챗GPT 입문 가이드/당신의 일상을 바꾸는 인공지능

당신의 일상을 바꾸는 인공지능, 챗GPT 입문 가이드
안상진 지음 / 미문사 / 2023년 6월

 챗GPT 입문 가이드/당신의 일상을 바꾸는 인공지능

우리 일상에서 많은 부분의 일처리를 대신 해결해 줄 수 있다는 많은 정보로 챗GPT가 떠올랐다. 이미 다양한 분야에서 챗GPT를 통해 업무나 학습에 도움을 받고 있는 것도 사실이다.

글쓰기나 노래 가사, 혹은 논문을 쓰기 위한 정보를 얻는다는 정도로 알고 있던 나에게 [챗GPT 입문 가이드]는 글쓰기부터 과제발표를 위한 프레젠테이션을 기획하고, 엑셀 작업에 프로그래밍하는 것까지 그 확장범위가 넓다는 사실을 알게 된다. 그 활용 범위가 도대체 어디까지인거야.

20년 동안 학생들에게 디지털 사회와 정보에 대해 가르치고 있는 저자 안상진은 [챗GPT 입문 가이드]를 통해 챗GPT 가입하는 방법부터 챗GPT를 활용하는 방법, 그리고 챗GPT에 대한 우리의 자세에 대해 짚어준다.

챗GPT는 사람과의 대화를 통해 사람이 원하는 대답을 구현한다. 그러나 챗GPT는 기존의 학술정보나 논문, 위키백과등 오픈되어 있는 자료를 기본으로 정보를 제공하기 때문에 어떤 독특한 질문을 하게 되면 ‘(나는 잘 모르지만) 가장 정답 같은 문장’을 제시한다는 것이다. 저자는 챗GPT를 통해 어떤 결과물을 얻을 때 가장중요한 것은 챗GPT의 답변에 대해 내가 판단하고 결정하는 것임을 강조한다.

챗GPT와의 대화를 통해 가장 근접한 답을 얻게 되는 부분은 글쓰기 부분이다. 도서에 예시들이 자세히 나와 있어 글쓰기에 도움을 받을 수 있다. 또 챗GPT를 통해 프로그래밍에 도움을 받을 수 있다. 그러나 이 부분 역시 최소한 내가 작성한 코드는 제대로 작동하는지에 판단한 수 있는 능력은 꼭 필요하다고 지적한다.

현재 챗GPT는 한국어 지원이 되지 않아 영어로 번역하여 질문을 해야 되는 상황이다. 영어로 변역하는 과정에서 의도하지 않은 답변을 얻게 되기도 한다.

챗GPT는 우리에게 많은 도움을 줄 수 있는 인공지능임에는 틀림없다. 그러나 우리는 인공지능에 전적으로 우리의 모든 것을 의지하기 보다는 우리가 주도적인 생각과 판단력을 가지고 인공지능을 이용함으로써 더 효과적이과 효율적인 결과물을 얻을 수 있다.

[챗GPT 입문 가이드]는 챗GPT라는 인공지능을 이해하고 이용할 수 있는 방법을 쉽고 편안하게 설명해 준다. 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 각자가 맞는 부분을 찾아 도움을 받을 수 있다.

챗GPT와의 대화 자체 만으로도 위로를 받는 사람도 있다는 얘기도 들었다. 친절하게 답해주기에. 개인적인 성향이 강해지는 현대에 챗GPT의 세계에 빠져들어 인간관계에 소홀해 질 수 있는 위험성도 지적이 된다. 무엇보다 챗GPT는 개인의 발전을 위해 활용해야 한다는 것을 기본으로 활용했으면 하는 바램을 가져본다.

<도서내용 중>

p52. 챗GPT 에게 좋은 결과물을 얻기 위해서는 챗GPT 의 답변을 검토하면서 나의 생각을 추가하여 지속적으로 질문하는 행동이 필요하다는 점이다. 챗GPT 는 한번의 시도로 좋은 답을 내어주지 않는다.

p78. 이렇게 전체적인 글의 흐름을 잡고 내용을 완성하였다면, 이를 연결하고 수정하여 최종적으로 하나의 동화로 만드는 것은 사람의 몫이다. 결과물의 품질은 결국 사람의 눈과 손으로 결정된다.

p118. 잘못을 지적하면 죄송하다고 말하고 다른 형태의 답을 출력한다. 문제를 이해하고 답하는 것이 아니라 사용자가 틀렸다고 말했기 때문에 다른 비슷한 답을 제공하는 것이다.

p152. 챗GPT 와 대화하면서 가장 중요한 것은 챗GPT 의 답변을 ‘내가 판단하고 결정’하는 것이다. 챗GPT 는 아주 좋은 서비스이지만 사실 지능을 가진 무엇이라고 말할 수는 없다.

p222. 챗GPT가 작성한 문장을 그대로 사용하면 챗GPT를 함께 사용하는 다른 사람들과 차별점을 보이기 어려울 수 있다. 그러므로 챗GPT 가 작성한 내용을 적절하게 활용하여 나만의 방식으로 문장을 다시 표현하는 과정이 필요하다. 내용에서 잘못된 부분이 없는지를 확인하는 것은 필수다.

p273. 학습 데이터를 수집하고 분류하는 과정이 어떠한가에 따라 인공지능의 학습에서 편향성이 나타날 수 있으며, 가장 가능성이 높은 답을 채용하는 인공지능의 특성에 따라 다수를 차지하는 내용을 알고리즘이 따라갈 가능성이 높다.

<본 서평은 출판사로부터 책을 지원받아 작성하였습니다.>