내년에는 인공지능으로 인해 큰 변화가 있을 것이라고 생각합니다. 변경 사항에 대해 이야기하기 전에 지금까지의 변경 사항에 대한 개인적인 소감을 말씀드리고자 합니다.
AI 그림 그리기
제너레이티브 AI의 대표적인 주자인 그림을 그리는 AI의 발전 속도는 충격적이다. 기억에 남는 사례만 선별했습니다.
GauGAN은 2019년 3월에 출시되었습니다. 이런 수준이 가능하다는 게 신기했지만 아직 갈 길이 멀다는 생각이 들었다.
다음으로 기술이 개선되었다고 생각하는 것은 메타의 애니메이션 그림이었습니다. 그림을 그리는 것만으로도 움직인다는 것이 새로웠다. 지금까지 펼쳐진 2021년입니다.
결국 충격은 2022년부터였다. DALL-E 2는 설득력 있는 그림을 보여주었다. 또한 “말을 탄 우주 비행사”라는 키워드가 있습니다.
Stable Diffusion은 예술계에 큰 영향을 미쳤으며 단순히 “손” 리터칭만으로 사용 가능한 인물을 만들 수 있었습니다.
GauGAN에서 안정적인 유통까지 3년 반이 걸렸습니다. 한 사람은 기술이 엄청나게 바뀌었다고 느꼈습니다. 컴퓨팅 성능의 발전 속도 저하도 한몫했을 수 있습니다. 나는 컴퓨터 산업이 충분히 성장했다고 생각했다.
그림을 그리는 AI는 시각적으로 충격을 받았습니다.
채팅 GPT의 부상
Tensorflow로 숫자를 인식할 때 머리 속의 AI가 멈췄습니다. AI는 그것이 무작위라고 생각했습니다. 나는 그것이 “잘 조정된” 주사위 굴리기라고 생각했다. 채팅 GPT가 나왔을 때도 오히려 부정적이었다. AI는 정말 생각하고 대답하지 않고, 사실이 아니더라도 무엇이든 말할 수 있기 때문이다.
올해 1월부터 생각이 바뀌었다. 새로운 함수를 개발할 때 변수 이름을 지정하기 위해 많은 작업을 수행해야 합니다. 이름을 짓기가 어렵습니다. A가 좋은지 B가 좋은지에 대한 미묘한 뉘앙스가 보이지 않습니다.
그래서 Chat GPT의 도움을 받아보았습니다. ‘A는 이것을 의미하고 B는 저것을 의미합니다. 그래서 B가 더 적절합니다.’ 너무 편리했습니다. 변수 이름을 지을 때 원어민에게 물어봐야 할 것 같았다.
그러나 ChatGPT는 만능이 아닙니다. 실제로 문제 해결을 수행하지 않습니다. 소스를 그대로 올리지 못하는 원인이 되기도 합니다. 그래서 구글링을 해도 안나올때만 사용합니다. Chat GPT 답변이 도움이 되는 대신 Chat GPT 답변에서 통찰력을 얻고 문제를 해결하세요.
참신한 AI 인 그림 AI와 달리 Chat GPT는 유용한 도구였습니다. 이제 변수 이름이 고민될 때 Chat GPT에 물어봅니다.
서론이 길었습니다. 이렇게 AI는 ‘멋진 도구’에서 ‘유용한 도구’로 바뀌었다.
변하는 것과 변하지 않는 것
알파고의 결과로 사회 전반에서 AI에 대한 관심이 폭발적으로 높아졌다. 그러나 마케팅 기간 이후에는 효과가 관찰되지 않았습니다. 그리고 AI는 엔터프라이즈 규모에 도달할 때까지 유용하지 않을 수 있습니다. AI 상품 추천은 개인에게 직접적인 혜택이 되지 않았다. 채팅 GPT는 달랐습니다. 개인에게 유용한 도구가 되었습니다. 그래서 사회에 직접적인 변화를 가져올 것이라고 생각합니다.
