# 발표자료: 북부지원 ChatGPT 교육
안녕하세요. 먹는물검사팀 조의호입니다. 오늘은 ChatGPT를 주제로 여러분에게 발표를 하게 되었습니다. 발표자료를 작성하다보니 새로운 정보가 계속해서 쏟아지는 상황이라 자료가 조금 많아졌네요.

지금 발표하는 이 순간에도 새로운 정보와 기술이 출시되고 있는 상황인 만큼 정보의 홍수 속에서 연구원분들에게 최대한 빨리 양질의 정보를 전달하는게 좋겠다는 생각으로 많이 미흡하지만 발표를 준비했습니다

PPT 자료도 조금 지저분하고, 정리가 안된 느낌이 있지만 그 점 너그러이 이해해 주셨으면 좋겠습니다.

ChatGPT는 2022년 11월에 GPT-3.5 버전이 정식 출시된 이후, 사용자들의 입에서 입으로 충격적인 성능 후기가 전해지며 많은 사람들의 관심을 받게 되었습니다.

경기도청에서도 ChatGPT를 도정에 활용하기 위한 다양한 방법을 모색 중이죠. 변화에 두려워하는 공직사회에서 ChatGPT를 적극적으로 도입하려 하니, 점점 더 인기가 실감되고 있습니다.

오늘 발표는 ChatGPT에 대한 간략한 개요를 제공하여, 여러분이 ChatGPT를 진짜로 사용해볼까? 라는 생각을 가지실 수 있도록 하는게 목적입니다.

### 다룰 주제

Microsoft Bing 서비스에서 요청하여 만들어진 귀여운 쥐 그림이 있습니다. Ai글자를 들고 있는 귀여운 쥐를 만화 형태로 그려달라고 그려진 그림이죠. 쥐 피티 이기 때문에 그냥 쥐로 한 번 그려봤는데, 이렇게 귀여운 쥐가 발표 끝에는 무서운 쥐로 보이셨으면 좋겠습니다.

오늘 다룰 주제는 알파고 이후 다시 불어온 AI 충격파, ChatGPT는 무엇인가? 그럴듯함의 오류, 할루시네이션, 마지막으로 AI 시대에서 어떻게 생존할 것인지에 대해서 다룰 예정입니다.

각각의 주제를 가지고도 2~3시간 이상 다뤄야 하나, 시간이 짧은 만큼 간략하게 요약했고, 관심이 있으신 분들은 차후에 따로 공부하시면 ChatGPT를 이해하는데 더욱 많은 도움이 되실겁니다.

# 알파고 이후 다시 불어온 AI 충격파

지금은 기술 가속의 시대입니다. 기술이 새로운 시대를 만들어 내는 가운데 자고 일어나면 또 다른 기술이 나타나며, 점점 더 빠르게 기술이 발전하고 있습니다.

점점 더 빠르게 진보하는 기술 가속의 시대에 상당한 충격주는 새로운 기술이 등장했습니다. 바로 OpenAI의 ChatGPT죠. 진짜 인공지능이 나타났습니다.

ChatGPT로 인해 AI에 대한 충격이 시간이 갈수록 거대해지고 있고 이 기술로 인해 우리가 알던 많은것들이 바뀔 변화의 초입에 서있습니다. 4차 산업혁명이라는 단어를 너도 나도 사용했었는데, 진정한 4차 산업혁명의 시작은 ChatGPT부터 시작했다고 해도 과언이 아닐 것입니다.

## 자동차, 인터넷

그리고 ChatGPT는 많은 사람들의 입에서 입으로 전해지는 기존의 무언가를 바꿀 기술이라고 합니다. 바로 기존의 패러다임을 바꿀 기술이라고 표현하고 있죠.

혁명적인 스마트폰이 나왔고, 진보를 거듭하며 완벽하지는 않지만 자율주행 자동차가 등장하였으며, 간단한 인공지능 스피커를 이용하여 집안의 전자기기들을 관리할 수 있게 되었습니다.

하지만 생각해 보면, 이 기술 들의 근본, 기초는 크게 변하지 않았습니다. 예를 들어, 자동차, 인터넷, 전화기, 스마트폰 등은 서로 얽혀서 융합되었지만, 각각의 고유한 기본 틀에서 크게 벗어나지 않았습니다.

