생성 AI 시대의 10개 이상의 새로운 일자리

개요

제너레이티브 AI(Generative AI)는 21세기의 화두였습니다. OpenAI의 ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot 및 기타 도구는 모두의 관심을 끌었으며 인공 지능 및 자연어 처리 분야에서 혁신의 물결을 촉발시켰습니다. GenAI 시대 리더들의 지속적인 개발과 투자는 AI 연구, 소프트웨어 개발, 데이터 엔지니어링, AI 윤리 등의 분야에서 일자리를 창출했습니다. 이는 기술 혁신의 최전선에 기여하려는 개인에게 흥미로운 전망을 제공합니다.

정말 매력적이군요, 그렇죠?

하지만 이렇게 새로운 일자리가 자주 나오면 경쟁이 생기죠. 이는 개인이 빠르게 진화하는 직업 시장에서 관련성을 유지하기 위해 지속적으로 자신의 기술과 전문 지식을 개발하도록 유도합니다. 결과적으로, 이 경쟁은 혁신을 촉진하고 발전을 촉진하여 개인과 산업에 이익을 줍니다. 이 기사에서는 귀하의 여정을 효과적으로 계획하는 데 도움이 되는 생성적 AI 영역의 10개 이상의 새로운 직업에 대해 논의할 것입니다.

생성적 AI 개요

자율적으로 콘텐츠 제작을 가능하게 하는 첨단 기술인 제너레이티브 AI(Generative AI)는 다양한 분야를 빠르게 변화시키고 있습니다. 고용 스펙트럼에 미치는 영향은 고용 시장이 시급히 추구하는 전문가를 위한 새로운 길을 창출합니다.

제너레이티브 AI란?

생성적 AI는 처음부터 또는 최소한의 입력으로 텍스트, 이미지, 오디오, 코드 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 시스템을 의미합니다. 이는 기존 데이터의 분석, 분류 또는 예측에 초점을 맞춘 다른 AI와 대조됩니다. 생성 AI의 주요 예는 다음과 같습니다.

• GPT-3, ChatGPT 및 Claude와 같은 LLM(대형 언어 모델)은 거의 모든 주제에 대해 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다.
• DALL-E, OpenAI의 Sora 및 Midjourney와 같은 확산 모델은 텍스트 설명에서 이미지를 생성합니다.
• Copilot, Devin 등의 AI 코드 도우미 및 기타 자동 생성 소프트웨어 코드

이러한 모델은 방대한 데이터 세트에 대한 딥 러닝을 활용하여 놀랍게도 인간의 창의성을 모방하고 도메인 전반에 걸쳐 결과를 도출할 수 있습니다.

GenAI가 일자리에 미치는 영향

생성적 AI의 부상은 특히 창조 및 지식 산업에서 자동화가 인간 근로자를 대체하는 것에 대한 우려를 불러일으킵니다. 그러나 대부분의 전문가들은 생성 AI가 인간 노동을 순전히 대체하기보다는 보완적 역할을 할 것이라고 믿습니다. 잠재적인 영향은 다음과 같습니다.

직업 창조

AI 프롬프트 엔지니어, 모델 감독 전문가, AI-인간 워크플로 디자이너, 교육자, 트레이너 등 생성적 AI 시스템을 개발, 배포 및 관리하는 데 있어 새로운 역할이 등장할 것입니다.

작업 확대

생성적 AI는 초안 작성, 이미지/그래픽 생성, 상용구 코딩과 같은 지루한 작업을 자동화하여 생산성을 높입니다. 그러나 인간은 창의성, 품질 관리 및 높은 수준의 의사 결정에 여전히 필수적입니다.

인력 혁신

일부 일자리는 줄어들 수 있지만 AI 지원은 더 많은 일자리를 새롭게 정의할 것입니다. 콘텐츠 제작부터 분석, 프로그래밍, 디자인, 지식 작업에 이르기까지 역할에 대한 재교육과 워크플로우 조정이 매우 중요합니다.

Statista Market Insights에 따르면, 생성 AI 시장 44.89년 2023억 207천만 달러에서 2030년 XNUMX억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 그러나 인간 중심 정책, 교육 및 윤리 프레임워크를 통해 이러한 혼란을 책임감 있게 관리하는 것이 중요합니다. 생성 AI가 빠르게 발전함에 따라 기업, 정책 입안자, 교육자 및 근로자가 이러한 전개되는 기술 변화를 성공적으로 탐색하려면 그 기능과 사회 경제적 영향을 이해하는 것이 중요합니다.

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제너레이티브 AI 시대의 새로운 일자리 기회의 중요성

생성적 AI는 새로운 일자리에 대한 파괴와 기회의 물결을 만들어냅니다. 기업들이 창의적 직무, 분석, 코딩, 운영 개선을 위해 다양한 분야에서 AI 모델을 활용하면서 AI 프롬프트 엔지니어, 모델 거버넌스 전문가, AI-인간 협력 관리자, AI 교육자 등 새로운 일자리가 등장하고 있다. 이러한 신흥 직업은 생성 AI를 생성, 구현 및 최적화하는 데 필수적입니다.

