AI에 대한 낙관론과 불확실성: ChatGPT 이후 수익 전화 회의에서 무엇을 알 수 있을까?

[힘힘]

AI에 대한 낙관론과 불확실성: ChatGPT 이후 수익 전화 회의에서 무엇을 알 수 있을까?

2024년 9월 30일

작성자:  Aakash Kalyani ,  Serdar Ozkan ,  Mickenzie Bass ,  Mick Dueholm

2022년 11월 30일, 인공지능 회사 OpenAI가 챗봇 ChatGPT의 초기 버전을 대중에게 공개했습니다. 그 이후로 인공지능(AI)은 점점 더 화제가 되고 있습니다. AI는 생산성 증가의 잠재력을 가지고 있지만 일부 회사에는 불확실성과 위험도 있습니다. 기업이 AI에 어떻게 반응하는지 측정하는 방법을 찾으면 경제학자들이 생산성 , 기업 수준의 투자, 노동력을 포함한 경제의 다양한 측면에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

실적 발표 전화 회의록과 같은 기업 텍스트는 기업이 현재 경제 상황에 어떻게 대응하는지에 대한 귀중한 정보를 제공합니다. 경제학자는 "텍스트를 데이터로" 접근 방식을 사용하여 실적 발표 전화를 분석하여 기업 수준에서 실시간 통찰력을 얻을 수 있습니다(예: 노동 시장 긴축을 측정 ). 이 블로그 게시물에서는 유사한 방법을 사용하여 기업 수준의 AI 관련 대화, 감정 및 인식된 위험을 탐색합니다.

ChatGPT 출시 1년 후 AI를 언급한 문장이 5배 이상 증가한 것을 발견했습니다. 이러한 문장은 대체로 긍정적이었으며, 30% 이상이 낙관적이었고 10%가 비관적이었습니다. 나머지 문장은 중립적이었습니다. 그러나 기업들은 ChatGPT 도입으로 AI에 대한 불확실성을 더 많이 표현했습니다.

수익 전화의 텍스트 분석

실적 발표 전화는 상장 기업의 임원들이 회사의 재무 및 현재 운영과 미래 실적에 영향을 미칠 수 있는 요인을 논의하는 분기별 회의입니다. 분석을 위해 2008년 2분기부터 2024년 1분기까지 미국 기업 7,047개에서 185,999건의 실적 발표 전화 회의록을 분석했습니다. 이 회의록은 S&P Global에서 제공했습니다.

AI 언급 척도를 구성하기 위해, 우리는 AI와 대규모 언어 모델과 관련된 키워드를 식별하는 것으로 시작했습니다. 대규모 언어 모델은 서면 텍스트에서 패턴을 발견하고 사용하여 응답을 생성하는 시스템입니다. 키워드의 예로는 "machine learning", "chatgpt" 및 "neural network"가 있습니다. 우리는 이러한 키워드가 포함된 문장을 AI 관련으로 식별했습니다.

또한, 우리는 긍정적, 부정적, 위험 감정을 나타내는 "상호작용" 단어를 사용했습니다. 우리의 상호 작용 단어는 금융 텍스트의 감정을 평가하도록 설계된 감정 사전 1 에서 재활용되었습니다. 2 예를 들어:

• "비하", "위험" 그리고 "실패"는 모두 부정적인 감정을 담고 있습니다.
• "효율적으로", "엄청나게", "이점 있는"은 모두 긍정적인 감정을 가지고 있습니다.
• "망설임", "위험" 그리고 "불확실성"은 모두 위험과 관련이 있습니다.

우리는 각 필사본에서 AI 키워드와 긍정적, 부정적 또는 위험 상호 작용 단어가 포함된 문장 수를 세어 감정 측정을 구성했습니다. 예를 들어, "machine learning"과 "advantageous"가 포함된 문장은 긍정적 감정을 가진 AI 관련 문장으로 계산됩니다.

그런 다음, 우리는 긍정적 문장에서 부정적 문장을 빼서 순 감정을 계산했습니다. 측정의 유효성을 확인하기 위해, 우리는 키워드와 상호 작용 단어가 모두 포함된 문장과 전후 문장(추가 맥락을 위해)을 포함하는 텍스트 조각을 읽어서 인간 감사를 수행했습니다. 이를 통해 우리의 측정이 AI 채터를 성공적으로 수집하고 있음을 확인할 수 있었습니다.

ChatGPT 출시 후 AI 관련 토론 급증

먼저, AI 채터가 시간이 지남에 따라 어떻게 변했는지 살펴보겠습니다. 아래 그림은 2012년 1분기부터 2024년 1분기까지 수익 전화당 AI 키워드가 포함된 문장 수를 보여줍니다. 2016년 말까지는 수익 전화당 평균 약 0.02개의 문장으로 AI 관련 채터가 거의 없었습니다.

2017년 초부터 기업의 AI 논의가 꾸준하고 점진적으로 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 특히, 2023년부터 AI 대화가 크게 증가하는 것을 관찰합니다. 사실, 대화는 2022년 4분기 실적 발표 전화당 0.35개의 AI 관련 문장에서 2023년 3분기에는 2.17개로 증가했습니다. 이는 2022년 11월 ChatGPT가 출시된 이후 모든 유형의 AI 관련 논의가 증가했음을 시사합니다.

2023년 AI 논의 급증

출처: S&P Global 및 저자 분석.

참고: 빨간색 점선은 ChatGPT가 출시된 2022년 4분기를 나타냅니다.