자동차는 여전히 바퀴 4개와 엔진으로 굴러가고, 인터넷, 컴퓨터는 망으로 연결되어 사용자가 키보드를 이용해 검색하고 찾고 있으며, 전화기에 인터넷과 컴퓨터가 하나로 융합되어 스마트폰이 개발되었지만, 각각 기술의 근본은 변화하지 않았습니다.

하지만, 패러다임을 뒤바꿀 기술이 등장했습니다. 자연어 처리 기반의 인공지능 ChatGPT입니다. 여기서 말하는 자연어는 우리 인간이 사용하는 언어를 말하는 것입니다.

## 자비스

영화 아이언맨과 어벤져스를 보면 자비스와 같은 인공지능을 가지고 싶다는 생각을 한 적이 있을 겁니다. 기존의 대화형 인터페이스를 가진 인공지능 서비스인 삼성전자의 빅스비, 애플의 시리, 아마존의 알렉사 등은 사람의 말을 제대로 이해하지 못하거나 간단한 명령만 수행하는 등의 한계로 불편했습니다.

하지만 ChatGPT의 등장으로 이제는 말이 틀려도 이해하고, 창조적인 서비스를 사용자에게 제공하며 진정한 자비스를 개인적으로도 활용할 수 있게 되었죠. 기존의 싱글턴이던 다른 챗봇들과는 달리 대화의 문맥을 이해하고 답변을 해주는 멀티턴 챗봇이 나온겁니다.

## 인공지능의 시초

이러한 ChatGPT이전 가장 유명한 인공지능은 무엇일까요? 인공지능 AI를 논할때 가장 먼저 떠오르는 것은 무엇일까요? 아마 알파고일 것입니다. 알파고는 이세돌 9단과의 바둑 대국에서 승리하면서, AI=알파고, 인공지능=알파고, 똑똑한 사람=알파고를 지칭하는 단어로 쓰이면서 전세계에 널리 알려졌죠.

그러나 이제는 알파고 시대가 지나고 ChatGPT 시대가 도래했습니다. ChatGPT를 이해하려면 우선 알파고를 이해하는게 좋습니다. 과거 인간 대 인공지능의 대결 시점으로 가보겠습니다.

## 인간 대 인공지능의 대결

인간과 인공지능의 대결은 1967년부터 2016년까지 이어졌습니다. 알파고 이전 가장 유명했던 경기는 IBM사의 딥블루와 세계 체스 챔피언 카스파로프와의 대결이었습니다. 1996년 경기에서는 카스파로프가 3승 2무 1패로 승리했지만, 바로 1년 뒤 펼쳐진 1997년 재대결에서 딥블루가 승리하였고, 이제 전 세계 알고리즘과 인공지능 연구원들의 관심사는 오로지 인간만의 영역이라 할 수 있던 바둑으로 옮겨졌습니다.

## 바둑 경우의 수

다들 바둑 경우의 수를 들어보셨나요? 우주의 원자 수보다도 많다고 하는데 저는 도저히 가늠조차 못 하겠습니다.

우주에 존재하는 원자의 수가 10^82승이라고 합니다. 하지만 바둑의 경우의 수는 우주에 존재하는 전체 원자의 수는 비교도 할 수 없을 만큼 많은 경우의 수를 가지고 있습니다.

2.08곱하기 10^170승 이라 하는데, 그래서 바둑을 반상 위의 우주라 표현하고, 삼라만상의 변화가 바둑판에서 살아 숨쉰다고 얘기했는지 모릅니다. 그리고 그만큼 인공지능 개발자들에게는 뛰어넘고 싶은 산, 풀고 싶은 숙제가 아니었을까요.

## 이세돌9단과 알파고 대국

여담이지만 이세돌 9단과 알파고의 대국에서 이세돌 9단이 선정된 이유가 있습니다. 당시 세계 랭킹 1위는 중국의 커제였고, 한국의 랭킹 1위는 박정환 선수였습니다.

최고 전성기를 조금 지난 30대 이세돌이 이 대국을 하게 되었는데, 구글은 지난 10년간 세계 제패를 했던 사람과 대결하는 것이 더 의미가 있다고 생각하였고, 바둑계의 정상이라는 상징성에서 이세돌 9단과 대국이 결정되었습니다.

