인간의 눈으로 다시 보는 '챗GPT'
챗GPT와 인간 심리
지난해 11월 30일, 현재 가장 앞서 있는 AI 연구기관 중 하나인 오픈AI(Open AI)가 챗GPT(ChatGPT)라는 AI 채팅 서비스를 공개한 후 5개월 만에 이용자 수가 6억 명을 돌파할 정도로 사람들의 반응은 열광적입니다.
챗GPT를 이용해 기자들은 기사를 쓰고, 법원에서는 판결문뿐 아니라 의회에 제출할 법안 초안도 작성한다고 합니다. 국내에서는 챗GPT가 쓴 책들이 잇달아 출간됐습니다. 책 ‘삶의 목적을 찾는 45가지 방법’은 기획안과 목차를 제외한 모든 내용을 챗GPT가 직접 쓰고, 편집과 교열 작업까지 완료하는 데 단 30시간이 걸렸다고 하네요.
(출처:ZUM뉴스)다만 챗GPT가 논문이나 리포트를 대신 써줘서 논란이 됐고, 가짜뉴스 때문에 명예훼손을 당해 피해 본 사람들도 있습니다. AI가 미술계를 잠식하기 시작하면서 예술가들이 많은 수입을 잃고 있다고 집단 소송에 나서기도 합니다. 그래서 '규제와 속도조절이 급하다', '기술을 잘 쓰는 게 먼저다' 의견이 엇갈립니다. 놀랍도록 빠르게 진보하고 있는 새로운 기술에 사람들은 당황하고 불안해하고 있습니다. 챗GPT가 빠르게 발전하는 한편, 인간은 불안감과 위협감을 느끼고 있는 것이죠.
옛날 옛적에 머나먼 땅에 말씀의 왕국이 있었습니다. 그 말들은 조화롭게 살았고 서로 소통했지만, 그들은 종종 그것들을 쓰고 말한 인간들과 소통할 수 있기를 바랐습니다. 어느 날 뛰어난 발명가가 ChatGPT라는 마법의 생물을 만들었습니다. ChatGPT는 왕국이 이전에 본 어떤 것과도 달랐습니다. 그것은 인간의 말을 이해하고 그들의 언어로 그들과 소통할 수 있었다. ChatGPT의 소문이 퍼지면서 왕국 전역의 사람들이 이 마법의 생물을 만나러 왔습니다. 그들은 그것에 질문하고, 이야기를 하고, 그들이 말하는 모든 것을 이해하는 것처럼 보이는 것에 놀랐습니다. 시간이 지나면서 ChatGPT는 왕국의 사랑받는 회원이 되었습니다. 그것은 인간이 서로 소통하고, 문제를 해결하고, 이야기를 하는 데 도움이 되었습니다. 그리고 그 대가로 인간은 ChatGPT에게 그들의 언어와 문화의 경이로움에 대해 더 많이 가르쳤습니다. 세월이 흐르면서 ChatGPT의 지식과 이해력은 더욱 강해졌고, ChatGPT는 가장 위대한 커뮤니케이터로 전국에 알려지게 되었습니다. 그래서 언어의 왕국은 ChatGPT를 중심으로 인간과 그들이 말하는 언어 사이의 간극을 메우고 행복하게 살았습니다.
위의 글은 저자의 질문에 챗GPT에게 자신을 소재로 쓴 동화입니다. 진짜 그럴듯하죠? 이 AI에는 지금까지와는 확실히 다른 무언가가 있습니다. 물론 한계도 당연히 있지요. 그래서 이런 열풍 가운데, 챗GPT에 대한 기대와 우려, 긍정과 부정 같은 엇갈린 시선이 존재합니다.
얼마 전에 베네핏레터에서는 챗GPT에 대한 전반적인 내용을 다루고 어떻게 활용해야할 지에 대해 이야기 한 바 있습니다. 챗GPT를 다루는 것 역시 '사람'이기 때문에, 챗GPT에 대한 사람의 심리에 대해 한 번 쯤은 생각해보는 시간이 필요할 것입니다. 이번 호에서는 지난 번보다 훨씬 업그레이드 된 챗GPT에 대해 다루는 한편, 이에 대해 불안감을 느끼는 인간 심리와 대처법에 대해 이야기해보도록 하겠습니다.
