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ChatGPT의 기계학습 방식에 대한 대한 기본적인 개념을 이해할 수 있는 기회가 되어 좋았고, 특히 경제적 변화와 관련지어 설명해주신 부분이 인상깊었다.
학교교육은 근본적으로 지적인 훈련을 통해 학생들의 지능을 계발하여 산업적인 수요에 맞출 수 있도록 발전해 왔는데 ChatGPT등 생성형 AI의 개발을 통해 학교교육에서 강조해 왔던 많은 영역이 실질적으로 변화되어야 한다는 느낌이 든다.

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챗gpt는 기존 정보들을 활용하여 재구성하는 능력을 보여주었다. 그리고 인공지능이 학습하는 기존 정보들의 정확성과 신뢰도도 시간이 지날 수록 검증과정을 통해 향상될 것이다. 그럼 이런 정제된 데이터들은 새로운 인공지능을 보다 효율적으로 개발할 수 있게 되면서 점점 정교한 인공지능이 탄생할 것이다.
인간은 더 이상 정보 생성에 기여하지 못하는 시대가 오고 인공지능들이 그 역할을 대신해서 끊임없이 새로운 지식을 창출할 것이다. 그 시대가 오기 전에 인간은 어디서 존재의 이유를 찾을지, 무엇에 가치를 부여할지 궁금하다.

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24. 이인선(인천정각중)

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24. 이인선(인천정각중)

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21년까지의 데이터로 제한되거나 편향된 데이터로 훈련된 AI의 편향된 알고리즘은 기존의 편견을 강화하고, 문화적 관점의 다양성을 제한할 수 있다. 또한 불공평한 교육 결과를 초래할 수 있다. 이러한 문제를 해결하려면 데이터 품질과 다양성을 개선하고, 강력한 테스트 및 검증 프로세스를 구현하는 것이 필요하고 학교현장에서 디지털 리터러시와 비판적 사고 능력을 육성할 필요가 있다.

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gpt3와 gpt4와의 차이를 아주 쉽게 설명되어 있어 이해가 하기 쉬웠다. 우리나라의 경우에는 미국과는 다르게 자본, 기술력, 인재 등의 인프라가 부족하여 선택과 집중이 필요하다는 말이 인상적이었다. 최대한 인프라 부족 문제를 해결하기 위해 다양한 기업에서 노력하고 있다는 사실과 그 노력하는 것 역시 인간의 진화와 유사한 부분이 있다는 것도 흥미로웠다. 인공지능이 인간의 학습능력, 지각능력, 추론능력 등을 컴퓨팅시스템으로 구현한 것이듯, 인공지능을 발전시키기 위해 인간의 진화의 과정을 답습한다니. 인공지능의 성능을 강화하기 위하여 사용되는 지식에 대한 저작권 문제 역시 앞으로 고민해야 할 부분인 것 같다. 지난 이십년 동안은 자본론을 넘어 기술론으로 세상이 바뀌었다. 그 기술의 중심에 인공지능이 있다. 또한 앞으로 지적 노동이 자동화된다고 예측되는 시점에서 정보 교사로서 책임감을 가지고 앞으로의 인공지능 시대에 학생들이 잘 살아갈 수 있도록 길잡이 역할을 할 수 있도록 노력해야 겠다.

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처음 주식을 접했을 때 AI관련 주라고 해서 솔트룩스를 샀었다. 그래서인지 이 영상 속 이경일 대표님이 친근하게 느껴졌다. 지난 2주차 강의를 듣고 이번 영상을 시청하면서 인공지능, AI에 대해 좀 더 깊이 알 수 있었다. 특히 AI가 벌써 70년이나 되었다는 사실이 놀라웠다.
이전에 시청했던 샘 알트만 영상과 비교하면 보다 기술적인 측면을 많이 이야기 했는데 외국 사람들은 좀 더 거시적으로, 그리고 우리는 미시적으로  AI를 보는 것 같다. 우리는 요즘 핫한 AI에 대해 빨리  알아보고자 하고 그들은 왜 AI를 사용해야하는지, 이것을 통해 생길 수 있는 많은 변수를 생각하며 좀 더 크게 접근하는 것 같은 인상을 받았다.

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chatGPT가 발전해온 과정과 가능성에 대해 자세히 들으니 AI에 대한 이해가 교육에서 얼마나 중요한지 알게 되었습니다.
특히 chatGPT와 대화를 할 때의 추론 능력이 매우 인상적이었는데 오늘 강의에서 들었던 상식과 논리에 취약하다는 것을 확인할 수 있었습니다. 그렇지만 앞으로 2년 안에 이러한 문제들이 해결될 것이라는 말을 듣고 앞으로가 더 기대되는 분야라는 생각이 들었습니다.
또한 chatGPT가 오류가 포함된 내용을 논리적인 형식으로 말하게 되면서 잘못된 내용이 퍼지게 될 수 있다는 점이 우려가 되었습니다. 그러므로 윤리적인 측면 뿐만 아니라 비판적 사고력과 같은 AI를 다룰 수 있는 능력이 요구될 것이라 생각합니다.

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chatGPT가 가져올 세상의 변화가 무섭다고 느껴지기도 한다. 어떤 세상이 펼쳐질지 그에 따라 어떤 삶의 변화가 생겨나고 우리는 어떤 준비를 해야할까? 교육자로서 학생들에게 어떤 내용을 가르쳐야 할지도 고민이 된다. 무엇보다 효율성을 느끼고 편하기 위해 이 chatGPT 기술이 활용되어야 하는 것은 분명한 것 같다. 따라서 교육현장에서도 단계를 세분화하여 그 때 그 때 발생되는 문제를 인식하고 고찰하면서 적극적으로 해결해 나가는 자세가 우선되어야 할 것 같다.

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대화형 인공지능 CHAT GPT,  AI의 핵심부분인 딥러닝이 시작 되었다. 인공 신경망의 매트릭스를 생성하기 위해 GPU를 활용하고, 게임에서 공간에 대한 벡터를 계산 하듯이 빠르게 계산을 수행할 수 있기에 GPU가 필수적이라는 이야기를 게임과 연결시켜  쉽게 얘기해주셔서 재미가 있었다. 아직은 AI는 단지 입력에 따른 결과를 계산하는 기계일 뿐, 스스로 공식을 생성하거나 복잡한 판단을 내리는 능력은 아직 갖추지 못했다고 설명하고 있다. 인공지능은 복잡한 데이터와 문제를 해결하기 위해 개발되었고, 그 중 딥러닝은 이런 복잡계 문제에 매우 효과적이라는 이야기를 한다. 이는 뇌의 작동 방식과 유사하게, 입력 데이터와 출력 간의 관계를 학습하는 데 초점을 둔다. 알파고와 같은 딥러닝 시스템은 수많은 데이터를 처리하여 복잡한 문제를 해결할 수 있으나 이는 많은 연산과 메모리가 필요하기 때문에 특히 고성능 컴퓨터에 의존하고 있다는 이야기도 전하고 있다. 튜링 테스트등에 대한 이야기를 전하고 있고, 인공지능 블랙박스에 대한 논의에 대한 이야기도 거론하고 있다. 기계가 인간의 언어로 설명하듯이, 설명할 능력을 갖춘다면 인공지능도 튜링테스트를 통과할게 될 수 도 있는데 이럴 경우 발생하는 윤리적 문제에 대해서는 어떻게 봐야 할지... 우리는 현장의 교사로서 어떻게 이런 측면을 학습자들에게 바라보게 할 것인지 고민이 되는 지점이었다. 학생들은 이 GPT를 어떻게 활용하게 해야 할 것인가. 효과적인 사용법과 부정적 측면을 어떻게 보완하여 학습자들이 지식을 습득하는 방법을 가르쳐야 할 것인지... 고민이 깊어져 가는 듯 하다.

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이경일 대표의 이야기는 흥미로운 예능 토크쇼를 2시간 본 듯 재미있게 수행한 과제였다. 인공지능에 대한 이야기를 할 때마다, 인간의 지능을 모방한 가짜, 모방의 지능임을 새삼 느끼게 됩니다. 인간의 지능을 모방하기 위해 인간의 삶을 따라하며 학습하고, 그 방법에 따라 다른 결과물을 보여주는 것 또한 흥미로웠다. 특히나 빠르게 발전하는 인공지능 분야의 최신 동향을 알게 된 점이 흥미로웠는데, 대화형 인공지능을 선보이는 회사의 기술력의 차이와 구현하는 형태가 다른 점이 인상적이다.
사람의 피드백을 받은 강화학습, 챗GPT는 이미 학습이 끝났지만, 유저가 입력하는 내용을 기반으로 추론하는 지식을 참조한 대화형 인공지능의 출현은 앞으로의 대화형 인공지능이 구현할 기술들과 그것을 활용할 학생들을 어떻게 지도해야 할 지에 대한 고민을 하게 한다.
- 인간의 진화와 같은 ai기술 - 멀티 에이전트의 협력 형태 - 시작한 미래를 시간차를 두고 가는 것이다.
- 앞으로 인간은 무엇을 해야 하지? 지적재산권에 대한 이슈?

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Chat GPT 를 활용한 수업에서 학생들의 지적 호기심의 수준과 이를 질문으로 만들어내는 능력이 매우 떨어짐을 확인했습니다.
통합과학의 신소재에 대한 단원에서 2015년에 제작된 교과서 내용을 단순 전달하는것은 의미가 없다고 판단, Chat GPT를 활용한 과제를 제시하였습니다. 학생들에게 신소재에 대해 질문을 하고 답변에 대해 검증하는 활동을 진행하였습니다. 이때 질문을 구체적으로 작성하면 좋다 라고 안내하였으나, 극히 일부 학생들 만이 구체적인 (다양한 요소가 포함된) 질문을 던지고 있었습니다.
인공지능을 활용한 앞으로의 교육에서는 단순한 지식의 주입이 아닌 스스로 지식을 구조화하는 능력을 키워주는것이 중요하다고 생각합니다.

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chatGPT 의 등장으로 교육현장에서도 새로운 교육의 시작이라 생각을 하게 되었습니다.

물론 대규모 데이터셋을 기반으로 편향된 데이터나 거짓된 정보, 저자권 문제가 많이 아직도 언급이 되고 있고, 학교에서도 생성형 AI를 사용에 대한 찬성과 반대 입장도 발생하고 있습니다.

생성형 AI는 교사의 역할 중 지식 전달에서 지식 가이드로의 변화로 크게 자리 잡을 수 있다 생각하며, 교사는 이를 활용하여 더 많은 지식과 정보를 손쉽게 얻을수 있고 학생들에게 최신 정보와 다양한 관점을 제공하고, 학생들도 자기주도적으로 학습할 수 있도록 도움을 주는 역할을 해낼거라 생각합니다.

가장 중요한 부분은 학생 개별 맞춤형 교육에서 생성형 AI는 사용자의 질문과 특성과 요구에 맞춰 학생 능력, 관심사, 학습 스타일 등에 실시간으로 피드백을 제공하여 학생들이 더욱 효과적으로 학습에 도움이 될수 있습니다.

학교에서 인공지능 기초교과와 공학일반 교과에서 학생들 수업에서 팀프로젝트 활동시 팀원들과 함께 생성형 AI가 하나가 되어 교과내용 외 다양한 지식을 확장해나가고 이러한 부분을 공유해 나가면서 단순하게 교과서와 교사의 역량에 의존하던 수업에서 학생들의 자기 주도적 수업이 가능해 졌습니다.

아직 인공지능 윤리적인 교육이 미흡한 현재에서 학생들이 생성형 AI 를 활용하는 부분에서 문제도 있겠지만 윤리적 관점을 먼저 수업을 진행하면서 수업교구로 함께 하게 된다면 학생 뿐만 아니라 교사에게도 큰 수업의 협력 교구가 될 있다 생각합니다.

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챗지피티를 가능하게 한 딥러닝의 원리에 대해 다시 한번 정리할 수 있었다. 또한 인공지능이 대체할 수 있는 지적 노동을 교실에서 행하고 있지는 않은지 되돌아 보게 되었다. 미래를 살아갈 아이들에게 인공지능으로 대체할 수 없는 역량인 협업능력, 메타인지, 공감능력 등을 길러줄 수 있는 교육에 대해 고민하고 실천으로 옮길 수 있는 교사가 되고자 한다.

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80 황미란(서울미술고)

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80 황미란(서울미술고)

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고등학교 미술교사로서, 대화형 AI이 어떻게 변화할까 미술교사로서 어떠한 자세를 갖아야 할지 고민이댜. AI가 학생들에게 맞춤형 학습 경험을 제공하고, 학습 자료를 개별화하여 개개인에게 최적화된 교육을 제공할 수 있다 생각하나 여러 잠재적 위험을 고려하여 신중하게 여러 교육프로그램들을 개발해야한다고 생각한다. 미술교사로서 창의성과 독립성을 지킬수 있는 방법들을 연구해봐야겠다.

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영상을 보면서 수업에 처음으로 ChatGPT를 사용했던 경험이 떠올랐다. 남북국시대 수업을 하면서 발해의 역사에 대한 질문을 만들어 보고 답을 받아서 역사의 맥락을 파악하도록 했는데, ChatGPT가 정확하지 않은 답변을 많이 했고 아이들은 그것이 옳은 답인지 틀린 답인지 판단하지 못해서 수업이 엉망이 되었던 기억이 난다. 물론 아이들에게 ChatGPT가 틀릴수있다는 것을 제대로 알려주지 못한 내 잘못도 있었지만, 이 수업을 통해 대화형인공지능과 대화를 할때도 비판적 사고력이 얼마나 중요한가를 깨닫게 되었다. 인공지능의 발달은 지금도 빠르지만 앞으로는 더욱 빨라질 것이다. 분명 이로운 점도 있겠지만 빠른 발전속도에 수반하는 문제점들이 많이 나타날 것이고, 교육에서 어떤 문제점이 나타나게 될 것인지에 대한 걱정이 적지 않다. 그러나 망했던 내 수업처럼 시행착오에서 오는 문제점들을 해결하면서 적응해나간다면, 분명 혁신적인 수업의 내용과 방식들이 나타나게 될 것이라고 생각한다.

