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<a data-mce-href="https://troe.kr/blog/z-gen-millenial-generation-ai-using-gap" href="https://troe.kr/blog/z-gen-millenial-generation-ai-using-gap" target="_blank" rel="noopener">&lt; #1 이전글 보기 &gt; : Z세대와 밀레니얼의 AI 활용 격차: 성별 불균형과 직장 내 영향 분석</a><a data-mce-href="https://troe.kr/blog/z-generation-ai-generative-problem-action" href="https://troe.kr/blog/z-generation-ai-generative-problem-action" target="_blank" rel="noopener">&lt; #2 이전글 보기 &gt; : Z세대와 인공지능: 기회와 위협, 그리고 해결책</a>AI의 시대가 갑작스럽게 전세계를 뒤흔들고 있지만, 실질적인 혜택은 AI와 연관된 이해관계자(stakeholder) 및 고등교육 기반의 교육을 받는 수준. 또는 자발적인 필요성에 의해서 활용하는 경우들이 대다수 일겁니다. 그리고, 그 기회가 매우 제한적이겠죠&nbsp;<figure id="figure-ywm80oi15vlygm89kv"><img id="ywm80oi15vlygm89kv" src="https://cdn.durable.co/blocks/13zsQrru5JEnZl1pPUAjeAWe0FMPYSq1SlfGSFipQYxjTJQ0jqDet9CKdpY0OsRu.png" alt="Agustin Rayo 학장, MIT, 인공지능, AI, 인문사회학, AI교육, 미드저니, midjourney, 생성형 AI" title="Agustin Rayo 학장, MIT, 인공지능, AI, 인문사회학, AI교육, 미드저니, midjourney, 생성형 AI" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 3/2; object-position: undefined undefined;" data-corners="small" data-aspect="3:2" data-caption="사진 : FAIR AI 2024, 세션(1일차) 현장 모습(Agustin Rayo 학장 (MIT))" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/13zsQrru5JEnZl1pPUAjeAWe0FMPYSq1SlfGSFipQYxjTJQ0jqDet9CKdpY0OsRu.png" data-mce-style="aspect-ratio: 3/2; object-position: undefined undefined;"><figcaption class="body-normal text-gray-500 mt-2">사진 : FAIR AI 2024, 세션(1일차) 현장 모습(Agustin Rayo 학장 (MIT))</figcaption></figure>하지만, AI 교육이 단편 일률적으로 ‘생성형 AI’ 활용 교육에서 그치지 않고, AI도 결국 인류학적인 측면에서 ‘상생하는 기술의 존재’를 인정한다는 측면에서 STEM과 HAAS(기술과학과 함께 인문 사회적인 교육 포함)의 병행 도입의 필요성이 높아지고 있다는 것이 최근에 알게된 사실 인데요<a data-mce-href="https://troe.kr/blog/z-generation-ai-generative-problem-action" href="https://troe.kr/blog/z-generation-ai-generative-problem-action" target="_blank" rel="noopener">(이전 글에도 이야기했던, 국제 수준의 대학교 들이 이 부분에 대한 교육과 학생 육성에 진심이라는 점 입니다)</a>즉, 인간 사회에서 AI의 활용은 성별/세대 간의 불평등을 야기하는 것이 아닌 서로 상호 존중, 상생할 수 있는 환경에서 ‘공정하게 활용되고’, 위협은 제거하고, 정보 격차를 해소하여, 실제 경제로서의 형평성까지 가져올 수 있는 효과는 분명 있습니다. 이를 위해서는 AI 교육 프로그램 또한 그에 맞춰서 목적성, 효과성, 시대성을 안고 지식과 윤리를 함께 전달해야 ‘목표’를 가지고 있다고 판단됩니다<figure id="figure-4axusd38folyfm5x5v"><img id="4axusd38folyfm5x5v" src="https://cdn.durable.co/blocks/260nlm98iWMDHP0DgSS2poKngm7dUYeFjS2Jv58pTai4Tk4TaWC4HoGEevBANmjf.png" alt="AI교육, 미드저니, midjourney, 생성형 AI" title="AI교육, 미드저니, midjourney, 생성형 AI" class="object-cover bg-gray-100 rounded-lg md:rounded-xl lg:rounded-2xl" style="aspect-ratio: 16/9; object-position: undefined undefined;" data-corners="default" data-aspect="16:9" data-caption="이미지 출처 : Midjourney 로 직접 제작한 이미지입니다" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/260nlm98iWMDHP0DgSS2poKngm7dUYeFjS2Jv58pTai4Tk4TaWC4HoGEevBANmjf.png" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: undefined undefined;"><figcaption class="body-normal text-gray-500 mt-2">이미지 출처 : Midjourney 로 직접 제작한 이미지입니다</figcaption></figure><h3>AI 교육 프로그램의 공정한 활용과 형평성 유지를 위한 설계 원칙</h3>이러한 내용들을 바탕으로 앞으로 AI 교육 프로그램, 즉 직장 및 사회, 교육 현장, 그리고 시민 사회, 더 나아가 정부에서 어떻게 교육 커리큘럼을 설계해야 하는지 몇가지 방향성 키워드에 맞춰 정리해봅니다하나. 목적 (Purpose): AI는 교육 목표를 명확하게 이해하고 지원하기 위해 목적을 명시적으로 연결해야 합니다. AI는 학생과 직원의 복지를 높이고, 교육 경험을 향상시키며, 행정 기능을 강화하기 위해 목적을 가지고 활용되어야 합니다. 모든 학생이 교육 목표를 달성하는 데 도움이 되도록 AI를 사용하는 것이 중요하며, 공정성, 포용성, 디지털 격차 감소를 고려해야 합니다둘. 준수 (Compliance): AI를 교육에 도입하는 경우 개인정보 보호, 데이터 보안, 학생 안전 및 데이터 소유권에 관한 주요 기술 정책을 준수해야 합니다. 특히 학생 개인정보와 데이터 보안과 관련된 윤리적 고려 사항을 준수해야 합니다셋. 지식 (Knowledge): AI리터러시 (AI literacy)를 촉진해야 합니다. ‘AI리터러시’란 AI가 어떻게 작동하는지, 제한 사항, 영향 및 윤리적 고려 사항을 이해하는 것을 말합니다. AI 기술과 책임사항을 적극적으로 이해할 수 있는 지식과 기술을 갖추는 것이 중요합니다넷. 균형 (Balance): AI는 교육에 많은 잠재적인 이점을 제공하지만, 그에 따른 위험도 인정하고 해소해야 합니다. 교육 시스템은 AI를 책임 있게 사용하도록 지침을 제공하여 학생과 교사의 복지와 학습 결과 개선을 지원해야 합니다다섯. 직업 윤리 (Integrity): AI가 학문적 품위를 유지하도록 직면하는 도전과 기회를 짚어야 합니다. AI를 사용하여 부정행위 리스크를 다룰 때 정직, 신뢰, 공정, 책임 등의 기본 가치를 강조해야 합니다. 학생들이 언제 어떤 식으로 AI를 활용할지에 대해 명확해야 합니다여섯. 의사결정권 (Decision Agent): AI가 의사 결정을 지원하는 것은 인간의 일정한 개입과 인간에 의한 승인 절차가 포함되는 것 까지를 의미 합니다. 이는 ‘AI’는 결국 교사와 교육자의 역할을 보완하고, (역할을) 증대 시키는 조언 적 역할을 해야 하며, 교육에 있어서 인간의 가치적인 판단을 대체해서는 안 될 것입니다일곱. 평가 (Evaluation): 지속적으로 AI 지침을 평가하고 업데이트하여 교육 공동체에 있어 변화하는 지속적인 요구 사항을 충족시키고, 법률 및 기술의 변화에 부응해야 합니다. 교사, 부모 및 학생, 그리고 기타 모든 이해관계자들을 포함한 대상들의 피드백이 AI의 활용 및 기능의 지속적인 개선에 매우 중요한 판단 기준이 될 것입니다<figure id="figure-uy2vwi7zzhlygmbu64"><img id="uy2vwi7zzhlygmbu64" src="https://cdn.durable.co/blocks/2N7HHwrxrY6XqRPDrWrc2Ti8rhxTTrOis24VlSMGCDxhMpmll3qF7YHGjCzzeJ15.png" alt="Agustin Rayo 학장, MIT, 인공지능, AI, 인문사회학, AI교육, 미드저니, midjourney, 생성형 AI" title="Agustin Rayo 학장, MIT, 인공지능, AI, 인문사회학, AI교육, 미드저니, midjourney, 생성형 AI" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 3/2; object-position: undefined undefined;" data-corners="small" data-aspect="3:2" data-caption="사진 : FAIR AI 2024, 세션(1일차) 현장 모습(Agustin Rayo 학장 (MIT))" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/2N7HHwrxrY6XqRPDrWrc2Ti8rhxTTrOis24VlSMGCDxhMpmll3qF7YHGjCzzeJ15.png" data-mce-style="aspect-ratio: 3/2; object-position: undefined undefined;"><figcaption class="body-normal text-gray-500 mt-2">사진 : FAIR AI 2024, 세션(1일차) 현장 모습(Agustin Rayo 학장 (MIT))</figcaption></figure>위의 7가지 설계 원칙을 준수 한다면, AI 교육 프로그램이 공정하게 AI를 활용하고 형평성을 유지하는 데 도움이 될 것입니다. 각각의 원칙을 근거로 프로그램을 설계하고 운영하면서 학습자와 교육기관의 이익을 동시에 고려하는 균형 잡힌 AI 교육 환경을 조성할 수 있을지 않을까 예견해봅니다그렇다면, 결국 AI 교육 프로그램에서의 ‘AI 리터러시’의 필요성과 함께 중요성이 매우 크게 작용합니다. 그렇다면 ‘AI 리터러시’는 왜 중요한가요? 실제로 어떻게 촉진되어야 할까요? 