(2023 #41) GPT 제너레이션 | 이시한

 

GPT 제너레이션 : 챗GPT가 바꿀 우리 인류의 미래

이 책은 GPT에 대한 대략적인 개념들,

그리고 GPT가 보급된 이후에 어떤 일들이 펼쳐질지,

그리고 우리는 어떻게 대응을 해야 할지에 적은 책이다.

 

최근 AI에 대한 주목도가 이 챗GPT로 높아진거 같다.

회사서도 이것을 어떻게 적용할 수 있을지에 대한 TF가 발촉되어 활동하고 있는 상태이다.

 

ChatGPT가 아마도 끝이 아닐 것이다.

더 지능화된, 더 친숙한 AI서비스가 계속 나올 것이다.

그 방향성은 정보를 취합하고, 정리하고, 그것을 보여주는 역할에 대해서는 계속 이 ChatGPT가 앞서 나갈 것이다.

그러면 사람은 어떻게 해야 할까?

아마도 이것을 도구화 하여 2차 가공하는 역할로 가지 않을까 싶다.

그리고 더더욱 인간과 인간간 네트워킹이 중요시하게 여겨질 것이라 생각한다.

 

사실, 이 부분에 있어서 내 관심사이기도 하지만 크게 두가지 분야에서 시사점이 있었다.

 

첫번째는 교육이다.

AI시대, 우리 아이들을 어떻게 교육을 해야 하는 것인가.

교육의 목적을 어디에 두어야 할 것인가.

사실 이제 암기의 시대는 갔다고 봐도 과언이 아니다.

그리고 조심스러운 예측이긴 하지만, 이제 언어의 장벽 또한 더이상 문제가 되지 않는 시점이 오고 있는 것 같다.

왜냐하면 그간의 번역 알고리즘에 ChatGPT가 들어가면서 뉘앙스까지 파악이 되는 상황으로 오고 있기 때문이다.

우리 아이들이 앞으로 살아가야 할 세상은 어떤 세상이 될 것인가.

무엇에 중점을 두어야 할 것인가.

AI를 알고, 활용할 수 있는 역량이 필요한데...

사실 이런 저런 얘기들이 이 책에 나오긴 하지만, 아직은 딱 와 닿는 것은 없는 것 같다.

그럼에도 불구하고 한가지 확실한 것은

"생각하는 힘", "기획하는 힘", "질문하는 힘" 이것은 꼭 필요하겠다는 생각이 든다.

 

두번째는 이 IT 분야, 특히 내가 있는 SI분야에 대한 변화이다.

이제 사실상 개발 비용으로 돈 버는 세상은 끝나가고 있다.

ChatGPT에서 나오는 그 소스로 상당한 부분의 개발 자동화가 될 수 있다.

그리고 아직은 UI화면 수준이 낮아 보이기는 하지만,

Low Code, No Code 개발 솔루션들이 활발히 나오고 있다.

입맛대로 딱 맞출 수는 없겠지만, 기본적인 개발은 충분히 가능한 것으로 보인다.

여기에 ChatGPT가 접목이 된다면...

정말 기본적인 App은 조금 과장하면 하루면 충분히 만들 수 있을 것으로 보인다.

이런 상황에서 이전과 같은 SI업이 존속이 가능할까?

사실 불가능하다고 본다.

빨리 비즈니스 모델을 바꾸지 않으면, 정말 살아남기 힘들 수 있을 거 같다.

그리고 이쪽 분야에서 살아남을 수 있는 영역은 아마도 Core Tech Engineer만 살아남지 않을까?

기획 부분도 아마도 End-User가 본인이 원하는 요구사항을 적으면 그것을 바로 App으로 바꿔주는 형태로 Low Code 솔루션이 지원을 하기 때문에 굳이 필요가 할까 싶기는 하다.

그리고 아마도 각각의 영역별 솔루션 업체들은 살아 남을 거 같다.

 

정말 이런 형태로 세상이 바뀌게 될까?

세상에 100%라는 것은 없지만, 그래도 아주 높은 확률로 이런 방향으로 흘러갈 수 있을 거 같다..

 

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p26

메타meta의 수석 인공지능 개발자인 얀 르쿤은 "구글과 메타는 물론 적지 않은 스타트업들이 ChatGPT와 기본적으로 매우 유사한 기술을 갖고 있다."면서 ChatGPT가 그다지 혁신적인 것은 아니라고 말했습니다. 세상이 이렇게 떠들썩할 필요는 없다는 거죠. 경쟁사라고 할 수 있는 메타에서 근무하기 때문에 시기와 질투에서 나온 말 같기도 하지만, 꼭 그런 것만은 아닙니다. AI를 연구한 사람들이라면 공감할 수 있는 말입니다. 하지만 바로 여기에 얀 르쿤 같은 엔지니어들의 맹점이 있습니다. 기술적으로 대단하지 않을 수 있어도, 대중들이 느끼는 감각은 다르다는 점입니다.

대중들은 최신 기술을 원하는 것이 아니라, 쉽게 접근할 수 있는 기술을 원합니다. 아무리 좋은 기술에 대한 설명을 해도 상대방이 알아듣지 못하는 용어만 나열한다면 대중과의 소통은 실패입니다.

 

p94

장기적으로 보자면 학교 교육에서 과제나 리포트의 모습이 바뀔 듯 합니다. 과제나 리포트는 학교 공부에서 부족한 부분을 스스로 공부하며 채우라는 의미로 내는 것인데, 지금의 상황으로는 그런 효과가 없어진 것이니까요. 그래서 앞으로 대학 평가는 발표 중심으로, 그리고 과제는 직접 손으로 써서 내는 방향으로 바꿀 것이라는 예측도 많습니다. 글쓰기가 아닌 말하기가 중요한 세상이 되는 거죠.

