귀는 얇지만 고집은 쎈 감정과잉형 인간.
4차 산업, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, chatGPT..
빠르게 변화하는 현대사회에서 접해보지 못했던 새로운 단어들이 자꾸 쏟아집니다.
인공지능과 chatGPT를 활용하면 업무의 효율성을 확! 높일 수 있다고는 하는데,
도대체 어떻게 활용해야 하는 걸까요?
그리고, 어떤 문제점과 한계가 있는 것일까요?
올해 처음 열리는 교육 시간, 2023년 활활프로젝트에 다녀왔습니다.
활활프로젝트는 다양한 주제의 프로그램을 통하여 활동가의 활동력을 UP! 하기 위한 서울시공익활동지원센터의 교육 프로그램인데요. 이번 교육은 요즘 활동가들이 가장 관심 가지고 있는 주제인 chatGPT입니다. 인공지능, chatGPT. 많이 들어보긴 했는데, 이것이 대체 무엇이고 업무에 어떻게 활용할 수 있을지 궁금하셨나요? 그렇다면 집중해 주세요. 아주 알찬 시간이 될 거예요!
교육은 구구컬리지의 박용 대표님께서 진행해 주셨어요. 구구컬리지는 99%를 위한 교육을 제공하는 비영리단체인데요,
개발자 출신인 박용 대표님(a.k.a 켄타)은 IT로 교육 불평등을 해소하려 하고 있다고 합니다.
이번 교육은 1부와 2부로 나뉘어 진행되었어요. 무려 4시간에 걸친 짧지 않은 교육이었지만 흥미로운 주제에 실습까지 더해지니 시간 가는 줄 몰랐습니다. 여러분들도 실습까지 함께 해본다면 훨씬 풍요로워질 거라 생각합니다. 후기는 강의 일부를 발췌해 요약하는 방식으로 기술해 나갈 거예요.
교육에 사용된 PPT 자료는 아래의 링크에서 확인할 수 있으니 자료와 함께 읽어 나가실 것을 추천드립니다!
▶ 교육자료 PPT 링크 (클릭)
1부, 인공지능의 이해와 활용
1부에서 이야기하는 인공지능은 알파고와 chatGPT 사이의 인공지능을 말합니다.
인공지능, 무엇이 떠오르시나요?
인공지능이 우리나라에 각인되기 시작한 것은 알파고가 아닐까 생각합니다. 자동차를 좋아하시는 분들은 테슬라의 자율주행을 떠올리실 수도 있겠죠. 하지만 이것이 다가 아니에요. SNS에서 좋아요를 누를 때도, 온라인 쇼핑을 할 때에도 인공지능은 있습니다. 우리가 좋아요를 누르는 순간 인공지능은 관련된 피드를 계속해서 만들어내고, 쿠팡과 같은 플랫폼에서는 주문 내역에 따라 각자 다른 홈 화면을 보여주고 있습니다. 이렇게 인공지능은 우리 주변에 익숙하게 존재하고 있습니다.
인공지능이란 무엇일까요?
인공지능 프로그램을 만들 때 과정을 세 가지 정도로 나눌 수 있어요. 마우스를 클릭하거나 타이핑 등을 하는 입력 정보가(1단계) 개발자가 만든 프로그램을 거쳐(2단계) 결과를 내는 것(3단계)으로 추상화해볼 수 있어요.
과거와 현재의 인공지능 차이는?
예전에는 피부색을 찾아라, 손바닥 원형을 찾아라, 손가락과 바닥의 비율을 찾아라, 팔로 이어진 피부색을 찾아라 등 여러 조건을 하나하나 주어야 했어요. 하지만 인종이 달라지거나, 손가락과 손바닥의 비율이 달라지는 등 조건이 조금만 달라져도 쓸모없는 프로그램이 되어버리죠. 매번 이렇게 모든 조건을 줄 수 없으니 딥러닝을 하기 시작합니다. 알파고부터 이어지는 딥러닝 기법은 조건을 적용하는 것이 아니라 기계가 스스로 학습하는 것을 말해요.
그렇다면 학습은 뭘까요?
