고성능 Gen AI: Mercedes-Benz는 ChatGPT의 강력한 기능을 활용합니다.

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고성능 Gen AI: Mercedes-Benz는 ChatGPT의 강력한 기능을 활용합니다.

2023년 9월 13일| 팟캐스트

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Mercedes-Benz R&D North America의 CEO인 Philipp Skogstad는 생성 AI를 900,000명의 베타 테스터에게 제공한 이야기를 공유하고 자동차 부문의 생성 AI 애플리케이션에 대한 비전, 영향, 과제 및 향후 경로에 대해 논의합니다.

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기사(9페이지)

Mercedes-Benz R&D North America의 CEO인 Philipp Skogstad는 Drivers of Disruption 팟캐스트 에서 McKinsey의 Matías Garibaldi와 함께 생성 AI(세대 AI)를 차량에 통합하기 위한 Mercedes-Benz의 경험과 비전을 공유합니다. 또한 McKinsey의 수석 파트너이자 QuantumBlack, AI by McKinsey, Alliances and Acquisitions의 글로벌 리더이자 기계 학습 파이프라인을 자동화하는 데이터 과학 플랫폼인 Iguazio의 이사인 Ben Ellencweig도 합류했습니다.

Gen AI는 인간의 창의성을 모방하는 매우 사실적이고 복잡한 이미지, 비디오, 오디오 및 텍스트를 생성할 수 있는 인공 지능의 한 유형입니다. 다양한 분야에 걸쳐 Gen AI의 잠재력은 분명하며, 예상되는 연간 영향은 약 6조 달러에서 8조 달러에 이릅니다.1

자동차 부문에서 Gen AI를 최초로 적용한 것 중 하나인 Mercedes-Benz는 최근 Gen AI를 구현한 ChatGPT를 사용하여 900,000대 이상의 차량에 제공되는 베타 프로그램에서 음성 비서를 지원했습니다. 이번 에피소드에서 Skogstad는 ChatGPT 기반 음성 도우미가 어떻게 현실화되었는지, 이러한 소프트웨어 아이디어를 통해 신속하게 반복하는 것의 중요성, Gen AI 사용 시 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 Mercedes-Benz의 전략을 설명합니다. Ellencweig와 Skogstad는 수리 및 진단, 판매, 맞춤형 마케팅 및 R&D 전반에 영향을 미칠 수 있는 기회를 언급하면서 자동차 가치 사슬에서 Gen AI를 통해 미래 가능성을 탐구합니다. 또한 Gen AI 사용과 관련된 잠재적인 위험과 자동차 리더가 잠재력을 활용하는 데 필요한 통찰력에 대해 논의합니다. 편집된 대화 내용은 다음과 같습니다.

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팟캐스트 내용

Matías Garibaldi: 이동성의 최신 발전은 물론 우주 분야의 현재 과제와 솔루션을 다루는 팟캐스트인 Drivers of Disruption 에 오신 것을 환영합니다 . 제 이름은 Matías Garibaldi이고 오늘의 대화 주제는 자동차 분야의 생성 AI(gen AI) 활용에 관한 것입니다. Gen AI는 2022년 11월 ChatGPT가 출시된 이후 선두이자 중심에 있었지만 해당 기술은 이미 수년 동안 존재해 왔습니다. 지난 몇 달 동안 Gen AI가 다양한 산업, 일하는 방식, 삶의 방식에 어떤 영향을 미칠지에 대해 많은 논쟁이 있었습니다.

그래서 우리는 이번 에피소드에서 이 분야의 두 전문가를 환영하게 되어 매우 기쁩니다. 우리의 첫 번째 손님은 북미 Mercedes-Benz R&D의 사장 겸 CEO인 Philipp Skogstad입니다. 그는 자율주행차에서 연결성, 인포테인먼트에 이르기까지 다양한 주제에 초점을 맞추고 있습니다. Mercedes-Benz는 1994년 실리콘 밸리에 최초의 OEM R&D 시설을 열었고 현재 900,000명의 사용자를 대상으로 베타 테스트 중인 ChatGPT를 차량에 통합한 최초의 자동차 제조업체입니다. 환영합니다, 필립.

Philipp Skogstad: 감사합니다, Matías.

Matías Garibaldi: 두 번째 손님은 McKinsey & Company의 수석 파트너이자 회사의 데이터 및 분석 우수 센터인 QuantumBlack의 글로벌 리더인 Ben Ellencweig입니다. 그는 McKinsey의 Gen AI 이니셔티브를 이끌고 있으며 최근 McKinsey가 인수한 기계 학습을 자동화하는 데이터 과학 플랫폼인 Iguazio의 이사입니다. 환영해요, 벤.

Ben Ellencweig: 초대해 주셔서 감사합니다.

