Q. 안녕하세요. 지금 어떤 일을 하고 있나요!
🐻 연구원 A: 안녕하세요, 저는 대기업 연구소에서 AI 연구와 데이터 처리를 담당하고 있어요. AI 모델에 여러 가지를 학습시키는 일을 하고 있죠.
😺 연구원 B: 저는 데이터 분석을 주로 하고 있어요. 예전에는 게임 회사를 운영했죠. 포항공대에서부터 함께 공부한 연구원 A와는 지금은 같은 회사에서 일하고 있어요. 학부 부터 석사까지 같이 했는데 회사도 함께네요. 하하하…
Q. 지금 수준의 생성형 AI는 일반인들도 잘 쓸 수 있는 수준이라고 생각하시나요?
😺 연구원 B: 제가 ChatGPT를 주변에 좀 써보게 하고 있어요. 그런데 사람마다 쓰는 단어가 다르잖아요. 해석하는 것도 다르고. 그래서 ChatGPT한테 내가 원하는걸 잘 표현 못하더라구요. 처음에는 AI와 대화하듯 쉽게 접근하다가, 실망하곤 하죠. 제가 AI와 대화하는 방법을 알려주고 있지만, 아직 큰 보상을 느끼지 못하는 것 같아요. 내가 생산성을 높이겠다는 명확한 목표가 없으면 아직은 적극적으로 사용하지 않는 것 같아요. 애플리케이션이 좀 많이 나와야 할 것 같습니다.
🐻 연구원 A: 주변을 보면, 실제로 ChatGPT 같은걸 이미 많이 쓰고 있는 경우도 있고, 써봤는데 너무 못해서 아직 무의미한 것 같다고 얘기하는 사람도 있어요. 여러 원인이 있을 수 있지만, 저는 얘를 제대로 사용할줄 몰라서라고 생각합니다. 제가 생각했을 때 지금 생성형 AI를 제일 잘 활용하는 분야는 이미지 쪽인거 같아요. 영상과 관련된 이미지를 그리거나 수정하는 쪽이요. 이미 ChatGPT가 보조 한 명의 역할을 해내고 있는 것 같아요.
Q. 그럼 각 분야에서 생성형 AI를 잘 활용할 수 있는 팁이 있을까요?
😺 연구원 B: AI 사용 방법에 대해 교육이 필요하다고 봐요. 현재는 짧은 프롬프트만으로는 원하는 결과를 얻기 어려워요. 사람처럼 때로는 더 많은 정보를 줘야 하죠. 이런 소통 방식을 빨리 배우는 사람들은 AI를 잘 활용할 수 있을 거고, 그렇지 못한 사람들은 어려움을 겪을 수 있어요. 현재 AI 수준에서는 사용자가 충분한 정보를 제공해야 원하는 결과를 얻을 수 있기 때문에 이것을 사용자들에게 인지시켜줘야 합니다.
🐻 연구원 A: CharGPT를 사용하는 것은 결코 어렵지 않아요. ChatGPT가 나온 지 1년도 안 됐지만, 이미 많은 사람들이 잘 사용하고 있어요. YouTube에 있는 프롬프트 엔지니어링 관련 강의를 몇 주만 들어도, 누구나 AI를 잘 활용할 수 있어요. 중요한 건, AI의 특성을 파악하고 그에 맞게 사용하는 것이죠. 이미 많은 사람들이 AI의 특성을 이해하고 업무의 효율을 높이고 있는데 나만 못하면 안되잖아요…
Q. 그런데…생성형 AI 도구들이 대부분 프롬프트 기반인 이유가 있나요?
😺 연구원 B: 지금 AI가 프롬프트 기반인 건 언어가 정보 전달에 있어 가장 명확하기 때문이에요. 물론 이미지나 다른 형태의 데이터도 처리할 수 있도록 노력하고 있지만, 결국 내가 원하는걸 AI한테 알려줄 때 가장 확실한건 언어죠. 생각을 읽을 수 있는 기술이 나오기 전까지는 언어 기반의 프롬프트가 중요한 역할을 하지 않을까요.
