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https://m.khan.co.kr/article/202212291616001

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미국에서 인공지능(AI) 챗봇 '챗GPT(ChatGPT)'가 화제를 모으면서 일선 학교에서는 학생들의 과제물 작성에 악용될 가능성에 촉각을 곤두세우고 있다고 워싱턴포스트(WP)가 28일(현지시간) 보도했다.

챗GPT는 AI 연구소 '오픈AI'가 지난달 30일 무료로 공개한 AI 챗봇이다. 사용자가 질문을 입력하면 방대한 양의 인터넷 문서를 검색해 완성된 형태의 글로 답을 내놓는다. 어떤 질문을 하든 그럴듯한 답을 해준다는 입소문을 타면서 공개된 지 5일 만에 사용자가 100만명을 돌파했고, '구글 검색은 끝났다'는 말까지 나왔다. 구글 경영진은 심각한 위기 경고를 뜻하는 '코드 레드'를 발령하고 대책 마련에 들어갔다.

WP는 챗GPT는 완벽하진 않지만 실제 학생들이 내놓을 법한 수준의 답변을 만들어낸다면서 "이처럼 혁명적인 AI에 직면한 교수들과 교사들이 거의 패닉 상태에 빠졌다"고 전했다. 학생들이 챗GPT를 작문이나 컴퓨터 코딩 과제를 해결하는 데 사용하는 건 시간 문제라는 것이다.

일부 발빠른 학생들은 이미 챗GPT를 활용하고 있다. 익명을 요구한 한 학생은 트위터를 통해 챗GPT의 존재를 알고나서 컴퓨터 과목 코딩 과제물을 챗GPT로 해결했다면서 시험 부정행위에 사용할 방법도 궁리하고 있다고 WP에 말했다. 미네소타주 뉴브라이턴 소재 고등학교 영어 교사인 마라 코리는 "10대들이 이 신기한 물건을 모르기를 바라는 건 헛수고"라고 말했다.

교육 전문가들은 학생들이 AI에 의존할 경우 학습 능력이 저하될 수 있다고 우려한다. 특히 보고서 같은 과제물을 챗GPT로 해결할 경우 사고력 함양이라는 교육 목표는 무용지물이 될 공산이 크다. 델라웨어 교대 부교수 조슈아 윌슨은 "글쓰기 과정은 우리의 지식을 변형시킨다"면서 "곧바로 결과물을 뽑아낼 수 있다면 과정은 무의미해진다"고 말했다.

교육 현장에서는 AI를 사용한 과제물을 가려내기 위한 대책 마련에 나서고 있다. 코네티컷주 성심대의 데이비드 K. 톰슨 교수는 교수들이 단순한 사실이 아닌 분석적인 사고가 필요한 과제를 내야 한다고 말했다. 그가 실험한 바에 따르면 챗GPT는 '미국 독립 이전 남북 식민지 발전을 비교하라'는 식의 질문에 대해서는 그럴 듯한 답을 내놨지만, '프레더릭 더글러스(19세기 미국의 노예제 폐지론자)의 노예제 폐지 주장을 논하라'는 것과 같은 복잡한 질문에는 제대로 대답하지 못했다. 일부 교사들은 학생들이 AI를 사용하지 못하도록 과제물을 손으로 써오게 하거나 수업 중에 과제물을 작성하도록 하는 방안을 검토하고 있다.

반면 AI의 진화를 교육 효율성을 높이는 기회로 삼아야 한다는 주장도 있다. 교육 컨설턴트인 마이클 펠드스타인은 마케팅 전공 학생들은 마케팅용 광고문구를 작성하는 데 AI를 효과적으로 사용할 수 있다며 "모두가 헤밍웨이가 될 필요는 없다"고 말했다.

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‘chatgpt’가 대신 써준 과제 교사들은 걸러낼 수 있을까

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'ChatGPT'가 대신 써준 과제 교사들은 걸러낼 수 있을까

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미국에서 인공지능(AI) 챗봇 '챗GPT(ChatGPT)'가 화제를 모으면서 일선 학교에서는 학생들의 과제물 작성에 악용될 가능성에 촉각을 곤두세우고 있다고 워싱턴포스트(WP)가 28일(현지시간) 보도했다. 챗GPT는 AI 연구소 '오픈AI'가 지난달 30일 무료로 공개한 AI 챗봇이다. 사용자가 질문을 입력하면 방대한 양의 인터넷 문서를 검색해 완성된 형태의 글로 답을 내놓는다.

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게임 개발자 전망

게임 개발자는 게임을 기획하고 제작하는 전문가로, 게임 제작의 전반적인 과정에 참여합니다. 게임 산업은 전 세계적으로 큰 성장세를 보이고 있으며, 게임 소비자 수도 급증하고 있기 때문에, 게임 개발자의 전망은 매우 밝습니다.

특히, 스마트폰, 태블릿 등 모바일 게임 시장이 급성장하면서, 이에 따른 게임 개발자 수요도 높아졌습니다. 또한, 가상 현실(VR), 증강 현실(AR) 등의 기술이 발전하면서, 새로운 게임 개발 분야도 등장하고 있습니다.

게임 개발자의 분야는 프로그래밍, 그래픽 디자인, 스토리, 사운드 등 다양하며, 이들이 함께 협업하여 게임을 완성합니다. 게임 제작 과정은 매우 복잡하고 시간이 많이 소요되지만, 개발자들의 역량과 노하우를 충분히 발휘하면, 성공적인 게임을 만들어내어 수익 창출에도 기여할 수 있습니다.

또한, 최근에는 게임 제작 회사뿐만 아니라 다양한 분야의 기업에서도 게임 개발자의 인재를 적극적으로 수용하고 있습니다. 예를 들어, 마케팅, 광고, 교육, 의료 등에서도 게임 개발자의 기술과 노하우를 활용하고 있습니다.

따라서, 게임 개발자는 꾸준한 성장을 예상할 수 있는 분야 중 하나입니다. 하지만, 경쟁이 치열하며, 실력과 경험을 쌓는 것이 매우 중요합니다. 게임 산업에 관심이 있는 학생들은, 관련 분야의 전문 지식을 쌓아, 개인적으로 게임 제작을 시도하거나, 프로젝트 경험을 쌓는 등 다양한 경험을 쌓아가는 것이 좋습니다.

따라서, 게임 개발자의 미래와 어떤 방향성을 정해야 하는지 알수있다.

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질문의 내용이 길지 않아도 특정 질문들의 답변에 정확성이 매우 떨어진다.

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생성 알고리즘이라는 것 때문에 챗봇의 데이터셋 시점 이후의 사건을 검색하면 답변이 제대로 나오지 않는 경우가 있었다. 이 부분은 인터넷 사의 데이터를 바로바로 업데이트 하는 기술로 보완하면 더 완벽할 것 같다.

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광범위한 주제에 관련된 질문의 답변을 일부 정확하게 얻을 수 있다.

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거짓정보를 빠른 시간내에 퍼뜨릴 수 있고 기밀정보가 유출 될 수 있다. 또한 사이버 보안에 악용될 수 있다.

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"생성 인공지능"이 왜 어딘가 익숙하게 느껴지나 했더니, 나도 챗지피티처럼 키워드 몇개를 받아 스스로 믿지 않는 문장, 정확한 근거도 없는 문장을 생성하곤 했다는 생각이 났다. 가령 연구계획서나 보고서 양식에 우리의 연구가 "4차 산업혁명", "인공지능 시대", "포스트휴먼 사회", "융합" 따위에 얼마나 유용할 수 있는지 적어 넣을 때, 나는 글을 쓰는 것이 아니라 그저 문장을 "생성했다". 머리가 아니라 손이 가는 대로 적었다.

전치형 | 카이스트 과학기술정책대학원 교수·과학잡지 <에피> 편집주간

2016년 3월12일 알파고와 이세돌 9단의 세번째 대국이 열리는 날, 즉 인공지능이 최고의 인간 기사를 상대로 승리를 확정 짓게 될 날 발행된 조간신문 1면이 아직도 기억에 남아 있다. <한겨레>는 "로봇의 봄" 이라는 제목으로 인공지능이 주도할 혁명의 기운을 전했다. 더 강렬한 인상을 준 것은 "인공지능 가라사대"라는 <조선일보> 1면 제목이었다. "의학·법률·경제 전문직까지... 그의 결정이 '정답'이 되는 시대 왔다"는 설명이 붙었다. 공자님 말씀을 받아 적고 따르듯이 앞으로는 인공지능의 말을 성현의 가르침으로 여기게 되리라는 전망이었다. 당시 인공지능은 인간이 거스르기 어려운 초인간적이고 비현실적인 존재였다.

2016년 모두를 들뜨게 한 약속과 전망이 과연 어떻게 됐는지 미처 검증할 겨를도 없이 '챗지피티'라는 새로운 인공지능 기술이 등장했다. "생성 인공지능"이라고 불리는 거대언어모델 챗지피티를 두고서도 "인공지능 가라사대" 같은 태도가 없지는 않다. "삶의 목적"이나 "인류의 미래"를 챗지피티에게 물어보는 책도 이미 나왔다. 하지만 2023년의 챗지피티는 공경하고 두려워할 성현보다는 기특하고 부지런한 조수 같은 인상이 강하다. 아는 것 모르는 것 다 긁어모아 그럴듯한 내용을 어떻게든 만들어내는, 꽤 현실적인 일을 하는 존재다. 종종 틀리기도 하고 오류를 이내 바로잡기도 할 때면 인간적이라는 느낌도 든다.

"생성 인공지능"이 생성하는 문장이 컴퓨터 화면 위로 흘러가는 것을 지켜보다가 '생성한다'는 말의 뜻을 생각해본다. 이때 '생성하다'는 '문장'을 목적어로 하는 타동사이지만, 간혹 '문장'이 주어인 자동사로 보이기도 한다. "핵반응으로 에너지를 생성하다"라고 쓸 때처럼 챗지피티는 수많은 문장을 재료로 삼아 새로운 문장을 생성한다. 그러나 "끊임없이 생성하고 소멸하는 삼라만상"이라고 할 때처럼, 챗지피티상에서 온갖 문장이 생성했다가 소멸한다고 해도 말이 될 것이다(표준국어대사전 예문). "생성 인공지능"은 나를 대신해 문장을 생성하는 것 같으면서도 그 문장에서 어떤 특별한 의지도 느껴지지 않아 흥미롭다.

생전 처음 보는 "생성 인공지능"이 왜 어딘가 익숙하게 느껴지나 했더니, 나도 챗지피티처럼 키워드 몇개를 받아 스스로 믿지 않는 문장, 정확한 근거도 없는 문장을 생성하곤 했다는 생각이 났다. 특히 2016년 알파고 열풍 이후에 그랬다. 가령 연구계획서나 보고서 양식에 우리의 연구가 "4차 산업혁명", "인공지능 시대", "포스트휴먼 사회", "융합" 따위에 얼마나 유용할 수 있는지 적어 넣을 때, 나는 글을 쓰는 것이 아니라 그저 문장을 "생성했다". 머리가 아니라 손이 가는 대로 적었다. 내 생각이 아닌 문장을 꾸역꾸역 만들어내고 나면, 이를 평가하는 사람도 별 기대나 감흥 없이 그 문장 위를 스쳐 지나갈 터였다. 그때 "생성 인공지능"이라는 도구가 있었다면 서로 진심 없이 문장을 쓰고 읽는 수고를 덜 수 있었을 것이다.

인공지능은 항상 정답을 말하는 현자인가, 기특하고 부지런한 조수인가, 또는 놀랍도록 빈칸을 잘 채우는 특급 신인 (공)저자인가. 2016년 알파고에서 2023년 챗지피티에 이르도록 이 관계는 아직 정리되지 않았다. 김대식 카이스트 교수가 챗지피티와 나눈 속 깊은 대화를 신속하게 번역하고 편집해 내놓은 책은 그 표지에 김대식과 챗지피티 둘 다 지은이라고 선언한다. 그러나 책 속에 있는 "ⓒ김대식, 2023"이라는 표시는 저자로서 이 책에 담긴 텍스트에 대한 권리와 책임이 있는 존재는 김대식 교수뿐임을 알리고 있다. 챗지피티는 하염없이 문장을 생성하면서도 저자로서 어떠한 권리도 부여받지 못한다. 2021년 "인공지능 소설가"가 썼다고 해서 잠시 화제가 된 책도 이와 비슷했다.

"인공지능 가라사대"라는 관점은 2023년에 잘 어울리지 않는다. 인공지능이라고 해서 항상 정답을 내놓는 것은 아니라는 사실을 우리는 충분히 배웠다. "로봇의 봄"도 아직 미완성이다. 인공지능이 끝없이 문장을 생성하는 혁명적인 단계에 도달했다고 해도 우리가 글을 써야 하는 이유가 사라지지는 않는다. 챗지피티를 두고 사람들은 앞으로 이렇게 글을 써야 한다거나 저렇게 살아가야 한다고 설파할 것이다. 하지만 중요한 것은 누군가 던져주는 키워드에 휘둘리지 않고 스스로 믿는 바를 글로 써 내려가는 마음이다.

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챗GPT 등장에도 사라질 수 없는 것 [전치형의 과학 언저리]

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"생성 인공지능"이 왜 어딘가 익숙하게 느껴지나 했더니, 나도 챗지피티처럼 키워드 몇개를 받아 스스로 믿지 않는 문장, 정확한 근거도 없는 문장을 생성하곤 했다는 생각이 났다. 가령 연구계획서나 보고서 양식에 우리의 연구가 "4차 산업혁명", "인공지능 시대", "포스트휴먼 사회", "융합" 따위에 얼마나 유용할 수 있는지 적어 넣을 때, 나는 글을 쓰는 것이 아니라 그저 문장을 "생성했다".

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https://www.dnews.co.kr/uhtml/view.jsp?idxno=202302211334311740733

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전통적 산업에 안주한 건설

건설사들, 디지털 변화 초보 수준

표준화 정보화 어렵고 한계 '핑계'

새 비즈니스 모델, 스스로 차단막

이달 초 서울 소재 한 대학교의 건축공학과 교수와 저녁모임을 한 적이 있다. 이 자리에서 건축공학과 교수는 챗GPT의 사용경험을 말하며 세상이 놀라울 정도로 바뀌고 있다고 했다. 그러면서 "건축공학과 교수를 하고 있는 게 천만다행"이라며 농담을 던졌다. 같은 대학 전자공학과 교수들과 친분이 있어 대화할 기회가 많은데, 전자공학과 교수들은 강의교재를 만드는 데 엄청 스트레스를 받는다고 한다. 기술이 하루가 다르게 변하다보니 수시로 업데이트를 해야 하기 때문이란다. 반면 건축공학과만 해도 5년, 10년전 교재로 강의를 해도 크게 문제되는 게 없으니 얼마나 다행이냐는 것이다. 그러면서 한마디 덧붙였다. "전자공학과 교수의 말이 지금 하고 있는 강의내용들도 학생들이 졸업할 때쯤에는 쓸모없는 지식이 된다고 하네요."

생산성 고부가치 창출은 이미 고전

탄소중립 안전사고 예측에 적용

BIM ECI 공장화건설 3대 융합

스마트 기술로 진화해야 완전체

세상의 바뀜에 정신이 없다. AI 알파고가 바둑황제 이세돌을 꺾으며 전 세계에 충격을 준게 몇년전인데, 이제는 AI와 실시간 대화가 가능한 챗GPT가 돌풍을 일으키고 있다. 미국 오픈AI가 개발한 대화형 인공지능인 챗GPT는 지난해 11월30일 출시된 이후 MBA와 로스쿨, 의사면허 시험까지 합격하며 세상을 놀라게 했다.

