SanFrancisco Gen AI Conference 요약 정리 (+AI에 대한 의견)

이번에 샌프란시스코에서 열린 Generative AI conference 의 정리본을 뤼튼 테크놀로지에서 받게 되어서, 제공받은 자료를 기반으로 어떤 흥미로운 이야기들이 진행되었는지 핵심을 위주로 재정리해봤습니다. 오는 5월에 한국에서 열리는 Generative AI conference도 기대하고 있는데, 이렇게 좋은 자료를 공유해주셔서 감사드립니다 :)

 

Kevin Roose(Future Proof 저자, 뉴욕타임즈 기자)

- AI와 협업의 중요성

"AI는 결국 인간의 역량을 보완하는 기술이며, 사람들은 이러한 신기술과 함께 더욱 창의적이고 생산적으 로 일할 수 있을 것입니다. AI의 발전에 대한 걱정보다는 AI와 함께 일하는 방법을 찾는 것이 중요합니다. ...직급이나 자격증보다는 개인의 역량과 능력이 더욱 중요하다는 것입니다. 이를 위해서는 우리는 자기 개발과 학습에 더욱 집중해야 하며, 이를 통해 새로운 일자리로의 전환을 준비할 수 있습니다. 마지막으로, 제너레이티브 AI는 일자리를 대체하는 것이 아니라 일부 업무를 자동화하여 일부 업무를 보다 효율적으로 처리하는 것이라고 보아야합니다. 이는 우리가 보다 창의적이고 복잡한 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다.”

 

Zach King (컨텐츠 크리에이터)

"AI가 제공하는 다양한 아이디어와 프롬프트를 통해 사람들은 창작과정에서 더욱 창의적이고 효율적인 아이디어를 도출할 수 있습니다. 이러한 이점들을 통해, AI는 크레이티브 프로세스에서 점점 더 중요한 역할을 수행할 것입니다.”

 

Amjad (Replit의 CEO, co-founder)

- AI 로 인한 사회의 변화

"이미 기존 코딩 대신 Gen AI를 사용하여 많은 작업을 수행하여 함수 호출과 같은 코딩과정을 자동화하는 것이 세상에 나왔습니다. ... 현재 전 세계에 약 2천만 명의 개발자가 있 고 이 기술은 모든 사람의 손에 소프트웨어를 만들 수 있는 힘을 줄 것입니다.”

 

“디자인 세계에서는 전문 디자이너뿐만 아니라 누구나 디자이너가 될 수 있는 디자인 도구가 폭발적으로 증가하고 있습니다. Figma는 이러한 추세를 대표하는 대표적인 예입니다. 이 툴을 사용하는 사용자의 40% 이외에는 전문 디자이너가 아니라는 것은, 디자인이 더욱 더 많은 사람들에게 접근 가능해졌다는 것 을 의미합니다.”

 

Emad

- AI 교육 현장의 변화 필요성

“교사와 학부모는 AI 교육에 대한 조언을 필요로 하기 때문에 교사들이 비판적 사고와 설득력 있는 글쓰기 능력을 갖추고 AI를 교수법에 통합할 수 있도록 지원해야 합니다. 또한, AI 기술은 생산적인 방식으로 사용 되고 부정행위를 방지할 수 있는 보호 장치를 구현하여, 학생의 과제 작성 도구가 아닌 피드백 도구로 사용 되도록 해야 합니다.AI는 학생과 교사 모두에게 도움이 되는 방식으로 사용될 수 있으며, 파괴적인 기술에 대한 우려와 두려움은 항상 존재하지만, AI를 선한 목적으로 사용하면 교육의 질을 향상시키고 더 많은 사람들이 교육의 기회를 누릴 수 있다고 믿습니다.”

 

Jordan Harrod (AI Educator)

- AI 리터러시의 중요성

"AI 리터러시를 증진하고 사람들이 이 중요한 분야를 배우고 이해하는 데에 장려해야한다고 생각합니다. 이 분야는 많은 사람들이 꼭 배워야 할 필요가 있는 분야입니다. 이러한 발전에 대해 더욱 관심을 갖고, 이 를 배우고 응용할 수 있는 능력을 갖추는 것이 중요합니다."

