‘GPT 제네레이션’

1장 검색의 시대가 지나간다

1.1 알파고 이후, 다시 불어온 AI 충격파 : Chat GPT는 도대체 뭐가 다른 걸까?

2016년, 알파고가 세계 바둑 챔피언 이세돌을 이기며 AI의 놀라운 가능성을 보여주었다. 그 이후 AI 연구는 급속도로 발전했고, 이 중에서도 OpenAI의 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈는 특히 주목받았다. GPT는 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성과를 보여줬다. 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 사람처럼 자연스럽게 대화하거나 글을 쓸 수 있다. 이전의 AI와 달리 GPT는 문맥을 이해하고 창의적인 답변을 생성할 수 있다.

1.2 구글에서 코드 레드가 발동된 이유 : 검색과 큐레이션의 시대가 저문다

구글의 검색 기능은 수많은 정보 속에서 원하는 내용을 찾는 데 있어 혁명적이었다. 그러나 정보의 양이 폭증하고, 사용자들의 요구가 더욱 복잡해짐에 따라 검색만으로는 부족해지고 있다. 그 대안으로 큐레이션, 즉 전문가나 알고리즘이 선별한 정보를 제공하는 방식이 주목받았다. 그러나 GPT와 같은 AI의 발전으로 인해, 사용자가 직접 대화 형식으로 필요한 정보를 얻을 수 있는 새로운 접근 방식이 가능해졌다. 이로 인해 기존의 검색과 큐레이션 시스템에 대한 의존성이 줄어들고, 개인화된 정보 제공 시스템이 강화되고 있다.

1.3 바보야, 문제는 Chat GPT가 아니야 : 플랫폼이 바뀐다

GPT와 같은 대화형 AI가 각광받는 가운데, 기존 플랫폼과의 차이에 대해 논하는 것이 중요하다. 기존 검색 엔진이나 큐레이션 서비스는 사용자가 특정 정보를 찾기 위해 키워드를 입력하는 방식이었다. 그러나 GPT는 사용자와 대화하면서 더욱 정교한 정보를 제공할 수 있다. 이러한 차이로 인해 기존의 플랫폼은 AI 기반의 대화형 플랫폼으로 급변하고 있으며, 이는 정보를 얻고 활용하는 방식에 혁명을 불러올 것으로 기대된다.

1.4 사람의 인사이트가 필요 없어진 이유 : 튜링테스트를 통과했다는 게 진짜야?

GPT와 같은 AI가 높은 수준의 자연어 처리 능력을 가지고 있지만, 사람과 같은 직관이나 감성, 창의력을 갖추고 있다고 할 수는 없다. 튜링 테스트는 기계가 사람처럼 대화를 할 수 있는지 판단하는 기준이지만, 이것이 인간적인 지식이나 사고력을 의미하는 것은 아니다. 사람은 고유한 경험과 감정, 상상력을 바탕으로 복잡한 문제를 해결하고 새로운 아이디어를 창출한다. 반면 GPT와 같은 AI는 대규모 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 정보를 생성하는데, 그 근간은 학습된 데이터에 국한된다.

2장 새로운 AI로 할 수 있는 일들

2.1 교육계의 파괴적 혁신일까, 교육계의 파괴일까? : 과제, 논문, 제안서에 활용하기

GPT와 같은 인공지능 기술이 교육 분야에 혁명을 가져올 것으로 보인다. 학생들은 논문과 과제를 작성할 때, GPT를 활용하여 정보를 수집하고, 문서를 효율적으로 구성할 수 있다. 또한, 교사들은 제안서를 만들거나 교육 자료를 준비하는 데 있어서도 GPT를 활용할 수 있다. 하지만, 이러한 기술의 도입은 동시에 새로운 문제점들을 야기할 수 있다. 학생들이 너무 AI에 의존하게 되면, 그들의 독립적 사고 능력이나 창의성이 저하될 수 있다.

