ChatGPT - 브랜드 기획자의 위기일까?
2022년을 닫는 와중에 느닷없이 등장한 한 AI 서비스가 사회에 큰 충격을 주었습니다. ChatGPT라는 이 인공지능 서비스는 사용자와 주고받는 대화의 형식으로 질문에 답하도록 설계된 언어모델입니다. 이름과 간략화된 설명으로만 들으면 우리가 익히 알고 있는 챗봇 서비스와 다르지 않을 것 같지만, 그 정도에서만 그쳤다면 이 서비스를 둘러싼 호들갑을 설명하기는 어려울 것입니다.
백문이 불여일견으로, ChatGPT에게 자기 소개를 시켜 보았습니다.
Q. 다른 사람에게 ChatGPT를 소개하려고 한다. ChatGPT는 무엇이며, 다른 AI 봇들과 ChatGPT를 차별화하는 부분은 어떤 것인가?
A. ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 최첨단 오픈소스 언어 모델입니다. 트랜스포머 아키텍쳐에 기반한 생성 모델이며, 방대한 양의 대화 데이터를 토대로 튜닝되었습니다. ChatGPT가 다른 대화형 AI 봇과 차별화되는 점은 방대한 훈련 데이터와 최신 아키텍쳐를 활용해 인간과 같은 반응을 생서하는 능력입니다. 또한 ChatGPT는 질문에 답하고, 텍스트를 생성하고, 긴 기사를 요약하고, 시를 만드는 등 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 능력은 대화의 유창함과 결합되어 대화형 AI 어플리케이션을 만들기 위한 강력한 도구로 활용될 수 있습니다.
스스로를 어렵게 설명했지만, ChatGPT가 주목받는 이유는 세 가지로 정의할 수 있을 것 같습니다.
(1) 단어와 문맥의 의도에 대한 비교적 정확한 파악. 이를 가능하게 하는 것은 ChatGPT가 활용하는 '트랜스포머 모델’입니다. 복잡한 설명을 거친 문서들을 통해 짧게 알아본 바로는, 특정한 문장을 특정 단위로 쪼개어, 그 구조를 토대로 관계를 추론하고 그 안에서 어떠한 단어가 중요한 정보를 지니고 있는지를 토대로 맥락과 의미를 학습할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 우리가 언어를 배울 때, 여러 대화를 들으며 그 안에서 내가 알게 된 단어를 바탕으로 그 언어의 문법과 맥락을 배우는 것과 같습니다. 이러한 모델이 거대해지면 거대해질 수록, 모델은 입력된 데이터 뿐 아니라 스스로 내놓는 대화를 토대로 보다 효율화되고 모델의 정확도를 강화시킬 수 있습니다. 실제로 ChatGPT는 자신들이 주고받는 대화를 기억하고, 적절하지 않은 것은 거르며, 추가 질문을 통해 답변을 개선시키는 방식으로 모델을 더욱 강화하고 있으며, 이는 후술할 인간의 피드백으로 더 강화됩니다.
(2) 방대한 양의 데이터를 토대로 한 학습 모델. AI에 있어 학습된 데이터의 질은 곧 그 AI가 가진 역량의 80%를 좌우한다고 합니다. 실제로 ChatGPT는 갑작스럽게 뿅 하고 나타난 무언가가 아니며, GPT 1에서 현재 버전인 3.5에 이르기까지 끊임없이 데이터와 모델 사이즈를 증가하며 발전한 것입니다. 제작사인 OpenAI가 어떠한 데이터를 수집했는지는 알 수 없지만, 결과로 놓고 보았을 때 정말 방대한 양의 데이터를 토대로 거대한 모델을 쌓아올렸음은 분명해 보입니다. 이는 인간의 두뇌가 들어온 정보에 대한 처리 능력이 상당히 뛰어나면서도, 그 정보를 쌓아올리는 데 시간이 매우 오래 걸리고, 정보를 제대로 기억하고 해내고 이를 곧이곧대로 인출하는 데에는 취약하다는 점에 비하면 상당한 강점인 것이죠.
(3) 피드백 모델. 이러한 방대한 양의 데이터를 AI 혼자서만 습득했다면 그 방향은 인간의 의도와 맞지 않을 수 있습니다. 이 때문에, AI가 내놓는 데이터를 인간이 평가하는 것은 AI의 완성도를 높이기 위해서는 당연히 이루어져야 하는 절차입니다. 이는 Human-in-the-loop 방식이라고 합니다. 실제로 블로그에 따르면, AI의 학습 과정에서 인간에게 주어진 질문에 대한 답변을 대신 쓰게 하거나, 생성된 답변 여러 개에 대한 평가를 매기게 했다고 합니다. 이를 토대로 강화학습 알고리즘을 사용하고, 이를 장기간 반복함으로서 인간에 대한 이해를 쌓아온 것이죠. 이는 수백만이 ChatGPT를 활용하고 있는 현재에도 이는 ChatGPT의 답변에 대해 대화로, 또는 좋아요와 싫어요로 평가하는 시스템을 통해 끊임없이 진행되고 있으며, 심지어는 대화를 통해 어떤 게임의 룰을 가르칠 수 있을 정도로, ‘쓰면 쓸 수록 똑똑해지는’ AI를 경험할 수 있습니다.