## 세계의 관심

알파고가 이기든 지든, 이 대국은 구글에게 매우 중요한 이벤트였습니다. 이 대국 때문에 구글의 에릭 슈미트 회장이 한국을 방문했으며, 구글 창업자 세르게이 브린도 참석했습니다.

이 대국은 인류를 지키기 위한 한판으로 소개될 만큼 전 세계적으로 매우 큰 관심을 받았습니다.

## 누가 이길 것인가?

과연 누가 이길 것인가? 알파고, 너는 너무 많은 기보를 익혔어. 그게 약점이야! 이세돌을 완승할 것이다. “인간 패배 전망”과 같은 기사들이 무수히 많이 쏟아져 나왔습니다.

하지만 대부분의 사람들은 이세돌의 승리를 예측했습니다. 왜 그럴까요? 앞서 설명한 것처럼 바둑의 경우 수는 우주의 원자 수보다도 많기 때문에 단순 계산만으로는 따라올 수 없다고 생각했기 때문입니다.

## 패배1

역사 속 오늘, 5월 11일, 딥 블루가 인간 체스 챔피언을 이겼습니다. 그리고 사람들은 이세돌이 이길 줄 알았지만, 인간과 AI 역사는 반복되는 것일까요? 알파고의 완벽한 승리였습니다.

## 패배2

이세돌 9단의 단 1승을 끝으로, 4승 1패 알파고의 완벽한 승리였습니다. 저도 이 당시 당연히 이세돌 9단이 이길 것으로 생각했는데, 첫 패배 이후 연속 패배로 인해 적지 않은 충격을 받았었죠.

## AI가 당신의 일자리를 노린다.

알파고와의 대국 이후, 당장이라도 AI가 우리의 일자리를 집어 삼킬 것 같았습니다. 텔레마케터, 법률서비스, 회계사, 단순 사무직은 AI로 인해서 바람 앞의 등불처럼 사라질 것이라는 뉴스와 기사 등으로 매스컴에서는 연일 보도하였죠.

## 그러나

그러나 시간이 지날수록 우리가 우려했던 것만큼 알파고로 시작한 AI의 충격파는 생각보다 파괴적이지 않았습니다. 오히려 정말 귀찮은 단순 업무에는 조금 활용할 수 있었지만, 그렇다고 해서 일자리가 사라지거나, 인공지능 때문에 공포감을 느낄만한 여력은 전혀 없었죠. 지금 이 표를 보니 어떠세요? 2016년 알파고로 인해 사라질 것이라 했는데, 여전히 건제하죠.

인공지능 서비스도 그렇습니다. 시리야~ 하면, 시리아가 나옵니다. 시리를 부른 건데 인식이 안 되다가 갑자기 시리아를 찾아줍니다. “네 제가 찾은 정보입니다.” 하며, 시리아라는 국가 정보를 검색하여 단순하게 출력하는 수준 그 이상 이하도 아니었죠. 기존의 AI서비스 모두 비슷한 수준입니다.

## 미쳤습니까 ?휴먼

인공지능의 위협이 당장에라도 우리를 덮칠 것 같았지만, 여전히 인간이 가진 고유의 영역인 창의적인 활동, 생각, 글의 작성 기타 등등 많은 부분을 인공지능은 대체할 수 없었습니다.

인공지능이 떠들던 말던 우리는 그냥 그러거나 말거나의 태도로 있을 수 있었죠. 미쳤습니까 휴먼이라는 우스게 소리에도 어쩌라는 식의 태도로 지내올 수 있었던겁니다.

방금 전 페이지 설명처럼 시리야 하니까 시리아라는 나라를 보여주는 AI한테 뭘 믿고 맡길 수 있어? 라는 생각을 가질 수밖에 없던거죠.

## 이 전쟁을 끝내러 온 ChatGPT

그러는 와중 인간과 AI의 대결을 끝내러 한 선수가 등장했습니다. OpenAI의 ChatGPT입니다. GPT를 그대로 풀면 ‘Generative Pre-trained Transformer(사전 훈련된 생성 변환기)’가 됩니다. ‘Generative(생성)’는 답변을 생성한다는 의미에서 붙은 겁니다. ‘Pre-trained(사전 훈련된)’는 조금 기술적인 표현인데, GPT의 핵심 언어 모델이 미리 학습을 끝낸 뒤에 필요한 작업에 맞춰서 약간의 수정을 가한 답변을 만든다는 의미에서 붙은 표현입니다. GPT 이전의 언어 모델은 작업별로 별도의 모델을 처음부터 학습했다고 합니다. GPT는 사전에 학습을 하면서 성능을 높인 거죠.

