챗GPT는 교육과 직업에 어떤 영향을 미칠까?
인공지능, 물고기 잡는 법을 복제하다
‘물고기’를 주는 것이 아니라 ‘물고기 잡는 법’을 가르쳐준다. 많은 부모들이 자녀의 교육에 투자하면서 이런 생각을 해요. 많은 재산을 물려줄 수는 없지만 교육을 통해서 ‘재산을 만드는 법’을 가르쳐줄 수 있다는 거죠.
그런데 챗GPT를 비롯한 인공지능은 많은 시간을 투입해 교육받아야하는 기술들을 아주 쉽게 복제하고 있어요. 글쓰기는 많은 시간의 독서와 실제 작문을 반복해야 얻어지는 능력이에요. 그런데 챗GPT 는 몇가지 단어와 소스만 있으면 매우 지적인 사람이 쓰는 것처럼 글을 쓸 수 있습니다.
챗GPT 가 MBA 시험, 로스쿨 시험, 메디컬 시험을 통과했다는 기사도 보셨을 텐데요. 이건 챗GPT 가 일반적인 수준의 경영학, 법학, 의학 지식을 알고 있다는 뜻이죠. 사실 책을 들여다보고 외우면 누구나 얻을 수 있는 지식이지만 이걸 얻기위해서는 시간이 투입되어야하고, 또 K-12 교육에서 어느 정도 기초가 다져진 사람만이 쉽게 얻을 수 있는 것이었죠. 그 지식을 이제 허무하게 인공지능이 복제하게 된 것입니다.
또 놀라운 것은 그림의 영역인데요. 이미 실사에 가까운 그림을 AI 는 불과 몇 초만에 뚝딱 그려낼 수 있게 되었어요. 더 놀라운 것은 몇 장의 그림만 있으면 해당 그림체를 베낄 수도 있어요. 한명의 일러스트레이터가 육성되는데 걸리는 시간은 몇 년일까요? 최소 5년은 걸릴 것 같아요. AI 는 5년의 지난한 학습 과정을 허무하게 뛰어넘고 있어요. 그림뿐인가요? AI 는 코딩도 도깨비 방망이 휘두르듯 뚝딱 해냅니다.
AI 가 ‘물고기 잡는 법’을 베낄 수 있다면 대체 무엇을 가르쳐야하는 거죠?
챗GPT '글쓰기'를 다시 정의하다
새로운 기술의 등장은 언제나 기존의 개념을 재정의(redefine)해요. 테슬라 전기차의 등장은 자동차를 ‘달리는 컴퓨터’로 재정의했어요. 동일하게 챗GPT 와 유능한 AI 의 등장은 우리에게 익숙한 개념인 ‘글쓰기’ ‘독창성’ ‘영어’를 다시 재정의하고 있는 것 같아요.
‘글쓰기’가 직업인 저희 기자들은 정말로 많은 글을 쓰는데요. 대부분 취재로 얻어진 ‘팩트’를 정해진 ‘뉴스’ 포맷에 맞게 집어넣는 일을 합니다. 가장 중요한 기술 중의 하나가 주어와 술어를 일치시키기, 너무 길어지지 전에 끊기, 최대한 쉬운 개념으로 풀어쓰기 같은 것이에요.
글을 간결하고, 쉽고, 잘 전달되도록 쓰는 것은 쉬워 보이지만 아무나 할 수 없는 일이랍니다.
챗GPT 가 등장하기 전까지는 그랬어요..
챗GPT 는 간결하고, 쉽고, 잘 전달되는 글을 정말 잘 씁니다. 왜냐면 챗GPT 가 학습한 글이 그런 글이었을 테니까요.
AI '독창성'을 다시 정의하다
글쓰기 처럼 독창성도 다시 재정의 되어야할 것 같아요. 어떤 그림이 독창적이다라는 것을 어떻게 입증할 수 있을까요? 이제는 그림이 아니라 '그림스타일'을 IP(지적재산권)로 만드는 것이 필요할 것 같아요.