2.2 GPT에게 자소서를 쓰게 하면 대필일까, 아닐까?

자소서는 개인의 경험과 성격, 역량을 직접 표현하는 중요한 문서다. GPT와 같은 AI를 사용하여 자소서를 작성하는 것이 가능하긴 하지만, 이는 본인의 진정한 목소리와 개성을 잃을 수 있다. GPT는 데이터와 알고리즘에 기반하여 텍스트를 생성하지만, 그것이 반드시 지원자의 진심과 가치를 반영하지는 않는다.

2.3 직장인들의 업무 경험이 달라진다 : 회사 문서, 기획서, 공문서에 활용하기

직장인들은 GPT와 같은 AI 기술을 활용하여, 업무 효율을 크게 향상시킬 수 있다. 회사 문서 작성, 기획서 준비, 공문서 작성 등 다양한 문서 작업에 AI를 활용하면 시간을 절약하고 높은 품질의 결과물을 얻을 수 있다. 또한, 이를 통해 직원들은 더 창의적이고 중요한 업무에 집중할 기회가 늘어난다. 그러나, 이러한 기술 도입은 일자리 감소와 같은 사회적 문제를 야기할 수도 있다. 회사들이 AI를 활용하여 기존의 인력을 대체하는 경우, 일부 직원들은 그들의 역할이 축소되거나 없어질 수 있다.

2.4 스토리가 필요해? : 시나리오, 웹소설, 웹툰, 게임 기획 그리고 책 쓰기

창작 분야에서 GPT는 상상력을 무한대로 확장시킬 수 있는 도구가 될 수 있다. 시나리오 작성, 웹소설, 웹툰, 게임 기획, 책 쓰기 등 다양한 영역에서 GPT는 작가들이 생각하지 못한 새로운 아이디어와 플롯을 제공할 수 있다. 그러나, 이러한 자동화된 콘텐츠 생성에는 주의가 필요하다. 작품의 질과 독창성이 희생될 수 있으며, 인간의 감성과 연결되지 않는 내용이 생성될 수 있다. 작가들은 GPT를 도구로 활용하되, 그들만의 독특한 목소리와 감성을 작품에 녹여내는 것이 중요하다.

2.5 이렇게까지 간편해진다고? : 홍보, 마케팅 자동화

마케팅 분야에서도 GPT와 같은 AI의 활용은 무궁무진하다. 맞춤형 광고 콘텐츠 생성, 대량의 마케팅 자료 작성, 고객 데이터 분석 등에서 AI를 활용하면 효율성이 크게 향상된다. 이를 통해 기업들은 시간과 비용을 절약하며, 더 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있다. 그러나, 고객들은 AI가 생성한 광고와 콘텐츠에 대해 냉담한 반응을 보일 수도 있다. 진정성과 사람의 감성이 부족하다고 느껴질 수 있기 때문이다.

2.6 개발자의 시대는 계속될 것인가? : 코딩까지 하는 GPT

GPT와 같은 AI 기술은 개발 분야에도 혁명을 가져오고 있다. 코드를 자동으로 생성해주는 기능을 통해, 개발자들은 더 빠르게 프로토타입을 제작하고 애플리케이션을 구축할 수 있다. 또한, GPT는 복잡한 알고리즘 문제를 해결하는데 도움을 줄 수 있으며, 코드 최적화와 디버깅을 보조하는 역할도 수행한다. 그러나 이와 동시에, AI가 기본적인 코딩 작업을 대체하게 되면서 개발자들에게는 더 고차원적인 사고와 전문성이 요구될 수 있다.

3장 GPT가 바꾸는 라이프 스타일

3.1 폭발적인 화학 결합 : 커머스와 메타버스

GPT와 같은 AI 기술이 커머스와 메타버스를 연결하는 데 큰 역할을 하고 있다. 메타버스는 가상 공간에서의 상호작용을 가능케 하는데, 이를 통해 사용자들은 새로운 쇼핑 경험을 누릴 수 있다. GPT는 사용자들과 대화하면서 그들의 취향과 요구를 파악하고, 이를 기반으로 맞춤형 제품이나 서비스를 추천할 수 있다. 이 과정은 커머스 산업에 새로운 기회를 제공하며, 사용자들은 메타버스를 통해 더 풍성하고 개인화된 쇼핑 경험을 누리게 된다.