GPT에서 중요한 건 G도 아니고 P도 아니고 바로 T입니다. T는 트랜스포머(transformer)입니다. 대부분의 사람들은 평소에는 자동차로 지내다 악당이 나타나면 로봇으로 변신하는 그 트랜스포머를 떠올릴 겁니다. 하지만 이 T는 GPT가 세상에 등장할 수 있었던 핵심적인 신경망 모델을 의미합니다.

## 사피엔스 10주년 서문

유발 노아 하라리의 사피엔스 10주년 서문입니다. 한 번 천천히 읽어보시죠.

위 글은 나, 유발 노아 하라리가 쓴 것이 아니다. ChatGPT-3으로 작성했다고 이야기하고 있습니다. 지적인 잡탕처럼 보인다며 당장은 내 자리를 뺏지 못할 것이기에 일단 안심한다고 하지만, 여러분 이건 GPT-3 모델입니다. 뒤이어 소개될 3.5, 4는 기존 모델과는 비교할 수 없을 정도로 뛰어나죠.

사피엔스 10주년 서문을 작성할 당시보다 훨씬 더 진화했습니다. ChatGPT를 처음 사용해보는 분들은 다양한 감정을 느끼고 있습니다. 새로운것에 대한 부정적인 감정, 냉소적인 반응, 자신의 위치를 위협받는 공포감 그리고 신대륙을 발견한 경이로움, ChatGPT로 인해서 사람들이 느끼는 감정은 상당히 다채롭습니다.

## 경고했다.

우리가 알던 방식의 인류역사가 끝났다. 역사상 처음으로 힘의 중심이 인류의 손아귀에서 벗어날지 모른다 라고 얘기헀지만, 이건 GPT-3 때문에 느낀 감정이고, 3.5, 4를 봤다면 저 단어는 바뀌어 있을지 모릅니다. 벗어날지 모른다가 아니라 벗어났다로 말이죠.

## GPT-3.5서비스 시작

2022년 11월 ChatGPT 3.5가 출시되었습니다. 입력창에 질문을입력하면, 답을 주는 대화형 서비스였죠.

## 구글의 몰락

그로부터 한 달 뒤, 영국의 일간지 인디펜던트에서 아주 충격적인 기사를 작성했습니다. Google is Done. 구글 끝났다라고 말했습니다.

세계적인 IT기업인 구글이 끝났다니 이게 말이 되는 소리일까요? 구글의 자회사 딥마인드의 알파고를 통해 7년전 인간만의 영역이라는 바둑을 정복하고, 인공지능의 세계적인 선두주자였던 구글이 ChatGPT의 출시 한 달만에 구글 끝났다. 라는 소리까지 듣게 된거죠. 믿겨지십니까?

## 검색 패러다임의 변화

좌측은 ChatGPT를 통해 비 오는 날 어울리는 한국의 발라드 20곡을 추천해달라고 GPT에게 요청한 결과이고, 사진이 짤렸지만, 추천한 이유에 대해서도 설명을 하고 있습니다.

우측은 구글의 검색결과입니다. 구글링 다들 아시죠? 원하는 정보를 잘 찾는 사람이 필수로 갖춰야 하는게 바로 구글링입니다. 그리고 좋은 자료는 네이버 다음같은 서비스가 아니라 바로 구글에서 찾을 수 있었죠.

내가 원하는 자료는 바로 나오면 좋지만, 보통은 비슷하거나, 아주 얄팍하게 키워드가 걸쳐 있는것이 많다 보니 사용자는 이 자료 저 자료를 찾으며, 서핑하듯 많은 자료에 접근하고, 찾고, 또 찾아서 100%는 아니지만 원하는 결과에 근접할 수 있었습니다.

하지만, ChatGPT를 통해 더 이상 이렇게 접근하는 방식이 필요 없어질 상황에 직면한 것이죠. 검색의 패러다임이 바뀌면 가장 큰 피해는 구글입니다.

구글의 주요 수입원은 광고입니다. 유저는 검색을 통해서 키워드를 구글에 전송하고, 구글은 그런 키워드를 거르고 걸러, 유저가 원하는 취향에 맞는 광고를 사이트 이곳 저곳에 보여줌으로써, 광고 수익을 벌어드리는거죠.

