챗GPT 사용 설명서 (f. 물류)

AI의 공통적 요소는 예측(분류)과 학습과 기억입니다.
6/26일 월요일 로지브리지 뉴스레터입니다
2023/06/26 월요일
 
 
 
과학은 시로부터 탄생했다.
시대가 변하면
과학과 시는 더 높은 수준에서
친구로 다시 만나게 될 것이다.
 
- 괴테 -
 
 
※ 본 콘텐츠는 2023 물류 유통 AI 리더 컨퍼런스 <Chat GPT의 잘못된 오해, 정확한 정의와 물류 모빌리티 접목 방향│AI네이션 이상은 부사장>의 강연을 요약 정리한 내용입니다.
 

✔ 생성형 AI

 

AI(인공지능)는 사람의 지능을 구현한 것이라고 할 수 있죠. AI는 식별형, 예측형, 대화형, 실행형 등으로 나뉘게 되는데요. 만들 때에도 종류에 따라 다르게 만들고 있습니다. 하지만 AI의 공통적 요소는 예측(분류)과 학습과 기억입니다. 예측과 기억만 있으면 발전을 안 하겠죠. 그래서 최근 AI는 학습을 접목하여 발전하게 됐거든요. 뒤에 더 자세하게 나오겠지만, '생성형AI는 무엇이냐?' 그럴 듯한 글, 그림 등을 예측하는 거죠.

 

예측은 실제 가설을 생각하듯이 생각 전체를 예측하는 것, 그러다보니까 예측이 100% 정확하지 않아요. 따지고 보면 생성형AI도 예측하는 것인데, 좀 복잡한 구조라고 말씀드릴 수 있을 것 같습니다. 예전에는 AI가 예측을 했다면, 이제는 예측만 단편적으로 하는 게 아니라 사람이 하는 일을 하는 거죠. 대표적으로 글을 쓰고, 코드를 쓰는 것 등입니다. 그런 것들이 생성형이라고 볼 수 있고, 최근에는 이런 것들을 딥러닝이라고 해서 통일이 됐어요.

 
 
✔ 인공신경망
 

지금까지 AI는 수준에 따라서 사람을 보조하는 정도, 혹은 사람을 대체, 그 다음은 사람이 못 하던 것을 하는 수준까지, 이렇게 세 가지로 분류할 수 있어요. 아마 2~3년 후에는 사람이 못 하던 것도 대체해서 하는 수준이 될 것 같아요. 때문에 지금 ChatGPT가 신기하다고만 할 게 아닙니다. 앞으로 당연히 일자리가 없어 질 겁니다. M/S나 구글은 괜찮다고 하지만, 제가 보기에는 괜찮지 않은 수준이거든요.

 

인공지능이 놀라운 게, 사람의 뇌를 해부학적으로 보면 뉴런이라고 돼 있습니다. 스위치 같은 게 있죠. 뇌는 서로 다양한 방식으로 연결되어 860억여개의 신경세포와 100조개의 신경 연결로 구성된 신경망입니다. 그런데 인공신경망(신경세포와 연결)의 수학적 작동 방식을 컴퓨터 프로그램으로 구현한 겁니다.

 

오늘날 발달한 모든 인공지능은 사람의 뇌 구조를 컴퓨터상에 그대로 해보자는 결과가 나온 겁니다. 상대성이론이나 양자이론과 달리 이론이 없는, 계산만 잘 하면 되는 거죠. GPU(그래픽 처리 장치)가 이전에는 사람의 뇌구조와 비슷해서 단층으로 밖에 쌓을 수밖에 없었어요. 그런데 GPU가 적용된 딥러닝은 기존과 동일한 신경망인데, 조금 더 깊이 있게 쌓았다고 해서 명칭이 좀 바뀐 거죠. 예전에는 사람이 직접 규칙을 넣어줬는데, 머신러닝은 정답을 넣어주면 어떠한 규칙이 나오는 구조입니다. 사실 이것을 구현하는 원리는 단순한데, 이것이 동작하는 구조는 상당히 복잡하죠.

