챗GPT 빅 웨이브

챗GPT 빅 웨이브 - 초거대 AI가 불러올 비즈니스 변화
김지현.최재홍 지음 / CRETA(크레타) / 2023년 5월

인공지능 언어 모델인 '챗GPT(Chat GPT)'는 자연어 처리와 다양한 미디어(텍스트, 음성, 영상 등) 생성과 관련된 특정 작업을 수행하도록 설계되었으며, 그 성능은 학습에 관련된 데이터에 따라 결정됩니다.

인간과 같은 반응을 생성하고, 인간과의 상호 작용을 통해 학습할 수 있지만 아직까지는 인간과 같은 의식이나 인지능력을 이상을 초월할 수는 없습니다. 그러나 앞으로 인공지능 기술의 발전으로 인해 특정 영역에서 잠재적으로 인간 지능을 능가할 수 있는 '고도의 AI 시스템 개발'로 이어질 전망이라 관련 업계 및 일자리 전반에도 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다.

특히 챗GPT는 이미 누구나 몸소 체험하고 있는 인공지능이라는 점에서 거창한 인공지능의 이름을 단 정교하지 못한 기존 서비스들과는 차별화되고 있지요. 그러다 보니 자연스럽게 관련 기업들과 연구 단체 그리고 개인들이 챗GPT를 포함한 다양한 인공지능 서비스들을 차례로 출시하고 있습니다.

한 마디로 챗GPT로 부터 촉발된 'IT 생태계 전체의 빅웨이브'라 할 만 합니다.

오늘 소개해 드리는 <챗GPT 빅 웨이브>에서는 '챗GPT가 앞당긴 AI의 흐름', '초거대 AI, AGI 생태계 속 기업의 선택', '챗GPT가 뒤바꾼 빅테크 기업의 경쟁구도' 그리고 '다양한 챗GPT 이슈와 실전 노하우'를 전달하고 있습니다.

특히 책의 구성 면에서 눈여겨 볼 만한 점은...

기존 글쓰기 방식과는 달리 청중이 질문하면 저자들이 그에 대한 답변을 하는 방식으로 진행된다는 점이며, 실제 다양한 관점의 사람들이 궁금해할 만한 실질적인 내용을 싣고 있다는 점이 핵심입니다.

그럼으로써 현장에서 궁금해하는 내용이나 일상과 기업, 기업이 필요로 하는 사실적인 내용을 바탕으로 불필요한 배경 설명 혹은 순차적 정보 전달에서 벗어나 좀 더 명확하게 메시지를 전달하여 궁금한 사항을 즉각 이해할 수 있게 배려하고 있다는 이야기입니다.

그 내용적인 측면에서 '생성형 인공지능에 대해 우리사회와 기업에서 어떻게 바라보고, 대처해야 하는지'를 단지 챗GPT의 기술적인 이해 보다 개인의 업무 생산성을 높이고, 기업의 비즈니스 모델 혁신의 도구로 활용해야 한다는 점에 포인트를 두고 있습니다.

또한 AI 생태계 즉, '플랫폼 관점에서 챗GPT가 앞으로 우리 IT 산업 전반과 인터넷 생태계에 미치는 영향'을 다각도로 분석하고 있습니다. 단순히 하나의 서비스라기 보다 챗GPT를 뒷받침하고 있는 '거대언어모델(LLM)' 기술을 여러 서비스에서 활용하는 관점을 통해 비즈니스 모델의 혁신을 이뤄내는 'AI 디지털 트랜스포메이션'으로 나아갈 것을 주문하고 있습니다.

AI 기반의 디지털 트랜스포메이션에서 제일 중요한 핵심은 '목적'에 대한 정의라 주장하는 저자들은 경영진과 AI를 통한 디테일을 추진하는 부서가 해당 사업을 왜 하는지를 먼저 명확히 하고 추진해야 한다 주장하고 있습니다.

