챗GPT 시대 살아남기

★ AI가 우리 일자리를 빼앗는다고?

★ AI가 아니라 AI 잘 활용하는 기업과 사람에게 일자리를 빼앗기는 것이다

★ 30년 개발 리더가 알려주는 기업과 개인 모두를 위한 AI 필수 생존 지식과 지혜를 만나보자

2024년, 젠슨 황은 두바이에서 열린 세계정부정상회의에서 “더 이상 아이들에게 코딩을 가르칠 필요가 없다”고 말했다. 저자는 이를 응용해 말한다. “직장인이 코딩을 배우면 더 강력한 도움이 된다. 하지만 AI를 배우지 않으면 더 이상 생존할 수 없다.” 

이미 IT 전문가가 아니어도 AI를 사용하는 시대가 되었다. 이 책은 챗GPT로 가속된 인공지능과 협업하는 ‘AI 코워킹’을 넘어, 인공지능과 함께 생활하는 ‘AI 코리빙’ 시대로 쾌속 질주하는 현시점에 기업과 개인이 당장 알아야 하는 생존 지식과 지혜를 담고 있다. 블리자드, 몰로코, 삼성전자 출신 30년 개발자이자 테크 리더이자, 티타임즈TV 유튜브 채널의 〈30년 개발자의 기업 분석 – 시즌 3 AI> 시리즈 고정 출연자, 박종천 저자가 안내하는 비즈니스 기회, 활용, 기술 그리고 미래에 대한 생존 전략을 만나보자. 

★ 더 크게 성장하려면 기술 말고도 원칙이 필요합니다

개발자가 우대받는 시대가 되었습니다. 개발자 관두면 치킨집 차란다는 자조적인 말이 지난 몇 해째 자취를 감췄습니다. 골드러시마냥 비전공자까지 개발 전선에 뛰어들었습니다. 그럼에도 전 세계에서 소프트웨어 인력 부족과 스킬 불일치 문제가 심각합니다. 실력을 갖춘 더 많은 개발자가 필요합니다. 이미 시장에는 기술을 알려주는 많은 양질의 도서가 많습니다. 기술 말고 개발자로 살아가는 데, 시니어를 넘어 테크 리더로서 성장하는 데 도움이 될 원칙을 알려주는 선배가 필요합니다. 그래서 이 책을 준비했습니다. 이 책은 저자 9명이 각자 한 가지씩 9가지 원칙을 제시합니다.

★ 약 80% 이상의 포춘 500대 기업들이 챗GPT를 널리 사용한다

★ ‘S&P 7’ 기업 역시 이미 AI를 도입해 수익을 창출하고 있다

★ 챗GPT 시대, 그대들은 어떻게 살 것인가?

“AI는 0을 100으로 만들어주는 도구가 아니라 100을 200으로 만들어주는 도구다.” 여전히 삽으로 땅을 팔 수는 있지만 포크레인 자격증을 취득한 사람이 더 많은 돈을 번다. 어떤 사람은 삽질을 아주 잘하기 때문에 도리어 도태됐을 수도 있다. 이제는 AI 시대다. 회사 업무에서도 최대한 AI 도구를 활용하고, 우리 회사만의 AI 도구를 만들어서 활용 사례를 넓혀야 한다. 그러면서 챗GPT 같은 도구를 제대로 알고 회사 업무나 개인 삶에 계속 활용을 해야 한다. 

구글 클라우드 AI 리드인 앤드류 무어는 “LLM 기술의 발전으로 향후 5년 내 지식 근로자의 80%가 AI 어시스턴트와 협업하며 일하게 될 것이다.”라고 예측했다. 약 80% 이상의 포춘 500대 기업들이 챗GPT를 고객지원, 코드 작성, 데이터 분석, 마케팅 콘텐츠 생성 등에 널리 사용한다. 스팀에 출시되는 신규 게임의 70%가 AI 기술을 활용해 제작되었다. 아마존의 경우 AI 상품 추천으로 인한 매출이 전체의 35%에 달한다. AI가 앞으로 어떤 분야에서 어떻게 활용될지는 상상만이 한계다. 챗GPT의 환각현상까지 제어할 줄 아는 ‘AI 네이티브 조직’으로, ‘AI 네이티브 휴먼’으로 탈바꿈하는 데 필요한 실질적인 도구와 전략에서 ‘살아남기’의 실마리를 찾기 바란다.

★ AI는 너무 어렵다고? 정말 중요한데, 시작이 겁난다고?

★ “이건저건 뭐예요?” 매번 똑같은 질문이 반복된다.