'AI 리터러시' 및 본 시리즈의 맺음글은 마지막 4편에서 마무리 됩니다<a data-mce-href="https://troe.kr/blog/z-generation-ai-generative-problem-action" href="https://troe.kr/blog/z-generation-ai-generative-problem-action" target="_blank" rel="noopener">&lt; #2 이전글 보기 &gt; : Z세대와 인공지능: 기회와 위협, 그리고 해결책</a><a data-mce-href="https://troe.kr/blog/z-gen-millenial-generation-ai-using-gap" href="https://troe.kr/blog/z-gen-millenial-generation-ai-using-gap" target="_blank" rel="noopener">&lt; #1 이전글 보기 &gt; : Z세대와 밀레니얼의 AI 활용 격차: 성별 불균형과 직장 내 영향 분석</a>--- --- ---&nbsp;긴글 끝까지 읽어주셔서 고맙습니다. 다음에 또 좋은 포스팅으로 찾아올께요<figure id="figure-da48vnbtsmlygmipho"><img id="da48vnbtsmlygmipho" src="https://cdn.durable.co/blocks/6hH6GtYoyBiqC0jKvwqyXYxAxR87dHon2cmu4TDXcOjrNqjyESqYvIIRw2GOz1RM.png" alt="Strategic planning plays a crucial role in achieving long-term success. Building wealth through smart investments requires careful financial planning." title="Strategic planning plays a crucial role in achieving long-term success. Building wealth through smart investments requires careful financial planning." class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;" data-corners="small" data-aspect="3:2" data-caption="" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/6hH6GtYoyBiqC0jKvwqyXYxAxR87dHon2cmu4TDXcOjrNqjyESqYvIIRw2GOz1RM.png" data-mce-style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;"></figure>변화하는 Tech-Generation 시대에 생성형 AI(Generative AI)를 기반으로 AI와 마케팅, 그리고 AGI의 시대에 AI윤리와 Responsible AI, 마케팅 플랫폼, 디지털 마케팅, 콘텐츠, 팀의 성장을 함께 논의 하면서 비즈니스 역량에 AI를 추가하고, 활용할 수 있는 기회를 찾고 싶으신 파트너가 있으시다면 언제든지 연락주세요. 찾아뵙고 성장 및 활용 범위를 함께 논의 가능합니다!함께 스터디 하고, 미래 비전을 논의하고 싶은 관심있는 '일반 개인'의 연락 또한 좋습니다!트로이, 대표 파트너 - 박충효 드림

[시리즈 03] AI 리터러시를 위한 7가지 핵심: 공정하고 형평성 있는 AI 교육 프로그램 설계 원칙

<a data-mce-href="https://troe.kr/blog/z-gen-millenial-generation-ai-using-gap" href="https://troe.kr/blog/z-gen-millenial-generation-ai-using-gap">&lt; 이전글 보기 &gt;</a> : Z세대와 밀레니얼의 AI 활용 격차: 성별 불균형과 직장 내 영향 분석Z세대는 인공지능(이하 AI) 기술의 혜택을 누릴 잠재력이 가장 큰 세대 입니다. AI는 일상적인 작업을 간소화하고 정신적 스트레스를 줄여 삶의 질을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 AI는 업무에 대한 윤리적 문제, 직무상 요구되는 지능 감소, 형평성 문제 등 새로운 과제를 던져줄 겁니다(특히, 현재의 인구 감소와 더불어 경제적인 파급효과를 얼마나 대체하고 보완할 것인지 말이죠)<figure id="figure-5eje3v63xly6mhmzd"><img id="5eje3v63xly6mhmzd" src="https://cdn.durable.co/blocks/2f3yiWblFgK5kYVUbuPyjnYmxpcu0s8DIT2Yicdimfxt9o0AjCnLzOjmjNUm7STN.jpg" alt="linkedin, z generation, AI, generation Gap" title="linkedin, z generation, AI, generation Gap" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;" data-corners="small" data-aspect="16:9" data-caption="이미지 출처 : Fastcompany" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/2f3yiWblFgK5kYVUbuPyjnYmxpcu0s8DIT2Yicdimfxt9o0AjCnLzOjmjNUm7STN.jpg" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;"><figcaption class="body-normal text-gray-500 mt-2">이미지 출처 : Fastcompany</figcaption></figure>특히, Z세대에서 나타나는 AI기술 사용의 성별 격차는 심각한 문제라는 것을 이전에도 이야기 했는데요. <a data-mce-href="https://www.fastcompany.com/91111430/women-are-more-likely-be-replaced-by-ai-according-to-linkedin" href="https://www.fastcompany.com/91111430/women-are-more-likely-be-replaced-by-ai-according-to-linkedin" target="_blank" rel="noopener">LinkedIn의 데이터 분석 결과, AI로 인해서 성별간 실제 업무들이 더욱 더 대체될 가능성이 높다는 사실은 우려스러운 것으로 확인해봤습니다. </a>이러한 격차는 일부 직장인들이 현업에서 뒤처지고, 기존의 임금 격차가 시대 및 성별에 따라 악화될 수 있다는 점을 시사하는데요Z세대 여성들이 AI 기술 활용 및 참여하는 적은 이유는 여러 가지가 있습니다. 연구에 따르면 여성들은 AI과 자동화 기술을 부정적으로 인식하는 경향이 있으며, 이는 직장 내 성별 격차와 불평등을 심화시킬 가능성이 높습니다. 또한 AI를 적절하고 효과적으로 사용하는 방법에 대한 교육과 훈련 부족도 격차의 주요 원인으로 지목됩니다이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 적극적인 노력을 기울여야 합니다. 이해 관계자, 현재의 직무 대상들을 대상으로 한 단계적인 대규모 교육 프로그램이 적절한 대안이 될 수 있습니다. 이를 통해 Z세대에게 AI(활용) 기술 교육 기회를 제공하고, 세대 및 성별 간 AI를 사용하는 데 대한 두려움을 해소해야 합니다. 또한 직원들에게 AI이 직무를 어떻게 개선할 수 있는지 설명하고, AI 시대의 변화에 대한 긍정적인 비전을 제시해야 할 겁니다Z세대의 성별간 AI 기술에 대한 접근성을 높이고, 관련 교육과 훈련을 통해 역량을 강화해야 합니다. 이를 통해 기술적으로 접근이 어렵다고 느껴지는 Z세대 여성들에 AI 시대의 변화에 적극적으로 대응하고, 직장에서의 불평등을 실현할 수 있을 것입니다<figure id="figure-8j7ps7uxboly6mcip5"><img id="8j7ps7uxboly6mcip5" src="https://cdn.durable.co/blocks/34hdHp3N2NMZQt14Y5X8GkQjANfFTlAAbeOtPZsukYr3uUGXJ7KhFmvzoMuNtLo4.png" alt="fair ai, 인공지능 윤리, 윤리 AI, 책임있는AI, AI윤리와 창의성, 윤송이 이사장" title="fair ai, 인공지능 윤리, 윤리 AI, 책임있는AI, AI윤리와 창의성, 윤송이 이사장" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;" data-corners="small" data-aspect="3:2" data-caption="사진 : FAIR AI 2024, 패털토론 세션(1일차) 현장 모습" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/34hdHp3N2NMZQt14Y5X8GkQjANfFTlAAbeOtPZsukYr3uUGXJ7KhFmvzoMuNtLo4.png" data-mce-style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;"><figcaption class="body-normal text-gray-500 mt-2">사진 : FAIR AI 2024, 패털토론 세션(1일차) 현장 모습</figcaption></figure>최근 진행된 ‘FAIR AI 2024(NC문화재단, 카이스트 주최)’에서 윤송이 NC문화재단 이사장은 “'AI’의 도입은 결국 과거 ‘웹(web)’와 ‘인터넷’이 시작되던 ‘닷컴 버블’, 기술 시대의 전환 시점과 같다”라는 언급을 한 바 있습니다. 즉 AI기술이 보편적이며 시대적인 과제 일뿐이며, 언젠가 모든 산업현장에서 녹아들어 새로운 시대의 익숙한 기술로 전환될 과정이라 생각해야 할 겁니다. 또한 현재의 어린 세대 부터 미래의 경제/사회 주체들에게 자연스럽게 받아들이게 기다려줘야 하는 부분도 있다고 덧붙인바 있습니다<h3>“공정한 AI 교육 프로그램을 통해서 업무 현장에서 형평성을 만들어 갈지에 대한 대안 마련 필요”</h3>AI 기술을 활용하는 직장에서는 형평성을 유지하기 위해서는 공정하고 폭넓은 AI 교육 프로그램이 필요할 겁니다. 이를 통해 직원들은 AI 도구를 올바르게 활용하고 그에 대한 이해를 높일 수 있습니다&nbsp;또한 AI 교육을 통해 개인의 역량을 향상시키고 직무 수행을 보다 효율적으로 할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다<figure id="figure-45nn5fsfely6meztn"><img id="45nn5fsfely6meztn" src="https://cdn.durable.co/blocks/33UMHvT3EF8MkBbEawGRAZIp7fQKYFQXhx4VTTS1K6nEwkvW9t1pRk58PQNuEcfX.png" alt="fair ai, 윤송이 이사장, AI 윤리, 창의성, 가장 인간적인 미래, NC문화재단" title="fair ai, 윤송이 이사장, AI 윤리, 창의성, 가장 인간적인 미래, NC문화재단" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;" data-corners="small" data-aspect="3:2" data-caption="사진 : FAIR AI 2024, 윤송이 이사장의 키노트 발표 내용 중 일부" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/33UMHvT3EF8MkBbEawGRAZIp7fQKYFQXhx4VTTS1K6nEwkvW9t1pRk58PQNuEcfX.png" data-mce-style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;"><figcaption class="body-normal text-gray-500 mt-2">사진 : FAIR AI 2024, 윤송이 이사장의 키노트 발표 내용 중 일부</figcaption></figure>이를 위해서는 피동적인 활용/경험 이외에도 능동적으로 기술적인 이해 또는 관심, 트렌드에 대한 관심 증대, AI 기술 및 결과물에 대한 신뢰도를 쌓는 과정과 경험, 사회적 관념 및 통념에 있어서 다양한 우선 순위에 대한 도전이 필요할 겁니다결국, AI 기술 사용에 대한 교육 부족은 성별 격차를 더욱 심화시킬 수 있습니다. 