이러한 명확한 목적 의식과 더불어 종합적이고 거시적 의사결정을 통해 일하는 문화 혁신을 위한 '거대언어모델(LLM)' 을 도입하는 것을 고려해 볼 필요가 있을 겁니다.

예를 들어, 회사의 모든 관련 데이터 통합이라는 전사적 의사결정을 통해 챗GPT와 연동하는 오피스 365의 코파일럿 소프트웨어를 활용하여 생산성 향상과 일하는 문화 혁신이라는 두마리 토끼를 함께 잡을 수 있습니다.

이외에도 우리 기업만의 데이터를 충분히 입력해 학습시킴으로서 대고객 서비스에 챗GPT를 통한 새로운 혁신을 마련할 수 있습니다. 다시말해 '거대언어모델(LLM)'의 제너레이션 방식을 통해 미리 준비되지 않은 답변이나 질문이라도 자연스럽게 답변하는 대고객용 챗봇을 통해 비즈니스 문제를 해결할 수 있다는 이야기입니다.

저자들도 지적하고 있다시피, 앞으로의 인공지능 기술 발전은 인간과 기계의 협력을 강화하고, 새로운 협업 방식을 창출하게 될 것으로 기대됩니다. 이런 협력의 토대 위에 인간과 인공지능 사이의 상호 보완적인 관계를 구축하고, 이를 지속 가능한 발전에 활용해야 한다는 사실을 기억할 필요가 있습니다.

챗GPT를 포함한 인공지능의 미래는 우리가 어떻게 이 기술을 이해하고, 적용하며, 그 한계와 잠재력을 인식하는가에 달려있다 해도 과언이 아닐 겁니다. 결국, 기술은 도구일 뿐 목적이 아니라는 이야기입니다. 이것이 바로 그 주도권을 놓지 말아야 할 너무나도 명백한 이유일겁니다.

초거대 AI의 기반 기술 부터 기업의 비즈니스 모델 전망 그리고 인공지능의 미래 비전까지 일관적인 통찰을 제시하는 책으로 평가하고 싶습니다.

관심있는 분들의 일독을 기대합니다.

챗GPT 교실 수업을 위한 지도와 칼

챗GPT 교실 수업을 위한 지도와 칼 - 챗GPT에 효과적으로 질문하는 법
이주원 지음 / 리더북스 / 2023년 5월

2015년의 알파고의 충격은 엄청났습니다. 그러나 그 당시에는 일반인들에게 다가온 어섬푸레한 인공지능의 엄청난 위력과 그것이 미칠 일자리에 대한 극단적인 두려움이 우리 사회를 지배했던 기억이 납니다. 당연이 인공지능 기술을 일반인들이 활용할 수 있으리라고는 상상도 할 수 없었지요.

이와 비슷한 충격으로 챗GPT라는 '초거대 인공지능' 이라는 이름으로 지난 해 말 부터 사회적 화두로 부상했습니다. 그러나 기존 '알파고'와의 결정적인 차이점은 누구나 쉽게 사용할 수 있다는 점에서 우리 일상 뿐 아니라 전 산업으로 파급력을 미치고 있다는 점 일겁니다.

특히, 챗GPT와 같은 거대 인공지능 언어모델은 교육 영역에 다양한 영향을 미칠 수 있으며, 교실 수업에서 활용할 수 있는 다양한 방안이 있습니다. 예컨데 챗GPT는 다양한 정보와 아이디어를 제공함으로써 창의적인 문제 해결에 도움을 준다거나, 보다 풍부한 학습 경험을 위해 챗GPT로 부터 다양한 주제와 학습 자료를 제공받을 수 있습니다.

오늘 소개해 드리는 <챗GPT 교실 수업을 위한 지도와 칼>에서는 챗GPT를 수업에 활용하는 실제 사례, 챗GPT 활용 수업의 전제 조건, 챗GPT와 함께하는 자기 주도적 학습 방법 그리고 다양한 예술 교육 분야에의 적용과 노하우 등을 통해 우리 교육의 미래비전을 다각도로 제시하고 있습니다.