3.2 교육의 개념이 바뀌는 세상 : 학생 맞춤 교육과 학교의 역할

GPT와 같은 인공지능은 교육 분야에서도 큰 변화를 가져오고 있다. GPT는 학생들에게 맞춤형 학습 자료를 제공하는데 활용될 수 있다. 또한, 학생들의 학습 진도와 이해도를 모니터링하여 적절한 피드백과 가이드라인을 제공한다. 이는 학교에서의 역할도 변화시킨다. 학교는 단순히 지식을 전달하는 곳이 아니라, 창의력과 비판적 사고 능력을 기르는 곳으로 변모하고 있다.

3.3 작가의 죽음일까 혹은 작가의 탄생일까? : GPT 시대의 작가와 출판 시스템

GPT는 글쓰기 능력을 통해 문학 작품을 만드는 데 활용될 수 있다. 그러나 이로 인해 작가들은 자신들의 창작성을 대체당할까 두려워한다. 반면, GPT는 작가들에게 새로운 창의적 재료를 제공하며, 그들이 새로운 방식으로 이야기를 구성하고 쓸 수 있도록 돕는다. 또한, 출판 시스템 또한 변화하고 있다. 전통적인 출판 방식 외에도, GPT를 활용하여 빠르게 콘텐츠를 생성하고 출판하는 새로운 접근 방식이 등장하고 있다.

3.4 언론과 대중 선동 그리고 미디어의 미래

GPT와 같은 AI가 뉴스 기사나 기타 미디어 콘텐츠를 생성하는 데 사용되면서, 언론과 미디어 산업에도 변화의 바람이 불고 있다. 이로 인해 기존의 언론이 가지고 있던 역할과 책임이 재평가되고 있다. 또한, AI가 생성한 콘텐츠의 질과 신뢰성에 대한 논의가 중요해지고 있다. 이와 같은 변화는 대중들이 정보를 소비하는 방식에도 영향을 미치며, 대중들이 미디어로부터 어떻게 영향을 받고, 어떻게 그것을 비판적으로 평가하는지에 대한 새로운 접근 방법이 필요하다.

3.5 비즈니스의 듣도 보도 못한 기회들 : 틈새공략 타이밍이 성공열쇠

GPT와 같은 AI 기술은 비즈니스 분야에 새로운 기회를 제공한다. 특히, 이 기술은 데이터 분석, 고객 서비스, 마케팅 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 비즈니스들은 GPT를 활용하여 시장 트렌드를 빠르게 파악하고, 새로운 시장 공간을 창출할 수 있다. 또한, GPT는 고객의 요구에 빠르게 대응하여 맞춤형 서비스를 제공하는 데도 활용될 수 있다. 이런 측면에서 GPT와 같은 AI 기술은 비즈니스들에게 시장의 틈새를 공략하는 새로운 방법을 제공하며, 이를 통해 기업들은 더 큰 성공을 거둘 수 있다.

4장 GPT가 만들어 내는 그림자의 농도

4.1 ‘일자리 대체’는 계속 나온 이야기인데, 이번에는 왜 실감이 다를까?

일자리 대체 논의는 자동화와 기술 발전과 함께 오랜 기간동안 진행되어왔다. 하지만 GPT와 같은 AI 기술이 매우 정교해지면서, 이전에는 상상도 하지 못했던 영역의 일자리를 대체할 수 있게 되었다. 이는 무엇보다도 AI가 창의적이고 복잡한 문제 해결 능력을 갖추게 되면서 나타났다. 더불어, 이러한 기술은 저비용으로 대규모로 배포될 수 있어 기업들이 인건비를 절약하는데 큰 도움이 된다.

4.2 할루시네이션 : 그럴듯함의 오류

GPT와 같은 언어 모델은 때때로 "할루시네이션"이라고 불리는 현상을 보인다. 즉, 정확하지 않거나 사실에 기반하지 않은 정보를 그럴듯하게 생성한다. 이는 모델이 훈련 데이터에서 본 적 없는 질문이나 상황에 대해 추론을 시도할 때 흔히 발생한다. 더욱이, 이런 오류는 편견을 강화하는 방향으로 나타날 수도 있다.

