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Dec 26. 2022
인공지능에게 교육 커리큘럼을 부탁했더니
내 직업은 인공지능으로부터 안전할까?
글을 시작하기 전.
해당 아이디어를 사용해도 된다고 허가해주신 한기용(Max)님께 먼저 감사 말씀을 드립니다.
전화로 무엇이든 물어봤던 그때 그 시절.
핸드폰(≠스마트폰)도 없고 공중전화기를 찾던 시절.
미디어라고 부를 수 있는 것들이 신문, TV, 비디오, 카세트였던 시절.
당시에는 무엇이든 물어볼 수 있는 프로그램 '무엇이든 물어보세요'가 있었습니다.
2000.07.01~ 부터라고 나와있지만, 1983년 10월 31일 첫 회 방송한 ‘무엇이든 물어보세요’ (나무위키) 아직도 생방송으로 진행합니다.어렸던 제 기억이 맞다면 [전화연결원]-[MC]-[박사님] 순으로 계셨는데,
전화 연결이 되면 무엇이 궁금한지 들어보고 답변을 해주는 것을 무려 실시간 생방송으로 하고 있었죠.
당시의 '척척박사'는 '무엇이든 물어보세요 박사님'이셨습니다.
원하는 정보를 어떻게 찾아야 할지부터 막막하던 시기에 '척척박사님'에게 여쭤보고 싶은 분들은 많았고,
답변 내용 1도 이해하지 못하는 어린 저도 해당 코너가 주는 큰 임팩트는 알 수 있었습니다.
아쉽게도 너무 오래된 프로그램이라 영상을 찾을 수 없는데,
무한도전에서 패러디한 코너가 당시의 진행 방법을 거의 동일하게 하고 있어서 확인할 수 있습니다. [링크]
21세기 '무엇이든 물어보세요' 판이 열렸다.
인터넷이 보급되며 수많은 정보들이 웹에 생산되었고, 이제는 우리가 언제나 어디서든 원하는 정보를 공급을 받을 수 있는 시대가 된 것 같았는데…
힝? 속았지?하지만 그건 착각이었죠. 정보도 많고 공급도 잘 되지만, 이게 '내가 원하는 답'과 직결되진 않았습니다.
정보의 신 '구글'이 있었지만, 우리는 원하는 결과가 안 나와서 검색어를 수십 번 바꿔 검색해 봅니다.
그리고 수많은 정보에서 가짜를 걸러내는 것도 꽤 어렵습니다.
2013년 4월에 나온 책. 곧 10년이 지난다.
유튜브 - St Broadcast. 스탠드업 코미디 - 예수님은 구글이다 : 알론조 보든.인터넷이 보급되면서 ‘정보의 공급이 쉽지 않았던 시절’의 문제는 해결이 되었는데,
그럼에도 여전히 우리는 원하는 정보를 찾는 것이 어려운 순간들이 있습니다.
아이러니하게도 이런 상황은 ‘정보 공급 부족’이 해결이 되며 만들어진 ‘정보의 호수’ 때문이었죠.
정보는 많은데 정작 내가 찾는 건 없는 모습이. 군중 속의 고독 같은 느낌이다. 정보의 호수에서 살아남기 위해 각자만의 노하우를 갖고 이런 생활에 익숙해졌는데,
최근 Open AI에서 공개한 ChatGPT가 화제가 되며 흐름이 바뀌었습니다.
GPT 3.5는 OpenAI사가 개발한 인공 일반 지능 모델인데, 이 GPT 3.5를 기반으로 만들어진 이 대화형 인공지능 챗봇은 기존 챗봇보다 성능이 뛰어났습니다.
편하게 질문하면 답변을 해주고, 답변 품질도 뛰어나며, 한국어도 지원했기에 쉽게 이용해볼 수 있었습니다.
그야말로 21세기 전 세계를 대상으로 척척박사님이 등장한 것 같았죠.
ChatGPT를 만든 OpenAI. 이 회사 공동창업자 중의 하나가 일론 머스크입니다.내가 질문한 내용을 제대로 이해하고
혹할 만큼 좋은 답변을 주며
모를 땐 추측까지 해주었는데
ChatGPT가 각 나라 언어를 지원하니 예상보다 이용자가 빠르게 많아졌고, 하루가 지날 때마다 사이트가 버벅거리고 답변하는 속도도 느려지더니,
끝내 서버 증설이 필요하다는 문구와 함께 아래처럼 잠시 이용 중단이 되기도 했습니다.