Matías Garibaldi: Ben, 먼저 AI 세대에 대한 짧은 소개를 제공하여 청취자들에게 도움을 줄 수 있는 기회를 제공하고 싶었습니다. 이미 다양한 기업들이 이를 어떻게 활용하고 있으며, McKinsey는 기업들이 Gen AI를 사용하여 어떻게 더 많은 가치를 창출할 수 있다고 생각합니까?

Ben Ellencweig: 매우 흥미로운 주제입니다. Gen AI는 올해 초 ChatGPT를 통해 우리 삶에 들어왔습니다. 토스트나 로스트를 먹거나 이 강력한 기술을 사용하여 휴가를 계획하든 실제로는 지난 6~7년 전부터 존재해 왔습니다. 2017년 12월 Google에서 제공하는 GPT의 "T" 변환기 모델로 시작되었으며 그 이후로 발전해 왔습니다.

우리는 자동차를 포함한 기업이 채택하기 시작한 네 가지 주요 범주에 이 기술이 배포되는 것을 보고 있습니다. 하나는 소프트웨어에 관한 것으로, 우리가 부조종사라고 부르는 기계와 함께 다양한 소프트웨어 애플리케이션을 공동 개발하는 능력입니다. 두 번째는 서비스 또는 판매에 대한 고객 참여와 관련됩니다. 여기서 부조종사는 통화 요약 및 초개인화를 제공하여 매우 다른 경험을 만들 수 있습니다. 세 번째 범주는 간결성(concision)으로, 사물을 간결하게 만들고 종합합니다. Gen AI는 제품 개발이나 안전 프로토콜 등의 문서를 살펴보고 모두 수집해 명확한 답변을 제공할 수 있는 가상의 지식 시스템에 가깝습니다. 마지막으로, 각 사용자에게 고유한 경험을 제공하는 "하나의 세그먼트"라는 성배인 콘텐츠 생성이 있습니다.

Matías Garibaldi: 정말 도움이 됐어요. Philipp, Mercedes-Benz가 6월 15일에 발표된 ChatGPT를 차량에 통합한 최초의 자동차 생산업체이기 때문에 당신에게 이야기하고 싶습니다. 이 아이디어는 어떻게 나왔고, 거기에서 어떻게 참여하게 되었나요? 베타 테스트에 90만 명의 고객이 있습니까?

Philipp Skogstad: Mercedes에 대해 생각해보면 우리가 자동차를 발명한 것을 기억하실 것입니다. 우리는 항상 리더였으며, 그 전통을 계속 이어가고 있습니다. 말씀하신 대로 ChatGPT의 최신 버전은 작년 말에 나왔고, 새해 직후에 이미 제 차에 설치되어 있었습니다. 1월 CES(Consumer Electronics Show)에서 시연할 시간이었죠. Mercedes 전체의 최고 기술 책임자(CTO)의 승인을 받았습니다.

2월 자본 시장의 날에 우리는 전 세계의 인플루언서, 분석가 및 미디어에 이를 보여줬고 피드백은 매우 긍정적이었습니다. 이는 우리가 이 기술을 고객에게 제공하도록 장려했습니다. 그리고 우리가 신속하게, 그리고 책임감 있게 이 일을 하지 않았다면 우리는 메르세데스가 아닐 것입니다. 우리 문화를 통해 초기에 반복하고 내 차에 설치한 다음 베타 프로그램에서 출시함으로써 우리가 첫 번째가 될 수 있게 되어 매우 기쁩니다.

우리는 모든 미국 고객이 Mercedes 앱이나 자동차에서 "안녕 Mercedes, ChatGPT 베타 프로그램에 참여하고 싶었습니다."라고 말할 수 있도록 옵트인할 수 있었습니다. 이때 Hey Mercedes 음성 비서가 안내해 드립니다. 익숙한 모든 내비게이션 및 차량 제어 기능을 계속 제공하지만 ChatGPT 기술을 통해 더 넓은 도메인을 활용합니다.

ChatGPT의 최신 버전은 작년 말에 나왔고, 새해 직후인 1월 CES(Consumer Electronics Show)에서 시연할 시간에 맞춰 이미 내 차에 설치되었습니다.

마티아스 가리발디: 정말 놀랍습니다. 팀 규모는 얼마나 됐나요? 특정 방식으로 부트스트랩된 것 같습니다. 먼저 차량에서 테스트하고 CES에서 선보인 후 900,000대의 차량에 다운로드합니다. 일반적인 자동차 개발 기간보다 빠른 것 같죠? 어떻게 그렇게 빨리 움직였나요?