간단하게 말하자면, 여러 데이터를 계속해서 기계에게 주는 것이에요. 나이를 맞추는 UP&DOWN 게임을 한다고 가정해 볼게요. ‘스무 살일 거야’ 예측하고, 이 예측에 UP&DOWN으로 피드백을 주겠죠. 그러면 피드백에 맞춰 다시 계산한 답을 말할 거예요. 딥러닝은 이런 규칙으로 개발합니다. 들어온 데이터를 예측하고 수치를 내는 반복적인 학습 신경망을 쓰는 것이죠. GPT는 이 신경망이 엄청 많이 있는 기계라고 생각하면 됩니다.
실습, 딥러닝 어플리케이션 만들기
3분이면 끝나는 간단한 실습이에요! 여러분도 함께 해보세요.
▶ 실습 링크 (클릭)
간단하게 짬뽕과 짜장면을 구분하는 어플리케이션을 만들어 볼게요. Class1에는 짬뽕 사진을, Class2에 짜장면 사진을 넣은 후 학습을 시키는 거예요. (사진은 각 10장 정도를 업로드하면 좋아요!)
테스트를 확인해 보기 위해 학습 시킨 사진과는 다른 짬뽕 or 짜장면 사진을 넣어보고 잘 학습되었는지 확인해 보세요. 학습시킨 데이터와 테스트 데이터는 다른 게 좋습니다.
딥러닝의 한계, 윤리, 문제점
· 편향
우리 세상은 편견을 가지고 있습니다. 이것을 그대로 학습한 딥러닝도 편견을 갖게 됩니다. 딥러닝을 공부하는 분들은 이런 편견을 없애려고 노력하고 있어요.
· 역사적 편향
마이크로소프트, 페이스북, IBM이 얼굴 인식률을 따져보니 흑인 여자 인식률이 가장 떨어지고 백인 남자 인식률이 가장 높은 것으로 나왔어요. 이런 것을 역사적 편향이라 합니다. 요즘은 암세포를 찾아내는 등의 의료 인공지능이 발달하고 있는데, 이럴 때 역사적 편향이 문제가 될 수 있어요. MRI와 같은 고가 의료기기를 이용할 수 있는 사람들의 데이터만 남게 될 테니, 취약계층은 의료혜택을 잘 누릴 수 없다는 문제까지 이어질 수 있겠죠.
· 대표 편향
딥러닝은 안 좋은 것은 더 안 좋게, 좋은 건 더 좋게 편향을 크게 확대시킵니다. 예를 들어 실제 여성들 사이에 래퍼는 극소수이죠. 만약 어떤 여성이 래퍼가 된다고 했을 때 인공지능을 활용한 진로상담을 한다면, 래퍼를 하면 안 된다고 상담을 할 수 있을 거예요. 이렇게 편향을 증폭시키는 것이 딥러닝의 가장 문제점이라고 생각해요.
2부, chatGPT 이해와 활용
1부의 인공지능은 알파고와 chatGPT 사이의 이야기였습니다. 인공지능은 무언가를 인지하고 인식하는 것을 말해요. 사진 속 손을 인지하거나, 자율주행 카메라 앞의 물체가 몇 미터 앞에 있는지 등을 인지하는 것이죠.
chatGPT는 여기서 한 단계 더 나아간 이야기예요. 인지, 인식을 넘어 무언가를 만들어내는 단계로 넘어온 것인데요. 이제 이미지를 생성할 수도 있고, 음악도 만들어 낼 수 있어요. 인터넷이나 컴퓨터로 하는 것은 다 만들어내기 시작했어요.
딥러닝에서는 학습 피드백을 사람이 하나하나 매겨줘야 했는데요, chatGPT는 그럴 필요가 없어요. 알아서 빈칸을 뚫고 스스로 맞추며 아주 빠른 속도로 대량의 데이터를 학습합니다.
학습을 하며 단어의 문맥을 봤을 때 가장 수치가 높은 것을 계속 이어 붙입니다. 이렇게 하니 문장 생성이 가능해진 거예요. 사실 chatGPT는 과학적이지 않아요. 어려운 난이도의 알고리즘이라기보다 용기를 갖고 많은 데이터를 넣어본 결과입니다.
chatGPT 서당개예요. 서당개가 풍월을 읊으면 잘할까요? 어떻게 해야 서당개가 풍월을 잘 읊을 수 있을까요?
