챗 GPT 질문이 돈이 되는 세상

챗GPT, 질문이 돈이 되는 세상 - 이미 시작된 AI의 미래와 생존 전략
전상훈.최서연 지음 / 미디어숲 / 2023년 5월

챗GPT, 어디 가서 아는 척 좀 할려면 이거 모르고는 안될 것 같다. 불과 2~3년 전만 하더라도 4차 산업혁명때문에 이러니저러니 하더니 이제는 온통 챗GPT 이야기다. 회사에서도 직원들이 기본 개념 정도라도 알고 있어야한다고 하여 몇 권의 책을 읽고 있는 중이다.

오늘은 챗GPT 질문이 돈이 되는 세상이라는 책을 읽었다. 챗GPT 관련하여 많은 책이 나오고 있는데 '돈이 되는'이라는 카피가 좀 직설적이기는 하다. --> 관점을 어디에 두느냐에 따라 이 부제는 핵심이 되기도 한다.

이 책은 서두에서 이렇게 밝히고 있다.

"생성형 AI의 대표 아이콘이라 칭할 수 있는 챗GPT의 사용 방법을 알리는 단순한 사용서나 활용서가 아니다. 책GPT로 야기될 미래의 삶, 미래직업, 미래교육, 그리고 미래 사회의 변화를 속속들이 분석하여 그에 대응할 수 있는 생존 전략을 제시하고자 한다."

1 장 미래의 삶

2022년 12월 오픈AI에서 개발한 생성형 AI 챗GPT가 공개되었다. 이전에 AI라고 하면 알파고 정도로만 알고 있던 나는 챗GPT를 보고 깜짝 놀랐다. 그리고 나는 그것을 바로 사용해보기 위해 이것저것 검색해보았다. 이전과 지금의 가장 큰 차이라면 바로 이것이 아닐까 싶다. 즉, 나와는 상관없고 사용할 일 없을 것 같던 AI를 직접 사용하게 되었다는 것 말이다.

오픈AI는 테슬라, 스페이스X의 일론 머스크와 Y콤비네이터의 CEO인 샘 올트먼 등이 2015년에 공동 설립한 인공지능 연구소인데, 챗GPT를 전 세계 유저들에게 오픈하였다. 챗은 '대화를 주고받을 수 있다'는 의미이고 GPT는 오픈AI가 개발한 언어 모델이다.

GPT는 'Generative Pre-trained Transformer'의 약어로, 'Generative'는 답변을 생성하고, 'Pre-trained'는 사전에 학습된, 'Transformer'는 인공신경망 모델 중 하나로 자연어처리 분야에서 주로 사용되는 모델을 말한다. '트랜스포머 Transformer' 모델은 자연어 처리 분야NLP 에서 매우 유용하게 사용되며, 기계 번역, 챗봇, 감성 분석, 요약 등 다양한 자연어 처리 작업에 적용되고 있다. 빠른 처리 속도와 더 긴 문장을 더욱 효과적으로 처리할 수 있는 것은 트랜스포머 모델의 셀프어텐션 메커니즘 Self-Attention Mechanism 덕분이다. 이 기술은 그동안 인공지능의 한계라 여겨지던 문장 내 단어 사이의 관계를 파악하고, 이를 통해 문맥을 파악할 수 있는 능력을 인공지능에 부여해 준다. 즉, 인공지능이 인간의 언어를 최대한 이해하고 해석할 수 있게 해 주는 아주 획기적인 기술 모델이다. 이를 통해서 챗GPT는 자연어 처리 및 생성에 강점을 보이며 그동안 인공지능이 보여 주지 못했던 이해력과 더욱 명확하고 논리적인 답변을 해 줄 수 있게 됐다.

P.20

다만 챗GPT는 최신 정보는 학습하지 않아서 잘 알지 못하지만 추론을 하여 알려주기도 한다. 학습한 정보가 많아지면 많아질수록, 정보의 품질이 높으면 높을수록 추론의 정도도 그 정확도가 높아진다. 반대로 데이터가 부족하거나 양질의 정보가 아니면 제대로 된 답변을 얻을 수 없다.

챗GPT의 발전은 미래의 일로만 상상하던 AI기술이 실제 기업에 적용되어 현실화되는 것을 의미한다. 책에서는 교통수단의 변화와 네옴을 통해 본 미래 도시를 소개한다. 저자들은 스마트시티의 자율주행차와 도심항공 모빌리티를 미래를 이끌 산업으로 보고 있다.

내가 이 책에서 관심 있게 눈여겨 본 대목은 '데이터 배당 시대로의 대전환'이라는 꼭지이다. 사용자들의 데이터를 활용해 수익 창출을 증대하는 플랫폼 기업은 데이터 경제 시대의 최대 수혜 기업(P.56)이다. 플랫폼 기업의 독점적인 부의 편증을 보완하기 위해 재난기본소득, 혹은 보편적 기본소득을 국가적인 시스템으로 보고 있다. 기본소득은 [유토피아]의 저자 토마스 모어가 주장한 평등한 소득 분배에서 비롯되었다고 한다. AI로 일자리를 잃은 사람들에게 기본 소득을 지급하여 여가생활과 더 창의적인 일을 하도록 해야 한다고 주장하는 사람들도 있다.

