최근 가장 큰 IT 계의 이슈는 아무래도, ChatGPT의 등장일 것입니다. ChatGPT가 그간 몇몇 미국 학교 시험이나 에세이를 어느 학점 정도로 통과했다더라,라는 풍문도 모자라 조던 피터슨이 나서서 자신이 쓴 글과 구별이 힘들다고 하는 등 엄청난 성능을 갖추고 있습니다.
뿐만 아니라 미국의 MBA, 로스쿨 등 시험을 통과했다는 뉴스도 하루가 다르게 갱신되고 있으며, 많은 유튜버들이 ChatGPT로 컨텐츠를 만들고 있으며, 그에 더해 ChatGPT를 활용한 자동화된 수익형 블로그까지도 심심치 않게 볼 수 있습니다.
ChatGPT는 그간의 단순한 챗봇과 무엇이 다르며, 앞으로 어떤 변화를 가지고 오게 될까요?
What is ChatGPT?
ChatGPT는 OpenAI에 의해 개발된 AI languege model이며, GPT는 Generative Pretrained Transformer를 말합니다. ChatGPT는 변형된 GPT 아키텍쳐로, 인터넷 상 대규모 텍스트 말뭉치로 training된 모델로 요약 생성, 질문에 대한 응답 등 다양한 작업에서 마치 사람과 같이 텍스트를 생성하도록 미세 조정됐습니다.
제가 ChatGPT 성능을 가장 크게 체감했던 건, 아래 사진 내용을 처음 접했을 때였습니다. 
떠돌아다니던 ChatGPT 관련 사용기
대화 도중에 새로운 내용을 학습하고, 그것을 바로 적용한 답변을 내놓은 것이 정말이지 대단했습니다. 아주 짧게나마, AI에 대해 학습하고 입장에서 ‘사람처럼’ 대화를 하는 것보다 이 부분이 훨씬 더 충격으로 다가왔습니다.
Changes that ChatGPT will bring
위 사진을 보고, 저는 근래 진행하던 추천 시스템 관련해서 ChatGPT에게 물어보기로 했습니다. 특히 아직 정리가 덜 된 SVD, ALS 등의 알고리즘에 대해서 물어보기로 했고 그 첫 문답은 아래와 같습니다.
python code를 써주는 것은 물론, 각각의 변수의 변화 내용도 요청하니 받아볼 수 있었습니다. 그뿐만 아니라, 다소 이해가 되지 않는 부분이나 추가적인 궁금증을 질문하고 답변을 받아보니 마치 1:1 과외를 받고 있는 듯한 느낌마저 들었습니다.
이번 과정을 통해 가장 먼저 생각이 드는 것은, “IT 인접성에 따라, 학습 및 지적 격차가 더욱 벌어질 수 있겠다“였습니다.
구글링을 통해 여러 블로그나 게시물을 돌아다니면서, 사실 유무를 교차 확인하고, 환경 차이에 의한 에러를 수정하고, 요약해 정리하는 모든 과정이 ChatGPT를 사용함으로써 효율화할 수 있었습니다. 또한, 제가 원하는 언어인 python으로 샘플 코드를 작성해 주는 것은 물론 추가 질문에 대한 답변도 마치 과외 선생님처럼 해냈죠.
이 같은 과정은 학습에 대한 효율을 극대화해주리라 생각됩니다. 구글링을 통해 방대한 내용을 정리하는 것에서 멈추지 않고, 대화를 통한 “그룹 스터디”나 특히 “하부르타” 공부법도 가능해지겠네요. 단순히, 숙제를 대필해 주는 것이 아닌 상호 학습을 통해 말이죠.
물론 ChatGPT는 단순한 계산에서 오류를 반환하기도 하고, 최신 데이터를 반영하지 못하는 등 아직은 크고 작은 문제들이 있습니다. 하지만, 마이크로소프트가 10억 달러를 투자한 데 이어 추가로 100억 달러의 투자를 한 것으로 추측됩니다. 또한 마이크로소프트의 브라우저인 Bing에 ChatGPT를 탑재하기도 하는 한편 이는 구글의 종말을 가져올 것이라는 풍문도 들려오죠.
Wrap Up
저는 개인적으로, 사람의 지능은 답변이 아니라, 질문에서 유추할 수 있다.라는 말을 믿습니다. ChatGPT에게 “좋은” 질문을 던질수록 “좋은”답변이 돌아옵니다. 모든 것을 척척 대답해 주는 Machine이더라도, 이를 알맞게 사용하기 위해선 충분히 소화된 질문자의 역량이 필요한 것 같습니다.
저는 앞으로 Learning Post를 쓰면서, ChatGPT를 십분 활용해 볼 생각입니다. 블로그 포스팅에 걸리는 시간을 줄이는 것은 물론, 질문을 통해 제가 얼마만큼 이해했는지 돌아보기도 좋을 것 같습니다. 덤으로 영어 공부도 함께 되겠네요!