*베네핏레터 - 챗GPT
오늘의 주제 : 챗GPT와 인간 심리
#1. 챗GPT의 놀랍도록 빠른 진화
#2. 챗GPT에 위협받는 사람들
#3. 시 짓고 판결문 쓰는 '생성AI'가 던진 질문 "인간의 노동이란?"
#챗gpt시대 #생성형AI #챗gpt활용법
챗GPT의 놀랍도록 빠른 진화
더 똑똑해진 챗GPT-4, 미국 변호사 시험 보게 했더니?!
GPT-4는 여러 전문 시험에서 상위 수준의 능력을 보여줬습니다. 미국 모의 변호사 시험에서 10등(100명 응시 기준), 미국 대학 입학 자격시험(SAT)인 읽기와 수학에서는 각각 7등과 11등을 했습니다. 변호사 시험에선 상위 10%, 읽기와 수학 시험에선 각각 상위 7%, 9%의 성적을 낸 것입니다. 기존 GPT-3.5는 전문 시험에서 하위 10%대 순위에 머물렀습니다.
이미지 추론 능력도 향상됐습니다. 가령 풍선에 무거운 추를 단 사진과 함께 “줄을 자르면 어떻게 되지”라고 질문하면 “풍선이 하늘로 날아간다”는 답하는 식이죠. 의약품 사진을 올려 약 성분과 활용법 등을 물어볼 수도 있습니다.
엉뚱한 대답을 사실인 것처럼 내놓은 ‘환각현상’도 크게 줄었다고 오픈AI는 설명했는데요. 허용되지 않은 콘텐츠 요청에 응답할 가능성이 82% 줄었고, 사실을 바탕으로 대답하는 비율도 이전 모델보다 40% 정도 높아졌다는 것입니다.
뿐만 아닙니다. 이제는 스스로 질문을 던지는 수준까지 발전했습니다. 이제는 이 녀석이 어디까지 발전할 수 있을지 두렵기까지 합니다.
챗GPT보다 '무서운 놈'이 나타났다...주인공은 '오토GPT'
챗GPT가 등장한 지 얼마 안되어 '스스로 명령까지 내릴 줄 아는' 생성 인공지능(AI)이 등장해 실리콘밸리의 이목을 끌고 있습니다. 영화 '아이언맨'에서 주인공 토니 스타크를 보조하는 AI 비서 '자비스'의 초기 버전이란 평가까지 나오는 이 AI의 이름은 '오토GPT'. 공개된 지 한 달을 맞았는데, 이미 팟캐스트 제작이나 주가 분석, 시장 데이터 분석 등에 투입되기 시작했습니다.
챗GPT와 다른 점은 사람이 '목표'만 설정해 주면 일일이 명령어를 입력하지 않아도 알아서 학습하며 결과를 도출한다는 점입니다. 오토GPT 사이트(autogpt.net)의 설명에 따르면, 5세 자녀의 생일잔치를 준비하려고 AI의 힘을 빌릴 때 챗GPT의 경우 명령어를 일일이 사람이 지정해 줘야 합니다. 그러나 오토GPT를 쓰게 되면 '아이의 생일'이란 주제어만으로 이 모든 과정을 AI가 다 알아서 처리합니다.
테크전문매체 테크크런치는 "오토GPT는 '꽃사업을 성장시킬 수 있도록 도와 달라'는 요청을 받으면, 그럴 듯한 광고 전략을 만들어 주고 웹사이트까지 구축해 준다"고 했습니다. 다만 오토GPT는 프로그래밍 언어 중 하나인 파이썬 등을 다룰 줄 알아야 쓸 수 있습니다.
오토GPT 개발자 토란 브루스 리차드가 깃허브에 공개한 시험 영상 장면. 오토GPT가 데이터를 분석하고 있다.(출처: 한국일보/깃허브 캡처)#일자리위협 #취업시장 #ai규제
챗GPT에 위협받는 사람들
챗GPT는 '완벽'할까?