4.3 양극화 : 초거대 기업의 독점과 AI 디바이드

AI 기술의 발전은 기업 간 및 사회적 양극화를 가속화할 수 있다. 초거대 기업들은 대규모 데이터와 자금력을 활용하여 AI를 빠르게 도입하고 시장을 독점할 수 있다. 반면, 중소기업이나 개인들은 AI 기술에 접근하기 어렵고, 이로 인해 시장에서 소외될 수 있다. 이와 더불어, AI 기술에 대한 접근성과 활용 능력의 불균형은 사회 내에서의 격차를 더욱 심화시킬 수 있다.

4.4 Chat GPT에게 빅 브라더가 될 수 있는지를 물었다

GPT와 같은 AI 기술이 개인 데이터를 처리하는 능력은 개인정보 보호와 프라이버시 문제를 더욱 복잡하게 만든다. 이 기술들은 막대한 양의 데이터를 수집하고 분석하여 개인의 행동과 선호를 예측할 수 있다. 이로 인해 개인이 느끼는 프라이버시 침해감은 증가하며, 기업이나 정부가 이를 감시 목적으로 사용할 수 있다는 우려도 있다. 이에 대한 적절한 데이터 보호법과 투명성 확보가 필수적이다.

4.5 두 가지 차원의 저작권 문제 : GPT로 만든 창작물의 권리

GPT로 생성된 콘텐츠의 저작권은 AI와 인간의 창작물 사이에서 복잡한 문제로 대두된다. AI가 창작한 콘텐츠는 누구의 소유인가? 이를 활용하는 것이 저작권 침해인가?

4.6 거시적인 문제들 : 환경, 민주주의, 사회, 어쩌면 다음 단계인가?

AI의 발전은 우리 사회에 거시적인 영향을 미친다. 대규모 AI 모델의 훈련은 막대한 에너지를 소모하여 환경에 부담을 주고, AI가 민주적 의사결정에 개입하거나 사회 구조와 상호작용을 변경함으로써 민주주의에 영향을 미칠 수 있다.

4.7 AI 인디시전 : AI 네이티브를 구분 짓는 뚜렷한 심리현상

새로운 세대의 사람들은 AI와 상호작용하는 것이 일상의 일부로 자라나고 있다. 예를 들어, 그들은 AI의 결정이나 추천에 더 많이 의존하고, AI와 협력하여 문제를 해결하는 능력을 키운다. 그러나, 이것이 심리적 독립성과 비판적 사고 능력에 어떤 영향을 미칠지에 대해서는 더 많은 연구와 이해가 필요하다.

5장 PROMPT : AI 시대의 인간은 어떻게 생존할 것이며, 우리 아이들은 무엇을 배워야 할까?

5.1 PROMPT가 의미하는, 바뀐 경쟁의 판에서 인간에게 요구되는 능력들

AI 시대에 들어서면서 인간의 역할과 가치가 재정립되고 있다. 기존의 단순 업무와 반복적인 일들은 AI에게 맡겨지고, 인간은 창의력, 문제해결능력, 감성적인 역량 등을 중심으로 활동하는 시대가 도래하고 있다. PROMPT라는 프레임워크는 이러한 변화 속에서 인간이 지닌 독특한 능력들을 강조하고, 이를 통해 경쟁력을 유지하는 방법을 제시한다. PROMPT는 Planning, Reconstruction, Organize, Make a question, Persuasion, Together & Touching의 약자로, 이를 바탕으로 인간이 AI 시대에서 갖추어야 할 능력들을 살펴볼 것이다.

5.2 방향과 프로세스를 설정하는 기획력 : Planning & Prospect

AI 시대에서 인간의 중요한 역량은 미래를 예측하고 계획하는 능력이다. 고도화된 정보 처리 능력을 가진 AI를 활용해야 하지만, 방향성을 설정하고 전략적인 판단을 내리는 것은 인간의 역할이다. 이를 위해 인간은 복잡한 문제를 분석하고, 전체적인 프로세스를 기획하는 능력을 기르는 것이 중요하다. 또한, 미래 시나리오를 상상하며 유연한 사고로 변화에 대응할 수 있는 전략을 세우는 능력이 요구된다.