IP 로 만든다는 것은 무슨 뜻일까요? 법적으로 따지면 저작권법의 보호를 받는다는 뜻 일텐데요. 쏟아지는 AI 창작물에 대비해 창작자들의 권리를 지키기 위한 법적인 보호가 필요하지만 '법'이 전부는 아닐 것 같아요. 작가가 스스로 ‘오리지널리티’를 획득하기 위해 노력해야하지 않을까요?
‘센과치히로의 행방불명’이나 ‘이웃집 토토로’로 유명한 일본 지브리 스튜디오의 그림은 누구나 따라 그릴 수 있어요. 하지만 그 오리지널리티는 지브리에 있어요. 누가 확인해주지 않아도 우리는 ‘지브리 풍’의 그림이라고 얘기하곤 하죠.
이런 측면에서 AI 시대에 일러스트를 그린다면 반드시 내가 그린 그림에 대한 ‘오리지널리티’를 확보해야할 것 같아요. AI 로 내 그림 스타일을 베낀다고 해도 이건 ‘내’가 그린 스타일을 모방한 것이라고 사람들이 알 수 있도록 말이죠. 우리가 고흐, 뭉크와 같은 화가들의 화풍을 알고 있는 것처럼 말이죠.
내가 지브리 스튜디오처럼 유명하지 않은데 어떻게 ‘오리지널리티’를 가질 수 있을까요? 스스로의 브랜드를 구축하기 위한 노력이 필요할 것 같아요. 또, 일러스트레이터 커뮤니티 안에서 활동을 통해서 그 내부에서 유명해져야겠죠. 그리고 어떤 그림이 '원작자가 손으로 그려졌는지, 아니면 AI 가 그렸는지'를 검증해 줄 수 있는 기술이 나오게 될 것 같아요. 그건 블록체인 기술이 될 수도 있고 플랫폼이 그 역할을 할 수도 있겠죠.
스스로의 스타일에 대한 오리지널리티를 확고하게 갖고 있다면 내 스타일을 AI 가 학습하게 만들어서 이걸 판매하는 것도 가능할 것 같아요. 어차피 내 기술이 쉽게 복제될 것이라면 그 기술을 내가 만들어서 파는거죠. 이런 AI 그림 모델을 판매하는 사이트도 조만간 나올 것 같아요.
우리가 앞으로 어떤 그림을 보게 되면, 이렇게 네 가지를 생각하게 될 것 같아요.
1) 오리지널리티를 갖고 있는 작가인가? 예) 지브리 스튜디오
2) 오리지널리티를 갖고 있는 작가가 직접 그린 그림인가? 예) 지브리에서 직접 만든 작품
3) AI 가 학습한 스타일인가? 예) 지브리 그림을 그려주는 AI 모델
4) AI 가 학습한 스타일을 가지고 생성한 그림인가? 예) AI 로 만든 지브리 스타일 작품.
과거에 지브리 스타일의 그림을 그리기 위해서는 최소한의 그림실력이 필요했다면, 3)의 등장으로 인해 이제는 누구나 글만 입력하면 4) 의 결과물을 만들 수가 있게되었어요.
그림만 이럴까요? ‘독창성’이 중요하다고 우리가 믿는 영역에서 이런 일이 벌어질 것 같아요. AI 로 쉽게 그림을 그리는 것이 가능해지면서 오리지널리티를 갖고 있는 작가와 그 작가의 작품이 높게 평가받지 않을까요?
챗GPT '영어'를 다시 정의하다
챗GPT 는 한국어도 잘하지만 ‘영어’를 가장 잘하는데요. 영어는 저희의 모국어가 아니기 때문에 챗GPT 의 등장이 영어교육에도 미치는 영향이 커요. 미국에서는 챗GPT가 ‘국어교육’에 영향을 미치지만 우리에게는 ‘제1외국어교육’에 영향을 미치는거죠.
앞서 말씀드린 대로 챗GPT 는 누구나 글을 영어로 잘 쓸 수 있게 만들어주기 때문에 한국사람들에게 취약한 영어 소통능력이 크게 개선되는 효과를 내고 있어요. 예를 들어 외국대학에 제출하기 위한 지원서라던지, 영어로 소통하는 비즈니스 이메일 같은 것은 네이티브가 쓰는 것처럼 잘 써주죠. 챗GPT 가 아니더라도 AI 는 번역에서도 놀라운 퀄리티를 보여주고 있어요.
