일상생활 속 잡념

ChatGPT는 우리 인생을 어떻게 바꿀까? 개발자, 투자 등등 구체적으로 Araboja.

Gosingasong 2023. 4. 2. 02:18
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하루에 주식 공부하는 시간이 더 많기는 하지만..
나름 인공지능을 연구하는 대학원생으로서
ChatGPT를 포함해서 인공 지능에 대해
일반인들보다 더 잘 알고 있고
더 잘 사용하고 있고 더 열광하고 있다고 생각함.
 
하지만 인공지능을 다루는 공대생들을 제외한
일반인들은 의외로 ChatGPT를 과소평가하거나
인공지능을 스카이넷처럼 무서워하거나
"진짜" 유용하게 쓰는 법을 잘 모르는 것 같음.
 
물론 나도 인공지능에 대해서 초짜 중에 초짜긴 하지만
나름 내가 가진 뷰에 대해서는 자신이 있음.
https://www.youtube.com/watch?v=SEh5gQgMmCY 

우선 이 영상이 ChatGPT를 만든 장본인이기도 하고
AI의 대가기도 해서 
그냥 거의 뭐 정확한 거 같음.
 
인공지능에 대해서 내가 말하고 싶은 포인트는
1. 인공지능 잘 쓰려면 머신러닝, 딥러닝 공부해야 하나요?
2. 인공지능이 인류를 지배할 수 있지 않을까요?
3. ChatGPT 때문에 개발자들 일자리 다 잃지 않을까요?
4. 인공지능이 주식, 부동산 등 투자에서 알파를 다 가져가지 않을까요?
5. 현재 ChatGPT가 가장 유용하게 쓰이는 법
6. 인공지능의 시대에서 우리가 준비해야 할 것들
정도 인 것 같음.
 
우선 AI의 기본적인 동작 원리부터 이해해야 한다고 생각함.
사람들은 인공지능하면 아이언맨에 나오는 자비스처럼
그냥 뭘 물어보면 사람처럼
대답이 띡 나온다고 생각하는데
사실은 전부 다 '선형대수학'이라는
행렬을 다루는 수학임.
 
ChatGPT같은 경우에는 자연어처리 인공지능인데,
인간의 언어 예를 들어 a,b,c 등을 
0.1, 0.2, 0.3 등 숫자로 변형한 다음에
어려운 계산들을 통해 딥러닝시키고
아웃풋으로 나온 숫자를
다시 인간의 언어 a,b,c로
바꾸는 과정일 뿐임.
 
midjourney에서 만드는 그림 같은 경우도

그냥 이미지가 툭 튀어나온게 아니라
픽셀 하나하나를 숫자로 변형시켜서
(사실 픽셀 자체가 숫자임)
어려운 계산 돌린 다음에 답이 나오면
그걸 다시 픽셀로 나타낸 것 뿐임.
 
1. 인공지능 잘 쓰려면 머신러닝, 딥러닝 공부해야 하나요?
Never.
물론 인공지능의 작동원리를 알면
도움이 될 수도 있겠으나
노력 대비 아웃풋이 크진 않을거라 생각함.
인터넷 작동 원리를 몰라도
인터넷 잘 쓰는거랑 비슷한 느낌임.
 
어차피 우리가 머신러닝, 딥러닝 배워봤자
구글, 마이크로소프트 등의 빅테크를
기술로서도 자본으로서도 따라가지 못함.
 
2. 인공지능이 인류를 지배할 수 있지 않을까요?
지금까지 나온 인공지능으로는 NO.
그러나,
10년 전만 해도 인공지능이 사람보다
바둑을 더 잘 둘거라 예측하지 못한 것처럼
인공지능의 발전속도가 기하급수적으로
증가해서 어떤 일이 발생하게 될지 모르긴 한다.
 
하지만 지금으로서는 명백히 인공지능이 
인류를 위협할 가능성은 전.혀 없다고 생각한다.
현재로서는 그저 수치 계산의 영역이기 때문에
아직 인간의 의식활동이 어떻게
이루어지는지 정확히 이해도 못한 상황에서
인공지능이 의식을 갖추는 것
자체가 불가능하다.
 