 

p152

개발자가 하는 일은 코드의 방향성을 설계하고, 검증하고, 개선하는 역할이고, 개발자가 갖추어야 하는 능력은 기획이나 설계가 되는 것입니다. '시키는 대로 프로그램을 만드는 사람'보다는 능동적으로 필요한 코드를 설계하고 리뷰가 가능한 사람이 개발자로 살아남는 거죠. 이때가 되면 개발자가 아니라 개발 컨설턴트라 불릴 수도 있겠습니다.

 

p169

교육이 일어나는 현장으로서의 학교는 교실이 가장 중요한 곳입니다. 그런데 완전 개별 맞춤 교육으로 가면 교육은 디지털상에서 일어나야 합니다. 메타버스일 수도 있고, 그냥 영상강연 플랫폼일 수도 있습니다. 그런데 교육이 일어나는 장소가 디지털이라면 굳이 시간 맞춰서 학교에 등교할 필요가 없어집니다. 이런 상황에서 학교는 어떤 역할을 해야 할까 생각해보면, 유발 하라리의 말처럼 학교는 배운 것을 점검하고, 토론하고, 다른 사람과 관계를 맺는 연습을 하는 곳이 되어야 합니다. 커뮤니티를 조직하고 유지하는 것도 학교에서 다른 학생들과 부딪히며 배울 수 있죠. 그게 바로 '휴식시간에 배울 것이 많다'는 하라리의 의견인 것입니다. 학교는 학습이 일어나는 곳이 아니라 학습을 확인하고 계획하는 곳이 되고, 실제적인 학습은 디지털상에서 일어납니다. 학교의 주역할은 사람들과 연계하고, 연결하고, 관계를 맺는 연습을 하는 곳이 되는 겁니다.

 

p170

학습계획을 짜고, 학생들의 생활을 코칭하는 것, 그러니까 학생들을 케어하는 것이 핵심이 될 것입니다. 개인이 관심 있는 영역을 찾아 개인 맞춤형 커리큘럼을 짜주는 공부 컨설턴트 역할을 하기도 하고, 학습이 힘들거나 잘 안 풀릴 때 멘탈을 관리해주는 상담사 역할을 하기도 할 겁니다.

 

p173

지식보다는 지혜라는 것을 알지만, 그 지혜를 지식처럼 가르치고 있는 것입니다. 지혜에 이르는 방법은 사람마다 다릅니다. 어떤 사람은 책을 읽으며, 또 어떤 사람은 조기축구를 통해, 누군가는 연예를 하다가 얻기도 해요. 커뮤니케이션의 어려움과 소통하는 법에 대해서 책을 읽고 강의를 들으며 배우는 것보다 결혼생활을 하면서 배우는 것이 더욱 많고 실용적이기도 합니다. 그러니 지혜에 다다르는 개인들의 각기 다른 루트를 찾아주고, 설정하고, 그것에 이르는 과정을 지원해 주는 것이 교육이 됩니다. 지식에 천착해서는 ChatGPT같이 지식적인 답을 말해주는 AI가 있는 세상에서는 살아남지 못하거든요.

 

p222

튜링테스트를 통과했다는 소문이 설득력을 가질 정도로 ChatGPT는 마치 사람과 대화하는 느낌을 줄 때가 있습니다. 농담도 할 정도니까요. 상담하고 케어하는 많은 부분의 일이 대화하고 교감하는 일인데, 이것도 대체 가능하다는 생각이 들게 되는 것이죠. 이제는 AI가 못하는 분야를 찾는 것이 아니라, 한 분야에서 AI에게 맡기지 못할 일을 찾는 것이 더 나은 선택지가 되어가는 듯합니다.

 

p269

AI의 여러 가지 도구들 역시 마찬가지입니다. 글을 잘 쓰지 못하는 사람이라도 좋은 아이디어와 기획력만 있다면 어느 정도 괜찮은 글을 쓸 수 있게 만들어 줄 수 있는 도구가 ChatGPT입니다. 분석력이 떨어지는 사람이 좋은 산업 분석 리포트를 만들게 도와주고, 멋모르는 초보 사장님에게 IR에서 먹힐 만한 비즈니스 기획서를 만들어 줄 수 있는게 ChatGPT입니다. 중요한 것은 코어에 있는 아이디어이지 그 기술이 아닙니다.

 

p282

우선 질문과 문답의 디자인에 대해서 전반적인 방향과 프로세스를 설정하는 기획력과 예측력(Planning & Prospect)이 있어야 합니다.

나온 대답을 적절하게 구성하고 편집하는 구성력(Reconstruction)도 필요합니다.

파편적으로 나온 정보를 연결해서 의미를 찾아내는 연결의 힘, 통합의 능력(Organize)이 필요하기도 하고요.

하지만 역시 무엇보다 핵심을 파악해서 좋은 질문을 생각할 수 있는 질문력(Make a question)이 가장 필요하긴 합니다.

이런 과정을 해 나가는 리더쉽과 나온 정보를 효과적으로 설득력 있게 전달하는 능력(Persuation)도 필요하죠.

그리고 마지막으로, AI에서 얻은 결과물을 사람에게 적용할 때 약간의 휴먼터치를 넣어 공감을 자아내는 능력(Together & Touching)도 필요합니다.

이런 능력들을 가진 사람이라면 ChatGPT의 능력에 압도당하지 않고 오히려 ChatGPT를 효과적으로 부리는 사람이 될 수 있습니다.