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이번 강의를 통해 chatGPT의 발전 과정에 대해 깊이 있게 알게 되었고, 기술 발전의 속도가 전세계적으로 보면 굉장히 빠르다는 것을 체감할 수 있었다.
하지만 우리나라의 교육 현장에서 보면 이러한 기술들을 활용할만한 여지가 그렇게 많지는 않은 현실이다. chatGPT를 비롯한 여타 기술들이 어떻게 질문하는지에 따라 매우 다른 결과들이 도출되는데 우리 나라 교육 현장에서는 정해진 답이 있는 경우가 많아 좋은 질문의 필요성에 대해서는 그렇게 강조하지 않기 때문이다.
chatGPT를 직접적으로 활용하지 않더라도 학생들이 다양한 질문을 할 수 있는 분위기와 환경을 조성하고 답보다는 좋은 질문의 중요성에 대해 일깨워줄 수 있는 수업을 구상하고 싶다.

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AI 시스템은 투명성, 공정성 및 책임성에 중점을 두고 설계 및 개발되어야 합니다. 여기에는 편향되지 않은 데이터 사용, AI 결정의 설명 가능성 보장, 잠재적 편향 또는 의도하지 않은 결과에 대한 정기적인 모델 감사가 포함됩니다. AI 시스템은 사용자 프라이버시를 존중하고 개인 데이터를 안전하게 처리해야 합니다. 개인 정보 보호 규정을 준수하고 데이터 사용에 대한 정보에 입각한 동의를 얻는 것이 중요합니다. 윤리적 의사결정을 내리고 인간의 가치와 일치할 수 있는 AI를 개발하는 것은 중요한 연구 분야입니다. 윤리적 프레임워크와 지침은 AI 시스템의 개발 및 배포를 안내하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기업은 AI 기술이 운영 전반에 걸쳐 윤리적이고 책임감 있게 사용되도록 해야 합니다. 여기에는 차별, 조작 또는 감시와 같은 유해한 목적으로 AI를 사용하지 않는 것이 포함됩니다. 기업은 AI 시스템의 잠재적인 사회적 영향을 고려하고 부정적인 결과를 완화하기 위해 노력해야 합니다. 사회적 불평등을 악화시키지 않으려면 AI 혜택에 대한 공정성, 포용성 및 평등한 접근을 우선시해야 합니다. 인간-AI ​​협업: 기업은 인간의 능력과 직무 만족도를 향상시키는 방식으로 AI 시스템을 인력에 통합하는 방법을 모색해야 합니다. AI 기술이 인간의 작업을 대체하는 것이 아니라 보강하도록 보장하는 것이 중요한 고려 사항입니다.

전반적으로 AI의 윤리적 미래 방향에는 기술 전문가, 기업, 정책 입안자 및 사회 전체 간의 협력을 포함하는 다중 이해 관계자 접근 방식이 필요합니다. 책임 있고 유익한 AI 생태계를 구축하려면 기술 발전과 윤리적 고려 및 사회적 영향의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

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36 김수희(서울숭미초)

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36 김수희(서울숭미초)

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이 영상을 보면서, 늘 가지고 있었던 의문 <인간의 창의력은 인공지능을 이길 수 있는 인간만의 특징이 될 수 있을 것인가>에 대한 생각을 다시금 해 보게 되었다.

예전에, 컴퓨터 기술이 아무리 발전하여도 인간만의 영역인 예술과 창의력은 따라올 수 없을 것이라는 의견이 곧잘 이야기되었으나,  인공지능이 급격히 발전한 최근 2~3년 사이에 우리는 시를 쓰고 소설을 창작하며 미술대회에서 수상하는 인공지능을 숱하게 마주하게 되었다.

이들 인공지능은 미술 대회를 위해 인간이 수없이 그림을 생성한 후 하나를 고른 것처럼, 완전한 창작으로 보기 힘들거나 사실관계를 따져보았을 때는 인간의 힘을 빌려 성과를 낸 경우가 많았다.
따라서 성급한 두려움이 실린 기사를 따라 특이점에 잠식당하는 인간을 상상할 필요는 없겠으나, 기술이 언젠가는 정교화된다는 것을 가정할 때 인간과의 차별점으로서 인공지능이 창조 능력이 부족하다는 것은 옛 이야기가 될지도 모른다.

이 영상 후반부에서도 인공지능이 잘 하는 것은 데이터를 기반으로 학습이 이루어진 것이며, 학습이 이루어지지 않은 것은 다룰 수 없다는 이야기가 나왔지만 인간의 창조력도 기존 지식을 결합하여서 나오는 것이 아닐까. 영상 전체가 "생성형"인공지능의 특징에 주목하고 있었는데, 인공지능의 현재에 대한 이해에 이어 창조 능력과 정교함이 더욱 발달한 인공지능을 가정하고 사회의 어떤 영역에서 활용할 것인가에 대한 준비가 필요할 것 같다.

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비지니스, 주식을 하는 경우에는 역시 관점이 다르다는 것을 알게 된 영상이었다. 특히 미국에 비해 우리나라가 부족한 부분이 있을 것이라고 예상은 했었지만 투자규모나 컴퓨팅 파워 등이 100배나 차이나고 인재 규모 역시 많이 차이가 난다는 것이 너무나 충격적이었다. 전부를 따라 잡을 수 없기 때문에 깊고 뾰족하게 가야한다는 부분이 공감되고 우리 교육 역시 그런 방향으로 나가야겠다는 생각이 들었다. 또 메타에서 제시한 방법인 지식그래프를 활용하여 부족한
데이터량을 따라잡을 수 있고, 인류가 발전해 온 방식인 멀티 에이전트를 인공지능에도 적용한다면 우리도 충분히 성장 가능성이 있을 거라는 부분도 흥미로웠다. 아마존, 우버의 사례처럼 성공을 위해서는 사고의 전환이 필요하고 인공지능을 어떻게 활용할 것인지에 따라 미래가 좌우된다는 생각이 든다. 이런 부분들을 충분히 고민하고 교육한다면 미래를 살아갈 아이들에게 큰 도움이 될 것이다.

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ChatGPT를 사용하는 사람들의 입장과 분석에 대해 쉽고 간단히 설명해서 좋았다. 단순히 새로운 기술을 이용하는데 그치는 것이 아니라 파라미터와 피드백에 대해 자세히 파고들고 원리를 이해하게되었다. 이것을 잘 이용하고 활용할 줄 알아야 사람으로서의 기준이 정해질것같다

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ChatGPT를 통해서 여러 이슈가있고, 이를 잘 설명해 주셨다.
수학교사 입장에서는 무엇을 해야할지 모르겠다.  최근엔 GPT4와 Wolfram 플러그인을 이용하여 수학문제를 해결할 수 있다.
상위권 학생들에게 보고서 아이디어를 작성하고, 하위권 학생들에게는 학습도우미나 궁금한 것 질문하고 답변을 들으며 부족한 부분을 메우는 과정으로 진행하면 될런지 여러가지 생각만 많아진다.

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Chat GTP의 기초를 설명해주어 그 원리를 이해할 수 있는 영상이었습니다. 기존에 음성형 인공지능에 익숙해지던 중Chat GTP의 등장은 대화형 인공지능의 새로운 등장으로 큰 반응을 일으켰습니다. 실제로 학교 현장에서도 논술형 수행평가는 Chat GTP에게 작성시키게 하여 이를 암기하여 평가를 치루는 모습을 보여 어떤한 주제에 대해 스스로의 의견을생각하는 것조차 인공지능에게 맡겨버리는 현 상황이 당황스럽기도 했습니다. 결국엔 교사가 좀 더 앞서 나가서 학생들의 학습의 조력자가 되어줘야겠다는 생각을 하였습니다.

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대화형 인공지능에 기술에 대해 생각해볼 수 있었다. 챗GPT에 대한 대응기술이 나오고 있습니다. 20년간 1인당 정보의 양은 1000만배가 늘어나고 있고, 이 모든 정보를 인간이 다 확인할 수 없다. 이 정보인지능력의 갭을 줄이기 위한 방법이 대화형 인공지능의 방향인 듯 싶습니다. 공감능력에 대한 인간의 장점이 언제까지 일지 판단되지 않지만, 항상 준비하고 관심을 가져야 할 것이다.

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147.김연경(구성초등학교)

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147.김연경(구성초등학교)

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chatGPT가 세상에 나오기 전과 후는 분명 큰 변화가 있었다고 생각한다. 이번 강의를 통해서 ChatGPT를 좀 더 깊이 이해할 수 있었다. 거대한 변화의 흐름 속에서 교사로서의 나와 인간으로서의 나, 부모로서의 나는 많은 생각이 든다. 변화하는 세상에서 나는 미래세대에게 어떤 메세지를 전하는 어른이어야 하는가...

챗GPT의 다양한 응용 분야, 또 상업적 가치를 우리는 매일 눈으로 확인하고 있다. 영상에서 소개된 다양한 기술들도 굉장히 흥미로웠다. 교육에 적용가능한 인공지능 기술에 대하여 연구회 선생님들과 스터디 하면서 매일 쏟아지는 새로운 서비스들에 눈이 휘둥그레하고 이런것까지 된다고? 하며 놀라기 다반사이다. 그리고 그 속도를 따라가기 힘들어 허덕이고 있다.

이렇게 무엇인가 혁신적인 서비스 들이 하루가 멀다하고 세상에 나와 우리를 놀래킨적이 있었던가? 이전에는 단연코 없었다.

변화의 속도뿐아니라 그 폭도 크고 넓어서 따라가기에도 벅차다.

기술의 발달을 따라가기 어렵다는것은 사실 큰 문제가 아니다. 기술을 혁신으로 이끌고 있는 누군가, 그리고 그것을 사용하고 있는 누군가들이 잘 해낼것이기 때문이다. 그러나 우리는 아직 인공지능 기술에 대한 사회적 합의를 이루지 못했다. 인공지능 기술을 가치판단 하기 위한 윤리적 규범도 제대로 서지 않았고 인공지능 기술의 발전 방향을 제어하고 경계할 가이드라인도 제대로 구축하지 못했다. 그것이 가능하도록 하는 기술의 개발도 무리가 있다. 기술의 속도가 너무 빠른탓에 천천히 고민하고 또 소통하고 또 고민하는 과정을 통해 사회적으로 기술적으로 가치판단을 하고 규범을 만들어갈 시간이 우리에게 허락되지 않았다는것이 가장 큰 문제라고 생각 한다.

챗지피티를 통해 우리는 반드시 시작해야한다고 생각 한다. 기술이 제어가능하고 경계 가능할때에 우리에게 이로울 수 있기 때문이다.

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솔트룩스 이경일의 대표의 영상을 보며 ChatGPT와 대화형 AI에 관련된 다양한 측면에 대한 인사이트를 얻을 수 있었다.

영상을 통해 AI 작업을 위한 계산 가속화에서 GPU의 중요성이 강조되었고 언어 학습, 지식 습득 및 문제 해결과 같은 분야에서 ChatGPT가 어떻게 적용될 수 있는지 설명하면서 기능을 기반으로 데이터의 분류 및 분류에 대한 설명을 통해 편향 및 잘못된 정보를 포함하여 AI 모델을 둘러싼 윤리적 고려 사항에 대해 이해할 수 있었다.

전반적으로 영상을 통해 ChatGPT의 포괄적인 개요, 기본 개념, 응용 프로그램, 제한 사항 및 윤리적 고려 사항일 다시 한번 생각해보게 되었고, ChatGPT가 학교현장에서 어떻게 사용되어져야 하고 교사로 어떤 렌즈로 바라보야하는 지에 대한 고민을 하게 된 시간이었다.

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167 조래정(포천여자중학교)

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167 조래정(포천여자중학교)

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전문가의 설명과 비유를 통해 ChatGPT의 원리와 작동방식에 대해 엿볼 수 있는 좋은 시간이었습니다. 데이터를 비지도학습하며 그 방대한 신경망으로 판단하고 습득하는 인공지능의 알고리듬을 더이상 들여다 볼 수 없게 되었다는 이야기를 들은 기억이 납니다. 인공지능이 무궁무진한 데이터를 바탕으로 하는만큼, 그 로우 데이터(RAW DATA)에 숨은 노이즈가 인공지능의 판단에 여러 방식으로 영향을 끼친다는 점을 고려할 때, 우리가 인공지능을 무조건 믿고 의지하기보다는 우리가 그렇듯 불완전함을 받아들이고 동료로서 곁에 두어야할 것입니다.

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박찬준 박사님의 강의에 이어서 chat gpt에 대해 더욱 심화된 내용을 배울 수 있었다. 인공지능에 대해 배우면 배울수록 생성형 인공지능이 앞으로 더더욱 빠르게 그 발전이 가속화될 수밖에 없다는 생각이 든다. 인공지능의 발전은 이제 선택이 아닌 당연히 다가올 미래이다. 교육 현장에서도 교사로서 인공지능에 대해 배우고 이를 교육에 어떻게 이용해야 할지 끊임 없는 고민과 공부가 필요할 것이다. 첫 번째로 인공지능은 사람과의 대화를 통한 강화학습이 가능하기 때문에 학생과 인공지능과의 개별화 학습의 초기 단계에서 교사가 피드백을 줄 수 있다. 이로써 더욱 그 학생에 맞춤형으로 설정된 인공지능으로 발전하고 더 섬세하게 개별화된 학습이 가능할 것이다. 두 번째로 인공지능의 이미지 인식 수준 또한 큰 폭으로 발전하였으며 지금도 개발되고 있다. 인공지능이 학생의 표정과 감정상태를 읽고 이에 적절하게 반응하는 것은 무리가 전혀 아니다. 우리는 이제 인간 교사로서 인공지능교사가 어떻게 교육을 수행할 것인지 피드백을 주고 가이드라인을 잡아주는 역할을 해야 한다. AI에 대한 교육적인 고민이 그 어느때보다 절실한 때이다.