★ 그러한 우려와 질문에 대한 답을 이 책에 담았다

AI가 어렵고 생소해서 걱정이라면, 이제 그만 경계를 풀자. 이 책에서는 AI 기술의 기본 개념과 현재의 응용 사례를 살펴보고, 다가올 미래에 대한 전망을 제시한다. 또한 AI 시대에 살아남기 위해 필요한 역량과 전략을 구체적으로 제안다. 그간 받은 질문을 바탕으로 입문자의 의식의 흐름을 따라 이 책을 구성했다. 기술로서 AI와 생존으로서 AI에 대한 질문의 대답을 찾을 수 있을 것이다. 

1. 챗GPT를 왜 써야 하나요?
2. 챗GPT가 뭔가요?
3. 챗GPT를 어떻게 써야 하나요?
4. 다른 회사, 다른 사람은 챗GPT를 가지고 무엇을 하나요?
5. 미래는 어떻게 바뀔까요?
6. 변화에 어떻게 대응해야 할까요?

또한 이해를 돕고자 총 7 PART로 나눠 ➝ 개요를 먼저 설명하고 ➝ 주제별 상술하고 ➝ 리마인드 노트를 제공한다. 그것도 모자라 부록으로 『AI 기술 노트』, 『 6가지 프롬프트 기법』,  『미니 사전』을 제공한다. 궁금한 사항이 있을 때 찾아보거나, 더 깊은 내용을 이해하고 싶을 때 유용할 것이다. 특히 ‘PART 1’에서는 뇌리에서 떠나지 않는 의문점 7가지 물음에 대한 답변을 제시해뒀다. 저자의 통찰이 담긴 답변을 읽다 보면 안개가 거치는 듯한 기분을 느끼게 될 것이다.

★ 돈 없으면 AI는 내 사업과 관련이 없다고?

★ 챗GPT의 출현으로 이제 작은 기업도 AI 네이티브 비즈니스를 진행할 수 있다 

★ 기업이 챗GPT와 LLM 기술을 사용할 수 있는 방안 다섯 가지를 알아보자

과거 머신러닝을 주로 사용하던 시대에는 작은 기업이 AI를 도입하기에는 금전 부담이 너무 컸다. 반면 챗GPT 사용료는 고작 월 20달러다. 챗GPT-4o 미니 버전이 출시되면서 API를 사용하면 AI 사용료는 더는 허들이 아니다. 저자는 기업 규모와 처한 상황에 따라 AI를 도입할 수 있는 다섯 가지 방안, ❶ ‘직접 LLM 모델링하기’, ❷ ‘GPT API 활용하기’, ❸ ‘챗GPT를 활용한 프롬프트 최적화’, ➍ ‘미세조정(파인튜닝)하기’, ➎ ‘정보 검색과 텍스트 생성 결합 방식 RAG 활용하기’를 제시한다. 이중 ❸ ‘챗GPT를 활용한 프롬프트 최적화’와 ❷ ‘GPT API 활용’은 개인도 실천 가능할 정도다.

★ 그럼에도 소규모 스타트업은 못 쓸 거라고요?

★ 그렇지 않습니다! ‘당근’, ‘마이타로’, 그밖의 LLM 활용 사례를 살펴본다

우리나라 테크 기업치고 AI를 사용하지 않는 곳이 없을 정도다. 아직은 수백 규모인 당근마켓을 운영하는 ‘당근’도 그중 하나다. 또한 마이타로 서비스를 운영하는 원지랩스도 있다. 원지랩스는 LLM을 최대한 활용해서 적은 인원으로 많은 일을 하는 슈퍼휴먼 스타트업을 추구한다. 그러다 보니 타로 서비스를 단 몇 명으로만 성공적으로 개발 및 운영하고 있다. 반면 경쟁사는 수십여 명이 일한다. 원지랩스는 타로 서비스에 사용되는 이미지를 생성형 AI로 만들고, 텍스트를 LLM으로 만들고, 또 마케팅 배너들과 심지어 홍보영상까지도 동영상 생성 AI로 만든다. 그외 국내외 기업들의 사례도 책에서 만날 수 있다.

★ 챗GPT는 환각현상 때문에 못 쓴다고? 