3. ChatGPT 때문에 개발자들 일자리 다 잃지 않을까요?
명백히 NO.
그러나, 지금도 마찬가지긴 하지만
고급 인력들은 일의 효율이 더 좋아지고
저급 인력들은 아예 뽑히지 않을 수도 있다고 생각함.
 
현재로서도 ChatGPT는 완벽하게
내가 원하는 코드를 뽑아내지 못함.
두가지 이유가 있는데
 
우선 인공지능이 알아듣게 명령을 내리는게
생각보다 쉽지 않음.
https://www.hani.co.kr/arti/economy/it/1084265.html

수억대 파격 연봉 제시…‘프롬프트 엔지니어’ 뭐길래

AI 역량 120% 끌어내려면 지시어 잘 던져야“기술·서비스 고도화 따라 사라질 직업” 예측도

www.hani.co.kr

오죽하면 이런 직업이 뜬다고 기사가 나오겠음.
두번째로 정말 간단한 프로그래밍이 아니면
코드를 짤 때는 필요한 사항이 여러 개가 있을텐데
ChatGPT는 한 가지 기능을 짜는 코드는 잘 짜는데
여러 요구사항들에 맞춰 통합시키는 것을 못함.
 
그도 그럴만한게 한 가지 기능만 하는 코드는
stackoverflow 등 여러 데이터가 많은데
기능이 많아질수록 데이터가 없기도 하고
계속 말하듯 이게 사람과 진짜 대화하는 것처럼
인공지능과 대화하는게 아니라
숫자 대 숫자로 계산하는 과정이기 때문에
요구사항이 많아질수록 input data가 많아서
중간에 계산이 꼬인다고 볼 수 있음.
 
그럼 개발자로서 ChatGPT가 혁신적인 이유가 뭐냐?
두가지가 있는데
첫 번째로는 기본적인 스케치를 매우 빠르게 짜줌.
어려운 코드는 아닌데 좀 길거나
짠지 오래돼서 기억이 안날 때
짜달라고 하면 구글링 할 필요도 없이
바로 5초도 안돼서 짜주기 때문에
내가 코드를 정교하게 다듬거나
해당 코드를 내 코드에 통합시키는 과정만 하면 됨.
 
또 대학원생 같은 경우 
외부와 협업할 때 
한 번도 배우지 않은 언어를 써야할 때가 있는데
내가 할 줄 아는 언어로 코드를 짠 다음에
배우지 않은 언어로 바꿔달라고 할 때도
정말 유용하게 쓰임.
 
두 번째로는 내 코드가 어디가 틀렸는지 교정이 쉬움.
위에 OpenAI CEO도 말했듯이
디버깅을 ChatGPT로 한다는게
기존에는 벡터나 배열을 사용해서 코드를 짜면
어디서 틀렸는지 알 길이 없어서
개발자들이 절망할 때가 많았는데
지금은 웬만하면 ChatGPT에 쳐서
뭐가 문제냐고 물어보면 정확하게 잡아줌.
이건 정말 혁신임. 미친듯이 시간을 아껴줌.
 
4. 인공지능이 주식, 부동산 등 투자에서 알파를 다 가져가지 않을까요?
이것 또한 지금으로서는 절대 불가능.
우선 부동산 같은 경우는 당연히 숫자만
볼 줄 아는 인공지능으로서
입지, 사람의 감정 등을
느낄 수 없기 때문에 당연하고
현재는 한국에서
부동산 데이터를 가져오는 것부터 잘 안됨.
 
그리고 주식 같은 경우
떨어지든 오르든 그에 대한 이유가
시간적으로도 논리적으로도
항상 다르기 때문에
학습 자체를 시킬 수가 없음.
 
인공지능이 제대로 된 일을 하려면
학습을 시켜야 하는데
학습조차 시키기가 힘들다는 뜻.
(이걸 전문용어로 labeling이 불가능하다고 함)
그리고 금융에서는 한 번 실수를 하면
바로 돈을 잃어서 치명적이기 때문에
오히려 금융이
인공지능이 파이를 먹기가
가장 힘든 곳이 되지 않을까 생각함.
 
인공지능이 설사 돈을 번다고 해도
그 원리가 밝혀지면
반대 레토릭으로 공격해서
오히려 돈을 잃을 수도 있고.
 
5. 현재 ChatGPT가 가장 유용하게 쓰이는 법
주식 같은 경우에는 어떤 산업군에 대해 궁금할 때
내가 직접 구글링해서 찾아보기 귀찮고 그럴 때
물어보면 읽기 편하게 알려주는게 좋았음
예를 들어 내가 이수페타시스를 매수할 때
PCB라는게 뭔지 몰라서 chatGPT한테 물어봤음

지금으로서는 지식의 분야에서는
구글링을 능동적으로 하는 것을
대신 해주는 용도가 적당하다고 생각함.
 
그리고 내 생각에 가장 유용한 부분은 코딩임.
아까도 말했듯이 기본 코드를 다 짜주고
오류를 바로 고쳐주는게 혁신임.
 