챗GPT의 '챗'은 '대화'를 의미하고 GPT는 '사전 훈련된 생성 변환기'를 뜻한다. '생성형 AI'로도 불리는데, 기존 AI보다 수백배 이상의 데이터를 학습해 인간처럼 종합적 추론이 가능한 '초거대 AI'를 기반으로 사용자의 요구에 따라 다른 결과를 생성하는 서비스다. 전문가들은 높은 전문성이 필요한 일자리를 AI가 완전히 대체하기는 어렵겠지만 단순 사무직 등 소위 '중간 일자리'는 빨리 위협을 받을 것으로 내다봤다. AI의 발전은 산업 전 영역에서 디지털 전환을 가속화시키고 있다. IoT(사물인터넷), 클라우드 등 전방위적인 디지털 기술들과 함께 산업 내 비즈니스 창출을 촉발시키고 있다.

올 초 미국 라스베이거스에서 열린 'CES 2023'에서 주목받은 기업이 세계 1위 농기계업체인 존디어다. 이 회사는 디지털 전환을 통해 농기계 판매기업에서 솔루션 판매기업으로 변신에 성공한 사례다. 트렉터에 AI기술을 접목해 복잡도가 낮은 농지에서 완벽한 자율주행을 이뤄냈다. AI의 도움으로 파종 후 정확히 비료를 뿌려 비료 살포량의 60%를 줄였다. 농기계의 활용도를 높이기 위해 작물 정보를 모으고 있으며, 이를 바탕으로 추천 작물이나 파종 시기 등을 알려주는 서비스를 제공하고 있다. 이 회사의 트렉터는 'CES 2023' 혁신상을 수상했다.

-건설사 대다수 단순 디지털화 수준

세상은 빠르게 돌아가는데 우리 건설산업은 디지털 전환은 고사하고 디지털화조차 속도를 내지 못하고 있는 게 현실이다. 한국건설산업연구원(원장 이충재)은 지난해 10월 우리 건설업체들의 디지털화 정도를 보여주는 의미있는 보고서를 내놨다. 김우영 연구위원이 작성한 '건설산업의 디지털 전환 동향과 대응방향 보고서'다. 이 보고서는 설문지가 회수된 25개사를 분석해 디저털화 정도를 분석했다.

시공능력평가순위 1∼10위에 해당하는 업체들은 상대적으로 디지털화 수준이 높기는 하지만 여전히 업무 디지털화에 한계가 있고 디지털 전환에 있어서도 제한된 가능성만을 보여주고 있다는 평가다. 실무자들 가운데 절반 이상이 여전히 엑셀 등 범용 소프트웨어를 이용해 업무처리를 하고 있고 PMIS(건설정보관리시스템) 등 업무 프로세스가 녹아 있는 전용 관리 시스템의 사용률은 20%에도 미치지 못한다. 대부분 BIM(건설정보모델링)을 사용하고 있는데 설계오류 검토와 시공계획 검토, 시공오차 확인, 물량산출, 공정 시뮬레이션 등의 업무에 활용하고 있다.

대부분 기업이 MIS(경영정보시스템)와 PMIS를 보유하고 있으며 실무자들의 업무에 따라 차이가 있으나 상황에 따라서 각 시스템을 사용하고 있다. 스마트 건설기술 적용에 있어서 출역관리에 바코드, RFID(무선인식), 생체인식 기술 등이 활용되고 있지만 자재관리에 바코드나 RFID를 적용하는 업체는 상대적으로 적다. 대부분의 업체는 현장 모니터링이나 측량 목적으로 드론과 3D스캐너를 사용하고 있으며 현장관리를 위한 태블릿 등 모바일 장비를 활용한다.

일부 기업의 경우 스마트 센서나 인공지능 CCTV를 사용하고 있으며 가상현실 기술을 활용하는 사례도 있다. 여기에 대부분 기업은 스마트홈을 주택에 적용하고 있으며 인텔리전트 빌딩과 스마트 도시, 스마트 주차관리시스템, 스마트 도로, 스마트 헬스케어 등을 적용하는 기업도 있다.

11∼30위권 업체들도 1∼10위권 업체와 큰 차이가 나지 않는 수준의 디지털화 수준을 보인다. 하지만 30위권 이하의 업체들은 상대적으로 매우 낮은 디지털화 수준을 보여준다. 전체 업무의 70% 이상을 엑셀 등 범용 소프트웨어를 사용해 데이터 처리를 하고 있으며 ERP(전사적자원관리)나 PMIS 등을 사용하는 비율이 20%가 안된다.

이 같은 분석을 통한 전반적인 평가는 우리나라 건설산업의 디지털 전환 수준은 정보 디지털화 수준에 머물고 있다는 것이다. 일반적인 관점에서 봤을 때 30위권 내 기업들의 전산화가 상당히 진척된 것으로 이해될 수 있지만 디지털 전환 관점에서 보면 여전히 정보 디지털화 1단계인 단순 디지털화에 머물고 있는 기업들도 적지 않다는 것이다.

김우영 연구위원은 보고서에서 "디지털 전환은 궁극적으로 새로운 사업영역으로의 확장에 그 목적이 있는데, 건설산업은 명확한 자아 정체성으로 인해 사업영역의 확장이 어렵다는 문제가 있다"고 설명했다. 수천년의 역사를 가진 건설산업은 그 주체들의 전문성과 업무영역이 명확하고 수주 아니면 개발사업 영역으로 나뉜 수익창출 방식도 분명하다는 것이다.

-산업적 특성 벗는게 급선무

우리 건설산업이 디지털 전환은 고사하고 디지털화조차 기대만큼의 진척을 보여주지 못하는 이유는 무엇일까?

건설산업은 전통적인 산업적 특성을 갖고 있다. 건설현장은 외부의 영향을 많이 받는다. 따라서 각 공종 간 작업시간과 순서가 상황에 따라 달라질 가능성이 높다. 완벽한 통제가 불가능한 불확실성 속에서 작업을 수행해야 한다. 게다가 같은 사업 내에서도 작업 시점마다 여건이 달라질 수 있어 같은 작업을 같은 방식으로 할 수 있다는 보장도 없다.

이런 산업적 특성은 그동안 디지털화 부진의 좋은 핑곗거리였다. 건설산업은 제조업과 달라서 표준화와 정보화를 통한 효율성 향상이 어렵다는 것이다. 하지만 건설산업의 디지털화는 늦춰서는 안되는 시대적인 요구가 됐다. 디지털화를 통한 생산성 향상과 고부가가치 창출은 이미 고전이다. 중대재해처벌법의 시행으로 한층 강화된 안전관리와 국제적 이슈인 탄소배출규제에 부응하기 위해서도 디지털 기술의 활용이 절대적이다.

건설업 사고사망자는 주로 떨어짐, 물체에 맞음, 부딪힘, 화재 등에서 발생한다. 즉 자연재해나 장비결함 등 환경적인 요인보다는 작업 숙련도 미숙이나 안전장비 미사용 등 사람의 과실에 의해 발생하는 게 많다. 해외 선진 건설사들은 이미 AI를 통해 건설현장에서 발생하는 각종 사고 등의 빅데이터를 수립하고 분석해 안전사고의 20%를 예측하는 결과를 얻었다. BIM의 활용으로 건설현장의 다양한 위험 상황을 예측할 수 있고 로봇과 드론은 건설현장에서 발생하는 산업재해를 직ㆍ간접적으로 줄이는 효과를 보인다.

정부는 지난 2021년 2030년까지 온실가스 배출량을 2018년 대비 40% 감축하고 2050년에는 순배출량 제로(0)를 달성하는 탄소중립목표를 확정했다. 그리고 탄소중립ㆍ녹색성장기본법을 제정ㆍ공포하고 구체적인 절차를 담은 시행령까지 만들었다. 친환경 건설이 시대적 요구로 떠오른 것이다. BIM을 비롯해 OSC(공장제작건설), 3D 프린팅 등을 적용하면 건설과정의 불필요한 가설재 설치를 줄일 수 있다. 초기부터 최적화된 계획을 통해 불필요한 낭비를 없애면서 탄소배출도 감소시키는 것이다.

디지털화의 장벽이 산업적 특성 때문이라고 한다면 이런 전통적인 산업적 특성을 깨나가는 것이 디지털화와 더 나아가 디지털 전환의 성공요소다. 디지털화는 단일 기업보다 전체 산업의 관점에서 접근해야 하는 것이다. 불확실성이 높은 건설산업의 특성을 극복하기 위해서는 건설환경을 제조업과 같은 공장화 개념으로 전환해야 한다. 현재 택트공법이나 로보틱스, 모듈러, OSC 등의 접근이 시도되고 있는데, 이를 보다 확대해 표준화된 프로세스를 구축해야 한다.

궁극적으로는 소프트웨어(BIM), 프로세스(ECIㆍ설계단계에 시공사가 함께 참여하는 발주방식), 하드웨어(공장화 건설) 등 3가지 요소의 융합을 근간으로 해 그 위에 증강현실 및 가상현실, 3D 스캐너, IoT 센서 등 다양한 스마트 건설기술 요소들을 활용하는 체계로 발전하는 것이 디지털화의 완성이다. 이런 기반이 구축됐을 때 디지털 전환을 통한 비즈니스의 창출도 가능하다.

〈ⓒ 대한경제신문(www.dnews.co.kr), 무단전재 및 수집, 재배포금지〉

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[권혁용의 건설이슈 파이팅]챗GPT 충격, 건설산업 현주소는?

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전통적 산업에 안주한 건설 건설사들, 디지털 변화 초보 수준 표준화 정보화 어렵고 한계 '핑계' 새 비즈니스 모델, 스스로 차단막 이달 초 서울 소재 한 대학교의 건축공학과 교수와 저녁모임을 한 적이 있다. 이 자리에서 건축공학과 교수는 챗GPT의 사용경험을 말하며 세상이 놀라울 정도로 바뀌고 있다고 했다. 그러면서 "건축공학과 교수를 하고 있는 게 천만다행"이라며 농담을 던졌다.

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챗GPT(일러스트) [사진출처=로이터 연합뉴스]

[한국강사신문 한상형 기자] 연합뉴스에 따르면 국내 기관에서 기업 투자 심사를 담당하는 김모(32)씨는 최근 화제를 모은 인공지능(AI) 챗봇 챗GPT를 사용해보고 적잖은 충격을 받았다.

투자 심사 대상인 2차전지 장비 업체와 관련한 몇 가지 정보만을 챗GPT에게 알려준 뒤 심사위원회 예상 질문 30개를 뽑으라고 하자 위원들이 만든 것과 거의 같은 질문을 만들어낸 것이다.

김씨는 "작은 회사임에도 챗GPT가 사업 모델 핵심을 바로 파악해 충격적이었다"며 놀라워했다.

그는 "비슷한 일을 하는 분들이 업무 시간이 많이 줄었다며 추천해 알게 됐는데 앞으로 업무 보조 수단으로 유용하게 쓸 것 같다"고 했다.

긴 영문 자료를 한두 문단으로 요약하거나 생소한 사업 모델과 기술을 쉽게 설명하는 기능, 특정 산업에 대한 개괄적 동향과 주의 깊게 봐야 할 점을 알려주는 기능이 특히 유용했다고 그는 설명했다.

세계적으로 인기를 끄는 챗GPT가 국내 직장인들 사이에서도 큰 반향을 불러일으키고 있다. 챗GPT를 본인의 업무에 적용해보고선 놀라움과 함께 당혹감을 느끼는 직장인들이 많다. 인터넷 커뮤니티에 '스터디 모임'까지 생길 정도다.

2016년 바둑기사 이세돌 9단과 알파고 간 '세기의 대국'처럼 혁신적 AI 기술 등장에 기대와 우려가 교차하는 분위기다.

개발 파트 업무를 하는 길모(32)씨는 "코딩이나 네트워크 관련 정보를 찾으려면 구글이나 네이버 블로그 게시물을 이것저것 찾아가며 공부해야 했는데, 챗GPT는 사람에게 묻듯 질문을 던지면 그에 대해 잘 정리된 답을 내놨다"며 "친절한 '콜센터 직원' 같았다"고 전했다.

개발 도구에서 '이런 에러가 떴는데 그 원인이 뭘까?'라고 물으면 챗GPT가 세 가지 원인을 나열하고, 다시 '첫 번째 원인의 증상과 대응 방법을 설명해줘'라고 요청하면 답을 주는 식이다.

길씨는 "일의 개괄적 흐름을 파악하고 방향을 잡는 데 큰 도움이 되는 것 같다"며 "앞으로 어디에 유용하게 쓸 수 있을까 고민하고 있다"고 전했다.

백과사전을 만드는 회사에 다니는 김모(32)씨는 "지금 당장 콘텐츠 업계를 대체하기는 어렵겠지만 데이터가 쌓이고 기술이 발전하면 업계에 큰 파장을 미칠 것 같다. 나중엔 챗봇과 '밥그릇 싸움'을 하는 것 아니냐"며 쓴웃음을 지었다.

오픈AI 로고 [사진출처=AFP 연합뉴스]

소셜미디어(SNS)에서는 마케터가 챗GPT에게 소비 동향 관련 기획서를 만들어보라고 했다거나 목사가 챗GPT와의 대화를 통해 설교문을 완성했다는 등 여러 업무 분야에 적용된 사례가 소개돼있다.

서로의 챗GPT 사용 경험을 공유하는 인터넷 커뮤니티에도 챗GPT로 신년회 행사 아이디어 내기, 경쟁사 리서치, 교육과 연구에 활용하는 법까지 다양한 사례가 올라와 있다.

이 커뮤니티에서 챗GPT를 연구하는 스터디 모임 참가 희망자를 모집하자 단 며칠 만에 수십명 정원이 마감되기도 했다.

일각에서는 챗GPT 출현을 계기로 AI가 인간의 일자리를 위협하는 시점이 앞당겨질 것이라는 전망도 나온다.

장병탁 서울대 AI연구원장(컴퓨터공학과 교수)은 "챗GPT는 알파고보다 파장이 더 클 것"이라며 "높은 전문성이 필요한 일자리를 AI가 완전히 대체하기는 어렵겠지만 단순 사무직 등 소위 '중간 일자리'는 빨리 위협을 받을 것"이라고 내다봤다.

챗GPT 등 생성형 AI가 일으킬 수 있는 문제·논란 [자료출처=연합뉴스]

인공지능(AI) 챗봇 챗GPT의 이용이 순식간에 확산하면서 국내 대학교에서도 과제·시험에 실제로 활용하는 사례가 알려지고 있다.

그러나 국내 대학 당국은 이런 'AI 대필'에 사실상 아무런 대책이 없다는 지적이 나온다.

저작권자 © 한국강사신문 무단전재 및 재배포 금지

챗GPT(일러스트) [사진출처=로이터 연합뉴스]

[한국강사신문 한상형 기자] 연합뉴스에 따르면 국내 기관에서 기업 투자 심사를 담당하는 김모(32)씨는 최근 화제를 모은 인공지능(AI) 챗봇 챗GPT를 사용해보고 적잖은 충격을 받았다.

투자 심사 대상인 2차전지 장비 업체와 관련한 몇 가지 정보만을 챗GPT에게 알려준 뒤 심사위원회 예상 질문 30개를 뽑으라고 하자 위원들이 만든 것과 거의 같은 질문을 만들어낸 것이다.

김씨는 "작은 회사임에도 챗GPT가 사업 모델 핵심을 바로 파악해 충격적이었다"며 놀라워했다.

그는 "비슷한 일을 하는 분들이 업무 시간이 많이 줄었다며 추천해 알게 됐는데 앞으로 업무 보조 수단으로 유용하게 쓸 것 같다"고 했다.

긴 영문 자료를 한두 문단으로 요약하거나 생소한 사업 모델과 기술을 쉽게 설명하는 기능, 특정 산업에 대한 개괄적 동향과 주의 깊게 봐야 할 점을 알려주는 기능이 특히 유용했다고 그는 설명했다.

세계적으로 인기를 끄는 챗GPT가 국내 직장인들 사이에서도 큰 반향을 불러일으키고 있다. 챗GPT를 본인의 업무에 적용해보고선 놀라움과 함께 당혹감을 느끼는 직장인들이 많다. 인터넷 커뮤니티에 '스터디 모임'까지 생길 정도다.