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48 이윤수 (서울잠일초)

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48 이윤수 (서울잠일초)

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Chat GPT의 등장으로 검색의 패러다임이 바뀌었다. 검색을 했을 때 관련 문서 링크를 전해주는 기존의 검색과는 달리, Chat GPT는 문서를 분석한 후 꼭 필요한 정보만을 제공한다. 이와 같은 기술의 발달로 초등학교에서는 <이 문제를 해결하기 위해 질문을 어떤 순서로 해야할까> <검색을 뭐라고 해야할까> 등의 절차적 사고력을 더 강조해야할 듯 하다.

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대화형 AI에 대한 ChatGPT의 설명을 다루고 있습니다. ChatGPT는 OpenAI가 개발한 대규모 언어 모델로, GPT-3.5 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 대화형 인공지능 서비스인 챗봇과 같은 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있습니다.

대규모 언어 모델의 개념은 머신 러닝과 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 학습되며, 데이터에서 패턴과 통계적 구조를 학습하여 언어 이해와 생성에 사용됩니다. 예를 들어, 인터넷의 웹 페이지, 뉴스 기사, 책, 논문, 대화 기록 등과 같은 다양한 소스에서 수집된 텍스트 데이터를 활용하여 모델을 훈련시킵니다.

생성형, 대화형 인공지능은 지속적인 학습을 통해 발전하고 개선될 수 있습니다. 모델은 사용자의 질문이나 입력에 대해 자연어로 이해하고, 응답을 생성합니다. 이러한 모델은 실제 대화를 흉내 내며, 사용자와 대화하고 상호작용할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 사용자의 입력을 분석하고, 이해한 내용에 기반하여 적절한 응답을 생성하는 것이 대화형 인공지능의 핵심 기능입니다.

ChatGPT와 같은 대화형 인공지능은 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 온라인 상점에서 고객 서비스를 제공하는 챗봇, 개인 비서 역할을 하는 가상의 도우미, 언어 학습 도구, 문서 작성 보조 도구 등으로 활용할 수 있습니다. 이러한 인공지능 시스템은 사용자의 요구와 질문에 대답하거나 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

대화형 AI는 지속적인 학습과 개발을 통해 계속해서 발전할 수 있습니다. 더 많은 데이터와 다양한 응용 분야의 경험을 통해 모델은 더욱 정확하고 유용한 응답을 제공할 수 있게 될 것입니다. 그러나 이러한 발전과 함께 주의할 점도 있습니다. 인공지능 모델의 훈련 데이터와 사용 방식에 따라 편향성이나 오류가 발생할 수 있으므로, 이를 최소화하고 공정하고 안전한 사용을 위해 노력해야 합니다.

챗 지피티와 같은 대화형 AI는 우리의 일상과 사회에 영향을 미칠 수 있는 기술입니다. 이러한 영향을 고려하고, 적절한 윤리와 법적 규제를 도입하여 이러한 기술이 현명하고 성장 가능한 방향으로 발전하도록 지원해야 합니다. 모델과 사용자 모두를 고려한 개발과 활용이 필요하며, 대화형 인공지능이 우리 사회와 개인에게 어떻게 기여할 수 있는지에 대해 지속적인 논의와 고민이 필요합니다.

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[MIND : 기계는 생각할 수 있을까? ]

베토벤 교향곡 9번으로 시작되는 오프닝. "합창교향곡"은 교향곡 역사상 획기적인 교향곡이다.
그만큼 CHAT GPT는 혁신적인 것인가 보다.
말(언어)를 공부한다는 건 , 인공지능이 학습한다는 건 심층신경망을 거쳐갈수록 모든 정보를 개념화 한다. 모호성도 모호하게 학습하고 암묵적 지식을 어떻게 인공지능이 학습하게 할 것인가는 사람에게도 마찬가지인것 같다. 정답이 있는 것은 교육할 수 있지만 암묵적 지식을 아이들에게 우아하게 교육시킬 수 있는 방법은 어떤게 있을까. 뇌의 위치마다 신경망이 연결된 구조가 다 다른 것처럼 아이들마다도 생각의 구조가 다 다르다. (암묵적)질문에 대한 모범답안이 누구에게나 이의가 없으려면 생성적인공지능에서 조율과 조정을 통하면 가능할 수 있을까.
무엇이든 인간을 모사하는 기술이 기본이다. 인간의 눈으로 본것 같은 사진기.
인간처럼 생각하는 인공지능

그렇다면 메타인지를 가진, 직관, 공감능력을 가진 인공지능이 탄생할까.

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186서광석(이동중학교)

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186서광석(이동중학교)

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솔트룩스 이경일 대표의 담화를 통해 우리는 학교교육이 미래 인공지능 시대에서 어떤 역할을 할 수 있는지 생각해 볼 수 있다. 첫째로, 인공지능이 잘 동작하기 위해서는 데이터가 필요하다. 즉, 학생들이 어떤 것을 배웠는지, 어떤 경험을 했는지 등의 데이터가 필요하다. 이러한 데이터를 제공할 수 있는 교육 방식과 시스템을 개발하는 것이 중요하다. 둘째로, 인공지능이 잘 하지 못하는 것 중 하나는 감정인식이다. 따라서, 학교교육은 학생들에게 공감 능력을 배우는 교육을 제공하는 것이 중요하다. 마지막으로, 인공지능 시대에서는 학생들이 한 번도 해보지 않은 것을 도전할 수 있는 능력이 중요하다. 이를 위해 교육 시스템은 학생들이 자신의 잠재력을 발견하고, 도전하는 것을 지원해야 한다.

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32 김경상(서울청량초)

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32 김경상(서울청량초)

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ChatGPT의 발전에는 딥러닝의 개발을 빼놓고 생각할 수 없다. 인공지능을 구현하기 위해 통계기반과 규칙기반 두 학파의 치열한 연구 끝에 결국 인간의 뇌를 모방하여 퍼셉트론을 활용한 딥러닝이 현재의 주류가 된 것을 보며 탄소계 생물의 탄생이 이루어진 것이 아닌가 하는 생각이 든다. 다만 현재의 딥러닝은 오차역전파 방싣으로 가중치를 조절하고 있는데 이는 인간의 뇌와는 다른 부분이며 그렇기 때문에 많은 전력과 컴퓨팅 파워를 소모하고 있지 않나 싶다. 인간의 뇌는 약 30w의 전력을 소모한다고 하니.. 어떤 또 다른 혁신이 인공지능을 발전시킬지 기대가 된다.

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해당 영상을 통해 챗GPT의 개념을 이해하는데 도움이 되었으며 단순한 사용자(user)를 넘어 간단하게나마 알게 된 원리와 깊이 있는 이해를 바탕으로 챗GPT를 보다 잘 활용하게 될 것 같다. 영상에서는 먼저 챗GPT의 개념과 기본 작동 원리에 대해 소개하고 있다. 챗GPT는 인공지능 모델로, OpenAI가 개발한 GPT-3.5 아키텍처를 기반으로 한다. 이 모델은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해와 생성에 탁월한 성능을 보인다. 이경일 대표는 챗GPT의 핵심 기능과 활용 사례를 다양한 예시와 함께 설명하고 있다. 그 중 일부는 텍스트 생성, 자동 완성, 질문 응답, 번역, 감정 분석 등이다. 이를 통해 챗GPT가 어떻게 현실적이고 유용한 응용 프로그램을 구축하는 데에 활용될 수 있는지를 보여준다. 또한, 영상에서는 챗GPT의 성능과 한계에 대해서도 언급한다. 챗GPT는 대부분의 상황에서 인상적인 결과를 보이지만, 가끔씩 오류가 발생하거나 부적절한 응답을 제공할 수도 있다는 점을 강조한다. 이를 극복하기 위해 사용자가 적절한 지시와 제어를 제공하는 것이 중요하다고 설명한다. 마지막으로, 영상은 챗GPT의 심화 주제와 앞으로의 발전 가능성에 대해 이야기한다. 이경일 대표는 챗GPT의 개선 방향과 연구 동향을 소개하며, 향후 인공지능 기술의 발전과 챗GPT의 응용 분야 확장에 대해 전망을 제시하고 있다.

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2주차 박사님의 연수를 들어서일까? 유튜브 영상 강연자가 말하는 내용이 낯설지 않게 잘 받아들여지는 것이 신기했다. 확실히 ChatGPT가 시대적 화두가 맞다는 게 일상에서도 느껴진다. 영상을 보면서 드는 생각이 이렇게 새로운 기술이 발달하더라도 그러한 기술도 결국 인간이 가진 '창의성'으로 수렴이 되는 것 같다. 프롬프터를 얼마나 창의적으로 구성하느냐에 따라 결과물이 달라지는 것이 바로 그러한 사례인데, 교육자로서 내가 생성형 AI를 어떻게 활용하면 좋을지에 대한 고민이 점점 깊어져 간다. ChatGPT에 의존하는 것이 아니라 나의 필요를 창의적으로 끌어내는 능력을 신장하여 이를 수업에 유용하게 활용하고 싶고, 학생들에게 AI를 언급할 때에도 인간 본연의 '창의성'이 중요하다는 것을 강조해야겠다는 성찰을 하게 되었다.

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영상에서는 챗GPT는 대화형 인공지능 서비스로 대규모 언어 모델에 기반하며 기계학습을 통해 데이터의 패턴을 찾아내고 문제를 해결한다고 이야기 한다. 대화형 인공지능 서비스인 챗GPT의 개요와 기계학습을 통해 데이터 패턴을 찾아내는 방법에 대한 설명들으며 챗GPT의 성능을 보고 깊은 감명을 받았다. 주변에서 쉽게 배울 수 있는 기계학습이 바로 챗GPT의 기본 원리라는 것을 알게 되었고, 기초부터 다시 학습해봐야 겠다는 의지를 다졌다. 개인적으로 챗GPT를 이용하여 언어와 특징에 대한 구분을 할 수 있다는 점에 대해 연구해보고 싶은 생각이 들었다.

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기술은 사회와 경제에 아주 큰 영향을 주고 받는다. 때문에 AI를 비즈니스적 관점으로 해석하는 이번 영상도 시야를 넓히고 재밌는 인사이트를 얻는 좋은 기회가 되었다. 그리고 내가 평소에 가지고 있던 질문에 대한 답도 얻을 수 있었다.

‘ChatGPT는 기존의 검색엔진을 대체할까?’

더 직설적으로 이야기하면 ChatGPT는 Google을 이길 수 있느냐의 문제이다. 결론부터 이야기하자면 서로 상호보완적으로 발전할 것이라는 거다. 구글은 전세계에서 사용량이 가장 많은 검색엔진을 운영하면서, 인공지능의 연료가 되는 빅데이터를 계속해서 축적해왔다. 덕분에 인공지능 초기 모델을 만들고 ChatGPT를 만들기 위한 기술력은 사실 Google이 더 많이 가지고 있다. 하지만 초기 시장을 선점하는 것도 사업에서는 굉장히 중요한데, 그걸 ChatGPT가 먼저 차지한 것은 사실이지만 기반은 Google에서 제공하는 것들이 많아서 서로 상호보완적으로 발전해야한다는 것이다. 논외 주제이긴 하지만, 빙 AI 같은 경우도 Microsoft에서 이용자가 거의 없었던 Bing을 살리기 위해 OpenAI에게 거금을 주고 GPT를 도입한 Bing AI를 만들었다. 검색엔진의 장점과 ChatGPT의 장점을 모두 취한 구조인데, 구체적인 운영이 어떻게 이뤄지는 지는 좀 더 지켜봐야할 것 같다. 검색엔진과 동시에 운영하기 때문에 실시간 피드백이 가능하기 때문에, 빙의 이용자 수도 덩달아 증가하고 있다는 것도 희소식이라고 생각한다.

‘ChatGPT의 등장, 우리는 어떻게 방향을 잡아야 할까?’

이경일 대표가 보여준 그림이 매우 인상깊었다. GPT가 넓고 큰 우물을 파두면, 우리는 각자의 분야에 대해 뾰족하고 깊게 우물을 파면 된다! 맞다. 우리는 GPT한테 필요한 것을 취하고 우리가 할 수 있는 방식과 분야에서 더 발전시키면 된다. 예를 들면 솔트룩스에서 만든 LUXIA는 ChatGPT의 자본력, 데이터량을 다 이길 수없다. 그래서 족집게 과외를 하듯이 지식그래프를 도입하였다. 또한, META에서 처음 제시했던 멀티에이전트 방식을 도입하여, 전문가 AI를 만들어 서로 상호발전하는 방식을 취했다고 한다. 교육도 마찬가지일 것 같다. 우리가 기술분야의 전문가가 될 필요는 없고, 이미 있는 기술을 효율적으로 활용하여 교육에 도입하고 활용할 방법을 알면 될 것이다. 그러기 위해서는 지금처럼 교육관계자들이 AI와 사회에 대한 인사이트를 확장하고 교육의 방향에 대해 고민하는 시간을 가지면 된다.

‘앞으로는 어떠한 인재들이 필요할까?’

교육의 방향에 대해서 생각할 때, 사회에서 필요로 하는 인재상과 역량을 파악하는 것이 굉장히 중요하다. 이에 이 영상의 자료에서는 공감력과 AI 활용 최적화 가능 여부를 척도로 삼았다. 예를 들면 AI로 최적화가 가능하고 공감력을 필요로하지 않는 직업. 예를 들면 영상의학이나 청소원 같은 경우는 AI로 대체될 것이라고 하였다. 그러나 나머지 척도는 AI와 인간의 협업이 꼭 필요했고, 그중에 교사는 업무에서 AI를 활용한 체적화는 가능하지만 강한 공감력을 필요로 했기 때문에 AI를 품고 일할 수 있는 인재가 필요했다.

인류는 여러 차례의 산업혁명을 거치면서, 근무 시간이 급속도로 줄어들었던 것을 경험하였다. 이에 이번 ChatGPT도 생산성을 급속도로 증가시켜서 인류에게 더 풍족하고 여유로운 삶의 질을 가져다주길 바란다.

