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인공지능 연구소 OpenAI는 2022년 11월 30일, ChatGPT라는 인공지능 봇을 공개했다. 언어 학습에 특화되어 있어, 마치 대화를 하듯이 말을 걸면 그에 맞는 대답을 하는 인공지능이다. 20년 전에 발매된 심심이와 사용 방식 자체는 비슷하다.

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비개발자의 눈으로 살펴보는 ChatGPT

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ChatGPT
<출처: (원본 pixabay.com), 작가 수정>

 

인공지능 연구소 OpenAI는 2022년 11월 30일, ChatGPT라는 인공지능 봇을 공개했다. 언어 학습에 특화되어 있어, 마치 대화를 하듯이 말을 걸면 그에 맞는 대답을 하는 인공지능이다. 20년 전에 발매된 심심이와 사용 방식 자체는 비슷하다.

 

물론 그 강력함은 전혀 차원이 다르다. 사용해보면 '정해진 대답을 한다'는 느낌이 전혀 없고, 정말로 대화한다는 느낌이 들었다. 물론 너무 정석에 가까운 대답만 하는 등 인공지능다움이 묻어 있긴 했다. 하지만 대화의 흐름은 무서울 정도로 어색하지 않았다.

 

올해 들어서 달리(DALL-E) 등 정말로 다양한 종류의 인공지능이 사람들을 놀라게 만들고 있다. 그중에서 가장 충격적인 것을 꼽으라면 나는 ChatGPT라고 말하고 싶다. 주로 개발자 커뮤니티에서 화제가 된 것 같은데, 나 같은 비개발자의 눈으로 봐도 놀라워 이번 글을 통해 ChatGPT를 살펴보고자 한다.

 

 

코드를 대신 작성해준다

ChatGPT
<출처: ChatGPT>

 

나는 비개발자이지만 파이썬 코드는 어느 정도 작성할 줄 안다. 하지만 자주 쓰지는 않는 탓에 명령어 이름들을 까먹곤 한다. 그래서 유용한 코드는 나중을 위해 개인 메모장에 저장해 놓는 습관이 있다. 하지만 앞으로는 그럴 필요가 없겠다는 생각이 들었다.

 

명령 입력창에 ' API 요청을 보내는 파이썬 코드를 작성해줘'라고 써봤다. ChatGPT가 잠시 뜸을 들이더니, 코드를 빠르게 작성해줬다. 놀라운 점은 코드만 던져주지는 게 아니라, 각 기능에 대한 코멘트 및 활용법까지 친절히 안내해주는 점이었다.'위 코드를 자바스크립트로 변환해줘'라며 대화를 이어갔다. 맥락을 이해하는 인공지능이기에 매번 설명할 필요가 없었다. ChatGPT는 당연하다는 듯이 파이썬 코드 예제를 자바스크립트로 변환해주었다. 나만의 코드 메모장은 이제 필요 없겠다는 확신이 들었다. 인공지능에게 물어보는 게 더 정확하고 빠르다.

 

개발자들은 ChatGPT를 어떻게 활용하고 있을까 궁금하여 유튜브 영상을 찾아봤다. ChatGPT의 능력은 생각했던 것보다 훨씬 강력했다. 단순 코드가 아닌 알고리즘 코드를 붙여 넣은 다음, '이 코드를 최적화해줘'라고 입력하면 정말로 최적화한 코드를 알려주었다.

 

 

이메일도 대신 작성해준다

ChatGPT는 이메일도 대신 작성해준다. 지메일에서 문장이나 단어를 자동으로 완성해주는 수준이 아니다. 예시를 하나 만들어봤다. '갱얼쥐닷컴이라는 서비스의 출시 일정을 논의하는 이메일을 작성해줘'라고 명령해보니 다음과 같은 답변이 돌아왔다.

 

ChatGPT
<출처: ChatGPT>

 

대부분의 인공지능 모델이 그렇듯이 ChatGPT 또한 영어 외의 언어에는 약하다. 한국어 답변을 보면 기계적인 느낌을 지울 수 없다. 하지만 이것은 내가 편집하면 되는 부분이다. 이메일을 처음부터 작성하는 것보다 훨씬 수월하다. 이런 식으로 내가 노력을 쏟아야 하는 부분을 조금씩 깎아낼 수 있는 것이다.

 

이메일에 답변할 때도 마찬가지다. 뭐라고 써야 하나 고민할 필요 없이, 이메일을 ChatGPT에 붙여 넣은 후 '이 이메일에 대한 답변을 작성해줘'라고 입력해보자. 꽤 그럴싸한 답변을 작성해준다. 이런 식으로 이메일뿐만 아니라 커뮤니티 공지사항, 고객센터 답변 같이 긴 글을 작성할 때 유용하게 쓸 수 있겠다는 생각이 들었다. 물론 인공지능이 작성한 내용이 완벽하진 않다. 하지만 늘 괜찮은 수준의 결과물이 보장되며, 그 정도면 실전에서도 충분히 활약할 수 있다고 본다.

 

 

정보 검색은 물론, 이야기까지 만들어준다

당연하지만 '커피의 부작용에는 뭐가 있어?'처럼 팩트에 대한 질문에도 답변해준다. 다만 현재의 ChatGPT는 웹에 연결되어 있지 않기 때문에, '저번 주에 새로 나온 스타벅스 메뉴에 대해 알려줘' 같은 질문에는 답변하지 못한다. 2021년까지 수집된 정보를 기반으로 답변한다.