이 ChatGPT가 어디까지 답변할 수 있을까? 하며 사람들은 이것저것 물어보거나 요청해 보았습니다.
수능 문제와 비트코인의 미래 등을 물어보고
양자역학으로 시를 써달라~
프로그래밍 코드 써달라 요청도 해보고 성능이 어떤지 리뷰도 했죠.
이런 일에 빠지면 섭섭한 ‘여자친구 만드는 방법’ 물어보기하지만 ‘무엇이든 대답해주던 척척박사님’과 다르게 모르는 것은 모른다고 답변해주는 정직한 친구.
저는 ‘이것은 아네?’ ‘이것은 모르네?’ 정도로만 질문하며 놀고 있었으며, 이때 저는 이 챗봇의 진가를 모르고 있었습니다.
교육 커리큘럼을 물었다.
어느 날 회사 동료인 Max가 ChatGPT에게 물어본 것 중 재밌던 몇 가지를 슬랙에 공유하기 시작했습니다. 커뮤니티에 올라온 질문이나, 고객에게 전달할 전체 공지 양식 등을 요청하였는데, 꽤 괜찮은 답변들을 받을 수 있었습니다. 예시로 소개하면
질문 1
pycharm vs vscode. 현업 AI 개발자 분들은 어떤 걸 주로 사용하시나요? 저는 학생인데 주로 pycharm에 사용하는데 vscode가 더 인기가 많은 거 같아서 바꿔야 하나 싶어서요.
ChatGPT-3 답변 1
현업 AI 개발자들이 사용하는 코딩 툴은 저도 잘 모르겠습니다. 개발자들의 선택은 개인적인 취향과 편의성에 따라 다릅니다. 따라서 현업 AI 개발자들이 주로 사용하는 코딩 툴을 정할 수는 없습니다.
본인이 사용하고 있는 PyCharm과 VSCode 중 더 선호하는 툴을 사용하는 것이 좋습니다. 코딩 툴은 개발자가 작성한 코드를 실행하고 디버깅하는데 도움을 주는 도구일 뿐, 코드의 성능과 기능에는 영향을 미치지 않습니다. 따라서 개인의 취향과 사용하는 언어에 맞는 툴을 선택하는 것이 좋습니다.
질문 2
프로그래밍 강의 쿠폰을 이메일로 보내려고 하는데 제목과 내용을 만들어줘
ChatGPT-3 답변 2
제목: 12월 프로그래밍 강의 시크릿 쿠폰
내용:
안녕하세요, [Name]님!
12월의 당신을 위해 특별한 선물을 준비했습니다. 이 이메일에 첨부된 쿠폰을 이용해 재미있고 유익한 프로그래밍 강의를 무료로 들을 수 있습니다. 이 쿠폰은 단 한 번만 사용 가능하니 이용하시기 바랍니다.
“왜 난 이런 질문을 못했을까? 데이터 엔지니어가 질문하는 것은 다르다!”
고 생각하면서, 정답 맞히기 정도만 하던 제 질문들을 떠올리며 머쓱해하고 있었습니다.
그때 “좀 무섭네요” 짧은 소감과 함께 마지막으로 하나 더 공유해 주셨습니다.
질문 3
내가 클라우드 강의를 만들어야 되는데 AWS 기반이고 초급자를 대상으로 하는 거야. 총 10개의 챕터로 만들려고 하는데 목차를 만들어줘
ChatGPT-3 답변 3
1. AWS란 무엇인가요?
2. AWS 계정 만들기
3. AWS Management Console 사용하기
4. AWS 서비스 소개
5. EC2 인스턴스 생성하기
6. EBS 볼륨 생성하기
7. S3 버킷 생성하기
8. RDS 데이터베이스 생성하기
9. VPC 네트워크 생성하기
10. AWS 구성 요소의 정리 및 리소스 삭제하기 위의 챕터로 강의를 구성할 수 있을 것 같습니다.
AWS의 기본 개념과 서비스를 소개하는 챕터와,
실제로 서비스를 이용해보는 실습 챕터를 구성하면 초급자를 위한 적절한 강의가 될 것입니다.
두 가지로 나뉜 반응
꽤 괜찮고 그럴듯한 커리큘럼.
특히 요청한 목차 개수까지 맞춰서 답변해준 것에 소름이 돋은 분도 계셨습니다.
이 ChatGPT 답변을 보고 교육 업무 관련자 사이에 2가지 반응이 나왔는데,
1. 이제 저는 제 일자리를 잃나요?ㅠ 내 일자리를 위협받는다! ㄷㄷ
2. 오! 오오!! 개꿀팁! :)
사진에 보시다시피 저는 후자였습니다.