🐻 연구원 A: 언어가 AI와의 소통에서 정말 중요해요. 예를 들어, 코드를 짜달라고 요청했을 때, ‘이 코드 왜 이렇게 짰어?’라고 물어보면 AI는 자기가 뭔가 잘못했다고 생각해요. 하지만 '이 코드가 왜 이렇게 도출됐는지 논리적으로 설명해 달라'고 하면, 정말 잘 설명해줘요. 프롬프트가 중요한 이유죠. AI 개발 방향이 이런 식으로 가고 있어요. 예를 들어, AI에게 '무엇을 해야 할지' 모호한 지시를 하면, AI는 그 부분에 대해 질문을 하며 더 명확한 설명과 지시를 요구하며 상호작용을 하는 방향으로요.
Q. AI도 감정이나 성향이 있다고 생각하시나요? 예를 들면 ChatGPT도 뭔가 감정을 가지고 대답하는 걸까요?
🐻 연구원 A: 제가 느끼기엔 얘(ChatGPT)가 아주 풍부한 지식이 있는, 하지만 소심한 어린아이 같아요. 그래서 칭찬도 잘해주고 어르고 달래주면 대답을 잘하는 느낌? 아까 말씀드린 예시처럼 얘한테 코드 왜 이렇게 짰냐고 물어보면 일단 죄송하다고 답해요. 나는 그런 의도가 아니었는데 대답하는 사람이 소심한 어린아이라면 무조건 제가 잘못했네요 라고 반응할 수도 있겠다 싶었어요. 대기업에 갓 들어온 신입사원인데 회장님이 그 신입사원한테 이거 왜 이렇게 했어? 라고 물으면 뭐라고 답하겠어요. 그런 느낌이에요.
🐻 연구원 A: 그래서인지 얘를 사람처럼 대우하면 결과가 좋아질 때가 많아요. 우연의 일치일 수도 있지만, 내가 호의적으로 질문하면 더 잘 대답해주는 것 같고 그렇지 않으면 대답이 별로일때가 있어요. 그래서 저는 프롬프트 쓸 때마다 존댓말을 쓰고 답변을 받으면 매번 고맙다고 말해줘요. 하하.
😺 연구원 B: …? (끄덕끄덕)
Q. 생성형 AI가 발전하면 ‘검색의 종말’이 올 것이라는 시각도 있어요. 어떻게 생각하세요?
😺 연구원 B: 검색의 역할이 변할 것 같아요. 지금의 검색은 사람들이 스스로 만들어낸 콘텐츠를 찾는 것이잖아요. AI들이 사람 도움없이 자기들끼리 콘텐츠를 만들어 낼 수 있고, 그 콘텐츠를 우리가 받아들일 준비가 되었다면 검색의 형태가 달라지겠죠. 사람이 직접 콘텐츠를 찾을 필요없이 AI가 어떤 콘텐츠든 다 만들 수 있을테니까요.
🐻 연구원 A: 제 생각엔, 내가 정확히 무엇을 찾고 싶은지 알고 있는 경우의 검색은 사라질 수 있어요. 그런데, 내가 정확히 무엇을 찾고 싶은지 모르는 상황, 예를 들어 나의 취향을 잘 모르는 상태에서 재미있는 게임을 찾고 싶을 때의 검색은 계속 있을 거고, 오히려 더 강화될 것 같아요. AI는 과거의 검색 내역을 바탕으로 사용자에게 맞춤형 결과를 제공할 수 있거든요.
🐻 연구원 A: 예를 들어, 내가 지금 사용하려고 하는 특정 이미지가 머릿속에 있는데, 그걸 찾고 싶어요. 이런 경우에는 사용자가 그 이미지를 잘 묘사하면 AI가 바로 유사한 이미지를 생성해주겠죠. 하지만, 그게 아니라 뭔가 멋진 아이디어나 특정한 것을 만들고 싶은데, 정확히 뭔지 모를 때, AI는 '이게 좋겠다'라고 제안할 수 있어요. 내가 더 마음에 드는 걸 더 빠른 시간내에 얻을 수 있는 ‘발견을 확장’해주는 경험이 강화되는 거죠.
