GPT를 활용한다는 것
결국 '수익화 목표는 무엇인가?'를 아는 것이다.
오랫동안 수익화 관련 글을 작성하지 않았습니다.
오랫만에 이런 식으로 글을 작성하려 하니 어색하기도 합니다.
뜬금없지만... 여러분 코로나 조심하세요!
원래 지난주에 이 글을 작성하기로 마음먹었지만...
이번 코로나 독하더군요
각설하고
이번 내용은 많이 중요합니다,
한편으로 내용이 어려울 수도 있어서
이번에 외부에서 촬영한 영상을 첨부합니다.
영상으로도 충분히 좋은 내용들을 정리하실 수 있으니
참고해주세요.
그래서 본론으로 들어가자면..
오늘은 부업 시장의 변화와 새로운 트렌드에 대해 이야기해보려고 합니다.
먼저, 전통적인 부업 시장은 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
첫 번째는 단순 반복적인 업무를 외주로 주는 경우입니다. 예를 들어, 피자 박스를 접는 일이나 간단한 조립 작업 같은 것들이죠. 이런 종류의 부업은 진입 장벽이 낮아 누구나 쉽게 할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 그만큼 보수도 낮은 편이죠. 최저 임금 수준이거나 그보다 조금 높은 정도입니다. 당연히 현대 사회에서 대부분의 사람들은 이런 유형의 부업을 선호하지 않습니다. 시간 대비 수익이 너무 낮기 때문이죠.
두 번째 유형은 전문 기술을 요구하는 외주 업무입니다. 주로 IT 분야에서 많이 볼 수 있는데, 프로그래밍이나 그래픽 디자인 같은 일들이 여기에 해당합니다. 이런 부업들은 상대적으로 높은 보수를 받을 수 있습니다. 하지만 그만큼 진입 장벽도 높죠. 일반인들이 쉽게 접근하기 어려운 영역입니다. 전문적인 기술과 경험이 필요하기 때문입니다.
이렇게 2018년 이전까지 부업 시장은 주로 이 두 가지 유형으로 구분되어 있었습니다. 저임금의 단순 노동이거나, 아니면 고임금의 전문 기술 영역이었던 거죠.
그런데 2018년을 기점으로 부업 시장에 큰 변화가 일어났습니다. 바로 유튜브의 폭발적인 성장 때문이었죠. 이 시기에 새로운 형태의 부업이 등장했는데,
저는 이것을 '브랜드 형성 부업'이라고 부릅니다.
이 '브랜드 형성 부업'의 핵심은 자신만의 고유한 브랜드를 만드는 것입니다. 다시 말해, 사람들이 여러분의 채널을 찾아오게 만드는 특별한 이유를 만드는 거죠. 이를 통해 점진적으로 트래픽을 늘리고, 결과적으로 수익을 창출하는 방식입니다.
유튜브의 경우 애드센스라는 광고 시스템을 통해 수익을 얻습니다. 영상의 조회수가 늘어날수록 더 많은 광고 수익을 얻을 수 있죠. 또한 채널의 인기가 높아지면 기업들과의 제휴 마케팅을 통해 추가적인 수익을 올릴 수도 있습니다.
이런 방식의 수익 창출은 사실 과거에는 기업들이 주로 하던 일이었습니다. 하지만 기술의 발전으로 인해 이제는 개인도 이런 활동을 할 수 있게 된 것이죠. 스마트폰 하나만 있어도 고품질의 영상을 촬영하고 편집할 수 있게 되었고, 인터넷을 통해 전 세계 사람들과 소통할 수 있게 되었으니까요.
그런데 이런 '브랜드 형성 부업'에서
가장 중요한 것은 무엇일까요?
바로 자신의 브랜드를
하나의 문장으로
명확하게 정의하는 것입니다.
이는 소비자들의 마음속에 깊이 각인되어야 합니다.
예를 들어, "세계 곳곳의 숨겨진 맛집을 소개하는 채널" 또는 "복잡한 과학 이론을 쉽게 설명해주는 채널" 같은 식으로 말이죠.
