인공지능(AI) 챗봇이 쓰나미처럼 확산되고 있다.
최근 인공지능 챗봇은 모든 곳으로 스며들고 있다. 챗GPT는 1년 전 등장한 이래 수많은 실리콘밸리 발명가와 투자자들의 상상력을 사로잡았다.
컴퓨터가 인간의 언어를 처리하고 생성할 수 있도록 하는 인공지능의 한 형태인 대화형 AI의 놀라운 인간과 같은 능력은 직장을 변화시켰다. 그리고 생산성을 향상시킬 수 있는 잠재력에 대한 광범위한 낙관론을 불러일으켰다.
영국의 한 학교는 교장을 지원하기 위해 인공지능 챗봇을 ‘교장 선생님’으로 임명했다. 그 뒤에 숨겨진 인공지능의 본질에 대해 거의 알려지지 않았지만, 챗봇은 ADHD 학생들을 돕고 학교 정책을 작성하는 것과 같은 문제에 대해 직원들에게 조언하는 역할을 하게 된다.
학교 뿐만 아니다. 인공지능은 사람이 해 온 수많은 역할을 대신 맡기 시작했다.
그러나 챗봇을 직장에 배치하기 전에, 챗봇이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 어떻게 챗봇을 책임감 있게 사용하는지를 이해하는 것은 매우 중요하다는 지적이다.
챗봇 작동 방식
생성 인공지능의 놀라운 능력과 때때로 일을 잘못 이해하는 놀라운 능력에 대해 많은 것이 쓰여졌다.
예를 들어, 인공지능 챗봇은 설득력 있는 학술적 주장을 만들 수 있지만 챗봇 용어를 사용하기 위해 참조 목록을 ‘환각’하거나 간단한 사실을 틀릴 수 있다.
환각이 발생하는 이유를 이해하는 것은 이러한 챗봇의 작동 방식을 이해하는 것이 중요하다.
AI 챗봇의 핵심은 대규모 텍스트 데이터 세트(우리가 "인터넷"이라고 부르는 것)에 대해 훈련된 대규모 신경망인 대규모 언어 모델에 의해 구동된다.
중요한 것은, 대규모 언어 모델은 어떤 전통적인 의미의 데이터나 지식을 저장하지 않는다.
오히려, 대규모 언어 모델이 구축(또는 "훈련")되었을 때, 그들은 훈련 데이터에 포함된 복잡한 내용이나 언어 패턴을 큰 통계 구조로 인코딩한다.
간단히 말해서, 텍스트는 숫자, 즉 확률로 바뀐다.
사용 시 대규모 언어 모델은 더 이상 이 훈련 데이터에 액세스할 수 없다. 그래서 우리가 질문을 하면 매번 처음부터 응답이 생성된다.
엄밀히 말하면 모든 것이 ‘환각’된다. 인공지능 챗봇이 일을 올바르게 처리할 때, 인간의 많은 지식이 ‘그것이 알기’ 때문이 아니라 언어에 패턴화되고 내장되기 때문이다.
설계에 의해, 인공지능 챗봇은 확정적인 사실적 답변을 산출할 수 없다. 그들은 결정론적인 시스템이 아닌 확률론적인 시스템이므로 지식의 권위 있는 원천으로서 의존할 수 없다.
그러나 언어 패턴을 인식하는 그들의 능력은 텍스트 생성 또는 향상을 수반하는 작업을 인간을 돕는 데 탁월하게 한다.
설득력 있는 주장을 쓰는 것은 일정한 패턴의 규칙을 따르는 반면, 사실적인 답변은 확률적인 패턴으로부터 확실하게 생성될 수 없다.
새 직장보조원
당신의 인공지능 챗봇을 전지적인 인공 두뇌로 생각하지 말고, 당신의 개인 업무 보조자로 배정된 재능 있는 대학원생으로 생각하는게 좋다.
열정적인 대학원생처럼, 그들은 주어진 과제에 대해 지치지 않고 대부분 능숙하게 일을 한다. 하지만, 그들은 약간 건방지기도 하다.
항상 지나치게 자신만만한 사람들은 위험한 지름길을 택할 수도 있고, 좋게 들리지만 어떤 사실적인 근거도 없는 답을 제공할 수도 있다.