이러한 결과로 나오는 것이 누군가가 ‘창의력’으로까지 평가될 정도로 정교한 언어의 재조합입니다. 이러한 언어의 재조합이 최초에 주목을 받았던 분야는 두 가지였던 것 같습니다. 첫째는 ‘프로그래밍 언어’였습니다. 인간의 말과 프로그래밍 언어의 체계는 다소 상이하며, 프로그래밍 언어끼리의 체계 또한 상당히 다른 것이기 때문에, 이것이 AI로서 가능하기는 할 것이나 이런 데서 가능하리라고 생각한 사람들은 없었을 것입니다. 그러나 ChatGPT로 코딩에 대한 질문을 했더니 정확한 답이 나왔다거나, 코딩 실수를 지적하고 적절한 제안을 했다거나, 아예 다른 프로그래밍 언어로 코드 언어를 바꾸는 것까지 가능했다는 이야기가 나오면서 충격을 주었습니다.
2차 충격파는 예술 분야, 특히 문학에서 나왔습니다. ChatGPT가 이전까지 단순히 단어를 조합해 흉내만 내는 수준이 아닌, 제법 운율이 살아있는 시나 말맛이 있는 가사를 만들기 시작한 것이죠. 기존에 알려졌던 이야기를 다른 식으로 재작성하거나, 문장을 제안하는 것도 가능해졌습니다. 이를 활용해 ChatGPT를 마케팅에 활용한 사례나, ChatGPT를 통해 검색어가 최적화된 더미 사이트가 구글의 검색결과를 뒤덮게 된 일, ChatGPT가 쓴 책에 대한 저작권 소동(이전에 그림 AI인 Midjourney에서 일어난 일과 같습니다)까지 일어나며 제대로 주목을 끌어모았습니다.
그렇다고 장점만 있는 것은 아닙니다. 데이터가 워낙 방대하기 때문에 그 데이터 속에 있는 잘못된 정보가 완전히 걸러진 것은 아니며, 때문에 잘못된 정보를 줄 가능성도 있습니다. 또한, 데이터가 2021년까지의 것으로 고정되어 있기 때문에, 그 이후의 변화에 대해서는 알지 못합니다. 또한, 미국에서 만들어진 모델이니만큼, 영어 중심의 데이터가 쌓여져 있는 것으로 보이며, 한국어 또는 한국 사정과 관련된 답변은 영 시원찮은 것도 사실입니다.
요약하자면, ChatGPT가 모아온 그동안의 데이터와 이를 통해 빌드업된 모델이, 단순히 저장된 정보를 제시하는 것을 넘어 이를 제시된 특정한 의도와 맥락에 따라 재해석하고 재조합하는 능력을 지니고 있다는 것입니다. 이것이 브랜드 기획자로서 제가 ChatGPT의 등장에 놀라고 관심을 갖게 된 이유이기도 합니다. 우리가 하는 일의 8할은 정보를 찾고, 이를 특정한 의도와 맥락에 따라 재해석해 새로운 컨셉과 키워드, 언어적 표현을 만들어 내는 것이니까요. ChatGPT는 우리가 하는 일의 대부분을 할 수 있는 것처럼 보입니다. 과연 ChatGPT는 우리의 기획 업무에 어디까지 도움이 될 수 있을까요? 혹시 ChatGPT로 인해 우리가 일자리를 잃을 것을 걱정해 러다이트 운동이라도 벌여야 할까요? 기획자인 우리 업의 미래는 어떻게 변할까요?
다음의 결과물들은 우리가 기획 과정에서 흔히 거치는 과정들을 토대로 각 단계에서 ChatGPT가 어떠한 역량을 가지고 있는지를 평가한 것입니다. 후술하겠지만, ChatGPT에게 보다 구체적으로 질문할 수록 더 좋은 결과를 내놓을 가능성이 높았기 때문에, 한 스마트팜 프로젝트를 진행한다고 가정하고, 발생할 수 있는 구체적인 상황들을 설정했습니다. 브랜드의 활용 가능성은 일반적인 디자인 사고를 동원한 프로젝트 과정에서 진행되는 정보 탐색(Discover) - 개념 정의 (Define) - 언어적 재창조 (Develop)의 단계와, 아이디어에 대한 검증(Validation)의 단계로 나누어 보겠습니다. 모든 질문은 영문으로 이루어졌으며, 상세한 번역 대신 어떠한 답변을 했는지를 간략하게 소개하겠습니다.
