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챗GPT를 실무에 잘 활용하려면

반복적 질문으로 답변 완성도 높이고
복잡한 문제는 쪼개서 단계별로 지시

손진호 | 372호 (2023년 07월 Issue 1)
Article at a Glance

챗GPT로 코딩과 데이터 분석, AI 개발 등 전문 기술을 요하는 업무에 과감히 도전할 수 있는 시대가 열렸다. 그러나 챗GPT는 아직 완벽한 기술이 아니기 때문에 반복적인 대화를 통해 답변의 완성도를 높이는 것이 중요하다. 또한 사용자의 상황이나 환경을 모르는 챗GPT에 질문의 맥락을 상세히 알려주고 답변 작성에 필요한 정보를 구체적으로 제공할수록 답변의 질이 높아질 것이다. 이 밖에 복잡한 결과물은 챗GPT가 깔끔하게 수행할 수 있을 정도의 하위 작업으로 세분화해 단계별로 지시하는 게 좋다.



챗GPT, 자연어로 이끄는 디지털 혁명

챗GPT가 공개되고 반년이 흐른 후 세상은 두 부류로 나뉘고 있다. GPT 기술을 잘 쓰는 부류와 그렇지 못한 부류, 챗GPT를 존중하는 부류와 무시하는 부류로 말이다. 챗GPT는 아직 불완전한 기술이다. 챗GPT의 기반이 된 GPT-3.5는 약 1750억 개 파라미터를 가진 것으로 알려져 있다. 약 100조 개 시냅스를 가진 인간 뇌 용량의 0.2%도 안 되는 수준으로 학습한 인공 뇌라고 볼 수 있다. 따라서 사람의 뇌와 비견되기에는 아직 무리가 있다. 많은 사용자가 챗GPT에 몇 가지 질문을 하다 보면 기대했던 완벽한 답변을 받지 못하는 상황이 필연적으로 발생하고 이때 챗GPT에 실망하고 등을 돌리는 경우가 적지 않다.

하지만 불완전한 기술임에도 챗GPT는 사람의 기억력을 넘어서는 다양한 범주의 지식을 학습했고, 이 지식들을 잊어버리지 않고 인공신경망을 통해 보관할 수 있는 기반을 갖췄다. 특히 오픈AI가 지난 3월 공개한 GPT-41 는 미국 모의 변호사 시험에서 상위 10%를 기록하는 등 인간의 지능을 바짝 쫓아오고 있다. 이제 사람들이 챗GPT를 가까이에 두고 적재적소에 활용한다면 모르는 영역에도 어느 정도 쉽게 접근할 수 있는 시대가 됐다. 따라서 불완전한 기술임을 인지하고 챗GPT가 도움이 되는 수준의 답변을 작성하도록 사용자가 잘 가이드해 준다면 충분히 유용하게 활용할 수 있다.

실무 영역에서 챗GPT를 활용할 수 있는 방법은 다양하다. 그중 가장 파급력이 큰 영역은 개발이다. 최근 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “모두가 프로그래머인 시대”라고 표현하며 챗GPT 같은 기술이 개발의 대중화를 이끌어내는 데 결정적인 역할을 할 것이라고 말했다. 본래 개발은 코딩 지식이 있어야 하고, 논리적인 사고와 많은 실무 경험을 필요로 하는 영역이다. 그러나 챗GPT는 개발에 필요한 모든 것을 가지고 있다. 무엇보다 코딩을 굉장히 잘한다. 필자의 경험에 비춰봤을 때 챗GPT는 정형화된 패턴이 있는 코딩에 훨씬 강점을 가진다. 그리고 논리적 추론이 가능하며, 방대한 인터넷 개발 커뮤니티로부터 데이터를 가져왔기에 실무 경험까지 학습했다고 볼 수 있다.

따라서 챗GPT를 활용하면 ‘말로 하는 개발’이 가능하다. 물론 개발을 전혀 안 해본 사람들은 어느 정도 학습이 필요할 수 있으나 과거 코딩을 배우고 경험을 쌓으며 오랜 기간을 투자해야 했던 시절과 비교할 수 없을 정도로 단기간 안에 개발할 수 있을 것이다. 처음부터 복잡한 소프트웨어를 개발하는 데는 어려움이 있겠지만 간단한 소프트웨어부터 개발하며 내공을 쌓아간다면 과거 수많은 개발자가 함께 만들었던 서비스를 비전공자 1인이 충분히 개발할 수 있다.

