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계정을 잊어버리셨나요?

by 책읽는 헤드헌터 Jun 21. 2023

Chat GPT 시대를 준비하는
헤드헌터의 자세에 대해

생성형 AI의 확산과 기업의 AI 경쟁력 확보 방안

회사에서 명사특강이라는 주제로 생성형 AI 분야로 저명한 카이스트 <김대식> 교수님을 초청했다. 회사분들 모두 반짝반짝한 눈빛으로 교수님 강의를 들었다. 1시간 반 가량 지속된 강의가 마치 30분처럼 느껴졌던 것은 김대식 교수가 강조한 <몰입>의 효과였던 것 같다. 몰입하면 시간이 훨씬 더 빨리 흐른다.

좋은 선생님은 3가지 능력이 있어야 한다고 한다.

잘 가르치는 능력, 학생 한명에 게 맞는 맞춤형 교육, 언제어디서나 필요하면 언제 어디서든 연락가능한 것. GPT는 세가지 요건을 다 갖추었다. 월급을 주지 않아도 되는 assistant를 활용하지 않아야 할 이유가 있을까?

강의를 마치고 부랴부랴 가는 교수님을 따라가서 질문을 드렸다. 구글의 광고시대가 끝난 시대에는 어떻게 self branding을 해야하는지, 기말과제 발표를 앞두고 개인적 궁금함이 들었던 것. 다음 강의 장소로 이동해야해서 회사앞에 <타다>가 도착해있으니 이동하면서 이야기 나누자고 하시면서 교수님은 일단 gen2를 활용해서 SNS를 통해 이러한 플랫폼을 활용하는 헤드헌터라는 기록물을 남겨두라고 하셨다. 아주 짧은 시간 17층에서 1층까지 엘베로 내려가는 동안, 회사밖으로 이동해서 타다에 , 타시는 동안까지 5-8분 정도 대화를 나누었지만 그 시간도 소중했는데, 아직도 조언주신 내용을 따르지 못하고 있다. 강의가 끝난 지 열흘정도가 흐른 시점에서, 내용을 거의 잊고 있었다가 이 글을 정리하면서 되살아났다. 이 강의를 미리 정리했더라면, 기말과제 에세이 교열교정을 조카에게 부탁할 것이 아니라 GPT에게 부탁했을텐데, 하는 아쉬움이 남았다. 퓰리처상 수상한 작가처럼 수정해줘,라는 프롬트 말고, A학점 받는 우등생의 에세이처럼 수정해줘, 라고 부탁해볼 걸 하는 후회와 회환. 아오!!!!!!!!

후회는 언제나 늦다. Learning by Doing!! 나이키는 참 일찍이 좋은 가치를 선점했다. 그래서 여전히 나이키 명성을 이어가는지도 모르겠지만. 그러니까, 그냥, 결론은

JUST DO IT!!

실제 내가 제출한 중언부언 레포트보다 AI 수정버전이 백배낫다.

강의 정리 지난주에 할껄! 째이!!!!!!!!!!!!

이하는 김대식 교수의 강의를 요약해둔 기록이다. 뒤돌아서면 잊어버리는 나를 위해 + 생성형 AI시대에 관심이 있는 분들에게도 공유하고자 하는 목적으로 정리해봤다.

팬데믹 이후 생성형 AI 인공지능이 나왔다. 포스트 팬데믹은 초가속의 시대다. 일부 사람들은 진정한 21세기 시작은 20세기가 끝난 후가 아니라, 팬데믹 이후라고 보는 경향도 있다. 그런 포스트 팬데믹 첫해, 2023년에 챗 GPT가 벌어졌다! 구글에서 정보검색 위주로 행동하던 패턴에서 정보 대화로 이행중이다.

그냥 챗봇인줄 알았는데 검색시대를 무너뜨리고, 클라우드에 영향을 주더니, 그게 다시 Design sw에 위협을 주기 시작했다.

1. Open AI에는 어떤 사람들이 모여있을까?

Open AI는 의미있는 일을 하는 곳으로 조인하길 원하는 멋진 사람들이 oen ai 대거 합류했다. open ai가 비영리재단이던 시절엔 일론 머스크도 창립멤버중 하나였으나 gentleman’s agreement 로 투자 안하고 권리도 포기하고 나갔다는 이야기가 있다.

