ChatGPT와 AI에 대한 잡설

1. ChatGPT Hype

https://chat.openai.com/

 

ChatGPT를 업무에 활용하고 친구들에게 추천하고 있는 나지만, ChatGPT에게 반드시 지켜져야 하는 팩트를 찾지는 않는다. 검색 엔진 + AI의 결합으로 정확한 지식을 대화형으로 풀어내길 기대했다 실망하는 기사나 사례를 많이 보았는데, 애초에 대량의 언어 데이터로 흉내 내는 모델링을 하게 된 GPT에게 과한 기대가 아니었나 싶다. 물론 사람들의 기대를 충족할 수준까지 올라온다면 정말 놀랍겠지만 난 사용하면서 그걸 기대하지 않더라도 충분한 효용을 보고 있다. 항상 자연스러운 작문에 대한 갈증이 컸는데 영어 작문 다듬기에 많이 활용 중이다. ChatGPT로 뤼튼 정도의 목적으로만 사용하는 느낌인 것 같다. ChatGPT가 데이터의 정합성을 갖추고, 실시간으로 인터넷에서 데이터를 학습하는 시대가 온다면 정말 그건 새로운 세계일듯싶다.

 

 

 

2. 대-AI 시대, 태도가 곧 역량?

생산성의 향상의 속도가 높아짐을 체감 중이다. 그리고 이를 가속화하는 기술 중에 하나가 인공지능이라 생각한다. 그래서 태도가 곧 역량이 되는 시대가 올 것이라는 예상을 본 적 있는데, 그말에 어느 정도 공감한다.

 

이강영 님의 글 : https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=pfbid02KvfQpkSYWMwTBQVAvif78NqFiQBMBJhp6NqEMpWQcnNQ6885FD7fkq5qh66mwAVwl&id=100020748695677&mibextid=Nif5oz 

 

SNS가 발달하면서 접근성도 커졌고, 인터넷으로 지적 자원을 접근하려면 정말 많아서 정말 개인의 생산성 차이의 폭이 작아졌다. 그래서 충분한 시간과 노력을 투입하는 태도를 갖춘다면 결과에 대해서도 명확한 차이를 만들어낼 수 있다.(항상 그렇다는 것은 아니지만 과거에 비해서는 더 차이를 만들기 쉬워졌다는 뜻이다)

 

근데 문제는 좋은 태도를 갖는다는 게 쉽고 단순한 해결책이 아니다. 디테일에 집중할 만큼 몰입하고 시간 투자를 온전히 하려는 태도를 갖추려면 합리성을 넘어선 동기 부여가 필요한데, 사람 마음이 제일 컨트롤하기 어렵지 않나 싶다.

아무튼 다시 '태도가 곧 역량'이라는 논지는, 다른 블로그 글에서도 본 바가 있다. 그리고 그 글의 일부 중 다른 부분도 인상 깊었는데 이를 공유할까 한다.

 

이렇게 보고 나니까.. 지금 오히려 대부분의 사람들이 이 엄청난 W 앞에서의 대응이 대부분 잘못됐다는 걸 깨달았다. 가령 엑셀을 바로 쓰면 되지 왜 엑셀의 작동원리를 이해하려 하나 생각이 든다. 내 주변 대부분은 사용의 목적보단 이게 뭐지? 의 관점이 아직까진 지배적인 거 같다. 어차피 대부분의 사람에게는 작동원리는 이해하기도 어렵고, 크게 효용이 없다고 생각한다.

스스로에게 : 변화의 필요

 

대부분의 사람들은 작동 원리를 이해하고자 하는데 그건 효용이 적다는 논지다. 나도 기술 자체를 봐온 경향이 있는데 응용에 대해서는 생각을 적게 하지 않았나 싶다. 인공지능이 부상한다고 할 때, 인공지능 원리랑 기술 자체를 공부하려고 했다. 비트코인과 Web3 돌풍이 불 때 비트코인 페이퍼부터 블록체인 기술을 공부하려 했다. 그 쓰임에 대해서는 간접적으로 보았을 뿐, 주된 관심사는 원리와 기술이었다. 개인적으로 치우치는 경향성을 확인했으니, 앞으로 신기술을 바라볼 때 스스로 염두에 둘만한 메시지라고 느꼈다.   

그렇다고 응용에 온전히 몰두해야 한다는 결론으로 가는 것도 위험해 보이긴 마찬가지다.