반대로 성별 격차를 해소하기 위해서는 STEM 교육의 다양화, 기술적 역량 강화, 신뢰도 제고, 그리고 사회적 지위에 맞춰 성평등 관점의 우선순위를 토대로 인문 사회학적으로 시대 간 존중하며 개선, 학습하는 노력이 필요하지 않을까요?앞으로 AI 교육 프로그램이 어떻게 설계되어야 세대/시대의 사회 구성원들이 공정하게 AI를 활용하고 형평성을 유지할 수 있을지에 대해 생각해 봐야 할 겁니다다음 세번째 글에서 계속 이어 집니다--- --- ---&nbsp;긴글 끝까지 읽어주셔서 고맙습니다. 다음에 또 좋은 포스팅으로 찾아올께요<figure id="figure-v7ykiagd4qly6lygez"><img id="v7ykiagd4qly6lygez" src="https://cdn.durable.co/blocks/6hH6GtYoyBiqC0jKvwqyXYxAxR87dHon2cmu4TDXcOjrNqjyESqYvIIRw2GOz1RM.png" alt="트로이, 트로이 대표 파트너, 대표 파트너 박충효, 박충효 대표 파트너 및 자문역할, 디지털 마케팅 자문, 책임있는 AI, 마케팅과 AI" title="트로이, 트로이 대표 파트너, 대표 파트너 박충효, 박충효 대표 파트너 및 자문역할, 디지털 마케팅 자문, 책임있는 AI, 마케팅과 AI" class="object-cover bg-gray-100 rounded-lg md:rounded-xl lg:rounded-2xl" style="aspect-ratio: 3/2; object-position: undefined undefined;" data-corners="default" data-aspect="3:2" data-caption="" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/6hH6GtYoyBiqC0jKvwqyXYxAxR87dHon2cmu4TDXcOjrNqjyESqYvIIRw2GOz1RM.png" data-mce-style="aspect-ratio: 3/2; object-position: undefined undefined;"></figure>변화하는 Tech-Generation 시대에 생성형 AI(Generative AI)를 기반으로 AI와 마케팅, 그리고 AGI의 시대에 AI윤리와 Responsible AI, 마케팅 플랫폼, 디지털 마케팅, 콘텐츠, 팀의 성장을 함께 논의 하면서 비즈니스 역량에 AI를 추가하고, 활용할 수 있는 기회를 찾고 싶으신 파트너가 있으시다면 언제든지 연락주세요. 찾아뵙고 성장 및 활용 범위를 함께 논의 가능합니다!함께 스터디 하고, 미래 비전을 논의하고 싶은 관심있는 '일반 개인'의 연락 또한 좋습니다!트로이, 대표 파트너 - 박충효 드림

[시리즈 02] Z세대와 인공지능: 기회와 위협, 그리고 해결책

Z 세대의 AI 활용 격차?<a data-mce-href="https://www.fastcompany.com/91138639/gen-z-women-are-less-likely-to-use-ai-than-gen-z-men-heres-why" href="https://www.fastcompany.com/91138639/gen-z-women-are-less-likely-to-use-ai-than-gen-z-men-heres-why" target="_blank" rel="noopener">최근 조사에 따르면, </a>GEN Z와 밀레니얼 세대 중에서는 인공지능(AI)의 잠재적 혜택보다 위험성이 더 크다고 생각하는 사람들이 많다는 결과가 나왔습니다(<a data-mce-href="https://www.fastcompany.com/91138639/gen-z-women-are-less-likely-to-use-ai-than-gen-z-men-heres-why" href="https://www.fastcompany.com/91138639/gen-z-women-are-less-likely-to-use-ai-than-gen-z-men-heres-why" target="_blank" rel="noopener">참고 자료, fastcompany</a>). 그러나 GEN Z와 밀레니얼 세대는 위험보다는 잠재적 혜택에 더 큰 관심을 가지고 있다는 것입니다. 여기서 <a data-mce-href="https://www.fastcompany.com/91134109/ai-job-tips-for-gen-z" href="https://www.fastcompany.com/91134109/ai-job-tips-for-gen-z" target="_blank" rel="noopener">GEN Z와 밀레니얼은 일상적인 작업에 AI를 사용할 의향이 높은데</a>, 이는 시간을 절약하고 다른 일에 투자할 수 있는 여유를 제공한다는 데 있습니다Gen Z는 ChatGPT와 Gemini AI와 같은 AI 기반 대형 언어 모델 시대에서 자라고 있으며, 일부 여성 사용자들은 남성 사용자에 비해 AI 기술에 대한 접근, 즉 활용에 있어 덜 참여한다는 답변 내용이 의외의 결과 였습니다. 이러한 (생성형) AI 활용에 있어 성별 차이는 (현재, 그리고 미래)직장에서 업무 활용성 측면에서 현저한 환경 변화를 암시할 수도 있습니다. 즉 (생성형)AI 사용량의 격차는 세대 및 성별 차이에서도 편향(bias)을 증가시킬 수 있다는 예시가 될텐데요.&nbsp;<figure id="figure-rw1u00em3plxwwzfzb"><img id="rw1u00em3plxwwzfzb" src="https://cdn.durable.co/blocks/34wl3bGQakyr4kitDYecx9zyYDtfXNZrJPdwdnS95xZWLxKrvqNdHPoEulLVM5ei.jpg" alt="generation, Z, Gen Z, Workplace" title="generation, Z, Gen Z, Workplace" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 16/9; object-position: undefined undefined;" data-corners="small" data-aspect="16:9" data-caption="이미지 출처 : fastcompany" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/34wl3bGQakyr4kitDYecx9zyYDtfXNZrJPdwdnS95xZWLxKrvqNdHPoEulLVM5ei.jpg" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: undefined undefined;"><figcaption class="body-normal text-gray-500 mt-2">이미지 출처 : fastcompany</figcaption></figure>조사 결과를 제공한 <a data-mce-href="https://www.fastcompany.com/91122903/how-gen-z-is-using-ai-at-work" href="https://www.fastcompany.com/91122903/how-gen-z-is-using-ai-at-work" target="_blank" rel="noopener">fastcompany의 기사 중에서 ‘Adobe’의 조사에 따르면</a>, Gen Z는 평균적으로 다른 세대보다 AI를 더 많이 사용하지만, 성별 사용량에 가장 큰 불평등이 존재한다고 합니다. AI (활용 및 기반)지식은 현재 상위 직급 진입에 필수적이며, 여성들이 AI 도구를 사용하는 것은 미래 AI 모델 활용 및 연구에 영향을 줄 것이라고 강조되고 있습니다(결국 사람의 지속적인 AI 학습에 기여해야 하는데, 남성 중심의 AI 활용이 두드러질 경우, 그에 대한 정보의 편향, 문화적인 편향도 발생될 수 있다는 예측인거죠)또 다른, ‘<a data-mce-href="https://slack.com/blog/news/the-workforce-index-june-2024" href="https://slack.com/blog/news/the-workforce-index-june-2024" target="_blank" rel="noopener">Slack Workforce Lab</a>’의 새로운 연구에 따르면, 18세에서 29세 사이의 남성이 여성보다 AI 기술을 실험할 가능성이 25% 더 높은 것으로 나타났습니다. 즉, 남성은 여성보다 AI 기술을 시험, 사용 해보는 것에 더욱 호의적이다라는 내용 입니다결국, (생성형)AI 도구 활용이 직장 내 업무 환경에 더 많이 통합 됨에 따라, 위에서 언급한 세대간 성별 격차는 Z세대 여성들에게 직무 환경에 있어서 불이익을 줄 수도 있다는 판단을 이야기 하고 있는데요. 모든 세대에 걸쳐 남성이 여성보다 직장에서 AI를 실험 및 활용할 가능성이 더 높았으며, Z세대에서도 AI가 불러올 성별 격차가 가장 큰 것으로 나타났다는 해석으로 좁혀질 수 있습니다마지막으로, <a data-mce-href="https://www.fastcompany.com/91111430/women-are-more-likely-be-replaced-by-ai-according-to-linkedin" href="https://www.fastcompany.com/91111430/women-are-more-likely-be-replaced-by-ai-according-to-linkedin" target="_blank" rel="noopener">LinkedIn의 최근 데이터에 따르면</a> AI가 성별에 따른 일자리를 대체할 가능성이 더 높다라는 조사 결과를 내놓았습니다. 전 세계 LinkedIn 사용자 데이터 분석 결과, 남성의 43%만이 AI에 의해 일자리가 혼란을 겪을 것인 반면, 여성은 57%에 달했다는 건데요위의 내용들로 봤을 때, Z세대는 다른 세대에 비해 AI 사용률이 현저히 높습니다. 또한 기술적인 이해도 및 접근성도 물론 높은 것도 사실 입니다. Adobe의 2024년 5월 설문조사에 따르면, Z세대의 75%가 AI를 사용한 것으로 나타났으며, 그 다음으로 밀레니얼 세대 59%, X세대 49%, 베이비붐 세대 39% 순이었던 결과만 봐도 그러하죠AI 기술이 계속해서 직장의 업무 환경을 변화시키는 가운데, AI 사용의 격차는 직장에서의 인간 및 시대 사회적 평등, 미래에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이미 일부 기업들의 CMO 및 C레벨등의 채용 트렌드, 경향만 내놓고 봤을 때 생성형 AI 경험여부에 따라 채용에 대한 기준도 달라진다는 내용들이 앞으로의 미래를 대체하고 있는 것은 아닐까요?현재의 Z세대가 앞으로의 경제 주축이 되는 만큼, 성별을 떠나서 모든 세대들이 공평하게 AI 기술에 대한 접근성을 높이고, 관련 교육과 훈련을 통해 역량을 강화하는 것이 중요할 것입니다. 