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1. 넌 지금부터 시인이야.
2.
내가 쓴 시인데 다시 다듬어 줄래?
좀 더 구체적으로 표현해 줘봐.
주제가 선명하게 드러나면 좋겠어.

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2학년_수행2_보이는 라디오

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AI 글쓰기, AI 이미지 생성 등 전세계 최신 AI를 무료로

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시와 음악, 그리고 나

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[문학집배원] 오은, 나는 오늘

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[문학집배원] 오은, 나는 오늘

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네이버 블로그 | 사소하지않고 사소한 이야기

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사소하지않고 사소한 이야기

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1.  최소 3연 이상
2. 활동지 3쪽 작성
3.  #(해시태그) 하단에 3개 이상 쓸 것

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■ 진행 : 함형건 앵커
■ 출연 : 김덕진 / 미래사회IT연구소장

* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기 바랍니다. 인용 시 [YTN 뉴스가 있는 저녁] 명시해주시기 바랍니다.

[앵커]
보신대로 로봇과 모빌리티 기술이 올해 얼마나 진화할지 주목되는데요. 또 하나 더 관심을 끌고 있는 분야가 인공지능입니다. 특히, AI 챗봇 '챗GPT' 열풍이 뜨겁습니다. 구글의 알파고에 이어 인공지능의 제2의 물결이 시작됐다는 평가가 나오는데, 미래사회IT연구소 김덕진 소장과 자세히 짚어보겠습니다. 어서 오세요.

챗GPT라는 대화형 AI죠. 지난 연말쯤 공개가 됐던 것으로 기억하는데 주변에서 얘기를 참 많이 하더라고요. IT업계뿐만 아니라 일반인들도 관심을 갖고 지켜보고 있고 지난달, 이번달 보니까 학계에서도 연구 논문이 상당히 쏟아져 나오고 있는 상황 같습니다. 이게 그러면 도대체 어떤 인공지능이고 기존의 챗봇과는 어떤 차이점이 있는 건가요?

[김덕진]
오랜 말씀해 주신 것처럼 얼만큼 인기인지 알 수 있는 게 회원수겠죠. 회원수를 보면 실제로 이번에 천만 명을 넘겼거든요. 천만 명을 넘기는 데 시간이 40일밖에 걸리지 않았어요. 그런데 우리가 알고 있는 인스타그램 있지 않습니까? 인스타그램의 회원수 천만 명 넘기는 데 325일 걸렸습니다. 그렇게 치면 엄청 빠른 거죠. 또 100만 명 넘기는데 이게 5일 걸렸거든요. 그런데 우리가 알고 있는 넷플릭스 처음에 회원 수 100만 명 만들 때까지 3.5년이 걸렸어요. 그런 것만 보더라도 정말 뜨거운 인기라고 볼 수 있는데 얘가 뭐가 다르냐 볼 수 있는데 일단 챗GPT는 글을 써주는 인공지능이라고 보시면 됩니다. 사람이 질문하면 대답을 하겠죠. 그런데 우리가 질문했을 때 기존의 인공지능은 이런 거예요.

예를 들면 한국의 수도는 어디인가요 이렇게 물어봅니다. 그러면 컴퓨터한테 한국이 무슨 의미고 수도가 무슨 의미고 그다음에 어디인가요라는 걸 다 따로따로 학습을 시킨 다음에 그거를 갖고 정답을 내야 돼요. 그렇게 되면 당연히 속도도 오래 걸리고 많은 걸 뱉어낼 수가 없겠죠. 그런데 얘는 어떤 방식이냐면 그냥 한국의 수도는 어디인가를 모릅니다. 모르고 인터넷에 있는 수많은 글을 그냥 보는 거예요. 그랬더니 인터넷에는 그래서 어떤 사람이 한국의 수도는 서울이다라는 글을 많이 썼다는 거죠. 그렇게 되면 한국의 수도는 다음에 우리가 봤을 때 서울이다가 확률적으로 통계적으로 많이 나오겠다라고 하면 그거로 그냥 대답해 준다고 생각하시면 됩니다.

[앵커]
특정 분야의 질문을 던지면 그 분야의 전문적인 지식이 있어서 그런 것이 아니고 여러 가지 정보를 긁어와서 확률적으로 접근하는 거군요.

[김덕진]
그러니까 우리가 영어 공부할 때를 생각해 보시면 쉬워요. 예를 들면 우리가 영어를 실제 단어 하나하나 공부할 수도 있지만 어린 나이에 보통 외국을 가게 되면 그냥 내가 영어 할 줄도 모르는데 주변에서 하는 영어를 대충 들으면서 내가 그다음에 아를 쓸까이즈를 쓸까 하다가 이즈를 썼을 때 사람들이 오 하면서 맞았다고 학습이 되잖아요. 그 똑같은 언어 구성이 챗GPT의 학습방식이라고 보시면 될 것 같고요. 그래서 그런 걸 이른바 강화학습이나 아니면 여러 개 수많은 데이터셋을 가지고 학습했다 이렇게 표현하기도 합니다.