★ 우리가 정말 경계해야 할 것은 챗GPT의 환각현상이 아니고, 

★ 챗GPT를 바라보는 우리의 환각현상이다

우리는 오해하고 있다. 챗GPT만 환각현상이 있는 것은 아니다. 환각현상은 활률 기반의 자연스러운 결과다. 추락할 수 있다는 이유로 비행기를 사용하지 않는다면 말이 되는가? 다행히 챗GPT를 사용하는 데 목숨을 걸 필요는 없다. 무엇보다 환각현상은 제어 가능한 범주 안에 있다. 챗GPT의 결과물을 꼭 사람이 확인할 필요도 없다. 예를 들어 GPT API를 백번 호출해서 이메일 100통을 요약했다고 하자. 제대로 요약했는지 확인해달라고 다시 챗GPT에 요청하는 거다. 이 과정에 GPT API를 사용하면 항상 검증된 데이터를 얻을 수 있다!

★ 그래서 결론이 뭐냐고?

★ 바로 LLM 네이티브한 조직 만들기

★LLM 네이티브한 휴먼 되기

LLM 시대에는 쓸모있는 데이터가 핵심이다. 쓸모있는 데이터가 주어진다면 슬랙에서 동료와 나눈 대화가 자동으로 회의록이 되고, 거기서 나온 할일이 업무 관리 시스템에 동기화되고, 결재가 필요한 사안이라면 자동으로 관련 양식이 생성될 것이다. 뒤에서 어떤 시스템이 돌아가는지는 모르지만, 우리는 자연어로 대화하고 협업하는 것만으로 모든 걸 해결할 수 있게 된다. 인사관리, 회계, 전자결재 등 모든 영역의 업무가 하나의 플랫폼에서 자연어로 이뤄지는 걸 상상해보라. 영화 〈아이언맨〉에 나오는 자비스처럼!

바로 ‘LLM 네이티브한 조직’의 모습입니다. 개인도 마찬가지다, 양질의 데이터를 모으고 사용하는 습관을 길러야 한다. 구체적인 방법은 책에서 만나보라.

책 속으로

“GPT API를 활용해서 업무를 처리하는 방식은 LG전자 가전사업본부에서 데이터 분석용으로 자제 개발한 찾다CHATDA 서비스 같은 ‘맞춤형 코파일럿(Custom Copilot)’과 마이크로 365용 코파일럿이나 구글 워크플레이스용 제미나이 등 모든 회사 업무 처리용으로 만들어진 ‘상용 앱 코파일럿(App Copilot)’ 두 가지 형태가 있습니다. 맞춤형 코파일럿과 상용 앱 코파일럿에 대한 자세한 내용은 뒤에서 더 다루도록 하겠습니다. GPT API를 사용하면 뒷단에서 직원 수천 명이 일을 해주는 효과가 납니다. 수천 직원에 어떤 일을 시키고 싶은가요? 챗GPT 시대에 상상력만이 우리의 한계입니다.” _102쪽

“구글이나 오픈AI 같은 빅테크 기업들은 유리한 위치에 있습니다. 이미 어마어마한 데이터를 갖고 있기 때문입니다. 특히 애플 아이폰에 오픈AI의 GPT 모델이 탑재되면, 애플은 앉은 자리에서 아이폰 사용자들이 GPT와 대화하면서 만들어내는 데이터를 얻게 됩니다. 상상만해도 엄청나지 않은가요? “시리야, 로마 여행 어때?”라고 물으면 “글쎄요, 콜로세움이 무너져서 볼 게 없던데요.”라고 대답할 겁니다. 그러면 사람들은 “무슨 소리야? 로마 여행 정말 멋질 거야!”라고 토를 달 겁니다. 이런 일상적인 대화 데이터가 어마어마한 규모로 쌓이면 정말 가치가 엄청날 겁니다. 지금까지 오픈AI가 웹 데이터를 기반으로 성장했다면, 이제는 생생한 사용자들의 실제 데이터로 한 단계 더 도약한다는 이야기기입니다. 이쯤되면 함께 사는 반려 AI라 부를 만하지 않을까요?” _138쪽

“LLM 네이티브한 조직’만이 살아남습니다. 중요한 건 기존 업무 방식 자체를 혁신하는 겁니다. 단순히 이메일, 채팅, 문서 작성에서 그치면 안 됩니다. 인사관리, 회계, 전자결재 등 모든 영역의 업무가 하나의 플랫폼에서 자연어로 이뤄지는 걸 상상해보세요. 영화 〈아이언맨〉에 나오는 자비스처럼요! 슬랙에서 동료와 나눈 대화가 자동으로 회의록이 되고, 거기서 나온 할 일이 업무 관리 시스템에 동기화되며, 결재가 필요한 사안이라면 자동으로 관련 양식이 생성될 겁니다. 뒤에서 어떤 시스템이 돌아가는지는 모르지만, 우리는 자연어로 대화하고 협업하는 것만으로 모든 걸 해결할 수 있게 됩니다. 바로 ‘LLM 네이티브한 조직’의 모습입니다.” _138쪽

