ChatGPT 등장 후 우리에게 일어난 일들

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ChatGPT가 세상에 나온 지도 4개월 가까이 지났다. 공개된 지 5일 만에 사용자 100만 명을 달성하더니, 이제는 1억 명을 훌쩍 넘어버렸다. 국내외 뉴스에서도 지속적으로 보도되고 있고, ChatGPT와의 신기하고 엉뚱한 대화가 SNS를 채워 나가고 있다.

얼마 전 부모님 집에서 다 같이 테이블에 둘러앉아 수다를 떨고 있었는데, 아버지가 "뉴스에서 뭐더라… 챗지피티라고 했나? 그게 도대체 뭔 지 설명 좀 해다오"라는 말을 꺼냈다. 최신 기술에 크게 관심 없는 분들이 ChatGPT에 대해 묻는 모습을 보니, 미디어에서 정말 많이 다루기는 했구나 싶었다.

이번 글에서는 ChatGPT가 등장하고 지금까지 있었던 일들을 정리해 보고자 한다. 우리가 사는 일상이 어떤 식으로 바뀌어 갈지에 대해 작은 힌트가 되었으면 좋겠다.

생성 AI는 처음이라 생기는 일 얼마 전까지만 해도 AI라고 했을 때 가장 먼저 떠올린 것은 애플의 시리, 구글 어시스턴트, 아마존의 알렉사 정도였던 것 같다. 이들이 처음 등장했을 때는 센세이션이었다. 목소리만으로 날씨를 확인하고, 알람을 끄고, 집 조명을 조절해 주기도 했으니까. 하지만 복잡한 요청에는 엉뚱한 답을 내놓기 일쑤였고, ChatGPT처럼 무언가를 만들어내지는 못했다.

ChatGPT가 소설을 쓰고, 노래 가사를 뽑아내고, 상대성 이론을 쉬운 말로 요약해 주는 것을 보면서, 사람들은 처음으로 '영화에 나올 법한 인공지능'과 소통하는 듯한 경험을 했다. 물론 영화 속 AI에 비해서는 한참 부족하다. 그러나 그나마 가장 유사한 형태를 경험한 것은 맞다.

CGP Grey라는 유튜버(구독자 약 570만 명)의 채널에 가면 ' Humans Need Not Apply '라는 영상이 있다. 약 8년 전 영상이다. 기술의 발전으로 인간이 더 이상 필요 없게 되는 것, 특히 예술 활동처럼 '인간만이 할 수 있다고 생각되는 영역'까지 로봇과 AI에 의해 지배될 수 있을 거라는 내용을 담고 있다.

위 영상이 공개됐을 때만 해도 나는 별로 공감하지 못했다. 당시 AI가 생성한 작업물의 퀄리티가 별로 좋지 않았고, 사용하기 위한 진입장벽도 높아서 그랬던 것 같다. 하지만 ChatGPT는 놀라울 정도로 그럴듯한 결과물을 만들어냈다. 개성은 부족할지언정 완성도는 높았다. 그리고 웹사이트에 로그인만 하면 바로 쓸 수 있을 정도로 간편해졌다.

자연스레 '나 대신 AI가 쓰게 만드는' 사례가 늘어났다. 대학교 리포트를 ChatGPT로 작성했다는 소식이 연일 뉴스를 장식했다. 콜롬비아의 한 판사가 판결문 작성에 ChatGPT를 활용했다는 사례도 있었다. 미국의 SF 소설 매거진 클락스월드(Clarkesworld)는 최근에 받은 1,200개의 투고 소설 중 40%가 생성형 AI로 만들어졌다고 밝혔다( npr.org ).

핵심은 '정보의 양이 기하급수적으로 늘어난다'인 것 같다. 물론 이 이야기는 인터넷 검색과 스마트폰이 성장하던 시기에도 나왔던 이야기다. 인터넷 정보를 짜깁기하여 내 것처럼 가공하는 것도 얼마든지 가능했다. 하지만 ChatGPT는 그 짜깁기를 훨씬 더 그럴듯하게 다듬어주고, 완성 속도도 훨씬 빠르다. 따라서 '그럴듯하게 보이는 정보의 양이 기하급수적으로 늘어난다'라고 하는 게 맞을 것 같다. 물론 그럴듯하게 보인다고 해서 다 맞는 이야기는 아니니, 어떤 이야기가 맞고 틀린 지 구별해 내는 능력은 앞으로 더욱 중요해질 것이다.

