몽할망구의 ★이야기홀릭★

현재 챗GPT는 앱이 따로 개발되어 있지 않다. 플레이스토어나 앱스토어에 등록 되어 있는 챗GPT 앱은 오픈AI에서 만든 것이 아니니 주의가 필요하다.

챗GPT를 스마트폰에서 편리하게 사용하기 위해서는 스마트폰의 홈 화면에 앱처럼 추가해 놓으면 된다. 아이폰과 안드로이드폰에서 챗GPT를 홈 화면에 등록하는 방법을 알아보자.

♣아이폰에서 홈 화면에 추가

(1) 사파리 앱에서 챗GPT 페이지에 접속한다.

(2) 하단의 [공유] 버튼을 누른다.

(3) [홈 화면에 추가] 버튼을 누르면 챗GPT 페이지가 아이폰에 앱처럼 설치된다.

♣안드로이드폰에서 홈 화면에 추가

(1) 인터넷 앱에서 챗GPT 페이지에 접속한다.

(2) 하단 오른쪽의 [세 줄] 버튼을 누른다.

(3) [현재 페이지 추가] 버튼을 누른 후 [홈 화면]을 선택한다.

(4) 홈 화면에 추가 화면에서 [추가] 버튼을 누르면 챗GPT 페이지가 안드로이드폰에 앱처럼 설치된다.

--이임복의 [챗GPT 질문하는 인간, 답하는 AI] 중에서!!

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자율주행이 어려운 이려운 이유는 도로상황이 너무나 복잡하기에 변수가 굉장히 많기 때문입니다. 그렇다면 하늘을 날아다니는 드론 같은 경우는 어떨까요?

 

일단 사람이 타지 않고, 하늘은 육상의 도로보다는 변수가 훨씬 적을 테니 자율주행 드론 같은 경우는 실현 가능성이 훨씬 높지 않을까요?

 

실제로 ‘드론’이라고 불리는 무인비행기는 이미 높은 수준으로 실용화됐습니다. 드론은 군용으로 주목받기 시작했는데 이라크 전쟁이나 아프가니스탄 전쟁, 최근 IS와의 전쟁 등 근래 전쟁이 날 때마다 빠지지 않습니다.

 

드론은 자체적인 판단으로 자동 비행하는 것, 그리고 인간이 원격으로 조작하는 것이 모두 있습니다. 사람이 타지 않는다고 해서 조종도 하지 않는다는 것인 아닙니다.

 

예를 들어 비행 코스 대부분을 원격조종 지시를 받지 않고 자동으로 비행하는 드론도, 이착륙 시에는 인간 오퍼레이터가 원격조종으로 제어하는 경우가 많습니다.

 

자동차의 자율주행이 여러 단계가 있는 것처럼, 현재 드론의 자율주행도 완전 자율주행과 인간의 원격조종 사이의 어딘가에 있다고 보면 됩니다.

 

사실 이것은 필요의 문제 같기도 합니다. 무인비행기로 완전 자율주행을 해야만 하는 상황은 그리 많지 않을 것 같으니까요.

--남충현,하승주의 [4차산업혁명, 당신이 놓치는 12가지 질문] 중에서!!

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챗GPT를 활용해 제대로 된 답을 얻기 위해서는 ‘제대로 된 질문’을 던져야 한다. 챗GPT가 제시하는 ‘챗GPT를 잘 사용하는 10가지 방법’을 정리해 보았다.

(1) 명확하고 구체적으로 질문하자

-챗GPT에게 질문할 때는 우리가 무엇을 원하는지 이해할 수 있도록 가능한 한 명확하고 구체적으로 질문을 하는 것이 중요하다. 예를 들어 ‘어떤 책을 읽어야 하는가?’ 대신 ‘개발자로 성장하기 위해 읽을 수 있는 추천 도서는 무엇인가?’와 같이 독자의 목적과 관심사를 구체적으로 명시해 질문하는 것이 좋다.

(2) 한글보다 영어로 질문하자

-한글로 대화가 가능하지만 아직 답답하다. 따라서 영어로 묻고 답하자. 구글 번역기나 파파고와 같은 번역기를 사용하면 쉽다. 한글로 대화했을 때에 비해 10배는 빠른 속도를 경험할 것이다.