 

또 재밌는 점은 이야기를 만들어내는 것도 가능하다는 점이다. '가상의 슈퍼 히어로 스토리를 써 줘'라는 요청에 응해줬을 때는 나도 모르게 신이 났다. 물론 이야기가 재밌지는 않았다. 하지만 ChatGPT가 이야기라는 틀에 맞춰 자아내는 것 자체가 신기하여 다음 이야기가 궁금해졌다.

 

ChatGPT
<출처: ChatGPT>

 

이야기를 이어서 듣고 싶다면 '스토리를 이어서 써 줘'라고 요청하면 된다. 그러면 ChatGPT는 지칠 줄 모르고 이야기를 계속 써 내려 간다. 몇 번 반복하다 보면 이야기가 겹치면서 지루해지지만, 가상의 이야기를 만들어 낼 수 있다는 사실은 몇 번을 봐도 새로웠다.

 

 

랩 가사도 쓸 수 있다

ChatGPT
<출처: ChatGPT>

 

'Write me a rap song about Chimaek(치맥에 대한 랩 음악을 써 줘)'라고 입력했다. 그러니 정말로 노래 하나가 나왔다. 일단 치맥(Chimaek)이 뭔지 알아듣는 것도 신기했고, 1절, 2절, 후렴구같이 노래의 틀을 파악하고 있는 것도 놀라웠다. 랩 음악은 단어의 라임이 중요한데, 이것을 고려한 흔적을 발견했을 땐 그저 감탄밖에 나오지 않았다. (예: style:smile, more:store, magic:tragic)

 

후렴구에서는 'Chimaek'이라는 단어를 반복해 후렴구의 특징을 살렸고, 마지막 후렴구 전에 브릿지까지 넣어주는 센스까지 보여주었다. 물론 그렇게 멋진 노래는 아니다. 하지만 노래의 틀을 갖춘 가사를 쓰는 데 단 41초밖에 걸리지 않았다.

 

 

단점은?

ChatGPT는 아직 한국어 능력이 많이 떨어진다. 답변의 퀄리티가 영어보다 떨어질 뿐만 아니라, 출력 속도도 현저히 느리다. 인터넷에는 영어로 된 데이터가 가장 많고, IT의 기본 언어가 영어다 보니 어쩔 수 없다는 것은 알고 있다. 하지만 퀄리티의 차이가 꽤 큰 점이 아쉬웠다. 

 

ChatGPT
<출처: ChatGPT>

 

또한 답변이 작성되다가 중간에 끊길 때도 있었다. 아무래도 작성하는 데 시간이 너무 오래 걸리면 타임아웃 되는 듯하다. 위 스크린샷의 한국어도 한참 작성되다가 "치맥이야 치맥이야," 부분에서 끊겨버렸다. 아직 안정성 측면에서 불안정하다고 볼 수 있다. 물론 이는 (나온다는 가정하에) 상용화 버전에서 충분히 개선될 것이라 생각한다.

 

모든 것이 텍스트 기반인 것도 제한적이다. 내가 이미지 파일을 올린 후 '이 이미지를 묘사해줘' 같은 명령은 내릴 수 없다. 이미지 생성 인공지능인 달리(DALL-E)와도 연계되지 않으며, 웹과 연결되어있지 않기 때문에 'google.com의 사이트 로딩 속도를 측정해줘' 같은 명령에도 답변을 주지 못한다.

 

물론 언젠가는 모두 가능해질 것으로 생각한다. ChatGPT는 이제 연구 버전이 공개된 상황이다. 그럼에도 불구하고 답변 퀄리티가 상상을 초월하기 때문에, 한 번쯤 활용해 여러 가지 테스트를 해보는 것을 추천한다. 공식 홈페이지(chat.openai.com)로 가서 구글 계정으로 로그인하면 바로 사용할 수 있다.

 

 

결론: '해줘' 시대로의 진입?

지금 이 글은 MS 워드에서 작성했다. 워드는 글 쓰는 영역 위에 폰트 설정, 줄 간격, 저장, 실행 취소 등을 위한 여러 아이콘이 배치되어 있다. 나는 이 아이콘들이 모두 사라질 수도 있지 않을까 생각한다. '글 전체를 맑은고딕, 크기 10으로 해줘'라고 명령할 수 있는 UI가 아이콘들을 대체할 수 있을 것 같다. 더 나아가서는 '요즘IT 기고 형식에 맞게 글 정리해줘'라는 명령어를 이해할 수도 있을 것이다.

 

우리는 업무를 할 때 정보의 정리와 탐색에 많은 시간을 사용한다. 어떤 문제에 대해서 깊이 고민할 여유도 없이, 흩어져 있는 정보를 취합하느라 몇 시간씩 소비한다. 거대한 문서 데이터베이스 어딘가에 숨겨져 있는 정보를 찾아 검색하고 뒤진다. 하지만 앞으로 이러한 업무들은 많이 사라질 것 같다. 미래의 생산성은 인공지능에게 얼마나 구체적이고 적합한 명령을 내릴 수 있는지가 핵심이 될 수도 있다. ChatGPT의 정확한 작동 원리가 무엇인지는 잘 모르지만, 그만큼 변화의 시작점에 있다는 것만큼은 분명하게 느낄 수 있었다.

 

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