아마존 알렉사 AI 실패: 취약성 사례 연구

이 글은 아마존 알렉사가 대규모 언어 모델 분야에서 경쟁사들보다 뒤처진 이유를 분석하고, 복원력 엔지니어링(resilience engineering) 관점에서 '취약성' 실패로 해석합니다. 저자는 세 가지 주요 요인을 강조합니다. 중요한 컴퓨팅 리소스에 대한 시기 적절한 접근을 방해하는 비효율적인 리소스 할당, 팀 목표 불일치와 내부 갈등을 조장하는 고도로 분산된 조직 구조, 그리고 AI 연구의 실험적이고 장기적인 특성에 부적합한 구식 고객 중심 접근 방식입니다. 이러한 요인들이 결합하여 아마존의 AI 실패로 이어졌으며, 조직 구조와 리소스 관리에 대한 귀중한 교훈을 제공합니다.