무인소매점이라는 단어를 언급하면 괜히 달력을 올려다보고 싶어진다.
2017년을 전후해 짧은 무더위가 지나고 남은 것은 닭털 한 조각뿐이었지만, 우리 조상들은 정말 부자였고, 당시 사람들은 이것이 소매업의 미래라고 말하곤 했습니다.
사실 개념적인 사람은 아무도 없고, 원래 계산원을 담당하던 점원이 이제는 신선 식품 준비, 선반 보충 등 기계가 일시적으로 작동할 수 없는 작업을 담당하게 됩니다.
그렇다면 "계산원 없음"이라고 할 수 있습니까? 정확하지도 않습니다. 업계 거대 아마존이 최근 폭로되었습니다. "계산원"이 존재하지 않는 것이 아니라 뒤에서 조용히 AI를 위해 일하고 있습니다.
당신이 그것을 가지고 떠나면 누군가가 당신을 위해 짐을 옮겨줄 것입니다.
아마존의 무인 슈퍼마켓용 스마트 계산원 기술인 저스트 워크 아웃(Just Walk Out)은 2016년 체험 매장에 첫선을 보인 뒤 2018년 공식적으로 대중에게 공개됐다.
그 당시 이 기술은 정말 대단했습니다. 사전에 계정을 등록하고 바인딩한 후 QR 코드를 스캔하고 슈퍼마켓에 들어가서 원하는 것을 고르기만 하면 되었으며, 줄을 설 필요도 없고 계산원도 필요하지 않았습니다. 제품을 하나씩 스캔하고 나가서 나중에 제품을 기다리면 귀하의 계좌에서 자동으로 인출됩니다.
Just Walk Out은 고객이 진열대에서 꺼내는 제품을 감지하기 위해 카메라, 센서, 컴퓨터 비전, 딥 러닝 및 기타 기술을 사용합니다.
몇 년이 지났고 점차 후광을 잃은 '낡은' 기술이 다시 물결을 일으켰습니다.
현지 시간으로 4월 2일, 아마존은 40개가 넘는 아마존 프레시 매장 중 27개 매장이 저스트 워크 아웃(Just Walk Out)을 스마트 장바구니 서비스 대시 카트(Dash Cart)로 대체할 계획이라고 공식 발표했습니다.
아마존은 고객의 요구가 바뀌었기 때문에 조정했다고 설명했다.줄을 서지 않고 그냥 나가는 것도 좋지만, 고객은 쇼핑할 때 얼마나 지출했는지 알고 싶어한다.
저스트 워크 아웃의 단점은 고객이 매장을 떠난 후 영수증을 받는 데 걸리는 시간이 몇 분에서 몇 시간까지 다양해 소비자가 쉽게 확신할 수 없다는 점이다.
이와 대조적으로 Dash Cart를 사용하면 고객이 계산대에서 줄을 서서 물건을 고르고 차선을 가로질러 걸어가거나 계산대에서 나갈 필요 없이 쇼핑하면서 품목을 스캔하고 화면에서 실시간으로 지출 총액을 확인할 수 있습니다. 슈퍼마켓.
또한, Just Walk Out 배치 시 하드웨어 장식 비용과 클라우드 컴퓨팅 운영 비용이 저렴하지 않고 직원들이 현장에서 선반 주문을 유지해야 하므로 공항 매장과 같은 소규모 매장에는 이 기술이 더 적합하다.
Amazon은 Just Walk Out이 합리적인 방식으로 일부 직원을 해고하고 기술의 가면을 벗고 배후의 노동에 관심을 끌 것이라고 기대하지 않았습니다.
바람처럼 오고가는 고객들은 Just Walk Out이 자동화되어 있다고 생각할 수도 있습니다. 그러나 실제로 수동 검증자와 데이터 라벨러 없이는 여전히 불가능합니다.
미디어 더 인포메이션(The Information)은 지난해 2022년 중반 기준 아마존의 인도 직원 1000명 이상이 저스트 워크 아웃(Just Walk Out) 프로젝트에 참여했다고 밝혔다.
그들의 작업에는 주로 두 가지 작업이 포함됩니다. 하나는 정확한 결제를 위해 비디오를 보고 수동으로 주문을 확인하는 것이고, 다른 하나는 비디오의 이미지에 라벨을 지정하고 머신러닝 모델을 훈련하는 것입니다.
