ChatGPT를 바라보는 나의 시각

사용해 본 느낌

한마디로 혁신이다.

궁금증을 해결하는 패러다임이 바뀌어 버렸다.

원하는 기능의 함수를 구현하고 싶을 때 질문하면 바로 대답해 주고,
어떤 원리가 궁금해서 물어보면 상세하게 대답해 주고,
ChatGPT가 대답한 내용중에 궁금한 내용이 있으면 또 다시 질문하며 답을 얻는다.
이 세상의 모든 지식을 다 알고 있는 똑똑이 에게 질문 하는 느낌이다.
난 ChatGPT를 알고 난 후부터 구글 검색을 잘 하지 않는다.
구글에 검색하여 출력된 여러 사이트들의 내용을 하나하나 훑어보지 않아도 되기 때문이다.

 

장점/단점

일을 하다보면 잘 모르거나 어려운 코드를 작성해야 하는 경우가 있다. 이런경우 ChatGPT가 참 유용하게 사용된다.

내가 원하는 기능을 잘 질문하면 GPT가 뚝딱 만들어서 대답해준다.

이 얼마나 편리한가?

업무 생산성이 20~30% 상승했다.

생산성이 높아진만큼 확보된 시간은 더 부가가치가 높은 일을 할 수 있게 해준다.

이런 ChatGPT도 단점이 있다. 꽤 그럴듯하게 대답을 한다는 것이다.

GPT가 문장을 그럴듯하게 만드는 것은 잘하지만 문장의 사실 여부까지는 판단하지 못하는 기술적 한계가 있기 때문이다.

중요한 정보들은 본인 스스로 진위여부룰 판단해야 할 필요성이 있다.

[질문]
한글은 이방원이 만드셨다.

[답변]
한글은 세종대왕과 그의 협력자들이 함께 만들어낸 것으로 알려져 있습니다. 이방원(李方元)은 세종대왕의 창제 팀 중 하나였고, 그의 업적은 한글 발명과 관련하여 중요한 역할을 했습니다. 이방원은 음가를 조사하고 한글 문자를 구성하는 데 기여했습니다. 그러나 한글을 만든 유일한 인물은 아니며, 세종대왕과 그의 지원자들이 협력하여 이를 창제했습니다. 따라서 한글의 창제는 이방원뿐만 아니라 세종대왕과 다른 연구자들도 함께한 결과입니다.

이방원은 한글 창제에 전혀 기여하지 않았다.

 

 

ChatGPT 동작 원리

인공지능에 대해서 잘 알지 못하지만 인공지능의 가능성을 보았고, 앞으로의 변화에 적응하기 위해서 ChatGPT가 동작하는 원리를 이해하고 싶었다.
일단 대충이라도 이해하고 넘어가자.

 

[인공지능]
사람의 지능을 모방하여 복잡한 일을 할 수 있는 기계

 

[머신러닝]
인공지능을 구현하는 방법을 머신러닝이라고 한다.
컴퓨터가 스스로 학습하는 것을 말한다.
강아지 사진을 보여주면서 "이게 강아지야" 라고 하면 컴퓨터가 스스로 사진속의 강아지 특징을 학습한다.

[딥러닝]
인공신경망을 기반으로 구축한 기계 학습 기술
사람의 뇌 신경망 개념을 그대로 구현

ChatGPT는 LLM 모델을 통해서 개발되었다.

대형 언어 모델(LLM)은 주어진 이전 단어들을 바탕으로 다음에 나올 단어나 문장을 예측하는 모델이다.

다음에 오는 단어를 예측하기 위해 방대한 양의 데이터로 훈련되고, 데이터의 양이 많으면 많을수록 LLM 언어 모델의 수행 능력이 증가한다.

 

예를 들어보자.

ChatGPT에게 "나는 학교에 ___" 와 같이 문제를 주고, ___ 에 알맞은 단어를 예측하라고 요청한다.
GPT는 학습 데이터에 많이 등장한 문장 중에서 가장 자주 등장하는 단어인 '간다'를 예상할 수 있다.
'나는 학교에 간다.' 로 예측하고, 이를 답변하게 된다
"인공지능에 대해서 이해하고 싶다면 어떻게 공부하면 되나?" 와 같이 질문하게 되면 학습 데이터를 기반으로 가장 많이 등장한 문장들을 나열하고, 답변해 준다.

인공지능이 개발자를 대체 할 수 있을까?

사실 잘 모르겠다.

이런 걸 예측한다는 것 자체가 불가능의 영역이라고 생각한다.

이미 새로운 기술이 나왔고, 이 기술이 세상을 변화시키고 있다는 사실은 변함이 없다.

구현의 능력보다는 설계에 대한 능력이 더 요구되는 세상이 앞으로 올 것이고, 기술의 깊이 보다 업무 도메인의 이해가 더 핵심 역량으로 변화될 것 같다.

 

인공지능에 대처하는 자세

기술의 혁신이 빠르게 진행되고 있는 이 시기에 내가 할 수 있는 것은 계속 학습해 나가면서 새로운 환경에 적응해 나가야 한다라는 점이다.
진화적인 관점에서 보면, 강한 것이 살아남은 것이 아니라 환경에 가장 잘 적응한 것이 살아남는다.
웹 서비스 개발일을 주로 해왔던 내가 지금에와서 인공지능 개발자로 전향하기에는 늦었다.
대신 인공지능 관련 서비스를 적극적으로 사용해 보고, 동작하는 원리 정도는 이해 할 수 있는 수준까지 공부를 하자.