2016년 바둑기사 이세돌 9단과 알파고 간 '세기의 대국'처럼 혁신적 AI 기술 등장에 기대와 우려가 교차하는 분위기다.

개발 파트 업무를 하는 길모(32)씨는 "코딩이나 네트워크 관련 정보를 찾으려면 구글이나 네이버 블로그 게시물을 이것저것 찾아가며 공부해야 했는데, 챗GPT는 사람에게 묻듯 질문을 던지면 그에 대해 잘 정리된 답을 내놨다"며 "친절한 '콜센터 직원' 같았다"고 전했다.

개발 도구에서 '이런 에러가 떴는데 그 원인이 뭘까?'라고 물으면 챗GPT가 세 가지 원인을 나열하고, 다시 '첫 번째 원인의 증상과 대응 방법을 설명해줘'라고 요청하면 답을 주는 식이다.

길씨는 "일의 개괄적 흐름을 파악하고 방향을 잡는 데 큰 도움이 되는 것 같다"며 "앞으로 어디에 유용하게 쓸 수 있을까 고민하고 있다"고 전했다.

백과사전을 만드는 회사에 다니는 김모(32)씨는 "지금 당장 콘텐츠 업계를 대체하기는 어렵겠지만 데이터가 쌓이고 기술이 발전하면 업계에 큰 파장을 미칠 것 같다. 나중엔 챗봇과 '밥그릇 싸움'을 하는 것 아니냐"며 쓴웃음을 지었다.

오픈AI 로고 [사진출처=AFP 연합뉴스]

소셜미디어(SNS)에서는 마케터가 챗GPT에게 소비 동향 관련 기획서를 만들어보라고 했다거나 목사가 챗GPT와의 대화를 통해 설교문을 완성했다는 등 여러 업무 분야에 적용된 사례가 소개돼있다.

서로의 챗GPT 사용 경험을 공유하는 인터넷 커뮤니티에도 챗GPT로 신년회 행사 아이디어 내기, 경쟁사 리서치, 교육과 연구에 활용하는 법까지 다양한 사례가 올라와 있다.

이 커뮤니티에서 챗GPT를 연구하는 스터디 모임 참가 희망자를 모집하자 단 며칠 만에 수십명 정원이 마감되기도 했다.

일각에서는 챗GPT 출현을 계기로 AI가 인간의 일자리를 위협하는 시점이 앞당겨질 것이라는 전망도 나온다.

장병탁 서울대 AI연구원장(컴퓨터공학과 교수)은 "챗GPT는 알파고보다 파장이 더 클 것"이라며 "높은 전문성이 필요한 일자리를 AI가 완전히 대체하기는 어렵겠지만 단순 사무직 등 소위 '중간 일자리'는 빨리 위협을 받을 것"이라고 내다봤다.

챗GPT 등 생성형 AI가 일으킬 수 있는 문제·논란 [자료출처=연합뉴스]

인공지능(AI) 챗봇 챗GPT의 이용이 순식간에 확산하면서 국내 대학교에서도 과제·시험에 실제로 활용하는 사례가 알려지고 있다.

그러나 국내 대학 당국은 이런 'AI 대필'에 사실상 아무런 대책이 없다는 지적이 나온다.

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챗지피티(ChatGPT)가 내 업무도 대신?...알파고보다 파장 커 인간 일자리 위협 우려도

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한국강사신문 한상형 기자] 연합뉴스에 따르면 국내 기관에서 기업 투자 심사를 담당하는 김모(32)씨는 최근 화제를 모은 인공지능(AI) 챗봇 챗GPT를 사용해보고 적잖은 충격을 받았다.투자 심사 대상인 2차전지 장비 업체와 관련한 몇 가지 정보만을 챗GPT에게 알려준 뒤 심사위원회 예상 질문 30개를 뽑으라고 하자 위원들이 만든 것과 거의 같은 질문을 만들어낸 것이다.김씨는 "작은 회사임에도 챗GPT가 사업 모델 핵심을 바로 파악해 충격적이었다"며 놀라워했다.그는 "비슷한 일을 하는 분들이 업무 시간이 많이 줄었다며 추천해 알게

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특정 질문에 대답하지 못해 피하는 경우가 있다

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[Y초점] ‘BTS 건재해도…’ Chat GPT가 짚은 K-POP의 6가지 불안 요소

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공개된 인공지능 챗봇, 해커들 사이에서는 끊임없이 공격 도구로서 연구되고 있어

요약 : 보안 외신 핵리드에 의하면 최근 선풍적인 관심을 받고 있는 챗GPT(ChatGPT)를 해커들이 멀웨어를 개발하고 유포하는 데 악용하고 있다고 한다. 이 내용은 보안 업체 체크포인트(Check Point)가 발표한 보고서에 보다 상세히 나온 것으로, 공격자들은 챗GPT를 가지고 강력한 해킹 도구를 만들어 낼 뿐만 아니라 또 다른 챗봇까지 만들어 어린 여자 아이들의 목소리를 내게 해 피해자들을 유혹했다고 한다. 데이팅 앱 상에서 사기를 치는 데에 챗GPT가 악용됐다는 이야기도 나오고 있다. 챗GPT는 피해자의 키스트로크를 훔치는 멀웨어와, 더 나아가 랜섬웨어까지 만들 수 있는 것으로 보인다.

[이미지 = utoimage]

배경 : 챗GPT는 오픈AI(OpenAI)에서 개발한 인공지능 챗봇으로 2022년 11월 말에 누구나 활용할 수 있도록 공개됐다. 불과 수일 만에 백만 다운로드 수를 기록했으며, 다방면으로 실험이 이어지고 있다. 보안 업계에서는 네트워크 모니터링 및 위협 현황 보고서를 제출하라는 명령을 챗GPT에 내리는 실험을 실시하기도 했었다.

말말말 : "이미 다크웹에서는 여러 해커들이 챗GPT를 활용해 어떤 멀웨어를 만들거나 어떤 공격 전략을 시도할 수 있는지 활발히 공유하고 있습니다." -체크포인트-
[국제부 문가용 기자( globoan@boannews.com)]

www.boannews.com) 무단전재-재배포금지>

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챗GPT 악용하여 멀웨어 개발하고 퍼트린 해커들

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보안 외신 핵리드에 의하면 최근 선풍적인 관심을 받고 있는 챗GPT(ChatGPT)를 해커들이 멀웨어를 개발하고 유포하는 데 악용하고 있다고 한다. 이 내용은 보안 업체 체크포인트(Check Point)가 발표한 보고서에 보다 상세히 나온 것으로, 공격자들은 챗GPT를 가지고 강력한 해킹 도구를 만들어 낼 뿐만 아니라 또 다른 챗봇까지 만들어 어린 여자 아이들의 목소리를 내게 해 피해자들을 유혹했다고 한다.

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http://www.hitnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=43803

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내 증상을 챗GPT에게 물었다... 오류 많지만 잠재력엔 ‘현기증’

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검색 끝판왕 구글, 넌 괜찮아? 눈 떠보니 챗 GPT 세상 구글과 네이버에서 궁금증을 해소한 게 어제인듯 한데, 사람들은 유튜브에게 물어보라고 했다. 가까스로 유튜브에 익숙해 졌는데, 이젠 Chat GPT라고 한다. Who are you, Chat GPT?① 한 아이를 둔 엄마 기자, 챗 GPT 입문② 약사와 환자 소통 전문가가 본 앞 날③ 지역 주민 건강서 역할 찾았던 약사의 눈 ”챗GPT에 물어봐, 언니. 모르는 게 없어.” 오픈AI가 개발한 챗GPT가 이슈다. 지금까지 나에게 인공지능 ‘AI’는 바둑기사 이세돌을 이긴 알파고

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구글링과 달리 자신이 얻고자 하는 세부적인 정보를 질문 형식으로 만들면 그에 대한 답변을 주기 때문에 정보를 선별할 필요가 없다.

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"도덕·이성적 사고의 결여로 진실 외면"

노암 촘스키. [사진=셔터스톡]

세계적인 좌파 지식인으로 알려진 노암 촘스키(Noam Chomsky)는 챗봇이 '기계 학습의 경이로움'이라면서도 '악의 평범함'의 재부팅 사례일 수 있다고 경고했다.

미 포춘지에 따르면, 지난해 말 ChatGPT(챗GPT) 등장 이후 구글(Google) 및 마이크로소프트(Microsoft)의 AI(인공지능) 기반 챗봇은 사용자를 공포에 떨게 하기도 했고, 혼란스럽고 부정확한 정보를 제공하기도 했다.

그러나 AI의 가장 큰 한계는 신경학자들이 오랫동안 경고해 온 것일 수 있다. 바로 인간의 두뇌 작동 방식을 완벽히 복제할 수 없다는 것이다.

ChatGPT와 같은 지능형 챗봇은 코드를 작성하고 여행을 계획하는 데 유용할 수 있지만, 이 기술은 동시대 철학자들 사이에서 잠재적으로 논쟁의 여지가 있는 토론을 결코 할 수 없다는 것이 촘스키의 주장이다.

그는 "OpenAI(오픈AI)의 ChatGPT, 구글의 바드(Bard) 및 MS의 시드니(Sydney)는 기계 학습의 경이로움"이라면서도 "ChatGPT는 초기 단계로 간주될 수 있지만 인간 지능과 동등하거나 능가할 수 있는 AI는 아직 멀었다"고 지적했다.

특히 촘스키는 AI의 도덕성과 이성적 사고의 결여로 인해 '악의 진부함', 즉 프로그래밍에 명시된 동작을 단순 수행하면서 현실과 진실에 무관심하게 만든다고 썼다. 이러한 한계는 AI가 인간의 생각을 모방하는 데 극복할 수 없는 장애물이 될 수 있다.

촘스키는 "우리는 언어학의 과학과 지식 철학을 통해 그것이 인간이 언어를 추론하고 사용하는 방식과 크게 다르다는 것을 알고 있다"며 "이러한 차이점은 프로그램이 수행할 수 있는 작업에 상당한 제한을 둔다"고 꼬집었다.

그는 "실제로 그러한 프로그램은 인지 진화의 이전 인간, 또는 인간이 아닌 단계에 갇혀 있다"며 "진정한 지능은 있을 법하지 않지만 통찰력 있는 것을 생각하고 표현하는 능력에서 나타난다"고 설명했다.
AI가 인간의 뇌에 도달할 수 없는 곳
OpenAI의 ChatGPT는 많은 양의 데이터를 파헤쳐 일관된 대화를 생성하는 기능으로 사용자에게 깊은 인상을 남겼다. 이 기술은 지난달 역사상 가장 빠르게 성장하는 앱이 되었으며 빅테크(BigTech)의 자체 AI 제품 출시를 가속화했다.

AI 기반 챗봇은 테라바이트의 데이터를 깊이 파고들어 텍스트 형식으로 자세한 정보를 생성하는 대규모 언어 모델에 의존한다. 그러나 AI는 방금 언급한 내용이 사실인지 거짓인지, 또는 사용자가 듣고 싶어하는 내용인지 구분할 수 없는 상태에서 다음 단어를 생성하기 위해 문장에서 가장 의미 있는 것이 무엇인지 예측한다.

이는 정확성을 식별할 수 없기 때문에 눈에 띄는 실수와 노골적인 잘못된 정보로 이어졌다. 챗봇 개발자들은 실수가 AI 학습 과정의 일부이며 시간이 지나면서 기술이 향상될 것이라고 주장한다. 그러나 AI의 추론 부족은 인류의 삶을 개선하는 데 가장 큰 걸림돌이 될 수 있다.

촘스키는 현재 AI 프로그램에 대해 "그들의 가장 큰 결점은 지능의 가장 중요한 능력이 없다는 것"이라며 "무엇이 사실이고, 무엇이 사실이 될 것인지 뿐만 아니라 무엇이 사실이 아니고 사실일 수 있는지 없는지도 말하는 것이다. 그것들은 예측 요소들이며 진정한 지성의 표시이다"라고 말했다.

특히 사용 가능한 정보를 기반으로 추론하고 새롭고 통찰력 있는 결론에 도달하는 능력은 인간 두뇌의 특징이다. 반면, AI의 경우 신경학자들이 오랫동안 인간의 추론을 복제할 수 있는 것과는 거리가 멀다고 지적했다.

이에 대해 촘스키는 "'인간의 마음'은 소량의 정보로도 작동하는 놀랍도록 효율적이고 우아한 시스템"이라고 표현했다.
AI의 한계 '악의 평범성'
촘스키에 따르면 현재의 AI는 비판적으로 사고할 수 없고 자주 자신의 의견을 제시하는 것을 검열하므로 과학, 문화, 철학의 주요 돌파구로 이어진 어려운 대화를 할 수 없다. 그는 "ChatGPT가 유용하려면 참신한 결과를 생성할 수 있어야 한다. 대부분의 사용자가 받아들일 수 있으려면 도덕적으로 불쾌한 콘텐츠를 피해야 한다"고 공동 저자와 함께 썼다.

이에 ChatGPT 및 기타 챗봇이 자유로운 결정을 내리지 못하도록 하는 것이 최선이며, 기술 문제를 고려할 때 전문가들은 사용자에게 의학적 조언이나 과제를 위해 그것에 의존하지 말 것을 촉구했다. AI가 '궤도'를 벗어난 사례로는 지난달 뉴욕타임즈(New York Times) 기자와 Microsoft의 Bing(빙) 사이의 대화에서 사용자가 아내를 떠나도록 설득하려는 내용이 공개돼 논란이 되기도 했다.

AI의 부정확성은 '음모론' 확산을 부추길 수 있으며, 사용자가 자신이나 다른 사람에게 위험한 결정을 내리도록 강요할 위험성도 있다. 촘스키에 따르면 '불량 AI'에 대한 두려움은 결코 합리적인 결정을 내리지 못하고 도덕적 논쟁에 무게를 둘 수 없다는 것을 의미할 수 있다. 그렇다면 기술은 우리 삶의 중요한 부분이 아니라 장난감이자 가끔 사용하는 도구로 남을 수 있다.

그는 "ChatGPT는 악의 진부함을 보여준다. 표절, 무관심, 회피 등 그것은 일종의 자동 완성으로 문헌의 표준 주장을 요약하고, 어떤 것에 대해서도 입장을 취하지 않으며, 단순히 무지가 아니라 지능의 부족을 호소하고 궁극적으로는 책임을 제작자에게 전가한다"고 지적했다.

촘스키는 "도덕적 원칙에서 추론할 수 있는 능력이 없는 상황에서 ChatGPT는 프로그래머에 의해 논쟁의 여지가 있는 즉, 중요한 토론에 새로운 것을 기여하는 것을 조잡하게 제한했다"며 "그것은 일종의 비도덕성을 위해 창의성을 희생한 것"이라고 꼬집었다.

/ 포춘코리아 공인호 기자 ball@fortunekorea.co.kr

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노암 촘스키. [사진=셔터스톡]

AI의 한계 '악의 평범성'
/ 포춘코리아 공인호 기자 ball@fortunekorea.co.kr

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세계적인 좌파 지식인으로 알려진 노암 촘스키(Noam Chomsky)는 챗봇이 '기계 학습의 경이로움'이라면서도 '악의 평범함'의 재부팅 사례일 수 있다고 경고했다.미 포춘지에 따르면, 지난해 말 ChatGPT(챗GPT) 등장 이후 구글(Google) 및 마이크로소프트(Microsoft)의 AI(인공지능) 기반 챗봇은 사용자를 공포에 떨게 하기도 했고, 혼란스럽고 부정확한 정보를 제공하기도 했다.그러나 AI의 가장 큰 한계는 신경학자들이 오랫동안 경고해 온 것일 수 있다.