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chatGPT 강의를 통해 대화형 인공지능의 사용과 여러가지 기능, 앞으로 보일 가능성에 대해 보고 역시나 놀라우면서도 걱정됨 설렘 반의 감정을 느꼈다. 예전에 비해 비교적으로 상당히 인간처럼 많이 자연스러워진 대화능력으로 사용자에게 더 인간 같은 커뮤니케이션 환경을 제공한다. 내가 비록 배우지 않은 분야에서도 chatGPT를 이용한다면 꽤나 전문가스러운 답변 및 문제해결을 할 수 있어서 이 사용방법을 올바르게 익히는 것은 매우 중요하다 생각한다. 우리가 알게 된 AI는 알파고가 가장 획기적이였는데 이보다도 훨씬 오래전부터 AI는 우리 옆에서 서서히 발전해왔다는 것을 알 수 있었다. 이렇게 우리 생활 속으로 깊숙히 들어온 AI를 어떻게 윤리적인 사고를 가지고 교육과정에 잘 적용할 수 있을지 많은 고민과 배움이 필요할 것으로 생각이든다.

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11 이정진(인천경원초)

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11 이정진(인천경원초)

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인공지능의 개념부터 현재의 ChatGPT까지 원리와 개념이 어려웠지만, 이번 주제는 대화형 AI인 ChatGPT에 대한 소개와 그것이 우리의 삶에서 잠재적으로 가지는 다양한 응용 분야에 대한 이야기였습니다. 이를 통해 인공지능이 우리 사회에서 어떻게 영향을 미치는지 강조하며, 인공지능의 발전과 도전에 대한 이해와 대응의 중요성을 강조하고 있습니다. 또한, 윤리적인 고려사항과 책임 있는 인공지능 개발의 필요성을 강조하고 있습니다.

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대화형 인공지능의 개념에 대한 설명을 아주 쉽게 그러나 명확한 원리를 이해할 수 있도록 설명하고 있다. 기계학습, 분류화, 파라미터등 이번 강의를 통해 배운 내용을 한번 더 복습하는것 같아서 도움이 많이 되었다. 특별히 기계가 데이터를 통해 학습하고 패턴을 찾아 문제를 해결하는 머신러닝의 과정을 잘 이해할 수 있었다.
GPU의 역할을 언급하며 AI의 발전과 게임산업을 연결하고 애플리케이션의 활용에 대한 가능성도 이야기하고 있다.
결국은 학생들도 인공지능의 근본적인 개념을 이해하여야 어떻게 활용될 수 있을지 전망할 수 있을 것이다. 인공지능의 기술을 어떻게 발전시켜나가야할지 방향성과 가능성에 대해 학생들과 나눠보고 교육적인 목표에 대해서도 고민해봐야겠다는 생각이 들었다.

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14 김지영(인천만월초)

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14 김지영(인천만월초)

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박찬준 선생님의 강의를 듣고 난 이후였기에 영상을 보면서 chatGPT와 딥러닝에 대한 이해가 확실히 정리된 것 같다. 그와 더불어, 영상의 후반부에서 다룬 'chatGPT와 경제, 한국의 경쟁력, chatGPT의 대항마' 등과 같은 주제의 이야기가 제법 흥미로웠다. 솔트룩스가 개발하고 있는 룩시아와 chatGPT를 비교한 표를 보면 chatGPT보다 데이터의 양, GPU와 CPU의 개수, 투자자본의 규모를 줄일 수 있도록 모델 학습 방법으로서 '전문가 시스템(expert system)'을 채택한 것으로 보인다. 인공지능 소프트웨어의 최초로 성공적인 형태였던 'MYCIN'처럼, 특정 분야의 전문적인 지식을 지식 공학자를 거쳐 지식 베이스로 구축하고, 그와 분리된 추론 엔진을 갖춰 시스템을 완성하면, 잘 만들어진 추론 엔진을 여러 분야의 지식 베이스와 각각 작동하게 하여 각 분야별 특화된 모델들을 사용자에게 제공할 수 있게 될 것이다. 실제로 룩시아를 사용해보진 않아서 궁금하지만, 전문가 시스템의 치명적인 단점 즉 추론 엔진을 유지보수하는 것이 거의 불가능할 수 있다는 한계, 예외 상황에 대한 유연한 처리가 불가능하다는 점을 극복 가능하다면, 구글이나 MS의 거대 자본력과 데이터 보유량 등 도저히 이길 수 없는 조건과 맞붙어볼 수 있는 전문가 모델을 만들 수도 있겠다는 생각이 들었다.

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챗GPT의 정의가 대규모언어모델에기반한대화형인공지능서비스로 정확하게 알 수 있었습니다. 23년전부터 인공지능 연구를 했다는 점이 매우 놀라웠다. 기계학습 데이터를 통해 패턴을 찾아내는 것이므로 양질의 데이터를 인간이 만들어내는 것이 중요함을 다시금 깨닫게 되었다.
역사, 이야기, 일화, 도표를 통해 인공지능에 관한 전반적인 부분을 잘 알게되었습니다.
앞으로는 인공지능도 맞춤형으로 정보를 좀 더 세밀하게 제공할 것이라고 예상이 되고, 이것은 결국 학교에도 도입될 것이며, 학교에서도 AI를 활용한 수업 디자인을 고민해야할 때가 조만간 올 것이라고 본다. 그러므로 인공지능을 활용하는 학습 방식을 습득하여 어떤 수업을 할 수 있을지, 학생 개별화 수업 등에 도움을 줄 수 있도록 고민을 해봐야겠다.

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최근 인공지능의 발전은 인공지능이 다른 세상의 것이 아니라 우리 사회와 삶에 혁신적인 변화를 가져올 수 있음을 명확하게 인지 시켰습니다. 영상에서 소개된 전문적인 접근과 사례 소개를 통해 우리는 인공지능이 다양한 분야에서 어떻게 응용될 수 있는지, 그리고 실제로 어떤 혜택을 제공할 수 있는지를 알게 되었습니다.

박찬준 박사님의 강연은 저에게 인공지능의 가능성과 가치를 실감하게 해 주었습니다. 미래에는 더욱 발전된 인공지능 기술이 우리의 일상과 상호작용을 더욱 편리하게 만들어 줄 것이라고 믿게 되었습니다. 예측과 분석의 정확성과 속도가 향상되면서 우리는 더욱 효율적인 의사결정을 내릴 수 있을 것이며, 다양한 문제에 대한 창의적인 해결책을 찾아낼 수 있을 것입니다. 저는 앞으로 더욱 발전된 인공지능 기술이 우리의 삶을 더욱 풍요롭고 편리하게 만들어 줄 것이라는 확신을 갖게 되었습니다. 인공지능은 우리의 사회와 경제를 변화시킬 수 있는 핵심 기술 중 하나로 자리잡을 것이라고 믿습니다.

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Chat GPT는 대규모 언어 모델을 기반으로 한 대화형 인공지능 서비스로, 우리의 일상에 편리함을 가져다주는 동시에, 불안과 걱정을 동반하기도 합니다. 이러한 서비스는 앞으로 교육 시스템에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. GPT-4와 같은 기술은 학생들의 학습 방법을 혁신할 수 있지만, 동시에 기술 활용 능력 간의 차이가 심화될 수 있다는 우려도 있습니다. 이러한 기술 혁신이 어떻게 학습 환경을 변화시키는지를 이해하고, 그에 맞는 적합한 교육 전략을 개발해야 할 것입니다. 이를 통해 기술이 가져다주는 혜택이 불평등을 증가시키는 대신, 모든 학생이 이점을 얻을 수 있도록 해야한다고 생각합니다.

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111.김지현(제주사대부고)

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111.김지현(제주사대부고)

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솔트룩스 이경일 대표님 강의를 듣고 챗GPT기술에 대한 전반적인 이해가 되었다. 많은 데이터 중에서 필요한 데이터만 학습시키고 또 다른 질문에도 답변할 수 있게하는 방식이라는 정리가 되었다. 인공지능 기술에 대해 다양한 분야에 어떻게 접목해야할지, 특히 교육에 적용하면서 변화해 나가야하는 방향이 무엇인지 지적 노동을 줄일 수 있도록 하면서 어떻게 인공지능과 협력해 나가야하는지 고민하게되는 계기가 되었다.

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ChatGPT 및 대화형 인공지능에 대해 설명하는 것으로 흥미로웠습니다. 인공지능이 대화형으로 발전하고, 대규모 언어 모델을 기반으로 한다는 점을 강조하고 있습니다. 또한 기계학습이 데이터의 패턴을 찾아내는 과정이라는 점을 강조하며, 특징 학습의 중요성을 언급합니다. GPU가 벡터와 행렬의 계산을 가속화하는 데 중요하게 사용되는 것도 흥미로웠습니다.

이 영상은 인공지능과 기계학습에 대한 기본 개념을 잘 소개해주었습니다. 대화형 인공지능의 발전 가능성과 GPU의 역할을 이해할 수 있었습니다. 또한, 특징 학습이 중요하다는 점을 강조하여 데이터 분석과 패턴 인식의 중요성을 다시 한 번 상기시켜 주었습니다. 전체적으로 내용이 명확하고 이해하기 쉬웠으며, 인공지능 분야에 관심이 있는 사람들에게 유익한 영상이라고 생각합니다.

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94. 오승희(한양사대부속고)

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94. 오승희(한양사대부속고)

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전에 개인적으로 찾아서 들었던 영상인데 연수를 하고 다시 들으니 새롭게 다가오는 부분이 많았습니다. 대화형 인공지능에 대한 전반적인 설명과 챗봇과 대규모 언어 모델의 관계, 기계 학습의 개념과 동작 원리 등을 쉽게 설명해주셔서 이해가 잘 되었고 생성형 AI의 글쓰기, 이미지, 오디오 분야 등에서의 활용사례들을 통해 앞으로 GPT의 발전속도가 더욱 빨라지게 될 것임을 알게 되었습니다. 인간이 인공지능과 공존하기 위해 어떤 점을 극복하고 준비해야하는지에 대한 생각을 하게 되었습니다.

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47. 이민규(서울응봉초)

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47. 이민규(서울응봉초)

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챗GPT에 대한 영상을 통해 대화형 인공지능의 놀라운 가능성과 발전 가능성을 확인할 수 있었습니다. 기계학습과 대화를 기반으로 한 챗GPT의 능력과 다양한 응용 분야에 대한 자세한 설명이 인상적이었고, 이 기술은 우리의 일상에서 유용한 도구가 될 수 있는 것 같습니다. 하지만 동시에 챗GPT의 발전과 활용에 대한 윤리적인 고려와 책임의 필요성도 중요한 것 같습니다.
하지만 인공지능 기술이 사회적인 영향을 미치는 동안 교육과 개인정보 보호에 대한 고민과 대비가 필요한 것 같습니다. 더불어 인공지능의 발전은 사회에서 격차를 만들어낼 수 있으므로 이를 고려한 대비와 교육적 접근이 필요한 것 같습니다.

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챗GPT의 기본부터 심화까지 전반적인 내용을 심도있게 들을 수 있어서 좋았다. AI를 다루고 있는 사업가의 입장에서 AI를 활용해 어떤 비즈니스 모델을 구축할 수 있는지 알아보는 과정이 인상깊었다. 1995년에 인터넷이 도입되면서 전 세계가 연결되었다면, 2009년에 스마트폰이 등장하면서 소셜네트워크가 구축되었고, 2023년 챗GPT가 등장하면서 본격적인 데이터 수집과 AI 시대의 문이 열렸다. 각각의 시기 때 이제껏 경험할 수 없었던 사건과, 관련된 직업 및 새롭게 중요시되는 가치가 창출되었던 것처럼 2023년부터 시작된 AI 의 파급력이 어떤 영향을 미치게 될지 기대가 된다.

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대화형 인공지능 서비스에 대한 내용을 예전보다 훨씬 듣기가 수월해졌다고 느낀건 지난 주 강의 때문이지 않나 싶습니다.
인간이 학습하는 방식에 대한 연구와 그 연구를 통해 인공지능이 어떤 방식으로 학습해야할지를  고민하는 부분도, 명확하지 않은 암묵적 지식을 학습시키는 단계설명이 인상적이었습니다.
인공지능 언어학습모델에대한 좀 더 자세히 이해하기 위해서는 인간의 언어 학습에 대한 이해가 먼저 선행되어야겠다는 생각을 하게 되었고, 이제야 구글의 트렌스포머 모델에 대한 이해를 하게 된 것 같아 너무 기쁩니다. 관련 서적이나 논문을 공부할 힘이 생긴 것 같습니다.
아이들에게 전달하거나 고민할 때 어떤 방식으로 어떻게 전달해야 좀더 쉬우면서 전반적인 이해가 될지에 대한 고민을 방학 중에 열렬히 해야겠습니다.

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21 박명호(인천신현고)

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21 박명호(인천신현고)

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AI 딥러닝에 관해 쉽게 설명을 해 주어 2주차 학습 내용의 복습에 많은 도움이 됨.
미래 사회에 미칠 영향에 있어 교사집단의 경우 교사가 주가 되어 AI를 활용하는 상황에 놓이게 됨, 이 변화될 상황을 대비하기 위해 학생에 대한 공감능력의 개발을 위해 제일 먼저 노력을 해야겠다는 생각을 함.
AI를 활용한 교수학습 방법의 개발과 함께 AI활용에 관한 윤리 교육 또한 함께 진행되어야 할 것으로 생각함.

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예전에 추천을 받아서 본 적이 있는 영상이었는데 박찬준 박사님의 강연을 듣고나서 보니 더 많은 것이 이해되고 더 많은 생각을 하게 되었다.
2-3년전만 하더라도 gpt3의 글쓰기 능력은 엉성했고, 인공지능이 이런 저런 일들을 할 수 있을거라는 기대와 희망만이 무성했을 뿐 현실에서 내가 느끼는 변화는 크지 않았다. 하지만 chatGPT 의 등장 이후 사람들이 그리는 미래가 머지않아 현실이 될 것 같다는 생각이 든다.