제너레이티브 AI 단기간에 수조 달러의 경제적 가치를 창출할 준비가 되어 있으며, AI의 혜택을 받는 데 필요한 능력을 갖춘 인력을 육성하는 것은 사람, 기업 및 사회가 성공하는 데 필수적입니다. 또한 이러한 직위에는 윤리적 요구 사항, 데이터 개인 정보 보호 및 편견 완화에 대한 기술 전문 지식과 지식이 필요합니다. Generative AI의 복잡성을 처리할 수 있는 기술에 투자하는 기업은 강력하고 오래 지속되는 경제 발전 기회를 창출하면서 상당한 이익을 얻을 수 있습니다.

생성 AI 시대의 새로운 일자리 기회

제너레이티브 AI 시대에 창출된 새로운 일자리 13개는 다음과 같습니다.”

제너레이티브 디자인 전문가

작업 설명 : Generative Design Specialist는 인공 지능 및 컴퓨터 설계 기술을 사용하여 특정 목표, 제약 조건 및 성능 기준을 기반으로 여러 설계 솔루션을 생성하고 탐색합니다.

필요한 책임과 기술: 이 역할에는 설계 문제 정의, 생성 알고리즘 설정, 생성된 설계 분석 및 평가, 설계자 및 엔지니어와의 협업이 포함됩니다. 강력한 파라메트릭 모델링, 프로그래밍, 설계 최적화 기술과 유전자 알고리즘, 머신러닝과 같은 AI 기술에 대한 지식이 필요합니다.

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AI 콘텐츠 검토자/콘텐츠 감사자

작업 설명 : AI 콘텐츠 검토자/콘텐츠 감사자는 텍스트, 이미지 또는 오디오와 같은 AI 생성 콘텐츠가 윤리 표준, 법적 요구 사항 및 브랜드 지침에 부합하는지 확인합니다.

필요한 책임과 기술: 이 역할에는 AI 생성 콘텐츠를 검토 및 감사하고, 잠재적인 문제나 편견을 식별하고, 개선을 위한 피드백을 제공하는 것이 포함됩니다. 강력한 분석 능력, AI 기술에 대한 이해, 콘텐츠 지침 및 규정에 대한 지식, 세부 사항에 대한 관심이 필수적입니다.

AI 입력 및 출력 관리자

작업 설명 : AI 입력 및 출력 관리자는 AI 시스템의 데이터 입력 및 출력을 관리하고 데이터 품질, 보안 및 접근성을 보장하는 일을 담당합니다.

필요한 책임과 기술: 이 역할에는 AI 모델 입력에 대한 데이터 전처리, 정리 및 형식 지정과 다운스트림 애플리케이션에 대한 AI 출력의 사후 처리 및 형식 지정이 포함됩니다. 강력한 데이터 관리 기술, AI 데이터 요구 사항에 대한 이해, 데이터 보안 및 개인 정보 보호 규정, 프로그래밍 능력이 필요합니다.

AI 성격 디자이너

작업 설명 : AI 성격 디자이너는 AI 시스템, 특히 대화형 또는 가상 비서 기능이 있는 시스템의 성격 특성, 행동 및 상호 작용을 정의하고 형성하는 일을 담당합니다.

필요한 책임과 기술: 이 역할에는 성격 프로필 개발, 응답 스타일 및 어조 정의, 자연어 상호 작용 제작, 다양한 상황에서의 일관성 보장이 포함됩니다. 강력한 글쓰기 및 의사소통 기술, 창의성, 인간 심리 및 사회적 신호에 대한 이해, 자연어 처리 기술에 대한 지식이 필수적입니다.

AI 보안 전문가

작업 설명 : AI 보안 전문가는 잠재적인 위협, 취약성 및 악의적인 공격으로부터 AI 시스템의 보안과 견고성을 보장하는 일을 담당합니다.

필요한 책임과 기술: 이 역할에는 AI 모델 및 애플리케이션의 보안 위험을 식별 및 완화하고, 안전한 AI 개발 관행을 개발하고, 보안 감사 및 침투 테스트를 수행하고, AI 개발자 및 사이버 보안 팀과 협력하는 것이 포함됩니다. 강력한 사이버 보안 지식, AI 시스템 및 잠재적 공격 벡터에 대한 이해, 프로그래밍 기술 및 문제 해결 능력이 필요합니다.

AI 준법감시인

작업 설명 : AI 규정 준수 책임자는 AI 시스템의 개발 및 배포가 관련 법률, 규정 및 산업 표준을 준수하는지 확인합니다.