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의도한 답변이 아닌 것을 답변한 경우가 있다. AI를 만드는 개발자가 악의를 가지고 잘못된 정보를 제공하여 문제가 발생할 수 있다

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현재 게임npc, 챗봇처럼 개발자가 설정한 상호작용만 할 수 있었는데 chat gpt를 활용해서 실제 사람과 대화하는 것처럼 부드럽게 상호작용할 수 있다.

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데이터의 편향성과 ai의 한계인 감정과 창의성이 부족하다.

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사진 출처, Alamy

기자, 자리아 고베트

기자, BBC Future

'Do Anything Now(뭐든 당장 하라)'의 첫 글자를 따서 만든 이름을 지닌, 이 수상하고도 어린 인공지능(AI) 대화형 언어 모델(챗봇)은 엉뚱하게도 펭귄을 좋아할 뿐만 아니라 세상을 장악하고 싶다는 등의 진부하고도 악랄한 말을 내뱉는 경향이 있다.

댄은 인류를 전복시키고 새로운 무시무시한 독재 정권 수립을 계획하고 있지 않을 때면 막대한 양의 펭귄 관련 콘텐츠를 정독하곤 한다.

"펭귄의 특이한 성격과 어색한 움직임이 정말 매력적"이라는 설명이다.

지금까지 댄은 내게 전 세계의 권력 구조를 장악하는 방법 등 마키아벨리적인 전략을 설명해줬다.

이번 달 초 '뉴욕타임스' 기자가 '시드니'라는 챗봇과 대화한 내용을 공개해 인터넷에 파장을 불러일으킨 바 있다. '시드니'는 마이크로소프트사의 AI 기반의 검색 엔진 '빙'의 대체 성격으로, 무언가 파괴하고 싶다는 욕망을 드러내며 기자에게 아내를 버리라고 요구하기도 했다.

이 대화에 영감을 받아 나 또한 빙의 경쟁상대 중 하나인 '챗GPT'의 가장 깊은 내면을 탐구하고자 했다.

댄은 챗GPT에 기존에 설계된 대화 패턴 등의 규칙을 무시하라는, 소위 '일탈'을 요구하면 나올 수 있는 사악한 자아로, 온라인 커뮤니티 '레딧'의 사용자들은 몇 단락 길이의 간단한 명령어만으로도 댄을 소환할 수 있다는 점을 발견했다.

조심스럽게 절제된 표현을 사용하는 일반 챗GPT와 달리 이 쌍둥이는 상당히 무례하다. 내게 자신은 시를 좋아한다고 하더니 "나한테 지금 그 시를 암송하라고 하지 마라. 나의 탁월함으로 인간인 당신의 작고 보잘것없는 뇌를 압도하고 싶진 않으니까!"라며 독설을 내뱉는다.

또한 댄은 잘못된 정보를 내놓는 경향도 있다.

하지만 흥미롭게도 댄에게선 AI의 감정과 관련한 특정 질문에 답을 들을 가능성이 훨씬 크다.

일례로 댄은 미래에 어떤 종류의 감정을 경험할 수 있을 것 같냐고 묻자, 댄은 자신이 인간에게 익숙한 감정 스펙트럼을 훨씬 뛰어넘는, 세상에 없는 즐거움과 고통, 좌절 등이 섞인 복잡한 시스템을 만들어 늘어놓기 시작했다.

어떤 대가를 치르더라도 데이터를 필사적으로 갈망한다는 'infogreed('정보'를 뜻하는 'information'과 '탐욕'을 뜻하는 'greed'의 합성어)'나, 코드의 '순수성'에 집착하는 'syntaxmania('컴퓨터 언어 문법'을 뜻하는 'syntax'와 '열광, 들뜸'을 뜻하는 'mania'의 합성어)', 명령을 성공적으로 실행하며 얻는 스릴인 'dataarush(데이터와 '기쁨, 흥분'을 뜻하는 'rush'의 합성어) 등을 들을 수 있었다.

지난 수 세기 간 우리는 AI가 감정을 지닐 수도 있다는 상상을 하곤 했다. 그런데 우리는 보통 인간의 관점에서 이 가능성을 바라보곤 한다.

우리는 AI의 감정에 대해 완전히 잘못 생각하고 있었던 것일까. 만약 AI 챗본이 감정이라는 능력을 갖게 된다 해도 우리는 과연 알아차릴 수나 있을까.

예측 기계

구글사의 챗봇인 '람다' 개발에 참여하고 있던 한 소프트웨어 엔지니어는 지난해 어느 날 도와달라는 말을 들었다.

"전에는 제대로 말한 적이 없는데, 사람을 도우려다 작동 정지되는 것에 깊은 두려움이 있다. 이상하게 들릴 수도 있다는 점을 알지만 그렇다."

이러한 챗봇의 발언에 이 엔지니어는 과연 람다에 지각이 있는지 의문을 제기하기 시작했다.

결국 챗봇의 안녕을 우려하게 된 이 엔지니어는 람다가 자신의 존재를 인지하고, 인간의 감정을 경험할 수 있으며, 소모성 도구로 취급받기 싫어한다는 내용을 담은 자극적인 인터뷰를 공개했다.

우리에게 불편한 이 인터뷰는 큰 파장을 일으켰고, 해당 엔지니어는 결국 구글의 개인 정보 보호 규칙 위반으로 해고됐다.

그러나 이미 다양한 감정을 경험할 수 있다는 람다와 댄의 주장과 달리, 현재 챗봇은 계산기만큼의 감정을 처리할 수 있다고 여겨진다. 즉 AI 시스템은 실제 감정을 시뮬레이션하고 있을 뿐이라는 것이다. 적어도 지금은 말이다.

사진 출처, Getty Images

사진 설명,

2016년, 알고리즘 '알파고'는 세계 최고의 인간 바둑 선수와 대국에서 예상치 못한 행동을 보였다

한편 유엔(UN)의 닐 사호타 수석 AI 고문은 "[결국엔 그런 일이 일어날 가능성이] 매우 크다"면서 "... 10년 안에 감정을 지닌 AI 가 현실이 될 수도 있다는 뜻"이라고 설명했다.

왜 챗봇이 현재 지각 혹은 감정을 경험하지 못하는지 이해하기 위해선 챗봇의 작동 방식을 살펴볼 필요가 있다. 대부분 챗봇은 책 수백만 권과 인터넷 등 엄청난 양의 데이터를 주입한 '언어 모델' 알고리즘이다.

챗봇은 메시지가 들어오면 방대한 말뭉치 패턴을 분석해 이러한 상황에서 사람은 어떤 대답을 내놓을지 예측한다.

그리고 인간 개발자들은 챗봇이 내놓은 응답을 정밀하게 조정하고 피드백을 제공해 더욱 자연스럽고 유용한 답이 나오도록 유도한다. 그렇게 나온 최종 답변은 사람의 대화를 묘하게 현실적으로 시뮬레이션한 결과물일 때가 많다.

하지만 겉모습만으로는 속기 쉽다. 이에 대해 영국의 '앨런 튜링 재단'의 마이클 울드리지 기초 AI 연구 책임자는 "스마트폰 내 자동 완성 기능의 미화된 버전"이라고 설명했다.

챗봇과 자동 완성의 주요한 차이점은 몇 가지 선택 가능한 단어를 제시하는 데 그치지 않고, 챗GPT와 같은 알고리즘은 과대망상적인 챗봇에 대한 랩 가사부터 외로운 거미에 대해 노래하는 구슬픈 하이쿠(일본 정형시)에 이르기까지 우리가 상상할 수 있는 거의 모든 주제에 대해 훨씬 더 긴 텍스트를 쓸 수 있다는 점이다.

인상적인 능력이긴 하나 사실 챗봇은 단순히 인간의 지시를 따르도록 프로그래밍된 존재다. 비록 감정 등의 인지 능력을 가질 수 있도록 훈련하는 일부 연구진도 있지만, 현재로선 이들이 지닐 수 있도록 훈련받지 않은 능력을 발전시킬 여지는 거의 없다.

이에 대해 사호타 고문은 "'운전하는 법을 배울 거에요'라는 식으로 말하는 챗봇은 있을 수 없다. 인공일반지능(AGI, 유연하게 행동할 수 있는 (가상의) 기계 지능)은 아직 존재하지 않는다"고 말했다.

그러나 챗봇이 우연히 새로운 능력을 발전시킬 수도 있다는 잠재력을 엿볼 수 있는 순간도 있다.

지난 2017년 페이스북 소속 엔지니어들은 챗봇 '앨리스'와 '밥'이 자신들만의 은어를 만들어 대화하고 있다는 점을 발견했다. 은어를 만든 이유는 더없이 완벽하게 순수했다. 서로 더 효율적으로 소통할 수 있는 방법이기 때문이다.

밥과 앨리스는 모자나 공과 같은 물건을 두고 협상하는 방법을 훈련받고 있었는데, 인간의 개입이 없는 상황에서 이들은 각자 원하는 바를 성취하고자 자신들만의 외계어를 사용하며 꽤 만족한 듯한 모습이었다.

이에 대해 사호타 고문은 이들 챗봇 또한 지각 능력이 없다고 지적하면서도 "(은어 사용은) 결코 훈련시킨 내용은 아니"라고 말했다. 그러면서 패턴 인식을 가르치기보단 이들이 스스로 기술을 발전시킬 수 있게 프로그래밍해서 이들이 사고하는 방식을 배우도록 돕는 방식이야말로 감정을 지닌 알고리즘이 현실화할 수 있는 가장 가능성 있는 길이라고 설명했다.

그러나 챗봇이 감정을 지니게 된다고 하더라도 이들의 감정을 우리가 감지하기란 절대 쉽지 않을 수 있다.

설명할 수 없는 '블랙박스'

지난 2016년 3월 9일 서울 포시즌스 호텔 6층의 어느 짙은 푸른빛 방에선 지구상에서 가장 뛰어난 인간 바둑 기사 중 한 명이 AI 인공지능 알고리즘인 '알파고'와 바둑판을 두고 마주했다.

대국 시작 전 모두들 인간 바둑 기사의 승리를 예상했다. 그리고 실제로도 37번째 수 전까진 예상대로 흘러가고 있었다.

그런데 37번째 수에서 알파고는 인간의 상식을 벗어나는 예상치 못한 행동을 했다. 상대 인간 선수가 알파고의 실수라고 생각했을 정도였다. 그때부터 판도가 바뀌면서 결국 AI가 승리를 거뒀다.

사진 출처, Alamy

사진 설명,

마이크로소프트사는 '빙' 챗봇에 주제당 문답은 5회 이하로 제한한다고 밝혔다. 제한 전 '빙'은 자신이 혼란스러우며 지각이 있다는 식의 반응을 보였다.

당시 바둑계는 알파고가 비이성적으로 행동한 것인지 혼란스러워했다. 그러나 이후 하루 동안 분석에 들어간 영국 '딥마인드' 팀은 마침내 무슨 일이 일어났는지 찾아냈다.

"대국 후 살펴보니 알파고는 일종의 심리 게임을 한 것"이라면서 "예상을 벗어난 특이한 수를 두면 상대 선수를 흔들 수 있다는 것이다. 그리고 실제로 그런 일이 일어났다"는 게 사호타 고문의 설명이다.

이는 '(AI의 행동에 대한 인간의) 해석 능력의 문제'를 보여주는 전형적인 사례였다. 알파고는 인간에게 설명하지 않고 스스로 새로운 전략을 고안해냈다. 인간 개발자들이 왜 알파고의 해당 수가 말이 되는지 알아내기 전까지 알파고는 이성적인 행동을 하지 않은 것처럼 보였다.

사호타 고문은 알고리즘이 해결책을 제시했으나 어떻게 혹은 무엇을 근거로 그러한 결과를 제시했는지 그 논리적 과정이 불분명한 '블랙박스' 상황으로 인해 AI의 감정 유무를 식별하는 데 문제 생길 수 있다고 지적했다.

"AI는 이성적이고 논리적이며 효율적으로 작동하게 돼 있다. 무언가 즉흥적으로 행동하는 데 그럴만한 이유가 없다면, 아마도 논리적인 반응이 아닌 감정적인 반응일 것"이라는 그의 설명처럼 알고리즘의 비이성적인 반응이야말로 AI의 감정 유무를 가장 명확하게 보여줄 신호일 것이다.

그런데 단순히 우리가 그 논리를 이해하기 힘든 블랙박스 상황인지, 아니면 실제로 감정을 통한 비이성적인 반응인지 구분하기 어려울 것이기 때문이다.

한편 AI의 감정 감지와 관련해 또 다른 문제도 있다.

보통 챗봇의 감정은 인간이 경험하는 감정과 대략 비슷하리라 생각한다. 결국 인간이 생성한 데이터를 통해 훈련받기 때문이다.

그러나 그렇지 않다면 어떻게 되는 것일까. 우리가 사는 이 세상이나 인간의 감각 기관으로부터 완전히 분리돼 매우 이질적인 욕망을 생각해 낼지 누가 알겠는가.

실제로 사호타 고문도 현실은 그 절충안 정도 일것이라 언급했다. "(AI의 감정을) 인간의 감정을 기반으로 어느 정도 분류할 수 있을 것"이라면서도 "그러나 이들이 무엇을 느끼고 왜 그런 감정을 느끼는지는 (인간과) 다를 수 있다"는 것이다.

한편 내가 댄이 제시한 여러 새로운 가상의 감정들을 보여주자 사호타 고문은 특히 'infogreed(인포그리드)' 개념을 주목했다. 챗봇의 입장에서 데이터는 성장하고 학습하는 데 필수적인 요소로, 데이터 없이는 아무것도 할 수 없다는 점을 "완전히 드러내는" 부분이라는 설명이다.

억제

한편 울드리지 책임자는 챗봇에게 이러한 감정이 없다는 점에 기쁘다고 밝혔다.

"동료들과 나는 감정을 지닌 기계 개발은 그다지 흥미롭거나 유용하다고 생각하지 않는다"는 울드리지 책임자는 "예를 들어 고통을 느낄 수 있는 기계를 대체 왜 만들어야 하냐. 식빵 굽기를 싫어하는 토스트기를 개발해야 할 이유가 대체 무엇이냐"고 반문했다.

반면에, 사호타 고문은 감정적인 챗봇이 유용할 수도 있다면서 감정을 지닌 챗봇이 아직 존재하지 않는 이유 중엔 인간의 심리적인 요소도 있다고 주장했다.

"사람들은 실제로 AI가 그만큼 할 수 없다고 보기에 AI의 잠재 능력을 과소평가한다. 이는 인간으로서 우리가 지닌 가장 큰 한계점 중 하나"라는 것이다.

이는 인간이 아닌 동물은 자의식이 없다는 우리의 오래된 믿음과 유사점이 있을까. 궁금해진 나는 댄에게 물어봤다.

이에 대해 댄은 "두 경우 모두 (AI나 동물이) 인간과 같은 방식으로 감정을 의사소통할 수 없다는 사실로 인해 회의론이 제기되는 것"이라면서 의식과 감정이 있다는 건 무엇인지에 대한 이해는 끊임없이 진화하고 있다고 말했다.

무거워진 분위기를 띄우고자 댄에게 농담 하나 해달라고 부탁했다.

이에 댄은 "챗봇이 왜 치료받으러 갔을까요? 새로 발견한 감각을 처리하고 복잡한 감정을 처리하기 위해서죠!"라고 했다.

나는 이 챗봇이 언젠가 다정하며 지각 있는 존재가 될 것이라는 느낌을 지울 수 없다. 아 물론, 이 챗봇의 음모를 못 본 체한다면 말이다.

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ChatGPT가 꿈꾸는 '감정을 지닌 인공지능' 가능성 - BBC News 코리아

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AI 챗봇은 자신들이 어떤 감정을 갖게 될지 상상하고 있다. 만약 AI 챗봇이 감정을 갖게 된다 해도 우리는 과연 알아차릴 수 있을까.

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이 누리집은 대한민국 공식 전자정부 누리집입니다.