2022년에도 1,000건의 주문마다 여전히 700건의 수동 확인이 필요합니다. 이는 Amazon 내부 기대치인 20~50회보다 훨씬 높은 수치입니다.
당시 아마존 대변인은 실제 리뷰어를 고용했지만 공개된 숫자는 부정확했으며 실제 숫자 공개를 거부했다고 답했습니다.
"계산원"은 여전히 소수이지만 원격으로 일하고 있다고 말할 수 있습니다.
이번에 아마존이 저스트 워크 아웃(Just Walk Out)을 뽑자 다시 의혹이 불거졌고 일부에서는 ATM 기계에 쪼그려 앉아 정산하는 남자의 밈에 비유하기도 했다.
아마존이 다시 반응했다.저스트 워크 아웃의 인간 참여를 인도인 직원이 둘러앉아 고객들의 쇼핑 라이브 방송을 지켜보는 것으로 모두가 해석한다면 그것은 완전히 잘못된 것이다.
이러한 인간 직원은 "머신러닝 데이터 도우미"라고 불러야 합니다. 이들의 주요 업무는 이미지에 주석을 달고 기본 머신러닝 모델을 개선하는 것이지만, 때로는 녹화된 비디오 클립을 확인하고 불가능한 소수의 주문을 확인하는 부업에도 참여합니다. AI에 의해 확인됩니다.
결국 사람들은 물건을 살 때 항상 까다롭고 사고가 자주 발생하기 때문에 AI처럼 규칙에 따라 행동할 수 없습니다.
실제로 AI 업계에서 데이터 어노테이터는 매우 흔하지만, 무인 슈퍼마켓 등 지능을 강조하는 시나리오에 배치하면 다소 반직관적으로 보입니다.
Just Walk Out의 놀라움은 가짜가 아니지만 인간의 참여가 어느 정도 경시되어 왔으며 이는 현재 AI 과대 광고 붐의 일반적인 문제이기도 합니다.
모든 성공적인 AI 뒤에는 비용 효율적인 인간 그룹이 있습니다.
AI 산업에는 항상 회색지대가 있었습니다. 바로 인간 지능입니다.
Amazon에는 Mechanical Turk라는 크라우드소싱 플랫폼이 있습니다. 이 플랫폼은 데이터 주석 및 이미지 인식과 같은 작업을 글로벌 인력에게 아웃소싱하여 기업이 AI 시스템을 교육하고 운영할 수 있도록 지원합니다.
이러한 작업은 인간에게는 매우 간단하지만 컴퓨터가 독립적으로 완료하기 어렵기 때문에 "Human Intelligence Tasks"(HIT)라고도 합니다.
메카니컬 터크(Mechanical Turk)라는 이름은 18세기 동명의 체스 장치에서 유래했는데, 당시 인간과 체스를 둘 수 있다는 점에서 큰 화제를 불러일으켜 전 세계에 전시됐다. 인간이 내부에 숨어서 작동하게 하는 사기극이 됩니다.
▲ 사진출처 : 위키
똑같은 이름을 가진 현대의 사기와 과거의 사기는 미묘한 역사의 고리를 이루고 있으며, 자동화된 것처럼 보이는 껍질 안에서 인간의 지능은 여전히 중요한 역할을 하고 있습니다.
AI가 이제 실제로 체스와 바둑을 죽이고, 대량의 데이터에서 얼굴 특징과 신호등을 식별하는 방법을 학습하고 있지만, 많은 새로운 분야에서 AI는 여전히 인간 지능의 지원이 필요합니다. 한계점.
작년에 ChatGPT가 폭력, 성차별, 인종차별로 가득 차 있는 것을 방지하기 위해 OpenAI는 유해한 콘텐츠를 탐지할 수 있는 AI를 훈련한 후 이 AI를 탐지기로 사용하고 이를 ChatGPT에 내장하여 탐지 및 필터링.
이 프로세스에는 폭력, 증오, 성적 학대와 같은 유해한 콘텐츠에 라벨을 지정하기 위해 케냐의 근로자가 수행하는 데이터 주석이 필요합니다. 그들은 가족을 부양하기 위해 값싼 월급을 받고 인터넷의 가장 어두운 구석에서 육체적, 정신적 트라우마를 견뎌냅니다.