 

주변에 기술의 응용에 몰입하는 예시들을 쉽게 찾아볼 수 있다. 지금 들어가 있는 ChatGPT 사용자 오픈채팅 방만 해도 ChatGPT에 다들 열정적으로 활용해 무수한 사용 사례를 만들어내고 있다. 인터넷 돌아다니다가 깃헙에서는 ChatGPT로 백엔드 서버를 굴리겠다는 시도를 하는 레포도 본 적 있다.

 

https://github.com/TheAppleTucker/backend-GPT

GitHub - TheAppleTucker/backend-GPT

 

 

하지만 그 사례들 전에 블록체인이 유행하던 시절 내가 접했던 사례가 있다. 블록체인 기반 크리에이터 이코노미다. 우리나라에서도 크게 이슈가 터진 적 있는데, 크리에이터 생태계 문제를 블록체인 기술, 특히 당시 인기였던 NFT 기반으로 해소해 보겠다는 팀이 있었다. 나도 MCN에서 일한 경험이 있고, 내가 관심 있던 크리에이터 다수가 함께한 프로젝트다 보니 관심이 있었다. 디스코드에서 퇴근 후에 활동을 조금 하다 보니 연이 닿아 팀 사무실도 놀러 가고 커뮤니티 매니저 제안도 받았다. 하지만 결국 프로젝트는 논란 속에 중지되고 말았는데 최근 와드에서 일하시는 동현 님의 글이 이유를 잘 설명한다 생각한다.

 

https://www.coindeskkorea.com/news/articleView.html?idxno=78528

 

캐치테이블 김동현 님 글 : https://m.facebook.com/story.php/?story_fbid=pfbid0Yrigq8Vwpbmsb83xJZhvSpd49kgj585wqq8vSz3KUuKGrhiyzqQBJ8mc39pghKeRl&id=100076746767186 

당연히 현상에는 복합적인 이유가 있겠지만, 내 나름대로 결론 내린 가장 큰 원인은 "대부분 제보다 젯밥에 관심 있는 사람들이었기 때문"이었다. 소위 dapp이라고 불리는 프로덕트들이나, nft 기반의 크리에이터 이코노미 모두 생태계 안에서 마주친 대부분의 사람들이 프로덕트나 아티스트에 관심있는 "척" 하지만 사실은 돈과 가격에만 관심인 사람들이 90이었다. 프로덕트나 아티스트에는 관심 없지만 블록체인이라는 기술 자체에 매료되어서 뭐라도 만들어내보고 싶어 참여하는 사람이 7 정도 있었던 같고, 정말 그 프로덕트가 해결하고자 하는 문제나 아티스트 자체에 매료되어 있었던 사람은 3 정도뿐인 느낌이었다.

 

제보다 젯밥에 더 관심이 많았던 것. 결과적으로 기술은 문제를 푸는 수단인데, 문제 자체에 집중하기보다, 기술을 메인으로 삼고 이 기술이 잘 풀만한 문제를 찾아 도전하는, 선후관계가 바뀐 느낌이라는 의미다. 사실 원론적인 이야기이고, 문제와 시장 크기에 대한 중요성은 모두가 안다지만, 눈앞에 젯밥이 있을 때 집중력이 흐려지지 않기란 어려운 법이다. 그를 견딜 만큼 문제에 열정적인 사람들로만 팀 구성하는 건 더더욱 어려우니 마음에 새기는 수밖에 없지 않을까...

 

 

 

3. 매니징이냐 하드웨어냐 브랜딩이냐 

아무튼 다시 ChatGPT Hype로 돌아와서, 그 ChatGPT가 가장 위협이 될만한 분야가 무엇이냐 생각하면, 내가 겪은 RA 업무들이 아닐까 생각했다. 우스갯소리로 장표 찍는 기계라고도 하는데 그런 건 이제 MS오피스에 LLM 붙이면 뚝딱이지 않을까. AI로 인해 사무직 노동자의 입지가 약화되는 시대가 온다고 가정하면... 나는 무엇을 좇아야 할까?

 

시니어 레벨이 되어서 PPT에 무엇을 담아야 하는지 스케치 그려주는 그 역량, 의사결정 역량이 중요할 것 같다. 매니징 레벨이 되어 기획, 결정 역량을 갖춰야 한다는 의미인데, 그런 걸 보면 PM 직무는 (물론 여전히 기획서 찍는 기계일 수도 있지만) 매번 트레이드오프 관계의 무언가를 정해주거나 하는 등 결정의 순간을 자주 접하는지라 좋은 선택이 아닌가 싶다. 어쨌든 관건은 LLM이 디스토피아를 그려내기 전에 매니징 레벨로 올라서야 한다는 것. 그런 의미에서도 창업은 눈여겨볼 좋은 선택지가 아닐까. 

