챗GPT, 당신의 삶과 비즈니스를 바꿀 이야기

챗GPT, 당신의 삶과 비즈니스를 바꿀 이야기
강태준 외 지음 / 지식과감성# / 2023년 12월

챗GPT는 이러한 관련된 디지털 데이터 링크 등이 아닌 실제로 인류가 필요로 하는 '정보'를 직간접적으로 제공하는 것이기에 인류의 정보 획득 방법을 진정으로 변화시킨 것으로 보입니다. 물론 신기술이기에 불가피적 오류와 문제점이 보고되고 있지만, 인류가 특정 정보를 알고 싶으면 이제는 검색(Search)을 하지 않고, 질문(Query)을 통해 필요한 그 정보의 설명을 듣거나 보는 것이 가능할 수 있기에 매우 광범위한 변화를 예상해 볼 수 있습니다.

인터넷이 발명된 이래로 우리의 삶은 엄청나게 편리해졌다. 예전에는 책이나 인맥을 통해서만 접할 수 있었던 수많은 고급 정보들을 이제는 단순한 검색어 입력만으로 쉽게 찾아볼 수 있게 되었고 남녀노소 할 것 없이 유용하게 실생활에 활용하고 있다.

이런 환경은 불과 얼마 전 혁명적인 변화를 다시금 시작하였다.

챗GPT가 바로 그것이다.

지금까지 정보의 탐색이 '검색'을 통한 것이었다면 앞으로는 '질문'으로의 변화가 시작된 것이다.

이제는 누가 정보를 잘 아는가를 지나 정보를 잘 찾느냐가 아니라 '누가 질문을 잘 하는가?' 시대가 열린 것이다. 당황스러운가? 아니면 흥분되는가? 너무 걱정 마시라. 인류를 불편하게 하는 기술은 언젠가는 퇴보하기 마련이다. 질문 자체가 불편하다면 그것을 해결하기 위한 방법들이 등장할 것이고, 어느 누구나 어렵지 않게 질문을 하면서 정보를 획득하는 시대가 올 것이다.

우리가 소위 전문가라고 부르는 사람들을 판단하는 기준은 그들이 어떤 분야에서 얼마만큼의 경력과 경험이 있고 또 많은 노하우가 있는지이다.

노하우(Know-how)

문자 그대로 '어떻게 하는지를 아는 것'이다. 이를 위해서는 짧지 않은 기간 동안의 경험이나 노력이 반드시 필요하다.

하지만 앞으로는 이러한 것에 근본적인 변화가 생길지도 모른다. 딥러닝을 통해서 인간들보다 훨씬 더 많은 정보를 알고 있는 AI를 활용하게 되면 초보자나 초년생들도 단기간에 예전에는 상상하지도 못했던 짧은 기간에 많은 지식을 습득할 수 있을지도 모른다.

AI를 활용할 수 있는 '질문'을 통해서 말이다.

특정한 UI나 툴이 아닌 일반적인 대화의 형태로 서비스가 가능함을 의미하고 그러하기에 문답을 하는 챗의 형태로도 AI 기능적 요소를 이용할 수 있는 것이다. 대화라 함은 말하는 사람과 듣는 사람이 있다는 의미인데, 인류가 말하는 방법으로 AI에게 좀 더 세밀한 정보를 제공할 수 있다는 것이고, 이는 추가적인 데이터 습득에 있어 별도의 툴을 통하지 않고도 데이터 제공 및 훈련이 가능하다는 것이다. 즉 AI 입장에서도 혜택이 크다는 의미이다.

PC나 기계를 활용하기 위해서는 반드시 필요한 것이 바로 매뉴얼 등을 통한 사전학습이다. 예전의 텍스트 기반에서 지금은 그래픽적인 요소가 가미된 UI로 변화가 되었다고 하지만 아직까지 많은 사람에게 어느 정도 진입 장벽이 있는 것은 사실이다.

하지만 생성형 AI는 인간의 기본 의사소통 방식인 대화를 통해서 서비스가 가능하기 때문에 지금까지와는 달리 누구나 쉽게 접할 수 있다는 장점이 있다.

물론 텍스트 방식이 주된 것에 사용하기 어려운 사람도 분명히 있을 것이지만 책에서도 언급했듯이 사용자에게 불편을 야기한 기술은 도태되었고, 편의성을 주는 방향으로 기술은 발전되어왔다.

이런 방식의 AI, 즉 생성형 AI는 인간이 보다 쉽게 접근할 수 있고 AI도 이런 인간 활동을 통해서 더 많은 학습과 정보를 습득할 수 있으므로 서로 Win-Win 할 수 있을 것이다.

예를 들어 2차 전지 충전 원리에 대하여 질문을 한다고 가정해 보자. 물론 "2차 전지 충전 원리에 대해 설명해 주세요."라고 질문할 수도 있다. 하지만 "지구 환경을 위한 재생 에너지에 대하여 연구 중이며, 이 과정 중에 2차 전지 충전 원리에 대해 알아보고 있습니다. 이에 대하여 몇 가지 질문을 하려고 하니 최신 기술 위주로 정보를 알려 주세요."라고 선언을 하고 질문을 시작하면 답변의 '결'이 달라진다.

작년에 챗GPT가 한창 언론을 오르내릴 때 호기심에 사용해 본 기억이 난다.

단순한 질문을 했을 때와 좀 더 상세하고 복잡하게 질문했을 때의 답변의 차이를 보며 '질문을 잘하는 사람'이 생성형 AI의 능력을 100% 활용할 수 있으리라는 걸 체감했었다.

생성형 AI도 마찬가지지만 신기술이나 신제품이나 나올 때 그것에 대한 정보를 빨리 파악하고 미리 관련 지식을 습득한 사람이 남들보다 발 빠르게 적응할 수 있는 세상이 된 것 같다.

아니 앞으로는 적응의 문제가 아니라 내가 경쟁력을 가질 수 있느냐의 생존과 직결될 수도 있다.

생성형 AI는 비즈니스 분야의 생산성 측면에서도 고무적인 결과를 보여 주고 있는데 아래와 같은 분야에서 놀라운 변화가 예상된다고 한다.

- 반복적 문서의 다른 형태의 자동 생성

- 반복적인 고객 상담의 자동화를 통한 생산성 향상

- 다양한 언어로의 자동 번역 및 요약

- 로우 코드(Low Code) 또는 노 코드(No Code)를 통한 개발 환경 생산성 도약

- 인사 및 채용 프로세스의 생산성 향상

기업의 경쟁력에 대해 주로 언급하고 있지만, 개인 업무의 생산성 향상에도 큰 변화가 예상된다. 그걸 가능하게 하는 것이 바로 신기술의 현실 접목에 관련된 인사이트라고 생각한다.

누구에게는 단순 호기심의 신기술일 수 있지만 다른 누군가는 거기에서 성공의 열쇠를 발견할 수도 있을 것이다.