인공지능이나 기계로 자동화가 이루어지면 실업자가 증가할 수 밖에 없다. 처음에는 기업의 이익도 증가하지만 소비의 여력이 사라지면 결국 가계도, 기업도, 국가도 붕괴될 수 있다. AI로 모든 일자리가 다 사라지지는 않지만 전체 총량으로 볼 때 줄어드는 것은 사실이다.

챗GPT가 빠르게 발전하면 결국 챗GPT를 운영할 수 있는 1%의 자본가나 핵심기술자와 이를 이용할 수 밖에 없는 99%의 사람들로 나뉜다. 플랫폼 기업은 이용자의 데이터로 성장하므로 이용자는 소비자이면서 생산자이다. 따라서 기업이 소비자의 데이터를 수집하고 활용하여 창출한 수입을 이에 기여한 소비자들에게 나눠줘야 한다는 것이 데이터 배당이다. 챗GPT를 사용하면서 나와 나눈 대화와 그로부터 추출된 나의 잠재적인 성향까지도 데이터가 된다. 기업은 이 데이터를 수집, 저장, 분석 그리고 활용이라는 과정을 거치면서 부가가치를 창출하는데 이 부가가치 창출의 시작점은 바로 원시데이터이다. 따라서 이는 원시데이터를 제공한 생산자(이면서 소비자)에게 배당을 지급해야 하는 근거가 된다.

물론 데이터 제공자의 관심이나 진실성과는 상관없는 거짓된 대화나 부적절한 질문, 비윤리적 질문 등 목표에 부합하지 않는 오류나 정보 오류로 인해 손해를 끼칠 수도 있다. 그러므로 저자는 원시데이터의 진실성을 매우 중요하게 본다.

2장 미래의 직업

2장에서는 GPT가 지식 기반의 일을 하는 지식 노동자들에게 큰 위기라고 평가하는 이유와 미래의 인재상에 대해 설명한다.

디지털화가 본격적으로 진행된 2000년대 초반부터 (그 이전자료까지도) 지식 노동자들이 다루는 지식과 이론들은 문서화로 잘 정리되어 인공지능이 학습할 수 있도록 디지털로 저장되어 있다. 지식 노동자들은 대개 컴퓨터와 인터넷을 이용하여 업무를 수행하기 때문에, 그들의 모든 활동은 데이터로 기록되며, 이 데이터는 AI의 지능을 향상시키고 활동 영역을 넓히는 데 기여한다. 비숙련된 지식 노동자들은 AI에 의해 일자리를 잃을 것이 분명해 보인다.

P.72

마이크로소프트가 발표한 2025년과 그 이후에 점차 떠오를 것으로 본 10가지 직업군은 다음과 같다. 가상 공간 디자이너, 윤리 기술 변호사, 디지털 문화해설가, 프리랜스 바이오해커, 사물인터넷 데이터 크리에이티브, 우주 여행 가이드, 개인 콘텐츠 제작자, 생태복원 전략가, 지속 가능한 전략 혁신가, 인체 디자이너. 여기에 저자들은 2가지를 더 소개한다. 프롬프트 엔지니어와 AI아티스트가 그것이다.

세상의 패러다임이 바뀌고 있고, 더 이상 지금까지와 같이 살 수 없다면 나 역시도 준비를 해야한다. 챗GPT 등 AI의 기술력에 나의 어떤 능력을 융합할 수 있을까?

첫번째는 자동화된 업무 처리이다. AI를 이용하여 회의록 작성, 문서 번역, 기획서 및 보고서 작성, 자동화된 고객 지원을 할 수 있어 업무 시간을 절약할 수 있다. 단, 자동생성된 결과물에서 누락된 부분이나 오류 등은 없는지 검증하고 확인해 보는 절차가 필요하다.

두번째는 빅데이터 분석이다. AI 툴을 이용하여 대량의 데이터 분석으로 얻은 결과로 업무 프로세스를 개선하거나, 시장 동향을 파악하여 경영 전략을 수립할 수 있다. 단, 현재 일어나거나 미래에 일어날 수 있는 내외적 요인에 대한 개인의 통찰력이 필요하다.

세번째는 예측 모델링이다. 고객의 행동 패턴이나 심리를 AI 예측 모델링을 사용하여 고객의 행동 패턴이나 심리를 분석해 제품이나 서비스를 개발하거나 비즈니스 모델을 찾는 데 도움을 받을 수 있다. 예측 모델링 값에 대한 기준 설정, 검증, 현실화 여부 판단 같은 능력이 필요한 만큼 현장 경험이 풍부한 사람에게 유용하다.