이런 활동은 사실 일종의 '너드적 활동'에 가깝습니다. 여기서 '너드'란 특정 분야나 주제에 깊은 관심과 지식을 가진 사람을 의미합니다. 너드들은 보통 다음과 같은 특징을 가지고 있죠:
1. 지적 호기심이 매우 강합니다. 자신이 관심 있는 주제에 대해 끊임없이 공부하고 탐구하는 열정을 가지고 있습니다.
2. 기술 친화적인 성향을 보입니다. 특히 컴퓨터, 과학, 수학 등 기술 관련 분야에 깊은 관심을 가지고 있는 경우가 많습니다.
3. 때로는 사회적 상호작용보다 자신의 관심사에 더 집중하는 경향이 있습니다. 이로 인해 사회성이 부족하다고 오해받기도 하지만, 사실은 자신의 관심사에 대한 열정이 매우 강한 것일 뿐입니다.
4. 일반적이지 않은 독특한 취미나 관심사를 가지고 있는 경우가 많습니다. 이는 그들의 지적 호기심과 깊은 연관이 있죠.
5. 외모나 패션에 있어서도 실용성을 중시하는 경향이 있습니다. 겉모습보다는 내면의 지식과 능력을 더 중요하게 여기는 것이죠.
과거에는 '너드'라는 말이 다소 부정적인 의미로 사용되었습니다. 하지만 최근에는 이 용어의 의미가 많이 변화했습니다. 이제는 특정 분야에 대한 깊은 지식과 열정을 가진 사람을 긍정적으로 표현하는 말로 쓰이고 있죠.
이런 변화는 우리 사회의 가치관 변화를 반영합니다. 이제는 자신만의 전문 분야 하나만 깊이 파고들어도 충분히 성공할 수 있는 시대가 된 것이죠. '브랜드 형성 부업'들도 결국은 이런 너드적 활동의 경제적 버전이라고 볼 수 있습니다.
하지만 2023년 이전까지는 이런 형태의 부업에 접근하는 것이 결코 쉽지 않았습니다. 왜냐하면 성공적인 브랜드 형성을 위해서는 자신의 분야에서 정말 뛰어난 실력을 갖춰야 했기 때문입니다. 거의 상위 1% 수준의 전문성이 필요했던 거죠.
그렇다면 2023년에는 어떤 변화가 있었을까요? 이 해에 무슨 일이 일어나 부업 시장의 판도를 또 한 번 뒤흔들어 놓았을까요?
우선 일반인들이 너드적 활동을 하기 어려운 이유는
크게 다섯 가지로 나눌 수 있습니다.
제가 만약 인공지능 채널을 운영한다고 가정해볼게요, 실제로 운영하고 있지만
어쨌든
첫째, 시간의 문제.
너드적 활동은 특정 분야에 깊이 파고드는 것을 의미합니다. 이는 엄청난 시간 투자를 필요로 하죠. 예를 들어, 프로그래밍 언어 하나를 마스터하는 데에도 수백, 수천 시간이 필요할 수 있습니다. 하지만 대부분의 일반인들은 직장, 가정 등으로 인해 이런 시간을 내기가 어렵습니다. 9시부터 6시까지 일하고, 집에 돌아와서는 가사일을 하고, 아이들을 돌봐야 하는 상황에서 추가로 3-4시간씩 공부할 시간을 만들기란 쉽지 않습니다.
둘째, 진입 장벽.
많은 분야, 특히 기술 관련 분야들은 진입 장벽이 높습니다. 예를 들어, 인공지능에 대해 공부하고 싶다고 해봅시다. 그러나 인공지능을 이해하기 위해서는 먼저 프로그래밍 기초, 선형대수학, 미적분학, 확률론 등 다양한 기초 지식이 필요합니다. 이런 기본적인 지식을 쌓는 데에도 상당한 시간과 노력이 필요하죠. 이는 많은 일반인들에게 큰 부담으로 다가옵니다.
