셀수스조합원 이명호 교수 <챗GPT 지식혁명을 일으키다>
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작성자 최고관리자 댓글 0건 조회 67회 작성일 23-03-07 22:14본문
이명호 미래학회 부회장
“월급 3만 원 정도로 자료 조사와 정리를 도와주는 인턴을 고용하려고 하는데, 가치가 있을까요? 엄청 잘난 체를 해서 모르는 것도 아는 듯 빠르게 끊임없이 정리를 해주네요. 단, 인턴이니 너무 자기를 믿지 말고 책임도 묻지 말라고 하니 어는 정도 믿어야 할지. 이 인턴 부리려면 내가 더 똑똑해서 감수를 잘해야 낭패를 안 볼 듯합니다. 새로운 기능도 열심히 배워서 쓸 수 있게 해준다고 하니 고용하고 싶은 생각이 드네요. 여러분은 어떻게 하시겠어요?”
인공지능(AI) 챗GPT를 써 본 필자의 느낌이다. 아마 다른 사람들도 비슷한 생각일 것이다. 두 달 만에 1억 명 사용자를 확보하였고, 100만 명이 넘는 사용자들이 챗GPT플러스라는 월 20달러 유료 버전으로 전환했다.
그동안 수많은 정보 중에서 유용하고 신뢰성 높은 정보를 찾아주는 구글은 단연 검색 시장의 승자였다. 검색은 원하는 문서는 찾아 주지만, 원하는 부분을 찾아 읽고 정리해야만 지식을 얻고 정보를 활용할 수 있다. 필요한 경우에는 위키피디아 같은 사전에서 체계적인 지식을 찾아봐야 한다. 그런데 이제 이 두가지 기능을 통합하여 질의응답식으로 정보와 지식을 얻을 수 있는 인공지능 도구가 등장했다. 소크라테스식 질의응답 학습법의 부활이다. 모르는 부분에 대하여 추가 질문을 하고 더 구체적인 지식을 얻는 방식은 바로 지식 습득에서 꿈꾸던 맞춤형 방식이라고 할 수 있다.
“지식·진실 발견할 수 없다” AI의 고백
그런데 문제는 챗GPT의 답이 백과사전처럼 검증된 정보와 지식이 아니라는 것이다. 빠르게 관련 정보를 정리해서 내놓는데, 일부 틀린 정보들을 포함하고 있고, 어느 부분이 틀린 것인지를 알기 어렵다. 그리고 자신이 새로운 지식을 발견하고 진리를 알 수 있는 능력이 없다고 다음과 같이 고백했다.
“생성형 인공 지능은 새로운 정보나 콘텐츠를 생성할 수 있지만 전통적인 의미의 ‘지식’이나 ‘진실’을 발견할 수는 없습니다. 생성된 정보는 검색 또는 이해 프로세스를 통해서가 아니라 훈련된 데이터에서 학습한 패턴 및 연관성을 기반으로 합니다. 생성된 정보의 품질과 정확성은 교육에 사용되는 데이터의 품질과 다양성에 따라 달라집니다. 궁극적으로 생성형 AI 모델의 결과물을 평가하고 그 가치와 정확성을 지식 또는 진실로 판단하는 것은 인간의 몫입니다.”
이러한 한계를 가지고 있는 인공지능을 어떻게 사용해야 할 것인가?
일반적으로 인간의 사고는 ‘시스템1’ 사고와 ‘시스템2’ 사고로 구분된다. 시스템1 사고는 직관적이고 빠르며 자동적인 사고이다. 고양이와 개의 구분, ‘콩쥐와 ○○’의 문구 완성 등이 이와 같이 빠르게 저절로 작동하며, 노력이 거의 들지 않는 사고 과정이다. 그러나 이러한 사고 방식은 오류를 일으키기 쉽다.
시스템2 사고는 더 느리고 분석적이고 정신력을 소모하는 인지적인 사고이다. 추상적인 문제를 해결하거나, 인과적 관계를 이해하고, 새로운 상황을 다루기 위해 추론이 필요할 때 시스템2 사고를 사용한다. 새로운 지식을 얻기 위한 노력 등은 시스템2 사고 영역이다. 그리고 우리 인간은 시스템1과 시스템2 사고를 효율적으로 연계하여 사용하고 있다. 이미 알고 있는 상황이거나 급박한 상황인 경우 시스템 1 사고를 통해 빠르게 대처하고, 새로운 상황에 처한 경우 시스템 2 사고를 통해 많은 정보를 바탕으로 전문적인 판단을 내린다.
결과물 검토·최종 판단은 인간의 몫
인간이 시스템1과 시스템2를 결합하여 사고하듯이 AI와 인간의 서로 다른 사고 모델도 역할 분담을 하고 협력할 수 있는 방안은 없을까?
다양한 정보를 빠르게 처리하거나 자동화해주는 AI의 능력을 시스템1 사고로 간주하고 인간이 여전히 시스템2사고를 하는 것이다. 인간이 AI의 시스템 1 사고 결과물을 검토하고 최종적인 결정을 내리는 방식이다. AI의 판단, 제시를 인간이 검토하는 과정을 통하여 AI의 판단 능력은 더 정확해지게 된다. 인간은 AI와의 협력을 통하여 더 빠르고 정확하고 효율적인 업무 수행, 지식 발견이 가능해지게 된다.이런 방식은 우리 인간에게 지식의 폭발적 증가, 지식 혁명을 가져다 줄 것이다.