Philipp Skogstad: 좋은 질문이네요. 귀하는 다년간의 개발 및 생산 주기로 인해 자동차 부문에서 우리가 직면하고 있는 몇 가지 과제를 언급하고 계신 것 같습니다. 우리는 오늘 고객이 10년 동안 볼 수 없는 자동차를 개발하고 있을지도 모릅니다. 반면, Mercedes의 고객은 항상 새로운 디지털 장치를 구입하는 데 익숙하며 최신 기술을 기대합니다.

따라서 우리는 서로 다른 소프트웨어와 하드웨어를 통합했으며 이 두 가지가 항상 연결되도록 해야 합니다. 이것이 제 책임의 핵심 부분입니다. 그리고 이 경우에는 많은 팀이 참여하는 부트스트랩 노력이었습니다. 베타 프로그램을 활성화하려면 앱을 변경하고 법률 및 데이터 보안 동료를 영입해야 했습니다. 이러한 노력이 발전하면서 우리는 계속해서 고객을 염두에 두고 반복했습니다. 항상 매우 명확한 초점이 있었고 저는 이렇게 생각했습니다. “우리는 훌륭한 기능을 가지고 있습니다. 우리는 그것이 내 차에서 작동하는 것을 보았습니다. 최대한 많은 고객이 최대한 빨리 이 혜택을 누릴 수 있도록 합시다.” 우리는 미국에서 시작했지만 여기서 멈추지 않을 것입니다.

Matías Garibaldi: 정말 멋진 이야기인 것 같아요. 저는 이 이야기의 또 다른 부분인 반복과 팀과 함께 이를 어떻게 탐색했는지에 대해 자세히 알아보고 싶습니다. 가능한 한 빨리 최상의 솔루션에 도달하기 위해 반복하는 것과 고객에게 최종 제품을 제공하는 대신 지속적으로 반복하는 것에 대한 약간의 우려 사이에는 균형이 있습니다. 그 몇 달 동안 반복에 대한 마음가짐은 어땠나요?

Philipp Skogstad: 메르세데스의 슬로건은 "최고 아니면 아무것도 아니다"입니다. 그리고 가끔은 우리가 정말 좋은 것을 갖고 있더라도 그것을 더 좋게 만들기 위해 계속해서 반복해야 한다는 점을 팀에게 상기시켜야 합니다. 소프트웨어, 특히 클라우드 소프트웨어에 익숙한 사람들에게는 릴리스 주기가 고정되어 있고 무언가를 매우 빠르게 출시해야 하는 문화가 있습니다. 나는 팀에게 10분마다 운행하는 지하철이 있다면 항상 한 대가 더 있기 때문에 다음 열차를 타는 것에 대해 걱정하지 않는다고 계속 말합니다. 소프트웨어도 마찬가지다. 지속적인 릴리스를 가능하게 하는 빠른 반복이 필요하며, 이것이 바로 우리가 모든 시스템을 설정하는 일입니다.

나는 팀원들에게 10분마다 운행하는 지하철이 있으면 다음 열차를 타는 것에 대해 걱정하지 않아도 된다고 계속 말합니다. 왜냐하면 항상 한 대가 더 있기 때문입니다. 소프트웨어도 마찬가지다. 지속적인 릴리스를 가능하게 하는 빠른 반복이 필요하며, 이것이 바로 우리가 모든 시스템을 설정하는 일입니다.

Matías Garibaldi: 소프트웨어 사고방식과 자동차 하드웨어 사고방식을 결합하는 것은 매우 흥미로운 일이라고 생각합니다. 저는 거기에서 할 일이 많이 있다고 생각하며, 이러한 것들이 실제로 실행되는 것을 보는 것은 정말 흥미로울 것입니다.

Philipp Skogstad: 하지만 이 모든 것에서 가장 중요한 것은 고객의 안전, 즉 물리적 안전과 디지털 안전을 최우선으로 보장하는 것입니다. 그리고 고객 데이터를 책임감 있게 처리하는 것은 전체 프로세스에서 고객의 개인정보를 보호하는 데 절대적으로 중요합니다.

Matías Garibaldi: 정말 맞는 말이네요. Gen AI의 가능성과 미래를 위해 무엇을 열어줄 수 있는지에 관해 어떤 점이 기대되나요? 인간이 차량과 상호 작용하는 방식 측면에서 여러 번의 반복(2년, 3년, 5년 후)은 어디로 이어질까요?

Philipp Skogstad: Mercedes의 자세한 로드맵에 대해 논의할 수는 없지만, Ben이 앞서 말했듯이 이는 우리 업무, 개인 생활, 상호 작용 방식의 모든 부분에 절대적으로 혁신적인 영향을 미칠 것이라고 생각합니다. 다른 자동차와 우리 자동차. 현재 우리는 음성을 통해 ChatGPT를 구현했습니다. 우리는 우리 주변에서 점점 더 많은 지능적인 비서를 목격하고 있으며, 우리는 자동차가 그 일부가 되기를 원합니다.

