우리의 일상이 바로 AI로 대체되지는 않겠지만 인공지능을 활용하는 방법을 아는 사람으로 대체될 것입니다. 같은 결과지만 완전히 다른 행동 방침으로 말입니다. 인공지능 그 자체를 두려워해서는 안 되지만 ChatGPT 및 기타 제너레이티브 AI 모델을 본 적이 있는데 이를 일상에 활용할 생각을 해보지 않았다면 창피한줄 아십시오!
그러나 늦지 않았습니다. 지금 바로 시작할 수 있습니다. 거의 모든 산업에서 직업 설명의 표준 요구 사항이 되어도 전혀 놀라지 않을 정도로 강력한 기술이며, 그 힘을 활용한다면 다른 사람보다 엄청나게 가치 있는 경쟁 우위가 될 것입니다.
받아들이거나 죽거나
세계에서 가장 유명한 컨설팅 회사인 Mckinsey는 10년 이상 전에 경제 활동을 생산, 거래 및 상호 작용의 세 가지 범주로 분류했습니다.
생성형 인공지능: 드디어 미지의 세계를 탐험하다
생산의 경우 기계와 로봇이 제품 생산 방식을 완전히 혁신한 방법과 인공지능이 이러한 프로세스를 보다 효율적으로 만드는 데 도움이 된 방법을 모두 알고 있습니다.
거래, 디지털화, 특히 RPA와 같은 기술을 사용한 자동화는 AI를 통해 보다 복잡한 프로세스의 자동화를 가능하게 하여 훨씬 더 간소화된 프로세스를 만들고 있습니다. 그러나 지금까지 상호 작용은 AI의 손길이 닿지 않은 경제 활동이었습니다. 이러한 경우에 인공지능을 적용한 결과는 생성형 인공지능(Generative AI: 이용자의 요구에 따라 서로 다른 결과물을 생산하는 인공지능)은 이를 완전히 바꿔 놓았습니다.
이제 기업은 인간이 다른 사람 및 기계와 상호 작용하는 방식을 AI가 대신할 것이라고 완전히 확신하고 이를 완전히 수용할 준비가 되어 있습니다. 따라서 그 사실이 귀하의 경력에 경쟁 우위가 되거나 완전한 부담이 된다면 궁극적으로 이 핵심 기술을 배울 수 있는 귀하의 능력에 달려 있습니다.
우리에게 충격으로 다가올 것입니다.
제가 의미하는 바에 대한 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.
- 많은 작가, 특히 신문은 이미 인공지능을 사용하여 글의 상당 부분을 생성한 다음 인간을 사용하여 편집하고 있습니다.
- 마케터는 인공지능을 사용하여 인상적인 카피를 생성하거나 아이디어 브레인스토밍을 위해 모델의 풍부한 지식을 활용하고 있습니다.
- 기업들은 이미 자동화가 불가능한 것으로 간주되기 전에 복잡한 작업의 자동화에 ChatGPT를 사용할 수 있는 방법을 재고하고 있으며 액션 트랜스포머가 이미 등장하고 있습니다.
- 회사는 또한 ChatGPT가 맞춤형 챗봇 솔루션으로 고객 서비스를 혁신할 수 있는 방법을 연구하고 있습니다.
그러나 생성형 인공지능은 인간이 일상 업무를 수행하는 방식에 영향을 미칠 뿐만 아니라 기업 운영 방식에도 영향을 미칠 것입니다.
인터넷 네이티브 기업은 '생성형 인공지능'이 될 것입니다.
Microsoft는 ChatGPT 또는 DALL-E의 배후 회사인 OpenAI의 과반수 지분을 인수함으로써 최근 클라우드 컴퓨팅 서비스인 Azure에 ChatGPT를 포함한다고 발표했습니다.
이것은 Microsoft의 클라우드 서비스를 사용하는 모든 회사가 시스템에 ChatGPT를 쉽게 활용할 수 있게 해 주기 때문에 엄청난 거래입니다.
하지만 마이크로소프트에게는 그것만으로는 충분하지 않습니다.