이를 통해 인공지능 시대의 변화에 적극적으로 대응하고, 직장에서의 연령 및 성별 평등을 실현할 수 있어야 할 겁니다<figure id="figure-wjk8g08q5blxwx1kxq"><img id="wjk8g08q5blxwx1kxq" src="https://cdn.durable.co/shutterstock/36YNr247JxmjcMn1YlC9m6G8n8JXnYRVnCZRwUo8CeNj2LUFfVxOB1O4oD6CDvWF.jpeg" alt="GENERATION Z CONCEPT" title="GENERATION Z CONCEPT" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;" data-corners="small" data-aspect="16:9" data-caption="" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/shutterstock/36YNr247JxmjcMn1YlC9m6G8n8JXnYRVnCZRwUo8CeNj2LUFfVxOB1O4oD6CDvWF.jpeg" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;"></figure>Gen Z 세대의 AI 기술 사용 격차에 대한 본질적인 이유에 대해 고민해야 할 때위의 연구에 따르면 AI와 자동화 기술을 부정적으로 받아들이는 여성의 인식이, 직장 내 성별 격차 및 불평등을 심화시킬 가능성이 크다고 합니다. 특히 AI를 적절하고 효과적으로 사용하는 방법에 대한 교육과 훈련이 부족하다는 점이 AI 기술 사용 격차의 본질적인 이유로 언급되고 있습니다<a data-mce-href="https://www.fastcompany.com/91121348/gen-z-and-millennials-love-and-fear-generative-ai-deloitte" href="https://www.fastcompany.com/91121348/gen-z-and-millennials-love-and-fear-generative-ai-deloitte" target="_blank" rel="noopener">Z 세대 응답자의 20%가 AI 사용에 대한 교육과 훈련</a>이 미흡 하다고 보고하고 있어, 이러한 교육 부족으로 인해 격차가 발생하는 것으로 분석됩니다Gen Z 세대의 AI 기술에 대한 참여에 성 차별이 있을 때, 앞으로의 직장 환경과 교육 환경, AI 친환경 생태계를 구축하기 위해 고려할 요소는 어떻게 있는지 확인해보겠습니다<a data-mce-href="https://troe.kr/blog/z-generation-ai-generative-problem-action" href="https://troe.kr/blog/z-generation-ai-generative-problem-action">다음 두번째 글에서 계속 이어 집니다</a>--- --- ---&nbsp;긴글 끝까지 읽어주셔서 고맙습니다. 다음에 또 좋은 포스팅으로 찾아올께요<figure id="figure-dg08oymlrilxwx469z"><img id="dg08oymlrilxwx469z" src="https://cdn.durable.co/blocks/6hH6GtYoyBiqC0jKvwqyXYxAxR87dHon2cmu4TDXcOjrNqjyESqYvIIRw2GOz1RM.png" alt="트로이, 트로이 대표 파트너, 트로이 박충효 대표, 트로이 자문 서비스, 트로이 마케팅 자문 서비스, 디지털 마케팅 서비스, Z세대, 성별, 세대 연구" title="트로이, 트로이 대표 파트너, 트로이 박충효 대표, 트로이 자문 서비스, 트로이 마케팅 자문 서비스, 디지털 마케팅 서비스, Z세대, 성별, 세대 연구" class="object-cover bg-gray-100 rounded-lg md:rounded-xl lg:rounded-2xl" style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;" data-corners="default" data-aspect="3:2" data-caption="" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/6hH6GtYoyBiqC0jKvwqyXYxAxR87dHon2cmu4TDXcOjrNqjyESqYvIIRw2GOz1RM.png" data-mce-style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;"></figure>변화하는 Tech-Generation 시대에 생성형 AI(Generative AI)를 기반으로 AI와 마케팅, 그리고 AGI의 시대에 AI윤리와 Responsible AI, 마케팅 플랫폼, 디지털 마케팅, 콘텐츠, 팀의 성장을 함께 논의 하면서 비즈니스 역량에 AI를 추가하고, 활용할 수 있는 기회를 찾고 싶으신 파트너가 있으시다면 언제든지 연락주세요. 찾아뵙고 성장 및 활용 범위를 함께 논의 가능합니다!함께 스터디 하고, 미래 비전을 논의하고 싶은 관심있는 '일반 개인'의 연락 또한 좋습니다!트로이, 대표 파트너 - 박충효 드림

[시리즈 01] Z세대와 밀레니얼의 AI 활용 격차: 성별 불균형과 직장 내 영향 분석

❏ 본 글은 <a data-mce-href="https://troe.kr/blog/ai-2024-guide-for-marketer" href="https://troe.kr/blog/ai-2024-guide-for-marketer" target="_blank" rel="noopener">'Linkedin 직업 보고서 2024' 정리글 </a>(AI 성숙과 미래) 후속 편 임을 밝힙니다---2024년에는 AI 기술이 마케팅 분야에서 중요한 역할을 하게 될 것 입니다. 즉, &nbsp;마케터들은 생성형 AI를 통해 더 효율적이고 생산적으로 일할 수 있으며, 이를 통해 경쟁력을 강화할 수 있다는 이야기 인데요. 이에 마케팅 조직을 운영하는 리더들, 마케팅 조직의 리더들은 AI 기술 습득의 중요성을 인식하고, 이를 조직 내에서 적극적으로 지원해야 할 것입니다. 물론 리더들 각자의 AGI 및 생성형 AI에 대한 기반 지식은 필수 이겠죠. AI는 더 이상 선택 사항이 아니라 마케팅 성공의 필수 요소 일 겁니다. 앞으로 중요도는 더욱더 부상할 겁니다. AI를 통해 마케팅의 미래를 탐구하고, 번성하는 방법을 모색해 봐야 하는 시기가 바로 눈 앞에 펼쳐지고 있습니다이에 따라 AI 기술 습득과 관련되어 ‘마케터’들에게 필수 지식으로 알아야 하는 기반 지식들이 있습니다. 이는 ‘경영’과 ‘경제’지식을 아는데 있어서, 필립 코틀러, 피터 드러거, 맨큐의 경제학을 반드시 읽어야 하는 것처럼, 무료로 공개된 온라인 강의를 통해서, 마케터들 스스로의 역량 강화는 필수가 될 것이라 말씀드리고 싶네요&nbsp;다음은 마케터들에게 추천하고, 반드시 주목해야 하는, AI 관련 교육 과정의 일부를 공유 드리고자 합니다. 최신 AI (기반) 기술을 익히고 효과적으로 활용할 수 있는데 도움이 되었으면 합니다(본 내용이 주요 추천 코스 리서치는 Perplexity Pro 의 도움을 받았습니다)<h3>마케터들이 주목해야 할 AI 관련 교육 과정</h3><figure id="figure-arhh7gcyrulxctfzd7"><img id="arhh7gcyrulxctfzd7" src="https://cdn.durable.co/blocks/15Tq1btYgbxaK8IH7ioHVGvX0qIXdAQgLT8WaVWzwud1Rc2xd386hLSElODIHKZm.png" alt="marketing, 마케팅, 마케터, AI, 인공지능, 생성형AI, Google Cloud" title="marketing, 마케팅, 마케터, AI, 인공지능, 생성형AI, Google Cloud" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;" data-corners="small" data-aspect="3:2" data-caption="이미지 출처 : Google Cloud 에서 제공하는 생성형 AI 교육 과정(한국어 지원)" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/15Tq1btYgbxaK8IH7ioHVGvX0qIXdAQgLT8WaVWzwud1Rc2xd386hLSElODIHKZm.png" data-mce-style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;"><figcaption class="body-normal text-gray-500 mt-2">이미지 출처 : Google Cloud 에서 제공하는 생성형 AI 교육 과정(한국어 지원)</figcaption></figure>1. 생성형 AI란 무엇인가? 생성형 AI의 기본 개념과 원리를 이해하는 데 중점을 두는 것은 필요 합니다. 즉 생성형 AI가 무엇인지, 어떻게 작동 하는지, 그리고 마케팅에 어떻게 활용될 수 있는지를 배우는 것이 AI를 이해하는데 큰 도움이 될 겁니다▶︎ [추천 코스 ] <a data-mce-href="https://www.coursera.org/learn/generative-ai-for-beginners" href="https://www.coursera.org/learn/generative-ai-for-beginners" target="_blank" rel="noopener">Coursera - Generative AI for Beginners</a> |&nbsp;<a data-mce-href="https://cloud.google.com/training/ai" href="https://cloud.google.com/training/ai" target="_blank" rel="noopener">Google Cloud - Introduction to Generative AI</a>2. 인공지능 입문 AI의 전반적인 개념과 역사, 현재 기술 트렌드에 대해 배우는 과정. 마케터들은 AI의 기본 원리를 이해하고, 이를 바탕으로 마케팅 전략을 세우는 데 도움이 많이 됩니다▶︎&nbsp;[추천 코스]&nbsp;<a data-mce-href="https://www.edx.org/course/cs50s-introduction-to-artificial-intelligence-ai" href="https://www.edx.org/course/cs50s-introduction-to-artificial-intelligence-ai" target="_blank" rel="noopener">edX - Introduction to Artificial Intelligence (AI)</a> |&nbsp;<a data-mce-href="https://cloud.google.com/training/ai" href="https://cloud.google.com/training/ai" target="_blank" rel="noopener">Google Cloud - AI Basics</a>3. 생성형 AI 시대의 윤리 AI 기술을 사용할 때 윤리적인 고려사항에 대해 배우는 과정. 마케터들은 AI를 사용함에 있어 발생할 수 있는 윤리적 문제와 이를 해결하기 위한 방법을 이해할 수 있어야 합니다. 