예를 들어, 내일 아침 사무실에서 오전 7시에 회의가 있고 북부 주에 살고 있으며 지금은 겨울이라고 가정해 보겠습니다. 캘린더에 자동차 액세스 권한을 부여한 경우 날씨가 약간 추울 수 있음을 확인하고 평소 6시 30분 대신 6시 15분에 집을 떠나고 싶을 수도 있음을 알려줄 수 있습니다. 그리고 다음 날 아침 6시 15분에 당신의 차는 이미 작동하고 가열되어 있을 것이며, 차에 타자마자 “이 회의가 있습니다. 운전해서 사무실로 가는 동안 관련성이 있을 수 있는 이 뉴스 채널을 듣고 싶으신가요?”

자동차는 그 자체가 아니라 더 넓은 세상과 연결되어 있으며 Ben이 이전에 말했듯이 미래를 내다보고 인생에서 유용성을 창출하는 능력을 갖추고 있습니다. 그것이 우리가 가고 싶은 곳이고 우리는 반복적인 방식으로 작업하고 있습니다.

Matías Garibaldi: 정말 신나는 일이네요. 이제 Ben으로 전환하고 싶습니다. 우리는 이 기술의 고객 측면에 대해 이야기해 왔지만 McKinsey는 최근 기사에서 특정 사용 사례에서 Gen AI 가치의 75%가 고객 운영, 마케팅 및 영업, 소프트웨어 엔지니어링, 연구개발. 앞으로 자동차 산업에서 AI 세대에 가장 유망한 것이 무엇이라고 생각하시나요? 음성 활성화 사용 사례 외에 우리가 보게 될 것의 몇 가지 예는 무엇입니까?

Ben Ellencweig: 미래를 예측하는 것은 매우 위험합니다. 가능하다면 아마도 다른 직업에 종사하고 있을 것입니다. 하지만 저는 모든 회사에 걸쳐 대규모 언어 모델(LLM)을 구축하는 업계 고위 사람들과 많은 시간을 보냅니다. 그들 중 다수는 한때 20년이 더 걸릴 것이라고 생각했던 지점에 우리가 이미 도달했다고 말할 것입니다. 따라서 우리는 레이저 속도로 움직이고 있으며 점점 더 빨라지고 있습니다. 하지만 우리는 이것이 1회 초반이라는 것을 기억해야 한다.

귀하의 질문에 답하기 위해 조금 더 생생하게 설명하겠습니다. 나는 기본적으로 우리 일상생활의 일부가 된 필립의 자동차 사례를 좋아합니다. 우리 모두는 메모를 작성하고 회의를 준비하는 가상 비서를 갖게 될 것입니다. 그들은 또한 비틀즈의 신곡이든 다른 곡이든 음악을 작곡할 것입니다. 하지만 흥미로운 점은 소비자를 넘어 전체적인 생태계를 살펴보고 자동차를 딜러에게 가져갈 때 서비스를 제공하는 기술자에 대해 생각하는 것입니다. Gen AI는 기술자를 안내하고, 문제를 식별하고, 문제 해결 방법을 신속하게 찾아내는 능력을 갖추고 있습니다.

다음에 전시실 바닥으로 걸어갈 때 판매원과의 대화를 듣고 두 사람 모두를 안내하는 부조종사의 능력에 대해 생각해 보십시오. 우리는 소비자로서 귀하의 요구 사항을 충족하는 매우 맞춤화된 경험을 만드는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 아니면 마케팅 담당자를 생각해 보세요. 이전에는 카메라 팀과 메르세데스 자동차 몇 대를 데리고 데스 밸리로 가서 사진을 찍는 것이 전부였습니다. 생성적 AI는 실제로 해당 광고를 제작하고 누구나 차에 태울 수 있습니다. 따라서 마케팅 캠페인은 선호도와 경험을 바탕으로 개별 소비자를 대상으로 합니다.

따라서 영업사원의 관점, 딜러의 관점, 마케팅의 관점에서 보면 상황이 실제로 바뀔 것입니다. R&D 및 제품 개발 관점에서 볼 때, Gen AI는 우리가 예상했던 것보다 빠르게 움직이는 다가오는 카테고리 중 하나라고 생각합니다. 제게는 다음과 같이 말하기를 좋아하는 산업 CEO 고객이 있습니다. “다락방에 CAD 도면이 있고 지하실에 안전 프로토콜이 있고 이메일도 있어요. 점들을 연결하는 것을 도와주실 수 있나요?” Gen AI는 그렇게 할 수 있습니다.