근데 이제는 내가 원하는 자료에 직접 접근할 수 있게 되었는데, 기존의 키워드 검색, 광고 출력이라는 사이클이 살아남을 수 있을까요?

## 코드레드 발동

순다프 피차이 구글 CEO는 ChatGPT 때문에 코드 레드를 발동했다고 합니다. 세계적인 IT기업의 생존이 걸린 문제라는걸 구글 임원들은 알았던거죠.

기사 제목을 보시면 아이폰 만큼 세상 흔든다. ChatGPT 등장에 구글 코드레드 발령, 우리에게는 이게 그렇게 큰 문제야? 오히려 좋은 일이죠. 저희는 더 좋은 서비스를 사용하면 그만이니까요.

하지만, 혁신, 트렌드를 주도하는, 인류 최고의 브레인들이 모인다는 구글에게는 죽느냐 사느냐의 문제였습니다.

서비스 시행 단 한 달, 모든 기업을 충격에 빠뜨린 ChatGPT는 이제 시작했을 뿐입니다.

## 대항마 출격

구글 역시 ChatGPT에게 대응하겠다고 바드를 출격시켰지만, 결과는 어떨까요?

옴니아2 기억하실지 모르겠습니다. 옴니아가 당시 아이폰3GS 대항마라며 언론 홍보를 했지만 결과는 다들 아실겁니다. 희대의 망작 옴레기라며 철저하게 망했죠.

## 챗봇 공개 대참사

대항마라며 야심차게 출격한 바드는 개망신을 주며 구글 주가는 7.7%가 날라갔다고 합니다. 한화로 약 127조원이 사라진 순간이죠.

## 우리나라는 지금?

알파고는 우리가 직접적으로 사용할 수 있는 기술은 아니었습니다. 사람들은 좋고 뛰어난 기술보다는 내가 직접 활용 가능한 접근성 쉬운 기술에 열광할 수밖에 없습니다. 그리고 그러한 물음에 ChatGPT가 답을 해주고 있는거죠.

하루에도 수십 수백건의 기사와 관련 정보, 유튜브, 프롬프트를 어떻게 해야하는지에 대한 정보가 쏟아져 나오고 있습니다.

저희보다 시장의 변화에 민감하게 반응하는 사기업들은 어떤가요?

의사 변호사 시험에 합격한 ChatGPT로 인해서, 인공지능과 관련된 분야에 있던 분들은 충격에 충격을 받은 상황이고, 국가 연구소, 지자체, 굴지의 사기업에서는 분석 레포트를 작성하며, ChatGPT 시대에 살아갈 방법에 대해 치열하게 고민하고 고민하는 상황입니다.

# ChatGPT가 그래서 뭔데?

ChatGPT가 엄청나게 좋다는건 알겠어 그래서 그게 뭐야? 라고 물을때 드릴 수 있는 확실한 답변은 이겁니다. “인간 고유의 영역으로 여겨졌던 창조의 영역에 진입한 생성형 AI” 이 한 마디로 답할 수 있습니다. ChatGPT는 창조의 영역에 진입한 최초의 AI입니다.

인간과 동물을 구분하고, 인간의 존엄성을 강조할때 흔히 쓰이는 말인 "인간은 생각하는 동물이다"라고 하는 인간의 영역이 이제 침범 받기시작한 것이죠.

## ChatGPT 파라미터

그렇다면 ChatGPT는 어떻게 창조의 영역에 진입한것이냐? 묻는다면, 파라미터와 모델에 있습니다.

다음은 GPT버전 별 파라미터 수 입니다. 3부터 대폭 증가했죠.

ChatGPT 파라미터를 비유하자면, GPT-1은 100명이 근무하는 회사라고 한다면, GPT-3.5는 17만 명이 근무하는 아주 규모가 큰 회사라고 표현할 수 있습니다.

파라미터가 크고 값이 많을 수록 정보를 받을 수 있는 능력이 더욱 좋습니다. 하지만 100명 근무하는 회사에 10만 명이 근무한다고 매출이 1000배 증가하는건 아닙니다. 늘어난 규모 만큼 비효율과 농땡이가 발생하기 시작하죠.

모든 직원이 1인분의 몫을 하지 않는 것 처럼 파라미터가 크다고 무조건 성능이 좋다는 건 오해에 가깝습니다.