책의 서두에서 저자는 아래와 같이 묻고 있습니다.

"기술 수용에 꺼리낌 없는 태어나면서 스마트폰을 손에 쥔 '디지털 네이티브' 학생들을 상대로 이미 삶 속으로 깊이 들어와 버린 생성형 인공지능을 어떻게 하면 교육 현장에서 현명하게 잘 활용할 수 있을까?"

"어떤 형태로든 인공지능과 공존하며 살아갈 학생들에게 우리는 어떤 것을 반드시 가르쳐주어야 할까?"

우선 교사가 먼저 챗GPT라는 거인의 특성을 이해한 후 학생들로 하여금 챗GPT라는 거인을 자유로이 활용할 수 있도록 도전과 실험을 해보도록 장려해야 한다 주장합니다. 또한 윤리적인 측면에서 인공지능을 올바른 목적을 가지고 바르게 이용할 수 있도록 방향을 설정하고 안내하는 역할을 겸해야 한다는 것입니다.

특히 중요한 사실은...

챗GPT가 생성하는 지식이 마치 사실인 양 받아들이는 것은 위험하다는 점입니다. 대신 지식 획득 과정에서 지식과 '적극적인 상호 작용'을 하여, 사실과 사실 아닌 것을 명확히 구분할 줄 알아야 합니다. 학생과 챗GPT의 적극적인 상호작용을 이끌어 내기 위해서는 교사의 지식에 대한 비판적 안목과 적극적 개입이 반드시 필요한 이유이기도 합니다.

저자는 챗GPT 수업을 이용하는 교사를 위해 이정표가 될 만한 '지도와 칼'을 아래의 STAR'S 라는 인공지능 수업에 꼭 필요한 질문 과정 5단계를 제시하고 있습니다.

1. 시작 질문 (Start Q)

2. 목표 질문 (Target Q)

3. 추가 질문 (Additional Q)

4. 심사/평가 질문 (Review Q)

5. 확산적 사고 (Spreadable Thinking)

결국은 챗GPT를 통한 교실 수업의 경우, 얼마나 효과적이고 효율적으로 질문하여 내가 원하는 답을 이끌어 내는가가 관건입니다. 이 과정에서 '환각 효과' 혹은 사실이 아닌 그럴싸한 거짓말 혹은 허구를 어떻게 판단하고, 구별해내는가가 핵심이죠.

이를 위해 추가 질문과 심사/평가 질문을 비판적이고, 효과적으로 구사하여 챗GPT의 응답에 대한 사실 확인과 검증이 반드시 필요합니다.

수업의 마지막 단계에서 해야할 일은 챗GPT가 할 수 없는 사고, 통찰 그리고 행동을 하는 것으로 인공지능의 '계산적 창의성'에 맞선 인간 고유의 창의성(인간적 창의성)을 통해 인공지능을 능가하는, 알고리즘에 지배받지 않는 주체적 사고, 직관, 감정과 같은 인간의 영역을 더욱 확장해 나가는 훈련(연습)을 말합니다.

저자도 지적하다시피 챗GPT가 확률적 계산을 통해서 가장 근접한 정답을 찾아가는 '수렴적 사고'를 하도록 설계되어 있다면 오히려 학생들에게는 그 반대의 '확산적 사고' 훈련을 통해 챗GPT와 질적으로 다른 사고 방식을 습관화할 수 있도록 교육하는 것이 필요합니다.

물론 이와 같은 훈련과정 속에서 '챗GPT와의 협업'을 위한 기본 아이디어 혹은 인사이트가 생겨날 것입니다. 이를 통해 어릴 때 부터 인공지능을 나의 업무나 직무를 보조할 도구로 자연스럽게 받아들이고, 서로간의 장단점을 명확히 하여, 생산성 및 효율을 극대화하는 방법을 터득해 나가는 것이 미래 교육의 비전이라 생각합니다.

