인공지능은 인류에게 작동하고 있는

가장 심오한 것 중 하나이다

불이나 전기보다 더 심오하다

- 구글 최고 경영자 순다르 피차이

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발표 자료도 뚝딱 만들어준다니까?

얼마 전, 대학원에서 공부를 하고 있는 동생을 만났습니다. 다양한 이야기를 나누던 중 인공지능 이야기가 나오게 됐습니다. (아마도 동생이 뇌와 인공지능 관련된 공부를 하고 있어서 나온 거 같습니다. 아무튼) 동생이 이런 질문을 했습니다. 

​Chat(챗) GPT라고 알아?대화하듯 검색하면 발표 자료도 뚝딱 만들어준다니까?

‘5일 만에 가입자 100만 명을 찍은 AI 챗봇’이라는 제목의 슈카월드를 보지 않았다면 처음 듣는 소리였을 겁니다. 여기저기 관심사를 두고 있던 덕분에 수월하게 안다고 답했죠. 동생은 이어 말했습니다. “한 번 사용해 봐. 진짜 신기해. 대화하듯 검색하면 AI가 답변을 해줘. 코딩도 짜주고, 발표 자료도 뚝딱 만들어준다니까?”

이 얘기를 듣자 신기함과 동시에 ‘앞으로 뭘 해야 살아남을 수 있을까?’라는 생각이 들었습니다. 우리 생각해 보자고요. 진짜 중요한 사업을 따내기 위해 발표 자료를 만들어야 하는데 Ghat GPT에 (이하 챗GPT) 발표 자료 검색을 하면 불과 몇 분 안에 구조와 내용을 만들어준다면 우리가 해야 할 일은 뭘까요? 

실제로 미국 어떤 대학교에서 리포트를 제출하기 위해 챗GPT를 사용했고, 제법 훌륭한 자료를 만들었다는 내용도 봤습니다. 시간과 노력을 많이 쓰지 않아도 단 몇 분 만에 결과물이 나오는 겁니다. 

바이브컴퍼니의 송길영 부사장은 ‘일어날 일은 일어난다’고 했습니다. AI 흐름은 거부할 수 없습니다. 언제나 발전은 앞을 향해갔지, 뒤로 물러서지 않았습니다. 게다가 코로나를 통해 우리는 그 흐름이 엄청나게 앞당겨진 것을 봤습니다. 

다시 고민으로 돌아가 보겠습니다. ‘앞으로 뭘 해야 살아남을 수 있을까?’ 그 고민에 대한 생각을 정리해 보려 합니다. 책, 영상 등 여러 자료를 찾아보면서 느낀 점, 그러니까 저의 생각을 정리해보겠습니다.  

챗GPT 사용 사례 (왼) / 한국 IT 회사가 바라보는 챗GPT (오)

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2016년, 7년 뒤 2023년

벌써 7년 전, 봄 내음이 살짝 나타나기 시작한 계절에 엄청난 사건이 벌어집니다. 알파고의 등장이었습니다. 바둑 기사인 이세돌 9단과 알파고는 바둑대결을 펼쳤습니다. 하루 한차례의 대국, 총 5일 동안 5번의 대국이 이뤄졌죠. 모두 이세돌이 이길 거라고 점쳤고, 이세돌마저도 자신이 4 대 1 또는 5 대 0으로 이길 거라고 예측했습니다. 

물론, 1997년 IBM의 인공지능 딥 블루가 세계 체스 챔피언 가리 카파로프를 상대로 승리했습니다. 하지만 바둑은 체스와 비교해 경우의 수가 압도적으로 많았고 그 경우의 수를 알파고가 따라오기란 시기 상조라고 생각했죠. 그러나 알파고의 압승이었습니다. 알파고 이후 인간은 더 이상 인공지능을 이기지 못했고, 지금은 그 격차가 이루 말할 수 없이 커졌다고 합니다. (알파고의 유일한 1패가 바로 이세돌 기사와 대국인데, 이세돌 9단이 정말 대단하다는 생각이 드네요)

알파고 이후 7년 만에 등장한 챗GPT는 놀라운 성능과 영향력을 자랑합니다. 어느 정도냐면, 챗GPT가 논문 공동 저자로 등재된 것으로 확인돼서 논란이 생겼고, 심지어는 철학 주제로 가장 잘 쓴 글을 뽑았더니 챗GPT였다고 합니다.  

