챗GPT가 가져올 변화
느낌이 휘발되기 전에 빠르게 작성해 보았어요.
챗GPT를 아직 경험해보지 않았다면 아래 링크에서 한번 해보길 바랍니다.
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챗GPT에 대한 뉴스, 논문, 포스팅, 동영상이 쏟아지고 있다.
나도 나만의 느낌을 받았기에 짧게 공유하고자 한다.
1. 콘텐츠 생산이 쉬워진다.
줄거리를 어떻게 해야 할까 어떻게 시작하면 좋을까? 여기서 막혀서 시작조차 못하는 경우도 있다. 초안을 만든다는 것은 쉬운 일이 아니다. 그러나 챗GPT는 초안을 만들어준다. 최근에 디자이너 들끼리 밴드를 만들어서 활동해 보면 어떨까? 하는 생각이 있어서 간단히 1집 수록곡 제목 리스트를 만들어달라고 부탁해 보았다.
그래픽 그루브가 느낌이 왔다. 좀 신나는 콘셉트로 작사를 해보면 어떨까 하여 요청했다.
제법 그럴싸한 결과물이 나왔다.
이렇게 뽑은 결과물을 그대로 사용할 수도 있고 이 결과물을 마음에 들 때까지 수정하여 최종 결과물로 완성할 수도 있다.
GPT가 있어서 콘텐츠 생산의 진입장벽이 낮아진다. 보다 많은 사람이 콘텐츠를 생성할 것이다. 이제 창작도 많은 사람들이 쉽게 할 수 있게 된다.
다만, 초안을 만들 때의 두근거리는 즐거움은 줄어들지도 모르겠다. 당연하다는 듯이 초안을 일단 만들고 나서 수정하는 포스트-에디팅 형식의 콘텐츠 생산방식이 효율이 높으니깐.
2. 질적 정보 탐색이 쉬워진다.
챗GPT에게 주식종목을 추천해 달라고 하면 거절한다.
주식종목 추천을 거절하는 챗GPT하지만 이런 것은 가능하다.
친환경 에너지의 전망이 좋다고 이야기하는 챗GPT친환경 에너지에도 종류가 많은데 풍력에 대해서 조금 더 물어보았다.
윈드 터빈 설계 기술을 1번으로 꼽은 챗GPT질문을 이어갈 수 있다.
윈드 터빈 업체를 알려주는 챗GPT한국기업은 없었다. 그래서 물었다. 한국 기업은 없냐고
자. 종목이 4가지 정도 나왔다. 이렇게 빠르게 질적인 탐색을 한 후에 보다 면밀한 분석을 해볼 수 있다는 것을 알 수 있다.
이러한 정보 탐색이 현재 불가능한 것은 아니다. 여러 번의 검색을 통해서 다량의 정보를 모아 종합하고 그 과정에서 위와 같은 최종 4가지 종목 후보를 뽑을 수 있었다. 그러나 많은 데이터를 두려워하는 사람도 이젠 좋은 질문만 할 수 있다면 빠르게 양질의 정보 탐색이 가능하다.
3. 데이터 편향에 대한 악영향 발생
유튜브 알고리즘도 편향적인 콘텐츠 추천으로 인해 극단적으로 편향된 생각을 하게 되는 경우가 있어 주의를 요한다고 한다. 챗GPT와 같은 콘텐츠 생성모델도 의도적이든 의도적이지 않든 편향된 데이터로 인해 특정 기업, 단체, 지역에 유리하거나 불리한 콘텐츠를 만들어 낼 것이다. 우리가 아무리 슬기로워야 한다 조심해야 한다고 하지만, '자동차'라는 기술에 의해 얼마나 많은 사람이 사고를 당하고 목숨을 잃기까지 하는지 보면 '인공지능'이라는 기술도 같은 운명에 처해있다는 생각이 든다.
우리는 GPT를 쓸 수밖에 없을 것이다. 사람들은 "GPT 돌린 것보다는 좋아야 하지 않겠냐?"라고 물을 것이기 때문이다. 불도 위험하고, 원자력도 위험하다. 위험을 잘 관리하는 것이 앞으로 해야 할 일이라고 생각한다.
가장 조심해야 할 것은 악의적인 챗GPT의 학습이라고 언급하고 싶다. 대다수의 사람들의 신뢰를 얻은 챗GPT와 같은 인공지능 모델에게 의도적으로 편향적인 데이터를 학습시켜서 대다수의 사람들을 특정 방향으로 생각하고 움직이게 할 수 있다. 우리는 인공지능 모델을 만드는 기업이나 기관이 편향적인 데이터 학습을 최소화하기 위한 장치들을 꾸준히 업데이트하고 관리해야 한다. 또한 개인들은 인공지능 모델이 말했기에 100% 맞다고 생각하지 말고 참고하고 활용하는 형태로 이용해야 할 것이다.
챗GPT의 등장은 갑작스러운 기술 변화처럼 보이지만, 이러한 흐름을 과연 막을 수 있는 것인가 싶을 정도로 인과관계가 엮여있고, 인간성을 지키기 위해 과거로 회기 하자니... 도대체 얼마나 되돌아가야 하는 것인가?
마치며,
좋은 영감이 떠오를 때 까지 연필을 돌릴 것인가? 아니면 챗GPT로 방향을 잡을 수 있는 초안을 뽑아 보겠는가?
정직하게 검색을 하고 엑셀에 요약 내용과 함께 링크를 정리하고 머릿속에서 통찰 있는 인사이트가 나올 때까지 곱씹는 에너지를 쓰고 나서 리포트를 쓰겠는가? 챗GPT를 이용해서 질적인 탐색을 빠르게 진행하고 오히려 구글 검색결과로는 알 수 없는 현장에서 좀 더 시간을 써 보다 멋진 리포트를 내겠는가?
칼날은 무언가를 만들고, 손질할 때 사용할 수 있는 좋은 기술이다. 하지만 쓰는 사람이 마음 먹기, 또는 잘 못 관리하여 사람을 다치게 하거나 생명을 뺏기도 한다. 인공지능도 마찬가지다. 우리가 관리하기에 달려있다.
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