GPT에 대한 고찰

GPT는 과연 무엇일까?

요즘 GPT를 사용하면서 가끔 이런 생각을 한다.

 

“이 녀석은 도대체 어디까지 발전할까?”

 

생성형 AI라는 말이 이제는 특별하지 않을 정도로 ChatGPT와 같은 서비스가 일상에 깊숙이 들어왔다.

나 역시 최근 GPT-6 Astra를 ChatGPT Work에서 사용해보고 꽤 큰 충격을 받았다.

 

내가 직접 개발했다면 한 달 이상 걸렸을지도 모르는 작업을 요구사항 몇 가지 설명하고 몇 번 수정하는 것만으로 상당한 수준까지 만들어내는 모습을 보면서 문득 이런 생각까지 들었다.

 

“내 일자리도 이제 얼마 남지 않은 것 아닌가?”

 

내가 실력이 뛰어난 개발자라고 생각하지는 않는다.
하지만 개발자로 거의 20년 가까이 일했고, 그동안 나름의 경험과 노하우를 쌓아왔다고 생각한다.

 

그런데 AI가 코드를 작성하고, 문제를 분석하고, 프로그램의 구조까지 만들어내는 모습을 보고 있으면 그동안 내가 가지고 있던 개발자라는 직업에 대한 생각도 조금씩 달라진다. 그렇다고 비관적으로만 생각하지는 않는다.

오히려 지금은 다른 가능성이 보인다.

AI가 처음 등장했을 때는 SNS나 새로운 IT 서비스가 등장했을 때와 비슷한 느낌이 있었다.

새로운 기술에 익숙한 젊은 사람들이 훨씬 잘 사용할 것이고, 나처럼 오래된 개발자는 결국 새로운 흐름을 따라가지 못하는 것 아닐까 하는 생각도 했다.

그런데 막상 AI가 대중화되고 사용방법이 단순해지면서 생각이 조금 바뀌었다.

오히려 경험이 많은 사람이 AI를 더 잘 활용할 수도 있겠다는 생각이 들었다.

왜냐하면 AI에게 일을 시키기 위해서는 결국 무엇을 해야 하는지 알아야 하고, 결과가 제대로 나온 것인지 판단할 수 있어야 하기 때문이다.

그래서 나는 GPT를 바라볼 때 크게 세 가지를 생각한다.

1. GPT는 생성형 AI다.
2. 많이 알아야 좋은 질문을 할 수 있다.
3. 최종적인 판단은 사람이 해야 한다.

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1. GPT는 생성형 AI다

ChatGPT를 인공지능이라고 이야기하지만, 그 기본적인 원리를 아주 단순하게 표현하면 방대한 데이터를 바탕으로 다음에 올 가능성이 높은 내용을 예측하고 생성하는 시스템이라고 볼 수 있다.

쉽게 표현하면 굉장히 고도화된 '빈칸 채우기'라고 생각할 수도 있다.
물론 최근의 GPT는 단순히 문장을 만들어내는 수준을 넘어섰다.

추론하고, 인터넷을 검색하고, 프로그램을 실행하고, 파일을 분석하고, 여러 단계의 작업까지 수행한다.

그래서 이제는 단순한 챗봇이라고 부르기도 애매한 수준까지 발전하고 있다.

그렇다고 GPT가 사람이 생각하는 것과 완전히 같은 방식으로 사고한다고 보는 것도 조심할 필요가 있다고 생각한다.

결국 사용자의 질문과 주어진 정보를 기반으로 가장 적절한 결과를 만들어내는 시스템이라는 점은 변하지 않는다.

최근에는 기억 기능까지 발전하면서 내가 예전에 무엇을 물어봤는지, 어떤 일을 하고 있는지를 어느 정도 이해하고 답변해준다.

덕분에 편리하기는 하지만 한편으로는 조금 걱정되는 부분도 있다.

GPT가 나에게 맞는 답을 계속 제공하다 보면 내가 접하는 정보와 생각의 범위가 오히려 좁아질 가능성도 있지 않을까?

이 부분은 아직 나도 좀 더 생각해보고 싶은 문제다.

 

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2. 많이 알아야 좋은 질문을 할 수 있다

생성형 AI를 사용하면서 가장 크게 느끼는 것 중 하나다.

아는 것이 많아야 질문도 잘할 수 있다.

예전에는 '프롬프트 엔지니어링'이라는 말까지 등장하면서 GPT에게 질문하는 형식을 굉장히 중요하게 생각했다.

최근 GPT는 추론 기능이 좋아지면서 예전처럼 정교하게 프롬프트를 작성하지 않아도 꽤 좋은 결과를 만들어준다.

 

그냥 사람에게 이야기하듯 설명해도 어느 정도 의도를 알아듣는다.

