한편 ChatGPT가 교육에 활용되었을 때 예상되는 어려운 점도 있을 것이다. 첫째, ChatGPT의 답변이 무조건 맞다, 옳다라고 말할 수 있는 근거가 부족하기에 공교육에서 학생들을 대상으로 활용하기에 윤리적 문제가 발생할 수 있다. 둘째, 시대의 격변 속 발맞추기 어려운 진로 교육(직업교육)의 문제가 생긴다. 이렇게 몇 달만에 GPT의 신버전이 나오는 상황에서 우리는 학교에서 어떤 진로교육을 해야할까? 

인공지능 소프트웨어는 데이터를 분석하여 학습하며, 이를 통해 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다. 이 영상에서는 기계학습과 데이터의 역할에 대해 다루고 있습니다.

딥러닝은 인간의 뇌를 모방하여 신경망을 구성하는 기술입니다. 이 영상에서는 딥러닝과 매트릭스의 관계에 대해 설명하고 있습니다.

인공지능은 데이터를 분석하여 문제를 해결하며, 이를 통해 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다. 이 영상에서는 인공지능의 학습 과정과 문제 해결 방법에 대해 다루고 있습니다.

게임 개발에서는 물리 엔진과 그래픽 프로세스를 통해 인공지능을 구현합니다. 이 영상에서는 인공지능이 어떻게 학습하고 문제를 해결하는지에 대해 설명하고 있습니다.

영상을 시청한 후에 저는 디스토피아적인 미래보다는 인공지능과 함께 이전과는 비교할 수 없는 질 높은 삶을 영위하는 미래의 저의 모습을 상상하게 되었습니다. 지나치게 낙관적이라고 생각하시겠지만 사피엔스종은 오랜 시간 위기를 기회로 바꾸면서 발전하였습니다. 인공지능과도 어려운 상황을 극복하며 공존할 것 같습니다.

   

아이를 무분별한 컨텐츠에 노출시킨 결과 교육 컨텐츠를 접한 아이보다 말이나 행동이 올바르지 않은 것을 볼 수 있었으며, 입력된 데이터만 가지고 답하는 ChatGPT의 특성을 보면서 확증편향과 같은 데이터 및 알고리즘 윤리에 대해서도 생각해보게 되었습니다. 미국의 주당 근무 시간이 지속적으로 감소하고 있는 상황에서처럼 인간은 앞으로 더욱 육체 노동으로부터 자유로워질 것이며, 단순한 지적 노동력은 AI가 대체할 것이라는 설명도 당연하게 받아들여집니다. 이제는 AI를 두려운 상대, 이겨야 할 상대로 여기기보다는 AI와 협력(공존)하는 전략으로 인간의 연구와 경제활동이 진화해야 생존이 가능할 것이라 판단됩니다. 그리고 이러한 흐름으로 보아 앞으로 인간으로 할 수 있는 능력이 새롭게 계발될 것입니다. 어떤 능력을 배양해야 할까요? 영상에서 CEO는 1. 인공지능이 잘하는 것(데이터 수집처리)이 아닌 분야, 즉 직관, 암묵지, 용기 2. 다중지능이론, 공감능력을 꼽았습니다. 그렇다면 교육계에서는 어떨까요? 교사에게 요구되는 것은 바로 교사의 창의성, 공감능력, 수업 설계에 필요한 인공지능 디자인이 융합된 내용과 직관능력, 융합적 사고력이라는 해답을 얻게 되었습니다.

누가 세계 최고인지를 판단하는 것은 주관적이지만, 엘론 머스크는 주목할 만한 업적을 인정받고 있는게 현실이다. 우리는 전문 지식과 성공이 책 지식이나 웅변에만 의존해서는 안 된다는 점에 유의해야 하며 실용적인 적용과 혁신에 뛰어난 개인이 점점 더 두각을 나타내면서 전문 지식에 대한 전통적인 개념은 변화를 겪을 수 있다. 실제 경험, 지적 성장 및 혁신적인 사고의 전체적인 조합은 진정한 전문가가 된다는 것이 무엇을 의미하는지 재정의해야 한다.

  2016년 이후 인공지능에 대한 발전과 진화의 속도에 충격을 받은 이후, 교육현장에서의 준비는 도구활용에 집중되었고, 인공지능 자체를 파악하고, 이해하기 위한 노력이 다소 부족했던 것이 사실이다. 인공지능 기술에 대한 활용이나 규제에 대한 논의에 앞서 인공지능과 공존하기 위해 갖추어야 할 역량을 재점검할 필요가 있다. 

  인공지능과 공존하기 위한 역량은 암기를 통해 지식을 밀어 넣기보다는 생각하는 능력 향상을 위해 생각의 공간을 마련하는 교육으로의 재편을 통해 가능할 것이다. 인공지능 기반교육이나 활용교육을 통해 대학입시를 준비하기보다는 인공지능에 대해 근본을 이해하고 사고를 확장할 수 있는 교육의 재설계가 필요하다.