“월급 3만 원 정도로 자료 조사와 정리를 도와주는 인턴을 고용하려고 하는데, 가치가 있을까요? 엄청 잘난 체를 해서 모르는 것도 아는 듯 빠르게 끊임없이 정리를 해주네요. 단, 인턴이니 너무 자기를 믿지 말고 책임도 묻지 말라고 하니 어는 정도 믿어야 할지. 이 인턴 부리려면 내가 더 똑똑해서 감수를 잘해야 낭패를 안 볼 듯합니다. 새로운 기능도 열심히 배워서 쓸 수 있게 해준다고 하니 고용하고 싶은 생각이 드네요. 여러분은 어떻게 하시겠어요?”
인공지능(AI) 챗GPT를 써 본 필자의 느낌이다. 아마 다른 사람들도 비슷한 생각일 것이다. 두 달 만에 1억 명 사용자를 확보하였고, 100만 명이 넘는 사용자들이 챗GPT플러스라는 월 20달러 유료 버전으로 전환했다.
그동안 수많은 정보 중에서 유용하고 신뢰성 높은 정보를 찾아주는 구글은 단연 검색 시장의 승자였다. 검색은 원하는 문서는 찾아 주지만, 원하는 부분을 찾아 읽고 정리해야만 지식을 얻고 정보를 활용할 수 있다. 필요한 경우에는 위키피디아 같은 사전에서 체계적인 지식을 찾아봐야 한다. 그런데 이제 이 두가지 기능을 통합하여 질의응답식으로 정보와 지식을 얻을 수 있는 인공지능 도구가 등장했다. 소크라테스식 질의응답 학습법의 부활이다. 모르는 부분에 대하여 추가 질문을 하고 더 구체적인 지식을 얻는 방식은 바로 지식 습득에서 꿈꾸던 맞춤형 방식이라고 할 수 있다.
“지식·진실 발견할 수 없다” AI의 고백
그런데 문제는 챗GPT의 답이 백과사전처럼 검증된 정보와 지식이 아니라는 것이다. 빠르게 관련 정보를 정리해서 내놓는데, 일부 틀린 정보들을 포함하고 있고, 어느 부분이 틀린 것인지를 알기 어렵다. 그리고 자신이 새로운 지식을 발견하고 진리를 알 수 있는 능력이 없다고 다음과 같이 고백했다.
“생성형 인공 지능은 새로운 정보나 콘텐츠를 생성할 수 있지만 전통적인 의미의 ‘지식’이나 ‘진실’을 발견할 수는 없습니다. 생성된 정보는 검색 또는 이해 프로세스를 통해서가 아니라 훈련된 데이터에서 학습한 패턴 및 연관성을 기반으로 합니다. 생성된 정보의 품질과 정확성은 교육에 사용되는 데이터의 품질과 다양성에 따라 달라집니다. 궁극적으로 생성형 AI 모델의 결과물을 평가하고 그 가치와 정확성을 지식 또는 진실로 판단하는 것은 인간의 몫입니다.”
이러한 한계를 가지고 있는 인공지능을 어떻게 사용해야 할 것인가?
일반적으로 인간의 사고는 ‘시스템1’ 사고와 ‘시스템2’ 사고로 구분된다. 시스템1 사고는 직관적이고 빠르며 자동적인 사고이다. 고양이와 개의 구분, ‘콩쥐와 ○○’의 문구 완성 등이 이와 같이 빠르게 저절로 작동하며, 노력이 거의 들지 않는 사고 과정이다. 그러나 이러한 사고 방식은 오류를 일으키기 쉽다.
시스템2 사고는 더 느리고 분석적이고 정신력을 소모하는 인지적인 사고이다. 추상적인 문제를 해결하거나, 인과적 관계를 이해하고, 새로운 상황을 다루기 위해 추론이 필요할 때 시스템2 사고를 사용한다. 새로운 지식을 얻기 위한 노력 등은 시스템2 사고 영역이다. 그리고 우리 인간은 시스템1과 시스템2 사고를 효율적으로 연계하여 사용하고 있다. 이미 알고 있는 상황이거나 급박한 상황인 경우 시스템 1 사고를 통해 빠르게 대처하고, 새로운 상황에 처한 경우 시스템 2 사고를 통해 많은 정보를 바탕으로 전문적인 판단을 내린다.
결과물 검토·최종 판단은 인간의 몫
인간이 시스템1과 시스템2를 결합하여 사고하듯이 AI와 인간의 서로 다른 사고 모델도 역할 분담을 하고 협력할 수 있는 방안은 없을까?
다양한 정보를 빠르게 처리하거나 자동화해주는 AI의 능력을 시스템1 사고로 간주하고 인간이 여전히 시스템2사고를 하는 것이다. 인간이 AI의 시스템 1 사고 결과물을 검토하고 최종적인 결정을 내리는 방식이다. AI의 판단, 제시를 인간이 검토하는 과정을 통하여 AI의 판단 능력은 더 정확해지게 된다. 인간은 AI와의 협력을 통하여 더 빠르고 정확하고 효율적인 업무 수행, 지식 발견이 가능해지게 된다.이런 방식은 우리 인간에게 지식의 폭발적 증가, 지식 혁명을 가져다 줄 것이다.
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