이외에도 책에서는 챗GPT를 활용한 교육을 위한 수업 설계, 예술 교육에의 활용, 챗GPT 활용 수업을 위한 학습 환경과 디자인 등의 전제 조건 그리고 자기주도적 학습을 위한 챗GPT 활용법 등을 명확하게 제시하고 있습니다.

이미 우리 삶 속으로 깊이 스며든 챗GPT를 교육 현장에서 현명하게 잘 활용할 수 있도록 도와주는 가이드 북의 역할을 충실히 하는 책으로 평가합니다. 비단 학교 수업 뿐 아니라 '챗GPT에 어떤 질문을 어떻게 던지는 것이 가장 효율적이고, 효과적인가'를 고민하는 분들에게 큰 도움이 될 것으로 생각합니다.

관심있는 분들의 일독을 기대합니다.

챗GPT 메가임팩트 11

챗GPT 메가 임팩트 11
박성수.김영수.김군호 지음 / 케이미라클모닝 / 2023년 5월

최근 '생성형 AI(Generative AI)' 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있으며, 이는 다양한 산업과 의학, 과학 영역 등에 커다란 혁신을 불러 일으키고 있습니다.

가장 발전된 형태의 AI로 평가받는 GPT 4.0의 경우, '멀티모달(Multi-Modal)' 즉, 텍스트, 음성, 이미지, 영상 등 서로 다른 양식의 데이터를 학습하여, 자유자재로 다양한 미디어를 이해하고, 생성, 변환할 수 있어 더욱 정교한 자연어 처리 뿐 아니라 더욱 풍부해진 사용자 경험을 제공하고 있습니다.

이러한 '생성형 AI'는 개인화 서비스, 추천 시스템, 창의성과 예술 영역, 음성 인식 및 합성 기술, 생산과 제조, 교육 및 학습, 게임과 엔터테인먼터 산업 영역에서 '게임체인저(Game Changer)'가 되기에 충분한 역량을 가지고 있습니다.

오늘 소개해 드리는 <챗GPT 메가임팩트 11>에서는 초거대 생성 AI의 시대가 열렸음을 선포하고, 검색엔진 세계의 혈투의 시작 그리고 공공서비스의 급격한 변화와 빅테크 기업들의 비즈니스 모델 전환 등을 포함한 '챗GPT가 가져온 11가지 메가 임팩트'를 자세히 다루고 있습니다.

특히, 책에서는 데이터 센터에서의 '반도체 수요 증대'와 'B2B전문가 GPT'의 등장을 암시하고 있습니다. 엔비디아, 테슬라, 구글, 마이크로소프트, 애플, TSMC, 인텔, 삼성전자, SK 하이닉스 등의 AI 반도체 전략을 간단히 살펴본 후 AI에 보다 적합하고, 강력한 칩의 수요가 급증할 것으로 내다보고 있습니다.

인공지능 기술의 발전에 따라 향후 인공지능 의사나 인공지능 판사와 같이 행정, 의료, 법률 등 다양한 전문 분야에서 이를 활용할 수 있는 가능성이 높아질 것으로 보입니다. 당연히 이런 전문 분야에서의 인공지능 활용은 기존 전문가들의 역할에도 변화를 가져와 관련 업무를 인공지능과 협력하여 좀 더 효율적이고, 생산적인 방식으로 진화할 것임을 기억할 필요가 있습니다.

물론 이러한 협업을 통해 전문 분야에서의 인공지능 활용이 더욱 발전하여, 그 결과 사회 전반의 삶의 질 향상으로 이어지는 계기를 마련해야 할 것입니다.

책의 핵심이 되는 '챗GPT가 가져온 11가지 메가 임팩트'를 아래와 같이 간단히 정리해 봅니다.

