The EconoMic Person

세상을 뒤집는 알파고?

이제는 조금 오래된 이야기지만 구글의 딥마인드인 알파고와 이세돌의 세기에 바둑대전은 너무나 싱겁게 AI의 승리로 끝났다. 세상 너무나 많은 변수가 있어서 절대 AI는 사람을 이길 수 없다고 생각을 했었는데 정말 너무나 쉽게 패배했다. 물론 그것이 한국에서 열렸던 점과 이세돌 입장에서는 이겨도 져도 스포트라이트를 받을 수밖에 없는 상황이었으니 긴장이라는 포인트가 분명 존재했지만 그럼에도 너무 압도적이었다. 그 이후 AI가 세계 1위부터 거의 다 휩쓸다시피 했으니 그때의 1승이라도 값진 것이라고 해야 할까? 그때부터 정해진 룰 안에서는 사람보다는 AI가 더 뛰어날 수 있다는 사실을 알았다. 사실 사람들은 조금 두려웠을 수도 있다.

그런데 이번 AI는 좀 다르다.

사실 알파고가 우리에게 뭔가 혜택을 준다던가 하는 것은 없었다. 바둑 잘두고 장기 잘 두는 것이 내 삶이 뭔 쓸모가 있는가? 좋아하지 않으면 그만인데 말이다. 단순하게 그간의 AI들은 나에게 이득이 없었다는 의미이다. 그런데 이번에는 조금 다른 듯하다. 이미 작년에 나와서 인기를 끌기 시작했고 언론에서 대서특필하기 시작한 지가 이제 한 달 정도 된 듯하다. 이미 사용자 수는 1억을 훌쩍 넘었고 거의 매일같이 기사와 함께 사용기가 올라오고 있다. 대체 챗GPT가 뭐길래 이렇게 난리일까? 단순히 유행이라서 그런 것은 아닐까?

일단 확실한 것은 유행은 아니다.

책에도 나온 내용이긴 하지만 그간 챗봇과 같은 것들이 분명 편리를 해졌지만 답답했던 것이 꽤 있었다. 너무나 딱딱한 말투이거나 회사에서 딱 지정해 준것만 답변이 가능한 시스템 등을 생각해 보면 일상생활에 필요는 하지만 그리 와닿지 않았다. 챗GPT는 이게 다르다. 일단 정말 사람이 이야기하듯 답변을 한다. '그건 ~~ 예요' 이런 식이 아니라 '제가 정확하게 알 수는 없습니다만, 이러한 방법으로 하는 것이 가장 효율적이다~'와 같이 사람이 충분히 할 수 있는 답변이 나온다는 것이다. 예전 심심이 생각을 해 보면 정말 장족의 발전이라고 볼 수 있다.

그리고 정말 대단한 것은 조합이라고 생각이 된다.

머신러닝 기능의 극대화라고 할까? 우리가 흔히 마케팅에서 SWOT 전략이나 4P 같은 것을 그냥 사람에게 자료를 주고 하라고 하면 정말 하루 이상 소요되는 나름의 생산적인(?) 작업이다. 그런데 이건 조건만 정확하게 넣어주면 저런 것을 하는데 불과 1분도 채 걸리지 않는다. 앞으로는 보고서 자체를 그냥 챗GPT에 맞겨놔도 된다고 말을 할 정도이니 이 얼마나 어마어마 한 것인가? 물론 내가 다니는 회사는 보안 문제로 제대로 동작조차 안되게 많이 막아두긴 했는데 이것도 하나의 흐름이라고 생각이 된다. 보편적인 업무는 정말 이것만 가지고도 충분히 만족할 만한 성과를 낼 수 있으니 말이다.

심지어 언어도 코딩해 준다.

예를 들면 '로또 번호 추출을 위해서 45개 숫자 중에 6개를 무작위로 추출할 수 있는 코드를 만들어 줘' 라고 말을 하면 진짜 만들어준다. 이게 무슨 이야기냐면 내가 컴퓨터 언어를 몰라도 코딩이 가능하다는 의미다. 어쩌면 누군가에게는 자신의 직업을 위협받을 만큼의 큰 걱정이 올 수 있다. 마치 과거에 마부가 마차 대신 차량이 선택되면서 자신의 직업을 잃었듯 말이다. 그런데 이것은 결국 흐름이다. 사람은 더 편해지려는 방향으로 갈 테고 그 방향을 무조건 막기에는 분명 역부족인 상황이 발생될 것이다. 이제 MZ세대 다음의 알파 세대부터는 이러한 챗GPT 등이 너무 기본 장착되어 있지 않을까? 조금 늙었다 하더라도 이런 것에 뒤처지면 안 되니 꼭 읽어봐야 하는 설명서 아닌가 생각이 된다. 