계속 fastapi 강의를 만들고 싶었던 상태인지라 바로 달려가서 질문을 해보았죠.
하지만 결과는 제 기대보다는 살짝 아쉬웠습니다.
이번에는 목차 수에 대한 언급 없이 요청해 보았다
7번 내용이 들어간 게 의문이었는데, 그래도 왜 들어갔는지 짐작 가는 부분은 있었습니다.
Python으로 웹 개발하면 데이터 크롤링하여 저장하는 예제들이 많고, 이를 다루는 강의들이 존재하기에 이 점이 반영된 것 같습니다.
제가 기대했던 순수한 웹 개발 커리큘럼은 아니었지만
단 한 번의 질문으로 이 정도의 커리큘럼 예시를 받았단 건 굉장히 효율적이었고,
또 나름 준수한 답변이었기에 ‘성공적이었다!’라고 볼 수 있었습니다.
“오~! 이 정도면 쓸만하지! 참고 자료로 사용해야겠다!” 하고 싶던 찰나 또 하나가 공유됩니다.
답변이 달라진다.
다른 동료 분이 맥스의 질문을 똑같이 물어봤는데, 이전과 다른 답변을 받았습니다.
질문 3과 동일
내가 클라우드 강의를 만들어야 되는데 AWS 기반이고 초급자를 대상으로 하는 거야. 총 10개의 챕터로 만들려고 하는데 목차를 만들어줘
ChatGPT 답변
1. AWS의 소개 및 가입하기
2. AWS Management Console의 이해
3. EC2 인스턴스의 생성 및 설정
4. S3 버킷의 생성 및 사용
5. RDS 데이터베이스의 생성 및 사용
6. VPC 네트워크의 설정 및 사용
7. IAM 사용자 관리 및 보안 설정
8. CloudWatch 모니터링 및 알람 설정
9. Lambda를 이용한 서버리스 애플리케이션 개발
10. AWS의 비용 관리 및 최적화 방법
만일 저도 fastapi 커리큘럼 관련한 질문을 5~10번 하여 답변들을 모았다면
그 사이에 만족할 답변을 받았거나
그렇지 않다면 10개의 답변을 참고하여 좋은 커리큘럼을 설계할 수 있을 것 같습니다.
위기인가? 기회인가?
이미 위에서 제 반응을 보셔서 아시겠지만, 제가 하는 업무 중 하나인 교육기획에 대하여
'꽤 유용하겠다! 새로운 것을 많이 시도해볼 기회!'라고 생각하였습니다.
이 과정에서 위기감은 전혀 없었는데, '왜 그럴까?'를 생각해보니 곧바로 'Novel AI 사태'가 떠올랐습니다.
유튜브 - 코딩애플, 유콘그림 커미션은 의뢰를 받고 그림을 그려준 뒤 비용을 지불하는 거래 중개를 말합니다.
주로 SNS 등의 커뮤니티 관련 사이트에서 해당 건이 거래되는데.
간혹 고액의 커미션을 의뢰하였으나 저품질의 결과물을 전달받고
그 과정에서 약속한 마감 일정도 밀리면서 의뢰자에게 화내고 욕설까지 하는 경우가 발생하는 등.
실력과 책임감이 의심되는 소수의 '자칭 일러스트레이터'와 거래하다 피해를 입은 사례가 주기적으로 이슈가 되고 있었습니다.
모든 분들이 그러지 않으셨으나, 평온한 일상보다는 나쁜 일이 기억에 남듯..
이런 좋지 못한 사례들이 일반인들의 인식에 크게 영향을 주었던 것 같습니다.
모든 분들이 그러진 않죠. 여기 멋진 그림을 커미션 받는 분을 볼까요?이런 상황과 별개로 인공지능이 그림을 그려주는 서비스(Gaugan2, Dream by WOMBO, Dall-E 등)가 하나씩 등장하고 있었는데, 2D 애니메이션 분야를 그려주는 ‘Novel AI’가 등장하며 일이 커졌습니다.
유튜브 - 타임스낵, 주호민, 왈도쿤1. 그림과 관련된 키워드 몇 개를 입력하거나
2. 정말 대충 스케치한 그림과 테마를 나타내는 키워드 몇 개만 입력하면
그에 맞는 수많은 그림 후보를 보여줍니다.