그리고 지금 뭐 스타트업들이
ChatGPT로 돈 벌려고 이것저것 해보는데
특정 업무를 간편하게 만들어 줄 순 있어도
아직까지 이거 자체로 돈 벌기는 쉽지 않은 것 같음.
 
6. 인공지능의 시대에서 우리가 준비해야 할 것들
여기가 지금 내 생각의 정수인데,
 
ChatGPT같은 범용적인 AI가 나올 때마다
이거 무조건 써야함.
인터넷이 처음 나온 상황과 똑같다고 생각함.
 
인터넷도 검색을 통해서 시간을 단축시켰듯이
지금 ChatGPT는 검색의 시간을 단축시켰음.
지금까지만의 기능으로도
인공지능의 혁신적인 부분은 "시간 단축"임.
이렇게 보면 레버리지로 볼 수 있을 것 같음.
사람을 고용한 것과 비슷한 효과란 뜻임.
 
그럼 인공지능을 잘 사용하기 위해
우린 무엇을 준비해야 한다고 묻는다면
코딩, 수학, 머신러닝, 딥러닝 같은게 아니라
나는 언어 능력, 영어, 내 전공 분야의 깊이
세 가지라고 생각함.
 
웬 언어 능력과 영어냐?
ChatGPT 같은 AI에게 원하는 대답을 얻으려면
질문을 잘 해야함.
AI는 객관 그 자체기 때문에
내 자신에 대해 자기 객관화를 하여
내가 아는 것과 AI가 모르는 것을
철저히 분리하고 원하는 부분만 콕 집어서
대답을 들을 수 있도록.
(아직까지는 통합을 잘 못하므로)
 
물론 프롬프트 엔지니어 같은 사람한테
인공지능 다루는 법 강의를 들을 수도 있겠지만
이게 최우선적으로 되지 않으면 
말짱 도루묵임.
 
또 영어 같은 경우에는 너무나도 자명함.
세계 최강의 AI 대국이 미국이기 때문임.
학습 데이터가 영어가 방대하고
양질의 정보 자체도 영어권에 훨씬 많음.
 
지금 내가 보려는 투자 서적 자체도
우리나라에 번역 안 된게 엄청 많은데
정보의 홍수 시대로 들어가면 얼마나 많겠음?
 
지금 ChatGPT자체도 한국어로 질문하면
맥락을 잘 이해 못할 때도 많고
위에서 계속 말했듯 
인간과 대화하듯 대화하는게 아니라
숫자 계산이기 때문에
한국어로 질문을 하면 
한국어 input -> 영어 data로 영어 답변
-> 한국어 output으로 번역
이게 아니라
한국어 input -> 한국어 data내 답변이기 때문에
(물론 전부 그렇진 않겠지만)
정보의 질 자체가 떨어지고
코드 물어볼 때도 정확도가 떨어졌었음.
 
카카오, 네이버에서 한국어GPT를 만들어도
말짱 도루묵인게 
한국 내 정보는 정확할지 몰라도
범세계적인 정보를 물어볼 때는
당연히 영어로 된 정보가 훨씬 양질이기 때문에
영어가 더욱 중요해졌다고 생각함.
 
마지막으로 전공 분야 상관 없이
전공의 깊이가 더욱 중요하다고 생각하는데
깊이가 얕은 정보는 
인공 지능으로 너무 쉽게 얻을 수 있기 
때문이기도 하지만
인공 지능을 통해 새로운 정보나
내가 몰랐던 정보를 빨리 얻을 수 있기 때문에
그 중 유용한 정보를 내 전공 분야에
빨리 접합시킬 수 있는 시대가 왔기 때문에
깊이가 있는 사람은 더욱 깊게 하기가 좋아짐.
결국 또 양극화로 간다는 뜻임.
 
그래서 지금 제일 빨리 없어질 직업이
텔레마케터, 콜센터 직원 등
업무의 깊이 자체가 얕은 일들임.
 
앞으로 인공지능을 쓸 줄 아느냐 없느냐가
삶의 질을 좌지우지 하는게 
과장이 아니라고 생각함.
 
현재 인공 지능에 비해 
인간이 갖는 강점이 뭘까 생각하면
인간들 사이에서만 합리적으로 이해되는
유연함, 즉 유도리가 아닐까 생각함.
 
때와 장소에 따라서 되고 안되고가
인공 지능에게 혼란을 주기 때문임.
인간만이 갖는 이 유연함을 바탕으로
인공지능을 잘 활용하는게
지금 세대들의 갈림길이 될거라 생각함.
 
 

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