셋째, 지속적인 학습의 부담.
너드적 활동은 끊임없는 학습을 요구합니다. 특히 기술 분야는 변화의 속도가 매우 빠릅니다. 예를 들어, 웹 개발 분야만 해도 매년 새로운 프레임워크와 라이브러리가 등장하고 있죠. 이를 따라가기 위해서는 계속해서 새로운 것을 배워야 합니다. 이런 지속적인 학습의 부담은 많은 사람들을 지치게 만들 수 있습니다.
넷째, 경제적 부담.
어떤 분야들은 고가의 장비나 소프트웨어를 필요로 합니다. 예를 들어, 3D 그래픽 디자인에 관심이 있다고 해봅시다. 전문가 수준의 3D 모델링 소프트웨어는 수백만 원에 달하는 경우도 있습니다. 게다가 이를 원활하게 구동할 수 있는 고성능 컴퓨터도 필요하죠. 이는 취미로 시작하려는 일반인들에게 큰 경제적 부담이 될 수 있습니다.
다섯째, 성과의 불확실성.
너드적 활동에 시간과 노력을 투자해도, 그것이 경제적 이득으로 이어질지는 불확실합니다. 예를 들어, 게임 개발에 관심이 있어 1년 동안 열심히 공부하고 게임을 만들었다고 해봅시다. 하지만 그 게임이 시장에서 성공할 거라는 보장은 없습니다. 이런 불확실성은 많은 사람들을 주저하게 만들고, 안정적인 직업을 선호하게 만듭니다.
여기까지 들으시면 꽤 비관적으로 들리실 수도 있겠네요. 하지만 걱정 마세요. 여기서 우리는 2023년도 상반기로 돌아갈 필요가 있습니다. 엄밀하게 이야기 하면 2022년 11월에 실제 서비스를 개시했습니다만, 실제 유명해진 시점은 2023년도 2월 말인 것으로 기억이 나네요.
생성형 AI, 특히 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 대규모 언어 모델은 이러한 장벽들을 크게 낮추어, 일반인들도 너드적 활동을 할 수 있게 해주고,
이를 통해 "브랜드 형성 부업"을 가능하게 합니다.
어떻게 그럴 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다.
첫째, 지식의 접근성 향상.
생성형 AI는 방대한 양의 정보를 바탕으로 특정 주제에 대한 깊이 있는 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 천체물리학에 관심이 있다면 AI에게 "블랙홀의 형성 과정과 특성"에 대해 물어볼 수 있습니다. AI는 전문가 수준의 설명을 제공할 것이고, 이를 바탕으로 여러분은 빠르게 지식을 쌓을 수 있습니다.
더 나아가, AI는 여러분의 현재 지식 수준에 맞춰 설명을 조절할 수 있습니다. "초보자를 위한 블랙홀 설명"부터 "아인슈타인의 일반 상대성 이론과 블랙홀의 관계"까지, 여러분의 학습 단계에 따라 적절한 수준의 정보를 제공받을 수 있죠.
둘째, 시간 효율성 증대.
AI는 초안 작성, 아이디어 제안 등을 통해 콘텐츠 제작 시간을 크게 단축시켜줍니다. 예를 들어, 프로그래밍 튜토리얼 채널을 운영하고 싶다면 AI에게 "파이썬 초보자를 위한 10개의 프로젝트 아이디어"를 요청할 수 있습니다. AI가 제안한 아이디어를 바탕으로 여러분은 더 빠르게 콘텐츠를 만들 수 있죠.
또한, AI는 코드 예제 생성, 버그 디버깅 도움, 최적화 제안 등을 통해 프로그래밍 과정 전반을 지원할 수 있습니다. 이는 여러분이 더 빠르게 학습하고, 더 효율적으로 콘텐츠를 만들 수 있게 해줍니다.
셋째, 지속적 학습 지원.
AI는 최신 트렌드와 발전 사항을 계속해서 추적하고 제공할 수 있습니다. "머신러닝 분야의 최신 연구 동향"과 같은 질문을 통해, 여러분은 항상 최신 정보를 얻을 수 있습니다.