Gpt 4 버전에서는 사진과 그림도 이해하게 된다. 냉장고 사진을 넣으면 오늘 저녁 내가 재료들로 할수있는 요리를 제안해주거나, 없는 제품은 직접 주문해줄수도 있다. 삼겹살 제안했는데 상추가 없다면 상추를 주문하겠냐 묻고, 우리는 클릭만 누르면 집앞에 상추가 배달될 수 있다. 쓱, 쿠팡, 아마존도 그렇기 때문에 챗 FPT이후 바뀌게 될 광고 패러다임에 집중해야한다. 현재 광고엔 문제가 있다. 추천 알고리즘으로 뜨는 제 품은 내가 이미 산 것일수도 있고, 오롯이 나만을 위해서가 아닌 수십만명에게 노출되는 형태이다보니 willingness to pay, Yield 확률이 10% 안된다. 반면에 생성형 AI에서는 내가 지금 원하는 것으로, One-to-One Mapping. 오직 내게 맞춰진 상품을 추천해준다. chat gpt 가 gen-5 짧은 동영상 만들어 줄 수있다. 10억명의 마음을 1개의 광고로 흔들게 아니라 10억개로 흔들어 보면 yield도 올라가지 않을까?

이미 레이스는 시작됐다. 누가 잘할지는?

정보를 사냥하던 소비자들에게 생성형 AI는 최적화되었다. 절대로 이전의 검색시대로 못돌아간다.

Open AI가 개발한 달리2 (dall-e-2)

Open AI 달리2_dall. e. 2 는 인공지능으로 그림을 그려주는데, 화가 살바도르 달리와 디즈니 영화 월-E에서 이름을 따왔다. Midjourney 와 같이 그림을 그려주는 플랫폼이다.

2. 생성형 AI시대 기업 전략

(1) MS는 발빠르게 2018년 현물( 클라우드 에저)로 후원한 후 사용권을 free 하게 가져가는 조건을 제시했다. 지금은 13조를 다시 투자했다. MS being검색기능에 gpt ai 가미해서 뉴빙을오 불린다. MS SW에 생산성 SW를 탑재해서 GPT활용이 가능한, MS teams, 미팅, 녹취, 요약본을 만들어줄 수 있게 됐다. 파워포인트에 dall.e.2가 탑재되고, 엑셀에 생성형 AI가 탑재되는데 정말 파워풀해질거다.

(2) Generative Pre trained Transformer, GPT. 구글의 transformer 알고리즘을 open ai가 활용해서 만들었다. 구글의 매출 90% 광고다보니 검색엔진을 포기할 수 없어서 생성형 AI와 검색엔진사이에서 고민하다 뒤쳐진 상황. 구글은 억울할 수 있다. 트랜스포머(알고리즘)를 개발한 것도 구글인데 Bard를 chat GPT이전에 개발했으나 광고수익을 포기할 수 있어서 고민하던 사이 chat GPT가 대박을 냈다. innovator’s 딜레마. 람다 포기이후 6개월 뒤 chat gpt 나오고 람다였던 바드가 나온다! (BARD, aka LaMDA BARD). 2023년 3월 바드를 열어두겠다고 했으나 시장은 그리 들썩이지 않았다.

(3) Nvidia. 생성형AI 기술이 적용된 거대언어모델(LLM·Large Language Model)에 사용되는 그래픽카드가 엔비디아의 것이라 대박났다. 엔비디아의 H100그래픽카드 한장에 8천 호가. CEO Jensen Huang은 엔비디아에서 학습해서 기업에 결과물을 제공하겠다며 OEM역할을 자처한다. 이에 AMD가 대항마로 내놓은 MI300 모두 TSMC에서 주문을 독차지했다. 엔비디아의 GPU H100은 개당 가격이 3만달러(약 3850만원)가 넘지만, 전 세계 기업이 AI개발에 나서면서 품귀 현상을 빚고 있는 제품이다.

(4) 세계 파운드리 1위 업체 TSMC: AI용 GPU(그래픽 처리장치)를 싹쓸이하며 삼성전자와의 간격을 확대하고 있다는 분석이 있음.

** Apple은 어떤 전략을 가지고 올지 기대된다.

3. 생성형 AI 시대에 요구되는 역량

첫째, 질문을 잘해야 한다. 프롬트라고 하는데, 질문으로 컴퓨터를 프로그래밍하는 것이다. 새로운 파이썬 개념이라 생각하면 된다. 과거 컴퓨터는 정량화, 규격화였다면 생성형 인공지능은 수사학이라고 볼 수 있다. 기계를 설득하고 칭찬하고, 혼내주면서 일하게 된다.

