Webina 참여 회고 - 원티드 주최 'ChatGPT 시대에 구성원의 역량을 어떻게 육성할 것인가?'
지난 월요일 저녁 “ChatGPT 시대에 구성원의 역량을 어떻게 육성할 것인가?” 라는 아주 흥미로운 주제의 웨비나가 있어 참여하였다. 비단 HR 관계자가 아니더라도 각 팀의 리더 또는 구성원이라면, 또는 조직에 속해있다면, 그리고 발빠르게 변화하는 현시대적 흐름에서 자기 스스로를 육성하는 방면에서도 몹시 듣고 싶은 주제였다.
현재 Chat GPT를 필두로 한 AI가 대다수의 업계에 미치는 파급효과는 어마어마하다.
OpenAI로 인한 영향, 방법 등에 관한 콘텐츠가 마구잡이로 쏟아져나오고 있는 현재이다.
이러한 시대적 상황에서 OpenAI가 조금이라도 나의 업무에 미치는 영향이 있다면 이번 웨비나는 쉽게 지나치기 힘든 주제였다.
강사는 현재 미래인재연구소의 김봉준 소장님.
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주제와 관련된 웨비나 내용을 아주 간략히 정리해보면 다음과 같다.
김봉준 소장님은 현대 사회에서 조직의 인재가 갖추고 있는 역량으로서 다음 3가지를 말한다.
이른바 K.S.A
- K (knowledge) 지식
- S (skill) 기술
- A (Attitude) 태도
이걸 AI와 대입해보면 다음과 같다.
- K (knowledge) 지식 : Open AI가 더 많은 지식을 가지고 있음
- S (skill) 기술 : 실수하지 않는 로봇을 따라갈 수 없음 (Human Error)
- A (Attitude) 태도 : 어떤 모습으로 일 할 것인가?!
즉, ChatGPT가 관여할 수 없는 영역은 바로 3번, 태도.
태도는 다음과 같은 것들을 함께 살펴볼 수 있다.
- 그 일이 필요하다고 느끼는 것
- 그 일을 통해 만들고 싶은 가치를 생각하는 것
- 그 일에 대한 의문을 던지는 것
- 그 일에 대해 윤리적으로 판단하는 것
회고
OpenAI는 우리의 질문에 대해 매우 훌륭한 답변을 주지만 안타깝게도 위에서 언급된 태도와 같은 맥락의 질문을 먼저 시작하여 던지지는 못한다. 설사 제안을 하더라도 그에 대한 판단과 선택을 제공하지 않는다.
애시당초 질문이라는 input에 대한 ‘인공지능 답변’이란 output 시스템이기에 어쩌면 당연한 걸지도 모른다.
그럼 우리는 어떤 질문을 해야할까?
어떠한 질문으로 OpenAI의 도움을 받을 수 있을까?
쉽게 던질 수 있는 질문은 누구나 할 수 있는 질문이고, 이는 굳이 ‘내’가 아니어도 되는 일이다.
무작정 어려운 질문을 하는 것이 능사란 말이 아니라, ‘질문다운 질문’ 을 던지는 것이 핵심이라는 뜻이다.
프로세스 도중 연관된 사안에서 파생되는 질문들도 있겠지만, 최초의 시작에서 나오는 질문에는 ‘창의성’을 함께 생각하지 않을 수 없다.
길포드(Guilford)가 정의한 창의성 이론에 따르면 창의성은 다음 몇가지의 개념들로 설명된다.
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민감성(sensitivity) 일상적인 상황이나 사물을 자세히 관찰하며 작은 변화에도 호기심을 갖고 적극적으로 탐색하고 반응하는 특성
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유창성(fluency) 제한된 시간 내 많은 아이디어를 빨리 생산해 내는 능력
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융통성(flexibility) 고정된 사고 양식에서 벗어나 사물이나 상황을 여러 관점에서 조망할 수 있는 능력
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독창성(originality) 아이디어의 양보다 질적인 측면에서 일반적으로 찾아 볼 수 없는 새롭고 독특한 생각이나 산물을 생산해 내는 능력
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정교성(elaboration) 사고의 깊이에 대한 개념으로 기존의 생각이나 산물을 분석하고 확장하여 보다 세밀하고 구체화시키는 능력
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재구성력(Reconfiguring Ability) 기존의 개념이나 아이디어를 재구성하거나 변형하여 새로운 관점이나 해결책을 찾는 능력으로 다양한 아이디어나 개념을 유연하게 재조합하는 능력
이 중 ChatGPT에서 단연 돋보이는 기능은 유창성이다.
일단 주제가 주어지고 방향이 잡히면 기존의 학습된 데이터를 기반으로 한 수많은 아이디어들을 엄청난 속도로 내뱉는다. 정교성 부분도 상황과 맥락을 정확히 짚어준다면 큰 도움을 받을 수 있으리라 생각된다.
하지만 그외 모든 요소에서는 위에서 말한 태도와 더불어 사람만이 할 수 있다. (뭐 적어도 아직까지는…) 1
즉, 단순 사고에서 좀 더 고차원적 사고로의 중심 이동이랄까??
실제로 OpenAI를 사용하여 코딩을 해보면 비교적 단순 반복 유형의 작업 비중은 AI쪽으로 쉽게 돌릴 수 있지만, 고민과 판단이 필요한 시점에서는 결국 나 스스로 온전히 결정하게 되며, 작업에서도 후자의 시간으로 깊게 집중되는 경향을 볼 수 있었다.
살펴보고, 판단하고, 선택하고, 다시 돌이켜 살펴보고, 자료조사와 검증 및 분석을 하는데 이 중 OpenAI의 도움을 받는 곳은 ‘자료 검증 및 분석’에서의 일부일 뿐이었다.
개발을 하면서 ChatGPT를 처음 접했을 때, 영향권의 직무로서 마주했던 두려움에 비해 현재는 아주 좋은 도구로써 사용하고 있다. 오히려 OpenAI는 더욱 잘 활용할 수 있도록 숙지해야할 기술중 하나라는 표현이 더 맞지 않을까 싶기도 하다.
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지금까지 ChatGPT를 사용해본 결과 학습된 데이터가 있다면 융통성 역시 어느정도는 모방하지만 역시 사람만 못하다는 느낌은 지울수가 없다. 아무래도 기존에 학습된 데이터를 기반으로 해서인듯 싶다. ↩︎
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