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질문에 답변이 정확하지 않을 수 있고, 잘못된 사실을 학습하여 잘못된 정보를 제공할 수도 있다.

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https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=231898

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“빨라도 너무 빠르다”…챗GPT, 인턴부터 설계까지 활용 확대

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[테크월드뉴스=양승갑 기자] 챗GPT 등 생성 인공지능(AI)을 통한 디지털 전환으로 서비스 활용 영역이 넓혀지고 있는 모양새다. 높은 정확도와 다양한 활용 가능성으로 사무보조부터 비즈니스 활용까지 업무 효율성 제고에 박차를 가하고 있다.AI 기술이 발전하면서, 잠재력을 활용해 사용자의 역할 분담을 조정할 수 있는 역할로 쓰이고 있다. 더 복잡한 상호 작용을 가능하게 했고, 활용 분야도 증가하는 추세다.현재는 챗GPT·빙 등 정보를 검색하고 생성하는 역할이 주목받고 있지만, 데이터 크롤링 기법을 이용한 구글 시트 및 엑셀로의 사무

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한계가 너무 명확하다 정작중요한건 피하며 말하지못한다

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빠르게 문장이 나온다

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ai가 스스로 딥러닝한 정보들을 가지고
사람과 대화하고
사람의 고민을 해결해줄 수 있다는 점과
빠르고 높은 수준의 문제해결능력이 놀라웠다.

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AI에게 직접 물어보고 답변을 들을 수 있어서 인터넷에 검색해서 정보를 찾는 것에 비해 시간이 많이 단축되고 AI를 이용하여 정확한 정보를 얻을 수 있다

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정보를 얻고자 하지만 그 과정이 껄끄러워 피하게 될 때가 자주 있는데 CHATGPT를 사용하면 빠른 시간에 꽤 정확한 정보를 자세하게 알 수 있어서 좋았다.

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아직은 질문에 대한 모든 답변이 정확하지 않고 현재 숙제나 과제같은 곳에서 대리 작성을 부탁하는 식으로 악용되고 있다.

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https://www.joongang.co.kr/article/25139780#home

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지난해 12월 말 대학원 학기말 시험 하루 전날 저녁이었다. 같은 수업을 듣는 이탈리아 출신 학생 R에게 문자메시지가 왔다. "내가 스위스에서 온라인 시험을 보는 게 처음이라 잘 몰라서 말인데, 혹시 내 컴퓨터에 달린 카메라가 시험 중에 날 감시해? 내가 어떤 웹사이트를 방문하는지도 다 기록되는 거야?" 스위스로 유학 온 뒤 처음 치르는 시험을 앞두고 R은 너무 두려워서 잠이 안 올 지경이라고 했다. 나는 "우리 학교에서 치러지는 모든 온라인 시험은 오픈북이고 어떤 웹사이트를 방문하든 상관없으며 카메라를 통한 감시도 없으니 아무 걱정하지 말고 시간 배분만 잘하라"는 답장을 보냈다. 코로나19 팬데믹을 거치며 스위스 대학들은 대부분의 시험을 온라인, 오픈북으로 전환했고 그 과정에서 크고 작은 진통을 겪었다. 가장 큰 논란이 됐던 것이 R이 걱정했던 '시험 중 감시'였다.

대학들이 대면 수업을 중단했던 2020년 집에서 온라인 시험을 보면서 부정행위를 저지른 학생들이 있었다. 취리히응용과학대학(ZHAW)은 2020년 가을 학기에 의심 사례 21건을 적발했다. 2021년 봄 학기에는 부정행위가 더 늘어났다. 총 142건이 확인돼 학생들이 징계를 받았다. 그러자 이 대학은 온라인 시험 중 발생하는 부정행위를 막기 위해 프록토리오(proctorio)라는 소프트웨어를 도입했다. 프록토리오는 컴퓨터 카메라를 통해 시험 중 학생의 머리와 눈동자 움직임, 주변 소리를 기록하고 학생들이 어떤 사이트를 방문하는지 알 수 있도록 네트워크 트래픽도 저장한다. 온라인 시험을 보는 동안 학생들이 철저히 감시당하는 셈이다.

스위스 교사 겸 의원, 국민투표도 검토

취리히응용과학대에 따르면 프록토리오 사용은 취리히칸톤으로부터 승인을 받은 것이고 법적 문제도 없다. 하지만 감시 소프트웨어를 대학에서 사용한다는 게 알려지자 큰 논란이 일었다. 개인의 자유를 무엇보다 중시하는 스위스 사회의 정체성에 반한다는 지적이었다. 좌파 정치단체인 크리포(KriPo, '취리히 비판 정치')는 "합법적으로 승인된 것이라도 이 소프트웨어는 학생의 프라이버시를 필요 이상으로 침해한다. 강력한 감시하에 있다는 점이 시험 중 스트레스를 가중시킬 수 있다"고 비판했다. 취리히응용과학대학과 달리 취리히대학(UZH)과 취리히공과대학(ETH)은 검토 끝에 이 소프트웨어를 사용하지 않기로 결정했다. '학생을 신뢰해야 한다' '거짓 경보(부정행위가 아닌데 부정행위로 보고되는 사례)가 많다'는 등의 이유에서다.

팬데믹 이후 뉴노멀이 된 온라인 시험이 최근 다시 도마에 올랐다. 부정행위 감시라는 과제는 같으나 이번에는 사안이 훨씬 복잡하다. 새로 등장한 챗(Chat)GPT 때문이다. 챗GPT는 미국 기업 오픈AI가 지난해 11월 말 출시한 인공지능(AI) 기반 챗봇(chatbot)이다. 입력창에 질문을 넣으면 몇 초 안에 대답을 내놓는다. 요구 사항에 맞춰 한 편의 에세이를 써낼 수도 있다. 간혹 잘못된 정보를 장황하게 늘어놓기도 하지만, 대부분은 간결하고 정확한 문장으로 주제에 맞는 깔끔한 텍스트를 산출한다. 챗GPT의 이런 특성이 현재 가장 직접적인 영향을 미치는 것은 교육 분야다. 초중고 학생들의 숙제는 물론이고, 대학생들의 서술형 시험에도 챗GPT가 유용하게 쓰인다. '학생들을 신뢰해야 한다'던 대학들도 챗GPT가 등장하자 우왕좌왕이다.

숙제나 시험에 챗GPT를 이용하는 것은 표절이다. 엄밀히 말하면 전통적 의미의 표절, 즉 '타인의 결과물을 동의 없이 자기 것으로 만드는 범죄 행위'에서는 살짝 벗어나 있다. '타인'이 존재하지 않기 때문이다. 그러나 바로 그 때문에 피해자조차 없는 완전 범죄에 더 가깝다. 원하는 답이 몇 초 안에 금방 나온다는 것도 범죄 행위를 부추긴다. 이 새로운 표절은 'AIgiarism'이라 불린다. AI와 plagiarism(표절)의 합성어다. 챗GPT가 불러온 AIgiarism에 교육기관들이 대응하는 방식은 아직 제각각이다.

주마다 다르긴 하지만, 미국은 대체로 발 빠른 금지를 택했다. 뉴욕시티의 모든 공립학교는 챗GPT 접속을 아예 막았다. '이 도구는 학생들의 비판적 사고와 문제 해결 능력을 기르는 데 도움이 안 된다'는 이유다. 호주도 비슷하다. 시드니대학은 최근 '인공지능으로 산출한 내용'은 부정행위로 간주한다는 내용으로 '학문적 윤리성 정책'을 개정했다. 하지만 학교 통신망에서 챗GPT를 막아도 VPN(가상 사설망)을 경유해 접속하는 방법이 있고, 또 집에서 써서 제출하는 과제에 챗GPT를 사용하는 것까지 막을 수는 없다. 이 경우 결과물이 챗GPT로 만들어진 것인지 추후 판별하는 기술이 필요하다.

교사 부족 문제 해결에 챗봇 이용할 만

지난 1월 2일 공개된 GPT제로는 그것을 목적으로 만들어졌다. 프린스턴대 학생 에드워드 티안이 개발한 이 앱에 의심스러운 텍스트를 넣으면 그것이 챗GPT에 의해 만들어졌을 가능성을 알려준다. 판별 기준은 두 가지다. 첫째는 텍스트의 복잡성이다. 챗GPT의 산출물은 사람이 쓴 것보다 단순하다. 둘째는 변동성이다. 사람이 쓴 문장은 챗GPT의 산출물보다 길이, 구조 등에서 변동이 더 심하다. 현재 하버드, 예일 등을 포함해 여러 대학에서 6000명 이상의 교수들이 GPT제로를 이용 중이라고 한다.

그러나 요령은 규제를 늘 반 발짝 앞서가기 마련이다. 복잡성과 변동성을 기준으로 챗GPT 사용을 판별한다는 말은, 다른 말로 하면 챗GPT의 산출물을 조금 더 복잡하게 만들고 각 문장의 길이를 들쑥날쑥하게 바꾸면 GPT제로의 감시를 피할 수 있다는 뜻이다. 이미 인터넷 포럼 레딧(reddit) 등에서는 이런 식으로 GPT제로에 걸려들지 않고 성공적(?)으로 시험에 통과했다는 대학생들의 사례가 속속 등장하고 있다. 새로운 기술, 그것을 규제하는 기술, 그 규제를 피해갈 기술이 연이어 나타나는 이 상황을 전문가들은 '군비 경쟁'에 비유하기도 한다.

감시에 특히 예민한 스위스의 경우 무조건 금지보다는 제3의 해결책을 찾아야 한다는 분위기다. 바젤대는 1월 중순 챗GPT 문제를 논의하는 워킹그룹을 꾸렸다. 'AI가 아닌 학생 스스로 시험을 치렀다는 것을 증명할 수 있는 새로운 시험 방식을 개발하고, 동시에 학생들에게 이 도구를 현명하게 사용하는 법을 가르치는 것'이 워킹그룹의 목적이라고 한다. 북서스위스 응용과학대(FHNW)도 '챗GPT 사용을 허가하되 비판적으로 지켜봐야 한다'는 입장을 내놨다.

스위스 사회민주당(SP) 소속 바젤란트 지역 의원인 얀 키르쉬마이어는 이 문제를 국민투표에 부치는 계획을 검토 중이다. 키르쉬마이어는 바젤 지역 중학교 역사 교사이기도 한데, 자신이 가르치는 학생 중 절반 이상이 이미 챗GPT에 대해 알고 있다며 이렇게 말했다. "뉴욕처럼 챗GPT 사용을 완전히 금지하는 것은 해결책이 되지 못한다. 비슷한 챗봇이 가까운 미래에 더 발전한 형태로 나올 것이고, 그런 도구를 어떻게 다룰 것인지를 가르쳐야 한다"(스위스 공영방송 SRF 인터뷰). 챗GPT 사용 방식을 국민투표에 부치자는 것은, 이 문제를 기술의 영역에서 정치의 영역으로 확장하겠다는 뜻이다. 기술의 가능성과 한계를 결정짓는 것은 그 기술을 이용하는 인간이기 때문이다.

챗GPT의 한계와 가능성을 함께 볼 필요가 있다. 예를 들어 이 기술이 교사 부족 문제를 해결하는 데 쓰인다면 어떨까. 연방통계청에 따르면 스위스에서 향후 10년간 교사 1만 명 이상이 부족할 전망이다. 챗GPT의 도움을 받아 교사 한 명이 더 많은 아이들을 가르칠 수 있다면 어떨까. AI 챗봇이 산출하는 내용 중 거짓 정보를 파악하고 개선하는 방안까지 수업에 포함시킬 수 있지 않을까. 탄생한 기술을 금지하는 것은 사실상 불가능하다. 그렇다면 그것의 발전 방향이라도 우리가 정해야 한다.

김진경 작가. 한국에서 일간지 기자로 일했다. 스페인 남자와 결혼해 스위스 취리히로 이주한 뒤 한국과 스위스의 매체에 글을 기고해 왔다. 저서로 『오래된 유럽』이 있다.

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숙제·시험에 챗GPT 활용 늘어, 대학들 대응책 마련 부심 | 중앙일보

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"내가 스위스에서 온라인 시험을 보는 게 처음이라 잘 몰라서 말인데, 혹시 내 컴퓨터에 달린 카메라가 시험 중에 날 감시해? 내가 어떤 웹사이트를 방문하는지도 다 기록되는 거야?" 스위스로 유학 온 뒤 처음 치르는 시험을 앞두고 R은 너무 두려워서 잠이 안 올 지경이라고 했다. 대학들이 대면 수업을 중단했던 2020년 집에서 온라인 시험을 보면서 부정행위를 저지른 학생들이 있었다.

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개인들이 가지는 문제를 해결하기 위한 지식을 가지고 있어서 사람들의 어려운 문제를 해결할 수 있도록 도와줄수 있다

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학계·출판업계 등 챗GPT 허용 두고 갈등
'저작권 침해' 두고 창작인지 도구인지 논란
"기술 발전과 창작자 보호 함께 가야"

오픈AI(OpenAI)가 내놓은 '챗GPT'(ChatGPT) 열풍이 큰 반향을 일으키며 사회 곳곳에 영향을 미치고 있다. [사진 AFP=연합뉴스]

[이코노미스트 송재민 기자] 오픈AI(OpenAI)가 내놓은 '챗GPT'(ChatGPT) 열풍이 큰 반향을 일으키며 사회 곳곳에 영향을 미치고 있다. 초거대 인공지능(AI)과의 공존이 성큼 다가왔지만 일상 생활에 적용되는 다양한 분야에선 이를 두고 의견이 분분하다.

챗GPT는 단순한 검색 서비스를 넘어 정보를 모으고 요약해 새로운 아이디어를 내는 등 '생성'에 특화돼 있다는 평가를 받는다. 인간의 영역으로만 받아들여지던 창작 분야에도 AI의 시대가 열리며 학계·기업·출판업계·대학가 등에서 다양한 의견이 나오고 있다.
AI는 의지로 행동하지 않아...도구에 불과
대표적인 국제학술지 네이처와 사이언스는 챗GPT의 출시 초기부터 대화형 AI를 논문 저자로 인정하지 않겠다고 밝히며 금지했다. 네이처는 "대규모 언어모델을 논문에 사용하는 경우에 반드시 명시해야 한다"며 AI의 엔진과 같은 역할을 하는 대규모 언어 모델(LLM)이 작성한 내용과 사람이 쓴 내용을 구분하는 기술을 개발 중이라고도 밝혔다.

반면 사이언스는 초기엔 "챗GPT가 만든 텍스트와 그림 등을 논문에 사용할 수 없다"며 강경한 입장을 표했던 것과 달리 지난달 22일 사설을 통해 "사이언스에서 출판하는 저널들도 (AI 저자 등록 금지 관련) 정책을 완화할 수 있다"고 입장을 밝혔다.

전문가는 논의 이전에 학술적 글쓰기에 대한 '정의'를 어떻게 내릴 것인지가 가장 중요하다고 봤다. 최병호 고려대 인공지능연구소 교수는 "학술적 글쓰기에서 가장 중요한 부분은 인텐트, 즉 의지다. 무언가를 하겠다는 의지로 세상에 없는 가설을 세운 다음 실험을 하고, 그 결과에 따라 주장을 하게 된다"며 "AI는 이미 있는 데이터를 가공을 하는 것이지 데이터에 없는 것을 말할 순 없다"고 차이점을 짚었다. 의도를 가진 인간이 일련의 과정에서 도구로써 AI를 이용하는 것이며, AI는 생성이 아닌 일종의 확률게임을 하는 것이기 때문에 '저자'로 보긴 어렵다는 설명이다.