하지만 여전히 차이는 있다.

대충 질문했을 때 나오는 답과, 문제의 배경과 조건을 충분히 설명했을 때 나오는 답은 다르다.

 

생각해보면 사람에게 질문할 때도 마찬가지다.

구체적인 질문을 해야 구체적인 답을 얻을 수 있다.

그래서 앞으로는 단순히 기술적인 지식을 많이 외우는 것보다 세상의 다양한 분야를 보고, 읽고, 경험하는 것이 더 중요해질지도 모르겠다는 생각을 한다.

 

기술적인 구현은 GPT가 상당 부분 도와줄 수 있다.
하지만

 

무엇을 만들 것인가.  
왜 만들어야 하는가.  
어디에 적용할 것인가.

이런 질문은 결국 사람이 해야 한다.

 

예전처럼 모든 구현 방법을 머릿속에 외우는 것보다 어떤 기술이 존재하는지 이해하고, 그것을 어떤 문제에 적용할 것인지 판단하는 능력이 점점 중요해질 것 같다.

 

결국 AI에게 좋은 아이디어를 제공하고, AI가 만든 결과를 다시 다듬는 능력이 중요해지는 것이다.

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3. 결과물의 판단은 사람이 해야 한다

GPT를 사용할 때 가장 중요하게 생각해야 할 부분이라고 생각한다.
GPT는 항상 정답만 이야기하지 않는다.

때로는 틀린 정보를 상당히 그럴듯하게 이야기하기도 한다.

흔히 말하는 '할루시네이션'이다.

사람도 기억을 잘못하거나 착각할 때가 있듯이 GPT 역시 잘못된 결과를 만들어낼 수 있다.
최근 모델을 사용해보면 예전보다 이런 문제가 상당히 줄어든 것은 체감된다.
하지만 아무리 좋아진다고 해도 최종 결과를 확인하고 판단하는 역할까지 완전히 맡겨서는 안 된다고 생각한다.

특히 내가 잘 모르는 분야에서는 더 조심해야 한다.

내가 모르는 내용을 GPT가 틀리게 이야기했는데도 그럴듯하기 때문에 그대로 믿어버릴 수 있기 때문이다.

그래서 앞으로 사람에게 더 중요한 능력은 단순히 결과를 만드는 능력이 아니라

결과를 검토하고, 의심하고, 검증할 수 있는 능력이 아닐까 생각한다.

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그렇다면 나는 어떤 자리를 잡아야 할까?

누군가 이런 말을 한 적이 있다.

 

“GPT보다 똑똑한가? GPT보다 많이 알고 있는가?”

객관적으로 생각하면 나는 아니라고 답할 수밖에 없다.
방대한 지식을 학습하고 엄청난 속도로 정보를 처리하는 시스템과 내가 알고 있는 지식의 양을 비교하는 것 자체가 의미가 없을지도 모른다.

그렇다면 앞으로 나는 어떻게 해야 할까?
내가 지금 내린 결론은 의외로 단순하다.

GPT를 이기려고 하지 말자.

대신 GPT를 어떻게 활용할지를 고민하는 것이 더 중요하다고 생각한다.

나보다 많은 것을 알고 있고, 나보다 빠르게 코드를 작성하고, 엄청난 속도로 자료를 정리할 수 있는 녀석이 있다면 굳이 경쟁할 이유가 없다.

그 능력을 내가 사용하면 된다. 그리고 여기에서 내가 지난 20년 동안 개발하면서 쌓은 경험이 다시 의미를 가지는 것 같다.

어떤 요구사항이 현실적으로 가능한지,

어떤 프로그램 구조가 문제가 생길지,

사용자가 실제로 무엇을 원하는지,

GPT가 만든 코드가 제대로 된 것인지.

 

이런 것들은 경험이 있어야 판단할 수 있다.

어쩌면 내가 가지고 있던 경험이 AI 때문에 쓸모없어지는 것이 아니라, AI를 제대로 활용하기 위한 기반이 되는 것인지도 모르겠다.
그래서 GPT를 단순한 도구라기보다는 함께 일하는 꽤 똑똑한 동료처럼 바라보려고 한다.

아이디어와 방향은 내가 결정하고,
자료 조사와 구현은 GPT의 도움을 받고,
결과를 다시 내가 판단하고 수정한다.

앞으로의 경쟁은 어쩌면
사람과 AI의 경쟁이 아니라  
AI를 활용하는 사람과 그렇지 않은 사람의 차이에서 생기는 것이 아닐까.

나 역시 아직 GPT를 어떻게 활용해야 할지 계속 배워가는 중이다.

다음에는 내가 실제 개발 업무에서 GPT를 어떻게 활용하고 있는지에 대해서 한번 정리해보려고 한다.