특히 ‘책임 있는 AI’에 대한 기반지식으로 앞으로도 많은 업무를 하는데 도움이 될 가능성이 높습니다&nbsp;▶︎&nbsp;[추천 코스] <a data-mce-href="https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone" href="https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone" target="_blank" rel="noopener">Coursera - AI For Everyone</a> | <a data-mce-href="https://cloud.google.com/training/ai" href="https://cloud.google.com/training/ai" target="_blank" rel="noopener">Google Cloud - Responsible AI</a>4. 프롬프트 엔지니어링: AI와 대화하는 방법 (생성형) AI와 효과적으로 상호작용하는 방법을 배우는 데 중점을 두는 것은 기본입니다. 단 프롬프트 엔지니어링 기술(프롬프트를 간단하게, 체계화 할 수 있는)을 통해 AI에게 원하는 결과를 얻는 방법을 익힐 수 있습니다. 점차 고도화 되는 생성형AI를 활용시에 프롬프트 입력 부분은 최소화 되는 방안으로 변하지 않을까 판단되네요(음성 지원 이나, 최근 apple intelligence 만 봐도 입력 값 유형이 진화될 것 같은 예상을 해봅니다)▶︎&nbsp;[추천 코스] <a data-mce-href="https://www.udacity.com/course/intro-to-ai-chatbots--ud1107" href="https://www.udacity.com/course/intro-to-ai-chatbots--ud1107" target="_blank" rel="noopener">Udacity - Intro to AI Chatbots</a> | <a data-mce-href="https://cloud.google.com/training/ai" href="https://cloud.google.com/training/ai" target="_blank" rel="noopener">Google Cloud - Conversational AI</a>위 내용에 덧붙여서, 프롬프트 엔지니어링의 기본 개념과 생성형 AI의 활용법을 배우는 과정도 있습니다. 특히 마케터들(콘텐츠 마케터 포함)은 이 과정을 통해 AI를 활용한 콘텐츠 생성, 마케팅 캠페인 기획 등의 기술을 익힐 수 있게 되겠죠▶︎&nbsp;[추천 코스] <a data-mce-href="https://www.coursera.org/learn/prompt-engineering-for-ai" href="https://www.coursera.org/learn/prompt-engineering-for-ai" target="_blank" rel="noopener">Coursera - Prompt Engineering for AI</a>| <a data-mce-href="https://cloud.google.com/training/ai" href="https://cloud.google.com/training/ai" target="_blank" rel="noopener">Google Cloud - Generative AI with Prompt Engineering</a>5. Midjourney와 DALL-E 활용 이미지 생성 AI 도구인 Midjourney와 DALL-E의 사용법을 익히는 과정. 마케터들은 앞의 도구들을 활용하여 창의적이고 시각적으로 매력적인 콘텐츠를 제작할 수 있어야 할 겁니다6. Generative Art와 Stable Diffusion(곧 나오게 될 Stable Diffusion 3 medium 포함) 이전의 Midjourney와 DALL-E 활용하는 것과 함께 생성형 예술과 이미지 생성 기술에 대해 배우는 과정. 마케터들은 이 기술을 통해 시각적 콘텐츠의 품질을 향상시키고, 브랜드 이미지 구축에 활용할 수 있게 됩니다(디자이너 뿐만 아니라 마케터에게도 기반 기술, 지능이 갖춰지면 좋겠네요)▶︎&nbsp;[추천 코스] <a data-mce-href="https://www.khanacademy.org/computing/computer-programming/programming-natural-simulations/a/generative-art" href="https://www.khanacademy.org/computing/computer-programming/programming-natural-simulations/a/generative-art" target="_blank" rel="noopener">Khan Academy - Introduction to Generative Art</a>7. GPT-4.x(4o)외 OpenAI의 GPT-4.x 모델을 활용하는 방법을 익히는 과정. 마케터들은 이 강력한 언어 모델을 활용하여 고품질의 텍스트 콘텐츠를 생성하고, 마케팅 메시지를 최적화할 수 있게 됩니다그 밖에, ChatGPT를 활용하여 대화형 AI 시스템을 구축하고 활용하는 방법을 배우는 과정. 마케터들은 이 기술을 통해 고객 서비스, 마케팅 자동화, 개인화된 마케팅 메시지 전달 등의 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다8. GitHub Copilot 또는 Google NotebookLM 프로그래밍과 코드 작성에 도움을 주는 AI 도구인 GitHub Copilot의 활용법을 배우는 과정입니다. 마케터들은 이 도구를 사용하여 데이터 분석, 마케팅 자동화 등의 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. (<a href="https://notebooklm.google/" data-mce-href="https://notebooklm.google/">https://notebooklm.google/</a>)▶︎&nbsp;[추천 코스] <a data-mce-href="https://github.com/features/copilot" href="https://github.com/features/copilot" target="_blank" rel="noopener">GitHub - Introduction to GitHub Copilot </a>| <a data-mce-href="https://cloud.google.com/training/ai" href="https://cloud.google.com/training/ai" target="_blank" rel="noopener">Google Cloud - AI in Development</a><figure id="figure-61tyu0cbvlxctinir" class=""><img id="61tyu0cbvlxctinir" src="https://cdn.durable.co/blocks/19CJyLGF19ghE2yJbLXuy7KYuACuAUBhE6rtvjqiVigXcZUwK4qlOWnTD179SsXt.png" alt="IBM, marketing, 마케팅, 마케터, AI, 인공지능, 생성형AI" title="IBM, marketing, 마케팅, 마케터, AI, 인공지능, 생성형AI" class="object-cover bg-gray-100 rounded-lg md:rounded-xl lg:rounded-2xl" style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;" data-corners="default" data-aspect="3:2" data-caption="이미지 출처 : IBM에서 운영하는 AI ACADEMY(한국어 지원)" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/19CJyLGF19ghE2yJbLXuy7KYuACuAUBhE6rtvjqiVigXcZUwK4qlOWnTD179SsXt.png" data-mce-style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;"><figcaption class="body-normal text-gray-500 mt-2">이미지 출처 : IBM에서 운영하는 AI ACADEMY(한국어 지원)</figcaption></figure>(부록) AI ACADMY 활용 글로벌 테크 기업과 플랫폼 기업 들은 이미 자체적으로 내부 직원들과 클라이언트들의 AI 능력 고도화를 위해 온라인 교육과정 - AI ACADEMY 를 생성하여 운영하고 있습니다. 대표적인 사례로 ▶︎ <a data-mce-href="https://www.ibm.com/think/videos/series/ai-academy" href="https://www.ibm.com/think/videos/series/ai-academy" target="_blank" rel="noopener"> IBM</a>, <a data-mce-href="https://www.notion.so/ko-kr/help/notion-academy/course/getting-started-with-notion-ai" href="https://www.notion.so/ko-kr/help/notion-academy/course/getting-started-with-notion-ai" target="_blank" rel="noopener">Notion</a>, <a data-mce-href="https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/topic-technology/artificial-intelligence/training/overview.html" href="https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/topic-technology/artificial-intelligence/training/overview.html" target="_blank" rel="noopener">Intel</a>, 그리고 컨설팅 그룹인 <a data-mce-href="https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/deloitte-ai-academy.html" href="https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/deloitte-ai-academy.html" target="_blank" rel="noopener">딜로이트</a> ◀︎에서 각각 자체적인 AI ACADEMY를 온라인 무료 교육 과정으로 진행중 이오니, 마케터 들은 이러한 채널을 활용해서 기반 지식을 쌓아보는 것은 어떨까 합니다AI 기술은 마케팅의 미래를 변화시키고 있으며, 마케터들 스스로 이러한 기술을 효과적으로 활용하는 것은 필수적인 시대가 다가오고 있습니다위의 교육 과정과 함께, AI ACADEMY 활용은 마케터들이 최신 AI 기술을 습득하고, 이를 바탕으로 혁신적인 마케팅 전략을 개발하는 데 큰 도움이 될 것입니다(가장 기본이 되는 AI 거버넌스와 AI 정책, AI 윤리에 대한 기반 지식의 이해는 모든 AGI를 활용함에 있어 기본 요소, 항목이 될 겁니다)마케터들은 위의 교육 과정 및 프로그램에 적극 참여하여 AI 기술을 자신의 역량으로 통합하고, 더 나은 마케팅 결과를 창출하는데 노력해보는 것을 추천 합니다<figure id="figure-m0bzhuquyclxctob2o"><img