예를 들어, 앱이나 홈페이지를 개발하는 것뿐만 아니라 PPT 자료 50여 장에서 텍스트만 추출해 이를 1장으로 요약하는 보고서를 만드는 소프트웨어, 웹사이트 게시판의 데이터를 긁어모아 기업의 보안 사항이 유출되고 있는지 실시간으로 모니터링하는 소프트웨어를 만들 수 있다. 엑셀의 VBA(Visual Basic for Applications) 코드2 를 자유자재로 활용해 필요한 엑셀 도구를 커스터마이징할 수도 있다. 이 모든 것을 1~2일 내로 만들 수 있다.

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더 나아가 디지털 트랜스포메이션(DX)의 핵심인 데이터 분석과 AI 개발도 충분히 가능하다. 오히려 소프트웨어 개발보다 데이터 분석 업무에 더 빠르게 챗GPT를 응용할 수 있다. 필자가 직접 진행한 챗GPT 교육 과정에서 비전공자 30명이 1시간 안에 고객 데이터를 챗GPT로 분석해 이탈 고객을 90% 정확도로 예측하기도 했다. 이처럼 이제는 누구나 말로 하는 개발, 말로 하는 데이터 분석이 가능하다. 챗GPT라는 우수한 IT 인력을 옆에 두고 업무에 필요한 다양한 소프트웨어를 직접 개발할 수 있는 시대가 도래한 것이다.

한 가지 업무 상황을 가정해보자. 폴더 안에 텍스트 파일 1000개가 있고 이를 엑셀 파일 하나로 정리해야 한다. 이를 어떻게 처리할까? 컴퓨터를 전공하지 않은 대부분의 사람은 자연스럽게 ‘복사+붙여넣기’를 떠올릴 것이다. 코딩이나 컴퓨터 엔지니어링을 배워 이 업무를 자동화하는 것이 더 어렵기 때문에 많은 사람이 복사, 붙여넣기를 1000번 반복하는 수고스러운 방법을 택한다. 아무리 단순 작업이라도 이 업무를 내외부 IT 전담 팀에 의뢰한다거나 직접 배워 구현하는 것은 배보다 배꼽이 더 큰 상황이다. 이 때문에 업종과 규모를 불문하고 많은 기업에서 이런 단순 작업을 고되게 반복하는 일이 비일비재하다.

하지만 지금은 챗GPT가 세상에 등장한 지 6개월이 지난 시점이다. 그동안 너무 멀고 어렵게 느껴졌던 코딩이나 개발에 대해 다시 생각해볼 필요가 있다. 1000개 파일을 합치는 업무에 대해 챗GPT에게 물어본다면 짧은 코드 2~3줄을 생성해줄 것이다. 이를 그대로 따라 하면 실제 1000개 파일을 단 몇 초 내에 파일 1개로 병합할 수 있다. 물론 이 과정에서 코드를 실행시키는 방법을 모른다거나 윈도, 맥 OS 등 컴퓨터 환경 차이로 인한 문제가 발생할 수 있다. 처음 보는 컴퓨터 용어들도 난해할 것이다.

여기서 중요한 점은 챗GPT는 질문자에게 무안을 주지 않는 존재라는 것이다. 인간 전문가로부터 지식을 얻고자 할 때 하고 싶은 질문을 모두 할 수 있는 상황은 생각보다 많지 않다. 전문가는 당신이 어디까지 모르는지에 대해 알기 어렵고, 당신에게 맞춤형으로 지식을 전달한다면 많은 비용을 지불해야 하는 경우가 다반사다. “이것도 모르세요?”와 같은 핀잔 혹은 압박이 돌아올 때도 있다. 이는 거대한 심리적 장벽이다. 이 장벽을 뛰어넘어 초보적인 질문을 던지는 것은 상당한 용기를 필요로 하는 일이다.

하지만 AI인 챗GPT는 당신이 모른다고 하면 ‘1+1’의 정답이 무엇인지, 그 기원은 무엇인지까지 설명해줄 수 있다. 한 가지 답을 얻기 위해 이어지는 1000가지 꼬리 질문에 화내거나 무안을 주지 않고 이해할 때까지 설명해줄 것이다. 지금까지 이런 방식으로 지식을 전달받을 수 있는 건 도제식 교육밖에 없었다. 그러나 이제는 밀착 교육해주는 챗GPT와 함께 코딩과 전문 기술을 요하는 업무에 과감히 도전할 수 있는 시대가 열렸다. 실제 주요 기업들은 이런 방식으로 전 직원들이 업무 혁신을 꾀할 수 있도록 챗GPT를 실무에 활용하는 실습 교육을 찾는 상황이다. 앞으로 챗GPT를 네이티브 수준으로 활용하는 기업과 그렇지 못한 기업은 생산성과 업무 혁신에 있어 그 차이가 걷잡을 수 없는 수준으로 벌어질 수 있다.


