넘버스
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우리는 나쁜 소프트웨어를 잘 참아낸다. 회사 출장 예약 시스템에 불만을 품거나 직원 피드백을 기록하기 위한 업무용 툴의 인터페이스를 분석해 본 사람이라면 무슨 말인지 알 것이다. 이런 문제에도 불구하고 우리는 나쁜 소프트웨어를 계속 사용하며, 솔직히 말하면, 나쁜 소프트웨어를 만들고 있다.
하지만 대규모 언어 모델, 챗GPT, 그리고 생성형 AI에 대해서는 같은 수준의 인내심을 발휘하지 않는 것 같다. 개발자 사이먼 윌리슨은 "보통 사람들이 소프트웨어가 얼마나 사용하기 어려운지 불평하는 것을 볼 수 있지만, 생성형 AI의 경우 좋은 결과를 얻는 데 어려움을 겪는 사람들은 소프트웨어가 실제로 쓸모없다고 생각하고 완전히 포기하는 경우가 많다"라고 지적했다.
생성형 AI에만 비현실적인 기준을 적용하고 있는 건 아닐까?
한껏 부풀려진 기대치
분명 과도한 기대를 걸고 있지만, 누구의 잘못일까? 바로 우리 모두이다. AI 기반 기계가 우리의 일자리를 빼앗아 갈까 봐 두려워하는 사람들, 낡은 제품을 AI로 포장하는 솔루션 업체, 흥미로운 콘텐츠를 찾는 미디어까지, 우리는 좋은 것이든 나쁜 것이든 AI에 대해 너무 많은 것을 기대하게 됐다.생성형 AI의 경우, 부풀려진 기대치로 인해 명백한 단점 중 일부를 간과하거나 대수롭지 않게 여기게 됐다. 예를 들어, 빌 게이츠는 생성형 AI가 나아갈 방향에 대해 놀랍도록 야심 찬 비전을 제시하고 있는데, 이는 현재의 가장 낙관적인 현실과도 한참 동떨어진 것처럼 보인다. 이러한 과대 포장은 누구에게도 도움이 되지 않으며, 생성형 AI의 핵심 문제를 해결하기 어렵게 만든다.
우선, 아멜리아 와튼버거가 주장하듯이, 초보자에게 채팅은 생성형 AI가 얼마나 똑똑한지 알 수 있는 이상하고 직관적이지 않은 방법이다. 챗GPT와 같은 기능은 텍스트 상자를 통해 사용자에게 '인사'를 건네지만, 상자에 무엇을 입력해야 하는지에 대한 실질적인 지침이 없고, 기본적으로 특정 방식으로 응답하는 이유에 대한 가시성도 없다. 와튼버거는 "물론 사용자는 시간이 지나면서 어떤 프롬프트가 잘 작동하고 어떤 프롬프트가 작동하지 않는지 학습할 수 있지만, 어떤 프롬프트가 효과적인지 학습해야 하는 부담은 여전히 모든 사용자가 져야 한다”고 지적했다.
한 대학 연구팀은 "자연어 처리 전문가라 할지라도 프롬프트 엔지니어링은 대규모 데이터 세트에서 체계적으로 평가하기 전에 다양한 프롬프트 전략이 구체적인 입출력에 미치는 영향을 반복적으로 실험하고 평가하는 광범위한 시행착오가 필요하다”라고 주장한다.
우리는 모두 어떻게 하면 훌륭한 결과를 산출하는 입력을 만들 수 있을지 고민하고 있지만 대부분 실패하고 있다. 업계가 너무 빠르게 움직이고 있는 것도 도움이 되지 않는다. 벤지 에드워즈는 "어떤 기술을 잘 활용하기 위해 개발하더라도 3~4개월이면 쓸모없게 된다”고 지적했다. 물론 오픈AI와 같은 솔루션 업체는 제품에 더 많은 가드레일을 적용해 비전문가도 쉽게 생산성을 높이고 UX 문제를 해결할 수 있을 것이다.
물론, 이런 시행착오 때문에 생성형 AI가 모두 과대 포장이거나 효과가 없다는 결론을 내릴 수는 없다.
실질적인 현실
세바스찬 벤수산이 자신의 블로그에서 자세히 설명했듯이, 챗GPT 및 기타 생성형 AI 툴에 내재된 문제는 실제로 존재하지만, 해결 가능한 문제이기도 하다. 그리고 그 '해결'의 일부는 사용자 경험에 달려 있다. 물론 툴이 인터페이스에 더 많은 지능형 기능을 탑재할 수 있고 또 그래야 하지만, 생성형 AI를 통해 더 많은 가치를 얻는 한 가지 중요한 방법은 그 날카로운 모서리가 어디에 있는지 알아낼 때까지 계속 연습하는 것이다.윌슨은 "대규모 언어 모델을 최대한 활용하려면, 그리고 부주의한 사용자가 만날 수 있는 수많은 함정을 피하려면, 이 모델과 함께 시간을 보내면서 작동 방식과 기능, 가장 잘못될 가능성이 높은 부분에 대한 정확한 정신 모델을 구축해야 한다”고 강조했다. 맞는 말이다. 툴은 개선되어야 하지만, 그렇다고 해서 사용자가 더 똑똑하고 현명해져야 할 필요성까지 없어지는 것은 아니다.
어렵다는 이유로 생성형 AI를 사용하지 않으려는 사람들에게는 인내심을 갖고 연습할 것을 권하고 싶다. 윌슨이 결론 내렸듯이 생성형 AI는 "결함이 있고 거짓말을 할 수 있으며 모든 종류의 문제가 있을 수 있지만, 생산성을 크게 향상시킬 수도 있다."
editor@itworld.co.kr
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