물론 ChatGPT가 아직은 사회에 스며드는 과정이라 그런지, 의외로 관심 없는 사람들도 많다. 나는 ChatGPT를 궁금해하는 부모님에게 내 노트북을 열어 시연을 해드렸는데, 생각보다 반응이 시큰둥했다. "그냥 네이버 검색이나 단톡방에 물어보면 되는 거 아니야?"라는 반응이었다. 아이폰이 처음 나왔을 때 나도 비슷한 이야기를 했던 것 같다.

"나는 전화, 문자, 사진 이 3개면 충분해. 그리고 스마트폰은 배터리도 빨리 닳고 액정도 쉽게 깨진다며?"

발견해 나가는 사회 각 개인이 ChatGPT를 어떻게 생각하는지와는 별개로, 사회에서 많은 변화가 발생하고 있다. 짜깁기의 달인이라 표절 관련 이슈에 오르락내리락하고 있지만, 긍정적인 활용법도 많이 보인다.

'AI로 영어 공부하기' 같은 유튜브 영상이 많이 보이기 시작했다. 영상을 보다 보면 '학원 선생님들 괜찮을까?'라는 생각이 들 정도로 무시무시하다. 내가 쓴 글 다듬어주기, 같은 뜻을 가진 단어 간의 뉘앙스 차이 설명하기, 모르는 단어를 활용한 예문 만들기 등 웬만한 주문은 ChatGPT가 능숙하게 처리해 준다. 그리고 당연하게도 영어 선생님보다 빠르다. 물론 인간적인 소통을 통해 배우는 영어를 대체할 수는 없을 것이다. 하지만 선생님이 제공하는 기계적인 서비스는 대체할 수 있어 보였다.

ChatGPT로 쓴 도서도 쏟아져 나오고 있다. 미국 아마존에 가면 저자 이름에 'ChatGPT 공저(Co-written by ChatGPT)'라고 쓰인 책들이 여럿 보인다. 아직 베스트셀러에 오른 책은 없어 보이지만, 개수는 착실히 늘어나고 있다.

국내에서는 삶의 목적을 찾는 45가지 방법 >이라는 책이 출간되어 화제였다. 글은 모두 ChatGPT가 쓰고, 인간 기획자가 약간의 편집만 곁들인 실험적인 책이었다. 궁금해서 읽어보았는데 놀랍도록 무색무취의 글로 가득 차 있어 실망한 기억이 있다.

하지만 기계적인 정보 면에서는 두말할 것 없이 최고라고 생각한다. 나에게는 '다음에 꼭 써먹어야지!'라는 마음으로 각종 코드를 정리해 놓은 메모장이 있었다. 예를 들어 파이썬 코드를 사용해 데이터를 csv 파일로 추출해야 할 때, 정리해 놓은 코드를 복붙하여 사용하곤 했다.

하지만 이 메모장은 더 이상 필요하지 않게 되었다. 그냥 ChatGPT한테 물어보면 되니까. 내가 메모해 놓은 코드보다 더 최신 코드를 알려주면서 주석도 친절하게 달아줄 테니까. 나에게는 ChatGPT의 코드를 이해할 정도의 실력만 있으면 된다. 모르는 부분은 더 쉽게 설명해 달라고 하면 된다. ChatGPT는 지치지 않는다. 까먹지도 않는다. 가끔 틀리기는 하지만 그럴 땐 '네 코드를 돌리니까 오류가 떠. 수정해 줘'라고 주문하면 된다.

코드 관련해서 네이버 지식인처럼 사용할 수 있는 스택오버플로우(Stack Overflow)도 덜 방문하게 되었다. 복잡한 경우라면 ChatGPT도 오류를 범하거나 비효율적인 코드를 작성하곤 하지만, 간단한 기능 정도는 굳이 커뮤니티를 뒤질 필요가 없어졌다. 정보를 찾고 정리하는 작업에 시간을 덜 쓰게 되었다.

나는 AI에게 내용 생성을 전부 맡기기보다는, 밑그림이나 틀 정도를 맡기는 정도가 적절하다고 생각한다. 우리가 기존에 '템플릿'이라며 사용하던 틀을 ChatGPT(또는 다른 생성형 AI)에게 맡겨도 되지 않나 싶다. 매번 같은 템플릿을 쓰기보다는 늘 새롭게 생성되는 템플릿이 훨씬 다양할 것이다. 나는 그 위에 색깔을 입히고 다듬으면 된다. 효율적이면서도 무색무취로 이어지지 않도록 신경 쓰는 것이 중요하다고 느낀다.

