2022년 11월 ChatGPT의 데뷔는 거의 즉각적인 센세이션을 일으켰습니다.이는 대부분의 사용자에게 기존 데이터와 게시된 자료를 사용하여 생성 AI라는 콘텐츠를 만드는 새로운 유형의 인공 지능을 시험해 볼 수 있는 첫 번째 기회를 제공했습니다.

초기의 소문이 사그라들자 경제학자들은 누가 이 기술을 사용하고 얼마나 자주, 무엇을 하고 있는지, 직장에서, 집에서 또는 둘 다에서 사용하는지 알아보고 싶어했습니다.대중이 기술을 얼마나 빠르고 강력하게 채택하느냐에 따라 그 기술이 어떻게 발전할지 예측할 수 있다고 널리 알려져 있습니다.경제적 영향.

8월 현재 18~64세 미국 성인 중 거의 40%가 생성 AI를 사용했다고 합니다.새로운 조사 연구.직장인 중 28%는 직장에서 사용했고, 거의 33%는 직장 밖에서 사용했습니다.이러한 픽업률은 인터넷(2년 후 20%)이나 개인용 컴퓨터(3년 후 20%, 초기 연구자가 측정할 수 있음)를 대중이 수용하는 것보다 훨씬 빠릅니다.

The Gazette는 Harvard Kennedy School의 정치경제학 Isabelle and Scott Black 교수이자 Harvard 대학원 경제 및 교육 교수인 David J. Deming과 그와 공동 저자인 Alexander Bick의 경제 정책 고문과 이야기를 나눴습니다.세인트루이스 연방준비은행과 밴더빌트 대학교 경제 조교수인 아담 블랜딘(Adam Blandin)이 이를 발견하고 이것이 비즈니스에 어떤 의미를 가질 수 있는지를 알아냈습니다.인터뷰는 명확성과 길이를 위해 편집되었습니다.

미국인들이 PC 및 인터넷에 비해 ChatGPT와 같은 생성 AI 도구를 얼마나 빨리 수용했는지 측정하는 것이 중요한 이유는 무엇입니까?

이와 같은 새로운 기술의 경우 해당 기술이 얼마나 많이, 누구에 의해, 무엇을 위해 사용되는지에 대한 기본적인 이해를 갖는 것이 매우 중요합니다.그러기 위해서는 전국을 대표하는 고품질의 설문조사가 필요합니다.그래서 매달 실업률을 산출하는 대규모 조사인 현행인구조사(CPS)의 질문 문구와 구조를 모두 다시 만들었습니다.이는 미국 노동 시장 데이터의 주요 소스입니다.

CPS는 1984년부터 가정에서의 개인용 컴퓨터 사용에 대해 질문하기 시작했습니다.2001년부터 다음과 같은 질문을 하기 시작했습니다.인터넷 사용.그래서 우리는 동일한 질문 순서를 취하여 해당 기술을 생성 AI로 대체했습니다. 이를 통해 다른 기술의 채택 속도와 직접 비교할 수 있었고 동일한 사람들에게 동일한 질문을 할 수 있었습니다.

이것이 바로 우리 데이터의 사용률을 보여줄 수 있는 방법입니다. 39.4%는 실제로 제품 주기의 동일한 단계에 있는 개인용 컴퓨터와 인터넷보다 높습니다.

귀하와 귀하의 팀은 이러한 결과에 놀랐습니까?

개인적으로 높은 이용률에 놀랐습니다.나는 동료들에게 이 사실을 말할 때마다 “우리가 무엇을 발견했다고 생각하시나요?”라고 묻곤 합니다.내가 그들에게 말하기 전에.내 동료 대부분은 나와 같은 노년층 학자이기 때문에 생성적 AI 사용을 과소평가하는 경향이 있습니다.대학원생이나 학부생에게 물어보면 우리가 찾은 실제 숫자보다 더 높은 숫자를 추정하는 경향이 있습니다.그리고 나는 그것이 정말로 당신에게 그것에 대해 뭔가를 말해 준다고 생각합니다.우리는 그것을 발견했습니다젊은이생성 AI를 훨씬 더 높은 속도로 사용하고 있습니다.노인들, 이는 다른 기술 전반에 걸쳐 매우 일반적입니다.

나는 이것이 우리가 찾게 될 것이라고 생각하지 않았습니다.나는 그것이 대부분 과대 광고임을 암시하는 많은 내용을 읽었고 그것이 차세대 빅 씽(Next Big Thing)임을 암시하는 많은 내용을 읽었기 때문에 답변에 관심이 있었습니다.그래서 우리는 진실이 어디에 있는지 알고 싶었습니다.

이렇게 신속하게 채택할 수 있었던 이유는 무엇입니까?

나는 당신에게 정보에 기초한 추측을 줄 수 있습니다.하나는 생성 AI가 이전 두 가지 기술을 기반으로 구축되었다는 것입니다.사람들이 집에 컴퓨터를 가지고 있고 인터넷에 접속할 수 있다는 사실을 생성 AI와 같은 신기술을 쉽게 채택할 수 있는 기본 계층으로 생각해 볼 수 있습니다.