id="m0bzhuquyclxctob2o" src="https://cdn.durable.co/blocks/36wDdAldIVyNo31wiwlNkhrlPxoDN9QFGZbGpC56S8VogGzgV3iZqA09usSDMxoW.png" alt="Google, Google Cloud, marketing, 마케팅, 마케터, AI, 인공지능, 생성형AI, generative AI" title="Google, Google Cloud, marketing, 마케팅, 마케터, AI, 인공지능, 생성형AI, generative AI" class="object-cover bg-gray-100 rounded-lg md:rounded-xl lg:rounded-2xl" style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;" data-corners="default" data-aspect="3:2" data-caption="이미지 출처 : Google Cloud 내 AI 관련 교육을 수료한 필자의 Profile내 Badge 모습" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/36wDdAldIVyNo31wiwlNkhrlPxoDN9QFGZbGpC56S8VogGzgV3iZqA09usSDMxoW.png" data-mce-style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;"><figcaption class="body-normal text-gray-500 mt-2">이미지 출처 : Google Cloud 내 AI 관련 교육을 수료한 필자의 Profile내 Badge 모습</figcaption></figure>--- --- ---&nbsp;긴글 끝까지 읽어주셔서 고맙습니다. 다음에 또 좋은 포스팅으로 찾아올께요<figure id="figure-57e68ooqydlxctauct"><img id="57e68ooqydlxctauct" src="https://cdn.durable.co/blocks/6hH6GtYoyBiqC0jKvwqyXYxAxR87dHon2cmu4TDXcOjrNqjyESqYvIIRw2GOz1RM.png" alt="3 women sitting on chair in front of table with laptop computers" title="3 women sitting on chair in front of table with laptop computers" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;" data-corners="small" data-aspect="3:2" data-caption="" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/6hH6GtYoyBiqC0jKvwqyXYxAxR87dHon2cmu4TDXcOjrNqjyESqYvIIRw2GOz1RM.png" data-mce-style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;"></figure>변화하는 Tech-Generation 시대에 생성형 AI(Generative AI)를 기반으로 AI와 마케팅, 그리고 AGI의 시대에 AI윤리와 Responsible AI, 마케팅 플랫폼, 디지털 마케팅, 콘텐츠, 팀의 성장을 함께 논의 하면서 비즈니스 역량에 AI를 추가하고, 활용할 수 있는 기회를 찾고 싶으신 파트너가 있으시다면 언제든지 연락주세요. 찾아뵙고 성장 및 활용 범위를 함께 논의 가능합니다!함께 스터디 하고, 미래 비전을 논의하고 싶은 관심있는 '일반 개인'의 연락 또한 좋습니다!트로이, 대표 파트너 - 박충효 드림

생성형 AI로 마케팅 혁신하기: 마케터를 위한 필수 AI 교육 과정

AI 기술이 급속도로 발전함에 따라 마케팅 분야도 빠르게 변화하고 있습니다. 개인적인 예상으로는 플랫폼과 도구이 변화로 인해서 2024년 하반기에는 급격한 차이가 각 현장에서 나타나지 않을까 하는 예상을 하고 있습니다. 또한 2024년에는 생성형 AI 도구들이 마케터들의 업무에 깊이 통합 되고 있으며, 이를 통해 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 것으로 예상하고 있습니다. 본 글에서는 기업의 마케터들이 생성형 AI를 어떻게 활용하고 있으며, AI 기술 습득의 중요성을 강조하는 이유에 대해 살펴보겠습니다본 글은 최근 링크드인(<a data-mce-href="https://www.linkedin.com/business/marketing/blog/skills/maturation-ai-marketing-skills-development" href="https://www.linkedin.com/business/marketing/blog/skills/maturation-ai-marketing-skills-development" target="_blank" rel="noopener">Linkedin이 발표한 보고서 - The Maturation of AI in Marketing New technology trends data from LinkedIn’s 2024 Global Marketing Jobs Outlook report</a> - 를 기반으로 작성, 보완 되었습니다)---<h3>생성형 AI 도구의 변혁</h3>최근 몇 년간 ChatGPT와 같은 생성형 AI 도구들은 마케터들의 작업 방식에 혁신을 가져왔습니다. <a data-mce-href="https://www.linkedin.com/business/marketing/blog/skills/maturation-ai-marketing-skills-development" href="https://www.linkedin.com/business/marketing/blog/skills/maturation-ai-marketing-skills-development" target="_blank" rel="noopener">LinkedIn의 최신 연구에 따르면</a>, 생성형 AI는 더 이상 새로운 기술이 아니라 마케팅 업무의 자연스러운 연장선상에 있습니다. 이러한 도구들은 다양한 활동에서 실무자들을 더 효율적이고 생산적으로 만들어 주고 있으며, 이는 기업의 전반적인 성과에도 긍정적인 영향을 미치고 있습니다<figure id="figure-2t0kzgkanlxbj9wzv"><img id="2t0kzgkanlxbj9wzv" src="https://cdn.durable.co/blocks/39ys4VDrRlmYthhMN3YMS7NO7XwtWqeG9nIh7FT3NnjGJLsbVPBv4KjeNxL5ntng.png" alt="링크드인, linkdein, marketing, 마케팅, 마케터, AI, 인공지능, 생성형AI" title="링크드인, linkdein, marketing, 마케팅, 마케터, AI, 인공지능, 생성형AI" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 1/1; object-position: center center;" data-corners="small" data-aspect="1:1" data-caption="이미지 출처 : linkedin Global report 2024" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/39ys4VDrRlmYthhMN3YMS7NO7XwtWqeG9nIh7FT3NnjGJLsbVPBv4KjeNxL5ntng.png" data-mce-style="aspect-ratio: 1/1; object-position: center center;"><figcaption class="body-normal text-gray-500 mt-2">이미지 출처 : linkedin Global report 2024</figcaption></figure><h3>마케터들이 생성형 AI로 얻는 혜택</h3>2024년, B2B 마케터들은 생성형 AI를 활용하여 다음과 같은 혜택을 누리고 있습니다1. 더 많은 콘텐츠를 '더 적은 시간'에 생성: (응답자의) 58%에 해당하는 마케터들이 생성형 AI를 통해 콘텐츠 생성 시간을 단축하고 있습니다 - 필자 또한 기존 제작 시간 대비 큰 폭의 단축이 이뤄지고 있네요2. 효율성 증대: 55%의 마케터들이 AI를 통해 반복적인 작업을 줄이고, 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있게 되었습니다3. 최적화된 콘텐츠 생성: 51%의 마케터들은 AI를 활용해 타겟 고객과 공감대를 형성하는 최적화된 콘텐츠를 생성하고 있습니다4. 창의적인 캠페인 구축: 39%의 마케터들이 AI를 통해 더 창의적인 캠페인을 구축하고 있습니다 - 캠페인에 필요한 리서치, 브레인 스토밍, 실제 초기 캠페인에 필요한 Sales Keyfinding 작업, 캠페인에 필요한 콘텐츠 드래프트 버전 제작 등5. 경쟁 우위 확보: 51%의 마케터들이 AI를 통해 경쟁력을 강화하고 있습니다 - 브레인 스토밍, 리서치, 초안 작성 등 다양한 경로로 활용 범위가 증가되고 있습니다<h3>AI 기술 습득의 중요성</h3><a data-mce-href="https://www.linkedin.com/business/marketing/blog/skills/maturation-ai-marketing-skills-development" href="https://www.linkedin.com/business/marketing/blog/skills/maturation-ai-marketing-skills-development" target="_blank" rel="noopener">LinkedIn의 데이터에 따르면</a>, 2023년 마지막 분기 동안 글로벌 마케팅 리더들이 프로필에 AI 기술을 추가한 비율이 2022년에 비해 두 배 증가했습니다. 이는 AI 기술 습득이 마케터들에게 점점 더 중요한 역량으로 자리잡고 있음을 보여줍니다. 특히, 다음과 같은 AI 관련 기술들이 주목받고 있습니다- 프롬프트 엔지니어링 - Midjourney - DALL-E - GPT-4.x(이전 모델인 GTP-3) - Generative Art - Stable Diffusion - GitHub Copilot - ChatGPT<h3>리더들을 위한 AI 활용의 중요성</h3>AI 기술 습득은 단순히 기술적인 부분을 넘어 마케팅 전략의 핵심 요소가 되고 있습니다. LinkedIn의 연구에 따르면, 71%의 리더들은 AI 문해력 기술을 가진 경험이 많은 후보자를, AI 문해력이 전무한 경험이 많지 않은 후보자보다 선호한다고 말합니다또한, 66%의 리더들은 AI 문해력 기술이 없는 사람을 아예 채용하지 않을 것이라고 답했습니다. 