5.3 재구성과 편집을 해서 의미를 만드는 구성력 : Reconstruction

데이터와 정보는 무한하고, AI는 이를 빠르게 처리한다. 하지만 의미 있는 지식과 가치를 창출하기 위해서는 정보를 재구성하고 편집하는 능력이 필요하다. 인간은 데이터를 적절히 조합하여 새로운 아이디어나 가치를 만들어내는 능력을 갖춰야 한다. 이는 비판적 사고를 통해 기존의 정보를 분해하고, 이를 재조합하여 새로운 관점과 해석을 도출하는 과정이 포함된다.

5.4 의미와 정보를 잇고 통합하는 연결력 : Organize

수많은 정보 속에서 중요한 것들을 연결하고 통합하는 능력이 필요하다. 이를 통해 새로운 시너지와 가치를 창출할 수 있다. 인간은 정보를 잘 정리하고 구조화하여, 복잡한 문제를 해결하는 데 필요한 핵심 요소들을 파악하는 능력을 발전시켜야 한다. 또한, 다양한 분야의 지식을 융합하여 통찰력을 키우는 것이 중요하다.

5.5 원하는 답을 얻어내는 질문력 : Make a Question

AI 시대에는 정보를 찾는 것보다, 올바른 질문을 던지는 것이 더 중요하다. 정보가 넘치는 시대에, 적절한 질문으로 원하는 정보와 해답을 찾아내는 능력은 필수적이다. 이를 위해 필요한 것은 깊이 있는 사고와 호기심, 그리고 문제에 대한 복합적인 이해이다. 질문력을 기르는 것은 AI의 빅데이터 분석 능력과 상호보완적으로 작용하여 더욱 풍부한 해답을 찾는 데 기여한다.

5.6 사람을 이끄는 힘, 설득력과 리더십 : Persuasion

AI가 수많은 업무를 처리할 수 있어도, 사람들을 이끄는 리더십은 인간만이 가질 수 있다. 타인을 설득하고, 팀을 이끌며 공동의 목표를 달성하는 능력은 AI 시대에 더욱 중요해질 것이다. 이를위해, 객관적 사실과 논리를 바탕으로 타인의 마음을 움직이게 하는 설득력을 기르는 것이 중요하다. 또한, 리더로서의 역할을 수행하기 위해 비전을 제시하고, 동료들과 협력하여 목표를 달성하는 데 필요한 의사소통 능력과 팀워크를 발전시켜야 한다.

5.7 사람의 마음을 이해하는 공감력과 휴먼터치 : Together & Touching

인공지능이 많은 분야에서 활약하고 있지만, 사람의 감정과 정서를 이해하고 공감하는 능력은 인간만이 가진 독특한 특징이다. 사람들 사이의 관계를 더욱 풍요롭게 만들고, 협력을 강화하는 데에는 상대방의 감정과 입장을 이해하고 공감하는 것이 중요하다. 이는 개인간의 관계 뿐만 아니라, 고객과의 관계, 사회적인 측면에서도 중요한 역할을 한다. 휴먼터치는 기술적인 측면에서는 해결되지 않는, 사람들 사이의 감정적인 유대와 연결을 의미한다.

결론: 인간과 AI의 상호보완적인 협력으로 미래를 준비하자

AI의 발전은 인류에게 전례 없는 기회와 도전을 안겨주고 있다. 인간은 AI와 상호보완적으로 협력하며, 서로의 장점을 살려 더 나은 미래를 구축해야 한다. 인간은 창의력, 공감력, 문제해결 능력 등 인간만의 독특한 능력을 더욱 갈고 닦아야 하며, AI는 이러한 인간의 능력을 보완하고 확장하는 데 기여할 것이다. 우리가 준비해야 할 것은 기술에 의존하는 것이 아니라, 인간과 기술이 조화롭게 발전하는 방향으로 나아가는 것이다. 인간의 능력과 AI의 기술이 상호보완적으로 결합하여 새로운 가치를 창출하는 미래를 향해 나아갈 필요가 있다.