여기에 '좋은 결과물을 얻기 위한 노하우'가 서로 공유하면서,
현재는 원래 원하던 것을 넘어 예상하지 못했던, 나의 기대를 넘는 결과물을 받을 때까지 수십 번 고쳐봅니다.
이전의 그림 커미션 시장의 거래 과정을 생각하면 상상도 못 하던 일이었죠.
웹 소설의 표지 등 커미션으로 공급받던 그림을 Novel AI로 빠르게 만들기 시작했고,
이로 인해 2D 일러스트레이터들의 커미션 수가 크게 줄어 수익에 큰 타격을 입었습니다.
또한 2D 일러스트를 주로 강의하는 학원들은 수강생이 줄며 생계에 지장이 생길 수도 있습니다.
때문에 Novel AI 회사에 항의하거나 AI그림을 쓰지 말자는 목소리도 나왔는데, 이 과정에서 다음과 같은 이슈들이 또 생겼었습니다.
인공지능이 그린 그림의 저작권 등의 논쟁
Novel AI 소스코드가 유출되며 유사 서비스가 만들어졌는데, 이 과정에서 원작자 동의를 받지 않거나 불펌 이미지 사이트를 무단 크롤링하여 학습함.
유튜브 - 덕질분석가 덕분하지만 업계 종사자가 아닌 일반인에겐 단순히 신기한 서비스가 출시되는 것이었고,
커미션 나쁜 사례를 본 사람은 그림 커미션에 대해 인식이 좋지 않았기에 같은 편이 되지 않았습니다.
이 중 '관련 종사자보다 AI가 더 잘 그린다'라는 부정적 의견도 찾아볼 수 있습니다.
그리고 시간이 지나며 'Novel AI가 그려준 그림의 부분 수정을 해드립니다'라는 새로운 커미션도 등장합니다. Novel AI가 손이나 발끝의 묘사가 어색한 경우가 잦은데, 이를 고쳐주겠다는 것이죠.
두 상황은 무엇이 다른가?
(Novel AI, 그림 커미션)의 경우를 보면
인공지능의 결과물 == 그림 커미션의 결과물
즉, 인공지능의 결과물이 기존 직업의 결과물을 완전히 대체하는 상황입니다.
결과물이 겹치기에 관련 종사자는 큰 타격을 받게 되었습니다.
물론 영감과 창의성이 들어가는 일러스트레이터란 직업이
단순히 '그림을 그려내는 사람'으로 정의될 순 없으나,
'누군가의 구체적 의뢰를 받고 결과물을 만든다'는 이전만큼 시장을 차지하기는 어려워 보입니다.
대신 기존보다 '작가의 영감, 창의성과 예술성'이 더 요구되면서, 작가 고유의 독창성과 브랜드가 더 중요하게 될 것 같고(네임드화)
이를 통해 '기존에 없던 새로운 결과물'을 만드는 일에 더 집중하실 것 같습니다.
[출처] 아크팩토리 가죽공방. 수제 지갑, 맞춤 양복처럼 공장보다 사람 손이 닿은 물건을 찾는 것과 비슷한 방향이지 않을까그런데 (ChatGPT, 교육기획)의 경우는
인공지능의 결과물 ⊂ 교육기획의 업무
즉, 인공지능의 결과물이 교육기획자 업무의 일부분을 대체 또는 서포트하고 있습니다.
저의 경우 교육 기획에 시작하면 대략 아래 작업들을 하게 됩니다.
1. 해당 기술의 탐색과 이해
2. 사용 분야 시장의 탐색과 분석
3. 강의 목적과 타겟 설정
4. 3에 맞는 커리큘럼(1차) 및 상세 내용 설계
5. 4의 검토(+현직자 자문)
6. 콘텐츠 제작자 섭외
7. 콘텐츠 제작자와 커리큘럼(1차) 검토 및 강의 목적과 타겟 확인
8. 콘텐츠 제작자의 커리큘럼(2차) 설계.
9. 커리큘럼(2차) 검토 이후 이견 없으면 향후 제작 일정 계획
10. 콘텐츠 제작 & 검수의 반복
11. 콘텐츠 제작 완료 후 런칭 준비 시작
ChatGPT가 해준 커리큘럼 답변은 과정 4번에 해당합니다.
그러나 아까 위의 fastapi 커리큘럼 질문과 마찬가지로 참고를 할 정도입니다.
완벽한 답을 주지 않기 때문에 기존의 '정보의 호수' 문제였던 ‘가짜’와 ‘불필요’한 정보를 분별하는 것은 여전히 저에게 요구되고 있습니다.