더 나아가, AI는 여러분의 학습 진도를 추적하고 맞춤형 학습 계획을 제안할 수 있습니다. 예를 들어, "내가 지금까지 배운 웹 개발 지식을 바탕으로, 다음에 무엇을 공부해야 할까요?"라고 물어보면, AI는 여러분의 현재 수준과 업계 트렌드를 고려한 최적의 학습 경로를 제시할 수 있습니다.
넷째, 경제적 부담 감소.
고가의 장비나 소프트웨어 대신, AI를 활용하여 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 그래픽 디자인에 관심이 있다면 AI에게 "로고 디자인의 기본 원칙과 트렌드"를 물어볼 수 있고, 이를 바탕으로 직접 디자인을 시도해볼 수 있습니다. 이와 관련하여 미드저니라는 것이 있고 실제로 GPT에서도 그림을 그릴 수 있습니다. 한편으로는 스테이블 디퓨전이나 컴파이 유아이와 같은 무료 도구들도 존재하죠.
또한, AI는 고가의 소프트웨어를 대체할 수 있는 무료 또는 저가의 대안을 추천해줄 수 있습니다. "포토샵 대신 사용할 수 있는 무료 이미지 편집 프로그램은 무엇이 있을까요?"와 같은 질문을 통해, 여러분은 경제적 부담을 줄이면서도 원하는 활동을 시작할 수 있습니다.
다섯 번째, 성과의 가능성 증대.
AI는 SEO 최적화, 타겟 오디언스 분석 등을 통해 여러분의 콘텐츠가 더 많은 사람들에게 노출될 수 있도록 도와줍니다. "내 블로그 포스트의 SEO 점수를 높이는 방법"과 같은 질문을 통해, 여러분은 더 효과적으로 온라인 presence를 구축할 수 있습니다.
더 나아가, AI는 시장 트렌드 분석, 경쟁자 분석 등을 통해 여러분의 콘텐츠나 제품이 시장에서 성공할 가능성을 높여줄 수 있습니다. "현재 모바일 게임 시장에서 가장 인기 있는 장르와 특징은 무엇인가요?"와 같은 질문을 통해, 여러분은 시장의 요구에 맞는 제품을 개발할 수 있습니다.
이처럼 생성형 AI는 일반인들이 너드적 활동을 할 수 있는 길을 열어주고 있습니다. 그리고 이는 곧 "브랜드 형성 부업"으로 이어질 수 있습니다.
구체적인 예를 들어 설명해 드리겠습니다.
예를 들어, 여러분이 우주에 관심이 있다고 가정해봅시다. 과거에는 천문학 학위가 없으면 이 분야에서 의미 있는 콘텐츠를 만들기 어려웠을 것입니다. 하지만 이제는 AI의 도움을 받아 "우주 탐험의 역사와 미래"와 같은 주제로 깊이 있는 유튜브 채널을 운영할 수 있습니다.
AI는 정확한 정보를 제공하고, 스크립트 작성을 도와주며, 최신 우주 뉴스를 추천해줄 것입니다. 예를 들어, "아폴로 11호의 달 착륙 과정을 5분 영상으로 요약하는 스크립트를 작성해주세요"라고 요청하면, AI는 주요 사건, 흥미로운 사실, 극적인 순간 등을 포함한 스크립트를 제안할 것입니다. 여러분은 이를 바탕으로 자신만의 스타일로 영상을 제작할 수 있습니다.
또한 AI는 "다음 주에 있을 중요한 우주 관련 이벤트는 무엇인가요?"와 같은 질문에 대답하여, 여러분이 항상 최신 정보를 제공할 수 있게 도와줄 것입니다. 이를 통해 여러분은 천문학 전공자가 아니더라도, 우주에 대한 깊이 있는 채널을 운영할 수 있게 되는 것입니다.