어떤 교수님은 뉴스 인터뷰에서 "질문하는 힘이 중요해진다"라는 말을 했다. 맞는 말이라 생각한다. 하지만 동시에 그렇게 새로운 말도 아니다. 질문하는 힘, 스스로 답을 찾는 힘의 중요성은 오래전부터 강조되어 왔다. 대신 AI가 찰떡 같이 알아들을만한 질문을 할 줄 알아야 할 것이다. 짜깁기, 검색, 요약 등은 AI에게 맡기되, 떠먹여 주는 걸 아무 생각 없이 받아먹지 않도록 해야 할 것이다.

ChatGPT에 대한 강의도 다양하게 올라오고 있다. 하지만 결국 강의에서 배울 수 있는 것은 스킬이며, 적확한 질문을 던질 수 있는 역량은 스스로 키워내야 한다. 이 사실은 변하지 않는다.

기업들의 바쁜 움직임

AI라는 키워드와 가장 맞닿아 있는 기업은 마이크로소프트와 구글이 아닐까 싶다. 마이크로소프트는 ChatGPT를 만든 OpenAI에 100억 달러(약 13조 원) 이상 투자했고, 검색 엔진 빙(Bing)에도 ChatGPT와 같은 텍스트 생성 AI를 연결했다.

구글도 부랴부랴 바드(Bard)라는 AI를 공개했다. 데모에서 틀린 대답을 내놓는 등 실망스러운 모습이 있었지만, 아직 모두에게 공개된 서비스는 아니라 좀 더 지켜봐야 하는 상황이다.

두 회사처럼 검색과 AI를 결합하는 형태가 속속 등장하는 가운데, ChatGPT는 여전히 2021년 데이터에 머물러있다(트레이닝은 계속되고 있으나 정보에 대한 학습이 과거에 머물러 있는 것). 재밌는 건 온라인 세상과 연결되어 있지 않음에도 불구하고 아직까지 대화형 AI 중 가장 인기가 많다. 2월 초에 월 20달러의 유료 요금제를 내놓으면서 그 인기를 이어가고 있다. 참고로 유료 결제를 하면 사람들이 몰리는 시간대에도 안정적으로 ChatGPT를 사용할 수 있고, 응답 속도가 빨라지며, 새 기능을 먼저 써볼 수 있다.

최근에 빙의 AI를 써볼 기회가 있었는데, ChatGPT가 왜 아직도 인기인지 단번에 알 수 있었다. 빙 AI의 응답 속도는 끔찍하게 느리다. 온라인에 있는 정보를 끌어오느라 그런지 몰라도, '세상에서 가장 비싼 커피가 뭐야?'라는 물음에 답을 내놓기까지 15초나 걸렸다. 그에 반해 ChatGPT는 단 1초 만에 답을 내놓는다. 빙은 답을 어디서 가져왔는지 출처 링크까지 붙여주기에 친절하지만, 검색에 15초나 기다릴 사람은 없을 것 같다. 똑똑한 것은 알겠지만, 결국 서비스 문제라는 것을 느꼈다.

ChatGPT의 무서운 점은 사실 ChatGPT 자체보다는 GPT 언어 모델에 있다. GPT는 자연어 처리 및 생성에 특화되어 있는 모델이고, 이 모델을 챗봇에 맞게 변형한 후 채팅 인터페이스를 입힌 것이 ChatGPT 서비스다.

즉, GPT 모델을 활용한 (ChatGPT가 아닌) 서비스들이 우후죽순으로 나올 것이라는 뜻이며 이미 나오고 있다. 우리 모두가 기본적 언어 능력이 있고, 그 위에 각자만의 지식이나 성향이 반영되는 것처럼, GPT 모델도 각 서비스에 맞게 녹아들어 가는 것이다.

듀오링고(Duolingo)는 GPT 모델을 사용해 문법을 고쳐주거나 새 콘텐츠를 만든다. 외국어 학습 서비스라 궁합이 특히 더 잘 맞는 케이스.

재스퍼(Jasper)는 텍스트 콘텐츠 생성 서비스로, 자연어 처리에 특화된 GPT와 잘 어울린다. ChatGPT를 통해서도 텍스트 콘텐츠를 생성할 수는 있지만, 텍스트 생성에 꼭 맞춘 템플릿이나 기능 덕분에 더 섬세한 작업 관리가 가능하다.

깃허브(GitHub)의 코파일럿은 개발자의 코딩 작업을 서포트한다. 'OO 하는 기능을 써줘'라고 자연어를 입력하면 그 기능을 구현하는 코드를 써준다. 함수 이름에서 유추해 코드를 자동 완성하기도 한다.