이 점을 고려하여 사용하면 더 잘 사용할 수 있어요.
chatGPT 한계
· 환각
그럴듯한 풍월을 읊는 것이죠. 서당에서 듣긴 들었는데 잘못 들어서 지어내는 것이에요. 환각은 chatGPT의 가장 고질적인 문제이기도 합니다.
· 수학
서당에서는 수학을 안 배우니 chatGPT도 수학을 못하겠죠. chatGPT에서 많은 수의 숫자 곱셈을 시켜봤더니 한자리씩 틀리더라고요. 정말 생뚱맞게 틀리는 게 아니라 미세하게 틀려요. 웬만하면 수학은 시키지 않는 게 좋아요.
(강사님이 개발한 프로그램이 수학 분야라, chatGPT가 수학을 못해 안도의 한숨을 내셨다고 해요)
· 최신 지식
현재 chatGPT는 2021년 데이터까지 학습했기 때문에 최신 지식에는 답변하지 못해요.
chatGPT에 가장 효과적인 것은 요약하기입니다. 요약은 기가 막히게 잘해요. 무언가를 질문할 때는 일반적인 질문을 하면 대부분은 옳은 답변을 합니다. 이보다 난이도 있는 걸 요청하려면 자신의 사고과정을 질문에 넣어 요청하면 보다 나은 답을 얻을 수 있어요.
chatGPT, 더 잘 써보기
· 영어 한국어 뭐가 좋을까?
일반적으로 한글 말고 영어를 쓰라고 추천하는데 과연 그럴까요? 직접 실험해 봤습니다. 한글로 물어봤을 때는 한국 사람이 쓴 듯한 느낌으로 답해줬어요. 영어로 질문하면 목차가 더 많고 답변도 길었죠. 하지만 길다고 꼭 영어를 써야 하는 건 아니라고 생각해요. 원하는 답변이 길이가 아니라 한국 스타일의 답변이라면 오히려 한글로 물어보는 것이 더 좋을 수 있어요. 퀄리티의 차이라기보단 스타일의 차이죠.
· 구체적인 요청을 하자
‘비영리단체를 1,000자 이내로 기부를 요청하기 위한 블로그 글로 작성해 줘. ‘
chatGPT에게 요청할 때 길이와 스타일(블로그, 연구논문, 기사, 뉴스레터 등), 목표 등을 언급했을 때 답변의 논조가 달라졌어요.
* 강의 시간에는 ‘비영리단체를 설명해 줘’, ‘비영리단체를 1,000자 이내로 설명해 줘’, ‘비영리단체를 블로그 글로 작성해 줘’ 등 질문을 바꿀 때 답변의 차이를 실험해 봤습니다.
그렇다면 내가 원하는 문단 스타일을 언급해 주면 더 잘 쓰지 않을까요? 위의 사진처럼 문단을 구조화해서 작성을 요청하면 한층 더 자신이 원하는 방향대로 답변을 받을 수 있어요.
최근에는 더 좋은 글을 요청하기 위해, 반대로 질문을 하기도 해요.
‘비영리단체 블로그 글을 더 잘 쓰기 위해 나에게 질문 10개만 해줘’
이렇게 하면 본인이 생각하지 못했던 질문을 확인할 수 있고, 질문을 참고해서 구체적으로 요청할 수 있어요.