[앵커]
강화학습이라는 용어 자체가 사실을 인간을 이긴 알파고, 인공지능도 강화학습을 통해서 진화를 한 것이고 자율주행 같은 경우에는 강화학습을 통해서 점점 똑똑해지는 그런 소프트웨어로 알고 있는데요. 그런데 이거는 그러면 기존에 있는 인터넷에 널려 있는 모든 지식을 다 흡수하고 소화해서 자동으로 이게 진화한 AI인지 아니면 그 배경에는 많은 사람들이 투입돼서 하나하나 학습을 시키면서 진화하는 과정을 거쳐서 똑똑해지는 과정인지 그 과정이 궁금합니다.

[김덕진]
말씀해 주신 것처럼 강화학습이라는 것 자체갸뭔가 인공지능이 대답을 하면 이게 맞았다 틀렸다 혹은 이게 어떤 구분이 된다는 건 사람이 체크를 해 준다고 보시면 될 것 같아요. 아까처럼 영어를 공부할 때도 내가 빈칸 채우기에서 아인가 이즈인가 영어도 모르고 넣었는데 이걸 누군가가 너 맞았어라고 하면 내가 맞았구나, 틀렸어 하면 틀렸구나라고 하잖아요. 그런데 인공지능은 그 맞았다, 틀렸다를 우리처럼 까먹는 게 아니라 계속적으로 기억하니까 조금씩 튜닝된다라고 표현하거든요. 조금씩 똑똑해지는 방식이라고 보시면 될 것 같습니다.

그래서 우리가 쓰면 쓸수록 얘가 조금씩 똑똑해지는데 그게 실시간으로 똑똑해지는 어떤 인공지능도 있지만 지금 나오고 있는 챗GPT는 2021년 정도까지의 데이터를 가지고 그것을 사람들이 썼을 때 어떤 기간에서 조금씩 똑똑해지는 이런 거라고 보시면 될 것 같고요. 실제로 뭘 할 수 있어라는 게 궁금할 수 있잖아요. 그래서 지금 보시게 되면 실제로 저 챗GPT한테 너는 뭘 할 수 있어라고 질문을 우리가 하는 거예요.

그러면 저기 나오는 대답이 저희가 쓴 게 아니라 이 챗GPT라고 하는 인공지능이 저렇게 자연스럽게 쓰게 됩니다. 그래서 본인이 자연어 이해에서 뛰어난 성능을 보이고 사람들에게 답변하거나 정보를 주거나 작성을 할 수 있다 이렇게 자동으로 답변한다고 보시면 되는 것이죠. [앵커] 다양한 분야에 적용해 볼 수 있겠는데 우리가 어떤 질문을 던지느냐에 따라서 답변의 내용이 달라지겠죠. 새해 인사를 써달라고 부탁하든지 아니면 연애 상담의 조언을 구하든지 여러 가지 분야에서 예제가 나오고 있는 것 같습니다.

[김덕진]
말씀해 주신 것처럼 일단 제가 YTN에 나왔으니까 YTN에 대해서 설명해 줘라고 물어봤어요. 그렇게 되는 것들을 대답을 하기도 하고요. 또 보시는 것처럼 시청자들에게 전하는 새해 인사말. 저게 원래 방식으로 치면 인공지능이 YTN이 무슨 뜻인지 알아야 되고 시청자가 무슨 뜻인지 알아야 하고 새해 인사말을 알아야 하는데 저 단어가 나왔을 때 일반적인 블로그 글이나 많은 글에서 저런 정도의 단어가 나오면 대충 답변을 저런 방식으로 써주는거였거나 한 단어, 한 단어를 계속 생성하는 방식이다라고 보시면 될 것 같아요.

그런데 보시면 상당히 매끄럽죠. 마치 사람이 쓴 것처럼 뭔가 누군가가 쓴 것처럼 매끄럽게 되는데 한국어도 저 정도인데 영어는 데이터가 많기 때문에 부드럽게 쓴다, 이렇게 설명드릴 수 있을 것 같습니다.

[앵커]
다양한 분야라고 말씀드렸는데 이를테면 IT 분야에서 특정 성능을 가진 프로그램을 코딩을 해 달라고 하면 쭉 코딩을 해 주더라고요.

[김덕진]
그게 코딩을 어떻게 하는 건지 생각을 해 보시면 코딩이라는 것도 결국에는 규칙에 의거한 어떤 내용을 써내는 거란 말이에요. 그렇다면 수많은 코딩의 데이를 얘가 쭉 보고 내가 A 다음에는 B를 보통 쓰면 이런 느낌으로 나오는구나라는 걸 알게 되면 그렇게 쓸 거잖아요. 그래서 실제로 요즘에 이 챗GPT가 수많은 코딩 데이터, 그러니까 사람들이 직접 코딩한 그 코딩 문을 학습한 다음에 우리가 특정한 걸 써줘라고 하면 그거를 만들어내는 방식이라고 보면 될 것 같아요. 실제로 개발자분들이 개발을 할 때 이게 어떤 내용이야라는 걸옆에 주석으로 써놓기도 하거든요.

