넘버스
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ChatGPT나 DALL-E 같은 기타 파생 인공지능(AI) 프로그램은 작업자를 대체하는 방식 중 하나로 여겨지곤 하지만, 진짜 강점은 따로 있다. 바로 사람이 한 작업을 개선하는 것이다.
빠른 것과 잘하는 것은 모순적일 때가 많다. 생성형 AI에서 이런 갈등은 작업자의 능력치를 높이거나 작업 속도를 높이는 선에서 극복된다. 확실히 이런 툴은 대체재가 아닌 보조 툴로 있을 때 역풍을 방지할 수 있다.
일반적으로 업무량을 측정할 때에는 주어진 시간 안에 끝마칠 수 있는 생산성을 기준으로 한다. 하지만 이런 방식은 작업의 질까지 고려한 것은 아니다. 원래 더 빨리 일할수록 질은 더 낮아지는 법이기 때문이다. 특정 기술을 완전히 소화하면 작업을 빠르게 수행할 수 있기는 하다. 하지만 작은 결점이나 실수를 만회하려면 완성한 작업이라도 한 번 더 검토해야 한다.
품질은 그 자체로 흥미로운 주제이다. 필자는 '젠과 모터사이클 유지의 기술(Zen and the Art of Motorcycle Maintenance)'이라는 책을 읽은 적이 있다. 책에 따르면 품질은 얼마든지 유동적일 수 있고 이를 지켜보는 사람이 인식하는 방식에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 열악한 환경의 공장에서 고품질로 간주되는 것이 벤틀리 공장에서는 용납할 수 없는 품질이 될 수 있다.
하지만 훨씬 더 많은 생산량을 맞추면서 밴틀리 수준의 품질을 구축한다면 어떨까?
최고의 ChatGPT 글 10선이란 기사에 따르면 글쓴이는 AI가 만든 대화를 원본 작업의 예제로 사용했다. 결과는 나쁘진 않았지만, 그다지 끌리는 것도 아니었다. 필자가 보기에 그 글보다는 초보 작가가 쓴 글이 좀더 나았다. 그럼에도 AI에 이야기 콘셉트를 처리하는 방식이나 코드를 수정하고 오류를 식별하는 방법을 물었을 때 꽤 훌륭한 편이었다.
작가들 중에 아이디어를 구체화하거나 편집할 때마다 권한을 요구하는 까다로운 편집자를 다루는 데 어려움을 겪어보지 않은 사람이 있을까? 이런 점을 미루어 볼 때, 적어도 현재까지 생성형 인공지능의 진짜 강점은 작업의 질을 높이거나 완성된 글을 다듬는 데 있음을 알 수 있다.
AI 기술이 빛을 발할 수 있는 또다른 영역은 창작자가 시작한 일을 끝내거나 다방면에 두서없이 걸친 기획 소재를 통합해 완전히 다른 결과를 내는 것이다. 일전에 뉴욕 타임즈는 생성형 AI로 알레잔드레오 조도로스키가 연출했을 법한 영화 '트론(Tron)' 의 제작 과정을 공개했다. 여기서 사용한 AI는 조도로스키의 영화 작법과 영화용 스토리보드 생성법을 학습할 수 있었다.
필자는 자라면서 존 카터의 마르스, 코난 더 바바리안, 닥 새비지 등 죽은 작가의 작품에 매료된 적이 있었다. 생성형 AI는 이런 초기 작업을 학습하고 원작의 일관성이 유지된 후속작을 무한정 만들어낼 수 있다.
이와 함께 보다 실용적인 관점에서 아무도 유지관리하거나 업데이트를 원치 않는 오래된 소프트웨어 코드를 다루는 일에 AI를 활용할 수 있다. 생성형 AI라면 코드와 방법론을 학습해 과거와 현재의 격차를 좁힐 수 있을 것이다.
현재 상황을 요약하자면, 생성형 AI는 인력을 대체할 가능성이 없진 않지만, 창조적인 작업을 강화하는 작업에 더 적합하다. AI가 작가를 모방할 순 있어도, 독창적이면서도 뛰어난 작품을 창조한다거나 독특한 아이디어를 떠올리는 일은 하지 못한다. AI는 초기 창작물과 함께 실행할 수는 있지만, 초기 창작은 어려워한다. AI는 태생적으로 파생적이기 때문이다.
하지만 이미 사람이 진행하고 있는 작업을 증강하는 방법으로, 아이디어나 프로젝트를 다듬는 데 도움을 주는 방법으로 생성형 AI는 훨씬 더 높은 성공률을 보일 것이다.
editor@itworld.co.kr
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