1. 초거대 생성 AI의 시간 도래

2. 반도체, 데이터 센터 수요 증대

3. B2B 전문가 GPT의 등장

4. 검색엔진 세계의 혈투 시작

5. 인간 사고력 약화 및 일자리 축소

6. 공공서비스의 급격한 변화

7. 빅테크 기업들의 생존기

8. 로봇과의 결합으로 안드로이드 현실화

9. 지적재산권, 개인정보 등 법적 논란 증대

10. 세레브럴 밸리의 시대, GPT 기반의 New Business

11. 디바이스의 재 탄생

일부 데이터의 편향성 혹은 왜곡을 반영할 수 있다는 '챗GPT 모델의 한계'와 더불어 가끔 사실이 아닌 내용 즉 거짓을 창작하거나 추론 오류를 범하기도 하기에 특히 고위험 상황에서는 언어 모델의 출력물을 사용할 때 특히 신중을 기해야 합니다. 특정 상황에 맞는 정확한 프로토콜(인간 검토, 추가적인 맥락 제공, 고위험 사용 회피 등)이 필요한 이유이기도 합니다.

미래 일자리 문제의 관점에서도 기술이 모든 인간의 직업을 대체할 것이라는 디스토피아적 관점에 집착할 것이 아니라 기술이 새로운 기회를 제공할 것이라는 낙관적인 관점을 견지할 필요가 있습니다.

발전된 기술은 특정 직업을 사라지게 할 수 있지만, 반면 새롭고 흥미로운 직업을 창출해왔음을 인류 역사가 증명하고 있습니다. 자율 주행차 기술이 발전하면 운전수라는 직업은 사라지겠지만, 자율주행차의 개발, 유지보수, 보안 및 관련된 다양한 엔터테인먼트 산업과 새로운 직업이 생겨날 것으로 전망됩니다.

일하는 방식, 공부하는 방식, 건강을 관리하는 방식, 소통하는 방식 등 삶의 많은 부분들이 AI의 발전에 직, 간접적으로 영향을 받고 있습니다. 인류의 전 산업이 AI를 중심으로 빠른 속도로 전환되고 있는 '디지털 대전환(Digital Transformarion)' 시대를 한 발 앞서 준비하고자 하는 분들의 일독을 권합니다.

* 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

디지털 교육의 미래 워크플로우 러닝

디지털 교육의 미래, 워크플로우 러닝 - 디지털 교육의 핵심 트렌드, 일과 학습의 결합 워크플로우 러닝
홍정민 지음 / 책밥 / 2023년 5월

디지털 트랜스포메이션 시대의 미래 교육은 기술에 의해 주도되는 중대한 변화와 발전 과정을 겪게 될 것입니다. 무엇보다 중요한 것은 개인이 새로운 기술을 습득하고, 진화하는 기술에 적응하고, 빠르게 변화하는 미래 일자리 시장에서 자신의 역량을 지속적으로 유지시키기 위한 평생 학습이라는 패러다임에 얼마나 적응하느냐가 관건이라 생각합니다.

최근의 '온라인 교육'이나 '마이크로 자격증명' 그리고 다양한 채널에서의 '유연한 학습 프로그램'을 통해 자신의 경력 전반을 관리하기 수월해지고 있습니다. 특히 코로나 팬데믹으로 인해 '줌(Zoom)과 같은 쌍방향 디지털 협업도구'를 통한 개인 맞춤 교육의 인기가 날로 더해지면서 '에듀테크(Edutech)' 기업들의 새로운 비즈니스 모델 찾기가 시작된 듯한 느낌입니다.

오늘 소개해 드리는 <디지털 교육의 미래 워크플로우 러닝>에서는 공부하는 방식과 일하는 방식의 일대 혁신을 이야기 합니다.

책에서 제시하는 '워크플로우 러닝(Workflow Learning)'은 말 그대로 기존 클래스룸(교실 혹은 교육장)에서만 이뤄지던 교육이 업무환경 혹은 업무 현장에서 이뤄지는 것을 말합니다.