상상할 수도 없는 미래를 살아갈 아이들에게 어떤 것을 가르쳐야 할까? 수업이 현실과 동떨어지지 않으면서도 중요하고 핵심적인 것들을 놓치지 않으려면 어떻게 해야 할까?

물음표가 많아지는 강의와 동영상이었다. 질문에 대한 답 찾기는 인공지능이 아닌 온전한 내 몫일것이다.

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35 김성주(서울삼일초)

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35 김성주(서울삼일초)

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ChatGPT로 대표되는 이 시대에는 우리 학생들에게 어떤 것들을 가르쳐야 할까 고민을 해보았다. 본 영상에서 설명하는 것처럼 기술의 발전은 하루가 다르게 너무 빠르게 이루어지고 있는데, 이러한 상황에서 아이들에게 어떤 것들을 전달해야 그들의 삶과 미래에 도움이 될지 생각하게 됐다.
그리고 초등교육에서도 정보교육 교육과정 신설 및 시수 증대 등의 방안, 교사의 연구 시간 확보 등의 앞서가는 정책이 나오지 않는다면 이렇게 급격히 변화하는 시대의 흐름에 맞춰가기가 상당히 어렵겠다는 생각도 하게 되었다.
본 영상에서의 이경일대표가 ChatGPT가 나오기 전까지에 대해 논리적으로 이해하기 쉽게 설명한 부분이 인상적이었다. 학생들에게도 본 영상과 같이 사례로 이해하기 쉽게 강의를 진행해야겠다는 생각을 하게 되었다.

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49. 이일연(서울광남초)

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49. 이일연(서울광남초)

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지난주의 연수 내용을 전반적으로 훑으면서 이경일 대표의 인사이트까지 알아볼 수 있는 흥미로운 시간이었다. AI가 상품화되어 지적 노동의 자동화가 이뤄지고 주당 노동시간이 24시간이 되면 (주3일?!), 지금처럼 지식을 습득하고 활용하는 교육이 무슨 의미가 있을까 고민하게 되었다. 이경일 대표는 도전정신과 공감능력을 가진 사람이 살아남을 것이라고 하는데 그런 것은 누가 정련화된 이론으로 가르쳐서 습득하는 것이 아니라 '경험'을 통해 + 각자의 기질에 맞춰 개인화되는 것이라고 생각한다. 기존 공교육에서 시민으로서 요구되는 상식과 지식, 인성을 키우는 것을 목표로 했다면, 이제는 도전정신이나 공감능력을 목표로 해야 할까? 어떻게 측정할 수 있을까? 같은 시간에 같은 공간에서 같은 나이의 학습자들이 모여있는 지금의 교육은 더 이상 힘이 없을 것이 확실해 보인다. 그 속에서 나는 살아남을 수 있을 것인지 막연한 고민에 빠지게 되었다.

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인공지능은 인간 지능을 모방하는 것을 목표로 인간의 데이터를 학습한다. 따라서 인공지능은 마치 인간이 성장할 때 환경의 영향을 받는 것처럼 개발 환경의 영향을 받을 수밖에 없다.
이와 관련하여 인공지능에 관심이 있는 사람이라면 한 번씩은 해보았을 모럴머신 테스트를 통하여 개인의 판단이 문화와 배경지식, 선호 등에 따라 굉장히 달라질 수 있음을 알게 되었다.
사람의 피드백을 기반으로 만들어진 챗GPT는 인공지능을 개발하고 사용하는 인간의 역할이 중요함을 다시 한 번 일깨우며, 우리는 자연스럽게 생각했던 모든 것들에 대한 윤리적 담론을 바탕으로 미래를 준비해야 할 것이다.

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29 박지은(인천대중예고)

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29 박지은(인천대중예고)

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챗GPT의 시작과 미래의 방향성을 학습하며, 앞으로 우리가 대처해야될 인공지능 활용 능력에 대해서 고민해보게 되었다. 생성적 인공지능의 발달 속에서 기술 혁신이 빠르게 일어나고 경제적 효율성이 극대화 될 것으로 예측된다. 지금도 파인튜닝을 통한 특화 AI가 많은 분야를 깊숙히 대체하고 있다. ARS 서비스, 컨설트, 법률 분야를 언급하였는데, 교육의 방향도 지금과는 달라질 시점이 분명히 있을 것으로 생각된다. 급속도로 발전하는 인공지능의 시대에서 대체되지 않는 인간의 역할은 무엇인지 분명히 알고, 이를 교육에서도 적용하여 윤리적으로 현명하게 AI를 활용할 수 있는 안목을 기르고 적용해야 겠는 생각이 든다. 도전력과 인간의 공감능력을 바탕으로 챗GPT를 일상에 주체적으로 사용하는 일원이 될 수 있도록 공부하고, 지도해야할 것이다.

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50. 임보라(서울명신초)

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50. 임보라(서울명신초)

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인공지능의 딥러닝 원리를 설명해주시는 부분 - 두 사진을 보여주고 다른 사진을 제시했을 때 어떻게 분류할 것인지 인공지능처럼 생각해보는 사례에서 문화의 차이 그리고 개인의 배경 지식이 얼마나 "판단"에 영향을 미치는지 알 수 있어 매우 놀랐다. 즉, 인공지능을 어떻게 훈련시키는지는 우리에게 달려있기 때문에 사람의 피드백을 기반으로 형성되는 언어모델인 Chat GPT는 인간의 역할 중요성을 다시 한 번 부각시킨다.
또한, Chat GPT가 가지고 있는 4가지의 약점, 일 상대화를 전혀 못하는 점, 간단한 논리에도 약하고 상식이 없는 점, 최근 정보를 모르는 점, 오답을 진짜처럼 얘기하는 점 등은 앞으로 Chat GPT가 얼마만큼 이러한 한계를 극복할 수 있을가인가에 대한 과제와 같다. 역기능 적인 요소보다 순기능적인 측면에서 교육 분야에 쓰일 수 있도록 현장에서도 이를 명확히 유의해야할 것이다. 우리가 익히 알고 있는 유명 기업이 오랜시간 걸린 가입자 수를 단 2일만에 도달한 Chat GPT에 관한 설명을 들으면서 이 도구의 힘에 다시한 번 감탄했다. 그렇다면, Chat GPT를 어떻게 잘 활용할 수 있을지에 대한 진지한 나의 고민 그리고 우리의 고민은 깊어질 필요가 있는 것 같다.

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영상이 길긴 하였지만 평소 삼프로를 즐겨보는 터라 크게 거부감은 없었던 것 같다. 특히 전문가의 시선으로 chat gpt 에 대해 많은 것들을 배울 수 있어 의미있는 시간이었다.
인공 지능은, 주어진 샘플에 에 가장 잘 맞는 확률 분포 함수 이다. 예를 들면, 가우시안 함수이면, 평균과 분산을 계산하여, 파라메터를 형성하는 것이 학습이고, 이 파라메터를 가지고 있다가, 판정해야 할 데이터가 입력되면, 이 파라메터를 적용하여, 계산하여 결과가 나온다.
반면 인간의 스냅스는 100조개, 더구나 이 순간에도 계속 회로를 바뀌고 있다, 만들어지고 있다. 더군다나 뇌의 일부만을 사용한 결과로 이 세계의 발전이 이루어지고 발견과 발명이 이루어지고 있다.
이 영상을 통해 인간은 정말 경이로운 존재라고 더욱 느끼게 되었고, 인공지능은 활용하는 도구에 그친다는 것을 다시 한 번 공고히 느끼게 되었다. 이 인공지능을 잘 활용한다면, 인간의 세계를 더욱 발전하는데 많은 도움이 될 것이라 생각한다.

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chat gpt의 개발 과정, 어떤 모델을 가지고 있는지 등에 대한 이해가 깊어졌습니다. 두려움을 넘어 우리의 지적 기능을 대체해주는 ai를 어떻게 활용해나갈지, 어떻게 교육 현장에 활용할지 등에 대해 고민해볼 수 있게 하는 영상이었습니다.

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이번 강의를 통하여 chatGPT에 대한 이해가 깊어졌다. 처음에는 신기하기만 했던 기술이었지만 어느새 연수를 듣고 교육과 접목할 궁리를 하고 있다니 인공지능이 우리의 일상에 잘 스며들고 있는 듯 하다. 곳곳에서 chatGPT와 관련된 이야기를 듣게 되어 앞으로 변화될 세상과 교육 환경이 기대가 되고 학교 교육과정에서의 인공지능 활용 방안에 대해 다양한 관점에서 탐구해봐야겠다는 생각이 든다.

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AI가 우리의 지적 기능(많이 외우고, 분석하고, 예측하는)을 대체해준다는 것이 감명 깊었다. 샘 알트먼의 영상에서는 AI에 대해 두려움을 느꼈다면, 이번 영상에서는 우리가 어떻게 대처해야 할지 방향성을 아주 조금은 느낀 것 같다. 데이터 학습만으로는 채울 수 없는 인간만의 무언가가 계발될 것인데 그게 무엇일지 궁금하고 그것을 빨리 찾아 학교 교육에 적용해야 겠다는 생각이 들었다.

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37 김원유(서울답십리초)

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37 김원유(서울답십리초)

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인간의 학습방식과 기계의 학습방식은 다르다는 초기 부분의 설명과 예시가 매우 공감이 되었다. 기계가 문제를 잘 푼다고 해서 문제를 푸는 능력은 뛰어날지 모르지만 다른 상황에 적용하는 능력이나 이런 것은 애초에 부족할 수 밖에 없다. 그런데 이런 상황에서 인간의 뇌의 세포가 엉켜있는 구조와 비슷한 데이터 덩어리를 만들고 연구함으로써 현재는 인간의 지식이나 뇌가 지식을 처리하는 방법을 모방한 방식의 인공지능의 등장에 대한 설명은 상당히 흥미롭다. 게다가 현 시점에서는 꽤 쓸만한 답을 내놓는다는 것이 또한 흥미로운 점이다. 게다가  챗CPT만이 아닌 구글의 바드, 중국의 람다 등 여러 AI들이 활동하고 있고 그들의 앞으로 발전 가능성도 크다. 여전히 틀리고 전기를 많이 잡아먹는 비효율적인 방식이라고 하더라도 꽤 복잡한 문제를 괜찮게 해결하기도 한다.
그런데 한편에서는 우리나라는 그럼 어떻게 해야 하는가에 대한 질문과 현실에 대한 이야기가 가슴 한구석을 허전하게 했다. 예산, 인재, 하드웨어 어느 것하나 우리나라에는 유리한 점이 없다. 다만 전략과 집중, 모국어에 대한 유리한 점을 내세워 우리나라가 잘하는 부분을 파고 그 분야에 역량을 집중하여 세계에서 당당히 인공지능 강국으로 갈 길을 찾길 바란다.
논란과 이해관계에서 교과로 들어오느냐 마느냐 시수를 늘리느냐 줄이느냐 이런 소모적 논쟁에서 벗어나서 우리나라도 제대로 된 교육을 초중고에서 실시하여 반드시 후손들에게 훌륭한 지식을 남겨줘야 하지 않을까하는 교사로서의 사명감이 오늘밤 키보드를 누르는 손과 함께 무거워진다.

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14년 주기로 나타나는 ‘메가트렌드’에 대한 성찰을 해볼 수 있는 기회였다. 1995년의 인터넷 검색엔진, 2009년의 모바일, 소셜네트워크에 이어 2023년의 인공지능 기술 까지. 각 기술이 등장하기 전과는 확연히 다른, 인간에 대한 재정의가 이루어질 것이라는 통찰을 해볼 수 있었다. 특히 4분면으로 표현된 직업 분류에서 AI와 인간의 협업이라는 관점에서 현상을 보다 구체적으로 파악할 수 있었다. 나는 기술이 발전할 수록 더욱 ‘인간’을 중심에 두어야 한다는 입장에서 인공지능 기술을 파악하고 있다. 따라서 인간에 대한 재정의의 한 축에 인공지능과의 협업하는 인간이라는  틀을 고민해 볼 수 있었다. 또한 ‘공감’의 강점이 있는 인간의 특성을 인공지능 시대 주목할 필요가 있을 것이라는 생각을 하였다.

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편향된 정보와 알고리즘으로 인해 발생 할 수 있는 문제점들에 대해 질문하니 바로 인정한다.
2021년까지 학습한 내용을 바탕으로 유추, 추론을 더해 답하기 때문에 윤리적으로 문제될 부분들에 대해서도 답하고, 어린 학생들의 사용에 대해서는 성인(교사, 보호자)의 감독도 필요함을 더해서 솔직하며 친절한 당부의 말까지 남긴다.

단순 업무처리와 학습자료 이외의 학생들과의 수업을 설계한다면 동학년, 동교과 학교 전체의 논의를 바탕으로 일관된 윤리교육이 선행 되었을 때 의도한 교육적 효과가 나타나지 않을까 생각된다.

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이 영상은 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델 훈련에서 기계 학습의 역할을 이해하기 쉽게 설명하고,  AI 성능 향상에서 데이터의 중요성을 강조한다.  2주차 연수에서 강사님에게 들었던 이론적인 개념을 더 잘 이해하는데 도움이 되었던 것 같다. 파라미터라는 용어가 생소했는데 이 영상에서 자세히 알 수 있어서 좋았다. 또한 게임과 AI의 관계, 특히 GPU 활용에 대한 논의는 흥미로웠다. ChatGPT의 복잡성과 대화형 AI 분야에서의 의미를 이해하는 데 관심이 있는 모든 사람에게 전문 지식과 명확한 설명으로 초보자와 더 깊은 이해를 원하는 사람들 모두 콘텐츠에 접근할 수 있었던 것 같다. 많은 자본이 투입되어야 하는 인공지능 시장에 우리나라가 가야 할 길을 제시하는 모습을 보면서 많은 공감을 했다. 우리 학생들에게 어떠한 시각이 필요한지, 이를 어떻게 수업에 녹여야 할 지 고민해 봐야겠다.