무조건 코딩을 잘해야 한다?

최근 소프트웨어 업계의 추세는 코딩에 중점이 맞춰져 있다. 각종 언어들도 그렇고 코딩적인 생각(?), 코딩적인 마인드와 같은 희한한 신조어도 나타나고 있고 코딩을 통해서 세상 모든 어려운 문제를 해결할 수 있을 것 같은 느낌이 든다(다 되는지는 솔직히 모르니까) 그런데 한편으로 보면 우리의 과학은 몇 천년이나 지난 것인데 고작 몇십 년 밖에 되지 않은 코딩이 모든 것을 해결한다고 하니 좀 의아하긴 하다. 하지만 대세인 것은 맞는 듯하다. 당장 업무에서 코딩과 관계가 없는 나에게도 코딩을 배워보라고 권유가 오고 있으니 말이다.

그런데 책 제목이 좀 솔깃하다.

노코딩 AI? 사실 코딩을 하는 목적에 대해서 생각을 하자면 데이터를 원하는 형태로 가공을 하는 것을 의미하는데 단순히 엑셀에서 보아도 함수를 활용하여 내가 편하게 만드는 과정도 그에 해당한다고 생각이 된다. 물론 그 과정 뒤에 숨겨져 있는 다양한 식과 글자들이 사람들이 멀리하게 하는 근원이긴 한데, 요즘에는 이러한 과정을 소프트웨어 상으로 모두 구현을 하여 자체적인 코딩 없이도 AI를 활용할 수 있는 길이 열렸다고 한다. 얼마 전에 나온 기사에서도 외국계 S/W 회사에 국내 문과생이 일을 하고 있다는 기사를 봐도 알 수 있다.

코딩을 할 줄 알면 할 수 있는 것이 많지만...

우리는 이미 코딩 없이 살아온 세대이다. 당장 코딩을 배우라고 하면 일단 거부감이 먼저 들기도 하지만 무엇보다 힘든 것은 다시 '공부를 해야 한다' 라는 강박관념이다. 그렇다면 어떻게 해야 할까? 우리는 또 그런 사람을 위해서 각종 툴을 만들어 두었다. 디파이, 다빈치 랩스 등과 같이 대기업, 중소기업 가릴 것 없이 설루션을 준비해 뒀다. 느낌으로는 생짜로 창업을 하는 것이 아니라 프랜차이즈로 창업을 한다는 느낌이라고 할까? 노하우와 방식 그리고 설루션을 제공해 주지만 물론 한정적인 것에만 해당되는 문제가 있지만 뭐 어떤가? 목적은 돈을 버는 거, 혹은 AI를 사용하는 것인데 말이다.

물론 전혀 아무것도 몰라도 되는 것은 아니다.

기본적인 지식은 가지고 있어야 한다. 위에 설명한 다양한 것들도 언어로 표현이 안되어 있을 뿐 많은 명령을 넣어야 내가 원하는 결과값을 얻어낼 수 있다. 책에서는 간단한 것들만 소개를 하고 있지만 그런 간단한 것들도 사실 쓸모가 있는 경우가 많이 있다. 마치 엑셀에서 SUM 함수가 그렇게 소중할 수밖에 없다고 생각이 될 때가 있듯이 말이다. 그래서 이러한 프로그램을 통해서 노 코딩으로 진행은 하지만 장기적으로는 코딩에 대한 니즈가 생기기 시작하면 한 번쯤 공부해 볼 필요성이 있다. 뭐든 공부해야 한다. 죽기 직전까지 말이다.

노코딩이지만 코딩을 배우라는 의미일까?

내가 읽은 책의 느낌은 그렇다. 물론 그러한 방법도 도와줄 수 있는 프로그램들이 점차 더 발전되어갈 것이라고 생각이 된다. 하지만 무엇보다 중요한 것은 코딩적 사고 능력을 기르는 법과 데이터를 무서워 하지 않고 잘 가공해야 하는 의무감을 가져야 한다는 의미이다. 단순한 데이터는 아무런 필요가 없지만 알맞게 설정된 것은 무서운 무기가 될 수 있다(우리가 보이스 피싱 같은 것을 보면 그렇다고 생각되지 않는가? 단순한 연락처와 내용이 그들에게는 무기가 되니 말이다) 이 책에서 나오는 각종 무료 교육들도 시간 될 때 꼭 받아보는 것도 추천할만한 부분이다. 사실 몰라서 못하는 것이지 알면 배울 의지가 생기지 않겠는가?

코딩이란 무엇일까?