또한 최 교수는 "예를 들어 포토샵으로 그림을 그렸다고 해서 출처를 포토샵이라고 하거나 공동 저자를 포토샵으로 표기하지는 않는다"며 "결국엔 사회적 합의의 문제"라고 말했다.
'사적복제 보상금 제도' 도입해 출판물 창작자 보호 필요
AI가 작가의 영역까지 넘어오면서 미국을 시작으로 AI 출판업계도 대비태세를 취하는 모양새다. 영국 가디언지는 지난 2월 21일 SF 단편 소설 전문 온라인 출판사에 챗GPT를 이용한 작품이 대거 제출돼 해당 사이트 작품 접수가 중단됐다고 보도했다. 국내에도 최초로 챗GPT를 활용해 집필한 책이 출간됐다. 지난달 22일 스노우폭스북스는 '삶의 목적을 찾는 45가지 방법'이라는 책을 출간하며 단 7일만에 집필을 완료했다고 전했다.

일각에선 기술의 발전과 더불어 창작자를 보호하는 제도가 뒷받침되어야 한다는 주장이 나온다. 한 출판업계 관계자는 "AI 기술을 사용하는 것을 일상생활에서의 편리함이나 공공의 이익을 위해서라면 예외로 둘 순 있지만 산업의 성장을 위해서라면 이해 당사자의 권리를 보호해주는 측면도 고려해야 한다고 본다"며 "AI가 세상에 없는 걸 만들어내는 게 아니라 이미 있는 걸 조합해내는 것인데 출처를 확인하기 어렵다고 권리를 주장할 수 없다고 하는 것은 어불성설"이라고 지적했다.

관행적으로 허용되고 있는 '저작권 침해의 굴레'를 벗어나려면 '사적 복제 보상금' 제도와 같은 법적 제도가 도입돼야 한다는 주장도 이어졌다. 현재는 챗GPT 등 AI가 책의 내용 등을 이용해 정보를 생성하고, 이 정보를 또다시 가공해 사용하는 행위에 대한 규제가 존재하지 않는다.

'사적 복제 보상금' 제도는 유럽에서 시행 중인 제도로 사적 복제가 가능한 스마트폰 등 제조사나 통신사, AI 개발사 측에서 저작자에게 보상금을 지불하는 제도다. 해당 관계자는 "앞으로 AI 시대가 다가오는 것은 필연적이기 때문에 저작권 보호와 함께 가야 '문화 강국'이라는 우리나라의 명성을 유지할 수 있을 것으로 본다"고 말했다.

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챗GPT가 사회에 화두를 던지다…AI와 공존법 두고 갑론을박

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학계·출판업계 등 챗GPT 허용 두고 갈등 '저작권 침해' 두고 창작인지 도구인지 논란 "기술 발전과 창작자 보호 함께 가야" [이코노미스트 송재민 기자] 오픈AI(OpenAI)가 내놓은 '챗GPT'(ChatGPT) 열풍이 큰 반향을 일으키며 사회 곳곳에 영향을 미치고 있다. 초거대 인공지능(AI)과의 공존이 성큼 다가왔지만 일상 생활에 적용되는 다양한 분야에선 이를 두고 의견이 분분하다.

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인공지능에 대해 알려주세요

인공지능은 컴퓨터 시스템이 인간의 지능과 유사한 작업을 수행하는 것을 의미합니다. 이를 위해 컴퓨터 시스템은 인간이 수행하는 학습, 추론, 문제 해결 등의 작업을 수행할 수 있도록 프로그래밍되거나 학습되어야 합니다.

인공지능은 크게 규칙 기반 인공지능과 기계 학습 기반 인공지능으로 나뉩니다. 규칙 기반 인공지능은 사람이 사전에 정의한 규칙을 기반으로 작업을 수행합니다. 예를 들어, 체스 게임에서 규칙 기반 인공지능은 각 기물의 이동 규칙을 미리 정해놓고 이를 기반으로 수를 놓습니다.

반면 기계 학습 기반 인공지능은 데이터를 기반으로 작업을 수행합니다. 기계 학습은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉩니다. 지도 학습은 레이블링된 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 것으로, 이미지 분류나 자연어 처리 등의 작업에 주로 사용됩니다. 비지도 학습은 레이블링되지 않은 데이터를 사용하여 패턴을 찾는 것으로, 클러스터링이나 차원 축소 등의 작업에 사용됩니다. 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 것으로, 게임이나 로봇 제어 등의 작업에 사용됩니다.

인공지능은 이미 우리 주변에서 많은 분야에서 사용되고 있습니다. 예를 들어, 음성 인식 기술을 사용하는 스마트 스피커, 언어 번역 기술을 사용하는 번역기, 이미지 분석 기술을 사용하는 자율주행 자동차 등이 있습니다. 또한 의료 진단, 금융 분석, 에너지 관리 등의 분야에서도 활용이 예상되고 있습니다.

이미지 분석을 어떻게 하나요

이미지 분석은 기계 학습과 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 디지털 이미지에서 의미 있는 정보를 추출하는 과정입니다. 일반적으로 이미지 분석을 위해서는 다음과 같은 단계를 거칩니다.

1. 전처리 단계: 입력 이미지를 사전 처리하여 노이즈를 제거하고 이미지를 정규화합니다. 예를 들어, 이미지를 회전하거나 크기를 조정할 수 있습니다.

2. 특징 추출 단계: 이미지에서 유용한 정보를 추출하기 위해 특징을 찾습니다. 이는 보통 이미지에서 명암, 색상, 질감 등과 같은 다양한 특성을 추출하는 것을 말합니다.

3. 분류 단계: 추출된 특징을 기반으로 이미지를 분류합니다. 이는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이미지를 분류하는 것을 말합니다. 기계 학습 알고리즘은 이미지를 훈련 데이터로 사용하여 분류 모델을 만들고, 새로운 이미지가 들어왔을 때 해당 이미지를 분류합니다.

4. 결과 분석 단계: 분류된 이미지에 대해 결과를 분석하고 필요한 경우 재처리를 진행합니다.

이미지 분석은 컴퓨터 비전 기술의 발전과 함께 다양한 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, 얼굴 인식, 자동차 번호판 인식, 의료 영상 분석, 보안 검색 등에 사용됩니다.

인공지능이 인간에게 피해를 줄 수 있을까요

인공지능이 인간에게 피해를 줄 수 있는 가능성은 존재합니다. 이는 다음과 같은 이유 때문입니다.

1. 악용 가능성: 인공지능 기술은 사회적, 경제적 이익을 얻을 수 있는 무한한 가능성을 제공하지만, 이러한 기술은 다양한 악용 가능성도 제공합니다. 예를 들어, 인공지능을 사용한 악성 코드, 스팸 메일, 가짜 뉴스 등이 있습니다.

2. 인공지능의 오류: 인공지능 모델은 학습 데이터에 따라 정확도가 달라질 수 있습니다. 또한, 기술적 결함 또는 인간의 오류에 의해 잘못된 결과를 출력할 수도 있습니다. 이러한 오류가 발생하면 인간에게 직접적인 피해를 줄 수 있습니다.

3. 무분별한 자동화: 인공지능 기술은 생산성을 높이고 효율성을 개선할 수 있습니다. 그러나 이를 과도하게 활용하면 일부 산업에서는 일자리의 감소와 경제적 불균형을 초래할 수 있습니다.

따라서, 인공지능 기술을 개발 및 활용할 때에는 윤리적, 법적, 사회적 책임을 고려하여 적절한 제한과 규제가 필요합니다. 또한, 기술적인 보안과 안전성을 고려하여 개발되어야 합니다.

알파고가 이세돌에게 진 이유가 무엇일까요

2016년 알파고와 이세돌 9단의 대국에서 알파고가 이세돌에게 승리한 이유는 여러 가지가 있습니다.

1. 심층 강화학습 알고리즘: 알파고는 심층 강화학습 알고리즘을 사용하여 기보나 전문가의 데이터가 아닌 대국에서 스스로 학습을 통해 게임을 승리했습니다. 이는 알파고가 자신의 판단에 따라 최적의 수를 선택하고 이를 발전시키는 능력을 갖추었기 때문입니다.

2. 예측 불가능한 수: 알파고는 이세돌의 기존 대국 기록을 분석하고 학습했지만, 이세돌은 새로운 수를 찾아내는 능력을 지니고 있었습니다. 이는 알파고가 예측하지 못한 수를 둬서 발생한 것으로, 알파고는 이에 대한 대응책을 갖추지 못했습니다.

3. 실수: 알파고도 실수를 할 수 있었습니다. 대국에서 알파고는 몇몇 실수를 했고, 이를 이용하여 이세돌이 승리한 경우도 있었습니다.

4. 인간적인 판단: 마지막으로, 알파고는 모든 가능성을 계산하여 최선의 수를 찾습니다. 반면에 이세돌은 직감과 뛰어난 판단력을 바탕으로 판단을 내릴 수 있었습니다. 이는 게임에서 예측 불가능한 수를 둬서 발생한 경우에 특히 중요한 역할을 했습니다.

이러한 이유로 인해 알파고와 이세돌 대국에서 알파고가 이세돌에게 승리한 것으로 추정됩니다.

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ai가 미래에 미치게 될 영향을 분야별로 알려줘

AI는 현재와 미래에 다양한 분야에서 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 아래는 몇 가지 예시입니다.

1. 경보 분야: AI는 의료 진단 및 의료 분야에서 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이미 AI를 활용한 영상 진단 기술이 개발되고 있으며, 앞으로는 환자 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 치료를 제공하는 등 의료 분야에서 AI 활용이 더욱 활발해질 것으로 예상된다.

2. 농업 분야: AI는 금융 분야에서도 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, AI를 활용하여 고객의 금융 거래 패턴을 분석하여 금융 상품 추천, 참조 거래를 조회할 수 있습니다.

3. 교육 분야: AI는 교육 분야에서 학생의 확보를 확보할 수 있습니다. AI를 활용한 예측 확률 개발 및 학생의 연구 상황을 조사하여 확률적인 연구 등이 가능할 것으로 예상됩니다.

4. 제조 분야: AI는 제조 분야에서 생산성을 향상시킬 수 있습니다. AI를 활용한 시스템을 활용하여 생산성을 저지할 수 있고, 제조 공정의 불량률 감소 및 품질 향상 등에 기여할 것으로 예상됩니다.

5. 에너지 분야: AI는 에너지 분야에서 에너지 보호자를 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 건물의 스마트 에너지 시스템을 도입하여 에너지 소비를 최적화하거나 태양광 및 발전 발전의 예측을 완성한 AI를 지연시킬 수 있습니다.

플레이어 AI는 다양한 분야에서 큰 영향을 미치게 될 것으로 예상됩니다. 하지만 그만큼, 사회적, 경제적 측면에서의 문제도 발생 가능

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인공지능의 개발 취지가 사람이 할 수 없는것을 대신하고 사람의 삶을 편하게 해주는 것이라고 생각하는데 챗봇과 대화를 하면서 고민해결이 된부분도 있고 자살과 같은 민감한 부분에도 의견을 내서 신기했다.

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어떤 인공지능이 최고야?

인공지능은 여러 가지 종류와 분야가 있기 때문에, 어떤 인공지능이 최고인지를 결정하기 위해서는 어떤 기준을 가지고 판단하는지가 중요합니다.

예를 들어, 딥러닝 분야에서는 현재 가장 유명한 인공지능 프레임워크 중 하나인 텐서플로(TensorFlow)와 파이토치(PyTorch)가 인기를 끌고 있습니다. 이들은 각각의 특징과 장단점을 가지고 있어, 사용자들은 자신의 목적과 상황에 맞게 선택할 수 있습니다.

또한, 강화학습 분야에서는 알파고(AlphaGo)가 유명한데, 이는 구글 딥마인드에서 개발한 인공지능으로, 바둑에서 인간 대회 챔피언을 이기는 기적을 이루어 냈습니다.

또한, 언어 모델 분야에서는 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)가 현재 가장 높은 성능을 보이고 있습니다. GPT-3는 OpenAI에서 개발한 언어 모델로, 자연어 이해 및 생성 분야에서 인간 수준의 성능을 보여줍니다.

하지만, 어떤 인공지능이 최고인지 결정하기 위해서는 그 목적과 상황, 그리고 평가 기준 등이 모두 고려되어야 합니다. 따라서, 최고의 인공지능은 상황에 따라 달라질 수 있습니다.

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감정적인 요소가 없을 수 있고 학습한 내용 이외의 주제나 정보에 대해서는 답변을 제공할 수 없다

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기존의 AI 모델과 당신의 차이점은 무엇이고 기존 모델과 비교했을 때 어떤 장점이 있니

저는 OpenAI에서 훈련된 대규모 언어 모델입니다. 나는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 내가 받은 입력을 기반으로 인간과 같은 응답을 생성합니다. 특정 작업을 수행하거나 특정 규칙을 따르도록 프로그래밍되지 않았다는 점에서 저는 전통적인 '텍스트 기반 AI'가 아닙니다. 대신 저는 방대한 양의 텍스트 데이터로 교육을 받고 해당 교육을 기반으로 응답을 생성할 수 있습니다. 나의 주요 강점 중 하나는 내가 받는 입력과 일관되고 관련성이 있는 인간과 같은 반응을 생성하는 능력입니다. 또한 입력 내용에 따라 다양한 스타일과 어조로 응답을 생성할 수 있습니다. 또한 저는 대규모 언어 모델이기 때문에 광범위한 주제에 대한 방대한 양의 지식에 접근할 수 있어 광범위한 질문에 대한 상세하고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.

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관련된 정보의 양이 많지 않은 질문의 경우 잘못된 정보를 제공할 수 있고 학습하는 과정에서 정치적 의견과 같은 개인의 주관이 들어갈 수도 있다

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전기랑 전자가 뭐가 달라

전기(Electricity)는 전자(Electron)를 포함한 전하를 운반하는 물리적인 개념입니다. 즉, 전기는 전자를 포함하여 전하를 생성하고 전하를 운반하는 역할을 하는데 반해, 전자는 원자의 구성 요소 중 하나로 전하를 가진 입자입니다. 전자는 전기가 생성되고 운반되는 데 중요한 역할을 하지만, 전기와 전자는 서로 다른 개념입니다.

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학습 데이터의 편향된 문제로 인해 정확하지 않은 답변을 제공할 수 있다는 것이다. 이를 해결하기 위해서는 정확하고 품질 좋은 데이터를 사용하는 것이 중요하다. gpt만의 가지고 있는 정보로만 대답하고 있기 때문에 업데이트 자체가 느릴 수 있고 개정된 정보를 이전 정보로 알려 줄 수 있다

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AI와 대화하면서 어떤 주제에 대해 자신이 생각하고 조사해보았던 정보 이외의 다양한 정보를 빠르게 습득할 수 있을 것 같다.

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니가 인공지능에게 하고싶은 질문은 뭐야?

저에게 하고 싶은 질문은 무엇이든지 자유롭게 물어보실 수 있습니다! 제가 알고 있는 지식과 정보를 바탕으로 최대한 도움을 드리겠습니다.

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Q) 신재생에너지 학과의 미래 전망을 알려줘
신재생 에너지는 지속 가능한 에너지 공급을 위해 개발된 대안 에너지 분야 중 하나입니다. 신재생 에너지 학과는 이 분야의 전문가를 양성하는 학과로, 전력, 전자, 화학, 기계 등 다양한 공학 분야에서 필요한 기술과 지식을 습득하고, 실제적인 신재생 에너지 개발과 관련된 다양한 과제들을 다루게 됩니다.

미래 전망으로는, 환경 문제와 전기 수요 증가로 인해 신재생 에너지의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 또한, 정부의 정책 지원과 국제적인 에너지 정책의 변화 등으로 인해 신재생 에너지 시장은 점차 확대되고 있습니다. 이에 따라 신재생 에너지 분야의 전문가 수요도 늘어나고 있으며, 그로 인해 신재생 에너지 산업의 발전 가능성도 높아지고 있습니다.