챗GPT는 사용자 100만 명을 모으는 데 5일 밖에 안 걸렸습니다. 종전 가장 빨리 100만 명을 모은 인스타그램도 60일, 약 2개월 반이 걸렸고, 영상 플랫폼의 최강자 유튜브도 8개월이 걸렸으니, 챗GPT의 영향력이 얼마나 강한지 알 수 있습니다. 

강산이 변하려면 10년이 걸린다고 했는데 7년도 채 안 되어 세상이 바뀐 겁니다. 더욱 무서운 것은 챗GPT를 개발한 오픈 AI에서 23년 3월에 차세대 버전인 챗GPT 4를 출시할 예정이라고 합니다. 이게 왜 무섭냐면, 인간인지 로봇인지 구분 할 수 없을 정도의 AI가 나올 수 있다고 예측하기 때문입니다. 송길영 부사장의 말을 인용하겠습니다. 

일어날 일은 일어난다

다시 동생과 이야기를 한 날로 돌아갑니다. 어떻게 해야 ‘나라는 인간은 살아남을 수 있을까?’

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감각을 길러야 합니다. 

핵심은 새로운 문제 설정이란 감각과 예술의 영역에 속한다는 겁니다. 기술이 뛰어난 사람들이 보면 이미 해결 과잉 상태지만, 감각이 뛰어난 사람들에게는 해결해야 할 문제가 보이는 거죠. 

일을 잘한다는 것 

[철학은 어떻게 삶의 무기가 되는가], [독학은 어떻게 삶의 무기가 되는가]라는 책을 지은 일본 최고의 컨설턴트 야마구치슈가 쓴 책, [일을 잘한다는 것]의 일부 내용입니다. 그는 책에서 감각을 강조합니다. 기술과 지식은 방법만 알면 비슷한 결과를 낼 수 있다고 합니다. 누구나 다 할 수 있다는 거죠. 그렇다면, AI도 할 수 있다는 의미가 됩니다. 오히려 더 잘할 수 있는 거죠. 

물론 기술이 중요합니다. 현 시대 코딩은 중요한 기술입니다. 코딩 관련 지식(기술)이 없으면 원하는 직무에 지원조차 할 수 없습니다. 

하지만 문제는 그다음입니다. 첫 번째 문제, 코딩은 시대가 요구하는 기술이라는 겁니다. 정말 많은 사람이 개발자이거나 개발자로서 준비를 합니다. 두 번째 문제, 공급이 수요를 넘어섭니다. 개발자가 정말 많아진 겁니다. 그만큼 뛰어난 개발자도 많고 좋은 기업에서 레퍼런스를 쌓는 건 물론, 취업조차 어려워집니다. 이제 인공지능이 더욱 중요한 기술이 됐습니다. 시대에 필요한 기술은 항상 나올 것이고 그때마다 사람들은 그곳으로 몰릴 겁니다. 그렇다고 매번 기술을 배울 수는 없습니다.

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그래서 감각이 필요한 겁니다. 그렇다면 감각을 어떻게 길러야 할까요? 사실 감각을 기르기란 굉장히 어렵습니다. 자전거 타는 법은 말로 알려준다고 해서 배울 수 있는 게 아닙니다. 직접 해보고, 넘어지며 타다 보면 어느 순간 갑자기 중심이 잡히고 앞으로 나가게 됩니다. 근데 넘어지면서도 자전거를 타는 감각을 익히려면 조건이 있습니다. 자전거가 좋아야 합니다. 

좋아하는 마음이 자신의 내면에 존재하지 않으면 감각의 연마는 시작되지 않습니다. 좋아하지 않는 일은 무슨 일이든 간에 하기가 상당히 괴로우니까요. 