 

 
✔ 초인공지능
 

지금까지의 약한 인공지능 단계에서는 특정한 문제(지식업무)에 대하여 스스로 예측하고 지능이 있는 것처럼 행동할 수 있는 소프트웨어 및 하드웨어 시스템이었습니다. 하지만 지금은 강한 인공지능 단계로, 언어를 가르쳤더니 수학을 하고 언어추론을 하고 코딩을 합니다. 다양한 맥락에서 다양한 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추고, 창조 당시 몰랐던 새로운 문제를 해결하는 법을 배울 수 있습니다. 그런데 더 무서운 것은 사람보다 더 똑똑한데 목적까지 있는 '초인공지능' 단계입니다.

 

강한 AI가 진화한 형태인데, 인간보다 100배 이상 뛰어난 지능을 가진 AI로서 효율, 자기보존, 자원 획득, 창의성 등의 원초적 욕구를 기반으로 끊임없이 자가발전을 하는 거죠. 대개의 사람들은 2030년이면 초인공지능 시대가 도래할 것으로 관측하고 있어, 과도기에 사는 우리들이 미리 사전에 철저한 준비를 해야 할 것 같습니다.

 

 

✔ AI가 바꾸는 것들

 

지금까지는 생각보다 AI의 발전이 무섭다는 것을 말씀드렸고, 지금은 무엇이 무서운지 말씀드리겠습니다. 인터넷은 거래만 대체를 했고, 실제로 우리가 하는 업무를 인터넷이 대체하지는 않았습니다. 그런데 AI는 그 업의 본질을 만들어내는 겁니다. 그 업의 본질은 어떤 전문가의 다양한 뇌가 하고 있는 영역이거든요. 물류 쪽의 인공지능을 만든다는 것은 물류 쪽에서 몇 십년 경력을 가진 전문가의 뇌를 복제하는 것이라고 보시면 됩니다. 비즈니스의 핵심이자, 최고로 돈되는 일을 기계로 옮기는 겁니다. 그래서 인공지능이 나오는 순간 산업이 분야 별로 확 바뀝니다.

 

AI가 어려운 것은 어떻게 하면 뇌를 복제할 수 있나 구조는 나왔는데 가르칠 데이터가 없기 때문인데요. 때문에 가르칠 데이터를 확보하는 곳이 그 분야를 독점할 수 있습니다. 지금은 데이터를 가진 사람이나 기업이 초거대 AI를 통해서 업을 통일하는 작업이 일어나고 있는 거고요. 인공지능이 그래서 컨설팅 회사들이 말하는 바에 따르면 인터넷에 준 충격보다 업에 준 충격이 10배 100배 될 것이라고 해요.

 

AI가 변화를 이끌었던 대표적인 사례가 시가총액 순위입니다. 이미 우리가 5년 전부터도 10위 안에 7~8개가 플랫폼 회사였어요. 플랫폼 회사가 인공지능을 만들 수 있기 때문이었죠. 그리고 지금은 인공지능 관련 회사가 전부 순위권에 들어와 있고요. 사실적으로 말하면 돈 가진 사람이 인공지능을 하는 사람들이니까, 인공지능을 중심으로 산업이 재편이 되겠죠. 미국에서는 이미 경찰서에 인력이 부족하니까 인공지능이 계획을 해요. 영화 <마이너리티리포트>처럼 말이죠. 이미 작년 기사에서는 범죄 발생 확률을 90% 예측하고 있는 수준입니다.

 

 

✔ 이제는 대비할 때

 

인공지능의 시대가 되면 데이터가 원재료가 됩니다. 그런데 데이터가 있다고 해도 업무를 볼 수 있는 인공지능을 만들어야 쓸 수 있겠죠. 비유하자면 이것을 정제하는 게 필요하다는 건데요. 그 정제기술이 ChatGPT와 같은 생성형 AI로 통일됐습니다. 이제는 ‘정제기술은 만들지 말고 데이터만 가지고 오면 내가 다 만들어 줄게’가 되고 있어서요. 예전에는 인공지능 알고리즘을 설계하는 과학자가 주도권이 있었다면 지금은 인공지능을 전반적으로 이해하고 업을 잘 이해하시고 업의 데이터를 갖고 있는 사람이 인공지능의 주도권을 가져갈 수 있는 상황이 됐습니다.