그럼 거꾸로 그걸 인공지능이 학습을 하는 거죠. 이렇게 쓰인 것은 뭔가 홈페이지에 노란색을 개발할 때 쓰는 거구나라는 것을 알고 있다가 노란색을 개발하는 프로그램 언어를 써줘라고 하면 이걸 반대로 써주는 이러한 방식으로 개발하고 있다고 보시면 될 것 같고요. 그외에도 우리가 알고 있는 비슷한 패턴의, 예를 들면 논문이 될 수 있겠죠. 논문이라는 것도 어떤 학술적인 내용을 특정 규칙에 맞춰서 쓰는 거잖아요.

그러니까 수많은 논문 데이터를 보면 얘가 이 논문이 이런 패턴이니까 다음 단어는 이런 게 나오겠구나라는 걸 알게 돼서 자연스럽게 논문 작성도 도와주는 거죠. 예를 들면 논문에 보면 기본적으로 연구동향이라고 해서 특정 분야에 대해서 수십 년 동안 어떻게 연구했는지를 정리하게 되어 있거든요. 그런 건 오히려 사람보다 이렇게 잘 학습된 친구가 인터넷에 있는 수많은 학습 논문을 보고 읽어낼 수도 있다 이렇게 설명드릴 수도 있을 것 같습니다.

그 외에 언어번역도 하고 또 최근에 재미있는 건 콘텐츠 제작에서도 쓰이고 있어요. 콘텐츠 제작이라고 하면 예를 들어 우리가 유튜브에 어떤 영상을 만든다고 생각해 보세요. 그러면 유튜브에 내가 어떤 영상을 주제를 뭘로 할지 보통 작가님들이 글을 쓰시잖아요. 그런데 인터넷에 있는 수많은 많은 작가들이 쓴 글 혹은 수많은 블로그 글을 가지고 특정 주제에 대해서 실제 스토리처럼 써낼 수 있는 거예요. 그럼 그 써낸 걸로 우리가 영상을 만든다든지 혹은 유명인들의 트위터나 이런 데 언어들이 있을 거잖아요. 그런 걸 갖고 특정인의 말투를 흉내낸 대화를 만든다거나. 그런 것들을 실제로 사용을 하고 있습니다.

그래서 예를 들면 영화배우 출신이자 사업가인 라이언레이놀스라고 있는데 이분께서 챗GPT한테 본인의 말투로 농담을 만들어줘라고 하니까 약간 욕설이 섞여 있는 이러한 실제 그 사람이 쓰는 말투 같은 걸 만들어서 그걸로 실제 유튜브에서 홍보영상을 만드는 스크립트를 쓴다든지 이런 정도까지 개발되고 있다. 그리고 또 영상도 최근에는 제가 자막을 넣으면 자동으로 어떤 영상을 찾아서 만들어주는 이런 툴들도 있거든요. 그렇게 되면 저는 주제 하나만 넣으면 문장도 인공지능이 만들어주고 영상도 인공지능이 만들어주고 이런 시대가 왔다 이렇게 설명드릴 수 있는 것이죠.

[앵커]
소논문도 써주고 에세이도 써주고 시를 써달라고 하면 또 를 써주고 이게 거의 인간에 가까워지는 거 아닌가 이런 착각을 일으킬 정도로 그런 다양한 분야에 적용할 수 있는 기능을 갖고 있는데 이렇다 보니까 미국 학교에서는 지금 상당히 긴장하고 있다고 하죠. 학생들이 과제물을 낼 때 챗GPT로 내지 않을까, 이런 고민이 있다고 합니다.

[김덕진]
실제로 우리나라에 있는 것만 보더라도 한국어로도 최소 중학생 이상의 글은 잘 쓰거든요. 예를 들어서 중학교 선생님이 어떤 주제에 대해서 글 써와라고 하면 실제로 쓰는 게 아니라 챗GPT에 똑같이 예를 들면 뉴스에 대해서 글을 써줘라고 하면 본인이 쓰니까 이게 실제로 사람이 봤을 때 이게 맞는지, 틀리는지 헷갈린단 말이에요. 그런 부분들 때문에 지금 뉴욕에서는 공립학교에서 이거 접속 자체를 차단하기도 하고요. 심지어 시험을 볼 때 몇몇 학교에서는 이걸 종이로 내야 되는 거 아니냐 이런 얘기들까지 나오고 있는 상황이라고 보시면 될 것 같습니다.

그래서 이게 어떻게 보면 잘 쓰면 좋을 수 있는데 또 사람들에게 어떻게 보면 학습을 할 때 기본적인 학습에 대한 권한들 이런 걸 뺏어갈 수도 있는 부분들이 있고요. 그래서 어떤 데는 또 시험을 그러니까 이런 페이퍼를 쓰지 못하게 구술시험으로 바꾼다거나 이런 다양한 형태들이 나오고 있는 것이죠.