정보 탐색(Discover)
스마트팜 브랜드를 만들기 위한 배경지식을 쌓는다고 생각하고, 스마트팜과 연관된 어그테크에 대한 이야기로부터 시작했습니다. 어그테크에 쓰이는 분야는 무엇인지, 우리가 알고 있는 ‘수직 농업’ 과 ‘스마트팜’이라는 단어와 어떻게 다른지에 대해서도 물어본 결과입니다. ChatGPT는 어그테크가 농업, 가축 관리, 원예 및 식품 가공과 관련되어 있으며, 이를 어떻게 활용하는지를 설명했습니다. 또한, 같이 제시된 '수직 농업’은 실내 농업에 집중하는 어그테크의 일원으로, ‘스마트팜’은 농업에 사용되는 넓은 분야의 스마트 기술 활용을 망라하는 더 큰 개념으로 소개했습니다. 이러한 내용은 스마트팜과 어그테크에 대해 직접 체험하거나 최신의 정보를 직접 찾는 것에 비할 바는 아니겠으나, 프로젝트 탐구를 시작하며 질문을 찾아나가는 출발점이자 개괄적 설명으로는 충분해 보입니다.
이번에는 어그테크 분야에서 에너지 회수 기술이 어떻게 사용되는지를 물었습니다. 크게 세 가지를 제시했는데, 우리 프로젝트와 부합하는 폐열 회수 시스템, 혐기성 세균을 활용해 바이오 에너지를 만드는 시스템, 쓰레기를 분해하며 나오는 부산물을 에너지로 활용하는 시스템을 제시했습니다. 이에 대한 기업 또는 브랜드의 예시, 기술을 활용하는 농장의 예시도 제시토록 하였으나, 질문이 큰 범주에 있었기 때문에 정확한 대답은 나오지 않았습니다.
‘스마트팜 산업의 핵심 플레이어 중, 브랜드 디자인으로 유명한 기업 또는 브랜드가 있느냐’는 질문에, 일반적으로 스마트팜 분야에서 유명하다고 여겨지는 브랜드를 나열하고는, ‘브랜드 디자인이 좋은지에 대해서는 상대적이고 개인의 선호와 니즈에 따라 다를 수 있다’거나, ‘개개인이 모두 고유의 브랜드 디자인과 소비자 경험을 가지고 있다’고만 답변하는 모습을 보입니다. 이 리스트는 질문을 거듭해도 바뀌지 않는데, 아마 특정 기사에서 자주 언급되었던 리스트가 학습 데이터에 포함되어 있는 것으로 보이며, 이것은 프로젝트에 도움이 되지 않는 정보일 것입니다.
우리가 목표하는 에너지 회수 기술에 집중하여 경쟁사와, 이를 활용한 농장의 사례를 제시해 달라고 요청했습니다. 이러한 기술을 활용한 농장의 경우, 이렇게까지 질문했음에도 ‘아직 몇 없다’는 것으로 대답하는 것으로 보면 정말로 정보가 없는 것으로 보입니다. 대신, 이 기술을 솔루션으로서 판매하는 기업에 대해서는 비교적 정확하게 제시하였지만, 대기업 중심이기 때문에 이는 단순한 경쟁 관계일 뿐, 디자인 컨셉에서의 차별점을 찾기는 어려워 보입니다.
디자인으로 유명한 기업을 알아보기 위해, 디자인 분야에서 상을 받은 스마트팜 브랜드를 제시해 달라고 했습니다. 그럼에도 그 결과는 앞서 스마트팜 브랜드에 대해 제시해 달라고 한 것과 큰 차이는 없습니다. 심지어, 이 브랜드들이 디자인 상을 받은 건 사실인데, 그것이 우리가 생각하는 스마트팜 기술 내지는 브랜드로 받은 것은 아니어 보입니다.
이번에는 스마트팜의 작물 브랜드를 이야기해 달라고 했습니다. 여기서는, 일반적인 솔루션과는 다른 브랜드를 제시하였습니다. 주로 이 브랜드는 도시 근교에서 수직농업을 중심으로 스마트팜을 운영하면서 직접 그 곳의 농작물을 판매하는 브랜드이며, 이 브랜드들은 이번 프로젝트에서 생각했던 이상적인 사례들에 해당하기도 합니다.
이번엔 기업의 브랜드 가치에 대한 질문을 진행했습니다. 미국 기업, 특히 브랜딩이 잘 된 기업일 수록 공개된 정보에 따른 응답이 나오는 편이지만, 국내 기업이거나, 2021년 이후에 설립된 기업이거나, 혹은 공표된 비전이 없는 기업의 경우 제대로 된 답변을 얻기는 어려웠습니다. 단, 네이밍이 원단어를 사용한 기업의 경우 공표된 비전이 없더라도 이름이 지닌 의미를 토대로 브랜드가 가진 가치를 유추하는 경향이 존재했습니다.
