2023년 3월 골드만 삭스는 전세계적으로 3억개의 직장이 AI에 의해 대체될 것이라는 전망을 발표했다. 이어 AI 컴퓨팅 기업 OpenAI는 연봉 8만불 이하의 화이트칼라 직장인들이 가장 영향을 많이 받을 것이라고 예측했고, MIT와 보스턴대학교에 의하면 2025년까지 2백만개의 직장이 AI에 의해 대체될 것이라고 한다. 하지만 인력을 어떻게 대체할 것인가에 대해서 전문가들은 AI의 적극적 활용을 통한 일부 개인들의 생산성 증대가 자연스럽게 생산성 낮은 인력들의 자리를 점차 대체해 가는 방법으로 대체해 갈 것이라고 예측한다. 따라서 AI를 잘 써서 개인의 생산성을 올리는 것은 앞으로의 중요한 생존전략이 될 확률이 높다. 

그렇다면 어떤 AI를 통해서 어떻게 개인의 생산성을 늘릴 수 있을까? 

먼저 자신의 생산성을 증가시키려는 분야와 관련된 AI가 어떤 것인지 파악할 필요가 있다. 분야에 따라 적합한 AI의 종류와 활용 방법은 여러가지로 달라질 수 있기 때문이다. 예를 들어 정보전달을 목적으로 하는 유튜버라면 StableDiffusion같은 이미지 생성형 AI의 도움을 받아 썸네일을 외주로 맡기는 비용을 절감할 수 있다. 하지만 대다수의 직장인 혹은 학생들에게는 보다 보편적이며 접근성이 높고 사용하기 간편한 AI 기술이 제일 매력적인 선택지가 된다. 

현재 AI 기술을 경험할 수 있는 가장 간편하고 접근성이 높은 방법은 공개된 AI 생성형 언어 모델을 사용하는 것이다. OpenAI에서 공개한 ChatGPT와 Google에서 공개한 Bard가 이에 해당한다. 생성형 언어 모델이란, 문맥에 맞는 일관된 텍스트를 생성하도록 훈련된 인공지능 언어모델을 말한다. ChatGPT는 보고서 작성, 음악 작곡, 시험문제 풀이, 시 쓰기, 문서 번역, 문서 요약, 간단한 말로 하는 게임을 하거나, 여러 가지 프로그래밍 언어로 코드를 쓰고 디버깅*(디버깅: 코드의 틀린 부분을 찾아 고치는 것) 하는 게 가능하다고 알려져 있다. Bard 역시 비슷한 기능이 가능한 데 비해, 더 분석적이고 정확한 분야에 적합하며, 창의성을 요구하는 종류의 작업에는 맞지 않다고 알려져 있다. 각각의 특성은 아래 표1과 같다.

표1.

모델	ChatGPT	Bard
제작사	OpenAI	Google
강점	텍스트 생성 등 넓은 범위의 창의적 활동	좁은 범위의 논리적 활동
모델 매개변수의 수	1750억	7.7억
학습 데이터	웹페이지, 책, 다양한 인터넷 자료들	선별된 양질의 텍스트
응용 프로그램과 융합	엑셀, 익스피디아 등 각종 유료 서비스	제공되고 있지 않음

이러한 생성형 언어 모델을 사용할 경우, 활용 방법은 어떻게 될까? 

1. 보고서 작성
   보고서 개요를 주고 검토를 시키거나, 보고서의 개요를 주고 초안을 작성하게 하거나, 개요와 데이터를 주고 보고서를 작성하게 하거나, 완성한 보고서의 검토를 시킬 수 있다.
   
   
2. 각종 자기계발을 위한 학습
   언어 혹은 새로운 내용의 지식을 배울 때, AI와의 질문과 답변을 통해서 능동적인 학습이 가능하다. 예를 들어 어떤 개념을 설명하도록 해놓고, 그 설명에 질문에 질문을 거듭하는 방법으로 새로운 지식을 속속들이 학습하는 것이 가능하다. 혹은 언어학습의 경우, 단순히 그 언어로 대화를 시도하는 것부터 시작해서, 문장을 번역하는 것, 문장을 어떻게 구성해야하는지에 대한 설명까지 매우 종합적인 방법으로 배우는 게 가능하다. 
   
   
3. 브레인스토밍
   창의적인 작업을 하는 경우, 먼저 아이디어를 제시하고 AI가 질문하게 만듦으로서 엉성한 처음의 생각에서 정교한 생각으로 발전시키는 데 도움을 줄 수 있다. 소설 혹은 드라마의 줄거리를 창작하는 데 있어, 대충의 줄거리를 제시하고, 세부사항을 질문하도록 시킴으로서 탄탄한 줄거리를 쓸 수 있다. 
   
   
4. 특정 기능을 수행해주는 코드 작성
   직장에서 높은 비율로 생산성을 높여주는 프로그램에는 엑셀이 있다. 이 엑셀에 필요한 기능을 설명함으로써, 원하는 엑셀파일을 만들어주는 코드를 쓰도록 시킬 수 있다. 이러한 기능은 엑셀에 그치지 않고, 여러가지 프로그램에 대해 가능하다. ChatGPT의 유료 플러그인을 사용할 경우, Expedia나 Kayak같은 항공권/호텔 예약 사이트들이 주어진 조건에 맞는 예약의 조합을 가능하게 한다거나, WolframAlpha같은 프로그램들이 수학계산/그래프작성 등을 ChatGPT에 의해 능동적으로 하는 것을 볼 수 있다. 
   
   

이와 같은 방법으로 개인의 생산성을 올릴 수 있다. 하지만 현재의 인공지능 기술은 완벽하지 않다. 부정확한 정보를 활용하거나 실재하지 않지만 있을 법한 요소를 자동생성 해내어 잘못된 결과를 만들어내는 경우가 드물지 않다고 보고되고 있으며, 전문적 지식활용 분야에서의 심각한 사고들도 이미 보고된 바 있다. 예를 들어 뉴욕의 한 변호사가 ChatGPT를 사용해 변론을 준비했다가 실존하지 않는 판례를 인용하는 바람에 5000달러 벌금 징계를 받는 사례 같은 것이다. 이외에도 한국어로 이용하는 경우 언어의 벽에 의한 정확성이 떨어지는 현상도 겪을 수 있다. 그러므로 AI를 통한 생산성 향상을 추구한다면, AI를 통한 정보활용의 질은 정보를 선별할 수 있는 개인의 역량에 좌우될 수 있다는 점도 알고 있어야 할 것이다.

그럼에도 불구하고 여전히 AI 기술을 통한 생산성 향상의 이점은 크고, 개인의 생산성을 증대시키고 앞서 나가기 위해 반드시 필요하다. 분야별 AI가 더 늘어나고 AI 서비스별로 지식생성과 조합이 정교화되어지면 이러한 경향성은 더 커져나갈 것이다. 이는 우리가 AI 기술들을 발 빠르게 접하고 활용방법을 익히며, 생산성 향상을 추구해야하는 이유이다.

 유준식 기고