둘째. 상상력을 갖춰야 한다.

셋째. 판단을 잘해야 한다.

4. 생성형 AI 시대에 가져야 할 바람직한 태도

첫째. 무조건 직접 해봐야 한다. 남들보다 먼저 스터디 그룹 만들고, TF모임해라.

둘째. 10대 자녀랑 같이해라. 40~50대는 인공지능에게 밀려나는 시기가 그들의 은퇴시기와 맞지만 지금 10대는 미리 배워야한다. 인류역사상 처음으로 10대들은 기계랑 경쟁해야한다. 그렇다면 지금 아이가 15세라면 뭘 전공해야할까? 나도 모른다. 알면 대치동에서 학원강사로 떼돈벌었을거다 (웃음)

셋째. 이것으로 직업이 없어지진 않겠지만 활용안하면 큰 소해를 보게 될거다. 인터넷 역사상 가장 단시간에 1억명 가입자를 보유한 것은 처음이다. 소비자 반응 폭발적인 이유는 그간 소비자도 기다렸기 때문이다.

마지막으로, Learning by doing! 너무 완벽한 것을 준비하면 시간이 걸린다. 뿐만아니라 틀릴확률이 대부분이다. 그냥 해라. just do it!

미래는 두가지다. 완벽하게 알 수 없지만 확률분포를 아는 미래가 있다. (1) Known unknown 이런시대는 돈벌기 어렵다. 모두가 비슷한 생각하니까 뻔한 방법으로 모두같이 리스크 관리, 경쟁력 차이가 크지않다. 조금더 열심히 하면 잘하게 된다. (2) unknown unknown 돈을 가장 많이 벌 수 있는 시대다. 왜? 이때잘 선택하기 어렵기때문에 확률분포 모르는데 뭘해야 하는지 자체를 모르는 시대다. 리스크 관리+미래예측은 불가능해서 의미없다. 그런 상황에서는 누가 돈을 버냐면 먼저 해보는 사람이 위너다. 미래예측이 어려워질수록 먼저 액션을 취해서 해본 사람이, 뭐가 중요한지 질문을 찾아낼 수 있다. 먼저 시도한다는것은 어떤 관점에서 보면 나와 세상간의 대화를 한다는거다. chat GPT 뿐만 아니라 세상과 나와의 대화. 그 답을 기반으로 fine tuning 해나가는 것이다.

대한민국은 더이상 벤치마킹할 시대가 아니다. 앞서서 해봐야한다.

5. Jennifer 활용팁

* 내가 쓴 긴글을 넣고 '퓰리처상 받은 작가 수준으로 고쳐줘' '영어가 모국어인 일반인 수준으로 고쳐줘'라고 테스트해볼 것.

* risk, uncertainty, and profit 책 읽어보기!

* 뭘 모르는 지 대화를 통해 새로운 인사이트를 얻어가며 data mining 하는 과정 시도해보기!

* 일방적 대화를 하는 메일보다 고객사/후보자/co-worker들과 대화로 소통해야겠다고 생각했다!

* 서비스 가입하고 경험해라. 유료 결제할 것. 미래를 위해 투자해야 한다. 경험해보지 않은 걸 상상하기란 불가능하니까!

image VS sentence / known unknown /unknown unknown

2012년은 기계가 세상을 알아보는 시대/인식형 AI
2022년~ 기계가 새로운 것을 만들어낼 수 있는 시대/생성형 AI

known unknown 시대에는 정확하게 모르는 것과 아는것이 구분됐다.
fact, data수집이 의미있었지 인사이트 얻는과정은 아니다.

unknown unknown 시대에는 내가 모르는 질문을 알아내는 유일한 방법은? 대화!
데이터통해 인사이트 얻을 수 있다. 이게 중요한 차이다. 돌아오는 대답을 기반으로 나의 질문을 하는fine tuning 하는 것. 몇번 인터랙션 하면 인사이트를 얻게 된다.

생성형 인재는 프리랜서다. 그런 사람들은 회사에 있지 않다.
learning by doing 하는 부류들이다.
헤드헌터는 기업에서 원하는 사람이 아닌 후보자의 능력을 보고, 후보자와 기업의 입장을 잘 조율해 mutual ground를 만들어줘야한다.

by 김대식 교수