이외에도, 직접 진행한 것은 아니지만, 브랜드에 가해진 피드백 내지는 인터뷰를 요약해 긍정과 부정 요소, 소비자가 생각하는 핵심 요소를 추출하는 것 또한 가능하다고 합니다. 다만, 우리가 꽤 많은 사람들의 문장을 다루기 때문에, 소규모 FGD 등에서 제한적으로 사용할 수 있을 것이며, 그 이상에 대한 취합은 효율이 떨어질 것으로 생각됩니다.
FGD 이야기가 나왔으니, 최근 엑셀이나 구글 시트 등에 ChatGPT를 연결하는 사례가 많아짐에 따라, 우리가 흔히 리서치 과정에서 취합하는 FGD의 주관식 엑셀 데이터에 대한 취합, 정리 요약도 시도해 보았습니다. 목표는 각 응답을 긍정/부정/중립으로 나누고, 이를 몇 가지의 인사이트로 요약하여 각 항목이 어떤 인사이트를 담고 있는지까지 정리될 수 있다면 집계에 큰 도움이 되리라 생각했기 때문입니다. 결론부터 말하자면,조금 더 신경쓰면 안 될 것 같지는 않은데, 이 또한 현 시점에서 쉽지 않을 뿐만 아니라 부정확하기까지 해 사용하기 어렵습니다. 우선 인사이트 요약에서 중복된 인사이트를 내놓는 등, 응답에 크게 휘둘리는 모습을 보이기도 하거니와, 긍정/부정/중립만 하더라도 한 응답에 긍정과 부정, 그리고 중립이 뒤섞이기 마련인 응답을 어떤 하나로만 요약하기 어려운데 반해, ChatGPT는 이러한 언어를 평균적으로 다루어 버린다는 데 문제가 있습니다. 이렇게 핵심을 짚어내는 부분은 오히려 사람의 직관이 AI보다 나아 보입니다. 한번에 처리할 수 있는 응답에 제한이 있다는 것 또한 문제입니다. 따라서, 이러한 요약을 시도할 때는 미리 응답의 성격을 규정짓고, 그에 따라 분류를 하고, 별도의 검수 절차를 거치는 것이 그나마 도움이 되어 보입니다.
결론적으로, ChatGPT를 통해 수집한 정보들은 표면적인 정보에 불과하며, 깊이 있는 인사이트를 제공하기는 어려울 것입니다. ChatGPT가 내놓는 답변의 Quality가 우리의 질문에 비례한다고는 하지만, 특정 정보를 인출하는 데 있어서는 주어진 데이터 이상을 내놓기는 어려운 것도 있을 분 아니라, 이 데이터들은 대부분 2021년 기준의, 인터넷에서 가장 쉽게 찾을 수 있는, 그리 높지 않은 신뢰도를 가진 정보들에 기반합니다. 또한, 산업에 대한 정보에 강할 뿐, 브랜드로서 따라야 할 최신 트렌드 내지는 디자인적 요소에 대해서는 아직 학습되지 못하였는지 약한 모습을 보입니다. 이 점을 감안하고, 산업에 대한 가장 쉬운 설명이자 탐구하기 좋은 시작점이라 생각하고 질문을 이어나가는 편이 더 도움이 될 것입니다.
개념 정의 (Define)
스마트팜 브랜드를 사람들이 선택할 이유, 혹은 그 반대의 이유를 질문해 보았습니다. 공장 폐열을 활용하는 브랜드라는 조건에 부합하지 않고, 전반적인 스마트팜에 기반한 대답을 한 경향이 보이지만, 그런 부분을 감수하고라도, 스마트팜 브랜드를 선택하는 주요 동인과 숨은 경쟁 (스마트팜을 거부할 이유는 없지만, 전통적 방식 또는 유기농 등의 농업에 대한 선호가 있을 수 있다)이 있을 수 있다는 내용을 알 수 있었습니다. 다만, 이후 브랜드가 가져갈 수 있는 기회 요인이나 보다 차별화된 가치가 있을 수 있느냐는 질문에 대해서도 대부분 유사한 내용을 내놓았던 것으로 볼 때, 새로운 브랜드 기회 내지는 컨셉을 찾기 위해 ChatGPT를 활용하는 것은 악수에 가까울 것으로 보입니다. 이는 결국 ChatGPT가 학습된 데이터를 바탕으로 질문에 대한 ‘정답’ 내지는 ‘평균’을 내는 데에는 능하나, 기존 인식을 벗어나 차별화된 무언가를 만드는 데에는 어려움을 겪을 수 있다는 것을 암시합니다.
