지만 콘텐츠를 "위대한"것으로 만드는 것은 아닙니다.

그러나 사람이 작성한 콘텐츠는 두 가지 중요한 범주에서 앞서 급증했습니다. 훨씬 덜 지루하고 읽기에 훨씬 더 즐거운 것으로 평가되었습니다.

말이 되네요.

컴퓨터는 비판적인 눈으로 콘텐츠를 읽을 수 없으며 언어의 중요한 복잡성과 뉘앙스를 이해할 수 없습니다.

하지만 언젠가는 가능할까요?

튜링 테스트

매년 20 년 이상 인공 지능 커뮤니티는 기계가 인간처럼 생각하고 말할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 고안된 시험 인 Turing 테스트를 위해 모였습니다. 제작자 Alan Turing의 이름을 따서 명명되었습니다. 오스카상 수상작 인 The Imitation Game에서 그의 이름을 알 수 있습니다.

2014 년에 한 기계가 튜링 테스트에서 처음으로 우승했습니다.

자, 처음에 이것에 대해 들었을 때 나는 내가 걱정했다는 것을 인정해야합니다. 기계가 사람들을 속여서 다른 사람과 대화하고 있다고 생각하도록 속일 수 있다면 분명히 사람들을 속일 수있는 콘텐츠를 만들 수있을 것입니다. 결국 대화는 예측할 수 없습니다. 질문이있을 때 커버를 유지할 수있는 기계는 데이터와 템플릿을 사용하여 콘텐츠를 쉽게 생성해야합니다.

고맙게도 (적어도 AI가 수동 콘텐츠 생성을 대체하는 것을보고 싶지 않은 사람들에게는) 상황이보기와 다를 수 있습니다. 수년 동안 Turing 테스트는 AI 인텔리전스의 벤치 마크로 간주되어 왔습니다. 기계가 테스트를 통과 할 수 있다면 최소한 평균적인 인간 지능을 보유한 것으로 간주됩니다.

그러나이 패스가 있은 후 많은 컴퓨터 과학자와 기술 투자자들이 그 결과에 의문을 제기했습니다. 컴퓨터 과학자이자 MIT의 전직 교수였던 Scott Aaronson은 Eugene (“승리 한”기계)에게 대화에 도전했습니다. 다음은 발생한 일의 일부입니다.

영어를 반쯤 이해하는 사람이라면 유진이 인간과는 거리가 멀다는 것을 알 수있을 것입니다. 이것이 인간의 평균 지능과 같다면 콘텐츠 제작자는 편하게 쉬어도된다고 생각합니다.

지금은.

Google의 엔지니어링 이사 인 Ray Kurzweil은 2029 년까지 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해질 것이라고 믿고 있습니다. 구체적으로는 "우리가 말하는 것을 이해하고 경험을 통해 배우고 농담을하고 이야기를하고 심지어 바람둥이까지 할 수 있습니다."라고 말합니다.

명확히하기 위해이 사람은 그의 물건을 알고 있습니다. 그는 자연어 이해를 Google에 제공하는 데 도움을 줄뿐만 아니라 유사한 것을 정확하게 예측했습니다. 1990 년에 그는 1998 년에 컴퓨터가 세계적인 체스 챔피언을 이길 것이라고 예측했습니다. 1997 년에 일어났습니다.

물론 커즈와일은 콘텐츠 제작에 대해 구체적으로 말하는 것이 아니라 언어를 이해하고 경험을 통해 배울 수있는 컴퓨터가 인간의 손에 의해 작성된 콘텐츠를 만들 수있을 것입니다.

솔직히 그럴 수 있다고 생각합니다. 올바른 데이터가 제공된다면. Kurzweil의 예측과 AI가 이미 생성 한 콘텐츠의 품질에 따르면, 머지 않은 미래에 컴퓨터가 사람이 작성한 콘텐츠와 구별 할 수없는 멋진 콘텐츠를 만들 수있을 것입니다.

컴퓨터가 할 수 있다고 믿지 않는 것은-적어도 우리의 일생이 아니라-창의적으로 생각하는 것입니다. 그게 핵심입니다.

기계가 대량의 비즈니스 콘텐츠와 뉴스 보고서를 작성하는 지점이 올 수 있지만 기계가 움직이는 의견이나 소설을 쓸 수 있습니까?

현재 AI 콘텐츠 제작은 알고리즘 방식입니다. 그 능력은 우리 인간이 제공하는 정보를 기반으로합니다. 여기에 한계가 있다고 생각합니다.

수동 콘텐츠 생성을 완전히 대체하려면 AI가 사람처럼 생각할 수 있어야합니다. 감정을 느낄 수 있어야하고 의견을 형성해야하며 비판적으로 생각해야합니다.

그런 일이 생기면 수동 콘텐츠 생성의 종말보다 훨씬 더 큰 걱정거리가있을 것입니다.

어떻게 생각해? AI가 진정으로 창의적인 콘텐츠 제작자를 대체 할 것이라고 믿습니까? 댓글로 알려주세요.

참고 : 블로그 게시물에 포함 된 모든 도구는 CMI 편집 팀이 아닌 작성자가 제안한 것입니다. 어떤 게시물도 공간에서 모든 관련 도구를 제공 할 수 없습니다. 주석에 추가 도구를 포함 시키십시오 (귀하의 회사 또는 사용한 적이있는 것).

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