[앵커]
새로운 숙제를 던져주고 있는 거군요.

[김덕진]
맞습니다.

[앵커]
어느 정도까지 정확도 있고 어느 정도 수준의 답변을 내놓는지 전문 분야 같은 경우 보겠습니다. 엊그제 미국의 미네소타 로스쿨 교수들이 낸 논문이라고 하더군요. 로스쿨에서 학생들에게 학기마다 내는 시험지를 챗GPT에게 풀게 했더니 법률 분야의 문제겠죠. 대체로 C+ 정도의 학점을 줄 만한 답변서를 내더라. 이 정도의 학점을 쭉 받으면 그럭저럭 졸업을 할 정도는 되더라 아주 뛰어날 정도는 아니지만 이런 얘기를 봤습니다. 이게 그러면 아주 뛰어난 전문 분야의 학생이나 아니면 전문가 수준은 아니지만 인공지능이 해당 전문지식을 갖고 있지 않음에도 불구하고 확률적으로 접근해서 이런 페이지를 써낸다는 거거든요.

[김덕진]
맞습니다. 그렇게 됐기 때문에 이거에 대해서 우리가 고민하게 되는 거예요. 어떤 고민을 하게 되느냐면 일단은 이게 글을 잘 써내니까 아주 말씀하신 대로 그럴 듯하게 잘 써죠. 그럴 듯하게 잘 쓰기 때문에 이거를 정말 집중해서 보지 않으면 이게 틀렸는지 맞았는지 헷갈리는 부분도 있고요. 말씀해 주신 것처럼 법률 같은 경우는 딱 정확하게 우리가 기본적으로 판사님들이 어떠한 법률을 판단할 때도 기존의 어떤 법률에 대한 사례들이 있잖아요.

그 사례나 판례를 참조하지 하지 않습니까? 그렇다면 이거야말로 학습하기 좋은 데이터죠. 과거의 인공지능은 단순히 학습해서 결과를 똑같이 냈다고 하면 얘는 그거를 기반으로 사람이 글쓰듯이 쓰게 되니까 결국에는 재판문을 쓴다거나 이런 데까지 활용할 수 있다고 보시면 될 것 같고요. 지금 나오는 챗GPT 같은 경우는 되게 범용적이고 인터넷에 있는 수많은 데이터를 갖게 되는데 최근 이 챗GPT가 API, 그러니까 뭔가 그것을 가지고 활용할 수 있는 형태로 나오고 있거든요. 그렇다면 예를 들어서 이 범용적인 것에 말씀하신 것처럼 실제로 법률적인 걸 조금 더 공부시킨다거나 의료에 대한 걸 조금 더 공부시키게 되는 특화된 것들이 나오게 되면.

[앵커]
특화된 프로그램을 만들 수 있는 거군요.

[김덕진]
그렇죠. 지금보다 좀 더 똑똑해질 수 있는 B+ 맞을 수 있는 챗GPT도 나올 수 있다는 것이죠.

[앵커]
문제는 그럴 듯하게 답변하는 그 부분인 것 같은데 그러면서 완전하지 않기 때문에 완벽하지는 않은데 우리가 굉장히 상식적인 쉬운 문제를 냈는데 거기에 대해서 답변을 내놓으면서도 잘못된 답변을 마치 정확한 답변인 것처럼 내놓는 그런 경우가 종종 있는 것 같습니다.

[김덕진]
맞습니다. 그래서 테스트를 해 봤는데요. 누구나 알 수 있을 만한 신사임당에 대한 질문을 해 보기도 하는 거예요. 예를 들면 신사임당이 누구야라고 챗GPT한테 물어보니까 저기 보시는 것처럼 조선시대의 여왕이다, 이런 표현을 한단 말이에요. 우리가 다 아는 신사임당은 조선시대 여왕은 아니시잖아요. 그러면 이런 것들에 대해서 제가 한번 더 신사임당이 여왕은 아니야라고 그다음에 이어서 얘기를 한 거예요. 그랬더니 갑자기 아니야라고 하니까 죄송합니다 하고 일단 자기가 한발 뒤로 물러섭니다. 그러고 나서 하는데 이번에는 신사임당이 조선시대의 국왕이었다라고 하는 이상한 답변을 하는 거예요.

이게 왜 그러냐. 두 가지 이유가 있는데 첫 번째는 아까 말씀드린 대로 챗GPT가 확률상으로 어떤 답변을 만들어내기 때문에 그 답변이 꼬일 수도 있다는 게 있고요. 두 번째는 확률상으로 만들어내는 데이터가 지금 대부분이 영어 데이터이기 때문에 한국어 데이터는 조금 더 양이 적습니다. 그래서 한국어는 영어보다도 조금 더 정확도가 떨어진다고 볼 수 있는데 중요한 것은 저 문맥을 보시면 문맥 자체는 아주 매끄러워요. 그러니까 예를 들어서 저희 아들이 지금 초등학교에 들어가려고 하는데 저희 아들이 아무것도 모르는 상태에서 저 내용을 자기가 검색하듯이 검색해서 봤다라고 하면 저거 맞는 거네라고 이해할 수 있잖아요.