기존 일과 학습이 철저히 분리되어 교실에서 학습한 후 업무 현장에서 적용하던 방식에서 벗어나 실제 업무 현장 속에서 다양한 학습과 성과 지원 및 상호 작용을 지원하는 학습전략을 의미합니다.

기존 배움과 실행의 시간 차이로 인해 배운 것을 바로 활용하지 않다보니 잊어버리거나 제대로 활용하지 못하는 사례가 빈번했습니다. 그러나 워크플로우 러닝 전략을 통해 일과 학습의 시공간적 단절을 극복하고 업무현장에서 일하면서 학습하고, 학습하고 다시 일하는 방식을 의미합니다.

코로나 팬데믹으로 인한 '디지털 트랜스포메이션'의 가속화와 재택근무를 통한 하이브리드 워크 환경으로 빠르게 일하는 방식이 전환됨으로써 실제 워크플로우 러닝은 구성원들의 입장에서 환영받고 있습니다. 즉, 집, 회사 및 이동 중 언제 어디서나(하이브리드 워크환경) 일하며 학습하고, 학습하면서 일하는 환경을 지향한다는 것이죠.

책에서는 이러한 워크플로우 러닝을 지원하는 대표적인 핵심 툴로서 기존의 오프라인 교육 외에 '버추얼 러닝', '러닝 저니', '마이크로 러닝', '러닝 플랫폼' 등의 4가지 학습 방식을 들어 설명하고 있습니다.

교실을 업무공간으로 가져온 '버추얼 러닝', 학습을 이벤트가 아닌 프로세스로 바꾼 '러닝 저니', 짧게 배워 바로 써먹는 '마이크로 러닝', 그리고 학습과 학습관리를 디지털로 지원하는 '러닝 플랫폼'은 워크플로우 러닝에 꼭 필요한 핵심 도구로 활용되고 있음을 다양한 사례를 들어 논의하고 있답니다.

이 중 특히 인상 깊었던 학습 방법으로 '마이크로 러닝'을 주목하고 싶습니다. 작은 단위, 짧은 길이, 한번에 소화할 수 있는 학습 콘텐츠 또는 학습 활동을 의미하는 마이크로 러닝은 언제 어디서든 접속하고 짧게 배워 바로 활용할 수 있으며, 자기 주도적으로 학습할 수 있다는 장점이 있습니다.

책에서는 모바일 세대에 특히 이상적인 학습 환경인 마이크로 러닝은 몰입의 지속성이 짧다는 점을 감안하여 대략 5-7분 가량의 영상 콘텐츠가 가장 적합하다 주장합니다.

세계 최대의 소매업체인 '홈디포(the home depot)' 매장 직원들의 현장 중심 학습에 마이크로 러닝을 도입 후, 현장에서 쓰는 업무용 단말기를 통해 바로 콘텐츠를 제작, 공급했더니 기존 정형적인 학습보다 대략 46일 정도 빨리 학습을 완료했다는 성과를 보였다고 합니다.

IBM 또한 애자일한 비즈니스 환경에 가장 적합한 임직원 교육방식으로 마이크로 러닝을 본격 도입하여, 자체 제작 영상 및 다양한 자료를 함께 학습할 수 있게하고, 인공지능을 통한 개인화 맞춤 교육을 임직원 개개인에게 지원해주어 큰 학습 성과를 올렸다고 합니다.

이러한 점에 비추어 우리 기업들의 현장 교육 역시 짧지만 임팩트 있는 마이크로 러닝 방식으로의 전환을 시도해 보는 것도 시기적으로 좋은 판단이라 생각됩니다.

많은 교육 전문가들은 대체로 코로나를 겪으면서 디지털과 오프라인의 장점이 최적으로 조합된 '하이브리드 방식의 교육'이 대세를 이룰 것이라 전망하고 있습니다.