이제 Gen AI가 모든 점을 연결하고 구성 요소를 재구성하고 모든 구성 요소가 어떻게 결합되는지 이해하는 경험을 단순화하는 동안 엔지니어가 사물의 창의적인 측면에 집중할 수 있습니다. 특히 자동차의 핵심 부분이 되고 있는 자동차 소프트웨어의 경우 매우 흥미롭다고 생각합니다. 타이밍이 이보다 더 완벽할 수는 없습니다. 하지만 Philipp 씨, Gen AI가 제품 및 R&D 사고 측면에서 귀하의 역할을 어떻게 변화시킬 것인지에 대해 어떻게 생각하시나요?

Philipp Skogstad: 저는 당신이 말한 모든 것에 전적으로 동의합니다, 벤. 그리고 그것이 그 이상이라고 생각합니다. 연구개발, 생산, 판매에 있다고 봅니다. 이는 또한 고객이 새 차량의 기능을 배우는 것과 관련이 있습니다. 미국에서는 집에 와서 설명서를 읽는 사람이 거의 없습니다. 세계 다른 지역에서는 딜러가 2시간 동안 자동차에 대해 설명하는 세션을 갖습니다. 대부분의 경우 미국 고객은 이동 중이며 새 차를 타고 출발할 준비가 되어 있습니다.

또한 누군가가 특정 기능을 통해 이익을 얻을 가능성이 가장 높은 시기를 예측할 수도 있습니다. 예를 들어, 차를 차선에 유지하고 앞차에 따라 속도를 변경할 수 있는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)에 익숙하지 않을 수 있습니다. 이제 자동차는 적절한 시간과 장소에서 개인 튜토리얼을 제공할 수 있습니다. 이는 또한 생산, 부품 신뢰성, 서비스 간격 등 모든 것에 영향을 미칩니다. 더 많은 것을 예측할 수 있으면 더 미래 지향적일 수 있습니다.

그리고 개발 중에 자동화된 방식으로 백그라운드에서 많은 안전 규정 준수 검사를 실행할 수 있습니다. 하지만 최종 검사는 아닙니다. 왜냐하면 인간이 해당 루프의 최종 지점이 되어야 한다고 굳게 믿기 때문입니다. 하지만 거기에서 경로를 자동화할 수 있습니다. 메모 초안을 처음부터 작성하는 것보다 수정하는 것이 훨씬 쉽다는 것을 우리 모두 알고 있기 때문입니다. 그리고 제너레이티브 AI는 작업의 초기 지루한 부분을 해결하는 데 큰 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 하지만 처음부터 올바른 메시지를 전달하려면 여전히 인간의 지능이 필요합니다. 저는 인간이 항상 최신 정보를 유지해야 하며 인간의 지능이 항상 핵심이라고 생각합니다.

제너레이티브 AI는 작업의 초기 지루한 부분을 해결하는 데 큰 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 하지만 처음부터 올바른 메시지를 전달하려면 여전히 인간의 지능이 필요합니다.

Matías Garibaldi: 제 생각에는 이것이 정말 중요한 점이자 제가 두 분 모두에게 던진 다음 질문, 즉 AI 세대나 AI 전반에 관해 논의할 때마다 나오는 질문에 대한 훌륭한 후속 질문이라고 생각합니다. 올바른 프롬프트를 제공하고 최종 확인을 수행하려면 항상 사람이 필요합니다. 하지만 많은 사람들이 이 기술에 대해 우려하고 있습니다. 직원들이 이 기술로 인해 영향을 받거나 활성화되는 것을 어떻게 보시나요? 그리고 Gen AI 기술을 효과적으로 사용하고 관리하기 위해 직원을 교육하고 훈련하려면 어떤 단계가 필요합니까? 벤, 먼저 갈래?

Ben Ellencweig: 이 질문을 많이 받고 중요하기 때문에 기쁘게 생각합니다. 산업혁명이든, 인터넷이든, 휴대폰이든, 모든 기술 혁신에는 어려운 전환기가 있다는 점을 기억해야 한다고 생각합니다. 사람들이 익숙해지면 워크플로가 바뀌고 회사는 비즈니스 프로세스를 바꿉니다. 그리고 새로운 기술은 실제로 테이블에 많은 이점을 제공합니다.

사람들은 항상 생산성에 대해 이야기하는데, 나는 항상 “우리가 지금 무엇을 하고 있는지 생각해 보세요.”라고 대답합니다. 미래에는 Gen AI가 실제로 우리가 말하는 통찰력 중 일부를 창출할 수 있습니다. 딥페이크를 통해 우리를 대체할 합성 인물을 만들 수도 있습니다. 이는 Philipp과 내가 직장을 잃었다는 뜻인가요? 아니면 AI 세대가 스스로 할 수 없는 창의적인 작업에 쓸 수 있는 시간이 몇 시간밖에 없다는 뜻인가요?