네번째는 교육 및 역량 개발이다. AI 분석을 바탕으로 맞춤형 직원 교육 프로그램을 개발할 수 있다. 이를 통해 개인의 역량을 강화하고, AI와 협업 기반의 직무 역량을 보다 전문적으로 발전시킬 수 있다. 단, 정량적 수치로 파악하기 어려운 정성적 측면에서는 업무 담당자의 인사이트 능력이 요구된다.

다섯번째는 광고 및 홍보 전략이다. AI를 이용한 광고 및 홍보용 영상 혹은 포스터를 제작할 때 스토리 구성과 대본 등 아이디어를 얻을 수 있어서 시간과 노동력의 투입을 최소화할 수 있다. 새로운 콘텐츠를 기획하거나 아이디어 도출도 가능하지만, 소속 기관의 경영철학이나 내부 상황에 맞는 방향을 설정하는 등의 담당자 능력이 요구된다.

P.93-94

따라서 미래가 원하는 인재상은 달라질 수밖에 없다. 미래 직무 역량의 핵심 요소로 창의성, 융합, 트레일블레이저, 비전을 든다. 먼저 창의성 계발의 핵심은 질문이다. 대화형 AI를 제대로 활용하려면 질문력이 필요하다. AI를 활용하기 위한 프롬프트뿐만 아니라 AI와 협업하거나 리딩하기 위해서 필요한 질문력이다. 평소 어떤 현상에 대해 의문을 갖고 비판적인 사고를 해왔다면 질문의 수준이 다를 것이다. 또한 챗GPT의 답변의 출처를 확인하거나 정보를 확인하는 능력도 다르다.

두번째는 업무를 통융합하는 능력이다. 다양한 경험을 쌓고 문제 해결 능력을 강화해야 한다. 전문가와 상호 소통해야 하며 꾸준한 학습이 필요하다.

세번째는 트레일블레이저가 되어야 한다. 트레일블레이저는 선구자, 개척자이다. 경험은 지식 이상으로 중요하다. 직장인이라면 자신의 직무만이 아니라 다양한 분야의 경험을 쌓아야 한다. 경험 속에서 배워야한다. 새로운 혁신은 내가 얼마나 많은 경험을 했고 새로운 도전을 준비했는가에 달려있다.

네번째는 비전이다. 열정을 가진 인간은 현재의 능력 이상을 발견하고 성장할 수 있다.

3장 미래교육

IB의 글랜빌은 말한다.

"AI가 버튼만 누르면 작문을 해 줄 수 있는 시대를 맞아, 우리는 학생들이 다른 기술들을 익히도록 해야 한다. 작문이 제대로 됐는지, 맥락을 놓치지는 않았는지, 편향된 데이터를 썼는지, 창의성이 부족한지 등을 이해하는 능력이 작문 자체보다 훨씬 중요해질 것이다.”

챗GPT 답변의 정확성을 꾀하기 위해 출처를 확인하고 다양한 형태의 질문과 답변에서 나오는 공통점과 상이점을 찾아내며 자신의 경험과 비교하여 새로운 질문을 만들어낼 인재를 키우는 교육과 평가 시스템의 기준이 만들어져야 한다.

P.136

AI와 차별화되는 인간의 상상력을 키우는 데는 사색, 토론, 휴식이 필요하다. 사색이란 주어진 문제나 상황을 깊이 생각하고 분석하는 것으로 데이터와 정보를 분석하고 해석하는 능력이다. 챗GPT는 모든 문제에 대해 완벽한 해결책을 제공할 수 없다. 챗GPT가 학습한 데이터가 제한적이고 데이터의 편향성과 문맥에 대한 이해 부족 등에 의한 오류도 발생할 수 있다. 따라서 챗GPT의 답변을 분석하고, 문제의 복잡성을 이해하며, 다양한 정보와 데이터를 종합적으로 고려해 최종 결론을 도출하려면 인문학적 사색이 반드시 필요하다. 인문학적 사고의 핵심은 토론을 통해서 각자의 의견이 다른 것을 확인하고 그중에서 서로에게 필요한 것을 확인하는 절차이므로 챗GPT와 토론은 서로 보완적인 역할을 한다. 기억과 암기를 넘어서는 고난이도의 사고를 해야 한다면 에너지가 많이 필요하므로 휴식은 필수이다.

4장 미래의 사회

챗GPT는 다양한 주제에 대한 답을 내놓을 수 있으나 개인의 판단력이 많이 필요한 분야는 사용에 주의를 기울여야 한다. 사용자는 챗GPT의 답변을 항상 검토해야 한다. 비판적 사고능력은 아직까지는 인간 고유의 영역이다. 챗GPT가 제공하는 정보가 가치있다고 하더라도 그 정보가 필요한지 분별하거나 판단하는 것은 사람의 몫이다.

깊은 사색, 독서, 활기찬 토론에서 얻은 논리성, 비평력, 창의성을 오랫동안 빌드업 해 온 사람에게는 챗GPT라는 신종 무기가 삶의 무기가 된다. (P.197)

챗GPT를 이해하는데 도움이 많이 되었다.