여기까지 들으면 ‘이제 영어를 공부안해도 되나?’라고 생각할 수 있는데 반대로 ‘영어’가 중요해지는 부분도 있는데요.
인공지능에게 어떻게 명령을 내리는지가 중요한 능력이 되었어요. 이를 ‘프롬프트’라고 하는데요. 영어로 프롬프트를 입력할 때 챗GPT 와 같은 생성형AI 들은 좋은 성과를 내고 있어요. 이것은 너무 당연한데요. AI 가 학습한 데이터가 영어가 기반인 것이 많고, 영어로 데이터 라벨링이 되어있기 때문이에요.
영어의 여러 영역에서도 중요성이 달라질 것 같은데요. 영어 읽기와 쓰기 능력을 AI 가 대체하게 된다면 상대적으로 영어 말하기의 중요성이 커질 것 같다는 생각이 들어요.
지식노동자의 위기
글쓰기. 그림, 영어. 모두 공통점이 있는데요. 바로 데이터로 디지털화되어있다는 점이에요.
컴퓨터를 가지고 글을 쓰고, 컴퓨터로 그림을 그리고, 컴퓨터로 영어를 학습하죠. 컴퓨터로 코딩도 하죠.
챗GPT 와 같은 생성형AI 의 등장은 ‘지식노동자(화이트칼라)’들에게 가장 큰 위험이 될 것이라고 하는데요. 사실 지식노동자들은 그동안 컴퓨터의 등장 이후 여기에 빠르게 적응해서 높은 소득을 유지할 수 있었어요. 육체노동을 하는 블루칼라와 임금격차가 벌어진 결정적인 이유는 디지털로 인한 생산성 격차가 커졌기 때문이에요.
소위 좋은 대학을 보내고, 대기업에 취업을 하려는 이유는 이처럼 지식노동자가 되기 위해서 였던 것 같아요. 사무직 노동자, 연구자, 공무원, 프로그래머 같은 직업은 엄청난 소득을 보장하지는 않았지만 그래도 교육에 투자했던 것이 아깝지 않는 안정적인 일자리 였어요. 이것이 부모님들이 자식들에게 '공부'를 시키는 이유이기도 했죠.
그런데 아이러니하게도 빠른 디지털화로 인해 지식노동자의 기술도 AI 로 대체 되버렸어요. 디지털로 일하는 그들의 특성상, 그들의 활동은 모두 데이터로 남아있고, 그건 AI 에 의해 쉽게 학습될 수 있다는 뜻 인거죠!
이건 디지털로 일하는 지식노동자들이 다 사라진다는 것이 아니라 지식노동자 내에서 양극화가 생긴다는 의미에요. 지식노동자들이 하는 낮은 수준의 업무(간단한 글쓰기나 그림그리기)는 AI 가 대신 해주면서 신입사원과 같은 초급 지식노동자의 자리가 줄어든다는 의미죠.
그런 점에서 디지털 화하기 어려운 현장 노동자들의 가치가 올라가게 될 것 같아요. 실제로 사티아 나델라 MS CEO 는 한 인터뷰에서 AI 로 인해 현장 노동자들이 지식 노동자가 하던 일을 할 수 있을 것이라고 예측하기도 했어요.
현장 노동자란 단순히 블루칼라 노동자만을 의미하는 것은 아니고 사람에 의해서 수행되어야하는 일을 하는 사람을 말해요. AI 가 계속 발달하다보면 현장 노동자도 로봇에 의해서 대체될 수 있을테니까요. 의사나 간호사 처럼 직접 환자를 만나고 수술을 실행하는 사람들, 기업과 기업간의 대면영업을 담당하는 사람들은 AI 가 등장한다고 대체되지 않을 것 같아요.
AI 시대 어떻게 아이를 어떻게 키워야할까
AI 기술의 발달은 우리가 ‘물고기 잡는 법(기술, 지식)’이라고 생각했던 것을 재정의 하고 있어요.
AI 가 쓸 수 있는 뻔한 글을 쓰는 것은 ‘글쓰기’가 아니에요.‘독창성’이란 커뮤니티 내에서 인정받는 것이에요. 영어 글쓰기라는 장벽은 낮아졌지만, 여전히 영어는 중요해요. 컴퓨터를 가지고 일하는 ‘디지털 워커’들은 위기를 맞을 수 밖에 없어요.