제 생각에는 전환을 관리하는 것이 답이라고 생각합니다. 결국 계산기는 수학 활동을 완전히 대체하지 못했고 Excel은 우리를 대체하지 않고도 생산성을 향상시켰습니다. Gen AI는 창의성이 필요하고 인간의 상호 작용이나 리더십이 필요한 모든 활동에 훌륭한 추가 기능입니다. 그리고 올바르게 관리된다면 Gen AI는 직원들이 더 행복해지고, 더 많은 콘텐츠를 얻고, 자신이 좋아하는 일에 집중할 수 있도록 도울 수 있습니다. 핵심은 교육이라고 생각합니다. 사람들이 기술을 접하고 그 잠재력을 이해하는 것은 정말 중요합니다. 교육적으로나 문화적으로 변화를 관리하는 것도 매우 중요합니다. 마지막으로, 이제는 기계로 수행할 수 있는 특정 작업을 재정의하는 것이 중요하다고 생각합니다.

Philipp Skogstad: 저는 Ben이 말한 모든 것에 동의합니다. 저는 AI가 핵심 조력자라고 생각합니다. 변화가 진행되고 있으며 우리 모두는 변화를 주도하고 싶어한다고 생각합니다. 사람들은 변화를 주도하고 싶어하지만 변화를 원하지는 않습니다. 따라서 여기서 핵심은 사람들이 이러한 변화를 주도하고 생성 AI에 액세스하여 스스로 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 당신이 언급한 기술 혁신 없이는 우리는 살 수 없었어요, 벤. 하지만 처음에는 사람들에게 그 변화가 두려웠어요.

저는 이것이 단지 강의와 같은 전통적인 의미의 교육이 아니라고 생각합니다. 그것은 활성화입니다. 우리는 개발자가 샌드박스 환경을 사용하여 데이터가 Mercedes 내에 유지되도록 지원하고 있습니다. 우리는 ChatGPT를 자동차에 도입했을 때 그랬던 것처럼 그들이 안전한 방법으로 기술을 시험해보고 앞으로 나아갈 길을 반복하기를 원합니다. 그러면 현재 더 많은 부가가치 활동을 수행하는 데 방해가 되는 많은 지루한 작업을 실제로 자동화할 수 있을 것이라고 생각합니다.

사람들은 변화를 주도하고 싶어하지만 변화를 원하지는 않습니다. 따라서 여기서 핵심은 사람들이 이러한 변화를 주도하고 생성 AI에 대한 액세스를 제공하여 스스로 사용할 수 있도록 하는 것입니다.

Matías Garibaldi: 좋은 지적이라고 생각합니다. Gen AI에 관해 이야기할 때 가장 중요한 주제인 소비자 데이터 공유 및 데이터 보안에 대한 두 가지 답변에서 다음 주제에 대해 암시하셨습니다. 많은 소비자는 특히 개인 정보 공유와 관련하여 데이터 보안에 대해 궁금해합니다. Mercedes는 Gen AI를 활용할 때 이러한 문제를 어떻게 해결하고 있습니까?

Philipp Skogstad: 안전은 Mercedes의 절대적 핵심이자 우리 명성의 초석입니다. 물리적 안전이든 디지털 안전이든 둘 다 가장 중요하게 다루어야 합니다. 따라서 우리가 ChatGPT를 어떻게 사용하는지 살펴보면 데이터가 Mercedes 내부, 귀하 및 귀하의 자동차에 그대로 유지됩니다. 다른 차량 데이터가 아닌 Microsoft 클라우드에 있습니다. 그러나 우리의 허가가 어디에 있는지에 대한 모든 것이 정확하게 공개됩니다.

OpenAI 또는 ChatGPT와 다시 공유되지 않으므로 향후 답변을 위해 훈련하는 데 사용할 수 없습니다. 이것이 데이터 유출을 방지하는 핵심 포인트입니다. 내부 프로젝트에서도 마찬가지입니다. 우리는 고객 데이터와 마찬가지로 자체 데이터에도 동일한 규칙을 사용하여 데이터가 유출되지 않도록 하고 있습니다.

물리적 안전이든 디지털 안전이든 둘 다 가장 중요하게 다루어야 합니다. 따라서 우리가 ChatGPT를 어떻게 사용하는지 살펴보면 데이터는 귀하와 귀하의 자동차와 함께 Mercedes 내부에 유지됩니다. OpenAI 또는 ChatGPT와 다시 공유되지 않으므로 향후 답변을 위해 훈련하는 데 사용할 수 없습니다.

Matías Garibaldi: 정말 맞는 말이네요. 벤, 데이터 보안 주제와 관련하여 저는 윤리적 또는 법적 고려 사항이라는 주제에 대해 더 자세히 알아보고 싶습니다. OEM이 알아야 할 주요 위험은 무엇이며, Gen AI의 책임감 있는 사용을 보장하기 위해 이러한 과제를 어떻게 해결해야 합니까?