다른 키워드를 꼽자면 하드웨어가 생각났다. 지금의 봄은 LLM처럼 양으로 밀어붙이는 시대라 그 양을 소화할 막대한 하드웨어 및 인프라에 대한 수요는 적어도 나 세대에서는 이어지리라 예상한다. 그리고 애초에 특정 분야의 인기라는게 흐름을 타서 기복이 있는 것이고, SW와 HW같은 상호보완적 존재들은 그 힘의 우위를 시간 차이를 두고 주고 받는 게 규칙이 아닌가 싶었다. SW 붐과 더불어 개발자 부트캠프 성황 시대를 지나 이제 겨울이 찾아왔으니 다시 HW가 흥하지 않을까. 근데 논리설계 때도 그렇게 싫어하던 내가 반도체를 좇는 커리어를 밟으며 행복해할까? 

아예 반대로 내 스스로가 사람들이 소비하고 싶은 브랜드가 되는 게 좋지 않나라는 생각도 든다. 최근 셀프 브랜딩의 시대가 몇 년간 지속되었다가 겨울이 찾아오며 조금 뜸해진 것 같긴 한데, 브랜딩, 사람들이 무엇을 좋아하는가에 대한 관심은 돈 쓰는 이유, 본질에 닿은 것이라 관심은 계속 가져야 한다고 생각한다. 더군다나 브랜딩의 핵심 역량이라고 하면 (적어도 현업에 몸담지 못한 바깥사람이 보기에) 예술성, 창의력, 이너서클에서의 네트워킹 역량 등이라, 애초에 대체가 불가능한 영역이지 않을까.

 

물론 미드저니를 비롯해 이미지/시각적인 요소, 디자인에 대한 대체의 위기가 많이 거론되고 있는 것은 사실이다. 하지만 내가 본 브랜딩은 시각적인 걸 넘어 이야기를 부여하는 것이라 애초에 주체가 누구인지가 민감한 분야고 그럴수록 대체되기는 어렵다고 본다. 사람과 사람 사이에 서사를 부여하는 아날로그적인 본질이 브랜딩 업에 묻어 있는 게 아닌가 하는 생각이다.

 

 

 

4. 영어 공부는 더 중요해지는 걸까

AI가 발달할수록 번역이 잘 되니까 언어 공부의 중요성은 점점 더 줄어들거라 단순히 예상했었다. 근데 그 주장에 반대되는 몇 가지 단서들이 보인다.

 

단서 1. 인공지능은 데이터 기반이다.

인공지능으로 양극화가 더 강해지는 양상은 언어에서도 더 두드러지리라 생각한다. 양으로 승부하는 시대에서 콘텐츠 양이나 증가 폭이나 영어를 상대할 언어가 없기 때문이다.

 

단서 2. 인공지능이 대체하지 못하는 분야는 사람 사이의 연결이다.

번역 툴이 일반화되어도, 사람 사이의 연락에서 번역기를 쓰지 않고 대화하는 일은 여전히 중요하게 남지 않을까. 어찌 되었든 번역기가 사람 사이에 있을 경우와 없을 경우, 둘 다 대화의 차이가 없다면 상대적으로 지연이나 방해물이 없는, 번역기 없는 대화를 선호하기는 마련일 것이라는 가정이다. 그리고 이런 사람 사이의 소통과 대화, 네트워킹은 AI가 대체하는 업무가 많아질수록 중요시되는 역량일 텐데... 결국 언어 역량은 여전히 중요해지지 않을까. 다만 언어 능력 평가에 대한 기준점이 높아져, 번역기 이상으로 고급화된 언어 구사가 각광받는 현상으로 말이다.

 

세계정세는 블록화로 달려간다고 느낄 때가 많은데, 반대로 기술은 점점 양극화로 영어 패권을 만들어내는 게 오묘하다. 정치가 기술보다 앞서는 세상이 오면, 블록화 된 세상은 영어가 아닌 다른 언어로 단결해서 그 LLM을 사용할까. 충분치 않은 데이터로 인해 떨어지는 성능 차이가 얼마나 유의미할지도 관건일 듯싶다.

 

 

그런 의미에서 하이퍼클로바의 성능이 궁금해지는 요즘이다. 네이버 화이팅!