요즘들어 인공지능의 일상속의 진입이 더욱 체감된다. 오늘 학교 앞 식당 포스터가 있어 보았는데 어떤 젊은 여자가 어서오세요라고 말하는 만화형식의 포스터였다. 이런 콘텐츠를 많이 본 나는 쉽게 이 포스터가 생성형 인공지능으로 제작한 그림인 것을 알 수 있지만, 어르신들은 그냥 직접 만든 그림으로 생각할 수도 있겠다라는 생각이 들었다. 한참 인공지능으로 저작권 무단 사용등 문제가 SNS에서 도마위에 오르던 것도 금새, 지금은 Chat gpt를 어떻게 하면 효율적으로 사용하는 지를 이야기 한다. 특히나, 트렌드에 민감한 쇼츠같은 곳에서도 인공지능을 활용한 콘텐츠가 눈에 띈다. 인공지능 목소리와 인공지능 그림으로 컨텐츠를 만드는 세상. 이거 참 편리한 세상 아닐까?

나는 인공지능의 수혜를 톡톡히 받았다. 머신러닝 특히, 컴퓨터 비전을 이용해 각종 대회에서 수상한 경험이 있고 과제를 인공지능을 활용해서 진행한다. "인공지능에 대한 개념을 교수들이 명확하게 가지고 있지 않아서 내가 직접 인공지능을 공부하고 과제에 활용했다"라고 이야기했던 15학번 경영학과+ 컴퓨터 공학부 전공을 했던 현대자동차 선배님의 말과 다르게 지금은 대부분 교수들이 과제에 있어 인공지능을 권장하고 있다. 머신러닝을 적용하는 과제는 주로 LTSM 신경망을 활용하여 다음 분기의 흐름을 예측하던가, CNN을 활용해서 이미지 분석을 진행하는 것이다. 아두이노 통신을 활용해서 내 제스쳐를 인식 시키고 그 제스쳐에 해당하는 카테고리를 출력하는 과제도 생각난다. 그리고 이 모든 코드를 수정해주는 것에 Chat gpt (LLM)가 있다. Chat gpt를 활용하더라도 짜준 코드는 쉽게 수정할 수 있으며 Chat gpt는 그저 코드 짜는데 귀찮음을 조금 덜어주는 역할이지 아무것도 없는 공터에서 전부 짜주는 것으로 생각하는 공대생은 거의 없다. 공대 수업 특성상 어떤 주제를 조사해오라는 레포트를 쓸 일이 없지만서도, 그런 과제에 있어서는 인공지능을 권장하지 않는다.

그런데, SNS에서 올라오는 인공지능 사용법은 조금 다르다. 어떤 주제를 조사하는 레포트나 본인의 의견을 작성하는 레포트에 Chat gpt를 사용하는 것이다. Chat gpt를 사용하게 된다면, Chat gpt의 말투를 자유자재로 바꿀 수는 있지만 Chat gpt가 어느정도 일관성이 있게 이야기 하는 것을 금방 알 것이다. 나도 금방 따라할 수 있을 정도이다. 아무 질문이나 가정해보겠다.

아래는 Chat gpt의 답변이다.

아래는 내가 보지 않고 작성한 답변이다.

대충 보아도 어떤 형식으로 대답할 지 눈에 보인다. 잘 모르는 사람들에게는 매끄러운 문장들이지만, 교수님이나 유사도 테스트에서 이러한 주제를 그냥 복사 붙여넣기 한다면 금방 들통날만한 문장들이다.

또한, 4학년 정도의 전공지식을 물어본다면 Chat gpt는 생각보다 정확하게 대답하지 못한다. 교수님들과 같이 산업체로 가면서 이 이야기를 했는데 교수님도 고도화된 지식을 물어보면 전혀 다른 대답을 한다고 말하셨다. 그런데 Chatgpt를 잘 사용하는 법의 강의를 들으라고 하면서 chat gpt에게 보고서를 부탁하는 것은 큰 차이가 난다고 이야기 하는 것은 상당히 위험하다고 들린다. 본인이 그 주제에 대해 어느정도 지식이 있고 수정할 수 있는 배경지식이 있다면야 괜찮겠지만, 너가 사용하는 방법을 몰라서 그렇지 정확히 안다면, Chatgpt는 직접 사용한 사람들에 비해 훨 좋은 퀄리티의 과제를 뽑아줄거야 라는 식의 답변은 상당히 위험하다. 나의 학부 교수님께서는 인공지능이 마치 펜과 같다고 이야기 했다. 지금 많은 사람들이 영어로 소통하는게 당연하고 영어가 우리의 가능성을 더 넓은 곳으로 이끈 것과 같이, 인공지능도 그런 도구의 영역이라고. 인공지능 자체를 공부하는 것보다 우리의 전공과 연계되어 인공지능을 사용하여 더 넓은 곳을 바라보는게 좋을 것이라고.