또는 프로그래밍에 관심이 있다면, AI의 도움을 받아 "초보자를 위한 코딩 팁" 블로그를 시작할 수 있습니다. AI는 복잡한 개념을 쉽게 설명하는 방법을 제안하고, 코드 예제를 생성해주며, 독자들의 질문에 대한 답변을 작성하는 데 도움을 줄 것입니다.
예를 들어, "for 루프와 while 루프의 차이점을 초보자에게 설명하는 방법을 알려주세요"라고 요청하면, AI는 일상생활의 예시를 들어 쉽게 설명하는 방법을 제안할 것입니다. 여러분은 이를 바탕으로 자신만의 언어로 블로그 포스트를 작성할 수 있습니다.
또한 AI는 "파이썬으로 간단한 투두 리스트 앱을 만드는 코드를 생성해주세요"와 같은 요청에 응답하여, 실제 코딩 예제를 제공할 수 있습니다. 여러분은 이 코드를 분석하고, 수정하고, 설명하면서 독자들에게 실용적인 프로그래밍 지식을 전달할 수 있게 됩니다.
이렇게 생성형 AI를 활용하면, 일반인들도 자신의 관심사를 깊이 있게 탐구하고, 이를 바탕으로 독특한 브랜드를 형성할 수 있습니다. 그리고 이는 곧 부업으로 발전할 수 있는 가능성을 제공합니다.
예를 들어, 우주 관련 유튜브 채널이 성장하면 관련 기업들의 스폰서십을 받을 수 있고, 우주 여행 상품이나 천체 망원경 등의 제품을 홍보하는 제휴 마케팅을 할 수 있습니다. 프로그래밍 블로그의 경우, 독자가 늘어나면 프로그래밍 강좌를 개설하거나, 코딩 관련 도서를 출판하는 등 다양한 수익 모델을 만들어낼 수 있습니다.
유의할 점!
다만 생성형 AI를 사용하는데,
3가지 측면을 고려해야 합니다.
첫째, AI에는 환각이 있습니다.
'AI의 환각'이란 무엇일까요? 이는 AI가 실제로는 모르는 정보에 대해 마치 알고 있는 것처럼 자신 있게 대답하는 현상을 말합니다. 왜 '환각'이라고 부를까요? 그것은 마치 사람이 환각을 보는 것처럼, AI가 실제로 존재하지 않는 정보를 '보고' 있는 것 같아서 붙은 이름입니다.
이해를 돕기 위해 몇 가지 예를 들어보겠습니다.
첫 번째, 잘못된 정보 제공의 예입니다.
가령 우리가 AI에게 이렇게 물어본다고 가정해 봅시다.
"AI야, 테슬라의 작년 수입은 얼마였니?"
그러면 AI는 이렇게 대답할 수 있습니다.
"테슬라의 작년 수입은 136억 달러였습니다."
와우, 정확한 숫자네요! 하지만 잠깐, 이게 정말 사실일까요? 실제로 AI는 이 정보를 가지고 있지 않음에도 불구하고, 마치 알고 있는 것처럼 자신 있게 대답한 것입니다. 이것이 바로 'AI의 환각'입니다.
두 번째, 그럴듯한 거짓 정보 생성의 예를 들어보겠습니다.
AI는 학습한 패턴을 바탕으로 그럴듯해 보이는 대답을 만들어냅니다. 예를 들어, 우리가 이렇게 물어본다면:
"AI야, 2050년의 날씨는 어떨까?"
AI는 이렇게 대답할 수 있습니다:
"2050년에는 지구 온난화로 인해 평균 기온이 2도 상승하고, 극단적인 기상 현상이 더 빈번해질 것으로 예상됩니다."
이 대답은 매우 그럴듯해 보이지만, 실제로 AI는 미래의 날씨를 알 수 없습니다. 단지 현재의 기후 변화 트렌드를 바탕으로 그럴듯한 예측을 만들어낸 것뿐입니다.
세 번째, 자신감 넘치는 오류의 예입니다.