Ben Ellencweig: 다시 한번 말씀드리지만 이것은 새로운 기술입니다. 이는 우리에게 완전히 새로운 패러다임입니다. 우리는 사회, 기업, 자동차 생태계에서 여전히 이를 배우고 있습니다. 우리는 책임 있는 AI에 대해 이야기하고 싶지만 생성 AI는 완벽하지 않습니다. ChatGPT가 정보를 완전히 조작하는 AI 환각에 대해 모두 들어보셨을 것입니다. 모델은 매우 정교하고 답변은 심오한 방식으로 제시되어 있어 이를 확실한 사실이나 진실로 받아들일 수 있습니다.

그러나 ChatGPT와 같은 세대 AI 챗봇의 기반이 되는 대규모 언어 모델은 잘못된 경우가 많습니다. 어쩌면 제대로 훈련되지 않았거나 모델이 아직 학습 중인 비교적 새로운 것을 요구하고 있을 수도 있습니다. 모델을 훈련하는 방법에 대한 질문도 있으며 모델에 사용된 훈련 자료를 기반으로 한 편향 문제를 확인했습니다. 윤리적 사용 측면에서, 결국 모델의 기본은 관리 방법에 대해 생각해야 하는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 전체 호스트라는 점을 잊지 마십시오. 그리고 분명히 우리는 우리 시스템을 외부 세계의 다른 조직에 연결하고 있는데, 이는 또한 위험을 초래합니다. 우리는 두 가지 접근 방식을 보고 있습니다. 일부 조직에서는 Gen AI에 대한 액세스를 완전히 차단하는 반면 다른 조직에서는 이를 공개적으로 활성화하고 있습니다.

AI의 책임 있는 사용과 관련하여 저는 두 가지 점을 지적하고 싶습니다. 첫째, 고객과 직원을 위한 명확한 지침을 설정하고 특히 설명가능성이라고 부르는 것과 관련하여 책임감을 가지십시오. 많은 경우, 당신은 당신이 얻고 있는 대답을 실제로 이해하지 못합니다. 하지만 소스를 확인하고 모델이 왜 그러한 답변을 제공하는지 파악하여 이를 이해할 수 있어야 합니다. 그리고 분명히 필립의 관점에서는 인간의 판단을 적용해야 합니다.

두 번째 요점은 이것이 모두 공개 지식과 일부 민간 기업 지식에만 기반을 두고 있다는 점을 설명하는 명확한 면책 조항을 제공하는 것입니다. 이는 주어진 답변의 정확성이나 신뢰도 수준에 큰 영향을 미칩니다. 마지막으로, 사람과 기업으로서 우리 모두가 이 기술의 힘과 한계를 실제로 이해하여 이러한 위험을 더 잘 평가하는 것이 중요하다고 생각합니다. AI의 책임 있는 사용에는 법적, 윤리적 의미가 포함되며, 우리는 삶의 모든 측면을 혼란에 빠뜨릴 이 경이로운 기술을 사용하는 방법을 아직도 배우고 있다는 사실을 깨달아야 합니다. 때로는 인간도 완전히 정확하지 않기 때문에 여행이 필요합니다.

Philipp Skogstad: 하지만 인간의 경우 얼굴 표정이나 눈에서 약간의 주의를 끌 수 있는 단서를 얻을 수 있습니다.

벤 Ellencweig: 네, 맞습니다.

마티아스 가리발디: 정말 좋아요.

Philipp Skogstad: AI는 최고의 포커 플레이어입니다.

Matías Garibaldi: 그 점이 마음에 듭니다, 벤. 필립 씨, 고객과 자동차 사이의 관계를 재정의한다는 목표에 대해 생각할 때 달성하고 싶은 향후 이정표는 무엇입니까? 베타 프로그램의 결과를 바탕으로 다음에는 무엇을 하시겠습니까? 장기적인 비전은 무엇입니까?

Philipp Skogstad: 앞서 언급했듯이 장기적인 비전은 자동차를 디지털 및 실제 생활의 일부로 만드는 것입니다. 이는 또한 우리 대부분에게 집을 제외하면 우리가 할 수 있는 가장 큰 투자이기도 합니다. 그리고 Mercedes를 이용하면 단순히 A 지점에서 B 지점으로 이동하는 것보다 확실히 더 높은 기대치를 갖게 됩니다. 또한 자신을 대접하고 자신을 표현하기 위해 구입하는 사치품이기도 합니다. 메르세데스는 럭셔리와 기술을 상징하며, 그것이 의미하는 바는 계속해서 발전할 것이라고 생각합니다.