챗GPT를 실무에 활용하는 법

챗GPT는 주로 기존 업무의 생산성, 효율성을 높이는 데 활용되고 있다. 예를 들어, 보고서 등 문서 작업을 할 때 사람이 목차를 제시하고 목차별 세부 내용은 챗GPT가 초안을 작성하도록 하는 식이다. 신사업의 핵심 키워드 작성은 물론 비즈니스 구조를 설계할 때도 챗GPT를 활용해 아이디어를 브레인스토밍하고 구조화된 결과를 받아볼 수 있다. 이처럼 챗GPT는 업무를 돕는 똑똑한 인턴 역할뿐만 아니라 전문성이 필요해 시도해볼 엄두를 내지 못했던 데이터 분석, 자동화 업무 등을 대신해주는 전문 인력 역할을 수행할 수 있다. 대표적인 두 가지 사례를 소개한다.

1. 챗GPT, 빙챗을 활용한 신사업 기획

퇴근까지 1시간 남은 시점에서 상사가 급히 오늘 퇴근 전까지 신사업 기획서 제출을 요청했다. 챗GPT가 없었다면 선택지는 단 하나다. 자정이 가까운 시간까지 야근하며 아이디어를 쥐어짜내는 것이다. 그러나 지금 우리에게는 챗GPT, 그리고 마이크로소프트가 만든 검색엔진 빙에 탑재된 빙챗(BingChat)이 있다. 1시간이 아닌 10분 내로 신사업 기획서의 완성도를 어디까지 높일 수 있을까?

먼저 빙챗의 ‘작성’란에 현재 상황을 입력했다. “지금은 금요일 오후 5시, 퇴근까지 1시간 남은 상황이야. 심지어 오늘 저녁 약속이 있는데 갑자기 팀장님께서 아주 급한 일이니 퇴근 전까지 신사업 기획 보고서를 제출하라고 요청하셨어. 신사업 기획의 콘셉트는 ‘지역소멸이슈’ ‘부동산’, 이 두 가지라고 하시는데… 니가 좀 도와줄래?”

암울한 현재 상황을 토로하고 맥락을 전달하니 빙챗은 다음과 같이 답변했다. “안녕, 나는 빙이라고 해. 너의 고민을 잘 들었어. 퇴근까지 1시간 남은 상황에서 신사업 기획 보고서를 작성하라니 정말 미친 짓이야. 그런데 걱정하지 마. 나는 너를 도와줄 수 있어. 내가 너를 위해 재미있는 신사업 기획 콘셉트 몇 가지를 생각해봤어. 들어보고 싶어?”

따뜻한 위로와 공감에 이어 빙챗은 꽤 그럴듯한 아이디어까지 제시했다. “첫 번째 콘셉트는 ‘지역 소멸 문제 해결을 위한 부동산 플랫폼’이야. 이 서비스는 지방에 있는 저렴하고 멋진 집들을 소개해주는 앱이야. 사용자들은 이 앱을 통해 자신의 취향과 예산에 맞는 집을 찾고, 직접 방문하지 않아도 가상현실로 집을 구경할 수 있어. 또한 이 앱은 지방의 문화와 관광 명소, 인프라 등의 정보를 제공해주고 이사를 결정한 사용자들에게 이사 비용과 생활 비용을 지원해주는 서비스도 있어. 이렇게 하면 지방의 인구 유출 문제를 해결하고, 부동산 시장을 활성화할 수 있지 않을까?”