인간의 상상력은 끝이 없으며, AI 자체는 미래에도 AI가 어디에서 작동할지, 어디에서 인간의 도움이 필요할지 예측할 수 없는 것으로 추정됩니다.
성인곡도 인기를 얻어야 하는데, AI는 이미 특정 창작자의 말투를 흉내내 팬들에게 모호한 문자 메시지를 보낼 수 있다. 크리에이터는 수백 명의 팬과 동시에 연락을 유지함으로써 시간과 노력을 절약하는 데 자연스럽게 만족합니다.
일부 성인 콘텐츠 MCN 대행사는 플랫폼에서 부정 행위로 발견되는 것을 피하기 위해 AI 생성 콘텐츠를 확인하기 위해 인간 직원을 고용했습니다.
모든 성공적인 AI 뒤에는 비용 효율적인 인간 그룹이 있습니다. AI는 실수를 하고, 인간은 이를 수정하고, AI는 먹이를 기다리고, 인간은 많은 양의 데이터를 처리합니다.
구글 딥마인드(Google DeepMind)의 공동 창업자이자 CEO인 데미스 하사비(Demis Hassabi)는 최근 인터뷰에서 생성 AI 스타트업과 제품에 수십억 달러를 투자해 많은 거품이 생겼다고 말했습니다.
그는 AI가 단백질 구조를 예측하는 AlphaFold 모델과 같은 '과학의 궁극적인 도구'로 활용되어야 한다고 믿습니다. 인류는 과학적 발견의 새로운 르네상스를 맞이하려고 하지만 사람들은 모든 종류의 과대광고와 토론을 더 선호합니다. 사실이 아닌 것들.
그가 구글의 라이벌 OpenAI를 언급한 것인지는 모르겠지만, 그의 말은 참으로 매우 계몽적이다.
AI가 모든 분야에서 잘 수행될 수 있는지, 실제로 효율성이 향상되는지 여부는 특정 문제에 대한 자세한 분석이 필요합니다.
동시에 과도한 과장과 기대 속에서 AI는 인간 노동에 대한 저렴한 아웃소싱 서비스의 새로운 물결을 일으키고 있으며, 많은 기업은 AI라는 이름을 얻기 위해 제품 세부 사항과 소비자 경험을 무시했습니다.
AI 제품을 열어서 사용하면 마치 마법을 경험하는 듯한 느낌이 들 수도 있지만 거대한 블랙박스 뒤에는 세상에서 가장 똑똑한 정신을 지닌 사람들과 말없는 익명의 사람들이 마치 그 속에 숨어 있는 것처럼 모여 있다. 그 당시 체스 장치 사람들.
인간과 AI가 자신이 더 잘하는 일을 하게 놔두세요
예전에는 무인 소매점 등 자동화된 서비스를 이야기할 때 남은 직원들이 더 효율적이고, 시스템을 통해 자동으로 선반 상태를 추적해 적시에 물품을 보충하고, 퇴근 시간을 더 많이 확보할 수 있다는 말이 늘 있었다. 고객과 거래하고 더 나은 서비스를 제공합니다.
그러나 AI가 지능적이지만 완전히 지능적이지는 않은 경우 현실은 이상만큼 완전하지 않습니다.
AI 음성주문 서비스도 부정적인 예다.
해외에서는 '드라이브 스루' 주문 서비스가 큰 인기를 끌고 있는데, 운전을 하는 고객이 차에서 내리거나 매장에 들어갈 필요 없이 창구를 통해 직접 음식을 주문, 결제, 수령할 수 있다. AI 웨이터가 주문을 받고 인간은 고개를 숙여 요리만 하면 전체 과정이 더 빨라질까?
실용적인 관점에서 AI는 인간을 저지하는 것과 비슷합니다.
북미에서 잘 알려진 버거 브랜드인 웬디스(Wendy's)는 지난해 주문 과정을 간소화하고 줄 서서 기다리는 고통을 줄이기 위해 6월 신입사원 챗봇을 투입하겠다고 발표해 큰 주목을 받았다. 2021년부터 Google과 파트너가 되었습니다.
Wendy의 통계에 따르면 AI는 86%의 정확도로 주문 시간을 22초 단축할 수 있는 것으로 나타났습니다.