 

Aidan (Cohere CEO)

- 언어모델의 미래

"최근 Open AI의 ChatGPT 혁신은 모델과의 더 복잡한 상호 작용을 가능하게 하였고, 가장 중요한 다음 스텝은 ‘검색’입니다. 검색을 통해 지식 기반에 액세스하여 보다 정확하고 진실한 답변을 얻을 수 있어야합니다. 다음 스텝을 위해 BingChat과 Google 의 Bard 모델과 같은 모델은 검색할 수 있는 데이터베이스를 메인기반을 두고 있습니다. 이러한 모델의 궁극적인 목표는 API나 웹 브라우저와 같은 도구를 사용하여 구매나 지시 사항 수행과 같은 작업을 수행하 는 등 실제 세계에 영향을 미치는 액션을 취하는 것입니다. 이러한 언어모델의 미래는 액션에 있습니다. 우 리 모두가 달려가고 있는 방향은 언어 모델이 ‘실제 세계’에서 행동을 수행하는 데 사용될 수 있는 API나 웹 브라우저와 같은 도구로 발전하는 것입니다. "

 

Greg (Jasper , VP of Engineering)

- AI도구의 정교화

"Jasper는 고객의 요구와 선호도를 파악하고, 대규모 언어 모델뿐만 아니라 소규모 AI 모델들을 포함한 다양한 AI 도구를 조합하여 더욱 구체적이고 정교한 AI 도구 를 제공합니다. 이러한 Jasper의 접근 방식은 고객의 요구 사항에 대한 빠른 응답과 높은 사용자 만족도를 보장합니다. 또한 Jasper의 지속적인 AI 개선과 고객 요구 사항에 맞는 AI 도구 제공은 AI 솔루션 시장에 서 Jasper의 지위를 높이는 이유 중 하나 입니다."

 

Nat Friedman (Former CEO GitHub)

- AI 기술의 확산

“올해는 ChatGPT와 같은 오픈소스 모델이 당연히 확산될 것이 예상되지만, 동시에 Copilot과 GPT-3의 성공에도 불구하고 스타트업의 혁신은 더딜 수 있습니다. 기술 확산은 예상보다 더 오래 걸릴 수 있으며, 성공한 기업도 자금 조달에 몇 달이 걸리는 경우도 있습니다. 또한, 소셜 미디어에 공유되는 사전 연습 데모 는 AI가 뒤에서 제대로 작동하지 않을 수 있어 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 그럼에도 ChatGPT의 도입은 스타트업 업계에 혁신과 새로운 제품 아이디어를 촉발시키며, GPT 모델을 활용하면 AI 리터러시를 향상시키고 결국 이 중요한 분야에 대해 배울 수 있도록 장려할 수 있을 것입니다"

 

---

자료를 읽는 내내 자동으로 고개가 끄덕여지고 , 또 앞으로의 미래에 대해 고민하게끔 하는 포인트들이 가득했습니다. 제가 정리한 몇가지 포인트를 바탕으로 개인적인 생각을 끄적여 보겠습니다.

•  AI와 협업의 중요성
• AI 로 인한 사회의 변화
• AI 교육 현장의 변화 필요성
• AI 리터리시의 중요성
• 언어모델의 미래
• AI도구의 정교화
• AI 기술의 확산