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이어 AI를 활용해 부동산 매매에 영향을 미치는 여러 요인을 분석하고 특정 지역의 소멸 가능성을 예측해주는 ‘부동산 매매를 위한 지역 소멸 이슈 예측 시스템’이라는 두 번째 콘셉트도 제시했다. 마지막으로는 지방에 사는 사람들의 일상과 문화를 담은 리얼리티 쇼나 다큐멘터리, 지방의 역사와 전설을 바탕으로 한 드라마나 영화, 지방의 특산물과 요리를 소개하는 요리 쇼나 먹방 등 ‘지역 소멸 이슈와 부동산을 연결하는 콘텐츠 제작’을 제안했다. 그러고는 “어때? 너는 이 중에서 어떤 콘셉트가 제일 마음에 들어? 빨리 골라서 팀장님께 보고하고 퇴근하자. 그리고 저녁 약속도 잘 즐기고. 파이팅!”이라며 응원도 덧붙였다. 빙챗은 대답의 톤(tone)을 조정할 수 있어 ‘재미’를 선택하면 이처럼 친구 혹은 친한 동기와 대화하는 듯한 느낌으로 답변해준다.

첫 번째 콘셉트인 지역 소멸 이슈 플랫폼에서 ‘지방의 저렴한 집 소개’라는 키워드가 눈에 띄었고, 지방의 저렴한 집이 아닌 비어 있는 집을 활용하면 어떨까라는 생각이 들었다. 곧바로 빙챗의 ‘채팅’ 기능을 활용해 이 아이디어에 대한 시장 조사를 요청했다. 빙챗은 몇 초 만에 3개 기사를 참조하며 빈집과 관련한 비즈니스 사례를 제시했다. 신뢰할 수 있는 매체 기사를 참조해 제공하며 챗GPT의 단점으로 꼽히는 부정확한 정보 제공, 즉 할루시네이션 현상을 보완하고 있었다.

시장 조사를 마치고 마지막으로는 챗GPT를 활용해 비즈니스 모델 캔버스3 를 구성했다. 여기서 빙챗이 아닌 챗GPT를 활용한 이유는 빙챗은 일회성 작성과 사실 검증 면에서 뛰어난 성능을 보이지만 기획 보고서 작성 등 여러 차례 프롬프트를 입력해 결과물을 고도화하는 데는 아직 챗GPT가 더 유용하기 때문이다. 앞서 빙챗이 참조한 기사 내용을 복사, 입력했더니 챗GPT는 주요 파트너, 핵심 활동, 핵심 자원, 가치 제안, 고객 관계, 고객 세그먼트, 수익 모델, 채널 등 8가지 항목을 포함해 빈집을 활용한 신사업 기획서를 단 2~3분 만에 정리했다. 여기에 추가적으로 요청한 몇몇 보완 사항을 반영해 수정안까지 작성해줬다. 이처럼 빙챗과 챗GPT를 함께 적절히 활용하면 단순히 브레인스토밍, 보고서 작성뿐만 아니라 시장 조사와 같은 사실(fact) 기반의 검색도 빠른 시간에 효율적으로 처리할 수 있다.

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2. 챗GPT를 활용한 실시간 웹사이트 모니터링

사용자들이 모이는 웹사이트나 커뮤니티에는 기업에 관한 다양한 글이 올라온다. 이 중에는 기업 평판에 악영향을 미치는 악성 게시글이나 기업이 살펴볼 만한 아이디어, 사용자들의 애정 어린 쓴소리도 있다. 챗GPT를 활용하면 이런 웹사이트의 게시글이나 댓글, 리뷰 등을 실시간으로 모니터링할 수 있다. 구체적인 프로세스를 설명하자면 먼저, 모니터링하려는 웹사이트 게시글 혹은 댓글, 리뷰 데이터 등을 크롤링4 을 통해 일괄 추출한다. 이때 크롤링을 통해 상대 서버에 부하가 걸리는 등 문제를 일으키거나 수집한 데이터를 상업적으로 이용하면 불법으로 간주될 수 있어 사전에 면밀히 확인할 필요가 있다. 합법적인 방식으로 크롤링을 완료했다면 긁어온 정보를 구글 스프레드시트 혹은 엑셀에 저장하고, 챗GPT API를 호출해 해당 게시글이 기업의 대응이 필요한 글인지, 아닌지 등을 챗GPT가 스스로 판단하도록 요청할 수 있다.