이런 점에서 앞으로 자녀 교육이나 나의 진로를 생각할 때 이런 것들이 중요할 것 같아요.
깊게 파고 드는 법
AI 가 만든 것은 깊이가 없어요. AI 가 등장하기 전에는 깊이가 있어도 깊이가 있는지 알 수 없었죠. 비교할 대상이 없으니까요. 이제는 AI 와 비교를 해보면 무엇이 깊이가 있는지 없는지 알 수 있게 되었습니다.
어떤 분들은 AI 에게 질문을 잘 던지는 것이 중요하기 때문에 '질문을 던지는 능력'을 자녀에게 가르쳐야한다고 말씀하셨는데요. 사실 AI 가 등장하기 전에도 '질문을 잘 하는 능력'은 중요했죠. 한국의 교육이 그것을 잘 가르치지 못하고 있었을 뿐.
저는 그래서 AI 시대에 좋은 질문을 던지기 위해서는 깊게 파고드는 것이 필요할 것 같아요. 깊이가 있어야 깊이있는 질문을 던질 수 있겠죠.
커뮤니티에서 활동하는 법
AI 가 할 수 없는 것. 바로 커뮤니티를 만들고 커뮤니티에서 활동하는 일 아닐까요? 여기서 커뮤니티란 ‘인터넷 커뮤니티’나 ‘사교적인 모임’만을 뜻하는 것은 아니에요. 공동의 관심사를 가지고 뭔가를 만들어가는 사람들의 집단이라고 해야할까요? 많은 AI 연구가 학계와 개발자들의 오픈소스 커뮤니티에서 이뤄지고 있어요. 거기서 활동한다는 건 가장 첨단의 지식을 배우고, 가장 첨단의 지식을 함께 만들어간다는 뜻이죠. 커뮤니티 활동 능력은 인간만이 가질 수 있는 장점일 것 같아요.
컴퓨터 바깥 세상의 활동
컴퓨터 스크린 / 스마트폰 스크린을 보내면서 보내는 시간을 ‘메타버스’라고 부른다면 우리는 이미 ‘메타버스’에 살고 있는 것 같아요. 그런데 메타버스 속에서 이뤄지는 것은 모두 데이터가 될 수 있고, 그건 AI 가 학습할 수 있죠. 이런 점에서 컴퓨터 바깥 세상에서 활동 경험이 많고, 경쟁력을 갖고 있다는 것은 앞으로 더욱더 중요해질 것 같아요.
녹화된 강연을 보는 VOD, 줌으로 이뤄지는 실시간 강의, 직접 현장에서 듣는 강의. 이 세가지의 내용에 큰 차이가 없다고 해도 사람들은 현장에서 직접 듣는 강의에 가장 많은 돈을 내려고 하죠. 컴푸터 밖 세상의 가치는 점점 더 높아질 것 같습니다.
기초의 중요성은 달라지지 않는다
스마트폰의 등장은 우리의 삶을 엄청나게 바꿔놨어요. 챗GPT 로 대표되는 AI 도 우리의 삶을 바꿔놓겠죠? 하지만 스마트폰이 등장했지만 전혀 달라지지 않은 것도 많습니다!
이것은 교육에서도 마찬가지 일 것 같은데요. 인간이 갓난아기로 태어난 후 걷기, 말하기 같은 기초적인 것들은 반복적인 학습과 함께 어느정도의 시간이 필요해요. 글쓰기도 그림그리기도 마찬가지.
스탠포드 대학교 정치학과의 롭 라이히 교수는 "챗GPT 는 공학계산기와 다르다"면서 "글을 잘 쓰는 사람이야말로 좋은 사고를 하는 사람"이라고 설명했어요. AI 를 단순히 도구라고 보기에는 그것에 의존했을 때 우리가 잃어버리는 것들이 많다는 뜻이에요. AI 로 인해 우리가 기초학습에 걸리는 시간은 줄어들 수 있겠지만, 기초학습은 사라지지 않을 것 같아요. 결론은 국영수는 중요하다?