 

이런 시대에 제일 중요한 능력은 AI를 활용해서 빨리 배우는 방법밖에 없습니다. 이제는 지식이 엄청나게 나오고 내가 찾는 지식이 족집게로 나와서 찾아 헤맬 필요가 없습니다. 이제 검색보다는 챗봇을 활용하는 경우가 많아질 겁니다. 이것이 의미하는 것은 업무와 고객이 모두 챗봇을 사용한다는 거예요. 이걸 대비하셔야 하고요.

 

2023년 1월 MIT 연구원 논문에 의하면 ChatGPT를 쓸 경우 대졸 화이트칼러 직장인의 업무 속도가 거의 두 배(30분 걸리던 일을 17분에 작성) 빨라지고, 업무 품질 향상 속도도 거의 두 배 빨라졌는데, 이것은 ChatGPT 무료 버전(GPT 3.5) 이야기이고, 3월 15일 출시된 ChatGPT 유료 버전(GPT 4)를 쓰면 더욱 현저한 차이가 날 거예요. 고급 지적 능력 면에서 ChatGPT는 3.5버전보다 4.0은 3.5보다 훨씬 똑똑하거든요. 그래서 ChatGPT를 사용할 때 필요한 건 이걸 단편적으로 생각하기보다 파트너와 협업한다고 생각하시면 되는데 그런 것들이 어디에 많이 발전했냐면 디자인, 컴퓨터 프로그래밍 분야 같은 경우 협업 프로세스가 있어서 따라서 활용하시는 경우가 좋고요. 이 업무에 대해서 한 번만 틀을 만들어 두면 틀만 따라가면 됩니다.

 

 

✔ 업무의 자동화

 

이게 의미하는 것은 업무의 자동화가 ChatGPT를 활용하면 굉장히 수월하다는 거죠. 그래서 앞으로 인간은 이런 일보다는 디시전메이커(Decision Maker), 리더밖에 할 게 없다는 겁니다. 리더의 일을 할 때도 ChatGPT를 활용하면 100인분은 할 수 있습니다. 심플하게 말하면 라이선스를 가진 사업자는 돈을 많이 벌게 되겠죠. 사실 이미 김앤장의 파트너는 주니어가 필요없거든요. 극단적으로 ChatGPT를 직접 안 쓰더라도 인도에 ChatGPT 쓰는 사람을 시키면 됩니다. 보수적으로 봐도 일자리의 50%는 없어질 수 밖에 없는 상황이란 겁니다.

 

업무 자동화에 왜 ChatGPT가 중요하냐면 로봇에 일을 시키는 것도 ChatGPT에게 시키면 되기 때문입니다. 없는 업무도 ChatGPT가 프로그램을 짜서 로봇한테 지시를 해줍니다. 그래서 사무용 뿐 아니라 로봇, 자율주행, 기계들, 물류망을 관리할 때에도 ChatGPT로 하면 됩니다.

 

그래서 데이터 전문가, 코더 필요 없고 리더만 있으면 되는 상황이 온다는 거죠. 그리고 아이디어를 생성할 수도 있어요. 지금까지 혁신에서 제일 어려웠던 점이 아이디어가 안 나온다는 거잖아요.

 

전문가 여러 명이 있으면 누군가와는 소통이 안 되는데 그런 부분들도 ChatGPT가 풀어주기 때문에 비즈니스 모델을 만드는 속도가 훨씬 빨라질 겁니다. 요약하자면 혁신도 빨라지고 AI도 똑똑해진다는 거죠. 그래서 AI를 열심히 공부해서 대비해야 된다는 거죠. 이제는 ChatGPT가 모든 우리 온·오프라인을 다 바꾸는 도구라고 보시고 관심을 가지고 공부하셨으면 좋겠습니다.

 
 
 
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