내가 생각하는 코딩은 뭔가 컴퓨터 언어로 적혀있고 그것을 쭉 나열하여 프로그래밍? 하는 것을 의미하는 것 같다. 왠지 모르게 내가 하기에는 조금 부담스럽고 최근 S/W 엔지니어가 각광을 받고 있다고 하는데 그저 부러운 눈빛으로 쳐다만 볼 수밖에 없는 상황이 지금 상황이라고 할까? 그런데 사실 코딩이 컴퓨터 언어 그 자체를 의미하는 것은 아니다. 어떠한 문제에 대해서 풀이 과정을 아주 상식적으로 간결하게 나열하여 진행하는 과정이라고 할까? 한 번 시스템을 만들어 놓으면 누구라도 활용할 수 있도록 하는 하나의 SOP(Standard Operation Procedure)라고 하면 이해가 빠를까?

코딩은 결코 따분하지 않다.

이 책에서는 최근에도 가장 핫한 캐릭터 중 하나인 테슬라의 '일론 머스크' 가 나온다. 살아있는 아이언맨이라고 하는 그는 뭔가 특이하면서도 굉장히 기회를 잘 잡는 사람 중 하나로 손꼽힌다. 흔히 패러다임을 바꾼 사람으로 일론 머스크가 자주 등장하는 이유는 정말 불가능할 것 같았던 곳에서 기회를 얻었기 때문이다. 차량은 점점 증가하고 공해가 심각해져서 많은 사람들이 환경에 대해서 고민을 하는 시점에 혜성처럼 나타나서 전기차를 만들기 시작했다. 사실 처음도 아니었다. 하지만 사양 산업이 되어 한동안은 아무도 만들지 않다가 내연기관과 비슷한 성능을 낼 수 있는 전기차를 상용화 하기 시작하면서 유명세를 타기 시작한다.

단순히 환경이라는 측면에서만 패러다임을 바꾼 것이 아니다.

그동안 내연기관은 '기계' 가 주축이었는데 '전자/전기'가 주축인 시스템으로 전환을 하였다. 부품 개수도 줄고 고장이 날 요소 자체가 줄어드는 효과가 있었으며 자신들의 특허를 내주어서 오히려 자신들의 차를 비슷하게 복제하도록 강요를 하는 대담함을 선보이기도 했다. 특히 차량이 어느 정도 판매되기 시작하자 '자율주행'에 집중을 하기 시작했는데 과거 많은 기업들이 테슬라보다 자신들의 기술력이 더 뛰어나다고 설명을 하였으나 어느덧 테슬라보다 뛰어난 자율주행을 가지고 있는 회사가 이제는 없다고 말을 할 정도로 테슬라는 많은 정보를 모았다. 결국 정보력 싸움에서 테슬라 모터스가 성공을 하게 된 것이다.

꿈을 코딩으로 해석하였다.

서두에도 이야기했듯 문제가 되는 것에 대해서 해결하는 것을 프로세스화 하게 된다고 보면 자동차의 매연이 환경을 해치게 된다는 전제는 무공해 차량인 전기차의 생산으로 극복을 했고 내연기관 기계적 문제점을 부품수를 확 줄이고 모터로 대체하는 방법으로 진행을 하였다. 또한 배터리의 무게나 가격이 높아지자 내부의 비중이나 형태를 바꿔서 문제를 해결하였고 자율주행의 경우 거의 모든 회사들아 라이더 센서를 활용해서 쉽게 진입을 하였을 때 홀로 카메라를 활용한 변화를 주기 시작했다. 이 역시 데이터가 쌓이자 라이더 센서의 단점을 극복하는 계기가 되었다고 한다. 꿈을 코딩화하여 해석한 가장 멋진 결과라고 할까?

이 책은 실제 프로그램 언어로 코딩을 하는 것은 하나도 없다.

하지만 실제 코딩을 하는 것과 마찬가지로 문제를 해결하는 방법을 찾는 것이 자세하게 나와 있다. 특히 일류 최고의 천재로 일컫어지는 다빈치의 다양한 학문적인 접근에 대해서 어떤 식으로 해결을 하는가에 대한 코딩 방법이 나와 있다. 그리고 중간에 있는 이순신 장군 이야기나 애플의 스티브 잡스 이야기는 향후 우리가 생각을 하는 방식을 이렇게 바꿔야 한다는 마음가짐이 들게 하는 대목이었다. 향후 우리의 아이들은 누구나 코딩을 할 수 있는 능력을 가지고 될 것이다. 물론 그것이 입시에만 치중되지 않게 하는 것이 우리들이 해야 할 일이긴 하겠지만 이러한 방식에 대해서 좀 더 재미있고 친근하게 다가갈 수 있는 길을 열어주었으면 한다. 이 책이 그 한 부분을 할 것이라 믿어 의심치 않는다.