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과제로 제시되기 전에도 봤던 내용이지만 사전 배경 지식이 부족한 상태에서 시청한 것과, 이번 연수를 통해 얕지만 전반적인 내용을 알고 시청한 것에는 큰 차이가 있음을 느낍니다. 다시 한 번 좋은 연수 및 강의를 해주신 강사님께 감사하다는 말씀을 드리며 글을 적습니다.
인간이 학습하는 방법은 내가 알고 있는 지식과 새롭게 학습하는 지식을 이해하는 것부터 시작합니다. 그리고 그런 지식의 결합과 주변의 상황들에 대한 모든 요소의 종합적인 판단의 총합입니다. 컴퓨터 및 인공지능은 하지 못할 것만 같았던 이런 복잡계가 어느 순간 현실이 되었고 이제는 앞으로의 발전 모습조차 상상할 수 없는 현실이 되었습니다.
생성적 인공지능이 탄생하기까지의 과정 및 사용된 기술과 모델들을 보며 기존에 인간이 생각하는 방법과 답들이 이제는 인공지능이 생각하는 방법으로 넘어갔고 그 답들의 간극이 줄어드는 모습을 볼때 경이로움과 함께 두려움도 느낍니다. 언젠가는 인공지능이 내놓은 답들을 우리 인간이 이해하지 못하지 않을까?
혁신을 보고 있냐는 질문에 혁신의 발가락 끝을 보고 있다는 말에서 인간의 나약함과 함께 그래도 우리가 나아갈 방향(긍정적으로 간다면)의 찬란함과 무궁무진함을 느낍니다.

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28 서연희(인천하늘고)

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28 서연희(인천하늘고)

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대화형 언어모델에 기반한 대화형 인공지능 서비스가 각광을 받고 있음. 기계나 사람의 학습 방법에 관심을 갖고 있고 인공신경망 중 unsupervised learning에서 분류나 회귀법을 사용할 수 있음. 언어는 모호성이 있어서 인공지능은 그 모호성 또한 학습함. 인간의 뇌를 모사함. 심층신경망을 통해 기계는 사람처럼 생각할 수 있을까? 생성적 인공지능인 멀티모달 중 말을 생성하는 인공지능이 GPT임. 뇌를 키우는 방법보다는 서로 협력하도록 만드는 것이 중요함. 메타인지란 암묵적으로 아는 것이고 이것이 챗GPT가 못하는 것임. 수학문제를 풀지 않았지만 내가 이걸 풀 수 있을지 없을지에 대한 판단을 내리는 것도 이것임. 다중지능이론 중 공감능력이 중요함.

AI시장이 무려 70여년전부터 시작되었다는 것과 누가 먼저 사업을 선점하는지가 중요하다는 것을 비즈니스 관점에서 알게 되었음. 그리고 일찍 투자하면 어마어마하게 이익을 얻을 수 있다는 것도 알았음. 그러나 어떤 부분에 투자해야하는지 아직까지는 정보가 부족하여 결단할 수 없다는 점이 아쉬워서 공부를 좀 더 해보고 싶었음.

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25 서강식(간석여중)

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25 서강식(간석여중)

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평소 즐겨 보던 삼프로에서 이경일 대표의 챗GPT의 현재와 미래를 엿보게 되어 유익했다. 경제 팟캐스트이다 보니 교육보다는 챗GPT와 연관된 투자 영역에 초점을 맞춘 내용이라 색다른 경험이기도 했다. 이경일 대표는 AI 기술의 진보로 10~20년 내에 인간 수준의 추론 능력을 갖출 것이라고 주장하고 있다. 이를 위해서는 구체적이고 통찰력 있는 질문이 필요하며, 인간은 답을 찾는 역할보다는 어떤 질문을 해야 하는지를 더 고민해야 한다고 말하고 있다. 교육 현장의 교사도 학생에게 답을 찾아보라고 지시하기보다는 어떤 질문을 해야 하는지 고민하도록 도와줘야 한다고 생각한다.

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학교 현장에서 챗 gpt를 사용하는 것에 대한 의견이 분분하다. 하나의 자료를 찾는 검색 엔진의 형태로 보아 학생들의 학습을 도와주는 보조 자료라고 생각하시는 선생님이 있는 반면, 과제 내용을 입력하면 챗 gpt가 해결해주고 그 내용을 그대로 옮겨 적는 상황에서 오히려 학생들의 생각할 수 있는 힘 또는 학생 개인의 학습 능력을 저해한다고 생각하는 선생님도 있다. 현 상황은 인공지능을 일상에서 받아들이는 과도기라고 생각을 한다. 교사 뿐만 아니라 학생들, 교육 공동체 전체가 이러한 상황에 대해 이해하고 서로 자유롭게 의견을 공유하며 하나의 합의를 이루어가는 과정이 필요하다고 생각하였다.

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GPT4 개발 과정과 인공지능이 어떤 비지니스 모델을 가지고 발전하고 있는지, 그리고 우리나라에서 인공지능의 성공적인 발전을 위한 방향까지 제시하는 영상이었습니다. 인공지능을 비지니스 측면에서 바라보는 부분에서, 앞으로 학생들이 살아갈 미래에서는 AI를 안 쓰는게 이상하고 어떻게 활용해야 할지 가 더 중요해짐을 느낍니다. 특히 우리 나라는 데이터와 기기 사양 등의 한계가 있고 어떻게 해야 경쟁력이 있을지(특정 분야를 디테일 하게 학습한 AI를 만드는 것에 집중) 에 대한 내용은 학생들에게도 전달해주고 싶은 내용이었습니다.

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4.강윤진(인천십정초)

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4.강윤진(인천십정초)

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2주차 강의 덕에 챗GPT의 학습방법에 대한 이해가 매우 수월했다. 공부할수록 시간이 흘러 데이터가 무한히 많아진다고 수준이 계속해서 발전할 것은 아니라는 생각이 든다. 데이터가 많아질수록 꾸준히 발전하겠지만 RLHF와 같이 정도를 강화할 도약지점이 지속해서 만들어져야만 우리가 걱정하고 기대하는 수준의 인공지능이 만들어질 것이라 생각한다. 인공지능의 발전으로 지식을 구성하는 것이나 지식을 습득하는 것보다 질문을 잘하는 사람, 창의성을 가진 사람이 추구하는 인재상이 될 것이라고들 한다. 그러나 공학용 계산기가 범용화 된 시대에 계산기를 사용하지 않고 고등수학까지 공부하는 우리나라에서, 발전된 인공지능이 상용화 되었을 때 교육현장에 혁신적인 변화가 불어올까 의문이 들기도 한다. 아이들이 대학에가서 취업전선에 뛰어들때 요청받는 능력은 변화될지 몰라도 성실함과 똑똑함으로 승부를 보는 입시문화가 바뀔것인가 궁금하다.

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지금껏 30년의 인생을 살아오면서 인공지능의 개념은 무수히 접해보았지만 실제로 우리 인생에 직접적인 영향을 미친 것은 챗GPT가 처음인 것 같다. 챗GPT를 활용한 직업이 생겼으며 챗GPT를 활용한 플러그인도 등장한 것이 그 예시이다. 내가 7살이었을때 가정용 컴퓨터가 대중적으로 보급되었다. 그때 이후로 학교에서는 컴퓨터를 이용해서 학생들을 가르치기 시작하였다. 지금은 가정용 인공지능이 대중적으로 보급되는 시기이다. 이제 초창기 상황인 것이다. 지금의 상황에서 내가 챗GPT를 이용해서 어떻게 학교에서 적용할 수 있을지 생각해봐야겠다.

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2주차 강의와 관련 동영상을 통해 ChatGPT에 대해 이해할 수 있었고, 교육과의 연계에 대해 생각해보았다. ChatGPT의 교육에서의 활용 강점은 다양하다고 느꼈다. 먼저, 조사 학습의 편의성이 높아질 거 같다. 특히 초등학생들은 검색 과정이 어렵기 때문에 ChatGPT를 활용하여 더 편리하게 정보를 얻을 수 있다. 째, 비판적 사고능력 향상이 가능하다. ChatGPT를 사용하면 정보의 출처와 사실 여부를 판단하는 능력을 기를 수 있다. 셋째, 사고력 증진을 위주로 하는 교육으로의 패러다임 변화가 예상된다. ChatGPT를 통해 지식에 쉽게 접근할 수 있어 학생들의 암기보다는 사고력을 중요시하는 교육 방향으로 전환될 것으로 생각된다.

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112 고수현(서귀포여고)

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112 고수현(서귀포여고)

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대규모 언어 모델에 기반하여 사람이 서로 대화하는 것처럼 보여지는 대화형 인공지능 서비스인 챗GPT에 대하여 자세히 알게 되었습니다. 여기서 더욱 사람과 가까워지기 위해서는 모호한 암묵적 지식을 어떻게 학습하느냐가 중요해짐도 알게 되었습니다. 그리고 최적화 또는 전략과 창의력, 약한 공감력 또는 강한 공감력의 4분류로 나누어 다양한 직업을 분류하였는데 인공지능 시대가 도래하며 사람과 인공지능이 어떻게 같이 살아가고 대체되어 가는지에 대해 볼 수 있었습니다. 교사가 직업인 저로서는 인공지능을 활용하며 살아갈 것임을 이해하게 되었고 자라나는 아이들은 어떤 직업을 가지고 인공지능과 어떻게 협력하며 살아가야 하는지에 대해 생각해 볼 수 있는 계기가 되었습니다.

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ChatGPT의 개념과 원리부터 현재 상황, 앞으로의 발전 방향까지 한꺼번에 정리할 수 있는 영상이었다. 경제적인 관점에서 미국과 중국의 자본력을 따라잡지 못하는 우리나라 기업들이 인공지능을 어떤 방향으로 발전시켜야 할지 궁금했는데 이에 대한 통찰도 들을 수 있어서 매우 유익했다.
평소 아이들이 생성형 인공지능을 활용하게 되면 발생할 수 있는 교육적인 문제들에 대해 고민이 있었다. 하지만 기존 교육의 틀을 깨고서라도 아이들이 생성형 인공지능을 충분히 활용할 수 있어야겠다고 느꼈다. 어쩌면 그 과도기인 지금 우리 교사들의 역할이 막중하다는 생각이 들었고, 앞으로 접하게 될 미래는 어떤 모습일지 더욱 기대가 된다.

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164_신혜정(동국사대부속영석고)

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164_신혜정(동국사대부속영석고)

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경제, 비즈니스 측면에서 바라본 ChatGPT의 미래가 곧 변화될 세계의 모습일 것이다. 1조 3천억의 국내 ARS시장이 인공지능으로 대체 가능하고, 이미 대체한 기업 얘기는 인공지능 시대 인간 노동 시장 우려의 대표적 사례다. 몇 만 명의 일자리가 인공지능 개발 회사의 수익구조에 편입될 수 있다는 사실은 긍정적 미래만을 생각할 수 없게 만든다. 기술에 의한 새로운 비즈니스 모델의 탄생은 과거와는 다른 일자리 창출을 예견하지만, 어쨌든 승자독식이나 극단적 계층 분화를 막을 수 있는 이야기가 없었던 것이 아쉽다. 한편으로, 돈, 인재, 인프라가 미국에 비해 현저하게 부족한 우리나라 상황에서 선택과 집중이 필요하며, 좁고 깊게 파고들어 전문적 서비스를 개발하는 방법을 제시한 것이 인상적이었다.

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113 김세홍(제주제일중)

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113 김세홍(제주제일중)

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저는 다른 내용보다도 대한민국의 한 사람으로써 우리나라가 AI시대를 따라가기위해서는 어떻게 해야할지에 대해서 고민해 볼 수 있는 시간이어서 좋았습니다. 한국 기업들은 Ai 분야에서 경쟁력을 강화하기 위해 투자와 연구 개발에 노력하여야하지만 인재와 하드웨어 인프라가 부족한 현실로 인해 한계에 부딪히고 있습니다.
우리는 이러한 현실에서 인재를 담당하고 있는 교사들로써 어떻게하면 Ai 시대에 맞는 인재를 길러낼 수 있을지 고민을 해볼 필요성이 있다는 생각을 하게 되었습니다.

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이미 1960년대에 대화형 AI인 ALICE가 개발되어 약 40년이 흐른 지금 인간과 자유롭게 대화가 가능한 ChatGPT가 등장했다. 다양한 분야에서 활용되고 있고 활용도가 높은 만큼 미래에 더욱 주목 받는 기술이다. 이 기술을 개발하기 위해 투자되는 데이터와 예산도 언급되었는데 미국, 중국 등이 강세를 보이는 사이에서 국내 기업도 기술 개발을 위해 투자하고 있는 것들을 엿볼 수 있었다.
기술의 발전을 위해 데이터가 중요한 만큼 데이터 관련 산업도 확대될 것으로 보인다. 그리고 이를 활용하는 우리들도 데이터에 대한 이해와 더불어 데이터를 올바르게 읽는 능력도 필요하여 이와 관련된 교육도 필요할 것으로 보인다.

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93. 오세운(미래산업과학고)

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93. 오세운(미래산업과학고)

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인공지능은 데이터를 기반으로 학습을 하여 성장하는 특성을 갖고 있는데, 현 상황처럼 공부 잘하는 사람이 설 자리는 없어집니다. 인공지능 시대에서 인간이 배양하고 발전해야 할 능력은 두가지 입니다. 첫 번째로 인간은 몸을 갖고 있고, 경험을 쌓아 안목지를 얻습니다. 학습되지 않았던 것을 할 수 있는 능력, 메타인지 능력입니다. 도전한다는 것은 인간의 큰 가치입니다. 두 번째로 인간은 공감 능력이 있습니다.

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영상을 통해 챗GPT의 개발과정을 이해하는데 도움이 되었습니다.
또한 인공지능과 인간과의 협력 관계에 대해서 다시 생각해볼 수 있는 기회였던 것 같습니다. 인공지능이 인간의 활동 영역을 넘어오면서 인간과 인공지능의 상생이 필요하고 교육분야에서도 고민이 필요하다는 생각이 되었습니다.