이른바 ‘MZ 세대’에게 스마트팜 브랜드와 스마트팜으로부터 나온 작물을 선호하게 만들려면 무엇이 필요할까에 대한 질문 또한, ‘MZ 세대는 이런 것을 중요하게 여긴다’는 상당히 평이한 내용을 바탕으로 평이한 대답이 나왔습니다. 우리는 이러한 대답이 상당히 교과서적이면서도, 실제 MZ 세대에게 이러한 것을 강조하는 것만으로는 부족할 수 있다는 것을 경험적으로 알고 있을 것입니다. 이러한 내용은 참고 정도로만 활용하는 것이 좋습니다.
결국 새로운 컨셉의 창출을 위해서는 어느 정도 우리가 머릿속으로 컨셉에 대한 그림을 그려 놓고 이것이 어떻게 느껴질지에 대해 질문을 하는 것이 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 막연히 ‘기존에 시도되지 않은 새로운 것이 있느냐’는 질문보다는, 우리가 기존에 생각해 보지 않았던, 서로 위배될 것 같은 속성, 또는 우리가 생각하기에 시도되지 않았던 속성을 결합해 이것이 어떻게 느껴질지를 질문하는 식으로 우리의 컨셉을 검증하는 방향이 우리에게 더 도움이 될 수 있습니다. 이러한 방식의 질문에 대해 ChatGPT가 어떻게 답했는지는 향후 ‘검증’ 과정에서 설명하겠습니다.
언어적 재창조 (Develop)
ChatGPT에게 대놓고 괜찮은 브랜드 컨셉을 제안해 달라고 하자, 가상의 브랜드 명칭부터 컨셉, 브랜드 플랫폼(비전-미션-핵심가치), 그리고 이에 대한 간단한 소개를 작성했습니다. 얼핏 보면 이것을 만들 수 있다는 것 자체로 대단해 보이나, 사실 내용을 뜯어놓고 보면 상당히 평균에 가깝고, 새롭지 않으며, 쉽게 복제가 가능한 내용들에 가깝습니다. 핵심 가치가 앞서 제시한 스마트팜의 본질적 가치와 거의 일치하는 것 또한 눈에 띄입니다. 즉, 이러한 내용들은 평균에 가까우며, 차별화된 브랜드 컨셉으로서는 작용할 수 없다는 점에서 큰 단점이 될 수 있습니다.
이번에는 ‘제강 공정에서 남은 폐열을 활용하는 스마트팜’이라는 주제를 던져 보았습니다. 브랜드 컨셉이라고 하지만, 대부분 네이밍을 개발하는 방식으로 이야기하고 있기 때문에, 이 부분은 네이밍 크리에이션으로 대신해서 생각해 볼 필요가 있을 것 같습니다. 앞선 제안에서도 네이밍이 있었기 때문에 눈치채신 분들도 있겠지만, ChatGPT가 제안하는 대부분의 네이밍은 원단어 + 원단어의 조합 형태입니다. 이러한 조합은 사실 시중에 나와 있는 네이밍 크리에이터의 기능과 크게 다르지 않습니다만, 조금 더 구체적이고 제시된 컨셉에 가까운 단어를 제시한다는 정도의, 아주 약간의 장점이 있을 뿐입니다.
이번에는 동일한 질문에, 단어 조합이 아닌 일종의 비유를 토대로 크리에이션을 해 달라고 부탁해보았습니다. 그러나, 어떤 단어를 연상케 하는 단어보다는 오히려 ‘제철소’를 직접적으로 의식한 네이밍이 나왔습니다. 이를 한 단어로 줄이거나 뭉뚱그려 달라는 요청에도 연상하는 것이 비슷했기 때문에, 일차원적으로 연상할 수 있는 단어의 조합 이상으로, 어떠한 창의적 연상성을 지닌 단어를 도출하는 것에는 무리가 있어 보입니다.
이번에는 이니셜 명칭의 뜻 풀이를, 기업이 테크 기반의 혁신을 추구하고 있다는 것을 전제로 만들어 달라고 요청했습니다. 이러한 영역에서는 완결된 문장이 아닌, 다소 짜맞춘 네이밍을 제시하는 것을 알 수 있었습니다. 그러나, 이는 변수를 설정하는 과정에서 얼마든지 바뀔 수 있으며, 역으로, 특정 단어로 시작하거나 특정 단어를 포함하거나 또는 제외하여 이니셜 플레이를 하는 것 또한 가능하며, ChatGPT는 이에 대한 다수의 안을 제시할 수도 있습니다. 단, 이러한 크리에이션이 보다 우리의 의도를 잘 반영할 수 있게 하려면 우리가 의도한 바를 정확하게 입력해 주어야 합니다.