하지만 반대로 생각해보면 오류율은 14%에 이르는데, 이는 주문 7개당 오류 1개에 해당하며, 직원이 그 난장판을 치워야 합니다.
인간 직원이 그렇게 많은 실수를 저질렀다면 진작 짐을 싸서 집에 갔을 텐데, AI 앞에서 기업은 얼마든지 참을 수 있다. 타임스.
AI의 오류율이 높은 이유는 간단하다. 고객은 로봇이 아니기 때문에 프로그램을 따르지 않을 것이고 후회하거나 반복하거나 특별한 요구를 할 수 있어 AI가 의미를 오해하기 쉽다. 또한, 말투, 자동차 소음 등도 방해 요소입니다.
블룸버그통신도 지난해 12월 주문 로봇 공급업체가 필리핀 등에서 인간 조수를 모집해 AI 시스템이 오류가 나지 않도록 주문의 70% 이상을 확인할 수 있게 했다고 보도하기도 했다.
이렇게 생각해보면, 중국의 일부 셀프 서비스 계산대 서비스는 인간의 손을 완전히 자유롭게 하지 않고도 딱 적당한 정도의 편리함을 제공합니다.
예를 들어 유니클로는 RFID 태그를 기반으로 한 셀프 스캐닝 체크아웃 시스템을 사용하는데, 옷을 상자에 넣으면 가격이 나오고 코드를 스캔해 결제한다.
Just Walk Out만큼 완벽하지는 않지만, 결제 속도가 더 빠르고 창구도 더 많습니다. 하지만 성수기에도 여전히 줄을 서야 하며 근처에 포장 및 계산 서비스를 제공하는 매장 직원도 있습니다.
소매업계에서는 AI의 열기를 따라잡고 언론과 대중의 관심을 끌고 싶다면 반드시 단말기에서 열심히 일할 필요는 없습니다.
편의점 체인 711은 AI가 소비자와 직접 거래하도록 하는 대신 AI가 '두뇌 활동'에 참여하도록 하는 접근 방식을 취했다.
세븐일레븐은 2024년 봄부터 AI를 활용해 매장 판매 데이터와 소셜미디어 소비자 피드백을 분석해 신제품에 대한 텍스트와 이미지를 생성하고, 심지어 신제품 제안까지 생성할 계획이다.
711 직원 약 9,000명 중 약 1,000명의 관리자가 내부 AI 시스템을 사용하기 시작했으며 점차 제품 개발 및 마케팅 인력으로 확대되었습니다.
이러한 하향식 주문은 무인 소매점과 정반대이지만, 소비자 설문 조사를 가속화하고 제품 개발 시간을 단축하며 내부 브레인스토밍 회의 횟수를 줄이는 것도 비용 절감 및 효율성 향상의 징후입니다.
때로는 AI를 화려한 기믹으로 활용해 소비자의 결제를 기다리는 경우도 있다.
무인양품(MUJI)이 출시한 'AI 감자튀김'은 AI가 3조 번의 시뮬레이션을 거쳐 인간이 좋아할 것이라고 생각하는 맛으로 중국식, 서양식, 동남아식 3가지 종류로 나뉜다. 호기심에 사로잡힌 인류는 그것을 시도해 보고 이것이 바로 칩과 시즈닝의 맛이라는 것을 알게 되었다. 적어도 누군가는 AI의 창의성에 대한 대가를 기꺼이 지불하고 속이려고 합니다.
슈퍼마켓에서 쇼핑을 하든, 패스트푸드점에서 음식을 주문하든, 소매업의 사소하고 무작위적인 측면은 아직 AI가 완전히 침투하지 못했습니다.
즉, 인간 간의 상호작용을 완전히 자동화하는 것은 그리 쉽지 않으며, AI는 우리의 추상성을 파악하지 못합니다.
나쁜 소식은 인간이 AI로 인해 더 많은 생명을 얻었다는 것입니다. 왜냐하면 AI가 여파를 처리하도록 도와야 하기 때문입니다. 좋은 소식은 AI가 당분간 인간을 대체하지 않을 것이라는 점이다. 인간도 AI보다 훨씬 저렴하게 AI를 위해 일할 수 있기 때문이다.
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