개인용 컴퓨터가 출시되었을 당시에는 크고 비쌌으며 모든 사람이 집에 컴퓨터를 갖고 있지는 않았습니다.인터넷은 가격이 저렴했지만 우리는 사람들을 연결할 수 있는 놀라운 그리드를 구축했습니다.이 두 가지가 없다면 생성 AI는 존재할 수 없습니다.제 생각에 이것이 빠르게 채택된 이유 중 하나는 기본 수준의 기술이 이미 존재했기 때문이라고 생각합니다. 어떤 의미에서는 생성 AI를 인터넷에 대한 보완적인 혁신으로 생각할 수 있기 때문입니다.

채택은 인구통계학적 그룹 전체에 걸쳐 균일하지 않습니다.남성, 젊은 층, 대학이나 대학원 교육을 받은 사람, 사무직 종사자는 생성 AI를 더 자주 사용할 가능성이 높습니다.사용량 차이를 설명하는 것은 무엇입니까?

젊은 사람들과 교육 수준이 높은 사람들이 기술을 채택한다는 사실은 실제로 거의 모든 신기술에 공통적으로 적용됩니다.개인용 컴퓨터 채택에 관한 연구에서도 사람들은 같은 사실을 발견했습니다.PC와 다른 점은 성별이었습니다.

1980년대에는 여성이 남성보다 직장에서 PC를 더 많이 사용했는데, 그 이유는 행정 보조원이나 비서직, 일반 사무직이 여성에 치우쳐 컴퓨터를 사용했기 때문이었습니다. 반면 생성 AI는 직업에 집중되지 않았습니다.그것은 어디에나 있습니다.우리는 STEM 및 관리 경력에서 더 높은 활용도를 발견했으며 이는 남성에게 치우쳐 있습니다.

나는 많은 사람들이 직장에서 컴퓨터를 사용하기 때문에 액세스가 그것을 설명한다고 생각하지 않습니다.우리는 직업 전반에 걸쳐 매우 광범위한 채택을 발견했습니다.STEM 직무 및 관리 분야에서 가장 높았지만 생산직 직종의 22%가 AI를 사용했습니다.그리고 개인 서비스를 제외한 모든 직종에서 이용률이 20%를 넘으니, 어디에서나 흔한 일이죠.

얼마나 많은 회사가 이를 사용하고 있는지 살펴보면 실제로 이를 공식적으로 운영에 통합하는 비율은 매우 낮습니다.사람들은 이메일 작성을 돕기 위해, 검색에 사용하기, 어떤 작업을 수행하는 방법에 대한 문서를 얻기 위해 사용하기 등 다양한 목적으로 비공식적으로 이를 사용하고 있습니다.나는 많은 변형이 일부 사람들이 땜질하는 것을 좋아하고 회사에서 그것을 사용하지 말라고 말하지는 않지만 반드시 공식적으로 사용하도록 요구하지는 않는다는 사실을 반영한다고 생각합니다.

이것은 우리가 추적하는 데 정말로 관심이 있는 것입니다.우리는 이미 다음 웨이브에 대한 논의를 시작했으며 시간이 지남에 따라 데이터를 업데이트하고 사용법에 대해 더 많은 질문을 하고 남아 있는 스레드 중 일부를 파헤쳐 볼 것입니다.

이는 이 주제에 대한 최초의 전국 조사입니다.비즈니스 및 기술 경영진은 이러한 결과에 따라 조치를 취하는 것을 고려해야 합니까?

나는 확실히 그렇다고 말하고 싶습니다.이에 대해 생각하는 또 다른 방법은 1984년으로 돌아가서 사람들에게 "이봐, 개인용 컴퓨터라는 새로운 것이 있습니다. 나에게는 수정구슬이 있습니다. 지금으로부터 20년 후에는 모두가 이 중 하나를 갖게 될 것입니다.모든 새로운 기술 개발과 모든 신제품은 이를 기반으로 사용할 것입니다."

이제 그것을 알면 무엇을 다르게 하시겠습니까?당신은 많이 변할 것입니다.수십억, 수십억 달러를 벌 수 있습니다.

내 생각에 이 설문조사는 "우리에게는 수정구슬이 없지만 확실히 생성 AI가 그 정도 규모에 도달할 것 같다"고 말하고 있는 것 같습니다.따라서 전리품은 그것을 가장 먼저 활용하는 방법을 알아낼 수 있는 사람들에게 돌아갈 것입니다.네, 저는 그들이 주의를 기울여야 한다고 생각합니다.내 생각엔 이미 많은 사람들이 그런 것 같아요.

인터넷이 다른 많은 기술의 기본 계층인 것처럼, 이것을 사용하는 방법을 알아내는 사람들이 있다는 것을 알게 될 것입니다.기술그것은 매우 다재다능하고 많은 일을 잘 할 수 있지만 아직 킬러 앱이 없습니다. 킬러 앱을 찾는 사람들, 그 위에 뭔가를 구축하는 사람들은 정말로 이익과 이익을 얻을 것입니다.내 생각에 앞으로 5년, 10년은 그럴 것 같다.

이들 회사는 인간 수준의 지능을 구축하려고 노력하고 있습니다.괜찮습니다. 하지만 이를 필요로 하지 않는 상용 애플리케이션이 많이 있습니다.제품 자체가 아니라, 입력으로 이를 사용하여 구축해야 합니다.따라서 앞으로 몇 년 동안 많은 것을 보게 될 것이며 정말 흥미로울 것입니다.

제공자:하버드 가제트

이 이야기는하버드 가제트, 하버드 대학의 공식 신문.추가적인 대학 소식을 보려면 다음 사이트를 방문하세요.Harvard.edu.소환