비즈니스 환경 또한 다양한 형태의 하이브리드 방식으로 전환되면서 이제 일과 교육이 기존처럼 분리된 시, 공간 속에서 따로 행해지는 것이 아닌 디지털과 오프라인이 결합되어 좀 더 효율적이고 생산적인 방식으로 변모하게 될 것입니다. 책에서 제시하는 워크플로우 러닝의 다양한 학습 방법이 디지털 교육의 미래로 여겨지는 이유가 바로 여기에 있습니다.

차츰 기업을 중심으로 디지털 교육의 핵심 방향으로 자리매김하고 있는 워크플로우 러닝에 대한 개념과 활용을 고민하는 분들의 일독을 권합니다.

* 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

생성형 AI 사피엔스

생성형 AI 사피엔스 - 챗GPT가 앞당긴 인류의 미래
김영욱 외 지음 / 생능북스 / 2023년 5월

챗GPT와 같은 생성형 인공지능(Generative AI)으로 말미암아 우리 생활은 물론이고 전 산업의 패러다임을 크게 바꿔놓을 '게임 체인저(Game Changer)'가 될 것으로 기대를 모으고 있습니다.

아시다시피 '생성형 AI'는 텍스트, 이미지, 음악 등 새롭고 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력을 갖춘 인공지능 기술입니다. 단순한 규칙 기반 알고리즘을 넘어 복잡한 인공 신경망을 사용해 인간의 창의성과 지능을 모방하여 사용자가 원하는 출력을 생성하는 기술이지요.

기계가 창의적인 기능을 발휘하고 다양한 영역에서 인간을 지원할 수 있다는 것은 기존과는 차원이 다른 진화를 의미합니다. 따라서 새로운 컨텐츠를 생성하고 다양한 상황에 적응하는 능력은 산업 전반을 혁신하고, 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 근본부터 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지게 된것으로 평가할 수 있습니다.

오늘 소개해 드리는 <생성형 AI 사피엔스>는 최근 하나의 현상(신드롬)으로 까지 발전한 '챗GPT쇼크'가 일상과 산업의 '뉴노멀(New Normal)'이 된다면 무엇을 해야하며, 무엇을 준비해야 하는가에 대해 진지한 물음을 던지고 있습니다.

챗GPT로 대변되는 생성형 AI를 활용해 어떻게 일하고, 어떻게 생활하며, 어떻게 비즈니스를 영위해야 할 것인지에 대한 질문과 정보를 가급적 쉬운 말로 풀어 전하고 있습니다. 생성형 AI를 두려워하지 않고, 자신에게 맞는 'AI 문해력(AI 리터러시, AI Literacy)'를 향상시키는데 도움이 되게 하는 것이 본서의 최종 목표라 하겠습니다.

학술논문의 공동저자로 등재가 되었을 뿐 아니라 코딩, 검색, 마케팅, 보고서, 기획안 등 문서작성, 영어 이메일 작성, 소설 같은 문학 작품 창작 등 많은 영역에서 챗GPT가 활용되고 있습니다. 이미 챗GPT를 경험해 본 사람들은 이제 챗GPT 이전 세상으로는 돌아갈 수 없다는 반응입니다.

말 그대로 거의 모든 장르에 적용할 수 있는 그리고 일반인들이 접근 가능한 '일반 AI (General AI, 강 인공지능)'의 시대가 챗GPT와 함께 본격적으로 열렸다는 것을 주목할 필요가 있습니다.

책에서는 생성형 인공지능 그 중에서도 챗GPT가 주목을 받는 이유를 아래와 같이 설명하고 있어 눈길을 끌고 있습니다.

- 거대 언어 모델에서 오는 '고도의 정교함', 더 짧은 시간에 더 많은 다양한 자료를 생성할 수 있기에 기업 생산성 차원에서 유료로 사용할 것이며, 특히 반복적인 작업은 챗GPT에 맡기고 인간은 새롭고 창조적인 부분에 집중해서 완성한다면 생산성과 고품질 향상에 큰 기여를 할 수 있을 겁니다.