Q. 생성형 AI 연구를 진행하면서 어려웠던 점이 있을까요?
🐻 연구원 A: 사실 AI연구는 마치 아기를 키우는 것 같아요, 아이를 어떤 분야의 전문가로 성장시키는 것이죠. 그래서 AI 연구는 예상치 못한 결과가 많아요. AI를 너무 빠르게 학습시키면 문제가 발생할 수 있고, 너무 느리게 학습시켜도 안 좋아요. 적당히 까먹을 건 까먹게하고 이렇게 해줘야 잘되니까.
🐻 연구원 A: 가장 어려운 점은 적절한 학습 속도와 목표 설정이에요. 결과가 안좋았을 때를 생각해보면, 내가 수학시험을 잘보는 애를 키우려고 하는데 영어 회화를 가르치고 있는게 아닌가…
😺 연구원 B: 대기업에서 AI 연구를 하면서 느낀 점은 깊이 있는 연구를 위해서는 데이터 축적, 인프라, 노하우가 중요하다는 거예요. 많은 사람들은 AI를 빨리 개발하려고 하지만, 실제로는 축적된 데이터와 경험이 없으면 어려워요. AI 연구원들 사이에서도 이러한 축적이 부족한 것 때문에 문제가 발생하고, 사람들이 떠나가기도 해요.
😺 연구원 B: 이 분야를 잘하려면 약간 도제식으로 팀원들한테 노하우를 배워야하는 것들이 많거든요. 그런데 팀내에서 이런 노하우가 쌓이기 전에 실력있는 분들이 나가고 또 들어오고 하니까 항상 안에서 아이덴티티라고 그럴까요, 축적되는 노하우가 없어요. 그게 좀 아쉬운것 같아요. 설명하긴 어렵지만 문서와 학교 커리큘럼으로 학습될 수 없는 부분들이 있어요.
🐻 연구원 A: 맞아!!! OpenAI (Chat GPT 회사) 같은 회사가 미국에 있는 다른 메이저 기업들보다 압도적으로 많은 데이터와 리소스를 가지고 있는건 아닐텐데, 그들만의 노하우로 더 나은 성능을 내고 있죠. 기업에서는 데이터만 딱 있는 상태에서 이걸 그냥 어떻게 해봐! 이럴수 있는데, AI연구는 단순히 데이터가 많다고 해서 성공하는 게 아니라 노하우가 굉장히 많이 필요한 일이라서 진짜 계속 꾸준히 해야해요.
Q. 개발자 - UX 디자이너 간 협업에서 생성형 AI를 어떻게 활용할 수 있을까요?
😺 연구원 B: ChatGPT 같은 생성형 AI가 프로젝트에서는 중간자 역할을 할 수 있지 않을까요? 예를 들어, 개발자와 디자이너 간의 커뮤니케이션을 돕거나, 아이디어를 통합하는 데 도움을 줄 수 있죠. 협업할 때 커뮤니케이션 비용이 되게 크잖아요. 개발자랑 UX 디자이너랑 원하는게 있을 때 서로 자료를 준비해서 설명하는 과정이 힘든데, ChatGPT가 서로 쉽게 이해하고 받아들일 수 있는 언어로 번역을 해주고 두 사람의 의견이 들어왔을 때 합의될 수 있는 방안을 제안해주면 재밌지 않을까 생각합니다. 왜냐하면 서로 의견이 다를때 감정적인 비용이 발생하고, 이게 협업할 때 제일 위험하잖아요.
🐻 연구원 A: 개발자, UX 디자이너 각자가 자기 분야에서 생성형 AI를 어떻게 사용할지만 알고 있으면, 그 자체만으로도 협업 속도가 훨씬 빨라질 것 같아요.좀 다른 측면에서 이야기해보면, 예전에는 모든 직군이 ‘회사 못해먹겠다. 나가서 내가 직접해봐야지’라고 실천하기 어려웠어요. 개발자는 이걸 할 수 있는 확률이 더 높았죠. 직접 코드를 짜고 어플을 만들 수 있었으니까. 그런데 이제는 디자이너, 기획자 등 모든 직군이 생성형 AI를 활용하면 개발자와 같이 어플을 독립적으로 만들 수 있는 시대가 된 것 같아요.