내년에는 지금보다 더 많이 바뀔 것 같아요. 대규모 데이터 센터에서만 실행되던 AI가 결국 최적화되어 휴대폰에서 실행될 수 있습니다. 또한 AI를 탑재한 제품도 엄청나게 늘어날 것이다.
어느 시점에서 우리는 변화된 삶을 맞이하게 될 것입니다. Microsoft에서 발표한 MS365 부조종사를 살펴보십시오. PPT를 만들 때 이제는 AI의 도움을 받는 것이 자연스러워졌습니다.
그러나 한편으로는 변하지 않는 것도 있다. 채팅 GPT는 풀링을 수행하지 않습니다. 물건을 운반할 때도 마찬가지입니다.
인공지능이 바꿀 수 있는 것은 제한적입니다. 따라서 어느 쪽에 노출되느냐에 따라 AI 발전 속도에 대한 인식이 달라질 것이다. 2023년은 직장인들에게 대혁신의 해가 될 것입니다. 반대로 회사원이 아니라면 큰 차이가 없을 수도 있습니다.
변화
기존 AI와 달리 생성 AI는 규칙이 필요하지 않습니다. 반면에 항상 같은 결과를 제공하지는 않습니다. 어떻게 보면 컴퓨터에 의해 자동화되었지만 오류가 발생합니다. 따라서 다음과 같은 경우에 제너레이티브 AI로 생산성을 높일 수 있다고 할 수 있다.
- 기존 방식으로는 자동화가 어려운 업무(보고자료 작성 등)
- 오류가 발생한 경우에도 가능한 작업(기계에 오류가 없어야 함)
이러한 일을 많이 한다면 기꺼이 변화를 수용해야 합니다. 다른 사람들이 생산성을 높이기 위해 Generative AI를 사용하는 동안 당신은 Generative AI를 사용하지 않는다고 주장한다면 당신은 뒤처지게 될 것입니다. 하루 2회 보고하는 사람과 20회 보고하는 사람으로 나눌 수 있다.
변하지 않는 것
반대로 기계로 작업하든 실패하지 않을 일을 하든 큰 차이는 없습니다. 육체 노동이라면 크게 영향을 받지 않을 것이다. 사람들은 여전히 운전을 하고 프레젠테이션도 할 것입니다.
전직
제너레이티브 AI에 의한 해고는 중요하지 않을 것입니다. 하지만 일은 다릅니다. 위에서 언급했듯이 AI는 완벽하지 않기 때문에 버그가 있습니다. 그렇기 때문에 AI를 검증할 사람이 필요합니다. 인간은 AI의 응답 오류를 올바르게 수정해야 합니다. 위에서 언급한 보고 자료의 작성이 좋은 예입니다.
AI는 보고 자료 작성 속도를 높일 수 있지만 AI가 생성한 콘텐츠가 정확한지 확인하는 것은 궁극적으로 인간에게 달려 있습니다. AI가 부자연스러운 문장을 생성하면 인간이 수정해야 한다. 이 때문에 AI가 생성하는 방대한 양의 정보를 빠르게 읽고 적절하게 수정하려면 더 많은 작업이 필요하다고 생각합니다.
마찬가지로 중요한 것은 많은 양의 정보를 검토하고 수정하는 능력입니다.
졸업 증서
밝은 미래를 상상했지만 4차 산업혁명이나 메타버스처럼 AI 열풍은 1년이 지나면 식을 것 같다. 물론 AI가 우리 생활에 많이 녹아들었을 것이다. 변화의 강도가 내년까지 지속될 것이라고 생각하지 않기 때문입니다.
요약
- 이미지 생성 AI 기술과 채팅 GPT의 성장 속도를 보면 생성 AI의 성장 속도가 빨라질 것입니다.
- 내년에는 제너레이티브 AI 덕분에 사무가 대대적으로 바뀔 것입니다.
- 생산성을 높이려면 제너레이티브 AI를 적극 활용해야 한다.