GPT-3.5는 3과 같은 동일한 파라미터를 적용하지만, RLHF(인간 피드백을 통한 강화학습)을 적용해서 성능이 비약적으로 좋아졌습니다. GPT-4 부터는 OpenAI측에서 파라미터와 코드를 비공개로 하고 있죠.

사용된 파라미터의 수는 이제 추측만 할 뿐입니다. 그리고 GPT-3.5와 4를 사용해본 많은 사람들 그리고 저 조차도, 4는 3.5에 비해서 정말 넘사벽으로 좋다고 이야기 하고 있습니다.

## 경쟁사의 파라미터

그렇다고 경쟁사의 파라미터가 적은가? 그건 또 아닙니다. 경쟁사의 파라미터는 다음과 같습니다. 결국 파라미터가 많다고 좋은 결과를 보이지 않다는 거죠. 구글의 경우 1조5000억 개의 파라미터를 사용하지만, 결과는 어땠나요? 대참사가 발생했죠.

더 적은 파라미터로도 탁월한 성능을 보이는 ChatGPT의 답변을 보고 있자면, 혹시 생각을 할 수 있는거 아니야? 라는 지점까지 도달하게 만듭니다.

## 사실은 구글이 처음인데

이러한 ChatGPT도 사실은 구글이 있어서 탄생했습니다. 아까 제가 Transformer가 중요하다고 했죠. 트랜스포머는 구글이 2017년에 처음 발표한 논문에 등장하는 신경망 모델입니다. 문장 속의 단어와 같은 순차적인 데이터 내의 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습하는 신경망을 이야기합니다. ‘어텐션(attention)’이라고도 불리는 기술인데요. 구글이 발표한 논문 제목이 바로 ‘Attention Is All You Need(당신에게 필요한 모든 것은 어텐션이다)’ 였습니다.

사실 AI 분야의 전공자가 아닌 사람에게 트랜스포머나 어텐션의 구조, 원리를 이야기하는 건 어렵습니다. 다만 확실한 건 기존에 존재하던 딥러닝 알고리즘인 ‘RNN(순환 신경망)’이나 ‘CNN(합성곱 신경망)’ ‘MLP(다층 퍼셉트론)’에 비해 연산속도가 비교할 수 없이 빨라지고 성능이 좋아졌다는 점입니다.

이 트랜스포머는 특히나 자연어 처리에 있어서 뛰어난 성능을 보여줬습니다. 자연어는 말그대로 인간이 일상생활에서 의사소통을 위해 쓰는 말을 이야기합니다.

AI는 인간이 아니기 때문에 자연어 처리를 위해서는 별도의 과정을 거쳐야 합니다. 어떻게 보면 컴퓨터 환경에서 AI가 인간의 언어를 이해하게 하는 것이 AI 기술의 전부라고 할 수도 있겠죠. 트랜스포머는 자연어를 이해하고 활용하는데 큰 강점을 보이며 단숨에 대세가 됐습니다.

트랜스포머를 이용한 챗GPT가 그동안 나온 AI 챗봇 중 가장 사람에 가까운 대화가 가능한 것도 이런 맥락입니다. 사람의 질문에 답하는 것, 번역을 하는 것, 긴 문장을 요약하는 것. 이런 게 바로 트랜스포머의 강점입니다. 물론 지금은 텍스트 기반뿐만 아니라 다양한 방식으로 응용돼서 쓰이고 있습니다.

## 스카이넷
영화 터미네이터에서 존코너는 스카이넷을 만든 과학자를 죽이기 위해, 터미네이터는 보호하기 위해 미래에서 과거로 시간여행을 합니다. 아마 ChatGPT가 터미네이터 같은 일을 벌인다면, Attention 매커니즘을 만든 구글 과학자들이 제거&보호 대상이 되진 않을까요?

## GPT-4 출시

3.5도 좋은데 4는 얼마나 좋다는거야? 라며, GPT-4가 출시되었습니다. GPT-4에 대해서 ChatGPT-4 기술보고서 내용을 그대로 가져왔습니다.

## 행동으로 보여주자

GPT-3.5와 4를 이용해서 질문과 답을 찾는 과정을 몇 가지 보여드리겠습니다.