과정 1~2번도 ChatGPT에게 질문해볼 수도 있을 것 같은데, 현업 관점에서 4번 답변만큼 유용한 퀄리티를 기대하긴 힘듭니다.
답변 자체는 정답일 순 있겠으나, 그 정도의 사이즈 가지고는 다음 단계 과정으로 넘어갈 수 없습니다.
그래도 긍정적인 점은 과정 1, 2, 4번에서 드는 로드(노력)가 큰 편인데, 이 부분에 도움을 받아 기존보다 더 효과적으로 수행할 수 있지 않을까? 기대해볼 법합니다.
나머지 3, 5~11번은 ChatGPT에게 부탁할 수가 없습니다. 일단 부탁을 어떻게 해야 할지 감이 안 옵니다.
미래 일은 아무도 모르지만, 현시점 개발자 교육은 인공지능이 온전히 대체하기 어려워 보입니다.
1. 개발이란 과정에 사람 자체가 중요한 요소이고
2. 대체로 사람 간의 협업이 기본이며
3. 결과물에 명확한 정답과 완료가 없이 계속 개선되며
4. 지식뿐만 아니라 노하우, 문화를 만들고 익히는 것도 개발자 교육의 핵심이자 결과물
5. 1~4 과정을 단순 데이터화 하기 어렵기에, 문제은행식으로 정리할 수 없음.
요약하면 '개발자는 코드만 쓰는 사람이 아니고. 개발자 교육도 코딩만 가르치는 교육은 아니다.'라고 할 수 있을 것 같습니다.
사실 좀 더 알아보면 위에서 소개드렸던 유튜브 썸네일만큼 AI가 개발 현업자에게 위협적인 상태는 아닙니다.
왼쪽은 필요한 기능을 문장으로 쓰면 코드를 자동으로 작성해준다는 Copilot 서비스입니다.
그런데 그 기능은 어떻게 써야 하고, 제대로 코드를 작성됐다는 걸 분별하려면 실력 있는 개발자가 필요합니다. 단순히 코드를 작성하는 것보다 서비스 구조를 파악하고 설계하는 역할(Architect)이 개발자에게 매우 중요합니다.
우측은 개발자의 네이버 지식in이라고 볼 수 있는 Stackoverflow입니다.
스택오버플로우에선 답변 정확도가 너무 낮아서 ChatGPT 답변으로 작성하는 것을 금지하였고,
코딩테스트 문제는 프로그래머스 2단계~3단계, leetcode기준 Medium단계를 풀지 못합니다. [링크]
나의 직업을 인공지능이 대체하려면
물론 미래의 일에 ‘반드시’는 없기에 위에 소개한 교육기획의 11개 과정 전부를 대체할 순간이 올 수도 있습니다.
하지만 꽤 미래의 일이라고 생각되며, 그 정도까지 인공지능이 발전되었다면 이미 IT개발을 인공지능이 스스로 하고 있을 것 같습니다. 즉, IT개발 교육 자체를 할 필요가 없는 세상인 거죠.
설사 IT개발 교육이 남더라도 현재처럼 무언가를 만들기 위함이 아니라 자연 과학이 자연현상을 이해하고자 탐구하고 체계화하듯, 인공지능이 수행하는 일과 현상을 이해하기 위한 탐구 학습의 형태가 될지도 모르겠습니다. 인공지능이 인간을 이해하려는 지금이 역전되어 입장이 반대된 상황으로.
현재의 인공지능도 어떻게 결과를 낼지 모른 체 수치를 실행하며 결과를 관찰하고 왜 이런 결과가 나왔는지 분석 후 보완하고 있습니다. 이미 사람은 인공지능을 이해하려 노력 중입니다.영화에서나 볼법하고 항상 멀게 느껴졌던 인공지능이 가속하며 빠르게 일상에 다가오고, 이에 따라 특정 분야가 위협을 받는 상황들이 증가하고 있습니다.
알파고 VS 이세돌로 뜨거웠던 16년도부터 인공지능이 이목을 끌며 급성장을 하였는데,
이때 ‘인공지능으로 미래에 사라질 직업’을 검색하는 사이트들도 나왔습니다.
2017 MBC - 로봇이 당신의 일자리를 빼앗을까요? [링크]
2016~2018 기간에 사라질 직업에 대해 구글에 검색한 결과 [링크]
이때 사라질 직업에 대한 분석은 대체로 아래와 같았습니다.