이는 AI 기술이 단순한 트렌드가 아니라 마케팅 분야에서 필수적인 역량으로 자리잡고 있음을 시사합니다그만큼, 빠르게 변화하는 시장에서 Tech 기반의 AI 문해력(리터러시)를 가지고 있는 마케터의 필요성이 증가되고 있고 그에 따른 고용 시장 및 프리랜서, 개인사업자의 용도에 있어서도 큰 폭의 활용성이 절실해지고 있음을 글로벌 리포트에서도 반영하고 있습니다<figure id="figure-xyfee1w15lxbjc9pw"><img id="xyfee1w15lxbjc9pw" src="https://cdn.durable.co/blocks/2dMc7eZpxQIJVZBGo11qmClWJJZKXdXPM6sYr7rJi41vzSoAgJZAT1ObDxUDp0GD.png" alt="링크드인, linkdein, marketing, 마케팅, 마케터, AI, 인공지능, 생성형AI" title="링크드인, linkdein, marketing, 마케팅, 마케터, AI, 인공지능, 생성형AI" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 1/1; object-position: center center;" data-corners="small" data-aspect="1:1" data-caption="이미지 출처 : linkedin Global report 2024" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/2dMc7eZpxQIJVZBGo11qmClWJJZKXdXPM6sYr7rJi41vzSoAgJZAT1ObDxUDp0GD.png" data-mce-style="aspect-ratio: 1/1; object-position: center center;"><figcaption class="body-normal text-gray-500 mt-2">이미지 출처 : linkedin Global report 2024</figcaption></figure><h3>AI 기술 습득 및 트렌드</h3><a data-mce-href="https://www.linkedin.com/business/marketing/blog/skills/maturation-ai-marketing-skills-development" href="https://www.linkedin.com/business/marketing/blog/skills/maturation-ai-marketing-skills-development" target="_blank" rel="noopener">LinkedIn의 2024 글로벌 마케팅 직업 전망 보고서</a>는 AI 기술이 마케팅 분야에서 어떻게 활용되고 있는지를 자세히 다루고 있습니다AI는 몇 년 전만 해도 마케팅에서 신기한 존재였지만 이제는 이 직업의 자연스러운 확장이 되었습니다. <a data-mce-href="https://www.linkedin.com/in/ryanroslansky" href="https://www.linkedin.com/in/ryanroslansky" target="_blank" rel="noopener">LinkedIn의 CEO인 Ryan Roslansky</a>(라이언 로슬란스키)는 “우리는 이전보다 더 인간적인 작업 세계의 초기에 있으며, 더 충족감 있는 일을 하고, 그 일을 다른 사람들과 더 쉽게 효과적으로 할 수 있는 기회를 가지게 되었다고 믿습니다”라고 말했습니다시대의 변화를 확연하게 이야기하는, 고용 시장의 탄력성, 그리고 기술 습득과 일의 효율성과 효과성을 모두 이야기 하는 대목입니다그렇다면, 마케터들에게 어떤 내용들이 더욱 필요해질까요? 아래의 내용으로 정리될 수 있고, Linkedin의 글로벌 마케팅 직업 전망 보고서에서도 이에 대한 가이드를 제시하고 있습니다. 여기서 가장 주목해야 하는 것은 '기술적인 활용도'도 매우 중요하지만 AI에 대한 기본 지식과 이해도, 그리고 AI가 인간의 사회생활에서 어떤 가이드라인 및 정책, 거버넌스를 가지고 움직여야 하는지에 대한 가이드를 명확하게 인지하는 것이 중요합니다(프롬프트 엔지니어링은 기술 스펙일 뿐, 자연어 처리로 변화하는 생성형 AI 시대에서 더 이상 기술 특화가 아니라는 점을 이야기 하고 싶습니다최근의 ChatGPT-4.o 와 Apple Intelligence 에서만 봐도 입력의 방식이 변화하고 있고, 키워드 만으로도 사용자가 원하는 정보를 빠르게 처리해주는 것으로 변화하고 있습니다 - 즉, 생성형 AI를 활용하는 'how to' 보다는 'Why not', 'What to do'가 더욱 필요해지고 있습니다)<h3>마케터들이 주목해야 할 AI 관련 교육 과정</h3>마케터들이 AI 기술을 습득하기 위해 주목해야 할 교육 과정은 다음과 같습니다 : 필자 스스로도 가장 기본적인 내용일수도 있겠지만, 아래의 내용 들에 대한 기반 지식들의 고도화, 지속적인 학습이 매우 중요함을 알려드립니다- <a data-mce-href="https://cloud.google.com/training/ai" href="https://cloud.google.com/training/ai" target="_blank" rel="noopener">생성형 AI란 무엇인가?</a> - <a data-mce-href="https://www.edx.org/course/cs50s-introduction-to-artificial-intelligence-ai" href="https://www.edx.org/course/cs50s-introduction-to-artificial-intelligence-ai" target="_blank" rel="noopener">인공지능 입문</a> - <a data-mce-href="https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone" href="https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone" target="_blank" rel="noopener">생성형 AI 시대의 윤리</a> - 프롬프트 엔지니어링: AI와 대화하는 방법 - 프롬프트 엔지니어링 및 생성형 AI 입문이러한 교육 과정을 통해 마케터들은 AI 기술을 효과적으로 습득하고, 이를 마케팅 전략에 통합할 수 있을 것입니다위의 교육 과정에 대한 내용은 다음 내용에 이어서 기술, 공유하겠습니다<h3>AI에 대한 피로도, 그리고 과연 왜, 무엇 때문에 해야 할것인가? 라는 궁금증이 급증하는 시점</h3>2024년에는 AI 기술이 마케팅 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 또한 그에 대한 교육 시장에서 '마케터와 AI'를 복합적으로 엮는 이야기들이 많이 나오고 있습니다. 하지만 실제 그에 대한 반응은 뜨겁지 않습니다. 앵글을 돌려보면, 기업들 입장에서는 도입 여부를 저울질 한다거나, 도입 했을 때 불러올 수 있는 조직 내 이슈도 있을 것이죠. 또한 마케터 스스로 나의 업무를 어느 정도 대체할 수 있을까? 보다는 우리가 어떻게 잘 활용해야 하나? 라는 궁금증이 우선 일 수 있습니다시스템화 하여 내재화 하는 인프라가 잘 갖춰져 있는 팀은 생성형 AI 도입과 시스템 엔지니어링 차원에서 빠르게 도입 유무를 판가름 할 텐데요. 실제 마케팅 현장에서, 특히 B2B와 B2C 차원에서는 AI가 해줄 수 있는 일부 기능들을 가지고 대체 인력 또는 인턴 1명의 인건비를 대체하는 차원의 활용이 될 수도 있습니다아직은 초기 수준인 것은 사실 입니다. 그래서 국제적인 수준의 AI 정책, AI 윤리, 책임있는 AI 뿐만 아니라, AI 거버넌스 가이드라인 마저 미흡해져 있는 수준입니다. 그만큼 tech에 기반한 마케터들은 그에 따른 준비를 스스로 - 팀 - 조직 차원에서 빠르게 sub-Project로 하여 학습 - 준비해야 할 것입니다마케터들은 생성형 AI를 통해 더 효율적이고 생산적으로 일할 수 있으며, 이를 통해 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 리더들은 AI 기술 습득의 중요성을 인식하고, 이를 조직 내에서 적극적으로 지원해야 합니다. AI는 더 이상 선택 사항이 아니라 마케팅 성공의 필수 요소입니다. 이를 통해 마케팅의 미래를 탐구하고, 번성하는 방법을 모색해보시기 바랍니다이에 대한 팀 내 내재화, 개인의 역량 강화에 대한 조언 및 지원이 필요하시면 연락주세요--- --- ---&nbsp;긴글 끝까지 읽어주셔서 고맙습니다. 다음에 또 좋은 포스팅으로 찾아올께요<figure id="figure-g2q0jdc57llxbjh6m6"><img id="g2q0jdc57llxbjh6m6" src="https://cdn.durable.co/blocks/6hH6GtYoyBiqC0jKvwqyXYxAxR87dHon2cmu4TDXcOjrNqjyESqYvIIRw2GOz1RM.png" alt="트로이, 트로이 서비스, 트로이 대표 파트너, 트로이 박충효 대표, 트로이 마케팅 서비스, 트로이 마케팅 자문 서비스, 트로이 자문, 박충효 대표, 박충효 마케팅 전문가" title="트로이, 트로이 서비스, 트로이 대표 파트너, 트로이 박충효 대표, 트로이 마케팅 서비스, 트로이 마케팅 자문 서비스, 트로이 자문, 박충효 대표, 박충효 마케팅 전문가" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 3/2; object-position: undefined undefined;" data-corners="small" data-aspect="3:2" data-caption="" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/6hH6GtYoyBiqC0jKvwqyXYxAxR87dHon2cmu4TDXcOjrNqjyESqYvIIRw2GOz1RM.png" data-mce-style="aspect-ratio: 3/2; object-position: undefined undefined;"></figure>변화하는 Tech-Generation 시대에 생성형 AI(Generative AI)를 기반으로 AI와 마케팅, 그리고 AGI의 시대에 AI윤리와 Responsible AI, 마케팅 플랫폼, 디지털 마케팅, 콘텐츠, 팀의 성장을 함께 논의 하면서 비즈니스 역량에 AI를 추가하고, 활용할 수 있는 기회를 찾고 싶으신 파트너가 있으시다면 언제든지 연락주세요. 찾아뵙고 성장 및 활용 범위를 함께 논의 가능합니다!함께 스터디 하고, 미래 비전을 논의하고 싶은 관심있는 '일반 개인'의 연락 또한 좋습니다!트로이, 대표 파트너 - 박충효 드림

AI 성숙과 미래 : 2024년 현재 시점에서 마케터들을 위한 가이드