예를 들어, 경상남도 창원시가 운영하는 ‘시민의소리’ 민원 게시판의 제목을 실시간으로 크롤링해봤다. 크롤링한 제목 데이터를 토대로 챗GPT에게 각 게시글에 대응할 담당 부서 추천을 요청하면 제목 내용의 맥락을 파악해 알맞은 부서를 매칭해준다. 과거 코딩이나 데이터 분석 역량이 없는 경우 접근하기 어려웠던 자연어 분석 작업을 이제 문장을 입력해 챗GPT에게 지시할 수 있게 된 것이다. 이뿐만 아니라 엑셀 형태의 작업 환경에서 챗GPT API를 연동한다면 마치 엑셀 함수를 사용하듯 GPT를 호출해 분석 작업을 요청할 수 있다. 각 민원의 담당 부서 지정뿐만 아니라 기업의 보안 사항이 유출되고 있는지, 상품 혹은 브랜드 평판에 치명적인 악영향을 미치는 글이 게시돼 있는지 등을 챗GPT가 각 제목 데이터의 맥락을 읽고 파악하도록 요청할 수도 있다. 실시간 게시판 모니터링을 자동화하는 것이다. 이처럼 챗GPT는 e메일, 문서 작성뿐만 아니라 소비자의 반응과 동향을 살피는 고도화된 작업을 수행하는 첨병 역할을 할 수 있다.

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챗GPT 활용 노하우

챗GPT는 아직 완벽한 기술이 아니기 때문에 사람의 배려와 친절함을 요한다. 이를 기술적으로 표현한 용어가 바로 프롬프트 엔지니어링이다. 프롬프트 엔지니어링이란 AI가 최적의 결과물을 만들어낼 수 있도록 적절한 프롬프트, 즉 명령어를 작성하는 작업을 뜻한다. 챗GPT로 원하는 결과물을 얻기 위해서는 아직 완벽한 기술이 아니라는 점을 인지하고, 반복적으로 피드백을 주는 인내심이 필요하다. 프롬프트 엔지니어링 노하우를 비롯한 챗GPT를 실용적으로 활용하기 위한 방법 몇 가지를 소개한다.

1. 반복적인 대화를 통해 답변의 완성도 높이기

챗GPT가 처음부터 완벽한 답을 줄 것이란 기대는 버리는 게 좋다. 아직 기술이 성숙하지 않아 첫술에 배부르기엔 너무 이른 시점이다. 챗GPT가 처음부터 완벽한 답을 주지 못하더라도 실망하지 말고 원하는 답을 얻기 위해 피드백하면서 완성도를 높여가는 반복적인 대화(iteration)가 필수다. 예를 들어 마케팅 콘텐츠를 작성하는 상황을 가정해 보자. 챗GPT에게 소비자의 이목을 끌 수 있는 5개 문장을 작성하도록 요청하면 여러 답변을 제시할 것이다. 이때 5개 문장 중 매력적인 문장을 중심으로 다시 5개 문장을 추가 작성해달라고 요청할 수 있다. 이런 반복 과정을 통해 원하는 수준의 결과물을 만들어갈 수 있다. 특히 챗GPT는 대화의 맥락을 기억하기 때문에 이런 피드백 과정을 거쳐 답변의 완성도를 높여갈 수 있다는 게 장점이다.

2. 챗GPT에 사전 정보 충분히 제공하기

챗GPT에 대전 가는 방법을 물어보면 중국 상하이에서 배를 타고 가라고 할지도 모른다. 그 이유는 사용자가 어디에 사는지 몰라 확률적으로 추정할 수밖에 없기 때문이다. 따라서 챗GPT가 사용자의 상황이나 환경을 모른다는 점을 항상 인지해야 한다. 질문 환경이나 맥락 등에 대한 자세한 정보를 먼저 제시한 후 원하는 정보를 요청하는 것이 좋다. 예를 들어 e메일 초안 작성을 요청할 때 보내는 사람의 목적과 받는 사람의 니즈가 무엇인지 먼저 알려준다면 훨씬 유용한 답변을 받을 수 있다. 질문의 맥락을 상세히 알려주고 답변 작성에 필요한 정보를 구체적으로 제공할수록 챗GPT가 내놓는 답변의 질이 높아질 것이다.

3. 복잡한 문제는 쪼개서 요청하기

50페이지 분량의 보고서를 작성해야 한다고 가정해보자. 이때 무턱대고 챗GPT에 50페이지 분량의 보고서를 써달라고 요청하면 기대했던 결과물이 아닐 가능성이 높다. 많은 분량의 보고서를 작성하다 보면 챗GPT가 스스로 판단해 방향을 잡아야 하는 부분이 다수 생길 수 있고, 이때 사용자가 기대했던 방향과는 다르게 보고서가 작성될 가능성이 있기 때문이다. 따라서 분량이 많거나 복잡한 결과물은 내용을 쪼개 하나씩 요청하는 것이 좋다. 예를 들어 보고서를 작성하는 목적과 상황에 관한 맥락을 먼저 제시하고 목차를 구성해달라고 요청한다. 피드백을 통해 완성도 있는 목차 구성을 완료하면 각 목차에 해당하는 내용 작성을 요청한다. 이렇게 몇 단계로 쪼개 요청하는 건 번거로운 과정이지만 한 번에 지시했을 때보다 압도적으로 높은 질의 결과물을 받아볼 수 있을 것이다. 다시 강조하지만 복잡한 결과물은 챗GPT가 깔끔하게 수행할 수 있을 정도의 하위 작업으로 세분화해 단계별로 지시하는 게 좋다.