그렇기 때문에 잘못된 착각을 하거나 소위 가짜뉴스 같은 것들도 수많이 만들어질 수 있다라는 것도 지금 이 챗GPT가 갖는 부정적인 면들, 이렇게도 볼 수 있죠.

[앵커]
질문에 대해서 정확한 답을 모를 경우에는 모르면 모른다고 답을 해야 하는데 이 AI 자체는 그렇게 답을 안 하는 거죠.

[김덕진]
그 이유가 뭐냐 하면 맞는 답을 해도 본인이 맞는지 모르기 때문이에요.

[앵커]
가치판단을 못하는 건가요?

[김덕진]
아까 말씀드린 확률적으로 얘기하기 때문에 확률적으로 얘기한 걸 보고 사람들이 이게 맞았어라고 강화학습을 시켜주는 것뿐이지 기본적으로 확률상 뽑아냈기 때문에 이거는 정보라기보다는 약간 의견에 가깝다라고 저는 표현을 드리는 게 나을 것 같아요.
그래서 우리가 기존의 검색엔지이라고 하는 것들은 검색을 했을 때 사람들이 많이 검색된 것을 클릭한다는 것은 결국 많은 사람들이 이게 맞다라고 인지를 하는 거잖아요.

예를 들면 잘못된 정보를 사람들이 계속 보지는 않을 거니까요. 그래서 검색엔진은 뭔가를 검색했을 때 위에 나오는 것들은 많은 사람이 동의를 한 내용이라고 생각을 하시면 돼요. 그런데 기본적으로 이런 것들에 대해서 질문했을 때는 의견을 제시하는 거기 때문에 그 의견이 인공지능이 확률상으로 내는 의견이기 때문에 이거는 답이다라고 할 수 없는 것이죠. 결국에는 보는 사람이 이게 맞는지 안 맞는지를 잘 판단해야 된다라는 것들을 또 설명드릴 수 있을 것 같습니다.

[앵커]
이 새로운 대화형 AI 자체가 굉장히 많은 잠재력을 갖고 있지만 지금 지적해 주신 것처럼 여러 가지 결함도 있기는 있는데요. 답변 내용 중에 잘못된 정보도 상당히 섞여 있을 수 있다라는 점. 그리고 때로는 이게 인간처럼 대화를 하니까 도덕적인 조언을 구할 수도 있는 거거든요. 여기에 대해서 AI는 가치 판단을 하지 못하는 기계기 때문에 본인은 잘못된 정보를 주면서도 이게 도덕적으로 옳은 건지 그른 건지를 모르고 답변을 할 수도 있다. 여기에 대해서 문제 제기하는 논문도 있더군요.

[김덕진]
거기에 대해서 두 가지로 얘기할 수 있을 것 같은데요. 첫 번째는 거기서 말하는 데이터 역시도 예를 들면 데이트와 관련된 팁을 줘라고 하면 수많은 블로그 글에 데이트와 관련된 얘기들이 있을 거잖아요. 그 이야기를 보고 답변을 주는 겁니다. 그게 말씀하신 것처럼 맞는지 틀리는지 뿐만 아니라 가치적으로 이슈가 생길 수 있는 부분이 있고요. 그래서 지금 챗GPT 같은 경우에는 그런 부분에 있어서 약간 문제가 되거나 사회적인 이슈가 될 수 있는 것은 조금 더 데이터를 정제화해서 학습을 하고 있다고는 합니다.

그래서 그런 부분을 최소화하려고는 하지만 어쨌든 그런 변수는 언제든지 생길 수 있다라는 것도 생각을 해 봐야 할 것 같고요.
그래서 이 챗GPT라고 하는 녀석은 그냥 우리가 정답을 내는 똑똑한 녀석이라기보다는 약간 이렇게 생각하시는 게 좋을 것 같아요. 인턴사원이 하나 생겼다. 그래서 얘가 정보를 가져오는 것들을 내가 한 번 더 스크링을 하지만 계속 좋은 제안을 주거나 아이디어는 잘 만들어 준다고 생각하시면 될 것 같고요. 때로는 얘가 말을 아주 잘하지만 말 잘하는 약간 사기꾼에 가까울 수도 있다라는 걸 잘 생각하셔서 우리가 보통 미디어리터리라고 하잖아요.

미디어에 대한 교육처럼 인공지능 역시도 AI리터러시라고 할까요. 그래서 인공지능에 대한 장단점 그리고 이것들의 한계 그리고 활용할 수 있는 것들을 조금 더 공부하시고 조금 익히신다면 충분히 좋은 툴로써 활용할 수 있지 않을까 생각합니다.

[앵커]
디지털 리터러시, AI리터러시가 필요하다. 어떻게 활용하느냐가 중요하겠군요, 앞으로. 알겠습니다. 미래사회IT 연구소 김덕진 소장과 함께했습니다. 고맙습니다.