ChatGPT를 자동차에 설치하는 것은 매우 반복적으로 수행되는 한 단계이며, 거기에서 계속해서 수많은 증분을 통해 발전할 것입니다. 모든 새 모델 주기나 새 모델 연도마다 적용되는 것이 아니라 분기별, 주별 또는 일별 기준이 아닌 이유는 무엇입니까? 저는 우리가 고객의 손에 새로운 것을 제공할 때 볼 수 있는 빠른 피드백 루프를 굳게 믿습니다. 그들이 좋아하는 것을 보면 우리는 그 길을 계속합니다. 그렇지 않다면 우리는 다른 방향으로 갑니다.

Matías Garibaldi: Philipp, 업계에서 Gen AI의 잠재력을 가장 잘 활용하기 위해 다른 자동차 업계 리더, 리더 및 이해관계자들과 공유하고 싶은 조언이나 통찰력은 무엇입니까?

Philipp Skogstad: 빠르게 반복하고 실패를 두려워하지 마세요. 성공보다는 실패를 통해 훨씬 더 많은 것을 배우게 될 것입니다. 이것이 빠른 반복의 장점입니다. 모든 실패는 큰 실패가 아닌 작은 실패이기 때문입니다. 그래서 나는 빠른 반복을 좋아합니다. 하지만 벤이 말했듯이 책임감을 가지세요. 각각의 경우 최악의 시나리오를 생각하고 고객 데이터와 안전을 책임감 있게 처리하십시오.

빠르게 반복하고 실패를 두려워하지 마세요. 성공보다는 실패를 통해 훨씬 더 많은 것을 배우게 될 것입니다. 이것이 빠른 반복의 장점입니다. 모든 실패는 큰 실패가 아닌 작은 실패이기 때문입니다.

Matías Garibaldi: 그게 좋은 지적인 것 같아요. 벤, 어떤 조언이나 통찰력을 공유하고 싶나요?

Ben Ellencweig: 저는 빠른 반복을 위한 Philipp의 노력을 좋아합니다. 나는 이 기술에 대해 스스로 교육할 필요성을 강조하고 싶습니다. 왜냐하면 여러분이 이 기술을 만져야 하기 때문입니다. 기본적으로 65,000명의 직원 모두에게 연말까지 이 기술을 사용해 보라고 지시한 CEO 고객이 있습니다. 두 번째는 가능한 한 빨리 Gen AI를 실험하여 올바른 비즈니스 애플리케이션을 찾는 것입니다.

마지막으로 말씀드리고 싶은 것은 규모를 조정하라는 것입니다. 특히 자동차 제조나 제품 개발에 관해 생각할 때 더 많은 생각과 준비가 필요한 전략적 애플리케이션이 있습니다. 기본적으로 실제로 다시 생각해야 할 작은 사용 사례가 많이 있습니다. 이는 더 이상 새 차를 출시하기 전의 5년 제품 개발 주기가 아닙니다. 이것은 훨씬 더 빨라질 것입니다.

즉, 이 모든 작업을 병렬로 수행해야 합니다. 이는 직원과 소비자를 교육하고, 가능한 한 빨리 실험하고, 반복하고 학습하고, 핵심 전략적 사용 사례를 확장하기 시작하는 것을 의미하며, 이는 더 오랜 시간이 걸립니다. 12개월 뒤에 우리가 모이면 무슨 일이 일어날지 정말 궁금하네요. 우리는 메모를 비교하고 얼마나 진행되었는지 확인할 수 있습니다. 나는 그것이 우리 중 누구라도 가능하다고 생각했던 것보다 훨씬 더 앞서 있을 것이라고 생각합니다.

Matías Garibaldi: 좋은 지적이네요. 필립, 벤, 시간을 내주셔서 정말 감사합니다. 저는 이 주제가 흥미롭다고 생각하며 해당 분야의 두 리더와 이야기를 나누게 되어 기쁩니다.

Ben Ellencweig: 초대해 주셔서 감사합니다.

Philipp Skogstad: 감사합니다.

저자 소개

Philipp Skogstad는 Mercedes-Benz R&D North America의 CEO입니다. Ben Ellencweig  는 McKinsey Stamford 사무소의 QuantumBlack, AI by McKinsey의 수석 파트너이자 글로벌 리더이며, Matias Garibaldi 는 뉴욕 사무소의 컨설턴트입니다.

에피소드는 DJ Presser, Suhas Somnath, John-Michael Maas 및 Sarthak Vaish가 관리하고 제작했습니다.

인터뷰 대상자가 표현한 의견과 의견은 개인의 의견이며 McKinsey & Company의 의견, 정책 또는 입장을 대표하거나 반영하지 않으며 McKinsey & Company의 승인을 받지도 않습니다.