이번에는 어느 정도 내부에서 브랜드 컨셉과 가치 키워드를 정한 상황에서 이를 이야기할 수 있는 브랜드 스토리를 크리에이션해달라고 요청했습니다. 주목할 만한 점은, 브랜드의 타겟과 브랜드의 속성, 기타 요구되는 스토리의 길이에 따라 스토리의 톤 또한 어느 정도 달라진다는 점에 있습니다. 소비자들이 새롭게 받아들일 수 있는 스마트팜 브랜드를 요구하자, ChatGPT는 ‘옛날 옛날에…’ 식의 전래동화와도 같은 스토리를 만들고, 브랜드의 이름도 나름대로 지어냈습니다. 만약 건축 브랜드에 대한 신뢰성 있는 스토리를 요청한다면, 이야기의 톤은 또 달라질 것입니다. 일반적으로 조금 딱딱하고 신뢰성 있는 컨셉을 제시했을 때, 혹은 간략화된 브랜드 스토리를 제시해 달라고 요청했을 때 우리가 흔히 보는 ‘We Believe…’ 식의, 영미권 브랜드에서 흔히 볼 수 있는 브랜드 스토리를 만드는 경향이 있었습니다. 또한, 문장이 각각의 가치를 맥락에 맞게 꽤 잘 설명하고 있기 때문에, 창의적이지는 않지만 일반적으로 사람들이 이해하기 쉬운 형식의 스토리를 작성할 때 ChatGPT는 어느 정도 도움이 될 것으로 생각됩니다.
이번엔 다른 접근으로, ‘스마트팜을 의인화하면 어떤 사람일까?’를 질문해 보았습니다. 나이나 성별, 직업이 어떻게 될 지 물어보는 대답에는 너무나도 정직하게 ‘사람이 아니라 그렇게 할 수 없다’고 답했는데, 브랜드 퍼스널리티를 정해야 하는 입장에서는 실망스러운 결과일 수 있습니다. 다만, 각자가 다양한 접근 방식을 갖고 있는 만큼 다양한 방향성이 존재할 것이라고 언급하면서, 일종의 포지셔닝에 대한 키를 제시하기도 하였습니다. 이 내용이 퍼스널리티 그 자체로서 기능한다기보다는, 브랜드 포지셔닝과 퍼스널리티의 열쇠로서 방향성을 잡아나가는 데는 도움이 될 수 있겠습니다.
마지막으로, 우리가 생각한 컨셉을 시각화하기 위한 방법을 질문했습니다. 이미 컨셉 단계에서 우리가 어느 정도 염두에 두고 있었던 방향을 답하는 것을 볼 수 있었습니다. 우리가 컨셉을 시각화할 때, 어느 정도 그 키워드에서 연상할 수 있는 이미지의 평균을 생각하게 되는 경향이 있는 것처럼, 제시된 단어에서 쉽게 연상할 수 있는 평이한 디자인 키워드를 제시하고 있는 것으로 보입니다. 이러한 것이 어떠한 창의적인 이미저리라고 할 수는 없지만, 적어도 컨셉을 시각화하고 이미저리를 찾기 위한 디자인 브리프 등을 작성할 때에는 ChatGPT를 통해 충분히 도움을 받을 수 있을 것으로 생각됩니다.
ChatGPT가 뛰어난 작문 실력으로 명성이 높았기 때문에, 같은 언어를 다루는 컨셉, 네이밍과 스토리에 대한 Creation을 잘 해낼 수 있지 않을까라는 기대가 있었지만, 여기에도 한계점은 명확해 보였습니다. 이는 다른 과정에서도 설명했듯이, 작문의 방식이나 이야기되는 내용이 어디까지나 키워드를 통해 생각할 수 있는 ‘모범적 평균'에 가깝다는 점에서, 이것이 참신하고 차별화된 방식의, 고유의 가치를 지닌 이야기가 되기는 어렵다는 한계를 갖고 있다고 볼 수 있습니다. 그러나 반대로, 그러한 형식이 필요한 시점에서는 ChatGPT의 크리에이션이 우리의 수고를 꽤 덜어줄 수 있을 것이라고 생각할 수도 있으며, 이 지점이 일반적인 크리에이션과 차별화된 크리에이션을 가르는 열쇠로 작용하게 될 것입니다.
아이디어에 대한 검증(Validation)
ChatGPT를 토대로 가장 쓰기 좋은 기능은 컨셉과 네이밍의 검증이 될 것 같습니다. 앞서 말했듯, ChatGPT의 대답은 키워드에서 연상할 수 있는 평균에 가깝기 때문에, ‘일반 대중들이 이러한 이야기를 듣는다면 어떤 생각을 하게 될까?’를 알아보는 데 유용할 수 있습니다. 어떠한 특정 컨셉을 두고 소비자가 어떠한 감각을 느끼게 될 지를 물어보았을 때, ChatGPT는 주어진 키워드를 토대로 이를 소비자의 감정이나 니즈로 변환하는 것에 강점을 가지고 있습니다.