  지피지기 백전불태(知彼知己 百戰不殆)라는 고사성어를 상기하며, 챗GPT를 이기기 위한 것, 혹은 규제를 위한 준비가 아니라 인공지능과 공존하기 위한 주체적 사용자의 역량을 강화하는 데 필요한 지피지기가 무엇인지 고민해야 할 때이다.

결국 영상의 끝은 우리의 미래를 걱정하고 있다. 일자리 대체, 똘똘한 인공지능에 뒤쳐지지 않기 위해 인간이 할 수 있는 것이 무엇인가..! 인공지능이 절대로 할 수 없는 인간만의 고유영역이 있다. 도전 의식, 새로운 시도, 새로운 생각, 타인을 이해하는 공감 능력 등이 있다. 이러한 면을 잘 발휘할 수 있는 영역을 찾아 우리의 일을 해야할 것이다. 하루가 다르게 변화하는 시대에 학생들이 가지고 있는 불안을 어떻게 설명하고 무엇을 준비하라고 해야하는지 인공지능기술에 대해 알면 알수록 더욱 고민이 된다.   

인공지능 모델을 수학과 논리의 함수로 생각했는데, 이제는 점점 인공지능이 인간 뇌의 세포와도 비교될 정도로 발전하고 있다. 그래서 이제는 인공지능이 인간을 초월하여 인간의 약점을 보완하는 더 큰 역할을 할 것으로 기대하면서도 두려움도 느낀다. 인간이 감히 따라갈 수 없는 원조가 되는 것이 기술로 개발되고 학습되는 '인공지능'이라는 것이 실제로 우리 앞에 닥쳐오고 있는 두려움이 될지도 모른다.

인공지능의 이해와 활용은 중요하다. 우리가 인공지능을 어떻게 활용하며 어떤 데이터를 만들고 있는지에 대해 고민하는 것도 매우 중요하다. 영상에서는 GPT의 학습 원리와 구조에 대해 자세히 설명하였다. 인공지능의 학습은 다양하게 분포된 데이터 속에서 범주를 찾아내는 과정이다. 이전의 인공지능에서는 사람이 특징 정보를 학습시키고 이를 도출해 내도록 하는 과정이 필요했지만, 현재의 챗GPT 모델에서는 스스로 특징을 찾아내고 구분할 수 있다. 때로는 인간보다 더 빠르고 정확하게 그렇다. 최근 나는 국어시간에 학생들이 쓴 기행문을 GPT를 통해 피드백을 준 적이 있다. 평가기준과 역할만 부여하고 학생들이 쓴 글만 붙여넣기했을 뿐인데 내가 썼더라면 적어도 3~4시간은 걸렸을 24명의 피드백을 단 몇 분 만에 끝냈다. 이를 보면서 인공지능이 인간의 직업을 대체하는 것을 몸소 느끼게 되었다.

인공지능의 발전은 멈출 수 없는 현실이며 우리의 삶에 빠르게 변화를 가져올 것이다. 이러한 사회 속에서 우리 인간만이 가진 특별한 가치는 무엇인지, 우리는 어떤 점에서 준비해야 할지 명확히 알고 준비해야 하는 시점이다. 또한, 교육 분야에서도 인공지능을 적극적으로 활용하여 학생들에게 긍정적인 측면을 제공하고, 데이터의 선별과 윤리적인 측면에 대해 이야기할 필요가 있다. 초등학생들에게는 인공지능을 활용한 질문 연습 등 유익한 활동을 통해 미래 사회에 대비할 수 있는 기회를 제공해야 한다. 이를 위해서는 교사들도 노력해야 한다.

  그렇기에 우리는 이러한 미래 사회 변화에 적응하여 AI를 활용한 교수학습 방법론을 연구하고, 학생들에게 보다 맞춤화된 매력적인 교육 경험을 제공할 수 있도록 노력해야 한다.

1. 영어교사를 위한 인사이트#1: 대화형 인공지능은 대규모 언어 모델을 기반으로 한 서비스입니다. 이를 활용하여 학생들과 대화하며 영어 학습에 활용할 수 있습니다.
2. 영어교사를 위한 인사이트#2:  기계학습은 데이터를 통해 학습하고 패턴을 찾아내는 방법입니다. 영어 교육에 적용하면 학생들의 학습 패턴을 분석하여 개인 맞춤형 학습을 제공할 수 있습니다.
3. 영어교사를 위한 인사이트#3:  사진을 통해 차별을 인식하는 상황은 다양한 주제로 활용될 수 있습니다. 영어 교사로서 학생들에게 문화 이해와 사회적 예절에 대한 이해를 높이는데 활용할 수 있습니다.

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. 

   

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

대화형 AI를 대화형 인공 지능의 한 형태로 정의한다.

II. 기계 학습 및 교육 프로세스

기계 학습의 개념과 대화형 AI에서의 역할을 설명한다.

III. 대규모 언어 모델의 역할

IV. AI 개발의 GPU

처음에 게임용으로 설계된 AI 개발에서 GPU의 역할을 소개

V. 시사점 및 교수 고려사항

다양한 분야에서 대화형 AI의 잠재적 영향에 대해 논의

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.

  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.

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.

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.

‘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.

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.

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.