지금 이 글을 쓰는 와중에도 GPT 관련 새 소식이 계속 들린다. 3월 1일에는 ChatGPT API가 공개되어 개발자들이 ChatGPT 모델('gpt-3.5-turbo')을 직접 활용할 수 있게 되었다. 약간의 비용(영단어 750개 당 2.6 원 정도)과 10분의 시간만 있으면 누구나 갖고 놀 수 있다. 개발자가 아니더라도 갖다 쓸 수 있을 만큼 쉽게 연동할 수 있다. 자신의 엑셀 파일에 ChatGPT 모델을 연결하여 활용할 수도 있다.

GPT 모델의 기업용 서비스 '파운드리(Foundry)'도 곧 출시 예정이다. 기업들이 GPT 모델을 전용 컴퓨팅 인프라에서 사용할 수 있는 플랫폼으로, 가격은 월 수천만 원부터 억대까지 다양할 것으로 밝혀졌다. 여기서 핵심은 GPT 언어 모델을 본격적으로, 안정적으로 사용할 기업용 유료 플랜이 나왔다는 것이다. 메인 인프라는 아마도 마이크로소프트의 애저(Azure) 기반일 것이라, 마이크로소프트가 또다시 점프할 수 있는 계기가 될지 기대된다.

ChatGPT를 개발한 OpenAI는 원래 비영리 조직이었다. AI의 안정성을 중점으로 '인공지능이 인류에게 도움을 주도록' 연구하는 조직이었다. 현재는 제한적 영리 단체로(투자한 금액의 100배까지만 수익을 얻을 수 있음) 바뀌어서 그런지 수익화에 더 공격적인 모습을 보이고 있다. OpenAI의 2023년 예상 매출은 2억 달러(약 2,600억 원), 2024년에는 10억 달러(1.3조 원)라고 한다.

알파고를 통해 깨달은 것들 2016년에 알파고와 이세돌 기사의 바둑 대결이 있었다. 그로부터 7년이 지난 지금, 바둑계는 어떻게 바뀌었는지 새삼 궁금해졌다.

검색해 보니 AI로 공부하는 기사들이 많아졌다고 한다. 다양한 바둑 AI가 보급되면서 'AI만큼 잘 두게 되는 것'을 목표로 삼는다는 것이다. 기사들만의 개성이 흐려져가는 것은 아쉬웠지만, 전체적인 실력은 되려 올라갔고 원하는 만큼 깊게 공부할 수 있는 것은 긍정적으로 보였다. 내가 하고 싶은 말은 인간 기사들이 AI만큼 잘 두지는 못할지언정, 그들이 사라지는 일은 없었다는 점이다.

ChatGPT 같은 생성형 AI도 마찬가지라고 본다. 잘만 활용하면 나의 훌륭하고 지치지 않는 조력자가 될 수 있다고 믿는다. 물론 기존의 관습을 뜯어내는 작업이 필요하겠지만, 그것은 새 기술이 나올 때마다 늘 필요한 조치였다. ChatGPT가 내 일의 50%를 대신해 줄 수 있다면, 비어 버린 나머지를 무엇으로 채울지 고민해야 할 것이다.

문제는 깊게 경험할 기회가 점점 줄어든다는 점이다. 최근 들어 '더 이상 영화를 보지 않는다'라고 말하는 주변인들이 부쩍 늘었다. 다들 영화관까지 가는 게 귀찮아, 그냥 유튜브에서 요약 영상을 본다는 것이다. OTT로 봐도 되지만 뭔가를 2시간 동안 몰입해서 보는 것 자체가 귀찮다고 한다. 영화뿐만 아니라 책도 그런 경우가 많은 것으로 보인다.

영화나 책의 요약본을 보는 것이 편할지는 몰라도 분명 놓치는 것이 있다. 긴 호흡의 몰입에서 느껴지는 감동, 어려운 내용을 이해하기 위해 고민하는 단계를 건너뛰게 된다. 가장 핵심이 되는 경험을 남에게 맡겨버리는 것이다.

ChatGPT의 경우도 비슷하다. 다양한 작업을 대신해 달라고 맡길 수 있고 이것은 편리한 일이다. 그러나 동시에 능력 발전의 기회를 축소시키는 일이기도 하다. 스마트폰이 일상을 점령하면서 전 세계인들의 집중력이 저하되고 있는 현실과 비슷하다. 고통과 불편은 때론 많은 가르침을 준다.

자신의 기본기를 단련하고 지키는 것이 그 어느 때보다 중요해질 것이다. 잘 쓰면 도구, 의존하면 독이 될 수도 있으니 말이다.