<일을 잘한다는 것> 

감각을 기르는 방법은 좋아하는 겁니다. “위대한 일을 하는 유일한 방법은 바로 당신이 하는 일을 사랑하는 것입니다.” 스티브 잡스가 한 말입니다. 근데 지금 내 일을 사랑하지 못한다면요? 이어서 스티브 잡스가 말하죠. “아직 그런 일을 찾지 못했다면 계속 찾아보십시오. 타협하지 마세요. 왜냐하면 당신의 마음이 하는 모든 것이 그렇듯이 그 일을 찾게 되면 당신은 마음으로 알게 될 테니까요.” 

감각을 기르겠다고 지금 당장 일을 때려치우라는 말은 아닙니다. 대신 한 가지 방법을 추천합니다. 주언규 님(과거 신사임당 채널 운영자)이 유퀴즈 온더 블록에 출연해 자신에게 1,000만 원이 있다면 1,000만 원을 한 번에 시도하는 게 아니라, 100만 원으로 10번 또는 10만 원으로 100번 할 수 있는 구조를 만들어 사업을 시작한다고 했습니다. 작게 시도하는 겁니다. 내 마음이 좋아하는 일을 찾기 위해서 말이죠. 

저도 친구와 함께 글쓰기 커뮤니티를 1년가량 운영한 적이 있습니다. 일을 그만두지 않고 퇴근 후,자투리 시간에 같이 모여 이야기하고, 주말에 콘텐츠를 만들며 운영했죠. 자 두 번째 방법입니다. 바로 다양하고 질 높은 경험을 하는 겁니다. 

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감각을 알아내기 위해서는 먼저 경험이 필요합니다. 타석에 서 있는 동안에 타자는 그동안 쌓은 다양한 경험을 통해 어떤 공을 쳐낼지 미리 알아차릴 수 있습니다. 결국 실전에 나가보지 않으면 알 수 없습니다

<일을 잘한다는 것>

저는 야구선수 출신이라서 깊이 공감합니다. 투수가 던진 시속 144km 공이 타자에게 도달하기까지 걸리는 시간을 불과 0.4초입니다. 시속 160km가 넘으면 0.35초 만에 도착합니다. 좋은 기술을 배웠다 하더라도 열에 아홉은 제대로 맞추기도 어렵습니다. 기술은 기본이되, 감각이 뛰어나야 공을 칠 수 있습니다. 그 감각은 타석에 많이 서고, 많은 공을 보고 쳐야 생기는 겁니다. 

그 결과 게스 히팅(guess hitting) 즉, 미리 투수의 공을 예측하고 쳐낼 수 있는 수준까지 도달하게 됩니다. 다양하고 질 높은 경험은 감각을 기르는 데 아주 중요한 요소입니다.

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병렬적 사고가 아닌, 직렬적 사고를 해야 합니다

인공지능이 학습하는 방식은 어떤 걸까요? 사전에 많은 양의 데이터를 줘서 학습하게 하는 방식과 바둑과 같이 결괏값이 확실한 가상 환경에서 보상을 통해 인공지능이 능동적으로 학습하는 방식입니다. 

AI 전문가가 아니라 정확한 비유는 아니지만 저는 이것을 ‘병렬적 사고’라고 생각합니다. 순서대로 처리하고, 동시에 진행하는 겁니다. 즉 멀티를 해내는 거죠. 예를 들면 청소하면서 세탁기를 돌리는 겁니다. 수많은 데이터를 동시에 처리하면서 법칙을 만들어내는 거죠. 

그래서 알파고가 수많은 경우의 수를 계산하고 이세돌 9단을 이길 수 있었던 거죠. 무려 7년 전에 인공지능은 인간을 앞지르기 시작했습니다. 병렬적 사고에서 말이죠. 

그렇다면 우리는 어떤 사고를 해야 할까요? 직렬적 사고를 해야 합니다. 직렬적 사고는 깊은 생각입니다. 송길영 부사장은 그의 책 [그냥 하지 말라]에서 무언가를 하기 전, 고민과 생각의 총량을 쌓으라고 합니다. 즉, 깊은 생각이 필수라는 겁니다. 