필요한 책임과 기술: 이 역할에는 AI 시스템의 규정 준수 모니터링, 위험 평가 수행, 규정 준수 정책 및 절차 개발, AI 개발 팀에 지침 제공, 윤리 원칙 및 모범 사례 준수 보장 등이 포함됩니다. AI 규정 및 지침에 대한 탄탄한 지식, 법적, 윤리적 추론 능력, 효과적인 의사소통 능력, AI 기술에 대한 이해가 필수적입니다.

작업 설명 : 맞춤형 AI 솔루션 개발자는 특정 비즈니스 요구 사항 및 사용 사례에 맞는 맞춤형 인공 지능 솔루션을 설계, 구축 및 구현합니다.

필요한 책임과 기술: 이 역할에는 비즈니스 요구 사항 분석, 적절한 AI 기술 및 알고리즘 선택, AI 모델 개발 및 교육, AI 솔루션을 기존 시스템과 통합, 성능 및 확장성 보장이 포함됩니다. 강력한 프로그래밍 기술, AI 프레임워크 및 라이브러리 지식, 문제 해결 능력, 특정 비즈니스 영역에 대한 이해가 필수적입니다.

AI 윤리관

작업 설명 : AI 윤리 책임자는 사회와 개인에 대한 영향을 고려하여 AI 시스템이 윤리적으로 개발 및 배포되도록 보장합니다.

필요한 책임과 기술: 이 역할에는 윤리 지침 개발, 영향 평가 수행, 다기능 팀과의 협력이 포함됩니다. 강력한 의사소통 기술, 윤리적 추론, AI 윤리에 대한 배경 지식이 필수적입니다.

데이터 프라이버시 관리자

작업 설명 : 데이터 개인 정보 보호 관리자는 AI 시스템 내의 민감한 데이터 보호를 감독하고 GDPR과 같은 규정 준수를 보장합니다.

필요한 책임과 기술: 이 역할에는 데이터 개인 정보 보호 정책 구현, 감사 수행, 데이터 위반과 관련된 위험 완화가 포함됩니다. 데이터 보호법, 위험 관리, 사이버 보안에 대한 지식이 중요합니다.

GenAI 트레이너

작업 설명 : GenAI Trainer는 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련하여 성능을 최적화하고 정확성을 보장합니다.

필요한 책임과 기술: 이 역할에는 AI 알고리즘 개선을 위한 데이터 주석, 모델 평가, 지속적인 학습이 포함됩니다. 강력한 분석 기술, 도메인 전문 지식, 기계 학습 경험이 핵심입니다.

AI 편견 분석가

작업 설명 : AI 편견 분석가는 AI 알고리즘의 편견을 식별하고 완화하여 공정하고 편견 없는 의사 결정을 보장합니다.

필요한 책임과 기술: 이 역할에는 데이터 분석, 편견 탐지, 편견 완화 전략 구현이 포함됩니다. 알고리즘 공정성, 통계 분석, 비판적 사고에 대한 지식이 필수적입니다.

AI 솔루션 설계자

직무 설명: AI 솔루션 설계자는 특정 비즈니스 요구에 맞는 AI 솔루션을 설계하고 구현합니다. 생성적 AI 기술.

필요한 책임과 기술: 이 역할에는 확장 가능한 AI 솔루션을 제공하기 위한 아키텍처 정의, 도구 선택, 구현 감독이 포함됩니다. 기술적 전문성, 프로젝트 관리 능력, 전략적 사고방식이 필수적입니다.

로봇 프로세스 자동화 전문가

작업 설명 : A 로봇 공학 프로세스 자동화 Specialist는 AI 기반 로봇을 사용하여 반복적인 작업을 자동화하여 워크플로를 간소화하고 효율성을 높입니다.

필요한 책임과 기술: 이 역할에는 프로세스 분석, 자동화 솔루션 개발, 성능 지표 모니터링이 포함됩니다. 문제 해결 기술, 프로그래밍 지식, 프로세스 최적화 전문 지식이 필수적입니다.

결론

Generative AI의 출현으로 직업이 재정의될 수 있으며, 이 새로운 기술은 AI 윤리, 데이터 개인 정보 보호, 편견 분석 등의 경험이 있는 전문가가 제공하는 직업에 종사하는 AI 전문가의 고용에 다양한 가능성을 가져올 수 있습니다. 형태의 역할을 통해 이익을 얻는 기업은 제너레이티브 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 점점 변덕스러워지는 디지털 환경에서 의미 있는 변화를 이끌 수 있습니다. 업무의 미래를 이해하려면 빠르게 적응하고 Generative AI의 잠재력을 활용할 수 있는 전문가를 식별하는 것이 중요합니다. 4차 산업혁명의 원동력이 아닐까 싶습니다.

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• 출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/new-jobs-in-the-generative-ai-era/