지난 2022년 11월, OpenAI가 ChatGPT를 처음 선보인 후 약 일 년 반이 지났어요. 그동안 국내외에서 다양한 특성을 가진 생성형 AI 서비스가 출시되었고, 우리의 일상생활과 업무 환경에 자연스럽게 스며들고 있는데요. 겨우 일이 년 새에 생성형 AI가 급속도로 발전하면서 인간의 고유한 영역이라 여긴 지적 노동 분야도 위협받는 수준에 도달했어요.

김덕진 IT 커뮤니케이션 연구소 소장은 이렇게 빠르게 발전한 생성형 AI가 만든 변화를 우리가 두려워하기보다는 적극적으로 받아들이는 자세를 가져야 한다고 말합니다. 생성형 AI는 글쓰기든, 데이터 분석이든, 검색이든 저마다 더 잘하는 분야가 따로 있는데요. 우리는 각자 업무 특성에 따라 최적의 도구를 선택하는 안목을 가질 필요가 있다는 것이죠.

김덕진 소장이 제안하는 ‘생성형 AI 시대를 맞이하는 우리가 가져야 할 자세’를 살펴볼까요?

최근 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 우리의 일상생활과 업무 환경에 큰 변화가 일어나고 있습니다. 특히 ChatGPT, Claude와 같은 생성형 AI의 등장은 이전과는 차원이 다른 혁신을 예고하고 있습니다. 생성형 AI는 단순히 정보를 검색하고 분류하는 수준을 넘어, 스스로 콘텐츠를 창작하고 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. 이는 기존 AI와는 근본적으로 다른 패러다임의 전환을 의미합니다. 

 

과거의 AI는 사전에 정의된 규칙과 알고리즘에 따라 동작했습니다. 주어진 데이터를 분석하고 패턴을 인식하여 특정 태스크를 수행하는 데 특화되었죠. 예를 들어 이미지 인식, 음성 인식, 추천 시스템 등이 대표적입니다. 그러나 이러한 AI는 학습된 영역 밖의 문제에는 취약했고, 새로운 상황에 유연하게 대처하기 어려웠습니다. 

반면 생성형 AI는 스스로 콘텐츠를 생성하고 창의적인 문제 해결이 가능한 수준으로 진화했습니다. 방대한 데이터를 바탕으로 학습한 언어 모델이 그 핵심에 있는데요. 자연어 처리 기술의 비약적인 발전 덕분에 AI는 이제 맥락을 이해하고, 인간의 언어를 자연스럽게 구사할 수 있게 되었습니다. GPT-3, GPT-4와 같은 거대 언어 모델은 웹상에 존재하는 광범위한 텍스트 데이터를 학습함으로써, 사람과 유사한 수준의 대화와 콘텐츠 생성을 할 수 있게 된 것이죠. 

놀라운 것은 이러한 기술 발전의 속도입니다. 불과 1-2년 사이에 AI는 코딩, 글쓰기, 데이터 분석 등 그동안 인간의 고유한 영역으로 여겨졌던 지적 노동 분야에서 인간에 필적하는 성과를 보이기 시작했습니다. 2022년 말 OpenAI에서 ChatGPT를 발표했을 때만 해도 사람들은 큰 충격에 휩싸였는데요. 채팅 로봇이 어떻게 저렇게 자연스러운 대화를 할 수 있는지, 그리고 어떻게 그토록 정교한 글을 쓸 수 있는지 믿기 어려웠던 거죠. 그로부터 몇 달 지나지 않아 GPT-4가 발표되면서 AI의 성능은 더욱 비약적으로 향상되었습니다. 이미지 인식 기능까지 갖춘 GPT-4는 대학 입학시험이나 변호사 시험에서도 상위권의 성적을 거두는 수준에 도달했다고 합니다. 

AI 기술의 급속한 발전은 우리에게 큰 기회인 동시에 도전이 되고 있습니다. 한편으로는 AI를 통해 업무 효율성과 생산성이 크게 향상되고, 창의적인 아이디어를 얻을 수 있어 고무적입니다. 그러나 다른 한편으로는 AI로 인해 일자리가 위협받고 인간의 역할이 축소되는 것이 아닌가 하는 우려도 있는 것이 사실입니다. 어떤 이들은 AI가 인간을 대체할 것이라는 디스토피아적인 미래를 걱정하기도 합니다.

그러나 중요한 것은 우리가 이러한 변화를 두려워하기보다는, 적극적으로 받아들이고 준비해 나가는 자세를 갖추는 일입니다. AI는 분명 강력한 도구이지만 만능은 아닙니다. AI가 창의력과 감성을 갖춘 인간을 완벽히 대체할 수는 없습니다. 오히려 AI의 특성과 장단점을 잘 이해하고, 이를 인간의 역량과 효과적으로 결합할 때 시너지를 극대화할 수 있을 것입니다. 중요한 것은 우리 스스로 어떤 마음가짐과 역량을 갖추느냐에 달려 있습니다. 

이런 맥락에서 생성형 AI 시대를 맞아 우리에게 필요한 것은 무엇일까요? 무엇보다 다양한 AI 도구들의 특성을 이해하고, 자신의 업무 성격에 맞는 최적의 도구를 선택하는 안목이 중요합니다. 현재 OpenAI의 ChatGPT, Anthropic의 Claude, Microsoft의 코파일럿, Google의 제미나이(Gemini) 등 수많은 생성형 AI 도구들이 출시되어 있습니다. 이들은 모두 대화형 인터페이스를 통해 사용자와 상호작용하며, 텍스트 생성, 코드 작성, 정보 검색 등의 기능을 제공하는데요. 각각의 장단점이 있기에 자신의 활용 목적에 부합하는 도구를 고르는 것이 효과적일 것입니다.

