대학원 수업 5회차, 오늘도 수업을 마치고 기차를 탔다. 와, 벌써 5회차다! 내려가기 전까지는 아, 정말 버겁다. 포기하고 싶다라는 생각이 들다가도 기차에서 내려 택시를 타고 대학에 들어오는 순간, 마치 다른 세계로 순간이동한 느낌을 받는다. 시간과 공간, 공기와 분위기 모두. 이 분위기에 취해 대학원을 다녔고, 또 다시 돌아오게 됨에 그저 감사할 뿐이다. 한동안 맡지 못할 것이라 생각한 이곳의 봄냄새.
봄에 취한 건 나만이 아니었다 보다. 강의 시작 전, 창문 앞을 멈칫거리는 선생님을 보고 제안했다.
우리 좀 걸을까요?
모두 떙큐를 외치고 캠퍼스 산책 시작. 수업에 참여하시는 선생님은 2021년부터 이곳에 석사 파견을 오신 분들이라 대학의 지리에 빠삭하지만, 이곳의 고인물은 접니다. 늘 걷는 길이 CC로드라는 것도 알려드리고, 신입생 때부터 좋아했던 꽃나무를 구경하고, 분명히 복지관이었던 식당 앞 건물이 허물어져 주차장이 된 것도 구경한다. 이렇게 삼십 여분을 걷고 강의실로 컴백. 아 오늘은 시작부터 좋다! 오늘의 주제는 바로 생성형 AI의 빛과 어두움. 주 수업 재료는 클로드가 전 세계적으로 진행한 대규모 질적 연구이다.
Anthropic(클로드)은 159개국 70개 언어로 80,508명을 대상으로 한 AI 관련 최대 규모의 질적 연구를 수행했다(나도 참여했다!!). 사람들은 다음 아홉 가지로 AI를 쓰고 있다.
전문적 우수성 — 일상적인 업무 처리, 의미 있는 업무에 집중 18.8%
개인적 변화 — 성장, 정서적 안녕, 치료, 동반자 관계 13.7%
생활 관리 — 정신적 부담 감소, 인지 기반 13.5%
시간 자유 — 가족, 취미, 휴식을 위한 더 많은 시간 11.1%
재정적 독립 — 소득, 사업 구축, 경제적 안정성 9.7%
사회 변혁 — 빈곤, 질병, 기후 해결 9.4%
기업가 정신 — 혼자서 사업을 구축하고 확장하는 비율 8.7%
학습 및 성장 — 개인 맞춤형 교수, 기술 개발 8.4%
창의적 표현 — 창의적인 비전을 현실로 구현함 5.6%
AI가 성과를 낸 영역은 다음과 같다. 응답자의 81%가 AI가 이미 자신들의 비전을 향해 한 걸음 내딛는데 기여했다고 응답했다.
생산성 (32%) — 획기적으로 빠른 업무, 반복적인 작업 자동화
인지 파트너십 (17%) — 사고하는 파트너, 창의적 협력자
학습 (10%) — 인내심 있고 판단 없는 튜터링 24시간 제공
기술 접근성 (9%) — 앱을 개발하는 비개발자, 팀 규모의 작업 수행
더불어 보고서는 강렬한 예시로 전쟁 중 AI를 정서적 지지로 사용한 우크라이나 군인을 예로 든다.
그렇다면 사람들이 두려워하는 것은 무엇일까?
신뢰성 저하 / 환각 — 26.7% (#1 우려)
일자리 이동 및 경제적 불평등 — 22.3%
인간 자율성 및 주체성 상실 — 21.9%
인지 기능 저하 — 16.3% (교육자들은 학생들에게서 이를 직접 목격했을 확률이 2.5배에서 3배 더 높음)
거버넌스 격차 — 14.7%
허위 정보 및 딥페이크 — 13.6%
감시 및 프라이버시 — 13.1%
아첨 — 10.8% (AI가 너무 동의하고 반격하지 않음)
존재 위험 — 6.7%
연구는 가장 깊은 통찰을 희망과 두려움이 정반대가 아니라 같은 것이라는 점이라 결론을 낸다. 이를 '빛과 그림자의 역설'이라 부른다. 정서적 지지를 위해 AI에 가장 열정적인 사람은 의존을 두려워할 확률이 세 배 더 높다. AI의 의사결정 도움으로 가장 큰 혜택을 받는 사람들은 동시에 그 신뢰성 부족으로 가장 큰 피해를 입는 사람들이기도 하다. 모순이 아닌, 진솔한 긴장 속에서 우리는 살아간다.
마지막 문단이 너무나 공감이 되었다. 프레쉬 박사로서, 두렵다. 나는 언제까지 정책 연구의 연구원으로 참여할 수 있을까? 굳이, 내가 없어도 좋은 AI 하나면 될 것 아닌가. 이러한 감정을 SNS에 공유했을 때 깊은 불안을 공감하는 직군 역시, 연구직이다. 가장 큰 빛을 쬐는 사람은 가장 깊은 어두움을 두려워한다.
*클로드의 보고서 원문: What 81,000 people want from AI \ Anthropic
이 연구의 핵심은 AI가 빛과 어두움의 양면성을 갖는다는 것. 마치 동전의 양면처럼 이는 양립한다.
그렇다면 연구에서의 AI 사용은 어떠한가? 그 기초와 관련하여 읽어볼 문서가 몇 개 있다.
APA Journals policy on generative AI 의 핵심 원칙은 두 가지이다.
APA 형식 논문 작성을 위해 생성형 AI 모델을 사용하는 경우, 방법론 섹션에 AI 사용 사실을 명시하고 인용해야한다.
AI는 APA 학술 출판물에서 저자로 이름을 올릴 수 없다.
AI를 나의 연구의 도구로 '밝게' 하는 것은 무엇을 의미하는가? 여러 답이 있겠지만 오늘 소개드린 도구는 구글의 앱스스크립트이다. 클릭 한 번으로 내 문항을 구글폼으로 옮길 수 있는 도구. 캡쳐해서 일일히 이곳에 기록을 해 두고 싶지만 도저히, 올라가는 기차에서는 그 여력이 없다. 프롬프트로 대체한다.
1) 구글 설문지 접속(form.new)
2) 우측 상단 설정 버튼 클릭-AppsScript 접속
3) GPT 접속, 다음 프롬프트 기입
Convert my existing Google Form into a 5-point Likert scale survey using all current questions.
Generate a complete Google Apps Script code (Code.gs) that recreates the form.
Here is my form link:~~
4) GPT가 생성한 코드를 붙여넣고 저장, 실행
5) 마법처럼, 구글 설문지에 자동으로 항목이 만들어지는 것을 확인
여기까지 하고 나니 선생님들의 반응, I am so angry! 작년에 하나 하나 설문지를 치셨다고 한다. 암요, 저도 해봤죠! 이게 자동화된다고요!
AI로 내 연구를 '밝게' 하기 위해 내가 찾은 하나의 전략, 이를 나의 데이터를 '가공'하기 위한 도구로 쓰는 것. 이는 데이터, 기존의 양식, 신규 양식을 아는 것을 의미한다. 다음과 같이.
데이터: 설문 문항
기존의 양식: 텍스트
신규 양식: 구글 설문지
구글 앱스 스크립트를 활용하면 거의 모든 것을 이렇게 변환할 수 있다. 문서에서 설문지로, 폴더에서 문서로, 드라이브 내 파일의 변환이 자유롭다. 현재 연구에서 가장 깊이 얽혀 있는 도구는 '구글 드라이브'이다. 그리고 이것이 자동화된다면, 내 연구가 '빛'을 보는데 분명 도움이 될 것.