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인터넷이 등장하고, 스마트폰이 등장하고, ai라는 또 다른 메가 트랜드가 오고 있다. 현재 나타나고 있는 chat gpt의 문제점들을 조만간 해소될 것으로 예상한다. 앞으로 학생들이 살아갈 시대에는 ai를 활용하는 사람와 ai를 활용하지 못하는 사람의 격차가 더욱 벌어질 것이다. 단순 노동 직업은 대부분 줄어들거나 사라질 것이다. ai 기술이 사회 전반에 적용되어 큰 변화가 오기 전에 교사가 어떠한 대비들을 해나가야 할지 고민된다.

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챗GPT에 대한 영상을 통해 대화형 인공지능의 놀라운 가능성을 몸소 느낄 수 있었습니다. 이 기술은 우리가 일상적으로 사용하는 대화를 기반으로 한 인공지능 서비스로, 우리와 자연스럽게 상호작용할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.  특히, 기계학습에 대한 설명은 매우 흥미로웠습니다. 데이터에서 패턴을 찾아내는 기계학습의 원리는 정말로 놀라운 것입니다. 이러한 방식으로 대규모 언어 모델을 학습시키면, 모델은 우리의 질문에 대한 답변을 제공하고, 우리의 숙제를 도와주는 등 사람과 유사한 역할을 수행할 수 있게 됩니다. 또한, 사람들의 특징을 언어, 인종, 머리카락 색상 등으로 구분할 수 있다는 사실도 인상적이었습니다. 우리는 사진을 통해 다른 사람들을 인식하고, 구분할 수 있습니다. 이러한 특징은 챗GPT와 같은 인공지능이 주어진 사진을 판별할 수 있는 능력을 갖출 수 있음을 시사합니다 또한, 대화형 인공지능의 유용성도 알 수 있었습니다. 대화를 기반으로 동작하는 인공지능은 우리의 일상에서 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다. 우리의 질문에 답변을 제공하고, 문제를 해결하는 데 도움을 주는 등 다양한 역할을 수행할 수 있습니다. 이러한 기계학습과 대화형 인공지능의 발전은 혁신적이며 미래에 더 큰 가능성을 제시할 것입니다. 더욱 발전된 챗GPT와 같은 기술이 우리의 삶에 더 많은 혜택을 가져다 줄 것으로 기대합니다. 정리하자면, 이 비디오는 챗GPT와 대화형 인공지능에 대한 흥미로운 정보를 전달해주었고, 기계학습의 원리와 우리의 특징 인식 능력을 생각해볼 수 있는 기회를 주었습니다. 이러한 기술의 발전은 우리의 미래에 많은 가능성을 열어줄 것 입니다.

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51 장형찬(서울삼전초)

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51 장형찬(서울삼전초)

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영상을 통해 챗GPT의 생성 원리부터 앞으로 발전 방향성에 대해 쉽게 알 수 있었다. 그런데 정보통신, 인터넷 강국인 우리나라가 인공지능 관련 기술에서는 경쟁력이 생각보다 낮고 현실적인 어려움이 많다는 것도 느꼈다.
미국, 중국은 막대한 자본과 데이터를 바탕으로 다른 나라의 100배 이상의 기술력을 보유하고 있는데 우리나라를 비롯한 후발 국가, 기업들은 따라가기 현실적으로 어려움이 많아 안타까웠고 앞으로 빈부의 격차와 더불어 정보(데이터)의 격차도 걱정해야 하는 시기가 오지 않을까 하는 걱정도 들었다.
이를 극복하기 쉽지는 않지만 영상에서 말한대로 "뾰족하고 깊게" 즉 적은 양의 데이터와 자산을 가지고 특정 분야에 집중있게 효율적으로 발전시키는 것이 우리나라 인공지능 기술 개발에 앞으로 나아가야 할 방향이 아닐까 싶다.

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챗gpt라는 것에 대해 사실 막연하게 생각하고 있었는데 이번 연수를 듣고 영상을 보며 조금 더 이해할 수 있는 계기가 되었다. 다만 한편으로는 예전 SW교육이나, 메이커 교육이 한창 유행하다가 지금은 AI교육이 유행하고 있고, 중간에 메타버스 교육이 잠깐 튀어나왔다가 대면 수업을 맞아 좀 잠잠해지는 등 챗gpt의 등장으로 이걸 학교에서 교육에 써야 한다고 지나치게 호들갑(?)떠는 것이 아닌가 하는 생각도 든다. 이 영상을 보고 오히려 나는 학교에서 변하지 않는 본질에 집중해야 하는 것이 아닌가 하는 생각이 들었다. 이를테면 국어, 수학, 과학, 사회 같이 기술의 발전에 본질이 되는 기초 학문의 중요성을 되새겨 너무 AI를 활용하거나 AI를 교육한다는 것에 집중하지 않고 본질로 돌아가는 것도 좋은 방법이 아닌가 하는 생각이 들었다.

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본 영상은 2월에 chatGPT에 대해 연구를 할 때 봤던 영상이라 무척 반가운 마음이 들었습니다.
지금이야 생성형 인공지능 관련 도서와 영상이 넘치지만 올 초만 해도 제대로 된 자료를 찾기 어려웠습니다. 이 때 이 영상을 보며 기본적인 생성형 인공지능의 역사와 원리를 알 수 있었습니다.
생성형 인공지능으로 인해 전 분야에서 많은 변화가 일어나고 있습니다. 교육 분야도 예전과는 다른 양상으로 흐름이 바뀔 것이라 생각합니다. 중요한 것은 이러한 흐름에 맞는 교육이 이루어져야하는데 개인적으나 교사가 아닌 일반인으로서는 충분한 관심을 가지고 적극적으로 활용하는 경우도 많이 보았는데 교육 현장에서는 아직 소극적으로 반영되고 있는 것 같아 걱정과 우려가 되고 있습니다. 초등학교와 같은 경우 우선은 업무 혁신, 행정 보조, 수업 설계, 평가의 도움을 받을 수 있을 거라 큰 기대감이 있고 나아가서는 학생들의 양질의 교육을 위한 도움이 되는 기술 될거라 생각합니다. 물론 이에 따라 동반되는 디지털 시민교육이나 디지털 역량 교육이 동반되면 더욱 좋을 것 같습니다. 학교 현장에도 이러한 기술을 활용하여 보편적인 교육과 양질의 교육이 실현되도록 교육자의 한 사람으로써 노력하고 나누겠습니다.

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이런 영상을 무료로 볼 수 있다는 사실 자체가 디지털 시대를 살고 있는 우리에게 주어진 엄청난 특혜가 아닌가 싶다.
생성형 인공지능 시대 이후에 멀티모달리티 시대가 올 것이라는 내용은, 수업 시간에 들었던 내용가 같은 흐름인 것 같다.
미국에서 지난 140년간 1인당 GDP가 꾸준히 상승하고, 실질 실업률 또한 비슷했다. 중요한 것은 주당 근무시간이 계속 줄어들고 있다는 것이다. 더 많이 벌면서 근무시간은 줄어든다? 앞으로는 지적 노동이 자동화될 것이다. 2040년 이후 노동력이 절반으로 줄지만 총 인구는 그대로 유지될 때, 현재와 같은 구조가 유지되려면 그만큼 생산성이 높아져야 하고, 자동화된다는 말이다. AI가 우리 사회를 차지하는 비율이 더 높아질 것이다. 대체되냐의 문제가 아니라 어떻게 협력적 관계를 유지할 것인가가 중요할 것 같다.

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챗GPT의 기술적인 원리를 2주차 강의에 이어 다시금 살펴볼 수 있었다. 또 대화형 인공지능의 잠재적인 영향력을 통해서 인공지능의 미래 방향성을 살펴볼 수 있었다.

챗GPT의 등장과 함께 요즘 관심이 가는 부분은 아무래도 이러한 생성형 AI에 대해 내용과 방향성을 가지고 교육을 해야하는 것일까에 대한 것이다. 다양한 담론이 있지만, 그 중에서도 나는 프롬프트 엔지니어링이나 인공지능 협력을 통한 과제 해결, 인공지능 윤리 등에 관심이 많다. 인공지능이 일상에서 기본적 활용 도구로서 주어지게 된다면 이를 어떤 효율적인 방법으로 또 어떤 책임감과 생각을 가지고 활용할 것인가 이를 알려주는 것이 교육의 역할이라고 생각하기 때문이다.

따라서 이미 다가온 인공지능 시대를 준비하는 교사로서, 인공지능 기술적인 원리에 대한 면밀한 탐색으로 얻어진 통찰력으로 앞서 관심이 있는  부분에서의 교육의 영역을 나름대로 세워나가고 싶은 마음을 다시금 느낄 수 있었다.

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118 황형준 - 고양오금초

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118 황형준 - 고양오금초

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인공지능에서 데이터가 중요하며, 그 데이터에 인간이 어떻게 피드백하느냐에 따라 다른 종류의 GPT가 등장한다. 파라미터 수를 늘리니까 인공지능이 잘하게 되었다. 인공지능이 언어의 모호성을 모호하게 배우게 되었다. 즉 암묵적 지식을 습득하게 되었다.  챗GPT는 추론을 할 수 있다. 구글 바드는 최신의 것까지 말해준다. 구글 바드는 지식을 참조한 대화형 인공지능이라고 할 수 있다. GPU는 인공지능반도체라 할 수 있다. 엔비디아의 주가가 계속 오르고 있다. GPT를 나중에 업데이트하는 것을 파인튜닝이라고 한다. 인공지능 모델은 데이터 덩어리이다. GPT3를 우리나라도 만들 수 있다. 네이버가 가지고 데이터 양 보다 구글 가지고 있는 한글 데이터 양이 더 많다. 우리나라 AI 산업에 있어 전략과 효율성이다. 인공지능과 관련해서, 의료, 금융, 사회, 정치, 역사 등의 분야를 전문화시켜서 협업하는 것이 필요하다. 비용을 절감하기 위해서 기술이 생기고, 또 다른 수요와 시장이 만들어진다. 생성형 인공지능을 만드는 것에는 많은 돈이 필요하다. 우리나라는 그러한 여력이 없기 때문에 한 곳을 정해 깊이 파는 전략을 써야 한다. 인간만이 할 수 있는 능력이 새롭게 개발될 것이다.

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강의 내용에서 들었던 개념들을 실제 기업에서 어떻게 적용하고 있는지 구체적인 사례를 들을 수 있는 좋은 콘텐츠였습니다. 특히 구글과 마이크로소프트의 대결이 어떻게 진행되고 있고 거기에 후발주자이자 인적, 물적 투자가 약한 메타의 사례를 통해 우리나라 기업들이 앞으로 개발해야할 AI분야에 대해서도 잘 알게 되었습니다. 이 부분 관련하여 대대적인 투자없이 열악한 환경에서 거대 세계기업들을 상대로 두각을 나타내려면 모든 분야의 데이터를 넣어 학습을 시키기보다 특정 분야에 집중해야한다는 것에서 교육은 어떻게 진행되어야 하는가에 대한 고민을 해볼 수 있었습니다. 아이들에게 세계 자본과 기업의 생태계를 설명하고 우리가 집중해야할 분야에 대해서 어떻게 연구하면 좋을지 생각해보면 아이들의 진로에 대해서도 많은 도움이 될 것 같습니다. 특히 특정 분야에 관심이 있는 학생들에게 데이터를 수집하는 방법을 알려주고 그 분야의 자료를 꾸준히 모으고 활용할 수 있는 방안을 떠올릴 수 있도록 돕는 것이 필요하다고 생각합니다. 인공지능이 워낙에 빠르게 발전하면서 부터 저출산으로 부족해진 노동인력을 대신해줄 수 있는 모델을 개발하고 그 모델을 통해 노년층을 부양할 수 있는 미래에 대해서도 충분히 교육할 필요가 있다고 생각합니다. 결국 지식산업의 경우는 대부분 AI로 대체되고 정의적이나 정서적인 분야에서 어떻게 두각을 나타낼 수 있을지에 대한 고민도 아이들과 해보면 재미있을 것 같습니다. 좋은 자료 추천해주셔서 감사합니다.

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10이인우(인천왕길초)

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10이인우(인천왕길초)

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영상 첫 부분 같은 사진을 보고도 동서양 또는 사회적 배경에 따라 다른 분류를 하는 모습을 보니 인공지능 개발에 있어 보편적인 인공 지능 개발에 많은 어려움이 있을 수 있겠다는 생각이 다시 한 번 들었다.
인공지능의 학습을 통해 완성된 모델의 내부 코드를 개발자 조차 설명할 수 없는 블랙박스 문제를 해결하여 설명가능한 인공지능 모델을 만들 수 있어야 사람들에게 신뢰 받는 인공지능이 될 수 있을 것이다.
인공지능의 근본에는 수학 지식이 많이 필요함으로 학생들이 수학에 좀 더 흥미와 관심을 가질 수 있도록 해야 할 것 같다.
우리나라의 여러 산업이 퍼스트 무버(first mover)의 기술을 빠르게 좋아가는 패스트 팔로우(fast follower)전략으로 성장했는데 인공지능 분야에서도 사람, 자본, 인프라의 부족으로 인해 산업을 리드하는 퍼스트무버가 되기에는 현실적인 어려움이 클 것 같아 약간은 서글프다.
하지만 상대적으로 적은 데이터와 하드웨어, 자본으로 효율적이고 경쟁력있는 인공지능 모델을 만들 수 있다면 우리나라 보다 기술 수준이 낮은 국가들을 대상으로 한 비지니스 모델이 나올 수 있을 것 같다.

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31 강동우(서울공연초)

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31 강동우(서울공연초)

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최근 몇 년 동안 대화형 인공지능(Chatbot) 기술은 급격히 발전하여 우리의 일상 생활에 많은 영향을 미치고 있다. 대화형 AI는 사람과 자연스럽게 대화를 나눌 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 대규모 언어 모델의 등장으로 인해 그 활용 범위가 넓어지고 있는데 다음과 같은 내용에 대해 함께 고민해 봤으면 한다.