예를 들어 글쓰기에 특화된 Claude는 높은 창의성과 문장 생성 능력이 돋보입니다. 블로그 포스팅, 시나리오, 광고 카피 작성 등 창의적 글쓰기에 도움이 될 만한 도구입니다. 논리적인 구조의 텍스트를 요구하는 학술 논문이나 분석 리포트 작성에 유리할 수 있습니다.

데이터 분석 기반의 리포트 작성은 CHATGPT-4를 추천합니다. 파이썬 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며 문맥에 맞는 코드 작성 기능이 강점입니다. 또한 엑셀이나 CSV 파일을 업로드하고 분석하는 데에 수월한데요 예를 들면 주식정보 데이터를 파일로 올린 뒤 GPT에게 애널리스트로서의 역할을 주고 주식 데이터를 분석하게 하고, 최근의 정보는 GPT-4와 연결된 BING.COM 의 브라우징 기능을 활용하여 뉴스 데이터를 받아오게 하여 종합적인 예측분석도 진행할 수 있습니다. 

마지막으로 웹 검색과 정보 탐색 용도로는 Google의 제미나이가 편리합니다. 방대한 구글 검색 DB를 활용해 원하는 정보를 요약 정리해 주니 리서치 작업에 활용하기 좋겠죠.

이처럼 다양한 생성형 AI 도구들을 자신의 업무 성격에 맞게, 그리고 목적에 따라 선택적으로 사용하면 업무 효율성과 퍼포먼스를 크게 높일 수 있을 것입니다. 그렇다고 해서 AI에게 모든 것을 맡기고 인간은 뒷전으로 물러나야 한다는 뜻은 아닙니다. 아무리 뛰어난 AI라 해도 완벽할 수는 없습니다. 윤리적 기준, 상식, 세상사에 대한 이해 등 AI가 갖추지 못한 부분이 분명 존재하기 때문입니다.

따라서 AI를 활용한다는 것은 기계의 분석과 제안을 바탕으로 인간의 지혜와 통찰을 더해 의사결정을 내리는 협업의 과정이 되어야 합니다. 중요한 것은 우리 인간이 AI에게 얼마나 명확하고 구체적인 지시를 내리느냐입니다. 동일한 도구를 사용한다고 해서 누구나 같은 퀄리티의 결과물을 얻을 수 있는 것은 아닙니다. AI 활용의 성패를 가르는 건 결국 '프롬프트'를 얼마나 잘 디자인하느냐에 달려있다 해도 과언이 아닙니다.

프롬프트 엔지니어링이라고 불리는 이 작업은 AI에게 태스크에 대한 구체적인 지침을 제공하는 과정입니다. 단순히 "PPT 만들어줘", "보고서 써줘"라고 요청한다고 원하는 결과물을 얻을 수는 없겠죠. 해당 문서의 목적, 주제, 키워드, 분량, 톤앤매너 등을 면밀히 설계해 AI에게 전달해야 합니다. 그래야 AI가 사용자의 의도를 제대로 파악하고 퀄리티 높은 결과물을 산출해 낼 수 있습니다.

또한 AI가 내어준 결과물을 그대로 사용하기보다는 꼼꼼하게 검토하고 다듬는 과정 역시 필요합니다. 아직 AI는 사실관계를 오인하거나, 논리적 비약을 범하거나, 저작권과 관련된 이슈를 일으킬 소지가 있기 때문입니다. 따라서 우리는 항상 비판적 사고를 바탕으로 AI의 한계를 인지하고 그에 대응할 줄 알아야 합니다.

AI에 대한 맹신, 그리고 AI에 대한 두려움. 우리는 이 두 가지 극단을 모두 경계해야 합니다. 전자는 AI를 전지전능한 존재로 받아들여 인간의 주체성을 상실하게 만들 수 있고, 후자는 변화에 발맞추지 못하고 도태될 위험이 있습니다. 건강한 자세는 AI의 강점은 적극 활용하되, 한계 또한 분명히 인식하는 것입니다. 나아가 AI와의 협업을 통해 우리 인간만의 고유한 능력, 즉 창의력, 공감 능력, 사회성 등을 더욱 계발하려는 노력이 병행되어야 할 것입니다. 

우리는 지금 거대한 기술 변혁의 시대를 살아가고 있습니다. 인공지능은 그 어느 때보다 우리 삶에 가까이 다가왔고, 개인의 일상은 물론 기업과 사회 전반에 지대한 영향을 미치고 있습니다. 중요한 것은 이러한 변화에 어떻게 대처하느냐입니다. 수동적으로 휩쓸리기보다는 흐름을 꿰뚫어 보고 능동적으로 활용할 때, 우리는 생성형 AI 시대를 선도하는 주역이 될 수 있을 것입니다.

이를 위해서는 올바른 인식, 지속적인 학습, 그리고 실천이 필요합니다. 앞으로 다가올 더 큰 변화에 우리 모두 슬기롭게 대처해 나갈 수 있기를 기대합니다.