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[뉴있저] 시 짓고 논문 쓰는 '챗GPT'...열풍 속 기대와 우려는?

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■ 진행 : 함형건 앵커 ■ 출연 : 김덕진 / 미래사회IT연구소장 * 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기 바랍니다. 인용 시 [YTN 뉴스가 있는 저녁]

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시작노트란?

* 시에 대한 짧은 이야기를 들려줍니다.
천천히 자세하게 써내려 갑니다. 리듬을 타면서 이야기를 써내려 간다고 생각하면 됩니다. 일기, 수필처럼 편안하게 시를 이야기로 풀어서 써주세요. 이 시를 쓸 때 내 마음이 어땠는지, 무엇을 전달하고 싶었는지 마음과 시 속 상황을 구체적으로 써주세요. 시는 압축적이지만 시작노트는 구체적으로 씁니다.

* 용감해져라

자신의 이야기를 써내려 가는데 용감하게 자신을 드러내는 연습도 필요하다.

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저금
-시바타 도요

난 말이지, 사람들이
친절을 베풀면
마음에 저금을 해둬
쓸쓸할 때면
그걸 꺼내
기운을 차리지
너도 지금부터
모아두렴
연금보다 좋단다

이유: 이 시를 읽으면서 친절에 대해서 생각해봤다. 무수히 많은 친절을 받지만 그걸 하나하나 다 기억하진 않았던거 같았다. 부모님이 하시는 음식이나 궁금한 거에 대해 답해주는 것 등. 그냥 받다보니 무뎌진 것 같았다. 하지만 이 시를 읽고
친절은 '베푸는'건데 거기에 대한 감사함을 생각 안 하고 산건 아닐까? 이게 영원할 거라고 믿은 건가? 하는 생각이 들어서 이제부터라도 받는 친절에 하나하나 다시 생각해보며 기운도 차리고 감사함을 느끼는게 좋겠다 싶어서.

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향이
-강성은

꽃을 좋아하는 고양이를 위해
커다란 해바라기를 사다 주었다
스무 살이 넘은 할머니야
너는 그 나이에도 꽃을 좋아하는구나

이 여름이 너의 마지막 여름일지도 몰라
불안한 마음을 들키긴 싫었지
꽃을 보면 생기가 도는 너를
더없는 눈길로 바라보며 우린

겨울이 오자
나이가 더 많어진 할머니 고양이는
고통 없는 곳으로 멀리 갔다

네가 태어나던 날과
네가 죽은 날 모두를 기억하는건
행복이겠니?불행이겠니?
그걸로 행복으로 여긴다면
우린 행복해서 매일 울거야

안녕,이상한 세계에서
우리,할머니가 되어서 만날래

이유:이 시를 보는 순간 이상한 나라으로 떠난 시월이가 생각이 나서 이 시를 골랐고 시에 한 구절에 행복해서 매일운다는게 너무 인상이 깊었다.나는 슬펴서 매날 우는데 행복헤서 울수도 있는거구나 라는걸 알게돼었더.

# data[].attributes.body
고양이에게
- 이상교

고양이야,
옛날 얘기 해 줄까?

야옹.

옛날 옛날에
엷은 노랑 바탕에
갈색 줄무늬 고양이가 한 마리 살았대

야옹.

고양이는 두 귀가 쩌삣 올라가고
눈은 동그랗고
코는 촉촉, 입은 조그맣고
혓바닥은 얇디 얇은 분홍 장미 꽃잎 같더래

야옹.

고양이한테는
사람 친구 하나가 있었는데
둘은 보아도 자꾸 또 보고 싶더래.
잘 때도 꼭 붙어 자더래.

야옹.

그 친구가
누군지 알겠니?

야아옹!

이유: 저희 집 개들이 무지개 다리를
건너기 전에 너희 덕분에 행복했다고
예전에 이런 일이 있었다고 얘기 해준 적이 있었어요. 무지개 다리를 건너는 순간 까지 누군가 그랬다고 얘기 해줬어요. 왜 냐하면 그 이야기에 주인공은
우리 집 개들이 었으니까요.
또 보고싶어지네요. 만지고 싶고, 한 걸음 한 걸음
다가가고 싶은데 그럴 수가 없으니까
항상 그 아이들의 그림자만 바라보고 있는것 같아요.

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작별
이시영
민들레는 마지막으로 자기의 가장 아끼던 씨앗을 바람에게 건네주며 아주 멀리 데려가 단단한 땅에 심어달라고 부탁했습니다.

이유: 마지막삶을 나의 자식에게 물려주고 좋은곳에서 나의 자식은 잘살았으면 좋겠다고 하는 부모의 마음 같다고 생각했다.

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가을
함민복
당신 생각을 켜 놓은 채 잠이 들었습니다

이유:생각을 켜 놓은채 잠 들었다는 표현이 좋았고 당신 생각은 켜 놓은 덕분에 잠에 들 수 있었다 이런 느낌으로 해석되서 좋았다.

