제목만 거창해요.
미래가 어떻게 흘러갈지는 잘 모릅니다.
다만 지금 한국의 교육 방식과 평가 방식은
앞으로 있을 변화를 따라갈 수 없을 뿐더러
곧 사라지게 되지 않을까 라는 추측입니다.
(진짜 인공지능은 아니었지만),
얼마 전까지만 해도 인공지능이라 불리던
방식과 Chat GPT가 어떻게 다른지
김대식 교수의 강연 내용을 정리했어요.
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과거에 딥러닝, 머신러닝이라 불리던 방식은
컴퓨터가 고양이와 강아지를 구분하기 위해
고양이 사진, 강아지 사진을 입력하던 방식입니다.
그런데 데이터 규모를 100만장 이상으로 늘렸더니
기계가 고양이와 강아지를 구분하기 시작했습니다.
수많은 데이터를 입력하려면 병렬처리가 필요하죠.
엔비디아라는 회사에서 인도 출신 과학자가
transformer라는 새로운 알고리즘을 만들어 냅니다.
수십만, 수백만장의 데이터가 아니라
조 단위의 데이터를 병렬로 입력할 수 있는
알고리즘입니다.
그런데 transformer는 이미지뿐 아니라 언어를
처리할 수 있습니다. 사진은 한 장만 입력해도
알아볼 수 있는데 언어는 복잡합니다.
언어에는 순서가 있고 문법이 존재합니다.
하지만 transformer 알고리즘은 문장의 순서를
배제한 '집중(attention) 알고리즘'을 사용합니다.
수천억 단위의 학습 데이터와 인터넷 상의 모든
문장을 학습한 후 단어와 단어, 문장과 문장 사이의
확율 관계를 미리 학습했습니다.
예를들어
"조금 있다 우리는 ○○을 먹을 거다"라고 하면
○○이 점심일 수도 있고, 저녁일 수도 음식
이름일 수도 있지만, 어느 정도 확율적인 관계가
드러나고, 앞 뒤 문장의 맥락에 따라 어떤 단어가
들어갈지를 찾을 수 있는 것입니다. 인간이 만들어 낸
수천억 단위의 문장에서 확률적 분포를 계산해 언어의
네비게이션을 만들어 낸 것입니다.
open AI에서는 구글이 개발한 transformer를
활용해서 GPT를 만들었습니다.
GPT는 Generative Pretrainined transformer.
디지털 세상에 존재하는 모든 글을 사전에
학습한 후(Pretrainined), 새로운 것을 생성해 주는
(Generative) 트랜스포머. 즉 내가 입력을 하면
그에 맞는 답을 "생성해 주는 것"입니다.
핵심적인 키워드만으로, 정확한 단어만 나열하면
어딘가 어색하고 문장이 완벽해 지지 않지요.
그래서 Chat GPT는 GPT가 생성한 문장을
사람이 판단한 후 다시 피드백을 주었습니다.
(인도나 아프리카 등에서 저렴한 인건비를 주고
문장이 자연스러운지 아닌지를 판단해 그 결과를
다시 GPT에 입력해 강화 학습을 시켰다고 합니다. )
Chat GPT는 창작 도구다.
인공지능이 창의적인 일을 하는 사람에게
큰 위협이 될 거라는 생각은 오해다.
오히려 창의적인 작업을 위한 시간과 결과물의
퀄리티를 극단적으로 향상시켜 줄 것이다.
“문제는 ChatGPT 같은 기술 활용이 가능한 사람과
그렇지 못한 사람으로 나누어진다는 거다.
즉 모든 창작자가 아니라, 새로운 기술 활용을
못하는 창작자가 사라지는 거다”
- KAIST 뇌과학 김대식 교수
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마이크로소프트는 Bing에 Chat GPT를 탑재할
거라고 하죠. 김대식 교수도 강연에서 했던
말이지만 구글이나 네이버처럼
검색 & 링크 + 스폰서 광고를 제공하던
회사들은 어려워질 수 있습니다.
“문제는 ChatGPT 같은 기술 활용이 가능한 사람과
그렇지 못한 사람으로 나누어진다는 거다.
"Chat GPT 같은 기술 활용이 가능한 사람"이란?
필요한 질문, 정확한 질문을 할 수 있는 사람입니다.
Chat GPT를 한 번이라도 써 봤다면 아시겠지만,
어떤 질문을 하느냐에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
평범한 질문에는 그냥 교과서 같은 평범한 답이 나와요.
구체적인 질문에는 구체적인 답변이 나오기에
원하는 결과를 얻으려면 어떤 질문해야 하는지가
중요하네요. 그것도 영어로...
질문하는 능력 없이, 주어진 질문에 답을 찾는
수동적인 학습 방법은 향후 20년 안에 사라지지
않을까 싶어요. (보급되는 시점을 감안해서...)