그런데, 지금 Chatgpt 사용법 강의나 글들을 보면 도구가 아니라 모든 것의 해결법으로 보는 것 같다. 심지어 강의는 Chatgpt로 주식을 하는 법등 얼토당토 않는 주제들을 가지고 서로 스터디까지 열리면서 공부하는 것을 보며 과거에 구글이 각광받을 때도 <구글 검색 잘하는 법> 같은 책이 나왔을까라는 생각이 들었다. 물론 정보취약계층이나 상대적으로 인공지능을 접하기 어려운 직군이나 전공 사람들에게는 유익한 강의일 수도 있겠지만, 모든 사람들에게 마치 인공지능이 모든것의 해법이고 답이다 라고 접근하는 방식은 조금은 위험한 것이라고 생각한다.

공감하는 글

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우연히 서로 퀴즈를 내고 답하는 글에서 이런 문장을 보았다.

요로 끝나는 문장에서 설명을 할 때는 다로 끝나는 문장이다.

아닐 수도 있겠지만 이는 Chatgpt의 문체와 상당히 유사하다. 불필요하고 혼동될 수 있으며 같은 의미가 비슷한 수식어가 여러번 사용되는 것도 Chat gpt의 특징이다.

영상 컨텐츠에도 큰 문제가 있다. 최근 우리 학교 에타에서는 인공지능이 그린 그림으로 난리가 났다. AI가 그린 한국 여성과 남성이라는 사진에서 한국 여성들은 카페에서 커피를 들고 한국 남자들은 군복을 입고 있으며 여자는 그런 남성들을 비웃고 있다. 인공지능도 인정한 남녀역차별이라는 댓글들이 무수히 달렸다.

해당 사진 . 상세한 정보를 기입하지 않았더라면 도출해 내기 어려운 이미지다.

그러나 아무도 이 생성형 이미지의 제작 과정과 질문에 대해서 의문을 가지지 않다, 한 사람이 의문을 가지자 그제서야 여러 반박 글들이 달렸다. 그것도 소수였고 결국 객관적인 인공지능 역시 인정한 한국의 역차별 문제로 주제가 귀결된 후 끝났다. 생성형 이미지 달리나 다른 많은 머신러닝 프로그램을 사용해보아도, 해당 그림과 같은 문제는 나타나기 어렵다. 특정 성별 장애 유무등 다양한 요소들을 차별하지 않게 만드는 것이 생성형 AI 의 핵심이기 때문이다. 쇼츠에서 최근 나온 영상들을 보게 되면 AI로 어떤 명령을 치게 되면 AI는 해학적이고 한국적인 이미지를 형성하고 AI 목소리가 이를 읽어준다. 그러나, 실제로 영상제작자가 그 질문을 했는지는 아무도 모른다. 또한 그런 간단한 질문으로 보여주기 어려운 이미지들을 보여준다. 그러나 댓글들은 이를 아무 의심없이, 객관적인 인공지능이 판단한 우리 사회, 우리 문화로 받아들인다. 인공지능으로 형성한 이미지나 컨텐츠에 정보출처가 필요하다 생각하는 이유다.

해당 쇼츠

해당 쇼츠와 반응.

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한편으로는 금새, 내가 생각한 것보다 훨 진보된 인공지능으로 인해 이런 주장도 무의미할 지도 모르겠다. 특권의식일 수도 있겠지만 4년제 대학생이 가지는 것은 단순히 정보 취득과 능숙한 테크닉이 아니다. 코로나 시대, 온갖 부트캠프가 도래하면서, 많은 사람들이 대학의 존재성에 대해 의문을 가졌다. 부트캠프 반년만 갔다오면 반도체 4년지식을 가지는데? 컴퓨터 코딩을 컴공보다 잘하는데? 사실은 대학교 전기전자전공자보다 납땜은 상업고등학교 전기전자공학 친구들이 훨씬 잘하고 일머리가 있다. 부트캠프 1년한 학생이 컴퓨터공학부보다 코딩을 잘할 수도 있다.

공학기준으로 이야기하자면, 코딩과 납땜은 기계와 인공지능으로 금방 대체될 수 있는 것이다. 우리가 대학문을 닫고 나올 때 우리가 가져야 할 것은 전공지식도 지식이지만, 문제가 발생했을 때 논리적으로 해결하는 방법과 극복하는 방법, 다양한 활동으로 얻은 감상과 넓은 시야등 인공지능으로 대체하기 어려운 우리만의 주관적인 능력이 아닐까 싶다. 컴퓨터 공학자들은 부트캠프로 코딩실력을 배웠다는 비전공자들보다 자료구조와 컴퓨터 구조 전반적으로 컴퓨터가 어떻게 흘러가는 지를 알고 있을 것이고 같은 코딩을 해도 다를 것이다. 전기전자전공자 역시 같이 납땜을 하더라도 회로구성에 있어 발생하는 문제점과 이것의 해결법을 수학적, 공학적으로 분석할 수 있는 능력을 갖추는 것이다. 또한 우수한 학교에서 석사 박사를 하고 오랫동안 연구하신 교수님과 4년 배운 전공 지식과

강사와 6개월동안 한 습득한 전공지식의 차이가 없을까.

무기력하게 느껴질 수 있는 이런 상황에서 우리는 오히려 인공지능을 효과적으로 다루고 한편으로는 계속해서 대체할 수 없는 우리의 독자적인 능력을 키우는 일이 해답이라고 생각한다.