![[이슈&인사이트] ChatGPT를 통해 본 새해 경제전망](http://www.ekn.kr/mnt/thum/202312/2023122701001513800075871.jpg)
"예측하건데, 2024년 새해는 AI(인공지능)가 만개하는 시대가 될 것이다. 2007년 아이폰의 등장으로 모바일 활짝 시대가 열린 것 처럼 말이다." 꼭 1년 전에 필자가 에너지경제신문에 기고한 ‘AI시대, 누구도 뒤처지지 않게’라는 제목의 글 일부 내용이다. 그리고 2023년은 어김없이 GenAI(생성 인공지능)가 부상했다. 필자의 전망이 맞았다라는 안도가 아니라 그만큼 GenAI가 갖는 잠재적 변화의 힘이 막강하고 분명했기 때문일 것이다.2023년이 몇일 남지 않은 현재, 거꾸로 ChatGPT에게 새해 경제전망을 물어봤다. ChatGPT는 "시의적절한 주제"라면서 주저 없이 다음과 같이 답했다. 우선 세계 경제의 역동적인 특성을 고려해 내년 경제에 영향을 주는 10가지 핵심 요인을 꼽았다. 글로벌 경제동향, AI와 같은 미래첨단 기술발전, 각국의 통화정책, 기후변화와 지속가능성, 신흥시장 동향, 노동시장 역학 변화, 무역관계와 공급망, 소비자행동과 소매 트렌드, 부동산 및 주택시장 동향, 의료부문의 발전 등이다. ChatGPT는 이를 토대로 새해 전망을 다음과 같이 제시했다. 2024년 세계 경제는 도전과 기회로 가득한 복잡한 미로를 계속 헤쳐나갈 것으로 봤다. 기술 발전부터 지정학적 역학 관계의 변화까지, 기업과 개인 모두에게 중요한 한 해가 될 것이며, 개인적·직업적 환경을 어떻게 변화시킬지 파악할 수 있는 4가지 주요 트렌드를 제시했다. 첫째, AI 혁명과 고용시장의 역학 관계다. 급성장하는 AI 산업은 단순한 기술 현상에 그치지 않고 AI가 다양한 산업분야에 통합됨에 따라 전 세계 고용 시장을 재편할 것으로 봤다. 이에 따라 AI가 업계에 가져올 변화에 얼마나 대비하고 있는지, 또는 AI가 주도하는 고용시장의 변화에 대응해 기술을 향상시키거나 재교육할 수 있는 기회가 있는지가 중요하다고 말한다. 둘째는 기후 변화 이니셔티브 및 비즈니스 전략이다. 지속 가능성에 대한 관심이 높아지면서 기업들은 친환경 경제에 적응하고 있다. 이러한 변화는 도전과 기회를 동시에 제시하고 있는데 비즈니스의 지속가능성을 높이기 위해 어떻게 적응할 수 있을지, 나아가 친환경 관행을 향한 전 세계적인 움직임에서 어떤 기회가 발생하며, 이를 어떻게 활용할 수 있을지를 주목해야 한다고 했다. 세번째는 진화하는 이커머스의 세계와 소비자 습관이다. 소매업의 디지털 혁신은 소비자 행동을 계속 진화시키고 있는데 최근 몇 년 동안 쇼핑 습관은 어떻게 변화했으며, 이는 소비자 행동의 광범위한 트렌드에 대해 무엇을 시사하는지, 그리고 비즈니스 소유자의 경우, 이렇게 변화하는 소비자 선호도에 맞춰 전략을 어떻게 조정할 수 있을지를 읽어야 한다는 것이다. 넷째는 헬스케어의 미래다. 디지털 헬스 분야에서 급속한 변화를 예상하면서 헬스케어 기술의 발전이 개인의 건강 관리에 어떤 영향을 미치고 있는지, 빠르게 변화하는 환경에서 앞서 나가기 위해 헬스케어 부문에 종사하는 사람들이 채택할 수 있는 전략은 무엇인지를 살펴봐야 한다는 지적이다. 마지막으로 2024년을 ‘적응과 성장’의 한 해로 규정하면서 개인은 물론 기업 모두가 이러한 도전을 어떻게 성장과 혁신의 기회로 전환하기 위해 최신 정보를 파악하고 민첩하게 대응할 것으로 주문했다.‘ChatGPT가 본 새해 경제전망’은 인공지능이 갖는 잠재적 능력을 확인하는데 그치지 않는다. 매 번 물어 볼 때마다 말을 달리하는 GenAI를 통해 우리가 무엇을 하고 싶은 지를 정하고 가이드 하는 일이 중요하다. 즉, GenAI가 경제전망이라는 나름의 전문분야를 답하지만 이런 답을 이끌어 내는 데는 질문의 주제를 기획하고 질문 내용을 정제하는, 다소 복잡한 프롬프트의 과정을 거친다. 2024년에는 우리가 GenAI와 더 가까이 하는 세상이 될 것이다. 이에 우리가 하는 모든 일을 GenAI에 의존하는 것이 아니라 우리가 하고자 하는 일이 가능하도록 활용해야 한다. 이를 위해서는 그 분야에 대한 깊은 이해를 갖고, GenAI가 생성하는 결과를 어디에 활용할 지가 중요하다. 우리는 아는 만큼 물어보고 GenAI는 물어본 만큼 대답하기 때문이다. 결국 우리가 GenAI를 만들어 가는 것이다.김한성 국제인공지능윤리협회 고문