- 디지털 트윈은 12주에 비해 몇 시간 만에 시장 조사를 제공합니다.
- 자동화는 1980년부터 2016년까지 고임금 직종 대체를 통해 소득 불평등 증가의 52%를 유발했습니다.
- 디지털 트윈 시장은 2030까지 $21.33억에 달할 것으로 예상됩니다.
대기업들은 전통적인 설문조사를 버리고 실제 사람을 모방한 AI 생성 복제본으로 전환하고 있으며, 이는 더 빠른 통찰력을 제공하지만 고용과 데이터 프라이버시에 대한 우려도 불러일으키고 있습니다.
바이럴 틱톡 영상은 몇 시간 만에 브랜드를 유명하게 만들 수 있지만, 많은 기업들은 여전히 12주간의 연구 주기에 의존하고 있습니다.
결과가 도착할 때는 데이터가 이미 낡아있는 경우가 많습니다.
피드백을 받고 그 의미를 이해하는 사이에는 종종 지연이 발생합니다. 이로 인해 트렌드가 빠르게 변화할 때 대기업들이 신속하게 대응하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
많은 기업들이 디지털 트윈이 해결책이라고 믿고 있습니다.
이들은 실제 사물, 시스템, 심지어 사람의 디지털 복사본입니다. 기업들은 실제 생활에서 실행하기 전에 아이디어를 테스트하고 어떤 일이 발생할지 보기 위해 이를 사용합니다.
주요 은행과 제약 회사들은 이미 이 기술을 활용하여 사람들이 중요한 사건이나 새로 출시된 제품에 어떻게 반응할지 예측하고 있습니다.
테스트가 주가 아닌 초 단위로 이루어집니다
이 기술은 현재 하이테크 기업들 사이에서 힘을 얻고 있습니다.
연구진은 글래스고 대학교에서 컴퓨터 네트워크를 확인하기 위해 머신러닝을 사용하는 디지털 트윈
시스템을 구축했습니다. 그들의 새로운 방법은 네트워크가 얼마나 잘 작동하는지 단 4.78초 만에 측정할 수 있습니다. 구식 방법은 동일한 작업을 수행하는 데 약 33시간이 걸렸습니다.
속도가 훨씬 빠르기 때문에 엔지니어들은 특히 네트워크가 더 복잡해짐에 따라 훨씬 더 많은 상황을 테스트할 수 있습니다.
빠른 정보에 대한 동일한 수요가 소비자 연구를 변화시키고 있습니다.
브록스(Brox)라는 스타트업은 실제 개인의 60,000개의 디지털 복제본을 생성했습니다.
이들은 단순한 추정이 아니라 광범위한 인터뷰를 기반으로 한 매우 상세한 프로필이며, 일부는 한 사람에 대한 300페이지에 달하는 자료를 포함하고 있습니다.
기업들은 이제 전통적인 통계 모델에 주로 의존하는 대신 몇 달이 아닌 몇 시간 안에 여러 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.
브록스를 운영하는 해미시 브록클뱅크는 그 차이를 설명했습니다.
“LLM을 사용하여 10,000개의 진정한 합성 디지털 트윈을 생성할 수 있지만, 답변은 여전히 매우 좁은 분포로 수렴됩니다. 이는 실제로 실제 사람들에게 질문할 때 현실적이지 않습니다.”라고 그는 말했습니다.
브록스는 이미 이러한 트윈을 준비하고 있으므로, 주요 제약 회사는 디지털 군중에게 질문을 하고 실제 사람을 인터뷰하는 전체 단계를 건너뛰고 몇 시간 안에 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
자동화는 고임금 직원을 대상으로 합니다
자동화에 대한 급격한 추진에는 단점이 있습니다.
MIT의 경제학자 다론 아체모글루에 따르면 많은 기업이 효율성 증대보다는 비용 절감을 위해 자동화를 주로 활용합니다.
그의 연구에 따르면 고용주는 보상이 높은 사람을 대체하는 데 더 적극적입니다.
이 연구는 또한 소득 불평등에 상당한 영향을 미쳤음을 보여주었습니다.
1980년부터 2016년까지 소득 격차 증가의 52%는 자동화에 기인했습니다.
아체모글루는 근로자의 급여가 높을수록 기업이 해당 직무를 자동화할 동기가 더 커진다고 지적했습니다.
그는 또한 인건비 절감에 대한 이러한 초점이 자동화의 잠재적 이점 중 많은 부분을 감소시켰다고 주장했습니다.
연구에 따르면 임금 인하 노력은 자동화가 창출해야 했던 생산성 향상분의 60%에서 90%를 상쇄하여, 그가 상대적으로 약한 생산성 성장이라고 묘사하는 결과를 초래했습니다.
프라이버시 또한 중요한 문제가 되고 있습니다.
IMDEA 네트워크 연구소의 팀은 ChatGPT, Claude, Perplexity AI를 포함한 주요 AI 시스템이 구글과 틱톡이 개발한 추적 기술을 사용하고 있다는 사실을 발견했습니다.
이러한 추적자는 사용자가 대화하는 내용에 대한 정보를 수집할 수 있으며, 여기에는 채팅 제목과 웹 주소가 포함됩니다.
디지털 트윈은 어린 시절 경험, 행동, 관계와 같은 매우 개인적인 정보를 활용하여 형성됩니다.
제3자 추적과 결합되면 이러한 기술은 방대한 양의 민감한 데이터를 수집하고 처리할 수 있습니다.
AI 시뮬레이션 및 디지털 트윈 산업은 2030년까지 213.3억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
이 글을 읽고 계신다면, 이미 앞서 나가고 있습니다. 뉴스레터로 그 위치를 유지하세요.
하니아 후마윤
Hania는 금융, 경제 동향 및 예측 시장 분석에 대한 오랜 경력을 바탕으로 Cryptopolitan에 합류했습니다. 그녀는 신기술, AI 및 핀테크 관련 주제를 다루었습니다. Hania는 면허를 받은 건축가로서의 경험이 뉴스 작성에 활력과 정밀함을 더했습니다. 그녀는 라호르 국립예술대학에서 건축학 학위를 취득했습니다.