(3) 비슷한 주제로 묶어서 질문하자

-비슷한 주제의 질문을 그룹으로 묶어 쉽게 검색할 수 있도록 해주는 것이 필요하다. 예를 들어 ‘여행’ ‘음식’ ‘쇼핑’ 등의 주제로 비슷한 질문들을 묶어서 분류하면 적절한 답변을 빨리 얻을 수 있다.

(4) 질문을 짧게 하자

- 챗GPT는 짧은 질문에 대한 답변을 빠르게 생성할 수 있다. 가급적 짧은 질문을 여러 번 계속해서 하는 것이 좋다. 예를 들어 ‘날씨 어때?’ 대신 ‘오늘 날씨는?’ ‘내일 비올까?’와 같이 간결하게 여러 번 질문하는 것이다.

(5) 너무 구체적인 답변을 기대하지 말자

-챗GPT는 대화형 AI 모델이지만 사람처럼 완벽한 답변을 제공할 수는 없다는 것을 기억하자. 애매한 답변은 다른 검색엔진을 통해 확인할 필요가 있다.

(6) 적절한 예시를 제공하자

-질문에 대한 답변을 이해하기 쉽도록 관련 예시를 제공하면 챗GPT가 질문을 이해하고 더 정확한 답변을 생성하는 데 도움이 된다. 에를 들어 ‘이 레시피에서 필요한 재료는 무엇인가?’ 대신 ‘이 레시피에서 필요한 재로는 A, B, C야. A는 xxx, B는 yyy, C는 zzz와 같을 것들이지. 여기에 더 필요한 게 있을까?’와 같이 필요한 재료를 구체적으로 나열해 보는 것이다.

(7) 후속질문을 계속 던지자

-챗GPT는 대화를 계속 진행할 수 있도록 사용자와의 상호작용을 지속적으로 모니터링한다. 따라서 답변을 받은 후에도 추가적인 질문이나 반응을 보내는 것이 좋다.

(8) 대화를 적극적으로 주도하자

-챗GPT는 사용자와 대화를 이어나가기 위해 대부분의 시간을 보내기 때문에 적극적으로 질문을 주고받는 것이 좋다. 예를 들어 ‘그게 맞을 수도 있겠지만, 이전에 비슷한 상황에서 내가 적용해 본 방법 중 하나가 있어. 그건 xxx인데, 이걸 참고해 볼까?’와 같이 자신의 경험을 공유하면서 챗GPT와 함께 문제를 해결해 나가보자.

(9) 대화를 추적하자

-대화를 추적하면 나중에 대화 내용을 확인하거나 사용자의 질문에 대한 답변을 개선하는 데 도움이 된다. 예를 들어 ‘아까 답한 그 사례를 찾아보았어. 그런데 그 사례에서는 xxx가 일어났다고 나와 있네’와 같이 이전 대화에서 언급한 사례나 정보를 검색하여 확인한 후, 이를 챗GPT에게 알려준다.

(10) 학습을 진행할 수 있도록 대화 내용을 다시 확인하자

-챗GPT는 지속적인 학습을 통해 점점 더 높은 수준의 대화가 가능하다. 따라서 대화 내용을 다시 확인하여 언어모델의 학습에 도움을 주는 것이 좋다. 예를 들어 ‘내가 이해한 바로는 xxx인데, 이게 맞을까?’와 같이 챗GPT의 의견이나 내용을 확인하는 것이다.

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구글에서 웨이모를 캘리포니아에서 테스트했을 때 테스트 도로가 서울 시내도로처럼 험악하지 않았음에도 불구하고, 오작동을 일으켰고 인간 운전자가 운전대를 빼앗아 수동으로 운전해야 했던 상황이 여러 차례 있었습니다.

 

하지만 인간 운전자가 핸들을 빼앗아 위기를 극복했기에 실제로 사고로 이어지지는 않았지요. 자율주행이라고 하더라도, 인간 운전자가 자율주행 기능이 에러를 일으키는 경우에 대비해서 계속 감시하고 돌발상황에 대비해야 하지 않을까 합니다.

