개인적으로 chat GPT를 처음 사용했을 때 흥분이 점차 가라 앉고 있다. 처음 chat GPT를 만났을 때 chat GPT가 작동하는 알고리즘에 대한 이해가 되지 않은 상태여서 연구논문 쓰는데 연구조교로 사용할 수 있다는 생각이 들었다. 실험을 위해 연주 주제에 대한 다양한 질문을 주고 다양한 검색과 이에 대한 답변을 요청해보았을 때 chat GPT의 한계를 절실하게 체감했다.

먼저 그간 고민해왔던 연구주제에 기반해 연구주제 속 변수와 변수의 관계를 묻는 질문을 했다. 답변은 한 마디로 청산유수였다. 문제는 근거가 되는 이론을 이해하기 위해 이런 답변이 나오게된 근거를 묻자 여기서도 즉각적으로 레퍼런스를 제공했다. 문제는 레퍼런스로 제시된 논문들을 읽기 위해서 찾아가 보는 과정에서 불거졌다. 제공된 인용근거가 모두 가짜였다. 경악스러운 것은 논문 저자, 논문이 출간된 학술지, 제목 등 겉으로 보기에는 그럴듯한 모든 것을 제공해주었다. 문제는 한 레퍼런스 안에서도 저자, 논문제목, 출간연대 대부분은 chat GPT가 독자적으로 다른 소스를 통해 임의로 추출해서 만든 레퍼런스였다. chat GPT가 완벽한 가짜 논문을 출간시켜준 것이었다.

chat GPT의 chat과 G의 Generative가 의미하는 바를 깨달았다. chat GPT는 생성용 AI로 그냥 있는 데이터의 편린(거짓 데이터를 포함해서)들을 모아서 이야기를 탁월하게 꾸며내는 이야기꾼일 뿐이다. 이 이야기꾼이 자신의 이야기가 어떤 객관적 자료에 근거했는지를 제시하는 과학적 능력을 가진 것은 아니다.

chat GPT는 분류와 검색의 체계적 과정을 스킵하고 주어진 변수와 변수를 그냥 엮어서 그럴듯한 이야기를 만드는 이야기꾼일 뿐이다.이야기로 만들어낼 수 있어야 미래를 만들어낼 수 있는 지금과 같은 창의적 구성주의 시대에 쓰임이 있는지는 모르겠다. 하지만 이야기를 현실로 만들기 위해 전문가들이 협업으로 동원될 때는 다른 문제다. 현실적 기반은 객관적 경험과 검증된 데이터에 기반한 사실적 기초에 의해서 만들어지기 때문에 다시 분류와 검색이 철저한 구글 알고리즘에 의존할 수 밖에 없었다.

MS의 Bing에 채택된 chat GPT도 결국 이런 검색과 생성이라는 이원론을 한 스크린에서 할 수 있게 모아놓은 것이지 분류/검색과 생성 사이의 브릿지를 만든 프로그램은 아니다. 문제는 검색과 분류에서 Bing이 구글을 넘어설 수 있는 수준은 아니다.

초뷰카시대에는 세상의 변화하는 속도를 인간이 따라잡을 수 없다. 이 시대를 살고 있는 누구나는 변화를 따라잡지 못해 순간 순간 길을 잃는 운명이다. 모두가 길을 잃었을 때 우리가 길을 찾는 방법은 길을 잃기 전의 진실성이 통용되던 지점을 찾아서 거기에서 다시 시작한다. 어떤 특정 이야기의 진정한 미래 가치는 단순히 멋찌게 꾸며내는 것이 아니라 이렇게 만들어낸 이야기가 얼마나 이런 진실성의 뿌리를 담고 있는지의 문제다. 초뷰카시대는 이런 진실된 스토리를 자신의 몸으로 체화한 사람과 이것을 자신의 삶의 근력으로 표현할 수 있는 진정성을 가진 사람들이 세상을 이끄는 시대가 될 것이다.

chat GPT는 전문성의 범위를 정해놓고 결과만을 추적하는 인지적 시험(변호사, 회계사, 의사, MBA 자격시험 등등)과 이야기를 만들어 먹고 살던 이야기꾼들의 세상을 민주화시킨 공로가 있다. 그럼에도 결과가 아니라 과정과 원인에 대한 진실성이 없는 이야기로 세상을 미혹하는 사기꾼들이 판치는 세상에 더 기여할 수도 있다는 우려가 생겼다.

결국 다시 구글로 넘어왔다. 검색시장이 만들어질 때도 구글이 추격자의 입장이었지만 보다 과학적이고 체계적 아키텍트를 동원해 검색시장을 장악한 것처럼 검색과 생성을 연결해야 하는 시장에서도 구글이 결국은 더 탄탄한 알고리즘을 만들어낼 것으로 본다.

chat GPT, 너를 오늘부로 내 연구조교에서 해촉한다!!