"AI와 협업하는 법"을 익혀야 한다는 말에 정말 깊이 동의합니다. AI가 일자리를 대체할 것이라는 두려움으로 막연히 AI의 도입을 배척하는 것보다, 어떻게 하면 AI를 효과적으로 도입할 수 있을까를 고민해야 한다고 생각합니다. 단순 반복적이거나 AI가 인간보다 빠른 속도로 더 나은 정확도를 가지고 일을 처리할 수 있는 일이 있다면, 그런 부분은 AI에게 맡기고, 인간은 경험을 기반으로 한 창의성, 전략적인 사고가 필요한 영역에 집중할 수 있도록 하는게 AI라는 기술적 도구를 똑똑하게 활용하는 방법이라고 생각합니다. 예를 들어서, 수많은 광고 텍스트 데이터를 기반으로 학습한 AI가 광고문구를 100개 정도 순식간에 후보군을 제시해준다면, 결정권자는 그 중에서 어떤 부분이 개선되어야 하는지를 포착하고, AI에게 피드백을 줘서 더 나은 후보 문구들을 도출하도록 하고, 후보 문구들을 참조하여 최선의 결과물을 만들어내는 역할을 해야합니다. 

 

요새 ChatGPT로 블로그를 운영하는 사람이 많은 걸로 알고 있습니다. 이때 ChatGPT라는 혁명적인 생성 AI도구를 활용할 때, 단순히 내용을 복사 붙여넣기 하는 것이 아니라 쓰고 싶은 내용에 대해 초안을 대략적으로 작성하도록하고, 작성자는 다시 수정해서 개선하고, AI가 다시 글을 다듬고 이런식으로 선순환 하는 방식으로 사용되어야 합니다. 이 컨퍼런스에 참가한 Zach King 역시 이런 방식으로 자신의 팀이 컨텐츠를 기획과 창작 과정에서 AI를 효과적으로 활용하고 있다고 밝혔습니다.

 

AI로 인한 사회변화는 이미 현실화되고 있습니다. 컨퍼런스에서 말한 코딩의 자동화, 그리고 디자인 도구의 편리화까지 사실 이 글을 쓰는 시점에서도  AI를 이용한 새로운 서비스들이 끊임없이 만들어지고 있습니다. 글을 쓰고 교정해주는 AI, 번역해주는 AI, 디자인한 그림을 만들어 주는 AI등 아직 이러한 AI as a Service들이 완전히 보편화 되지는 않았지만 AI의 편리함과 비용절감의 측면에서 생각해보면 기술의 확산은 순식간에 이루어질 것이라 생각됩니다. AI를 정말 좋아하고 관심있어하는 입장에서 새로운 기술들의 논문 제목들만 봐도 이런게 가능하다니! 이런 사회의 모습이 바뀌겠구나 라는 미래의 모습이 하루에도 몇번씩 그려지곤 하는데요. 공공기관에서 AI사회의 도래를 준비해야 한다고들 하지만, 이미 우리는 AI사회에 진입한게 아닌가 싶네요 :)

 

특히 ChatGPT의 여파로 가장 논란이 되었던 부분이 교육 분야였습니다. 학생들의 과제대필, 심지어 논문 대필까지 크고 작은 논란이 지속되고 있습니다. 이 컨퍼런스에서는 AI가 "교육의 피드백 도구"로 사용되어야 한다고 언급했습니다. 개인적으로 매일 ChatGPT를 쓰는 입장에서 비유가 매우 적절하다고 생각했습니다. 저는 주로 제가 작성한 글에 대한 피드백을 요청할 때 ChatGPT에게 어떤 부분이 잘못되었는지 분석해주길 요청합니다. 그러면 어떤 부분의 무슨 어휘가 추상적이고 이렇게 수정이 가능하다는 객관적이고 정확한 피드백을 해줍니다. 그리고 얼마전 링크드인에서 ChatGPT 활용가이드라는 게시물을 봤었는데요. ChatGPT를 극대화시켜서 활용할 수 있는 여러 방법 중 하나는 면접자와 면접관의 역할을 가정해서 질문을 주고 받는 것이었습니다. 면접상황처럼 교육에서도 건강하고 똑똑한 피드백을 AI가 줄 수 있도록 활용된다면, 교육에도 긍정적인 영향을 끼칠 수 있지 않을까요?

