(시사캐스트, SISACAST= 강래경 HRD아트컨설팅 강사양성파트 자문위원)
2000년대 초반Yahoo를 기억하는가? PC통신에 익숙하던 우리에겐 신세계의 출현이었다. 그리고 그 자리를Google이 대신하며 새로움은 날로 진화하였고, 2007년 아이폰의 등장으로 정점에 이르렀다. 그로부터15년이 흘러 챗GPT가 출시되었고, 반년만에 필수템으로 일상을 주도하고 있다.
물론 챗GPT3.5(무료)는21년9월까지의 자료를 기반으로 하기 때문에 오류가 많다. 우리나라 대통령도 윤석열이 아니다. 그리고 인권을 위협할 수 있는 심각한 우려가 제기되면서 이미 유럽은 인공지능법안을 마련하여 예방에 노력하고 있다. 반면 육성부터 하고나서 나중에 규제를 하자는 움직임도 있는데, 우리나라가 그 중 하나이다.
선발주자는 장벽을 강화하려 할 것이고, 후발주자는 쫓아가는 것이 먼저이니 누가 맞는지는 불필요한 논쟁일 것이다. 다만 인공지능이 선과 악 두개의 얼굴을 가졌다는 것은 분명하다. 그렇다면 악마의 얼굴을 마주하지 않으려면 어떻게 해야 할까?
단순한 사실 오류는 데이타를 수정하고 첨가하면 그만이다. 진짜 골치아픈 문제는 인공지능이 학습 데이터에 기반하지 않고 그럴 듯하게 생성해내는가짜 결과물이다. 미국 펜타곤이 공격받은 사진이나 교황이 명품 패딩을 착용한 사진 등은 충분히 현혹될 만했다.
이러한 현상을 AI hallucination (환각)이라고 하는데, 원인은 데이터의 편향성(의도를 가지고 특정 학습데이타를 누락시킴), 과적합 (기존 학습데이터에 익숙해져 새로운 데이터의 예측력이 떨어짐), 최적화오류 (설계조건과 사용조건의 차이) 때문이다.
사실 사람들도 똑같은 실수를 한다. 보고 싶은 것만 보고 그것만으로 판단하고(선택적 인지, selective perception), 과거의 성공경험에 안주해 새로운 시도를 주저하며(손실회피성향, loss aversion), 신념, 가치, 감정과 행동 사이에 모순이 발생하면 편한대로 정당화(인지부조화, Cognitive dissonance)한다. 그로 인해 우리의 일상은 왜곡되고, 가능성은 제한되며, 관계는 뒤틀어지기도 한다.
결국 그런 사람들이 인공지능을 만들었으니 휴먼 에러를 개선하는 것이 악마의 얼굴을 피하는 현실적 대안이다. 미래학자 엘빈 토플러는<부의 미래>에서 “가장 어리석은 사람은 무용지식(obsoledge, 소용없는obsolete 지식knowledge을 합성한 신조어)으로 가득하면서 재학습하지 않는 사람”이라고 지적한 바 있다.
하버드대 정량사회과학연구소 새뮤얼 아브스만 연구원도<지식의 반감기>에서 지식도 유효기간이 있기 때문에, 기존 지식에 대한 관성을 버리고 학습 민첩성(Learning Agility)을 발휘하라고 조언했다.
만약 챗GPT가 21년9월이후 데이터를 업데이트 하지 않는다면 굳이 활용할 가치가 있을까! 키오스크를 처음 마주 했을 때, 창피함을 무릎쓰고 경험해 본 사람은 햄버거를 안먹을 수는 있어도 못 먹지 않는다. 하지만 다른 걸 먹는 것으로 해결한 사람은 이제 햄버거를 먹고 싶어도 못먹을 수 있다.
다람쥐 쳇바퀴 돌 듯 살고 싶지 않다면 불편함과 친해지자. 익숙함은 편리할 뿐이다. 새로움의 적이다. 이제 기억에 의존하지 말고 다음과 같은 방법으로 학습 민첩성을 실천하자.
첫째 새로운 기회가 오면 무조건 도전한다. 잘 하는 것이 목적이 아니다. 처음부터 잘 할 수 없다. 그냥 해 보는 것이다. 경험의 확장이다. 아직도 챗GPT가 생소하다면 지금, 당장 만나보자.
둘째 주변사람에게 피드백을 요청한다. 스님도 제 머리를 깍지 못한다고 했다.
멈춰야 비로소 보이는 것들이 있듯이 다른 관점으로 봐야 보이는 입체적 사고를 할 수 있다. 기업이 말하는 사용자 경험(UX), 고객여정이 그것이다. .
셋째 자신의 생각이 전부가 아니거나 틀릴 수 있다고 의심한다. 그래야 자신의 오감을 벗어날 수 있고, 다른 사람의 목소리에 귀기울 일 수 있다.
넷째 사람에게 배운다. 그러러면 나와는 다른 조건을 가진 사람들을 만나야 한다. 비슷한 사람하고 어울리면 편하지만, 오히려 편견만 강해진다. [시사캐스트]