네이밍에 대한 검증을 진행했을 때에도, 네이밍의 단어를 분해하면서 이에 대한 뜻을 유추하고, 이 조합에서 느껴지는 감각과, 이러한 이름의 네이밍이 산업의 속성을 어떻게 보이게 할 것인가에 대한 답을 내놓습니다. 제시된 네이밍은 단순 결합형 네이밍이었지만, 원단어나 조합형 등과 같은 네이밍들도 제법 유추를 잘 해내는 경향을 보였습니다. 다만, 이니셜의 경우에는 대부분 전문적인 방향으로 해석하는 경향이 있었고, 그나마도 이니셜의 뜻을 직접 제시해 주어야 더 명확한 인상에 대한 답이 나왔습니다.
슬로건 또한 검증의 대상이 될 수 있습니다. 가령, ‘Drive Higher One’이라는 문장을 주고 이것이 소비자에게 어떻게 들리는지를 검증하고자 했을 때, 각각의 단어에서 오는 뉘앙스와 이것이 일으키는 조합의 인상, 예상되는 문법적인 오류 또한 지적할 수 있습니다. ChatGPT의 문해력이 영미권 화자의 평균이라고 가정한다면, 적어도 네이밍 또는 슬로건의 뉘앙스 및 문법, 부정연상 등을 체크하는 스크리닝에 ChatGPT를 충분히 활용할 수 있을 것으로 보입니다.
결론
ChatGPT에게 브랜드와 디자인을 비롯한 크리에이티브 산업에서 ChatGPT의 활용 가능성에 대해 묻자, ‘아이디어와 컨셉을 만드는 것’ ‘콘텐츠 크리에이션’ ‘마켓 및 타겟 소비자 리서치’ ‘브랜딩 전략’ ‘디자인 브리프 작성’을 제시했습니다. 실제로 크리에이션 중에 ChatGPT를 사용해 보니, 이 중 몇가지에는 동의할 수 있고, 몇 가지는 동의할 수 없는 부분들이 있었습니다. 그러나, 어떠한 점에 동의하냐 못하냐를 떠나, ChatGPT가 가진 다음의 특성을 이해해야 우리가 ChatGPT를 활용하는 방법에 대해 더 명확하게 생각할 수 있을 것입니다.
1. ChatGPT가 만드는 것은 ‘창의적'이라기보다는 ‘모범적'인 것에 더 가깝다는 것입니다.
그 과정과 로직을 떠나, ChatGPT의 결과물을 만드는 것은 두 가지로 요약할 수 있는데, 그 중 첫째가 바로 학습된 무수히 많은 데이터에 기반한다는 점입니다. 이러한 학습은 결국 많은 문장들의 문맥 속에서 가장 많은 연관성을 지녀 왔던 방향으로 강화될 가능성이 높기 때문에, 이를 벗어난 이야기 구조를 만드는 것, 또는 소수의 다소 엉뚱한 상상에서 나올 수 있는 아이디어를 ChatGPT를 통해 단번에 내놓기는 어렵습니다. 대신, 잘 짜여진 문장 구조, 정보의 수집과 요약, 모범적인 콘텐츠의 형태 속에서 여러 문장들을 순식간에 만들어 내거나 이를 평가하는 능력은 인간보다 더 강하다고 할 수 있습니다. 따라서, 반복적인 콘텐츠 내지는 상세한 작업 지시를 다채롭게 만드는 시간을 상당히 줄여줄 수는 있으나, 창의적인 아이디어가 요구되는 비선형적 작업(예를 들어, 네이밍)에 있어서는 그리 유용한 편이 못 됩니다.
2. ChatGPT 기술의 핵심은 ‘문장 생성 능력’보다 ‘문장과 맥락의 해석’에 있다는 것입니다.
ChatGPT가 내놓는 결과물에 놀라 이 특성은 쉽게 간과되기 마련이지만, ChatGPT가 이러한 능력을 보일 수 있는 것은 우리의 질문을 해석하고 그 문맥을 이해하며 그에 따라 조금 더 폭넓은 답변을 내놓는 능력입니다. 따라서, ’질문에 대한 폭 넓은 이해’는 ChatGPT의 결과물을 이루는 두 번째 요소입니다. 때문에, ChatGPT에 건네는 질문의 질은 답변의 질을 정직할 정도로 크게 좌우합니다. ChatGPT가 학습하는 방식에 따라, 우리가 질문을 지속적으로 던지고 이에 대해 평가하는 것에 따라 점점 개선될 것입니다. 따라서, (우리가 인간 대 인간으로서 기획 일을 할 때도 그렇겠으나) AI를 활용하는 데 있어서도 좋은 질문을 만드는 것은 훌륭한 역량으로 인정받게 될 것입니다.