“챗GPT, 깃허브 코파일럿, 클로드, 제미나이 등 AI 도구들은 임원보다 실무진의 생산성을 훨씬 더 높여줍니다. 임원들은 보통 판단과 지시를 하고, 실무진은 실무를 담당하기 때문입니다. 그래서 AI 도구들이 도와주면 실무 단계의 생산성이 큰 폭으로 향상됩니다. 그 덕에 더 많이 일하고, 더 중요한 일에만 집중할 수 있게 됩니다. AI가 우리의 일자리를 뺏지는 않습니다. AI가 아직 그 정도 수준은 아니기 때문이죠. 하지만 AI를 아주 잘 활용하는 같은 직군의 사람들은 직접적인 경쟁자가 될 겁니다. 특히 경쟁 회사가 AI를 잘 활용한다면 우리 회사는 큰 문제에 봉착하게 되겠지요. 따라서 AI를 공부하고 활용하는 것은 우리 회사와 나의 경쟁력을 위해서 필수입니다.” _166쪽

“AI가 우리의 일자리를 뺏지는 않습니다. AI가 아직 그 정도 수준은 아니기 때문이죠. 하지만 AI를 아주 잘 활용하는 같은 직군의 사람들은 직접적인 경쟁자가 될 겁니다. 특히 경쟁 회사가 AI를 잘 활용한다면 우리 회사는 큰 문제에 봉착하게 되겠지요. 따라서 AI를 공부하고 활용하는 것은 우리 회사와 나의 경쟁력을 위해서 필수입니다. 가전제품이 똑똑해지면서 직업이 위험해지는 사람도 있을 겁니다. 자동차가 똑똑해지면서 역시 직업이 위험해지는 사람도 있을 겁니다. 마찬가지로 AI가 좋아질수록 직업이 위험해지는 사람도 있을 겁니다. AI의 능력을 능가할 수 없다면 AI에 위협을 당하는 사람이 되지 않고, AI를 활용하는 사람이 되어야 합니다.” _167쪽

“한편으로 AI는 인간의 데이터를 대량으로 사용하고 있습니다. 따라서 이에 대한 정당한 보상이 필요합니다. 만약 우리의 모든 사회활동이 데이터화되어 AI 학습에 사용된다면, 국가는 기본소득을 제공하고 AI 기업들은 세금을 납부해야 합니다. 유럽연합도 최근 ‘AI 법’ 제정을 추진하면서 AI가 개인정보와 지적재산권을 침해하지 않도록 하는 방안을 마련하고 있습니다. 일각에서는 AI 창작물에 대해 인간과 같은 수준의 저작권을 부여해야 한다는 주장도 나오고 있습니다. 이는 인류가 만들어낸 지적 저작물을 AI가 학습해 만들어낸 것이므로, 그 혜택을 사회에 환원해야 한다는 생각입니다.” 168쪽

“인간이 생산하는 데이터에는 한계가 있지만, 기계가 생산하는 데이터에는 문제가 있습니다. AI가 인간을 지배할 정도로 똑똑해지려면, 또는 계속 지배하려면 지속적으로 인간이 생성한 데이터가 필요합니다.

일론 머스크 테슬라 CEO는 “우리가 매우 어리석은 일을 하지 않도록 하기 위해 아마도 국내 및 국제 수준에서 규제 감독이 있어야 한다고 생각합니다. AI로 우리는 악마를 소환하고 있습니다”라고 경고했습니다. AI의 자율성 확대는 인류가 AI에 종속될 위험을 초래할 수 있습니다. AI의 학습 방향과 제어 방식을 신중히 관리해야 하며, AI가 인간의 개입 없이 일하는 ‘완전 AI 워킹’보다는 인간과 AI가 협업하는 코파일럿 방식이 더욱 중요해지고 있습니다.” _171쪽

“직원 한 명에게 비서가 있다면 아니 직군별로 비서가 여러 명이 있다면 일을 얼마나 편하게, 빠르게, 많이 처리할 수 있을까요? 자동차 발전이 우리에게 거리의 제한을 없애 주었다면, AI 발전은 상상하는 속도와 품질의 제약을 없애줍니다. 결국 AI의 발전은 한 사람 한 사람이 슈퍼휴먼이 되어서 기존보다 열 배 백 배 많은 일을 더 쉽고 빠르게 처리할 수 있도록 도와줄 겁니다.” _179쪽

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