AI의 환각 현상에서 가장 위험한 점은 AI가 잘못된 정보를 제공할 때도 매우 확신에 찬 태도를 보인다는 것입니다. 예를 들어:
"AI야, 세계에서 가장 큰 나라는 어디야?"
AI: "세계에서 가장 큰 나라는 러시아입니다. 러시아의 면적은 약 17,098,246 평방킬로미터로, 지구 육지 면적의 약 11.5%를 차지합니다."
이 대답은 매우 구체적이고 자신감 있어 보이지만, 실제로 이 정보가 정확한지는 우리가 직접 확인해봐야 합니다.
마지막으로, 일관성 있는 오류의 예를 들어보겠습니다.
AI가 한 번 잘못된 정보를 제공하면, 같은 대화 내에서 계속해서 그 잘못된 정보를 일관되게 사용할 수 있습니다. 예를 들어:
"AI야, 아까 말한 테슬라의 수입 얼마였지?"
AI: "네, 앞서 말씀드린 대로 테슬라의 작년 수입은 136억 달러였습니다."
이렇게 AI는 자신이 이전에 제공한 잘못된 정보를 계속해서 사용합니다.
여러분, 이러한 'AI의 환각' 현상은 AI를 사용할 때 우리가 매우 주의해야 할 점입니다. AI가 제공하는 정보, 특히 구체적인 수치나 사실관계에 대해서는 항상 의심의 눈초리를 가지고 다른 신뢰할 수 있는 출처를 통해 확인해보는 것이 좋습니다. 즉, 해당 내용에 대한 재검증이 필수적입니다.
AI는 우리의 삶을 더욱 편리하게 만들어주는 훌륭한 도구입니다.
하지만 AI도 완벽하지 않다는 것,
때로는 '환각'을 경험할 수 있다는 것을 항상 기억해야 합니다.
AI를 현명하게 사용하는 방법은 그것의 장점을 활용하면서도, 한계를 인식하고 주의를 기울이는 것입니다.
둘째, AI 시대는 ‘사회적 지체’가 있습니다.
'사회적 지체'라는 개념에 대해 간단히 설명드리겠습니다. 사회적 지체란, 기술의 발전 속도가 사회의 적응 속도를 앞지르는 현상을 말합니다. 즉, 새로운 기술이 등장했을 때, 그에 맞는 사회적 규범이나 제도가 즉시 따라가지 못하는 상황을 의미하죠.
AI 기술의 경우도 마찬가지입니다. AI의 발전 속도는 매우 빠른 반면, 이를 활용하고 규제하는 사회적 규범이나 제도는 상대적으로 천천히 발전하고 있습니다. 이로 인해 여러 가지 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다.
예를 들어볼까요? AI가 제공하는 정보의 신뢰성 문제입니다. AI는 방대한 양의 정보를 처리할 수 있지만, 때로는 편향되거나 부정확한 정보를 제공할 수 있습니다. 특히 민감한 주제나 최신 이슈를 다룰 때 이런 문제가 더욱 두드러집니다.
이는 '정보 무결성'이라는 개념과 밀접한 관련이 있습니다. 제가 방금 첫 번째로 말씀드렸던 내용의 연장선에 있는데요, 정보 무결성이란 정보의 정확성, 일관성, 신뢰성을 유지하는 것을 말합니다. AI가 제공하는 정보가 항상 무결성을 가진다고 보장할 수 없기 때문에, 우리는 AI가 제공한 정보의 출처를 항상 확인하고, 필요하다면 추가 검증을 거쳐야 합니다.
또 다른 예로, 저작권 문제를 들 수 있습니다. AI가 생성한 콘텐츠를 사용할 때의 저작권은 아직 명확하게 정립되지 않은 분야입니다. 이는 기술의 발전이 법적, 제도적 정비를 앞서가는 전형적인 사회적 지체의 사례라고 볼 수 있죠.
그렇다면 우리는 이러한 상황에서 어떻게 대응해야 할까요?
첫째, AI를 활용할 때는 항상 윤리적인 측면을 고려해야 합니다. AI가 제공한 정보를 무조건 신뢰하기보다는, 비판적 사고를 통해 검증하는 과정이 필요합니다.