- 누구라도 속아 넘어갈 정도의 '사실적인 거짓말'을 한다는 점, 비록 정교한 거짓말을 하긴 하나 사람들이 챗GPT에 거는 기대치는 정확도나 안전이 아닌 생성 능력 자체에 있음을 기억할 필요가 있습니다.

중요한 사실은....

시간이 지나면서 점점 더 결과물이 좋아질 것이라는 사람들의 기대에 맞춰 OpenAI 측에서도 수정을 지속해 나가고 있으며, 이러한 향상 과정을 통해 사람들이 자기가 하는 작업에 대해 보조 역할을 충분히 할 수 있다는 기대감이 점점 커지고 있다는 점입니다.

책에서는 생성형 AI 서비스와 관련된 기업들과 그들의 서비스를 자세히 분석하고 있으며, 이를 통한 비즈니스 모델에 대해서도 상세히 설명하고 있습니다.

텍스트 생성, 이미지 제작, 영상 제작, 음악 제작, 마케팅, 고객 경험, 요약 및 보고서 작성, 프로그래밍 등 다양한 산업 영역에서의 활용과 생성형 AI 기술이 활용된 주요 산업군으로 자율주행 자동차, 미디어 및 엔터테인먼트 산업, 의료 및 생명 과학, 제조업 등을 지목하고 있으며, AI를 통해 생성되는 관련 산업군의 콘텐츠 또한 상세히 분석하고 있습니다.

개인적으로 국내 제약사들이 생성형 AI 기술을 활용해 신약 후보물질을 발굴하고 연구를 진행하고 있다는 사실이 매우 신선했습니다. AI는 대용량의 데이터를 분석해 새로운 화합물을 찾아내고, 해당 화합물의 생물학적 특성을 분석하는데 크게 기여하고 있지요.

마지막으로 생성형 AI가 우리 사회의 미래에 미칠 영향에 대해 사회, 기업, 경제, 그리고 일자리의 관점에서 분석하고 있습니다. 사실 게임체인지 급의 혁신을 선도할 챗GPT로 인해 많은 직업이 사라지고 생겨날 것은 누구나 예상할 수 있을 겁니다.

특히 '하드 스킬(Hard Skill)'과 같은 특정 직무에 필요한 측정할 수 있는 역량은 챗GPT 같은 생성형 AI로 상당수 흡수될 것으로 보입니다. 오히려 창의성, 일의 연결관계, 리더십, 시스템적 사고와 같은 '소프트 스킬(Soft Skill)'은 오히려 더욱 필요하고, 요구될 것으로 전망됩니다.

또한 AI를 활용해 문제 분석에 필요한 질문 기획자인 '챗 크리에이터(Chat Creator)' 혹은 적절한 질문을 통해 필요한 아웃풋을 끄집어 낼 수 있는 '프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer)'와 같이 기존에 없는 새로운 형태의 전문 활동도 생겨날 것으로 전망됩니다.

마지막으로 생성형 AI는 지적 재산권, 편견, 잘못된 정보 및 개인 정보 보호와 같은 윤리적 문제를 제기하고 있습니다. 이러한 윤리적 고려 사항에 대한 이해와 적절히 강제할 수 있는 법, 제도 마련을 통해 누구라도 생성형 AI에 대한 책임있는 사용을 보장하는 것이 무엇보다 중요하다 생각합니다.

챗GPT를 포함한 생성형 AI를 다룸에 있어 우리가 알아두어야할 많은 부분을 충실히 다루고 있는 책이 아닌가 생각합니다. 물론 생성형 AI 관련 기술을 다룰때는 초심자들에게는 다소 생경할 수 있으나 전반적으로 이해하기 쉽게 풀어내고 있어, 인공지능에 대한 전문지식이 없는 분들에게도 도움이 될 것으로 보입니다.

생성형 AI의 현재와 미래 그리고 우리 삶과 산업 전반에 미칠 영향을 생각하시는 분들의 일독을 권합니다.