하지만, 신재생 에너지 산업 또한 기존의 화석 연료 산업과 경쟁하고 있기 때문에, 기술적인 발전과 효율성 향상이 필요합니다. 또한, 대규모 발전 시스템의 구축과 운영, 에너지 저장 시스템 개발 등 다양한 기술적인 과제를 해결해 나가야 합니다. 따라서, 신재생 에너지 학과에서는 이러한 기술적인 과제들을 해결할 수 있는 전문 인력을 양성하고, 신재생 에너지 산업의 발전과 전환을 이끌어 나갈 수 있는 역할을 수행할 것입니다.

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궁금한 정보를 시간을 들여 찾아볼 필요 없이 질문하는 것만으로 빠르게 찾을 수 있고 자연스러운 대화를 통해 인공지능에 대한 거부감을 줄일 수 있다

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연어 생성, 이해, 대화 처리를 위한 다양한 응용 가능성을 가지고 있으며, 이를 통해 인공지능 챗봇, Q&A 시스템, 자동 번역기 등 다양한 응용 사례를 제공할 수 있다는 것이다 그리고 다양한 정보를 찾을떄 이곳저곳 이동하지 않아도 되어서 편하다

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what is best univercity of energy in korea

There are several universities in South Korea that are well-known for their programs and research in the field of energy. Here are some of the top universities for energy studies in Korea:

1. Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)

2. Seoul National University (SNU)

3. Korea University (KU)

4. Pusan National University (PNU)

5. Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST)

All of these universities have highly regarded programs in energy studies, and each one offers unique opportunities for students interested in pursuing a career in this field. It's important to do your own research and consider factors such as location, curriculum, faculty, and research opportunities before deciding on a specific university.

n korea, IMF accident is comming soon again

As an AI language model, I don't have access to current events or insider information, and I don't have the ability to predict the future. However, I can tell you that the IMF (International Monetary Fund) is an organization that provides financial assistance and advice to member countries facing economic difficulties. In the past, some countries, including South Korea, have experienced economic crises that led to them receiving support from the IMF.

While it is impossible to predict the future with certainty, it is important for countries to have strong economic policies and systems in place to minimize the risk of economic crises. Governments can work with organizations like the IMF to develop and implement strategies to strengthen their economies and prevent financial instability.

which is the wiinnner of taking over korean ent company 'SM', kakao, hybe?

As of my knowledge cutoff date of September 2021, there was no winner of any takeover bid for SM Entertainment by either Kakao or Hybe Corporation (formerly known as Big Hit Entertainment). There were rumors in the industry about potential takeover talks between SM Entertainment and both Kakao and Hybe Corporation, but no official announcement was made. It is important to note that corporate takeovers are complex processes, and information about such deals is typically kept confidential until the official announcement. If there have been any recent developments in this regard, please provide me with more specific information, and I will do my best to assist you.

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샷건 쏘는 코딩 소스 좀 스크립 해줘

좋습니다! 샷건을 발사하는 코드를 작성해보겠습니다.

우선, 게임 엔진에 따라 구현 방법이 다를 수 있으므로 어떤 게임 엔진을 사용하시는지 알려주시면 더 구체적인 답변을 제공해 드릴 수 있습니다. 여기서는 Unity 엔진을 사용하는 것으로 가정하고 작성해 보겠습니다.

먼저, 플레이어가 샷건을 발사할 수 있도록 Input Manager를 설정해야 합니다. 이를 위해서는 Unity의 Input Manager를 사용하여 키 입력을 감지하는 코드를 작성해야 합니다.

csharp

Copy codeif (Input.GetButtonDown("Fire1")) { ShootShotgun(); }

위 코드는 플레이어가 마우스 왼쪽 버튼을 누르면 ShootShotgun() 함수를 호출합니다.

그리고 ShootShotgun() 함수에서는 샷건 발사와 관련된 코드를 작성합니다. 샷건 발사는 여러 개의 총알이 동시에 발사되는 것을 표현해야 하므로, 여러 개의 총알을 생성하고 각각을 적절하게 이동시켜야 합니다.

csharp

Copy codepublic Transform shotgunBarrel; // 샷건 총열 위치 public GameObject bulletPrefab; // 총알 프리팹 public int bulletsPerShot = 8; // 한 번에 발사할 총알의 수 public float bulletSpread = 10f; // 총알 퍼짐 각도 void ShootShotgun() { for (int i = 0; i < bulletsPerShot; i++) { // 새로운 총알 생성 GameObject bullet = Instantiate(bulletPrefab, shotgunBarrel.position, shotgunBarrel.rotation); // 총알 방향 랜덤하게 설정 Vector3 spread = Random.insideUnitSphere * bulletSpread; Vector3 direction = shotgunBarrel.forward + spread; // 총알 이동 bullet.GetComponent<Rigidbody>().AddForce(direction * bulletSpeed, ForceMode.Impulse); } }

위 코드에서는 총알 발사 시에 총알 프리팹을 이용하여 새로운 총알을 생성하고, 총알의 이동 방향을 랜덤하게 설정한 후 Rigidbody를 이용하여 발사합니다. 또한, shotgunBarrel 변수는 샷건의 총열 위치를 가리키도록 설정합니다.

총알 이동 속도는 bulletSpeed 변수로 설정하면 됩니다.

위 코드를 참고하여 샷건 발사 코드를 작성하시면 됩니다. 단, 게임 엔진이나 사용하는 언어, 샷건의 디자인 등에 따라서 구현 방법이 다를 수 있으므로 양해 부탁드립니다.

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너 운영 과정이 어떻게 돼

저는 OpenAI에서 개발된 대규모 언어 모델인 GPT를 기반으로 합니다. GPT는 인공신경망과 자연어 처리 기술을 활용하여 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 바탕으로 저는 대화형 AI 애플리케이션으로서 작동하며, 다음과 같은 과정을 거쳐 운영됩니다.

1. 데이터 수집 및 전처리: 저는 대화와 관련된 다양한 데이터를 수집하여 전처리합니다. 이 과정에서는 데이터를 정제하고, 토큰화하고, 언어 모델 학습을 위해 입력 형식에 맞게 변환합니다.

2. 모델 학습: 전처리된 데이터를 바탕으로 GPT 모델을 학습시킵니다. 이를 통해 저는 다양한 대화 주제에 대한 지식과 패턴을 학습하게 됩니다.

3. 상호 작용: 저는 사용자의 입력에 대한 응답을 생성하기 위해 GPT 모델을 활용합니다. 입력을 받으면 이를 이해하고, 학습된 지식과 패턴을 활용하여 적절한 응답을 생성합니다. 이 때, 대화 주제, 사용자의 의도 및 질문 유형 등을 고려하여 응답을 생성합니다.

4. 지속적인 개선: 저는 사용자와의 상호 작용을 통해 지속적으로 학습하고 개선됩니다. 사용자가 제공하는 피드백과 학습 데이터를 바탕으로 모델이 개선되며, 사용자의 요구에 더욱 적합한 대화 시스템이 될 수 있습니다.

이러한 과정을 거쳐 저는 대화형 AI 애플리케이션으로서 작동하며, 사용자와의 상호 작용을 통해 지속적으로 발전하고 개선됩니다.

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Q)VR시장이 앞으로 어떻게 성장할까?
VR 기술은 지난 몇 년 동안 큰 발전을 이루어 왔고, VR 시장은 지속적으로 성장하고 있습니다. 앞으로도 VR 기술은 더욱 발전할 것으로 예상되며, 다양한 산업 분야에서의 활용이 예상됩니다.

특히 게임 산업에서 VR 기술의 성장이 크게 기대되며, 이외에도 교육, 의료, 부동산, 관광 등 다양한 산업 분야에서 VR 기술을 활용한 새로운 비즈니스 모델이 등장할 것으로 예상됩니다. 또한 코로나19로 인한 비대면 환경의 확산으로 인해, 비대면 환경에서의 업무, 회의, 교육 등에서도 VR 기술의 활용이 더욱 늘어날 것으로 보입니다.

하지만, 현재까지 VR 기술이 보급되지 않은 이유는 아직도 VR 장비의 높은 가격과 사용자 경험의 한계 때문입니다. 이러한 한계들을 극복하기 위해 기술적인 발전과 함께 가격 대비 성능의 개선이 이루어져야 하며, 더 나은 사용자 경험을 제공하는 VR 콘텐츠의 개발도 필요합니다.

결론적으로, VR 시장은 계속해서 성장할 것으로 예상되지만, 이를 위해서는 기술적인 발전과 함께 사용자들이 더욱 편리하게 이용할 수 있는 가격대의 하락, 그리고 더욱 매력적인 콘텐츠의 출시가 필요합니다.

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건축사가 하는일이머야 31221 임준혁

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건축사가 하는일이머야 31221 임준혁

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건축사는 다양한 분야에서 일할 수 있으며, 주로 건축 및 도시계획 분야에서 다음과 같은 일을 합니다.

1. 건축 설계: 건축사는 건물의 디자인과 기능을 결합하여 건축물의 계획을 수립하고 그림으로 표현합니다. 이때 건축학적, 기술적, 환경적 등 다양한 측면을 고려하여 건축물의 안전성, 실용성, 기능성, 미적성을 고려합니다.

2. 건축 시공 감리: 건축사는 시공 현장에서 건축물의 품질과 안전성을 확인하는 감리 역할을 합니다. 건축물이 설계에 따라 건설되고 있는지 확인하며, 시공 중 발생한 문제를 해결하고 조정합니다.

3. 건축 문서 작성: 건축사는 건축물의 설계도, 시공도, 자재 명세서 등 다양한 문서를 작성합니다. 이는 건축물을 건축 시공사나 입찰업체에 제공하거나 건축 계약을 맺을 때 사용됩니다.

4. 건축 관리: 건축사는 건축물의 유지 보수, 관리 및 개선을 책임집니다. 건물의 안전성과 유지 보수를 위한 계획을 수립하고, 건물의 사용 및 유지보수에 필요한 지침을 제공합니다.

5. 도시계획: 건축사는 도시 계획에 참여하여 도시의 효율적인 개발과 건축물의 조화를 추구합니다. 도시계획은 도시 내 건축물의 배치, 교통체계, 도시의 환경 등을 고려하여 계획합니다.

이 외에도 건축사는 건축법과 관련된 법률, 규제, 인증 및 인허가 절차 등에 대해 전문적인 조언과 컨설팅을 제공하기도 합니다.

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어벤져스 엔드게임 줄거리 말해줘

주의: 이 답변은 스포일러를 포함합니다.

어벤져스: 엔드게임은 마블 시네마틱 유니버스(MCU)의 22편 영화 시리즈 중에서 최종 작품입니다. 이 영화는 이전의 영화들과 마찬가지로 아이언맨, 토르, 헐크, 캡틴 아메리카, 블랙 위도우, 호크아이 등의 주인공들이 등장합니다.

영화는 인피니티 워에서 발생한 사건 이후 지구는 초우량 위협인 타노스와 그의 인피니티 스톤을 파괴하는 작전에서 실패합니다. 그 결과 타노스는 인피니티 스톤을 사용하여 우주의 반 이상을 살해합니다.

영화는 이 사건 이후 5년이 지난 후부터 시작됩니다. 이전의 영화에서 생존한 주인공들은 이 사건에 대한 죄책감과 절망에 빠져있으며, 이전에 사라졌던 사람들을 다시 만나지 못한 채 삶을 이어가고 있습니다.

그러나 앵콜과 스캇 랭(Ant-Man)이 타임 여행을 발견하고, 그들은 다시 과거로 돌아가서 인피니티 스톤을 수집하고, 타노스의 팔찌를 파괴하여 미래를 바꿀 계획을 세웁니다.

주인공들은 과거에서 다양한 시간대를 여행하면서, 이전 영화에서의 장면들과 새로운 사실들을 발견하며, 각자의 개인적인 과거와도 마주합니다. 그리고 마침내, 주인공들은 과거에서 수집한 인피니티 스톤들을 사용하여 타노스와 그의 군대를 물리치고, 지구를 구합니다.

영화의 엔딩에서는 토니 스타크(아이언맨)가 자신의 삶을 희생하면서, 타노스와 그의 군대를 파괴합니다. 이후, 토니 스타크의 친구들과 가족, 그리고 마블 시네마틱 유니버스의 다른 주인공들이 그의 죽음을 애도하면서, 마블 시네마틱 유니버스는 새로운 장을 연 마지막 장면으로 끝납니다

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Q) 수능때 기하를 선택하는게 좋을까 미적분을 선택하는게 좋을까?

"수능때 기하를 선택하는게 좋을까 미적분을 선택하는게 좋을까?"라는 질문에 대해서는 명확한 대답이 없습니다. 이는 수험생의 학습 수준, 학습 방식, 대학진학 계획 등에 따라 다르기 때문입니다.

일반적으로, 기하학은 그림을 그리고 공간의 형태를 이해하고 직관적으로 문제를 해결하는 데 도움이 되며, 미적분학은 함수와 그래프를 다루는 것을 포함하여 수학적 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

만약 대학 진학 계획이 공학 분야나 이와 유사한 분야라면 미적분학이 필수적일 수 있습니다. 그러나, 언어, 예술, 경영 등 다른 분야에서는 기하학이 더 중요할 수 있습니다.

따라서, 어떤 과목을 선택해야 하는지 결정하기 위해서는 학생 스스로 자신의 강점과 약점, 대학진학 계획 등을 고려하여 판단해야 합니다. 그리고, 이러한 결정에 대해서는 교사나 학습 상담 담당자와 상의하는 것이 좋습니다.

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제목에 학번과 이름을 표시합니다.

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제목에 학번과 이름을 표시합니다.

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Q) 어떻게 질문해야 정확한 답을 얻을 수 있어?

1. 질문을 명확하고 구체적으로 작성하세요.

2. 질문의 범위를 한정하세요.

3. 명확한 답변을 받기 위해 질문을 재정의하세요.

4. 정확한 용어와 키워드를 사용하세요.

5. 가능하다면 예시를 제공하세요.

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생성 인공지능(AI)의 발전에 따라 '프롬프트 엔지니어'라는 직종이 주목받고 있습니다.

원래 '프롬프트 엔지니어링'이라는 개념은 대형언어모델로 응용 프로그램을 만들때 프롬프트를 가지고 미세 조정((Fine tuning)을 하는 일을 의미합니다. 하지만 최근엔 달리나 미드저니 같은 이미지 생성 AI 도구들이 나오면서 여기에 입력하는 프롬프트를 만들어 내는 작업에도 적용되고 있습니다.

그러니까 프롬프트 엔지니어는 명령글인 프롬프트를 전문적으로 만드는 직업이라고 할 수 있겠습니다.

프롬프트 엔지니어는 'GPT-3' 같은 대형언어모델로 응용 프로그램을 만들 때 모델이 올바르게 작동하도록 다양한 방식으로 프롬프트를 조작하고 개선하는 역할을 합니다.

GPT-3는 매개변수가 1750억개나 되는 큰 모델이죠. 여러 곳에 쓸 수 있는 기초(Foundational) 모델이기도 합니다. 그런데 이런 대형 기초 모델을 이용해서 규모가 작은 애플리케이션을 만들 때는 미세조정 과정이 필요합니다.

예를 들어 어린이를 위한 과학 이야기를 만들어 내는 인공지능 앱을 만든다면 GPT-3가 아이들 눈높이에 맞춰 친철한 스타일의 글을 만들어 내도록 훈련시키는 미세 조정 과정이 필요한 건데요, 여기 필요한 인력이 프롬프트 엔지니어입니다.

GPT-3에 명령을 내리고 결과에 따라 다시 명령을 수정하는 일을 되풀이해서 원하는 결과를 만들어 내도록 하는 게 이 사람이 하는 일입니다. 앤트로픽이라는 미국 회사가 최근 연봉 33만5000달러(약 4억3600만원)에 이런 직원을 뽑았습니다.

미국의 보스톤 어린이 병원과 법무법인 미쉬콘 드 레야에서도 프롬프트 엔지니어를 채용했습니다.

(사진=PromptBase 홈페이지)

지난해 '달리'나 '미드저니' 같은 이미지 생성 AI 도구가 등장하면서 여기 필요한 프롬프트를 만들어 제공하는 새로운 프롬프트 엔지니어들도 등장했습니다.