❏ 본 글은 <a data-mce-href="https://inkdot.kr/20240604_ai_trend_1/" href="https://inkdot.kr/20240604_ai_trend_1/" target="_blank" rel="noopener">'잉크닷'에 [칼럼]으로 기고된 글</a>의 주요 내용만 간추려서 정리된 글입니다.--- --- ---AI 편향이 콘텐츠 마케팅에 미치는 영향에 대해 살펴보고, AI 기술이 마케팅 분야에서 점점 더 활용되면서, 이에 따른 위험 요소도 함께 대두되고 있는 AI 편향(AI Bias)에 대한 이해, 그리고 콘텐츠 마케팅 분야에 있어 고려해야 할 대응 전략 등을 함께 정리해보고자 합니다<figure id="figure-v3atz78bw7lxa15x4u" data-full-width=""><img id="v3atz78bw7lxa15x4u" src="https://cdn.durable.co/blocks/cfoE4avFPSRRrpdx0Mi6qDgcwWt2FnDZCUgyOgpQleGV32ajqsmvYzzzIdqjmcQd.png" alt="AI bias, 인공지능 편향, 편향, 트로이, 마케팅, 콘텐츠 마케팅" title="AI bias, 인공지능 편향, 편향, 트로이, 마케팅, 콘텐츠 마케팅" class="object-cover bg-gray-100 rounded-lg md:rounded-xl lg:rounded-2xl" style="aspect-ratio: 16/9; object-position: undefined undefined;" data-corners="default" data-aspect="16:9" data-caption="이미지 출처 : Google Search, AI Bias" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="true" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/cfoE4avFPSRRrpdx0Mi6qDgcwWt2FnDZCUgyOgpQleGV32ajqsmvYzzzIdqjmcQd.png" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: undefined undefined;"><figcaption class="body-normal text-gray-500 mt-2">이미지 출처 : Google Search, AI Bias</figcaption></figure><h3>편향의 징후</h3>- 대표성이 없는 콘텐츠 - 반복적인 패턴&nbsp; - 출력의 이상AI 편향, 위에서 언급한 대로 ‘부정확하거나 불공정한 결과를 산출하는 것’으로 아래와 같은 주요 유형으로 콘텐츠 마케팅에서 AI 편향에 있어 주의해야 할 주요 유형은 다음과 같습니다"여기서 AI 편향이란?" - AI 편향의 이해<table style="border-collapse: collapse; width: 100%;" border="1" data-mce-style="border-collapse: collapse; width: 100%;"><tbody><tr><td style="width: 100%; vertical-align: middle;" data-mce-style="width: 100%; vertical-align: middle;">AI 편향은 AI 시스템이 훈련 과정에서 잘못된 가정으로 인해 불공정한 결과를 산출할 때 발생합니다. 이러한 편향은 콘텐츠 마케팅의 모든 것에 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 편향은 AI 모델 훈련에 사용되는 데이터가 전체 모집단을 대표하지 않을 때 발생하고, 알고리즘 편향은 알고리즘 자체가 설계 방식이나 데이터 해석 방식으로 인해 편향된 결과를 산출할 때 발생합니다.</td></tr></tbody></table>하나. 데이터 편향 (Data Bias)AI 모델이 훈련되는 데이터셋에 편향이 있다면, 그 편향이 모델의 출력물에 반영됩니다. 예를 들어 데이터셋에 특정 인종, 성별, 연령대가 과소 대표되어 있다면 AI가 그 집단을 배제하거나 고정관념을 갖게 될 수 있습니다둘. 알고리즘 편향 (Algorithm Bias) &nbsp;AI 알고리즘 자체의 설계나 가정에 편향이 내재되어 있을 수 있습니다. 예를 들어 이미지 인식 알고리즘이 특정 피부톤을 잘 인식하지 못하는 경우가 있습니다셋. 상호작용 편향 (Interaction Bias)AI 시스템과 사용자 간 상호작용 과정에서 편향이 발생할 수 있습니다. 예를 들어 AI 챗봇이 특정 언어나 문화권의 사용자와 더 잘 소통하도록 훈련되었다면 다른 사용자에게는 편향된 대화를 제공할 수 있습니다넷. 확증 편향 (Confirmation Bias)AI 시스템이 기존의 가정이나 편견을 강화하는 데이터에만 집중하여 편향을 심화시킬 수 있습니다. 이는 AI가 새로운 정보를 제대로 반영하지 못하게 만듭니다 &nbsp;다섯. 표현 편향 (Representation Bias)AI가 특정 집단을 부적절하거나 고정관념적으로 표현하여 그들을 모욕하거나 차별할 수 있습니다. 예를 들어 여성을 가정주부로만 묘사하는 등의 편향된 표현입니다콘텐츠 마케터는 이러한 AI 편향의 위험을 인지하고, 데이터와 알고리즘을 주기적으로 모니터링하며 인간 전문가의 감독 하에 AI를 활용해야 합니다(즉, 생성형 AI 서비스를 활용하여 콘텐츠 초안 또는 기획 진행시, 명확한 프롬프트를 입력하더라도, 실제 출력되는 결과에 대한 근거 자료 및 결과값에 대한 검증 - 관리, 크로스체크는 당연하게 해야 하는 상황이 적절한 예시가 될 수 있겠습니다). 다양성과 포용성을 고려한 AI 운영 환경 구축이 중요합니다&lt; 중략 &gt;<figure id="figure-5c3xizylgglxa1a6op" data-full-width=""><img id="5c3xizylgglxa1a6op" src="https://cdn.durable.co/blocks/2fntYTxK0gS4z0nzIHLTyFlEcBznPZ0snt33Pbxr7TS8Rs4FVbS8K0npD5h9pZK3.png" alt="AI, Contents, AI 콘텐츠, 인공지능, 콘텐츠 마케팅" title="AI, Contents, AI 콘텐츠, 인공지능, 콘텐츠 마케팅" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;" data-corners="small" data-aspect="16:9" data-caption="이미지 출처 : webfx.com, AI를 통한 콘텐츠 제작시 장단점" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="true" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/2fntYTxK0gS4z0nzIHLTyFlEcBznPZ0snt33Pbxr7TS8Rs4FVbS8K0npD5h9pZK3.png" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;"><figcaption class="body-normal text-gray-500 mt-2">이미지 출처 : webfx.com, AI를 통한 콘텐츠 제작시 장단점</figcaption></figure>AI 편향은 콘텐츠 마케팅에서 실제 위험 요소입니다. 그렇다면 이를 어떻게 해결할 수 있을까요? 기술적인 관점과 책임있는 AI 기반의 대응 관점에서 살펴보도록 하겠습니다“소비자들은 비즈니스에 AI를 적용하는 것에 대해 점점 더 경계하고 있습니다. 예를 들어, 41%는 AI가 생성한 제품 설명에 대해 매우 우려하고 있으며, 35%는 개인화된 광고에 대해 우려하고 있습니다. 이러한 결과는 신뢰 구축을 위해 투명성과 윤리적인 AI 관행의 필요성을 강조합니다”<h3>AI 편향 완화 전략</h3>AI 편향에 대처하고 공정하고 신뢰할 수 있는 콘텐츠 마케팅을 수행하기 위한 효과적인 전략은 다음과 같습니다1. 데이터 소스 분석AI 모델을 훈련시키는 데이터 세트에 편향이 있는지 분석합니다. 다양한 인구 통계, 문화, 배경을 반영한 포괄적이고 대표성 있는 데이터 수집이 필수적입니다(사실 이 부분은 실제적으로 콘텐츠 마케터가 분석을 할 수 없지만, 실제 생성형 AI를 활용해서 결과값을 얻고자 할때, 프롬프트 설계 및 출력된 결과 물에 대한 명확한 출처 분석이 필요합니다 - 텍스트, 이미지 모두 적용)2. 알고리즘 테스트 및 모니터링 &nbsp;AI 모델의 의사결정 패턴을 정기적으로 감사하여 새로운 편향이 발생하는지 확인해야 합니다. 편향이 발견되면 즉시 해결하고 모델을 업데이트해야 합니다(이 부분도 마찬가지로, 콘텐츠 마케터 입장에서는 대응할 수 없지만 다양한 생성형 AI 도구를 통해서 입력 프롬프트를 테스트 하면서, 검증할 수 있는 결과값을 찾는 작업이 필요합니다)3. 인간 스스로의 감독과 검증 작업인간 스스로, 마케팅 전문가가 AI 출력물을 검토하고 편향 여부를 평가해야 합니다. 필요한 경우 인간이 개입하여 편향을 제거할 수 있어야 합니다(콘텐츠 마케터가 가장 접근, 대응할 수 있는 부분 중에 일 부분 입니다)4. 윤리 정책 수립 &nbsp;AI 개발 및 배포를 위한 윤리 가이드라인과 규제를 수립하여 AI 시스템의 공정성과 투명성을 보장해야 합니다(이 부분은 책임있는 AI 분야와 연결되는 것으로, 검증하고 증명, 특히 윤리적으로 문제가 없는지, 법률적으로 생성한 결과값이 타겟 이해관계자에게 위협적인 요소가 되지 않는지 등의 마케팅 측면에서 윤리적인 가이드라인 준비 및 활용은 매우 필요한 부분 입니다)본 글을 읽는 마케터 분들은 'AI 기술'의 혜택을 누리면서도 편향성의 위험을 인지하고 대비해야 할 것입니다. 즉, 포용적이고 공정한 콘텐츠 제작에 있어 AI를 활용하되 브랜드 평판까지 보호해야 할 필요도 있습니다. AI 편향을 감지 및 극복하면서 청중과의 신뢰를 구축하고 유지하기 위해 경계심을 갖고 윤리적인 AI 활용에 집중해야 할 것입니다. 매우 빠른 속도로 성장하는 생성형 AI를 기반으로 고객과의 신뢰를 쌓고, 시대의 속도에 부합하는 성공적인 콘텐츠 마케팅을 이루는 데 도움이 되었으면 합니다❏ 본 글은<a data-mce-href="https://inkdot.kr/20240604_ai_trend_1/" href="https://inkdot.kr/20240604_ai_trend_1/" target="_blank" rel="noopener"> '잉크닷'에 [칼럼]으로 기고된 글의 주요 내용</a>만 간추려서 정리된 글입니다.--- --- ---&nbsp;긴글 끝까지 읽어주셔서 고맙습니다. 다음에 또 좋은 포스팅으로 찾아올께요<figure id="figure-zomjtrkasnlxa1frqe"><img id="zomjtrkasnlxa1frqe" src="https://cdn.durable.co/blocks/6hH6GtYoyBiqC0jKvwqyXYxAxR87dHon2cmu4TDXcOjrNqjyESqYvIIRw2GOz1RM.png" alt="디지털 마케팅 자문 서비스, 마케팅 서비스, 트로이, 트로이 서비스, 박충효 대표 서비스, 트로이 대표 서비스" title="디지털 마케팅 자문 서비스, 마케팅 서비스, 트로이, 트로이 서비스, 박충효 대표 서비스, 트로이 대표 서비스" class="object-cover bg-gray-100 rounded-lg md:rounded-xl lg:rounded-2xl" style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;" data-corners="default" data-aspect="3:2" data-caption="" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/6hH6GtYoyBiqC0jKvwqyXYxAxR87dHon2cmu4TDXcOjrNqjyESqYvIIRw2GOz1RM.png" data-mce-style="aspect-ratio: 3/2; object-position: center center;"></figure>변화하는 Tech-Generation 시대에 생성형 AI(Generative AI)를 기반으로 AI와 마케팅, 그리고 AGI의 시대에 AI윤리와 Responsible AI, 마케팅 플랫폼, 디지털 마케팅, 콘텐츠, 팀의 성장을 함께 논의 하면서 비즈니스 역량에 AI를 추가하고, 활용할 수 있는 기회를 찾고 싶으신 파트너가 있으시다면 언제든지 연락주세요. 찾아뵙고 성장 및 활용 범위를 함께 논의 가능합니다!함께 스터디 하고, 미래 비전을 논의하고 싶은 관심있는 '일반 개인'의 연락 또한 좋습니다!트로이, 대표 파트너 - 박충효 드림

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