프랑스 건설업 협회(FFB)는 디지턈 전환 위원회를 이끄는 세실 마조, 디지턈 전환 위원,에 따르면, 주택 장관 꼬이옴 카스바리언에게 인공지능(AI)에 대한 중요한 보고서를 제출했습니다. 이 보고서는 건설업의 이중 관심점을 강조하며 가치 있는 데이터를 활용하고 AI 사용 사례를 구현하는 것을 강조합니다. 건설 업계의 분열적인 성격을 감안할 때, 약 40만 개의 단체들이 존재하며, 연합은 노력을 조정하고 미래 발전을 예측하는 데 중요한 역할을 합니다.
이 조직은 디지턈 혁신이 건설 분야에서 제시하는 과제들을 대철키 위해 회사들을 지원합니다. 이 보고서는 ‘건설 데이터허브’라는 개념을 소개합니다. 이 구조는 기업 간 데이터 공유를 용이하게 하는 것으로 목적하여 세우는 것입니다. 이 주제에 대한 토론은 유럽연합이 데이터법과 AI법을 고려할 때 적절한 시점에 이루어지며, 이 둘은 비 개인적인 기업 데이터 교류에 중요합니다.
마조는 AI의 이중성을 인정하면서 잠재적인 위험과 혜택을 동시에 인식합니다. 규제 없이 AI는 중요한 윤리적 문제와 투명성 문제를 일으킬 수 있습니다. 따라서 주의가 필요합니다. 그러나 이러한 문제를 제대로 다루면 AI는 기회가 됩니다. 특히 여율이 보통 좁은 건설 분야에서는 기업 결과와 생산성을 개선하는 도구 구현이 장려됩니다.
기업 데이터를 효과적으로 활용하면 특정 작업과 기관 전체 구조에 가치를 더할 수 있습니다. AI를 사용하면 건설 공정을 개선할 수 있으며, 이는 고객 의사소통을 위한 챗봇, 음성으로 생성된 견적, Before-and-after 프로젝트 이미지의 시각적 비교를 포함합니다.
마조는 또한 AI가 건설 업계 내 역할의 격리해소를 촉매할 수 있는 방법을 보여줍니다. 디지턈 모델은 이미 이해관계자 간의 넓은 데이터 공유를 필요로 합니다. 현재 진행 중인 혁신에는 건설 현장에서 웨어러블 카메라 기술을 사용하여 진척 사항을 모니터링하고 디지턈 모델로 동기화하여 진척 상황과 역효과를 식별하고 전달하는 것이 포함됩니다.
지속 가능성 분야에서 AI는 도시 설계와 재료 선택을 최적화하는 솔루션 개발을 용이하게 합니다. 그 독특한 학습 능력으로 인해 AI는 정확하고 예측적인 분석이 일반화될 것이라 예상합니다.
AI는 이미 일상적인 생활, 건설 분야를 포함하여 사용자들이 종종 알지 못하고 있는 기술입니다. 산업 소프트웨어는 점점 AI 기술이 적용되고 있으며, 일부 기업은 이미 AI 프로젝트에 착수했습니다. AI는 궁극적으로 회사의 데이터와 희망하는 결과가 명확히 구분될 때에 고려해야 하는 수단입니다.
FFB는 건설 업계 내 AI를 이해하고 수용하는 데 BTP 69와 함께 AI 이벤트를 조직하였습니다. 이 이벤트는 모든 규모의 비즈니스에게 AI의 관련성을 보여주고 해당 기술적 경계를 이해할 수 있도록 목적으로 합니다. 이 이벤트는 기존 AI 솔루션을 활용하고 기술적 경계를 유지함으로써 혁신과 분야 내의 공동 발전을 촉진함에 중점을 둡니다.
주요 질문과 답변:
1. 프랑스 건설업 협회가 건설 분야에서 AI와 데이터 공유를 지지하는 이유는 무엇인가요?
FFB는 건설 업계 내 생산성, 효율성 및 혁신을 향상시키기 위해 AI와 데이터 공유를 지지합니다. 협회는 디지턈 혁명과 함께 발전을 위해 나아가는 필요성을 인식하며 보통 좁은 여율을 가진 분야에서 기업의 결과를 향상시키는 것이 중요함을 인식합니다.
2. ‘건설 데이터허브’가 무엇이며 왜 중요한가요?
건설 데이터허브는 건설 업계 기업들 간의 데이터 교환이 용이하도록 하는 개념으로, 기업들이 더 넓은 범위의 데이터에 보다 효과적으로 접근하고 활용할 수 있게 함으로써 협업, 혁신 및 효율성을 가속화시키는 것이 중요합니다.
3. 건설 분야에서 AI의 잠재적인 위험에는 어떤 것들이 있나요?
적절한 규제 없이 AI는 알고리즘의 편견, 개인 정보 보호 및 보안에 관련된 위험과 직면할 수 있습니다. 또한 취업 변동의 위험과 새로운 기술을 관리하고 상호 작용하기 위해 업스킬링이 필요한 위험이 있습니다.
주요 도전과 논란:
– 규제: AI 구현과 윤리적 기준의 균형을 이루며 적절한 규제 프레임워크가 데이터 개인정보 보호와 보안을 보호하기 위해 마련되어야 합니다.
– 통합: 많은 소규모 단체들로 이루어진 분열된 산업에 AI를 통합하는 것은 로지스틱적인 도전이 되며 상당한 조정을 필요로 합니다.
– 노동력 영향: AI가 어떻게 취업에 영향을 미칠지에 대해 우려되며, 근로자들이 새로운 역할에 적응하거나 새로운 기술을 학습해야 할 필요가 있습니다.
장점과 단점:
장점:
– 효율성: AI는 작업을 자동화하고 최적화하여 생산성을 증대시키고 비용을 절감하며 오류를 최소화할 수 있습니다.
– 혁신: AI는 설계, 계획 및 재료 선택에서 새로운 접근 방식을 열어줌으로써 보다 지속 가능하고 효율적인 건설 관행을 야기할 수 있습니다.
– 분석: AI가 가능하게 하는 예측 분석은 건설 프로젝트에서 의사 결정과 리스크 관리를 개선할 수 있습니다.
단점:
– 윤리적 문제: 알고리즘의 편견, 개인 정보 보호 문제 및 중요한 결정 과정에서의 인간의 감독 손실과 관려된 위험이 있습니다.
– 데이터 보안: 데이터 공유 증가로 인해 민감한 정보를 보호하기 위해 견고한 사이버 보안 조치가 필요합니다.
– 접근 및 평등성: 소규모 기업들은 AI 기술에 접근하거나 투자하는 데 어려움을 겪을 수 있으며 산업 내 큰 기관과 소규모 부분과의 격차가 생길 수 있습니다.
프랑스 건설업 협회(FFB)가 건설 분야에서 AI를 수용하고 데이터 공유를 촉진하려는 움직임은 건설 산업 전반적으로 디지턈화와 혁신이 경쟁력 확보를 위해 점점 더 중요해지는 전세계적인 추세의 일환이다.
이 주제와 관련된 추가 정보를 탐색하고자 하는 분들은 유럽연합의 공식 포털을 방문하여 데이터법과 AI법 제안에 관한 정보를 찾아볼 수 있습니다. European Union’s Website에서 확인해 보세요.