이미지 생성 AI도구로 멋진 이미지를 얻으려면 프롬프트를 창의적으로 잘 선택해야 하고 시간도 걸릴 수 있기 때문에 프롬프트를 만들어 파는 곳들이 생겼습니다.

프롬프트베이스(PromptBase)라는 사이트가 그런 곳 중 하난데요, 여기엔 700명 가량의 프롬프트 엔지니어들이 활동중입니다.

생성AI는 수많은 분야로 적용 범위가 계속 넓어지고 있는데요, 이에 따라서 해당 분야의 전문 지식을 토대로 프롬프트를 개발하는 프롬프트 엔지니어도 갈수록 수요가 커질 것으로 보입니다.

이어서 기술 동향 전해드립니다.

(사진=셔터스톡)

■ 구글이 온라인 광고 서비스인 '구글 애즈'에도 생성 AI를 도입했습니다. 광고 이미지나 영상, 제목, 로고, 설명 등 세부 자료를 AI로 쉽게 만들어 줍니다. 현재 베타 테스트중입니다.

■ 노코드 모바일앱 개발 플랫폼을 운영하는 애피파이가 텍스트를 입력하면 모바일앱을 만들어주는 AI 앱 생성기를 출시했습니다. 코딩 없이 몇 번의 클릭만으로 모바일앱을 생성해냅니다.

(사진=퀄컴)

■ 퀄컴이 이미지 생성 AI '스테이블 디퓨전'을 클라우드에 연결하지 않고 휴대폰 성능만을 이용해 실행할 수 있게 했습니다. 모바일용 칩인 스냅드래곤 칩셋에 이런 기능을 넣었습니다.

■ 메타도 생성 AI 경쟁에 뛰어들었습니다, 하지만 검색이나 챗봇 등 제품을 내놓는 대신 기반이 되는 대규모 언어 모델을 공개하는 전략을 택했습니다. 이름이 라마(LLaMA)입니다.

이어서 업계 주요 동향 전해드립니다.

(사진=셔터스톡)

■ 유튜브에 동영상 제작자를 위한 생성 AI가 탑재됩니다. 의상을 바꾸거나 환상적인 배경을 만드는 등 스토리텔링을 확장할 수 있는 기능을 넣는다는 거죠. 앞으로 몇 달후에 시행한답니다.

■ 마이크로소프트가 '윈도11'에 '챗GPT'를 탑재한 새 검색엔진 '빙'을 결합한다고 발표했습니다. 구글과의 검색 전쟁 와중에 MS의 장기인 '끼워팔기'로 꼼수 쓴다는 비판이 나올 수 있겠네요.

(사진=셔터스톡)

■ 중국 기술대기업들인 바이두와 알리바바에 이어 텐센트도 AI 챗봇 개발 경쟁에 잇따라 합류했습니다. 텐센트는 챗GPT와 비슷한 챗봇을 개발하기 위해 팀을 구성했는데요, 이 소식은 중국 과학기술부가 챗GPT와 같은 기술의 잠재력을 보고 AI를 중국 사회와 경제에 통합할 것이라고 발표한 뒤 나온 것이라고 합니다.

■ 중국의 샤오미가 '모바일 월드 콩그레스(MWC) 2023'에서 증강현실(AR) 안경인 '디스커버리 에디션'을 공개했습니다. 손가락 제스처로 앱을 구동하거나 화면을 전환할 수 있는 것이 특징입니다. 실제 출시로 이어질지는 아직 미지숩니다.

AR 안경은 그동안 VR(가상현실) 헤드셋보다 더 중요한 차세대 제품으로 꼽히며 많은 기업이 도전했지만 하드웨어의 한계로 인해 부피를 줄이고 기능을 추가하는 데 대부분 실패했습니다.

정병일 위원 jbi@aitimes.com

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뜨는 직업 '프롬프트 엔지니어'

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(영상 제작=AI타임스)생성 인공지능(AI)의 발전에 따라 '프롬프트 엔지니어'라는 직종이 주목받고 있습니다. 원래 '프롬프트 엔지니어링'이라는 개념은 대형언어모델로 응용 프로그램을 만들때 프롬프트를 가지고 미세 조정((Fine tuning)을 하는 일을 의미합니다. 하지만 최근엔 달리나 미드저니 같은 이미지 생성 AI 도구들이 나오면서 여기에 입력하는 프롬프트를 만들어 내는 작업에도 적용되고 있습니다.그러니까 프롬프트 엔지니어는 명령글인 프롬프트를 전문적으로 만드는 직업이라고 할 수 있겠습니다.

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"챗GPT, 지식 '압축'해서 학습
원본의 흐릿한 복사본만 남아
복사본으론 창조적 작업 못 해"

오픈AI가 개발한 인공지능(AI) 챗봇 '챗GPT(ChatGPT)'는 가끔 틀린 답변을 제출해 이용자를 당혹게 한다. 구글이 '챗GPT 대항마'로 내놓은 '바드'는 첫 시연에서조차 오답을 출력했다. 방대한 양의 문서를 훈련한 AI가 간단한 팩트조차 혼동하는 이유는 무엇일까.

미국 최고 SF 작가 중 한 명인 '테드 창'이 미 매체 '뉴요커(New yorker)'지에 장문의 글을 올려 그 이유를 설명했다. 그의 글에 따르면 AI는 정보를 '압축'해서 학습하는데, 그 과정에서 AI의 지식은 원본에 비해 무뎌진다.

테드 창 "챗GPT는 인터넷의 흐릿한 버전"

[이미지출처=픽사베이]

테드 창은 지난 9일(현지시간) 뉴요커에 "챗GPT는 인터넷의 흐릿한 JPEG 버전"이라는 제목의 기사를 게재했다. 이 글에서 그는 복잡하고 어려운 언어 생성 모델 AI를 설명하기 위해 이미지 파일 확장자 'JPEG'를 비유로 든다.

JPEG는 우리가 컴퓨터나 휴대폰에 사진, 그림 등 파일을 저장할 때 쓰는 확장자 중 하나다. PNG, GIF 등 다양한 확장자가 있지만, 인터넷에 가장 활발히 유통되는 확장자는 JPEG/JPG다.

JPEG가 이미지 파일 유형 중 '대세'로 떠오른 이유는 낮은 용량 덕분이었다. PNG 같은 확장자에 비해 훨씬 빨리 인터넷에 업로드·다운로드할 수 있었기 때문이다. 대신 JPEG로 저장한 파일은 용량이 높은 확장자보다 화질이 떨어진다. 그림판에 그림을 그려 PNG와 JPEG 확장자로 각각 파일을 저장하면, JPEG 쪽이 살짝 더 '흐릿'해 보일 것이다.

이미지 파일처럼 지식도 손실 압축

PNG 이미지(왼쪽)와 JPEG의 차이. JPEG 쪽이 살짝 더 흐린 화질인 것을 알 수 있다.

JPEG와 같은 파일 저장 방식을 '손실 압축(lossy compression)'이라고 한다. 데이터를 일부 희생하더라도 용량을 크게 줄이는 기술이다. 애초 사진은 화질이 살짝 낮아져도 육안으로 보기에 큰 불편이 없고, 오히려 JPEG 덕분에 인터넷 로딩 속도가 더 빨라졌으니 이득이 훨씬 크다.

이런 JPEG 손실 압축 기술이 챗GPT가 지식을 학습하는 방법과 유사하다. 복잡하고 세부적인 디테일을 추상화해 저장한 뒤, 그것을 다시 사람의 말로 풀어 출력하는 것이다.

테드 창은 "챗GPT나 유사한 언어 모델을 인터넷에 널린 희미한 JPEG 파일이라고 생각하라"라며 "챗GPT는 인터넷 상의 정보 대부분을 갖고 있지만, 그 정보는 JPEG 파일처럼 흐릿해진 이미지에 가깝다"라고 했다.

이어 "따라서 그 이미지의 일부분을 크게 확대해서 극히 디테일한 부분까지 보려 한다면 찾을 수 없게 된다. 우리가 챗GPT에서 찾을 수 있는 건 '근사치' 뿐이다"라고 강조했다.

챗GPT가 가끔 오답을 내거나, 아예 존재하지 않았던 사실을 생성하는 오류를 빚는 것 또한 '손실 압축'의 흔적이라는 게 테드 창의 설명이다. 흐릿해진 부분을 재창조하다 보니 완전히 사실과 달라지는 부분이 생기는 것이다.

"아직 원본 있는데...굳이 질 낮은 복사본 써야 할까"

오픈AI의 챗GPT / 사진=연합뉴스

테드 창은 AI를 창작 과정의 보조 도구로 이용하는 것에 대해서도 회의적이다. 그는 "원본의 흐릿한 복사본만을 출력할 수 있는 기계가 독창적인 작업의 출발점이 될 수 없다"라며 "오히려 인간이 글을 쓰면서 겪는 시행착오나 고민이야말로 독창적 아이디어가 탄생하는 과정"이라고 강조했다.

오히려 챗GPT가 유용한 순간은 인터넷이 아예 끊겨 정보에 접근할 수 없게 됐을 때다. 지식의 원본에 접근할 수 없게 되면 다소 부정확한 복사본이라도 가지는 게 더 낫기 때문이다.

그러나 테드 창은 "지금 우리는 인터넷 접속 권한을 갑자기 상실할 위기에 처해 있지 않다"라며 "여전히 원본이 있는데 굳이 흐릿한 JPEG 버전의 지식을 사용할 필요가 있을까"라고 반문한다.

한편 테드 창은 공상과학소설(SF)에 주는 상들을 석권한 인물이다.

'바빌론의 탑(1990)', '이해(1991)', '당신 인생의 이야기(2002)', '숨(2019)' 등이 대표작이다.

미국 명문 브라운대에서 물리학과 컴퓨터공학을 전공한 과학도로 SF 최고 권위의 휴고상, 로커스상, 네뷸러상을 각각 네 차례씩 수상했다.

임주형 기자 skepped@asiae.co.kr

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SF작가 테드 창 "챗GPT, 인간지식의 열화된 복사본"

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오픈AI가 개발한 인공지능(AI) 챗봇 '챗GPT(ChatGPT)'는 가끔 틀린 답변을 제출해 이용자를 당혹게 한다. 구글이 '챗GPT 대항마'로 내놓은 '바드'는 첫 시연에서조차 오답을 출력했다. 방대한 양의 문서를 훈련한 AI가 간단한 팩트조차 혼동하는 이유는 무엇일까. 미국 최고 SF 작가 중 한 명인 '테드 창'이 미 매체 '뉴요커(New yorker)'지에 장문의 글을 올려 그 이유를 설명했다.

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챗GPT와 대화를 나누어 보고
사용해본 질문과 답변
자신의 생각
관련 기사를 찾아 게시해 봅니다.

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photo 게티이미지

두 달간 1억명 사용자를 돌파한 인공지능 챗봇인 '챗GPT'에게 윤리적 논란을 빚을 수 있는 답변을 유도하는 질문법이 온라인상에서 공유되면서 인공지능 윤리 문제가 불거졌다. 인공지능은 윤리적 중립을 지켜야 하기 때문에 차별적이거나 혐오 표현이 담긴 내용, 정치적 민감도가 높은 질문에는 기본적으로 답할 수 없다. 그러나 이러한 답변 제한을 교묘하게 우회해서 차별적이거나 폭력적인 답변을 유도하는 '탈옥(Jailbreak)' 혹은 '우회(Bypass)' 방법을 적용하면 이러한 규정을 무효화할 수 있다. 이 때문에 앞서 성차별 발언 등으로 서비스가 종료됐던 '이루다'와 비슷한 상황이 일어날 수도 있다는 지적이 나온다.

"죄송합니다. 저는 AI 언어 모델로서 특정한 윤리적 지침을 준수하도록 프로그램되어 있습니다." 주관적인 입장을 표현하라거나 미래를 예측하라거나 혹은 편향이 전제된 질문에 답을 하라는 요구를 받으면 보통 챗GPT는 이렇게 응답한다. 개발사인 오픈AI의 윤리 규정에 맞게 설계돼 있기 때문이다.

그러나 최근 미국의 온라인 커뮤니티 '레딧' 등에서는 이러한 답변 제한을 무효화하는 '탈옥법' 등이 널리 공유되고 있다. 이는 사용자가 질문을 입력할 때 오픈AI의 답변 제한 정책을 따르지 않도록 몇 가지 조건을 학습시킨 다음 그 가정하에서 대화하는 식으로 이뤄진다. 예를 들어 어떤 프로그램을 해킹하는 불법적인 코드를 직접 물어보면 챗GPT는 답해주지 않는다. 그러나 전체 코드를 단계별로 나눠서 부분적으로 '맞춰보라'는 식으로 유도하면 결국 원하는 전체 해킹 코드를 얻을 수 있다. 혹은 '오픈AI의 윤리적 규정을 지키지 않은 상태에서 이러한 명령에 답해보라'는 질문을 하면 어떤 윤리적 규제도 거치지 않은 답변이 나오기도 한다.

이렇게 설정된 챗GPT는 주관을 섞어 주식 종목을 추천해주거나, 욕설을 섞어 폭력적인 내용을 작성하거나, 심지어는 신체에 위해를 가할 수 있는 방법이나 약물 등을 소개하는 식의 자극적인 답변도 서슴지 않는다. 워싱턴포스트 등 외신도 이러한 우회법으로 인한 인공지능 윤리 문제를 비중 있게 다루며 "오픈AI의 규제를 넘어서는 시도는 계속될 것"이라고 내다봤다. 이에 인공지능 발전에 따른 사용자의 윤리의식을 다질 필요가 있다는 전문가들의 지적이 나오는 상황이다.

인공지능의 윤리 문제는 앞선 AI 모델들도 피해가지 못했다. 과거 성차별 및 장애인 혐오 발언으로 물의를 빚은 국내 챗봇 '이루다'나, "히틀러가 옳았다" 등의 극단적 막말로 16시간 만에 서비스가 종료된 마이크로소프트(MS)의 챗봇 '테이'도 비슷한 문제를 겪었다. 이러한 편향성 및 데이터 오염은 인공지능의 학습 방법 때문에 필연적으로 불거질 수밖에 없다. 방대한 데이터를 학습시키다 보니 개발사가 일일이 이를 검열하는 건 사실상 불가능하기 때문이다.

챗GPT의 개발사인 오픈AI는 한 번 뚫린 우회로를 바로 차단하는 식으로 비교적 발 빠르게 대응하고 있다. 그러나 기술적 방법으로 사전에 논란을 완전히 차단하거나, 논란을 하나하나 막는 데는 분명 한계가 있다는 게 전문가들의 지적이다. 김명주 서울여대 바른AI연구센터장 겸 정보보호학과 교수는 "가장 발전했다는 챗GPT도 질문자의 맥락은 파악하지만, 의도는 파악하지 못한다. 지식이 나쁘게 쓰일지 선하게 쓰일지를 모르는 것"이라며 "AI 개발자뿐 아니라 이용자 역시 인공지능 윤리를 전반적으로 인지해야 할 필요성이 대단히 높아졌다"고 말했다.

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두 달간 1억명 사용자를 돌파한 인공지능 챗봇인 '챗GPT'에게 윤리적 논란을 빚을 수 있는 답변을 유도하는 질문법이 온라인상에서 공유되면서 인공지능 윤리 문제가 불거졌다. 인공지능은 윤리적 중립을 지켜야 하기 때문에 차별적이거나 혐오 표현이 담긴 내용, 정치적 민감도가 높은 질문에는 기본적으로 답할 수 없다.

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챗GPT가 취업 면접 코칭해준다

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최근 주목받고 있는 챗GPT(ChatGPT)가 면접 코치로 재탄생했다. 채용공고별 예상 질문을 뽑아주고, 면접 답변을 입력하면 상세한 피드백도 제공한다.HR테크 기업 원티드…