이미 인공지능은 병렬적 사고에서 인간을 한참 뛰어넘었습니다. 그리고 실제로도 인간은 멀티태스킹, 여러 가지 일을 동시에 할 때 생산성이 떨어진다는 연구 결과도 있습니다. 직렬적 사고를 통해서 몰입을 경험해야 하는 겁니다. 그렇다면 직렬적 사고는 어떻게 해야 하는 걸까요? 

아웃사이드 인이 아닌 인사이드 아웃이 돼야 합니다.

일을 잘하는 사람의 사고는 인사이드 아웃에 중점을 두고 완전한 미래는 예측할 수 없다는 걸 인정합니다. 정보는 불완전해도 우선 자기 나름대로의 논리와 스토리가 있고(중략) 물론 알지 못하는 것도 많지만 ‘모르면 나중에 배워서 활용하면 된다’는 식으로 생각하는 것이 인사이드 아웃의 사고방식입니다. 

<일을 잘한다는 것> 

외부 정보에서 답을 찾고, 주어진 일만 성실히 한다면 인공지능을 앞지를 수가 없습니다. 주어진 수많은 데이터, 소위 빅데이터에서 학습을 하고 정보를 처리하는 데 탁월한 게 인공지능이기 때문이죠. 그래서 인사이드 아웃이 돼야 합니다. 인사이드 아웃의 특징은 첫째, 먼저 자신의 논리에서 답을 찾습니다. 둘째, 자신이 세운 목표를 따라 수행합니다. 마지막 우선 실행하고 계획을 수정합니다. 

먼저 자신의 논리를 세워야 합니다. 어떤 일을 처리할 때 정보부터 찾나요? 아니면 자신이 생각하는 그림을 그리고 생각을 먼저 정리하나요? 물론 좋은 정보를 찾아 활용하는 게 중요합니다. 

아이폰도 이미 있던 인터넷, 휴대폰, 아이팟이란 정보를 잘 활용한 거니까요. 하지만 생각해 보세요. 당시에도 이미 스마트폰은 있었습니다. 근데 스티브 잡스는 전혀 새로운 형식의 스마트폰을 만들어냅니다. 자신의 논리와 스토리를 갖고 정보를 재활용했기 때문에 가능한 겁니다. 

다음은 자신이 세운 목표를 따라 수행합니다. 아마추어는 사랑하는 일을 찾으라고 하지만, 프로는 지금 하는 일을 사랑한다는 말이 있습니다. 무슨 의미일까요? 주도성을 갖고 일한다는 의미입니다. 아웃사이드 인은 업무 지시를 성실히 따릅니다. 주어진 일을 처리하는 거죠. 인공지능이 훨씬 잘하는 일입니다. 

일을 사랑한다면 주도성을 갖게 됩니다. 해결 과잉이 아닌 아직 해결해야 할 문제를 발견하게 됩니다. 그리고 문제를 해결하면서 점차 성장하게 됩니다. 마지막으로 우선 실행하고 수정합니다. 조준하고 발사하는 게 아니라, 일단 발사하면서 조준하는 겁니다. 

오픈 AI의 대표가 말하길 현재 챗GPT는 불완전하다고 합니다. 인공지능이 처리하는 정보도 2021년까지의 정보만 활용한다고 하죠. 그럼에도 불구하고 챗GPT는 세상에 나왔습니다. 일단 실행하고 수정하는 겁니다. 이런 모습 때문에 5일 만에 가입자 100만 명을 만들어낸 겁니다.  

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자신만의 콘셉트를 기획할 수 있어야 합니다. 