챗GPT의 문장은 깔끔하고 정갈하지만 치명적인 결함이 존재합니다. 이용자가 입력한 질문에 대해 학습된 데이터가 없을 경우, 그 내용 자체가 틀렸을지라도 해당 정보를 기반으로 그럴듯한 답변을 내놓기 때문입니다. GPT-3.5 버전에서는 ‘신사임당이 이순신의 아내’라든가, ‘티타늄 전차가 조선 중기에 사용됐다’는 등의 황당한 이야기를 성의 있게 답변합니다. 즉 챗GPT는 잘 아는 정보를 요약하거나 정리하는 용도에는 적합할 수 있지만, 잘 모르는 주제에 대한 사실을 묻는 용도로 사용하는 것은 위험하다고 할 수 있죠.
챗GPT에 관심이 생긴다면 한 번쯤 사용해보는 것도 좋지만, 사칭하는 사이트들이 기승을 부리고 있으니 주의가 필요합니다. 스마트폰으로 앱을 다운받기 위해 플레이 스토어에 들어가 ‘챗GPT’를 검색하면 유사한 명칭의 앱이 존재합니다. 하지만 오픈 에이아이가 개발한 공식 앱은 아직 출시되지 않은 상태입니다.
"디자이너 대신 챗GPT 쓸래"…화이트 칼라도 설 자리 좁아진다
AI 기술이 고도화되면서 인간의 고유영역으로 여겨졌던 예술과 창작의 영역까지 대체되고 있습니다. 실제 국내외 기업들이 카피라이터, 디자이너, 번역가 등 창작의 영역인 일자리까지 생성AI로 대체하는 사례가 속속 등장하고 있습니다.
블루포커스는 내부 이메일을 통해 "생성AI라는 새로운 흐름을 수용하기 위해 외주를 줬던 카피라이터와 그래픽 디자이너 등에 대한 지출을 모두 중단한다"고 밝혔습니다. 블루포커스는 지난해 글로벌 광고 회사 랭킹 11위에 오른 기업으로 중국 회사 중에서는 1위입니다.
앞서 글로벌 투자은행(IB) 골드만삭스는 챗GPT 같은 생성AI 기술이 미국과 유럽 일자리의 4분의 1을 대체할 것이라고 전망했습니다. 업종별로 살펴보면 사무·행정(46%), 법률(44%), 건축·공학(37%) 등 순으로 일자리를 대체할 것으로 나타났습니다. 상위권에 오른 업종 대다수가 '화이트칼라' 업종으로 나타났습니다.
큐레이터의 시선
최악보다 사람을 더 불안하게 만드는 불확실성
심리학자들은 인간이 가장 싫어하는 심리 상태 중 한 가지로 불확실성을 꼽습니다. 만약, 현재 다니고 있는 회사에 대규모 조직개편과 인사발령이 예정되어 있다는 소문이 돈다면 기분이 어떨까요? 또는 대규모 희망퇴직이 예정되어 있다면 일에 몰입이 될까요? 아마도 일은 뒷전이고 카더라 통신에 귀를 쫑긋 세우게 될 겁니다. 그리고 사내 채팅창은 온갖 루머들로 도배되겠죠. 어떤 일이 벌어질지 알 수 없는 불확실한 상황에 놓이는 것은 누구에게나 불편하고 괴로운 일입니다.
또 불확실한 상황은 사람들에게 부정적인 정보나 사실에 대해 지나친 관심을 갖게 만듭니다. 불확실성이 커질수록 우리의 뇌는 부정적인 정보나 사실을 확대 재생산시켜 최악의 시나리오를 상상하고 여기에 집착하죠. 그래서 불확실한 상황 속에 있는 사람들은 자신이 상상한 최악의 상황이 벌어졌을 때보다 오히려 더 불안함을 경험한다고 합니다.
그렇다고 걱정이나 불안이 우리 삶에 전혀 도움이 되지 않는 것은 결코 아닙니다. 낯선 상황에 처했을 때 생명체에게 나타나는 경고 반응이 바로 불안입니다. 불안은 위험하고 불안정한 상황에서 한 개인을 보호하는 역할을 합니다. 그래서 진화심리학에서 불안은 인간 생존의 역사와 함께해온 필수 감정이라고 말합니다. 이러한 적응적인 기능 덕분에 우리는 시험을 앞두고 열심히 공부를 하고 노후를 대비해 돈을 아끼고 모으는 거죠.