대체되기 어렵다고 예상한 직업
창의적인 사고가 필요한 직업
열심히 공부한 전문직 또는 지위가 높아 대체로 연봉이 높은 직업
빠르게 대체될 것이 예상한 직업
노동 강도가 높고 일이 단순한 직업
조금의 경험만 있으면 누구나 쉽게 도전할 수 있는 직업
기술이 완성되었다고 직업을 바로 대체할 순 없다
하지만 이런 예상과는 다르게 흘러갔는데
1. 사람 눈에 단순하다 생각한 직업이 사실은 컴퓨터에겐 복잡·복합한 과정이었고
2. 어려워 보인 직업이 단순히 많은 정보를 처리하는 것이라 컴퓨터에겐 쉬운 문제였습니다.
3. 또 로봇이 기존 역할을 대체하더라도 사람이 만든 결과물에 더 큰 가치가 있거나
4. 현실 정책, 윤리적 관점, 사회 분위기, 지역 특성 등의 요인으로 대체가 어려운 경우가 있습니다.
3번의 예시로는 수제 구두, 맞춤 정장을 생각해보고,
4번의 예시로 정년퇴직 이후 많이 하고 계시는 '택시 운전사'를 들어봅시다.
2022년 9월 30일 기준으로 전국 택시의 수는 249,501대입니다.
이 수치는 2017년 9월 기준인 약 25만 대와 크게 바뀌지 않았습니다.
또한 일반 택시의 경우는 차량을 함께 쓰니 택시 운전사는 이보다 더 많습니다.
거기에 택시는 '전국택시운송사업조합'도 갖춰져 있습니다.
이런 상황에 자율주행이 완벽하다고 택시 사업을 바로 대체할 수 있을까요?
1. 기존 25만 대에 버금가는 수만큼 자율주행 차량을 택시로 보급할 금전적 비용과 시간이 필요하고
2. 기존 택시 운전자들의 반발이 예상되니 이에 대한 정부의 대처와 방안도 있을 것이며
3. 전국택시운송사업조합과 논의도 쉽지 않을 것이고
4. 택시 외의 개인/법인/화물 차량도 대부분 자율주행으로 대체하여야 하고
5. 자율주행과 관련된 새로운 법들을 수립하는데도 많은 시간이 걸립니다.
이렇게 바로 적용해볼 수 있는 곳은 기존 종사자를 영향을 주지 않는 범위 안이고,
부분적 적용도 해당 기술 종사자의 반발이 예상된다면 진행하기 위한 많은 요소와 비용이 듭니다.
이처럼 특정 기술이 기존 직업을 사라지게 할 수 있는가?는 기술의 완성만으로 판단할 수 없습니다.
버스는 이용 수요에 비해 운전사가 적다고 합니다. 이런 분야는 기술 지원도 비교적 수월하고 완전 대체를 위한 속도도 빠를 것 같습니다.이렇게 초창기(2016~2018)의 예측이 틀리는 상황은 우리가 인공지능, 업무 자동화 등에 대해 올바르게 이해하지 못하고 있었기 때문이라고 생각됩니다. 이와 관련하여 저도 많이 알지 못하는데, 제 설명보다 훨씬 더 좋은 영상이 있으니 소개드립니다.
[EBS] AI로 대체되기 가장 쉬운 직업은? - 유발 하라리에게 듣는다. [링크]
마무리
교육 기획과 운영을 담당하는 저의 경우 현재의 인공지능은 다음과 같습니다.
'나의 역할을 대체할 수 없으나, 일부분을 도움 받아 더 좋은 교육을 만들 수 있도록 함께하는 동료.'
이런 관계는 영원하진 않을 수 있겠으나, 한 동안 괜찮을 것 같고 긍정적인 측면이 더 보입니다.
저와 같이 교육 관련 일을 하시거나 유사한 일을 하신다면 ChatGPT에게 물어보시고 도움을 얻어보시는 재밌는 경험을 해보시길 바라고,
그렇지 않더라도 각자의 직업에 어떻게 적용할 수 있을지, 나의 일에 위협이 될지? 동료가 될지? 판단하는 데에 힌트가 되는 시간이 되셨길 바랍니다.
긴 글임에도 읽어주셔서 감사합니다. 다음에 봬요~
Special Thanks.
아이디어 작성을 허락해주신 한기용 님(Max)
자료 출처
본문 흐름을 해칠 수 있는 자료의 출처 표기의 경우는 아래 기재하였습니다.
https://www.mauromartins.com/counterflow-photo-series
https://blog.novelai.net/image-generation-announcement-807b3cf0afec
