■ 복잡한 주문을 이해하는 '챗봇'
토지노솔루션에서 간단히 몇 줄로 기사를 씁니다. 괜찮긴 한데, 방송기사는 나름의 틀과 분량이 있습니다. 지시를 바꿔봤습니다.
기존 '챗봇'이라면 이렇게 긴 질문 자체를 이해하지 못했을 것입니다. 하지만 나의 지시를 잘 알아들은 챗GPT는 몇 초 만에 기사를 하나 토해냅니다. 안타깝게도 한글 기사는 아닙니다. 챗GPT는 사용자가 1억 명을 돌파하면서 과부하에 시달리고 있습니다. 자주 멈추기도 하고 더 자신이 있는 영어로 기사를 쓰기도 합니다.
이런 때는 간단하게 "한글로 해줘!"라고 새로 입력하면 한글로 자신의 답을 번역해줍니다. 하지만 번역 품질은 구글 번역기에 비해 다소 미흡합니다. 챗GPT가 영어로 쓴 기사를 구글 번역기로 돌려봤습니다. 결과는 아래와 같습니다.
■ "신입 기자보다 낫다!"
어떤가요? 이 기사를 본 동료 방송기자들은 "신입 기자 수준보다 낫다"는 평가가 많았습니다. 위 기사 중에 밑줄을 그은 부분을 보면 연구 개발자와 대학교수가 각각 '전문가인 척' 하면서 나름의 중립성과 객관성을 가지고 챗GPT의 장단점에 대해서 분석을 합니다.
전체 기사는 챗GPT에 대한 설명과 장래성을 높이 평가하면서도 윤리 문제나 편향성 문제를 지적하고 있습니다. 잘못 쓴 기사의 경우에는 지나치게 한 쪽으로 대상을 몰아가는 경우가 많은데, 이번 기사는 챗GPT를 홍보하면서도 나름의 비판을 가했다는 점이 특징입니다.
■ 도대체 챗GPT가 뭐지?
챗GPT는 '채팅을 하는 생성형 사전학습 변환기'로 번역될 수 있습니다. 인공지능의 최신 기술인 변환기의 일종으로, 사전 학습된 인공지능(변환기)가 이용자와의 채팅을 통해서 새로운 말을 만들어냅니다. 채팅하는 생성형 사전학습 변환기에 대한 간단한 번역어는 떠오르지 않는데 '말 생성기'나 '말 공장'이 어떨까 생각해봤습니다.
챗GPT는 사람들이 쓰는 언어를 학습했습니다. 수많은 문서들에서 사람들이 흔히 쓰는 표현들을 질문과 답의 관계로 확인해서 판단을 하는 틀을 익힌 것입니다. 이를 바탕으로 사람의 글을 이해하고 스스로 글을 쓸 수 있습니다.
■ 일자리 대체할 순간 멀지 않았다
실제로 챗GPT 개발업체인 오픈AI의 기술을 이용해 이미 기사를 작성하고 있는 잡지사도 있습니다. 건강잡지 '맨스저널'은 과거 17년간의 잡지 기사 데이터베이스를 이용해 '달리기 기록을 단축하는 효과적인 팁'이나 '40세 이상 남성이 근육을 유지하는 법' 같은 기사를 작성했습니다.
업계 관계자는 챗GPT가 콜센터 규모를 줄이거나 프로그램 개발자 일부를 대체할 수 있다고 지적합니다. 지금도 '챗봇'으로 인공지능 상담이 시행되고 있지만 수준이 낮습니다. 사람의 말을 더 잘 이해하는 챗GPT는 더 많이 쓰일 것입니다.
챗GPT가 잘하는 또 다른 영역은 코딩입니다. 개발자의 간단한 지시는 쉽게 코딩을 할 수 있습니다. 완전히 개발자의 일을 대체하지는 않겠지만 이 또한 인력 감축으로 이어질 수 있습니다.
챗GPT를 개발한 오픈AI에 투자한 곳이 다름 아닌 마이크로소프트라는 점도 이런 기업 간 서비스 시장에서 챗GPT가 성장 가능성이 있다는 점을 잘 보여줍니다. 마이크로소프트는 엑셀이나 파워포인트 사용권을 기업들에게 판매하는데 새로운 판매 상품이 등장할 수 있게 된 것입니다.
멀게만 느껴졌던 인공지능으로 인한 일자리 변화가 가까이 다가왔습니다.
챗GPT가 각광을 받는 이유는 지금도 누구나 접속해서 이용할 수 있기 때문입니다. 네이버나 구글에서 ChatGPT로 검색하면 오픈AI 홈페이지(클릭하면 연결됩니다)를 클릭할 수 있고 한국어든 영어든 그 밖의 언어든, 채팅으로 질문을 입력할 수 있습니다.
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