또한 검색 엔진인 빙(Bing)과 모든 Office365 소프트웨어 제품군에 ChatGPT를 내장하고 있습니다. 네, PowerPoint, Excel, Word 등도 ChatGPT를 활용하여 경험을 향상합니다.
말할 필요도 없이 평범한 사람들은 무엇이 오고 있는지 깨닫지 못하기 때문에 많은 사람들이 제가 오늘 여러분에게 제시하는 인생을 바꾸는 이 기회를 금세 놓칠 것입니다.
기술을 지속적으로 재창조하기 위해 노력하는 것은 우리가 살고 있는 기술 중심 세상에서 필수이기 때문입니다.
AI를 받아들이고 싶은 유혹을 느껴서는 안 되며 그렇게 하도록 강요받아야 합니다.
인공지능이 우리의 일상적인 상호 작용에 미치는 영향은 너무 커서 AI 전문가에 대한 수요가 급증함에 따라 많은 AI 기반 일자리가 급증할 것입니다.
그리고 전문가란 AI 연구원이나 과학자를 의미하는 것이 아닙니다. 단순히 이러한 기술을 적용하는 전문가가 된 사람들입니다. 그리고 그것은 당신을 '설득(Prompting)'으로 이끕니다.
그러나 이것은 도대체 무엇일까요?
인공지능과 대화하는 법 배우기
'스킬 프롬프트'가 얼마나 강력한지 이해하려면 '생성형 인공지능'이 실제로 무엇인지에 대한 간략한 요약이 필요합니다.
인공지능은 변압기이지만 생각하는 것과는 다릅니다.
생성형 인공지능 모델은 텍스트 프롬프트를 수신할 때 사용 사례에 따라 이미지, 서면 텍스트, 스펙트로그램 등 해당 입력과 관련된 출력을 제공하는 모델입니다. 적어도 가장 성공적인 이러한 AI 모델은 어텐션 메커니즘을 사용하여 작동하는 변환기 모델인 대규모 언어 모델 범주에 속합니다.
평신도의 용어로, 이러한 모델은 이 어텐션 메커니즘을 사용하여 훨씬 더 효율적인 방식으로 입력에서 콘텍스트를 이해할 수 있으며, 이를 통해 콘텍스트와 입력의 어떤 부분이 가장 중요한지 이해할 수 있습니다. 따라서 이러한 모델은 과거 모델보다 훨씬 더 메모리 효율적입니다.
그러나 이것은 질문을 제기합니다. AI 모델에 콘텍스트를 어떻게 가르칠까요? 이 질문에 대한 답은 ChatGPT 및 기타 생성 모델의 숨겨진 힘인 텍스트 임베딩입니다.
숫자를 사용하여 콘텍스트 이해
텍스트 임베딩은 단어의 벡터 표현입니다. 즉, '인간'과 같은 단어를 숫자 목록으로 바꾸는 것입니다. 이렇게 함으로써 우리는 단어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 변환할 뿐만 아니라 단어에 방향 및 유사성 개념을 추가할 수도 있습니다.
그러나 이것이 무엇을 의미할까요?
예를 들어 'human'과 'girl'이 유사한 벡터(유사한 숫자)를 갖도록 함으로써 우리는 기본적으로 이 두 단어가 문법적 차이에도 불구하고 유사한 의미를 공유하고 따라서 관련되어 있음을 기계에 가르치는 것입니다.
반대로 'cat'과 'car'를 서로 다른 방향과 상당한 거리(매우 다른 벡터)를 갖도록 함으로써 우리는 인공지능 모델에게 이 단어들이 유사하게 보이지만 다른 상황에서 사용될 것이며 따라서 낮은 관련성이 있습니다.
이러한 벡터를 사용하면 단어를 더하거나 뺄 수도 있습니다. 예를 들어 ' human'을 취하고 'male'을 빼고 'female'을 더하고 'woman'을 얻습니다.
즉, 텍스트 임베딩은 기계가 이해하고 비교할 수 있는 방식으로 단어와 문장을 의미론적으로 의미 있게 표현한 것입니다.