자신이 갖고 있는 대사의 호흡이나 말투, 외모 등 예능인으로서의 가치를 높이기 위해 자신을 어떻게 기획할까를 먼저 고민하는 거죠. 자신이 어떤 포지셔닝과 콘셉트를 지향해야 이길 수 있는지를 연구해 자신만의 감정을 연마하는 노력하는 거죠

<일을 잘한다는 것>

일본 코미디언 중 시마다 신스케라는 인물이 있습니다. 그는 후배들에게 ‘노력하지 말라’고 말했습니다. 노력을 하지 말라는 게 무슨 말일까요? 그가 말한 노력은 ‘만담이나 콩트 연습’을 가리킨 겁니다.

노력에도 순서가 있다는 겁니다. 다들 한 유머 한다는 사람들이 모인 집단에서 무작정 만담이나 콩트 연습을 해서는 안 됩니다. 코미디 빅리그에 최성민 님이란 분이 있습니다. 이 분은 철저하게 깔아주는 역할을 합니다. 스트라이커가 골을 넣을 수 있도록 환경을 만들어줍니다. 빛을 보기 힘든 역할이지만 코미디 빅리그에서 1위를 가장 많이 한 개그 프로그램을 만든 장본인이기도 합니다. 

이것이 바로 자신만의 콘셉트를 기획하는 것입니다. 주어진 데이터가 없으면 학습을 할 수 없는 인공지능이 안 되는 거라고 생각합니다. 그렇다면 어떻게 자신만의 콘셉트를 기획할 수 있을까요? 다시 시마다 신스케라는 인물을 살펴보겠습니다. 

첫째 관찰하는 겁니다. 신스케는 잘나가는 예능인의 만담을 모두 녹음했다고 합니다. 나중에 녹음을 들으면서 어느 부분에서 웃음이 나오는지 관찰했다고 합니다. 그리고 웃음의 결정타를 날리는 유형(패턴)을 발견했죠. 최성민 님처럼 깔아주는 역할이 나오면(시시한 소재를 직전에 던지고) 웃음 포인트가 빛을 발한다는 것을 깨달은 거죠. 패턴을 알게 된 다음 해야 될 것은 뭘까요? 

둘째 이제 노력을 해야 합니다. 관찰 없이 노력하는 건 (생각 없이) 그냥 하는 겁니다. 이런 노력은 결과로 나타나기 어렵습니다. 그리고 탓을 하게 되죠. ‘노력을 했는데 왜 나만…’ 이런 생각을 하게 됩니다. 패턴을 파악했다면 내가 지금 어떤 포지션에 있는지를 확인하고 나의 강점을 강화시키는 노력을 해야 합니다. 남들이 볼 때 생각만 하고 아무것도 안 하고 있지 않냐고 할 수 있지만, 지금의 생각은 터 큰 추진력을 얻게 만들어줄 겁니다.

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동생과의 대화에서 시작된 질문이 여기까지 이어졌습니다. 어쩌면 이번 글은 여러모로 부족할 수 있습니다. 비전문가가 영상, 책, 아티클들을 보며 정리했기 때문이죠. 그럼에도 의미를 두고 싶은 건, 이 과정으로 제 자신도 어떻게 준비해야 할지 생각해 보게 된 시간이었습니다. 이 글을 읽는 다른 분들도 각자 나름의 생각을 정리하는 기회로 연결되길 바랍니다. 

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AI 시대 어떻게 살아남아야 할지 고민이 되는 분을 위한 글 요약

1. 감각을 만들어야 합니다. 언제나 눈에 띄는 기술은 나오고 거기로 사람을 몰리게 되고 경쟁은 치열해집니다. 기술 외에 필요한 건 예술가적인 감각입니다. 

2. 병렬적 사고가 아닌 직렬적 사고, 즉 몰입의 경험을 많이 가져야 합니다. 몰입의 경험은 아웃사이드 인, 외부에서 답을 찾고 주어진 일만 하는 게 아니라, 인사이드 아웃 내 안에서 논리와 답을 찾고, 실행하면서 수정할 수 있어야 합니다.

3. 자신만의 콘셉트를 기획해야 합니다. (생각 없이) 그냥 하는 게 아닌, 생각과 고민의 총량을 쌓은 뒤 시작해야 합니다. 그래야 제대로 된 노력이 좋은 결과로 이어지게 됩니다.