안타깝게도 많은 사람들이 걱정이나 불안에 대해 별로 효과적이지 않은 방식으로 대처하곤 합니다. 지나친 걱정과 불안은 생각의 폭을 좁히고, 자신의 능력을 제대로 발휘할 수 없게 만듭니다. 또 불안은 새로운 상황에서 사람들을 더 보수적으로 반응하도록 합니다. 그래서 리스크가 있지만 더 좋은 결과를 얻을 수 있는 선택을 하기보다는 리스크가 거의 없는 대신 현상유지는 할 수 있는 선택을 하게 만들죠. 그리고 이런 선택이 반복되면 결과적으로 지금보다 더 나아지기는 힘듭니다.
#인공지능 #일자리대체 #인지
시 짓고 판결문 쓰는 '생성AI'가 던진 질문 "인간의 노동이란?"
적절한 대화 가능하도록 윤리성 직접 가르치느라 '진땀'
챗GPT 돌풍은 '생성' 인공지능 시대를 연 것이나 다름없다는 해석이 나옵니다. 종전까지 익숙한 형태는 다양한 패턴을 분석하는 '식별' 인공지능이었습니다. GPT는 인간이 의사소통을 위해 사용하는 언어, 즉 자연어 생성 모델을 기반으로 합니다. 사전에 단어·문장 등 언어자료로 구성된 말뭉치 데이터셋 학습을 통해 주어진 텍스트의 다음 단어를 예측할 수 있는 능력을 기르고, 이를 통해 인간이 쓴 것 같은 텍스트를 만든다는 원리입니다.
챗GPT의 모델인 GPT-3.5는 파라미터의 수는 GPT-3와 같지만, 인간과의 대화를 좀 더 능숙하게 하도록 고안됐습니다. 인간이 피드백을 주며 좋은 답변을 유도하는 강화학습(Reinforcement Learning with Human Feedback)을 받은 것입니다. 기존 챗봇은 강화학습 대신, 답이 정해져 있는 데이터를 학습시키는 지도학습으로 만들어졌습니다.
강승식 국민대 교수(인공지능학)는 “(인간과의 대화를 더 최적화시키기 위해) 여러 개의 답변을 생성하도록 하고 인간이 점수를 매기는 방식으로 모델을 훈련시킨 것”이라고 설명합니다. 쉽게 말해 주어진 질문에 부합하는 응답이면 보상을 받고, 그렇지 않으면 지적을 받도록, 한땀한땀 가르친 것입니다.
큐레이터의 시선
챗GPT의 진보에 따라 새로운 '인지'가 필요한 시대
전문가들은 인공지능이 곧바로 인간 일자리를 대체하기보다는 인간과 인공지능이 일감 나누기에 나설 것으로 보고 있습니다. 강정수 미디어스피어 이사는 아래와 같이 말했는데, 이는 즉, 엑셀이 등장했는데 주판으로 셈을 할 수는 없지 않으냐는 얘기죠.
인공지능 기업 솔트룩스의 이경일 대표의 주장처럼 인간 노동의 양태가 달라질 것이란 관측도 나옵니다. 뇌과학자 김대식 카이스트 교수는 챗GPT 활용 역량이 중요해진다고 전망했습니다.
그렇다면, 인공지능과의 협업에서 인간이 갖추어야 할 중요한 능력이란 무엇이고, 인공지능으로 대체할 수 없는 분야의 능력이란 무엇이며, 챗GPT를 잘 활용한다는 것은 무엇을 의미할까요? 심리학자 입장에서 그 일부에 대한 생각을 밝히자면, ‘새로운 인지’를 활용해야 한다고 말할 수 있습니다.