# 그럴듯함의 오류

책의 내용입니다. 제가 대학 신입생 때, 정말 모든 것을 다 아는 것 같은 선배가 있었습니다. 어떤 질문에도 답을 했고, 어떤 문제에도 해결책을 이야기 했는데, 설명하는 목소리나 태도에 지정성과 합리성이 묻어 나와서 정말 신뢰감을 주는 선배였죠. 그 선배의 말 중에 틀린 게 많다는 것을 아는데 6개월 이상 걸렸습니다. 그 선배가 말한게 틀림없을 텐데 라고 생각하며 이상을 감지해도 인지하지 못했던 거죠.

그 선배가 악의가 있어서 거짓말을 한 건 아니고, 실제로 자신도 그렇게 생각했기 때문에 확신을 가지고 말한 것이었지만, 결과적으로 많은 사람이 사소한 피해를 입었습니다.

이게 바로 할루시네이션이라고 할 수 있습니다.

AI가 잘못된 정보를 그럴듯하게 답하는 것을 뜻합니다. 당연히 AI가 의도를 가질 수 없으니 나쁜 의도라는게 있을 수 없는데, 말이죠.

진실과 할루시네이션 사이에서 정보의 선별은 결국 인간의 몫이고, 결국 사용자는 진실과 거짓을 판별하는 능력을 키울 수 밖에 없습니다. 그리고 진실과 거짓을 판별하려면 더욱 인간은 똑똑해져야 겠죠. AI의 거짓말에 놀아나지 않기 위해서 말입니다.

# AI시대 어떻게 생존할 것인가?

이제는 자동차와 기차를 두고 인간이 더 빠른가? 라는 무모한 질문은 하지 않았으면 좋겠습니다.

또한 옆에 굴삭기가 있는데 삽질하면서 인간이 이길 수 있다는 무모한 생각은 버리는게 좋을것 같습니다.

우리 인간은 도구를 사용하는 동물이라고도 합니다. 망치가 어떤 원리로 힘을 주는지, 굴삭기가 어떤방식으로 땅을 파는지는 몰라도 됩니다. 우리는 그저 좋은 도구가 있으면 그걸 사용하면됩니다.

저도 처음에 ChatGPT를 사용하면서, 지금까지 제가 R을 공부했기에 설마 설마 했는데, 공부한 시간들이 무색할 만큼 ChatGPT는 너무나 완벽하고 멋진 코드를 작성해줬습니다.

그래서 느낀 감정은 처음에는 내 노력이 부정당하는 느낌을 받고 짜증과 화가 많이 났었는데, 지금 이 감정은 굴삭기를 두고 나는 삽질로 굴삭기를 이길 수 있다는 생각과 다를게 없더군요. 그래서 받아 들였습니다.

도구를 적극적으로 사용하자구요. 만약 도구를 사용하지 않고, 자기만의 고집을 고수한다면 어떤 일이 발생될것 같으세요. 아마 다음과 같은 일이 벌어질거라 생각듭니다.

## 오픈북 ChatGPT

생각의 변화가 필요한 시기입니다. 대학원에서도 ChatGPT를 이용해 오픈북 시험을 보며, AI시대에 맞는 방법으로 기존의 틀을 깨고 있습니다.

자신이 문제를 이해하고 질문을 만들어 해결, 도구를 잘 활용하는 사람이 이길 수 있다.

## 마지막으로

프롬프트에 어떤 질문을 해서 원하는 결과를 도출할 것인가?는 아주 중요한 문제가 될 것이다. 질문하는 힘이라고 표현하면 좋겠네요.

좋은 질문이 원하는 결과에 근접한 답을 얻을 수 있게 해줍니다.

1. 방향과 프로세스를 설정하는 기획력
2. 재구성과 편집을 통해 의미를 만드는 구성력
3. 의미와 정보를 잇고 통합하는 연결력
4. 원하는 답을 얻어내는 질문력
5. 사람을 이끄는 힘, 설득력과 리더십
6. 사람의 마음을 이해하는 공감력과 휴먼터치

AI는 더 이상 논문 속에서나 존재하는 기술과 모델에 그치지 않습니다. AI는 우리의 현실이며, 인간의 생산력과 창의성을 끌어올릴 수 있는 우리의 협력자임을 ChatGPT가 증명하고 있습니다. 모두 ChatGPT, AI라는 도구를 받아들이고 활용해서 꼭 살아남으셨으면 좋겠습니다. 감사합니다.