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서정

황인찬

"저 나무 좀 봐"

거대한 나무를 가리키며 그 애가 말했다

그것은 끝이 보이지 않는 나무였다 무수히 뻗어 나온 가지와 잎들 이 일대를 완전한 어둠으로 뒤덮고 있었다 어디서 솟아난 것일까. 저렇게 큰 나무는 본 적이 없다 그 애의 팔이 자꾸 내 몸에 닿는 것이 신경 쓰인다

팔월의 열기도 나무의 어둠 아래로는 미치질 않았다

"이곳은 누가 선이라도 그어 놓은 것처럼 캄캄한 것과 환한 것이 나뉘어 있구나"

그 애가 말할 때, 나는 바닥에 떨어진 나뭇잎 하나를 집어 들었다 그 애로부터 멀어지려고 그랬다 나뭇잎이 이렇게 섬세하고 무엇인 가 잔뜩 돋아나서 징그럽다는 것을 그 전엔 왜 몰랐을까

오늘은 그 애가 할 말이 있다고 해서 나온 것인데, 나에게 해주 고 싶은 말이 있다고 그 애는 말했는데, 그 애는 아무런 말도 해

주질 않고

그 애는 어째서 나를 이 깊은 산속으로 데려왔을까 모든 것이 알 수 없는 일이었지만, 알 수 없는 모든 것이
나쁘지 않다

나의 마음은 기묘하게 뒤틀려 가고 있었으나 점차로 모든 것이 명 료하였다 아무런 소리가 들리지 않는 이곳에는 우리 두 사람뿐이 구나

그러한 생각에 도달했을 때,

우리는 나무 아래 완전한 어둠 속에 있었다 그 애의 팔이 내 몸을 감싸 안은 채였다

"너에게 해 주고 싶은 말이 있어"

그 애가 말했다

명료하게

미지근한 그애의 체온이 내게로 전해져 오고 있었다.

이유: 이 시를 읽는 순간 이 시속에 내가 들어온것처럼 이 장면이 내 머릿속을 휘저었고 보고 또봐도 영활 보는것 같이 그 배경의 소리와 색이 확실하기 보였기 때문이다.

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나는 오늘 오뚜기
뒤로 넘어져도
앞으로 넘어져도
다시 일어난다

나는 오늘 구멍
나도 모르는
깊은 내 맘속 구멍을
들여다본다

나는 오늘 믹서기
생각이 뒤죽박죽
섞여서 생각이 안 난다

나는 오늘 출발선
매일 아침 매 순간
시작의 발을 뗀다

#오뚜기 #구멍 #믹서기 #출발선

# data[].attributes.body
나는 오늘

나는 오늘 월요일
오늘이 너무 싫다

나는 오늘 풍선
학교에서는 부풀어있고
집에서는 바람빠진 풍선처럼 너덜너덜

나는 오늘 자물쇠
그자리에 걸린채로
움직이기 싫다

나는 오늘 건물
가만히 선채로
지켜보고만 싶다

#월요일#풍선#자물쇠#건물

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로즈와 마리 -유전목
로즈와 마리는 하나였는데
어느날 둘로 나뉘었다.

마리는 그런줄도 모르고
로즈와 하나인듯 거기에 있었다.

그곳은 바람이 짜고

어느날은 해가 구름에 완전히 덮이거나
어느 날은 해 말고 다른 것은 없는 날이

비가 올 때는 바다가 검게 그을려
빗물이 닿는 것마다 불같이 놀라곤 하였다.

로즈는 비에 젖어 마리가 짙어지는 모습을 바라보았다.

어째서 마리를 볼수 있게 된 것인지
둘이 된 것인지

하지만 마리는 로즈를 볼 때
전혀 모르는 얼굴이였고

마리

로즈는 그 사실을 말하지 않고 혼자 죽었다.

나는 네가 어떤 것은 평생 모르길 바라

그러나 살면서 거짓말을 하지 않고

남의 것을 탐하지 않고

무엇보다 품위를 갖고

마리

죽기전에 로즈는 생각했다.

네 자신으로 행복하면 좋겠어.

마리는 그 후로도 여러 해를 살았다.

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[사진출처=연합뉴스]

[한국강사신문 한상형 기자] 연합뉴스에 따르면 챗GPT와 같은 인공지능(AI)이 곧 인간의 일자리를 대체할 수 있다는 우려가 계속되는 가운데 이미 일부 직종에서는 이 같은 일이 발생하고 있다는 분석이 나왔다.

2일(현지시간) 미국 일간 워싱턴포스트(WP)는 마케팅과 소셜미디어 콘텐츠 부문에서 챗GPT가 사람들의 일자리를 빼앗아 가기 시작한 상황을 전했다.

최근 AI는 급속도로 그 품질이 향상되면서 인간처럼 어색함 없이 대화를 나누고 작곡하거나 컴퓨터 코드도 작성할 수 있게 됐다.

미국 실리콘밸리 기업들은 이 기술을 주류에 올려놓기 위해 종종 무료로 제공해 사용자 수백만 명이 이를 쓰도록 하고 있다.