AI에 대한 감정은 대체로 긍정적이고 일부는 부정적이다

AI 잡담의 전반적인 증가를 살펴보는 것 외에도, 우리는 기업들이 AI를 어떻게 인식하고 있는지 알고 싶었습니다. 아래 표는 수익 전화에서 긍정적이고 부정적인 AI 감정이 포함된 샘플 발췌문을 보여줍니다. 낙관적인 기업들은 생산성 증가와 성장 기회를 자주 언급했습니다. 기업들은 또한 시장에 출시된 신제품이나 인공 지능의 도움으로 증가한 효율성에 대한 사례를 제시했습니다. 부정적인 언급에는 사이버 보안 위협과 저작권 침해가 포함되었습니다.

AI 관련 감정을 보여주는 수익 전화의 샘플 발췌문, 2008-2024

아래 그림은 순 감정(순 감정, 즉 수익 전화에서 AI에 대한 긍정적 및 부정적 문장의 분수 차이)을 시간 경과에 따라 보여줍니다. 2017년(비사소한 AI 잡담이 나온 지 얼마 안 됨)부터 회사 전체가 AI에 대해 낙관적이었습니다. 수익 전화에서 AI에 대한 언급의 30% 이상이 긍정적 감정을 보인 반면, 부정적 감정은 약 10%에 불과했습니다. 놀랍게도 ChatGPT가 출시되어도 회사 간 AI에 대한 순 감정은 크게 바뀌지 않았습니다.

ChatGPT 이후 AI에 대한 순 감정은 크게 변하지 않았습니다.

출처: S&P Global 및 저자의 계산.

참고: 빨간색 점선은 ChatGPT가 출시된 2022년 4분기를 나타냅니다.

AI 관련 위험이 다가온다

기업의 감정 외에도 기업이 AI를 잠재적 위험 및 불확실성과 연관시키는지 알고 싶었습니다. 우리는 AI와 위험 관련 단어가 모두 포함된 문장의 수를 전사본에서 AI 관련 문장의 총 수로 나누어 AI 관련 위험 척도를 구성했습니다. 아래 표에는 AI 관련 위험으로 플래그가 지정된 문장이 포함되어 있습니다.

AI 관련 위험 감정을 보여주는 수익 전화의 샘플 발췌문: 2008-2024

인공 지능의 잠재적 위험을 논의하는 회사들은 부정적인 AI 감정을 가진 회사들과 비슷한 우려를 인용합니다. 여기에는 보안 위험과 저작권 침해가 포함됩니다. 위험에 대한 다른 언급으로는 오용, 예측 불가능성 및 AI 역량에 대한 이해 부족이 포함됩니다.

아래 그림은 위험을 논의하는 AI에 대한 문장의 분수를 보여줍니다. ChatGPT가 도입되기 전에는 회사에서 AI에 대한 위험을 언급한 경우가 약 3%에 불과했습니다. 그러나 2022년 4분기 이후 이 위험 측정치는 거의 두 배인 6%로 증가했습니다. ChatGPT가 출시된 후에도 전반적인 감정은 변하지 않았지만, 회사는 AI가 미래를 어떻게 형성할지에 대해 확실히 더 많은 불확실성을 표현했습니다.

2023년 후반 AI 관련 위험 언급이 거의 두 배로 늘어남

출처: S&P Global 및 저자의 계산.

참고: 빨간색 점선은 ChatGPT가 출시된 2022년 4분기를 나타냅니다.

결론

수익 전화에 대한 텍스트 분석을 활용하면 회사 수준에서 실시간 AI 관련 토론, 감정 및 위험을 조사할 수 있습니다. 저희의 조사 결과에 따르면 ChatGPT 출시 후 AI 관련 채팅이 5배 이상 증가했으며 감정은 주로 긍정적이었습니다. 긍정적인 AI 토론에는 신제품 출시와 효율성 및 생산성 증가에 대한 언급이 포함되었고, 부정적인 언급은 일반적으로 사이버 보안 및 저작권 위험에 대한 것이었습니다. 그러나 회사는 강력한 대규모 언어 모델이 도입되었기 때문에 불확실성을 더 많이 표현했습니다.  다음 블로그 게시물 에서는  긍정적인 AI 토론의 증가가 회사 투자 증가로 이어지는지 논의할 것입니다.

노트

1. 이 사전은 노트르담 대학의 팀 러프런과 빌 맥도날드가 개발했습니다.
2. 우리 방법에 대한 자세한 내용은 Tarek A. Hassan, Stephan Hollander, Aakash Kalyani, Laurence van Lent, Markus Schwedeler 및 Ahmed Tahoun이 작성한 2024년 작업 논문 " 기업 텍스트를 사용한 경제 감시 "를 참조하세요.

저자 소개

아카쉬 칼리아니

아카쉬 칼리아니는 세인트루이스 연방준비은행의 경제학자입니다. 그는 2023년에 세인트루이스 연방준비은행에 합류했습니다. 저자와 그의 연구에 대해 자세히 읽어보세요.

세르다르 오즈칸

세르다르 오즈칸은 세인트루이스 연방준비은행의 경제정책 고문입니다. 저자와 그의 연구에 대해 자세히 알아보세요 .

믹켄지 베이스

믹켄지 베이스는 세인트루이스 연방준비은행의 연구원입니다.

믹 듀홀름

믹 듀홀름은 세인트루이스 연방준비은행의 연구원입니다.