맥락(Context)
맥락이 없다는 것은 또 다른 맥락이다.
A context window는 생성형 AI(Artificial Intelligence)가 질문을 제대로-맥락하에 이해하기 위해 동시에 처리하는 정보의 양을 의미하며,
고성능, 고효율의 AI에게 우리가 원하는 것은 응당 말이 되는 소리를 주고받는 것이리라.
부연하면 Context는 맥락, window는 시야의 폭 정도를 의미하여 어느 정도로 이야기를 전해줘야 말길을 알아듣겠는가라는 것이다.
https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-a-context-window
Context, 맥락(脈絡)은 사물 따위가 서로 이어져 있는 관계나 연관을 의미한다.
손가락 보지 말고, 달을 보란 말이야!
생성형 AI라면 두말할 필요 없이 당연한 것이다.
일면식도 없는 사람과 기계 사이에서 질문하고, 답을 한다.
기계를 이용하는 측면에서는 최대한 기계가 알아듣도록 정확히 제한적인 질문을 할 수만 있다면
대단히 효율적인 답을 얻을 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
낯선 곳에서 힘들게 걸어가는 여행객이 뭔가를 사람들에게 묻는다면?
당장의 쉴 곳, 음식 등일 가능성이 높다.
사람과 기계가 아니라 사람과 사람사이에서는 문자로만 전달되지 않는 많은 맥락을 눈빛으로, 행색만으로도 상당 부분을 잡아낼 수도 있다.
맥락의 핵심이 뭘까?
‘문제’를 단순하게 정의하고, 누가 봐도 동일하게 이해할 수 있도록 하는 것이 아닐까?
이해를 넘어 기계가 혹은 타인이 ‘문제’를 이해할 수 있도록 단순하고, 정확히 정의해야 한다.
생성형 AI는 참을성이 대단한다.
내가 원하는 것을 줄 때까지 답을 준다.
그 답들을 보며 기계가 이해하는 문제를 보고,
내가 원하는 문제를 재정의하고, 다시 묻게 된다.
끝까지, 끝까지 얻고자 만 한다면 끝까지 문제를 재정의하고, 물으면 된다.
복잡하게 얽힌 실타래는??
갈기갈기 잘라 버리거나, 천천히 유심히 살펴 여유 있게 하나씩 하나씩 풀면 된다.
문제를 작게 나누고, 이를 다시 합하면 아무리 복잡한 문제도 풀 수 있다.
다만 숲과 나무 모두의 맥락을 이해하고, 정의하고, 풀고자 하는 의지만 있다면.
문제가 커져 내가 아닌 우리의 문제로 확장한다면?
제멋대로인 사람 하나하나가 모인 사회, 국가의 행복이라는 것을 ‘문제’로 정의한다면?
우리의 문제를 풀기 위한 ‘맥락’은?
국가가 처한 상황이라는 초기값과 국내외의 정치, 경제 지형, 한국 사회 시스템의 한계등의 경곗값 아래
우리의 문제를 풀기 위한 ‘Context window’에 담아야 할 것은 무엇들일까?
건강한 사회질서 유지, 공동체의 안녕과 번영이 아닐까?
늘 말하지만
대한민국 동서남북 곳곳에 인의예지가 퍼지길 희망한다.
맥락은 측은지심, 수오지심, 사양지심, 시비지심으로 이해하면 모자라지 않는다.
약자를 보고 측은해하는 것이 행동의 시작이고,
부끄러움을 알고, 스스로를 알아 자세를 고치는 것이 그다음이고,
참과 거짓을 구분할 줄 아는 것은 끝이 아니라 새로운 시작의 출발점이다.
모든 것에는 결국 마음이 중심에 자리하고 있어
맥락이 없다면 이는 다른 의지 즉 마음의 드러냄이다.
따라서 또 다른 맥락으로 이어져 우리가 아닌 나에게로만 이어진다.