 

'AI 리터러시' 라는 말이 컨퍼런스에 등장했습니다. 몇해 전까지만 해도 '데이터 리터러시'라는 말이 여기저기서 들렸었는데 AI리터러시라는 말이 등장했네요. 제 나름의 정의를 내리자면 'AI리터러시'란 AI모델의 구조와 서비스를 이해할 수 있는 능력과 AI의 발전에 대한 관심, 이 2가지를 모두 포괄하는 것이라고 생각합니다. 그러면 AI 리터러시가 뭘 의미하는지 개인적인 경험을 기반으로 해석해보겠습니다. 제가 AI에 대해 문외한이고 무관심했을 때, 직장에서 전략 프로젝트에서 '물류자동화 AI를 도입해야 한다' 라는 의견을 나눴던 적이 있습니다. 물론 보기에는 좋은 말이지만 AI모델을 공부한 뒤에는 참 추상적이고 실행력이 떨어지는 의견이라는 생각이 들었습니다. 컴퓨터비전의 이미지 분류를 이용해서 불량품 분류를 자동화하는 AI를 도입해야 한다라는 AI분야의 이해를 기반으로 한 의견이나, 딥러닝을 위해서 현재 가지고 있는 공장 작업 사진을 얼마나 모아야 하는지 같은 모델 설계를 위한 데이터 준비의 관점에서 의견을 내지 못했다는 뜻인데요. 누구나 AI 모델을 뚝딱 만들어낼 만큼 이해를 가져야 하는 것은 아니지만 데이터준비, 모델학습, 결과 해석같은 포괄적인 이해는 어느 산업에 속한 사람이든 꼭 필요하다고 생각합니다.

 

이제 제가 AI리터러시의 2번째 범주로 AI 발전에 대한 관심을 넣은 이유를 설명해보려 합니다. AI는 '아는만큼 보인다'라는 말이 가장 어울리는 분야라고 생각합니다. 각양각색의 AI분야에서 논문이 쏟아져 나오는만큼 기술발전이 정말 급속도로 이루어지고 있습니다. 이 상황속에서 AI가 어떻게 흘러가는지에 대한 관심이 없는 사람과 이게 뭐지? 이게 가능하다니?! 라는 관심과 놀라움을 표현하는 사람은 큰 차이가 있다고 생각합니다. 지금도 주위를 둘러보면 ChatGPT의 말만 들어보고 사용해보지 않았거나, AI가 일자리를 대체할꺼야 라는 말만 던지고 그냥 그렇구나 하고 지내는 사람들도 있고, 직접 이것저것 서비스를 사용해보면서 이걸 어떻게 써볼까? 생각하는 사람들이 있습니다. 물론 성향의 차이지만 빠르게 변화하는 AI시대에서 이런 관심은 곧 비즈니스와 혁신의 기회라고 생각합니다. 

 

얼마 전, 제 유투브에 뜬 어떤 영상을 보고 AI에 대한 관심은 곧 새로운 기회에 대한 속도전이구나를 느꼈었습니다. ChatGPT가 2023년 들어서 급 부상했지만 사실 데모 버전은 12월에 출시가 되었습니다. 이 유투버는 ChatGPT가 만들어진 직후인 12월부터 이를 활용한 블로그, 유투브 등 수익화 시도를 시도하는 모습을 영상에 담았습니다. 큰 수익은 아니었지만, 이 영상을 보고 똑같은 AI기술을 접했을 때 누군가는 기회를 포착하고, 누군가는 기회임을 보지 못하는 구나라는 생각이 문득 스쳤습니다. 이 컨퍼런스에 참가한 사람들은 누구보다 빨리 기회를 보고 포착하기 위해서 달려온 사람들이겠죠?

 

AI에 대한 의견을 적다보니 내용이 좀 길어진 것 같습니다. 제가 좋아하는 분야라 속에 있었던 생각들을 좀 쏟아냈던 것 같습니다. 의견을 더 적다보면 끝도 없을 것 같아서 여기서 마무리 하려 합니다. 앞으로 이런 AI Conference를 듣고 직접 다니면서 이렇게 의견을 공유해봐야겠습니다 ㅎㅎㅎㅎ