4. 전반적인 톤 설정하고 역할 부여하기

챗GPT 내부에는 여러 파라미터가 있다. 대화의 온도, 챗GPT의 역할, 새로운 주제를 제시하는 빈도 등 기술적으로 오픈AI가 설계해놓은 여러 변수가 있다. 따라서 챗GPT가 단편소설이나 시 등 작품을 창작할 때와 업무용 보고서를 작성할 때 글쓰기에 대한 지침을 다르게 줄 수 있다. 예를 들어 챗GPT에 ‘신사업 기획을 담당하는 부서의 동료’라는 역할을 부여하고, 답변을 재미를 중심으로 작성해달라고 요청하는 것이다. 또한 톤 설정을 넘어 챗GPT에 구체적인 예문을 주고 숙지시킨 다음 예문과 같은 스타일로 작성을 요청한다면 챗GPT는 기꺼이 작성해줄 것이다. 이처럼 예시를 주면서 답변의 방향을 잡아주는 방식을 데이터 몇 개를 주고 학습시킨다고 해 퓨숏 러닝(few-shot learning)이라고 부른다. 예시를 주지 않았을 때와 3개 정도 예시를 줬을 때 성능에 있어 압도적인 차이를 보인다는 연구 결과도 있다.

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5. 데이터 제공을 원하지 않는다면 
관련 기능 비활성화하기

챗GPT를 활용하는 데 있어 기업 실무자들이 가장 우려하는 것이 바로 데이터 유출 문제다. 챗GPT는 오픈AI가 개발, 운영하는 서비스로 사용자가 입력한 대화 내용이 오픈AI에 유출될 가능성이 있다. 이런 우려를 반영해 오픈AI는 ‘Chat History & Training’ 설정 기능을 도입했다. 챗GPT의 계정 설정에서 활성화 여부를 선택할 수 있는데 이 기능을 활성화(On)하면 대화 내용이 챗GPT 학습 시 반영될 수 있다는 뜻으로 사용자의 대화 내용이 그대로 노출될 수 있다. 비활성화(Off)하면 대화 내용들을 학습에 반영하지 않고 30일 내로 삭제한다고 오픈AI는 명시한다. 단, 비활성화하더라도 30일 동안 해당 내용에 부적절한 대화가 있었는지 오픈AI가 검토할 수 있음을 시사하는 규정이 있다. 따라서 데이터가 완벽히 유출되지 않는 건 아니므로 챗GPT 사용 시 주의할 필요가 있다.

챗GPT는 사용자가 어떻게 가이드하느냐에 따라 아이언맨 슈트를 만들 수 있는 자비스가 되기도, 대전을 올바르게 갈 수 있는 방법조차 알려주지 못하는 바보 같은 AI가 되기도 한다. 앞으로 기술은 더욱 발전하고 더 많은 일을 할 수 있는 AI가 탄생할 것이다. 지금부터 챗GPT 같은 신기술을 개방적인 태도로 받아들이고 다양한 영역에 접목하려는 의지를 가진다면 누구나 AI 네이티브가 돼 다가올 변화의 물살 가운데서도 순항할 수 있을 것이다.
  • 손진호 | 알고리즘랩스 대표

    필자는 알고리즘랩스 대표이사로 AI 전문가다. 머신러닝, 딥러닝, 챗GPT 등 AI 기술을 활용해 LG화학, LG전자, 현대자동차, SK 등 국내 주요 대기업에서 AI 솔루션 개발 및 활용 업무를 수행해왔다. 실제 비즈니스 문제를 해결하는 과정에서 AI를 널리 보급하는 것의 중요성을 인지한 후 AI 대중화에 대한 비전을 갖고 창업한 알고리즘랩스는 국내 100대 AI 기업에 선정됐다.
    sjhfam@algorithmlabs.co.kr
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