둘째, AI가 생성한 콘텐츠를 사용할 때는 관련 법규와 플랫폼의 정책을 잘 확인하고 준수해야 합니다. 가능하다면 AI의 도움을 받아 만든 콘텐츠임을 명시하는 것도 좋은 방법입니다.
셋째, 정보 무결성을 유지하기 위해 노력해야 합니다. AI가 제공한 정보를 그대로 수용하기보다는, 다양한 출처를 통해 교차 검증하는 습관을 들이는 것이 중요합니다.
AI는 도구일 뿐,
여러분을 대체할 수 없습니다.
지금까지 위에서 말씀드렸던 것을 토대로 생각하자면, 가장 중요한 점은 AI가 아무리 뛰어나다 해도, 결국 그것은 도구일 뿐이라는 사실입니다. AI는 여러분의 아이디어를 증폭시키고 효율성을 높여주는 강력한 조력자 역할을 할 수 있지만, 궁극적으로 브랜드의 진정성과 독창성은 여러분에게서 나온다는 점을 잊지 마세요.
예를 들어, 여러분이 우주에 관한 유튜브 채널을 운영하고 있다고 가정해봅시다. AI에게 "블랙홀의 형성 과정에 대한 5분짜리 영상 스크립트를 작성해줘"라고 요청할 수 있겠죠. AI는 정확하고 간결한 스크립트를 제공할 것입니다. 하지만 그것을 그대로 사용하는 것은 바람직하지 않습니다.
대신, AI가 제공한 스크립트를 기반으로 여러분만의 경험과 통찰, 개성을 더해 재해석하고 재구성해야 합니다. 예를 들어, 여러분이 어릴 때 처음 블랙홀에 대해 들었을 때의 경험을 추가하거나, 블랙홀을 현실의 어떤 현상에 비유해 설명하는 등의 방식으로 콘텐츠를 더욱 풍성하게 만들 수 있습니다.
이렇게 여러분의 유니크한 시각과 목소리를 더하는 것이 바로 다른 크리에이터와 차별화되는 포인트가 될 것입니다. AI는 정보를 제공하고 구조를 잡아주는 역할을 하지만, 그것을 진정으로 가치 있고 흥미로운 콘텐츠로 만드는 것은 여러분의 몫입니다.
그리고 결국 정보의 재검증 역시도 결국 여러분의 몫이 됩니다. 그래서 결국 GPT가 나왔더라도 지속적인 공부를 해야 합니다. GPT의 등장은 여러분들이 공부하는 노력의 양이 0이 된 것이 아닙니다. 그 노력의 양이 거의 1/10 수준으로 줄어들었다는 것을 의미합니다.
결국, 지속적인 공부는 선택이 아니라, 필수입니다.
자, 이제 여러분도 생성형 AI의 도움을 받아 자신만의 너드적 활동을 시작하고, 이를 통해 유니크한 브랜드를 만들어보는 것은 어떨까요? 여러분의 열정과 창의성, 그리고 AI의 지원이 만나면, 무한한 가능성이 열릴 것입니다.
과거에는 특정 분야의 전문가만이 할 수 있었던 일들을 이제는 일반인들도 시도해볼 수 있게 되었습니다. 물론 여전히 도전과 어려움은 존재하겠지만, 생성형 AI라는 강력한 도구가 여러분의 여정을 지원해줄 것입니다.
여러분의 관심사는 무엇인가요? 우주? 프로그래밍? 아니면 요리나 음악, 혹은 역사일 수도 있겠죠. 어떤 분야든, 이제는 여러분의 열정을 브랜드로, 나아가 수익으로 연결시킬 수 있는 기회가 열려 있습니다. AI와 함께 여러분만의 독특한 너드 브랜드를 만들어보세요. 그 과정에서 배우고 성장하며, 새로운 가능성을 발견하게 될 것입니다.
여기까지 봐주신 채널 구독자님들 감사합니다.