지난 수십년간 공장과 소비재 업체, 식료품점, 창고 물류 회사 등은 AI와 로봇을 사용해왔다.

그러나 복잡한 알고리즘을 사용해 텍스트, 이미지, 소리를 만들어내는 AI 챗봇의 등장은 잠재적으로 다른 단계의 혼란을 가져올 수 있다.

전문가들은 인간과 같은 글을 쓸 수 있는 AI가 고임금 지식 노동자를 대체할 수 있다고 말한다.

미국 펜실베이니아 대학교 와튼스쿨 이선 몰릭 부교수는 "과거 자동화의 위협은 어렵고 더러우며 반복적인 작업에 관한 것이었지만 이제는 높은 학력이 필요한 가장 고소득이며 가장 창의적인 일을 정면으로 겨냥한다"고 설명했다.

미국 투자은행(IB) 골드만삭스는 지난 3월 생성형 AI가 전 세계에서 3억개의 정규직 일자리에 영향을 줄 수 있으며 화이트칼라 일자리가 가장 큰 영향을 받을 것으로 예상했다.

미국 백악관도 지난해 12월 "AI가 일상적이지 않은 업무를 자동화할 수 있는 잠재력이 있으며 많은 인력이 잠재적인 지장을 받을 수 있다"고 경고했다.

샌프란시스코에 사는 올리비아 립킨은 한 기술 스타트업에서 유일한 카피라이터로 일하고 있었다.

그는 지난해 11월 챗GPT가 출시됐을 때 별생각이 없었지만 이후 업무에 챗봇을 사용하는 방법에 대한 글이 내부 메신저에 올라오기 시작했고 이후 몇 달간 그의 업무는 줄어들었다.

지난 4월 립킨은 아무 설명 없이 해고당했고, 회사 관리자들이 챗GPT를 쓰는 것이 카피라이터에게 돈을 주는 것보다 더 저렴하다고 쓴 글을 보고 해고의 이유가 분명해 보였다고 한다.

전문가들은 첨단 AI조차도 인간의 글쓰기 수준에는 미치지 못하고 답변이 잘못되거나 터무니없거나 편향돼있다고 지적한다.

그러나 많은 기업은 비용 절감을 위해 품질 저하를 감수할 만하다고 생각한다.

다만 아직 AI가 인간 일자리에 얼마나 지장을 줄지 판단하기는 아직 너무 이르다는 분석도 나온다.

몰릭 교수는 "카피라이팅이나 문서 번역·작성, 법률 보조와 같은 일은 특히 AI로 대체될 위험에 처해있지만, 고급 법률 분석이나 창의적 글쓰기, 예술 분야는 인간이 여전히 AI를 능가하기 때문에 쉽게 대체되지 않을 수 있다"고 말했다.

실제로 챗봇으로 근로자를 대체한 기업들은 여러 실수를 했다.

미국의 기술 전문매체 CNET은 AI로 작성한 기사 77건을 송고했지만, 사실관계에서 오류가 발견돼 AI 활용을 중단했고 한 변호사는 챗GPT에서 맡은 사건과 비슷한 판례를 찾아 제출했으나 이는 모두 가짜 판례로 드러났다.

미 섭식장애협회(NEDA)는 섭식장애 환자 상담에 챗봇을 활용했다가 챗봇이 오히려 과도한 다이어트를 권하는 바람에 이 서비스를 중단했다.

UCLA의 디지털 노동 분야 전문 세라 로버츠 부교수는 챗봇이 오류를 저질러 기업 비용이 늘어날 수 있다면서 챗GPT를 업무에 도입한 기업들이 성급하게 나서는 것일 수 있다고 지적했다.

챗봇은 통계적으로 가장 가능성이 높은 단어를 예측해 가장 평균적인 콘텐츠를 생산해내기 때문에 품질이 떨어질 수밖에 없다는 것이다.

로버츠 교수는 "품질 기준을 낮추게 되는 것인데 그 끝은 무엇인가"라며 "그러면 회사 소유주와 주주들은 이익을 더 볼 수 있는 건가"라고 반문했다.

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"챗지피티(ChatGPT) 때문에 해고됐어요" AI로 인한 실직 이미 시작됐다

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한국강사신문 한상형 기자] 연합뉴스에 따르면 챗GPT와 같은 인공지능(AI)이 곧 인간의 일자리를 대체할 수 있다는 우려가 계속되는 가운데 이미 일부 직종에서는 이 같은 일이 발생하고 있다는 분석이 나왔다.2일(현지시간) 미국 일간 워싱턴포스트(WP)는 마케팅과 소셜미디어 콘텐츠 부문에서 챗GPT가 사람들의 일자리를 빼앗아 가기 시작한 상황을 전했다.최근 AI는 급속도로 그 품질이 향상되면서 인간처럼 어색함 없이 대화를 나누고 작곡하거나 컴퓨터 코드도 작성할 수 있게 됐다.미국 실리콘밸리 기업들은 이 기술을 주류에 올려놓기 위해