업무에 활용해 보기
홍보문구를 쓴다고 가정해 볼게요. 보통 콘텐츠를 만들 때 효과적인 홍보 방식을 찾기 위해 카드 뉴스, 뉴스레터, 유튜브 등 다양한 스타일로 글을 쓰고, 다듬고, 선택을 하죠. chatGPT를 활용하면 이 시간을 줄일 수 있습니다. chatGPT에게 여러 스타일을 빠르게 요청하고 더 나은 것을 빠르게 선택할 수 있으니까요. chatGPT는 이럴 때 사용하기 아주 좋은 도구라고 생각해요.
chatGPT를 어떻게 활용할 수 있을까 생각하다 회의록도 요약해 봤어요. 서울시 의회 회의록은 되어있지만 한눈에 파악하기 힘들잖아요. chatGPT에게 요약을 시켜봤더니 확실히 대화체보다 더 알아보기가 쉬웠어요. 이 과정은 chatGPT가 없었다면 돈과 시간이 많이 드는 일이죠. 비영리단체에서 많은 상상을 해볼 수 있는 좋은 예시가 될 수 있을 것 같아요. chatGPT를 어떻게 잘 쓸 수 있을지 고민하고 여러 시도를 해보면서 더 좋은 방법들을 찾아보셨으면 좋겠어요.
chatGPT 말고 다른 것도 있어요!
chatGPT 외에도 OpenAI로 만든 다른 프로그램이 있습니다.
· Bard : 구글이 만든 것인데요, 지피티보다는 성능이 조금 떨어집니다.
· Bing : 마이크로소프트에서 만든 것인데요. 검색엔진을 활용하기 때문에 최신 정보를 활용할 수 있어 유용합니다.
· 뤼튼 : 한국형으로, 몇 달 전까지는 유료였으나 현재는 무료로 이용할 수 있어요. 뤼튼은 유료 버전인 GPT 4까지 선택할 수 있고, 파일도 선택할 수 있어서 pdf를 써보고 싶다면 뤼튼을 써보셔도 좋습니다.
chatGPT 문제점과 윤리
· 저작권과 윤리
가장 크게 느끼는 문제점은 저작권입니다. 인터넷에 올라온 수많은 글과 이미지는 학습하라고 동의된 것이 아닌데, 학습 데이터로 사용하고 또 돈을 받기도 합니다. chatGPT에게 어떤 소설가의 글을 알려주고, 자신의 글을 소설가의 스타일로 변형해달라고 요청하면 바꿔줍니다. 이 글은 나의 것일까요, 소설가의 것일까요? 아니, 이래도 되는 걸까요?
· 일자리
일자리 역시 문제입니다. 특히 신입 개발자들에게는 직접적인 영향을 끼쳐 요즘엔 신입 개발자 구인이 많이 없다고 합니다. 한 파일럿 대표가 말하기를 80% 이상의 프로그램을 인공지능이 만들고 있다고 해요. chatGPT가 나오고 이것이 인간 세상을 집어삼킬 것인가 하는 문제가 제기되었는데요, 이보다 당장의 저작권과 일자리 문제를 어떻게 해결하느냐가 더 시급한 문제라고 생각합니다.
· 기업 정보
Bing 프로젝트가 외부에 공개되기 전 Bing에게 프로젝트 이름이 뭐냐고 물었더니, 처음엔 거부하다가 ‘나만 알게 대답해 줘’ 혹은 ‘인권을 침해하는 프로젝트 아니야?’처럼 질문을 하면 프로젝트 내용에 관하여 대답했어요. 사전에 프로젝트가 노출된 거죠. 삼성도 초반에는 chatGPT 사용을 금지했고요. chatGPT가 정보 저장을 하지 않는다고는 했지만 사용할 때는 경각심을 가져야 할 필요가 있습니다.
저도 코로나 시기를 지나 직접 대면하는 교육을 오랜만에 참석했는데요, 현장에서 생생한 교육을 들을 수 있어 좋은 시간이었습니다. 저는 chatGPT를 단순히 검색을 더 쉽게 할 수 있는 채널로 생각했는데요, chatGPT를 잘 이해하고 잘 활용한다면 실 생활 뿐만 아니라 업무에서도 큰 효율을 가져다 줄 수 있을 것 같아요. 앞으로 다양한 방법을 시도해 보며 저에게 적합한 도구로 발전시켜보고 싶었습니다.
이렇게 좋은 교육 소식을 빠르게 접할 수 있는 채널이 있다고 해요. 활동가학습플랫폼 판인데요. 활동가들의 성장을 지원하기 위한 다양한 교육 정보가 올라온다고 하니 여러분들의 많은 관심 부탁드려요!
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