 

여객기 운행에서는 이미 그렇게 하고 있습니다. 평상시에는 오토파일럿으로 운행하고, 돌발상황이 발생하면 즉시 인간 파일럿이 개입하지요. 이처럼 인간 운전자와 자율주행이 협업 운행을 하는 것이 현재로서는 안전을 확보할 수 있는 최선의 방법으로 보입니다.

 

인간 운전자를 완전히 배제해도 되는 자율주행의 경우, 저는 현재 주류를 이루는 인공지능의 방식(대량의 데이터를 통한 암기 위주식 문제해결방식)을 완전히 뛰어넘는 새로운 패러다임이 등장하지 않는 이상은 어렵지 않을까 생각합니다.

 

자율주행을 할 때 인간 운전자가 손을 놓아도 되는 상황은 앞으로 꾸준히 점진적으로 늘어날 것으로 낙관합니다. 자율주행 장치의 가격은 계속 낮아질 것이고요.

 

결국 인간 운전자가 필요 없어지는 완전 자율주행까지 이르지 못하더라도, 상대적인 자율도는 꾸준히 올라갈 것입니다.

 

자율주행이 꾸준히 진보할 수 있는 이유로는 세 가지를 꼽을 수 있습니다. 첫째, 주행 데이터의 축적, 둘째, 소프트웨어(알고리즘)적인 개선, 셋째, 센서 등 하드웨어의 개선과 가격 하락입니다.

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의외로 블로그와 유튜브는 챗봇의 시대에 더 살아남을 수 있다. 챗GPT의 경우 자신이 대답한 것에 대해 아직 정확한 근거자료(링크)를 제시하지 못하지만 검색엔진에 챗봇이 결합되는 형태들은 검색 결과를 보여주고, 챗봇이 이에 대한 의견을 주며, 다시 의견에 대한 근거를 링크로 제시하고 있다.

이렇게 되면 근거자료가 될 수 있는 블로그와 영상은 더 많이 노출될 수 있다. 아무리 영리한 챗봇이라도 근거 없는 주장은 신뢰성 문제가 있기에 당분간 블로그와 유튜브는 더 살아남을 것으로 보인다.

뉴스와 책은 어떨까? 궁금한 사항에 대해 챗봇에게 오늘의 뉴스를 묻고, 더 깊은 내용을 질문하게 된다. 따라서 가짜뉴스를 검증하는 데 있어 챗봇은 효과적으로 쓰일 수 있다.

책 역시 마찬가지다. 질문을 통해 책을 모두 읽지 않아도 책 내용을 알 수 있게 된다. 물론 이는 제대로 정보를 접하는 방식이 아니지만 바쁜 현대인들에게는 편리한 수단이 될 수 있다.

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인간은 실수를 하더라도 같은 실수를 계속 무한 반복하지는 않잖아요? 그러나 자율주행은 특정한 도로상황에서 에러가 발생한 경우, 같은 알고리즘을 탑재한 자동차들은 같은 상황에서 계속 에러를 반복할 위험이 있습니다.

 

자율주행 자동차가 사고를 낸 원인을 파악하기 어렵다고 했는데, 그것이 현재의 인공지능 기술의 가장 큰 문제인 ‘설명 불가능성의 문제’입니다.

 

기존의 전통적 컴퓨터 프로그래밍이나 엔지니어링에서는 에러나 고장의 원인을 설명할 수 있습니다. 이것들은 설계자가 원리를 이해하고 그 원리에 바탕을 두고 답을 내는 방식이기 때문입니다.

 

그러나 머신러닝이니 딥러닝이니 하는 인공지능 기술은 원리를 모르고, 마치 기출문제를 엄청나게 풀어 거기서 비슷한 패턴을 찾아 맞추는 식으로 문제를 해결합니다. 워낙에 방대한 데이터로부터 패턴을 찾아서 확률적인 답을 내놓기 때문에, 답이 나와도 왜 그 답이 나왔는지 알기가 힘듭니다.

 

‘설명 불가능성의 문제’가 그냥 좀 틀려도 되는 문제에서 발생한 것이라면 괜찮습니다. 애플의 시리가 이상한 소리를 좀 한다고 큰일나는 것은 아니고, 인공지능으로 내 취향과 영 안 맞는 이상한 상품을 추천한다고 해서 큰일나는 것도 아니니까요.