3. ChatGPT가 내놓는 답변은 미숙하고 때때로 부정확하거나 무의미할 수 있지만, 어쨌든 빠르고 반복에 능합니다.
학습된 데이터가 2021년에 머물러 있고, 그 이상의 데이터는 강화학습을 토대로 하지만, 그가 내놓는 진실의 출처가 불분명하다는 점은 OpenAI의 사이트에서도 분명히 지적하고 있습니다. 또한, 단순히 그럴듯한 문장에 최적화되어 있고, 특정 문구를 과도하게 사용하는 등의 편향이 있다는 점 또한 확인됩니다. 현업에서 비슷하게 실험을 했던 혹자의 글에서는 ChatGPT의 문장 능력을 ‘주니어 수준‘이라고 혹평했고, 저 또한 어느 정도 그 말에 공감합니다. 그러나, 그것이 설령 어설프게 여러 브랜드 가치체계나 스토리를 얼기설기 짜맞추고 글자 몇개 바꾼 수준의 이야기라 할지라도, 이렇게 즉각적으로 문장을 내놓는 것은 주니어가 아니라 시니어라도 불가능에 가까울 겁니다. 앞서 언급한 글에서도 바로 이 점을 지적하고 있으며, 반복적 사무 업무 내지는 기초적인 기획은 필요 없어질 것으로도 예측하고 있습니다. 게다가, 이러한 역량은 어쩌면 브랜드에 특화된 학습을 유도함으로서 차츰 더 나아질 여지도 있습니다.
몇 일동안, ChatGPT를 만져보며 느낀 결론은, '오류가 좀 있긴 하지만 완성도가 있는 글쓰기 도구’라는 것입니다. 적어도 평균적인 작문에 있어서는 , 작문을 위한 정보 인출 능력이나 작문의 즉시성, 반복적인 작업을 수행하는 능력 등은 인간을 능가합니다. 그러나 이렇게 학습된 데이터의 질을 결정하는 것이 인간의 행위, 즉 '질문'에 달려 있으며, AI가 스스로 어떤 창조 행위를 하는 것 같지는 않습니다. 사실 ‘AI가 인간과 비교해 어느 정도 능력을 발휘하느냐’를 따지는 것은, 알파고의 등장 이래 구식의 질문이 되어버린 지 오래인 만큼, ChatGPT 또한 특정 범위에서는 뛰어난 능력을 발휘하고 있지만, 그 자체로서는 아직 주어진 제약과 방대한 데이터를 학습한 도구일 뿐, 인간 그 자체의 역할을 100% 대체하느냐고 묻는다면 저는 아직은 그 정도까지는 아니라고 생각합니다. 이는 과거부터 기계와 로봇이 인간의 많은 부분을 대체할 수 있을 것이라고 생각했음에도, 그 기계와 로봇을 관리할 새로운 일이 필요해짐으로서 인간이 여전히 산업의 한 축에 자리잡고 있는 오늘날의 현실에서도 엿볼 수 있습니다. 결국에는 인간의 일 중, 시간이 걸리던 일을 끊임없이 보완하는 도구가 되는 것이죠.
인간의 모든 역량을 모사하는 모든 AI가 결합되어 하나의 개체를 이루는 어떤 특이점이 오기 전까지, AI는 항상 어떠한 부분에서는 인간보다 부족하고, 어떠한 부분에서는 인간보다 뛰어날 것입니다. 컴퓨터는 인간이 아니고, 인간을 모사하도록 만들어졌지만 인간과는 다른 방식으로 발전해 왔으니까요. 우리가 해야 할 것은 우리의 일 중 대체할 수 있는 일과 없는 일을 구분하고, AI를 인간의 대체가 아닌 인간이 활용할 수 있는 도구로서 어떻게 다룰 것인가, 또 이를 토대로 우리의 일하는 방식을 어떻게 바꾸고 준비해야 하는가에 대한 답을 내리는 것이며, 이것이 AI 플랫폼을 지배하고 활용하느냐, 아니면 그 아래 종속되느냐의 차이를 가를 것입니다.
다만, ChatGPT가 문맥을 잘 이해하고, 볼 만한 형식의 기초적인 글을 아주 빠르게 쓰는 것은 사실이기에, 우리가 기획이라 부르던 일의 일부 - 특히, 맨 앞단에서 단순히 틀을 만들고 자료를 모아 보고서를 작성하는, 같은 프레임 하에서 단어를 바꾸는 행위는 대부분 소멸하게 될 것이 분명합니다. 어쩌면 미래의 기획 일은 스스로 내린 좋은 질문을 바탕으로, 정보의 수집, 페이지네이션, 문장이나 문맥의 연결과도 같은 형식적인 내용들에 대한 개발을 AI에 맡기는 대신, 디자인을 보다 복잡한 수준에서, 비선형적인 방향으로, 전혀 예기치 않았던 방식의 사고를 거친 한 아이디어로 집약하고, 이를 다시 일반적이지 않은 어떠한 경험으로 확장하며 방향을 잡아나가는 방식의, '좋은 문서작성 능력'보다 '좋은 질문'과 '좋은 아이디어', '좋은 경험 확장'이 가치가 있는 시대가 되지 않을까라고도, 조심스레 예측해 봅니다.
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