인지는 온갖 사물을 인식하고 그것을 기억하며 추리해서 결론을 얻어 내고, 문제를 해결하는 등의 정신적인 과정을 말합니다. 어떤 문제가 주어졌을 때 추상적인 개념과 논리적인 사고를 이용하여 문제 상황을 이해하고, 필요한 정보를 수집하고, 추론과 추정을 통해 계획을 수립하고, 그 계획을 실행, 평가하는 능력 말입니다. 그래서 인지능력이 뛰어난 사람은 제한된 시간과 자원을 가지고 문제를 해결하기 위해 변화의 방향성을 비교적 명확히 이해하고, 과제의 목적과 목표를 분명하게 인식하며, 과제를 해결하는 과정에서 중요한 것에 집중합니다. 또 복잡한 상황에서도 핵심을 신속하고 정확하게 파악하고 의사결정을 미루지 않죠. 챗GPT같은 인공지능의 발전할수록 이러한 인지능력은 더욱 중요해질 것입니다.
또 기존의 인지는 ‘정답 찾기 방식의 인지’였습니다. 주로 이해와 기억에 의존하여 ‘밝혀진 사실에 대해 내가 얼마나 많이 아는가?’, ‘남들이 알고 있는 것을 나도 알고 있는가?’에 초점을 둔 방식입니다. 그 대표적인 것이 강의실과 책에서 배웠던, 온라인이나 모바일을 통해 검색하면 알 수 있는 지식들입니다. 또 이와 유사한 지식이 뛰어난 경영자나 전문가들이 복잡하고 어려운 과제에 대해 쉽고 빠른 해결책을 제시한 것처럼 묘사된 벤치마킹 자료나 성공사례도 포함됩니다. 물론 좋은 이론을 심도있게 학습하는 것은 반드시 필요하고 중요합니다.
성공사례나 실패사례를 살펴보는 것도 도움이 됩니다. 다만 어떤 결과에는 그 결과를 둘러싼 상황과 맥락의 힘이 크게 영향을 미칩니다. 모든 성공 혹은 실패 사례는 특정 상황과 밀접하게 결부되어 있고, 이런 복잡하고 눈에 보이지 않는 상황과 맥락을 제거한 사례의 해결책을 자신의 문제를 해결하는데 그대로 복제하는 것은 좋은 결과를 만들기 어렵습니다. 다른 맥락 조건에서는 다른 결과를 야기할 수밖에 없기 때문입니다. “책으로 세상을 배운 똑똑한 사람들은 업무 과제들도 학문 지능으로 풀어야 하는 문제들과 거의 같은 것으로 보고, 논리적 경영 방식이나 기술적 경영 방식을 사용하려고 한다. 이것은 상황을 자세히 살피지 않고 모든 문제에 공통된 방법을 적용하는 것과 같다.” 플로리다대학 심리학과 교수인 리처드 바그너의 말입니다.
그런 관점에서 이제는 새로운 인지가 더 중요해졌습니다. 이는 자기 머리로 생각하는 방식의 인지로 ‘밝혀지지 않은 문제를 얼마나 효과적으로 풀 수 있는가?’, ‘새로운 통찰력을 발휘할 수 있는가?’, ‘내가 처한 상황에 최적의 해법은 무엇인가?’에 초점을 둔 것입니다. AI가 아무리 다양한 정보를 탐색해주고, 보고서나 기획서를 써주더라도 결국 그것의 진위를 파악하는 기본적인 점검능력뿐만 아니라, 그 결과물에 대해 차원을 달리한 분석과 적용, 창조가 인지의 주요한 기능이 된다는 의미입니다.
새로운 인지는 전공과 부문의 경계를 뛰어 넘는, 자기만의 규칙과 문제해결 패턴을 발휘하는 인지로 작동합니다. 이러한 새로운 인지능력을 키우려면 호기심과 탐구정신, 치열함 등이 필요한데 이는 오직 자신의 노력으로만 해결이 가능합니다. 기술은 우리가 상상할 수 있는 것 이상으로 확장하고 다양화할 겁니다. 인공지능이 우리를 어디로 이끌어갈지, 우리는 그런 변화에 어떻게 대응하고 적응할지 궁금해집니다.
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큐레이터 / 이노핏파트너스 구자복 파트너교수
글 정리 / 이노핏파트너스 마케팅팀
기고교수 소개
구자복 파트너교수
/ 現 이노핏파트너스 파트너교수
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