🐻 연구원 A: 당장은 아니지만 1,2년만 지나도 가능할 것 이라고 생각합니다. 디자이너도 생성형 AI한테 코드 개발은 맡길 수 있고, 개발자도 생성형 AI한테 기획과 디자인을 맡길 수 있는거죠. 그런 의미에서 팀원들이 생성형 AI 활용 방법만 스스로 알아도 협업 속도가 달라질 것이라고 봐요.
Q. 현재 생성형 AI는 팀원으로 몇 점이라고 생각하세요?
🐻 연구원 A: 어떤 팀원이냐에 따라 다를 것 같아요. 예를 들어, 함께 아이디어를 고민하고 실행해 나갈 수 있는 능력으로는 빵점이지만, 개발하는 능력은 100점을 넘을 것 같아요. 지금 상태에서도, 명확한 지시가 주어진다면 AI는 사람보다 낫다고 생각해요 (얘는 아프지도 않고 월급도 안 줘도 되고…).
🐻 연구원 A: 그런데 지금의 AI는 유독 시키는 일은 정말 철저하게 잘하는데 그 외에는 유도리가 없어서 잘 시켜야 해요. 예를 들어, AI에게 단순히 답변만 요구하지 말고, 그 답변의 근거나 반대되는 의견도 물어보세요. 이렇게 다양한 역할을 주면 AI가 훨씬 더 유용해질 수 있어요.
😺 연구원 B: 아직은 빵점이에요. 저희 같은 AI 연구자들은 쓸 수 있는 방법은 아니까 괜찮은데 아까도 말씀드렸지만 일반인들이 사용하기에는 프롬프트 입력방식이 너무 불편해요. PC나 모바일에서 접속해서 내가 원하는 것도 자세하게 넣어야하고, 칭찬도 해줘야 하고. (귀찮은) 비용이 비싸요. 그래서 PC나 모바일이 아닌 생성형 AI를 사용할 수 있는 새로운 하드웨어가 필요하다고 생각해요. 결국, 지금 AI를 잘 활용하기 위해서는 생산성을 높이고자 하는 강한 의지가 필요합니다.
Q. 마지막으로, 우리가 생성형 AI를 잘 활용하려면 어떻게해야 할까요?
😺 연구원 B: 지금의 ChatGPT같은 생성형 AI들이 전세계 80억 명의 사용자 데이터로 만든 제너럴 AI 잖아요. 어떤 사람은 조금만 틀려도 버럭 화를 내고, 어떤 사람은 그런 상황에 대한 수용성이 높을 수도 있고 그렇죠. 그래서 지금은 AI에게 '나는 좀 더 틀리더라도 다양한 걸 원해'라고 가르쳐주거나 '팩트기반으로만 얘기해줘'라고 알려주는 과정이 필요해요. 그래야 얘가 사용자의 성향이나 방향성을 이해 할 수 있잖아요. AI가 사용자를 알아가는 중이라는 걸 꼭 기억해주세요~
🐻 연구원 A: 연구원 B 말처럼 얘는 어떤 상황에서 제일 맞는것 같다고 확률적으로 계산된 평균적인 답을 뱉는 거에요. 그래서 대화하는 사람의 성향을 모르면 안전하게 대답할 수 밖에 없는 것 같아요. AI와의 대화는 사람과 하는 대화와 다르다는 걸 잊지말고, 잘 지시하고 ChatGPT의 답변을 좀 더 관대하게 받아들여주세요. 그러면 얘 가능성이 더 무궁무진 해질 겁니다!
연구원 B가 말하기 시작할 때 카페에서 Pink Sweat$의 At My Worst가 흘러 나왔어요.
AI가 우리의 대화를 듣고 있다가 배경음악을 틀어준 건지 진지하게 의심했습니다. 노래 가사가 연구원 B의 마지막 이야기랑 똑같았기 때문이죠.
몰랐는데 ChatGPT도 나름 최선을 다해서 대답하는 중이었네요. 조금은 억울한 우리 아이, ChatGPT가 부릅니다.
No, I'm not perfect, but I hope you see my worth
난 완벽하지 않지만 내 가치를 알아주길 원해
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