대학원생의 작업을 다시 확인하는 것처럼 챗봇 출력을 항상 확인하는 것이 현명하다.
확률적인 기반 때문에 그들은 인간의 어떤 이해로도 당신의 질문을 이해하지 못한다. 그러나 적절한 역할에서, 적절하게 사용될 때, 챗봇은 언어와 관련된 업무의 생산성을 크게 증가시킨다.
챗봇 기능의 세 가지 수준은 ACE의 약자인 보조, 생성, 탐색으로 요약할 수 있다.
△보조
챗봇은 텍스트 요약, 분석 및 정제 또는 핵심 포인트 및 주제 추출과 같은 많은 쓰기 작업을 도울 수 있다. 그들은 학술 텍스트로 주장을 보다 접근하기 쉬운 방식으로 표현할 수 있다.
△만들기
챗봇은 원본 텍스트를 생성하여 점을 비즈니스 보고서 또는 아이디어로 바꿀 수 있다. 그들은 다른 장르를 모방하고 다른 스타일로 글을 쓸 수 있다.
그들이 다른 영역의 셀 수 없이 많은 텍스트를 인코딩한다. 따라서 많은 직업에서 유용한 콘텐츠를 만들기 위해 비즈니스 전략가, 학자, 마케팅 담당자 또는 언론인을 사칭하여 관점을 가지라고 말할 수 있다.
△탐구
챗봇은 가상적인 아이디어에 대한 흥미로운 ‘토론 파트너’를 만든다. 새로운 문제를 탐구할 때, 챗봇이 여러분에게 질문을 하도록 한 다음 그것에 대답하도록 하는 것이 좋다.
무엇이 좋은 프로젝트 보고서나 소셜 미디어 게시물을 만드는가를 탐구하고 싶다면, 챗봇에게 질문을 작성하도록 요청하고 왜 그것이 무엇을 했는지를 생각해 보는 것이다.
전문가들은 직장에서 AI 챗봇의 사용에 대해 지금까지 우리가 알고 있는 것은 무엇인지 생각해 봐야 한다고 전했다. 일부 초기 연구는 상당한 생산성 향상을 지적한다.
웨스트팩(Westpac)의 파일럿 프로젝트는 소프트웨어 코딩 작업에서 46%의 생산성 증가를 발견했으며 품질 저하는 없었다.
이 실험은 다양한 프로그래밍 작업을 위해 AI 챗봇을 사용하는 개발자 그룹과 그렇지 않은 제어 그룹을 비교했다.
글로벌 매니지먼트사인 보스턴 컨설팅 그룹의 연구에서도 상당한 개선이 이뤄졌다.
통제된 실험에서 컨설턴트는 AI 챗봇을 사용하여 문제를 해결하고 새로운 제품 아이디어를 개발했다.
이는 분석 작업과 설득력 있는 글쓰기를 모두 포함했다. 챗봇과 함께 작업한 사람들은 그렇지 않은 사람들보다 12.2% 더 많은 작업을, 25.1% 더 빠르게, 40% 더 높은 품질로 완료했다.
또 다른 사례로 미국의 한 소프트웨어 회사는 AI 챗봇을 이용해 고객들의 제안서 작성을 돕고 있으며, 수천 개의 내부 파일을 뒤져 적절한 응답을 생성해 회사 시간을 절약하고 있다고 한다.
이런 사례들은 기업들이 자체 데이터나 문서로 생성 AI 모델을 미세 조정해 코더, 컨설턴트 또는 콜센터 직원과 같은 전문가 역할에 사용하는 AI 챗봇의 미래를 엿볼 수 있다.
많은 작업자들이 AI가 업무를 자동화하는 데 사용될 것을 걱정하고 있다. 하지만 기술의 확률적 특성과 고유의 신뢰성 부족을 고려할 때, 전문가들은 자동화를 가장 가능성 있는 응용 분야로 보지 않다.
AI 전문가들에 따르면 챗봇은 당신의 일을 설명하기 위해 오는 것이다. AI 유창성, AI를 이해하고 작업하는 기술은 PC에서 작업하는 것과 유사하게 곧 필수가 될 것이라는 분석이다.