 

이런 에러를 가끔 내는 걸 감안해도, 평균적으로는 효용이 분명히 있기 때문에 인공지능 기반 서비스를 계속 쓰게 됩니다.

 

그런데 자율주행의 경우에는 이런 에러가 나면 자칫 생명을 잃을 수도 있고, 사고 후에도 원인조차 설명하기 힘듭니다. 바로 이 ‘설명 불가능성의 문제’는 현재 인공지능 규제정책 및 윤리적 쟁점에서 아주 핵심이 되는 핫 이슈입니다.

 

사실 인공지능의 ‘설명 불가능성의 문제’는 굉장히 풀기 힘든 문제이고, 자율주행 뿐만 아니라 두고두고 여러 곳에서 문제가 될 것 같습니다. 인공지능이 바둑이야 이기든 지든 큰 문제가 아니지만, 운전을 잘하느냐 못하느냐는 죽고사는 문제이니까요.

 

아주 사소한 문제도 증폭되면 대형사고로 이어질 가능성이 얼마든지 존재하니까요.

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인터넷 초기 구글, 야후, 라이코스, 네이버, 다음, 바이두 등 다양한 검색회사들이 있었다. 그런데 구글과 다른 회사들은 확연한 차이를 보였다.

예나 지금이나 구글 사이트에 접속하면 검색창 하나만 떠 있는 심플한 화면을 볼 수 있다. 하지만 네이버에 접속하면 예나 지금이나 각종 뉴스와 광고 배너로 꽉 채워져 있다. MS의 빙은 검색창 아래 최대한 많은 뉴스 기사들을 배치했다.

검색엔진에 인공지능이 도입될 경우도 마찬가지일 것이다. 구글과 MS의 첫 화면은 깔끔하지만 네이버를 비롯한 다른 사이트들은 조금 더 개인화된 맞춤 뉴스와 광고로 가득할 것이다. 물론 어떤 것이 이용자에게 더 도움이 되는지는 어디까지나 취향의 문제다.

다만 ‘포털이 메신저로 바뀔 수 있겠구나’ ‘그냥 인공지능에게 질문을 던지는 건데 그게 왜 중요하지?’ ‘나와는 크게 상관없을 것 같은데?’ 라고 생각해선 안 된다.

여러분의 회사가 검색 사이트에서 검색되지 않는다면 여러분의 회사는 없는 것과 같다. 식당을 비롯한 점포 역시 마찬가지다. 아무리 눈앞에 김밥집이 있더라도 이왕이면 조금 더 맛있고 검증된 집을 찾기 위해 인터넷을 검색하는 것이 지금 우리들의 모습니다.

개인은 어떨까? 예를 들어 친구와 2박 3일 제주도 여행을 가기 위해 검색을 한다고 가정해 보자. 구글이나 네이버를 열심히 검색해 항공권을 찾고, 숙소를 찾고, 음식점을 찾고, 구경할 것들을 찾는다. 이렇게 찾은 정보를 모아서 2박 3일의 일정을 짜거나 이미 잘 짜놓은 인플루언서들의 글을 참고하기도 한다.

이 과정에서 우리는 수많은 광고들에 노출되고 수많은 사이트들을 방문하게 된다.

그런데 챗봇에게 말을 거는 형태로 바뀌게 되면 ‘금토일 3일 동안 제주도 여행 일정을 설계해 줘. 인원은 2명이고 예산은 100만 원이야. 최적의 비행기표와 숙소 예약까지 부탁해. 이번 여행은 쉬는 게 목적이라서 애월 근처에만 있었으면 좋겠어.’ 라고 이야기할 것이다.

문맥을 이해한 후 챗봇은 최적의 예산으로 동선을 짜서 우리에게 답을 해준다. 예를 들어 ‘금요일 오전 10시 출발하는 제주항공을 예약한 후 돌아올 때는 일요일 오후 2시 대한항공이 저렴합니다. 숙소는 제주 한화리조트에서 바로 예약하는 게 저렴하네요. 이 둘을 합쳐 40만 원 가량 소요됩니다.’ 등의 답을 얻을 수 있다.

이때 항공권 비교, 호텔 비교 등 가격비교 사이트들은 철저히 배제된다. 여기어때는 물론 호텔스컴바인의 종말이다. 우리는 이미 카카오톡과 같은 메신저를 이용해 포털 사이트를 통하지 않고도 다양한 정보(링크)들을 채팅창을 통해 직접 전달하는 걸 경험했다.