첫째는 대화형 AI는 인간과 자연스럽게 소통할 수 있는 인공지능 기술입니다. 특히 대규모 언어 모델은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습되어 다양한 대화 상황에서 사람과의 대화를 모방할 수 있습니다. 이러한 대화형 AI는 챗봇이나 가상 비서와 같은 다양한 응용 분야에서 사용될 때 교육에서 어떤 서비스가 등장하고 우리는 어떻게 대처해야 하는가의 문제이다. AI 교과서도 이런 맥락에서의 접근이 필요하다.

둘째, 기계 학습은 기계가 데이터를 통해 학습하는 방법으로 데이터에서 패턴을 찾아내는 과정은 기계가 문제를 해결하고 예측하는 데에 필수적입니다. 대규모 언어 모델을 기반으로 한 대화형 인공지능은 다양한 대화 데이터를 학습하여 패턴을 파악하고 이를 활용하여 적절한 응답을 생성한다. 학교에서 축척되는 많은 데이터를 교육을 위한 피드백 자료로 활용하는 방안에 대해 연구가 필요하다는 생각이 든다.
셋째, 분류와 특징 추출은 인공지능 분야에서 중요한 개념입니다. 분류는 주어진 데이터를 여러 범주로 나누는 작업을 의미하며, 특징 추출은 데이터의 특징을 도출하여 의미 있는 정보를 추출하는 과정입니다. 이러한 분류와 특징 추출은 인공지능 모델의 성능을 향상시키고 데이터를 효과적으로 다룰 수 있도록 도와준다. 학생들에게 데이터의 중요성을 인식시킬 수 있는 교육의 도입이 시급하다.

생성형 AI를 교육 분야에 적용하는 방안에 대한 많은 교사 중심의 교육전문가 포럼 등이 활성화되어야 한다. 생성형 AI는 학생들에게 맞춤형 학습 경험을 제공하고, 학습 자료를 개별화하여 개개인에게 최적화된 교육을 제공할 수 있다. 또한, 대화형 AI를 활용하여 학생들의 질문에 실시간으로 답변하고, 학습 과정에서 동료들과 협력하거나 토론하는 환경을 조성할 수 있다. 하지만 이러한 발전이 테크기업이 바라보는 관점에서의 접근 방법과 교육현장에서 바라보는 접근 방법을 함께 보려는 문화가 생겨나고 있다. 위험성을 감수하는 측면에서의 미래교육과 안전성에 기반한 측면에서의 교육이 어떻게 접점을 찾을 수 있을지 함께 풀어가야 할 숙제인 것 같다.

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200 강소연(성동글로벌경영고)

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200 강소연(성동글로벌경영고)

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인공지능 및 챗GPT의 발전이 최근이 아니라는 것에 일단 놀랬습니다. 미국, 중국 등 다양한 나라에서 빠르게 발전하고 있다는 이야기를 들으니 대단하지만 한편으로는 두렵다는 생각도 듭니다. 우리 교육환경에서는 최근에 들어 급격하게 AI를 교육에 도입하려는 움직임이 크기 때문에 챗GPT를 적절히 교육에 접목시킬 시 킬 수 있는 교수학습 및 평가 방법이 중요하다는 생각이 들었습니다.

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140 채경전(만정초등학교)

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140 채경전(만정초등학교)

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창작은 인류의 고유한 영역이었는데 AI가 침범해온 것이다. 그로 인해 기자, 번역가, 통역가 등 수많은 직업이 조만간 사라질 것이라고 경고하는 뉴스가 쏟아지고 있다. 하지만 반대로 아직 Chat GPT에 탑재된 AI기술은 인류를 대체할 수 있을 정도로 성숙하지는 않아 단기간에 직업 대체가 이뤄지진 않을 것이라는 평가가 많다.

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이경일 대표의 영상을 통해 인공지능에 어렴풋이 알고 있던 내용들을 정리하는데 도움이 많이 되었습니다. chatGPT 열풍으로 OpenAI가 엄청 대단하구나 생각했었는데, 역시 그 뒤에는 구글이 있었군요. 트랜스포머 모델을 만들어 인공지능 스스로 배울 수 있게 되었다는 것이 참 놀라웠습니다.
일단 데이터를 투입해 배우게 하고, 파인 튜닝으로 문제와 답을 제시하면 그 뒤로는 문제를 너무 잘 해결한다. 과정이 참 심플하면서도 챗GPT 말고도 다양한 분야에서 그 가능성이 무한해서 어떻게 발전할지 기대된다.

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I. 대화형 AI 소개

대화형 AI를 대화형 인공 지능의 한 형태로 정의한다.

다양한 산업에서의 적용과 오늘날의 기술 환경에서의 중요성을 강조한다.

II. 기계 학습 및 교육 프로세스

기계 학습의 개념과 대화형 AI에서의 역할을 설명한다.

트레이닝 머신에서 데이터 및 패턴 인식의 중요성을 강조한다.

기능 추출 및 분류 과정을 통해 기계가 학습하는 방법에 대해 논의합니다.

III. 대규모 언어 모델의 역할

대화형 AI 서비스의 기반이 되는 대규모 언어 모델을 설명

인간과 같은 반응을 처리하고 생성하는 능력에 대해 토론

GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 주목할 만한 사례

IV. AI 개발의 GPU

처음에 게임용으로 설계된 AI 개발에서 GPU의 역할을 소개

벡터 계산을 가속화하고 대규모 방정식과 텐서 행렬을 처리하는 데 있어 그 중요성을 설명

학습 모델에서의 응용 프로그램을 포함하여 GPU의 주요 용도로 게임에서 AI로의 전환을 강조

V. 시사점 및 교수 고려사항

다양한 분야에서 대화형 AI의 잠재적 영향에 대해 논의

AI 기술의 윤리적 고려와 책임 있는 사용을 고려

머신러닝 기초, AI 윤리 등 AI 관련 주제를 기술 교육에 접목할 것을 제안

이러한 방식으로 통찰력을 구성함으로써 기술 가정 교사로서 대화형 AI, 기계 학습, 대규모 언어 모델의 역할, GPU 활용 및 이러한 실과 교육적 의미에 대한 구조화된 이해를 제공할 수 있다.

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기계학습에 대한 이해를 얻는데 도움이 되었다.  데이터에 의한 학습에 대한 이해를 하는데 도움이 되었다. 특히 기계에 의한 학습과 인간의 학습이 어떻게 다른지 쉽게 설명하는게 좋았다.
기존의 문제 해결과 데이터에 의한 문제 해결 , 특히 데이터에 의해 패턴을 찾는 것에 대해 이해 하는데 도움이 되었다. 결정론적인 사고가 AI 적사고로의 전환이 필요하다는 것에 대해 이해 할 수 있었다. 특히 문제 해결 절차라는 기존의 코딩이 아닌 데이터의 덩어리 자체가 문제 해결, 즉 컴퓨터에 의한 문제 해결이라는 데에 대해 큰 흥미와 호기심을 얻게 되었다.

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17 최선아(만수북중)

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17 최선아(만수북중)

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ChatGPT 강의를 통해 인공지능의 기술 변화와 중요성을 경제, 소비자, 문화 등의 관점에서 더 깊게 이해할 수 있었다. 한국어의 경쟁력과 국내 기업의 노력을 통해 인공지능의 발전 가능성을 확인하며, 미래 교육에 대한 비전을 다시 한 번 고민해보게 되었다. 데이터와 알고리즘의 윤리, 무분별한 컨텐츠 노출 등의 문제에 대해 생각해보며, 인간과 AI의 공존과 협력의 중요성을 인식하게 되었다. 교사에게는 창의성과 공감능력, AI 디자인과 융합적 사고력이 요구되며, 학생들은 AI 기초 지식과 AI를 효과적으로 활용하는 능력을 갖추어야 한다는 필요성을 느꼈다. AI의 영향력이 교육 분야를 포함한 사회 전반에 커지고 있다는 점을 이해하며, 끊임없이 발전하는 AI에 적응하고 인간의 고유한 능력을 개발해야 함을 깨달았다.

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챗GPT의 미래는 계속해서 발전하고 인간과 자연어 상호작용의 품질을 향상시킬 것으로 예상되고 도덕적 관점에서는 챗GPT의 사용은 윤리적인 고려사항과 함께 이루어져야 한다. 챗GPT는 편견이나 차별을 학습할 수 있으므로, 이러한 편향성을 감지하고 교정하는 메커니즘을 개발해야 하고 개인정보와 개인의 프라이버시를 존중하고 보호해야 하며, 데이터 수집 및 사용에 있어서 투명성과 동의를 중요시해야 한다. 사회적, 법적, 윤리적인 가이드라인을 마련하여 챗GPT의 사용이 공정하고 안전하며 사회적으로 적절하게 이루어질 수 있도록 해야한다.

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69 김기철(덕성여고)

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69 김기철(덕성여고)

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AI 모델, 용어 등을 비전문가의 관점(수준)에서 이해할 수 있도록 잘 설명해주셔서 한결 수월했습니다. 그러면서 업스테이지 박찬준 박사님의 강의를 다시 보게되니 '이게 이런 의미였구나' 정도로 이해하는 데 도움이 되었습니다.
chatGPT자체를 최근들어 사용해보면서 어떤 원리인지 궁금했고, chatGPT의 현재 한계도 알게 되었습니다. 실제 테스트삼아 질문을 했을 때 완벽한 거짓정보를 제공하는 것을 보면서 무분별한 사용은 위험할 수도 있겠다는 생각이 들었습니다. 학습은 하나 학습의 출처를 제공하지 않기에 검색엔진을 품은 지식기반형 chatGPT가 나온다면 훨씬 신뢰도가 높아질 것으로 생각됩니다. 우리나라의 AI 미래산업을 이끌어갈 인재양성에 있어서 AI전문교사의 역할도 크다는 것을 느끼게 되었습니다.

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끊임없는 인공지능의 발전은 앞으로 다양한 산업의 초석이 될 것이다. 결과적으로 교육 영역에서 학생들은 이러한 진화하는 환경을 이해하고 다양한 AI 기술을 효과적으로 활용하기 위한 AI 기초 지식을 보유하는 것은 필수적이다. 인간으로서 우리는 인공 지능과 협력할 수 있는 능력을 개발하는 동시에 인공 지능이 도달할 수 없는 작업을 수행하기 위해 고유한 능력을 활용해야 한다. 미래의 주역인 학생들에게 필수 역량을 잘 키워주고, 발전하는 AI 관련 기술들을 잘 활용하는 방법을 일깨줘줄 필요가 있다.

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19 조영은(제물포여중)

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19 조영은(제물포여중)

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챗GPT가 도래함에 따라 우리나라도 다양한 상황과 현실에 맞춰 인공지능을 개발하고 있는 것을 알게 되었다. 챗GPT는 많은 자본과 자금은 지원받아 모든 데이터를 축적하여 학습할 수 있지만 우리나라는 그 보다 훨씬 적은 자원을 지원받을 수 있는 상황이다. 그러한 현실적인 한계에도 불구하고 우리나라에서도 다양한 방식으로 개발이 이루어지고 있다. 챗GPT는 도서관에서 마음껏 모든 책을 둘러보게 하는 방식이라면 LUXIA와 같은 인공지능은 모든 데이터를 학습하는 것이 아닌 많은 데이터 중에서 핵심 데이터만 골라서 학습시켜 공식화하고 다른 질문에도 능통할 수 있게 하는 방식이다. 모든 데이터를 학습하는 것이 아니기 때문에 비용과 시간을 절감할 수 있다. 그리고 모든 분야에 능통한 인공지능이 아닌 하나의 분야에 능통한 인공지능을 만들고 필요 시 각 분야에 능통한 인공지능들이 모여 다양한 문제를 해결할 수 있도록 하는 방식을 취하고 있다.

이렇게 인공지능을 학습시키는 다양한 방식이 있는 것에 놀랐고 우리나라도 인공지능 기술에 뒤처지지 않게 열심히 노력하고 있는 것을 배웠다.

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39 노지영(서울원명초)

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39 노지영(서울원명초)

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솔트룩스 이경일 대표의 강연을 보고 초등학교 교사로서 다음과 같은 시사점을 얻었다.

먼저, 초등학교에서도 학생들에게 생성형 AI를 활용할 수 있도록 가이드라인을 주고, 수업 내 사용을 허용하여, 인공지능과 대화하고, 정보를 탐색하며, 문제를 해결하는 등의 학습 활동으로 인공지능 활용 방법을 적절하게 익히도록 가르치는 것이 중요하다는 생각이 든다.

둘째, 인공지능이 할 수 없는 인간만의 강점과 공감능력을 더욱 강조해서 가르쳐야겠다는 생각이 든다. 초등학교에서 강조하는 배려, 공감, 사회적 관계, 개인의 꿈과 재능을 키우는 창의적 표현과 진로교육을 더욱 강화해야 한다.

셋째, 창의적 문제 해결과 협력 능력을 강화하기 위한 교육을 해야겠다는 생각이 든다. 인공지능이 데이터에서 패턴을 찾아내고 정보를 제공해주는 역할을 한다면, 초등학교 교육에서는 그것을 활용하는 학생들에게 문제 상황에서 문제를 파악하고, 해결하기 위해 창의적으로 사고하고, 친구들과 협력하여 문제를 해결하는 능력을 기를 수 있도록 해야 할 것이다.

넷째, 초등학교에서도 수업 전반에서 학생들이 인공지능과의 상호작용을 경험하고 학습할 수 있는 교육 환경을 조성할 필요가 있다는 생각이 든다. 인공지능 기반 학습 도구나 프로그램을 활용하여 학생들이 직접 인공지능과 상호작용하며 학습할 수 있도록 지원할 필요가 있다.

다섯째, 급속하게 발전하는 기술, 정보, 특히 인공지능 기술에 대한 지속적인 학습과 학습자의 자기주도적인 평생학습 역량, 디지털 소양을 길러줘야 하겠다는 생각이 든다. 학생들이 미래사회에서 계속해서 성장할 수 있으려면 자신에 대한 메타인지와 함께 학습을 할 수 있는 기초도구로서의 디지털 소양이 매우 중요할 것이다. 이를 위해 초등학교에서부터 체계적인 지원이 필요하다고 여겨진다.