요컨대 숫자를 사용하여 컴퓨터에 의미와 맥락을 가르치는 방법입니다.
텍스트 임베딩은 매우 강력하여 치매와 가장 흔한 형태인 알츠하이머병을 자발성 언어에서 감지하여 의사조차 알아차리지 못하는 패턴을 감지하는 데 잠재적으로 최적인 것으로 이미 연구되고 있습니다.
그러나 LLM의 놀라운 기능에도 불구하고 LLM의 핵심 은 단순히 주어진 출력에 대한 가장 가능성 있는 응답을 예측한다는 점을 잊지 말아야 합니다.
결과적으로 잘못된 입력을 받으면 응답도 나쁠 것입니다. 그리고 모든 요청에 대해 비용이 청구된다는 점을 고려하면 인공지능과 통신하는 방법을 최적화하는 것이 중요합니다.
즉, 모든 의도와 목적을 위해 그들과 소통하는 방법이 중요합니다. 그리고 이 문제에 능숙하다는 것이 프롬프팅의 전부입니다.
“나는 영어, 스페인어, 그리고… 인공지능을 구사합니다”
프롬프팅은 인간이 AI와 소통하는 방식을 나타냅니다.
놀랍도록 관련성이 있을 것입니다. 동료보다 우위를 점할 수 있는 경쟁력 있는 해자입니다. 제게 프롬프트는 거의 예술이 될 것이고 이 기술을 마스터하는 아티스트에게는 가능성이 무한할 것입니다. 메시지가 이러한 시스템과 효과적으로 소통하는 데 얼마나 중요한지 이해하기 위해 ChatGPT의 공개 베타를 사용하여 생성한 이 예를 볼 수 있습니다.
ChatGPT는 상당히 간단한 수학 수수께끼를 받았음에도 불구하고 정답을 제공할 수 없습니다. 이제 이 동일한 요청을 약간 변형하여 수행해 봅시다. 마술처럼, 동일한 질문에 직면했을 때 어린아이에게 말하듯이 단계별 접근 방식을 취하도록 ChatGPT에 지시하면 정답이 나옵니다.
다시 말하지만, 인공지능과 소통하는 방법이 중요합니다.
이제 이것이 일상 업무에 어떤 가능성을 열어줄지 생각해 보십시오.
생산성 부스터로서의 인공지능
생성형 인공지능을 사용하는 방법을 배우면 생산성이 급증합니다. 그리고 그것은 비즈니스 관점에서 엄청난 일입니다. 기업이 반드시 이러한 모델을 수용할 것이라고 가정할 때, 인공지능에서 고품질 결과를 생성하기 위해 '유능한' 사람이 됨으로써 동료보다 우위에 설 수 있는 능력이 매우 중요합니다. 그리고 그것이 프롬프트하는 방법을 배우는 것이 당신에게 주는 것입니다. 게다가 프롬프팅 분야가 너무 커서 구글 검색 전문가와 마찬가지로 회사가 가까운 장래에 특정 '프롬프팅' 작업을 찾기 시작할 것이라고 생각합니다.
빛날 시간
그러나 이러한 기회는 기본적으로 꽃을 피울 수 없습니다. 당신은 그들을 쫓아야 합니다. 따라서 프롬프트는 2023년에 배워야 할 핵심 기술이어야 합니다. 상당한 변화의 시대에는 다른 사람들보다 먼저 추세를 감지하는 사람들이 결과를 극대화합니다. 운전대에서 졸지 말고 AI가 여기 있다고 우는 대신(당신이 할 수 있는 일은 아무것도 없습니다) 프롬프트 하는 방법을 배우기 시작하면 머지않아 사회의 99%에 대해 확실한 우위를 갖게 될 것입니다.
마치며
이 글을 읽으셨다면 당신은 이미 AI에 관한 한 사회의 95%를 앞서고 있습니다. 부를 약속할 수는 없지만 지식은 약속할 수 있으며 지식이 없는 부는 없습니다.
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