챗GPT는 아직 실시간 현재 정보가 업데이트되지 않기 때문에 과거의 데이터에 기반해 여행 계획을 설계해 준다. 따라서 이 계획만 믿고 실제 여행 계획을 세우는 것은 무리다.

하지만 실시간으로 연결될 경우에는 여행 코디네이터의 역할을 충분히 수행할 것으로 보인다.

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인간이 운전하는 것보다 자율주행이 더 안전하다는 것은 ‘기계는 인간과 달리 고장이 나지 않는 한 실수를 하지 않는다, 그리고 기계의 고장은 품질관리를 철저히 하고 정비를 제대로 하면 거의 0에 수렴할 것’이라는 생각에 바탕을 두고 있습니다.

 

이것이 일반적인 컴퓨터 소프트웨어나 기계 작동의 경우에는 맞는 이야기지만, 현재의 인공지능은 그렇지가 않습니다.

 

요즘 머신러닝(Machine Learning)이니, 딥러닝(Deep Learning)이니, 강화학습(Reinforcement Learning)이니 하는 인공지능 기술들은 정확하고 확정적인 답을 구하는 것이 아니라, 수많은 데이터를 바탕으로 통계적으로 일반화된 확률적 답을 구하는 시스템입니다.

 

기존 컴퓨터 소프트웨어의 작동 방식이 미리 정해진 규칙대로만 움직인다는 점에서 연역적이라고 한다면, 인공지능 기술은 케이스들을 일반화해서 스스로 작동의 룰을 찾아낸다는 점에서 귀납적입니다. 그래서 현재의 인공지능은 확률적으로 언제든 틀린 답을 내놓을 수 있습니다.

 

즉, 미리 프로그램된 대로 움직이는 일반적인 기계는 고장이 나지 않는 한 에러가 발생하지 않고, 에러가 발생하면 곧 고장을 의미하지요. 하지만 인공지능은 고장이 나지 않아도 확률적으로 꾸준히 에러가 납니다. 즉, 에러가 나는 것 자체가 정상 작동의 일부라는 것입니다.

 

자, 그렇다면 확률적으로 에러가 발생할 수 있는 현재의 인공지능 시스템이 운전을 한다면 어떻게 될까요? 마치 인간 운전자가 확률이 낮긴 하지만 단순 실수로 인해 사고를 내듯, 인공지능도 비록 낮은 확률이긴 하지만 꾸준히 사고를 낼 수 있다는 것입니다.

 

그래도 역시 ‘통계적’으로 사람의 음주나 졸음, 난폭운전으로 인한 사고의 비중이 압도적으로 높다면, 기계에게 맡기는 것이 더 낫지 않을까요? 그것은 어떤 도로 구간을 달리느냐에 따라 다를 것입니다.

 

고속도로에서 야간에 트럭 운전자의 졸음운전으로 사고가 나는 경우가 많아서 문제가 되지 않습니까? 그래서 야간에는 트럭 때문에 고속도로를 달리기가 무섭다고 하는 사람들도 있고요.

 

고속도로 구간에서 차선을 따라 달리는 것은, 자율주행으로 구현할 때 가장 신뢰성이 높고 에러가 거의 발생하지 않는 영역입니다. 인공지능은 피곤하다고 졸음운전을 하지도 않으니 더 안전할 수 있겠지요.

 

그러나 시내의 복잡한 도로상황에서는 인공지능이 적응하지 못하고 오류가 발생하면서 사고가 날 수 있는데, 문제는 인간이라면 매우 쉽게 빠져나올 수 있는 상황도 인공지능은 유연성이 크게 떨어져서 피하지 못하고 사고가 날 수 있다는 것이지요.

 

도로의 특성에 따라서 오히려 인공지능이 더 위험한 경우도 생길 수 있습니다. 게다가 더 골치 아픈 것은, 인공지능이 대응을 못하는 경우가 정확히 어떤 경우인지 미리 알기 어렵다는 것입니다.

 

그러므로 자율주행이 반드시 인간 운전자보다 안전하다고는 할 수 없다고 봅니다.

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