- 한국청정기술학회(9/25)에서 발표한 내용입니다.
- 연구를 하는 입장에서 최근의 생성 AI들 도움을 많이 받고 있습니다.
- 특히 최근 자체 제작한 GPTs의 도움을 많이 받고 있어 해당 내용을 중심으로 담았습니다.
1. Overview
- GPT를 비롯한 생성 AI는 다양한 재능을 가지고 있습니다.
- 흔히 아는 대화와 코딩 외에도 이미지도 읽을 수 있고, 코드 실행도 할 수 있죠.
- 그리고 이러한 재능들을 조합하는 방식에 따라 다양한 응용 서비스를 만들 수 있습니다.
- 기술의 장벽이 낮아지는 만큼 아이디어를 실현하기 좋습니다.
- 욕망이 구체적이고 아이디어가 구체적인 분들일수록 할 수 있는 것이 많아집니다.
- 생성 AI는 만능이 아닙니다.
- 모든 사물이 그렇듯 작동 원리에 따른 기능과 한계, 특성이 있습니다.
- 이를 분명히 인지하지 못하면 답변을 오해하기 너무 쉽습니다.
- 위 그림에서 취소선이 그어지는 이유는 글을 하고보니 틀린 말이라 그은 것이 아닙니다.
- markdown 방식으로 출력을 하다보니 물결무늬(~)로 감싸진 부분이 취소선이 된 것입니다.
- 제 다른 강의가 그렇듯, 프롬프트 엔지니어링은 강조하지 않습니다.
- 조직문화, 리더십을 다룬 책들 중에서 업무지시 방법을 보시면 됩니다.
- 자료와 결과물의 형식, 업무 범위와 한계를 명확히 지시하면 지시한 만큼 답을 받습니다.
- markdown 문법을 쓰는 아주 약간을 제외하고는 그저 상식입니다.
2. 생성 AI 현황
GPTs: 플랏봇
informationisbeautiful: The Rise of Generative A.I. Large Language Models (LLMs)
- 생성 AI의 발전이 너무 빠릅니다.
- 지금 당장 ChatGPT가 뭘 할 수 있는지에 대한 이야기도 중요하지만
- 어떤 흐름으로 가고 있다는 말씀을 드릴 필요가 있다고 생각했습니다.
- 그림은 플랏봇이 그려줬습니다.
- 저는 informationisbeautiful에서 데이터를 받아 주고 어떻게 그리라고 지시만 했어요.
- 위 세 그림은 같은 데이터를 다른 방식으로 표현한 것입니다.
- 마지막 그림에서는 model owner별 특징이 잘 드러나는데요,
- Google과 OpenAI가 대형 모델에서 힘싸움을 하는 사이,
- Meta가 오픈 소스로 판을 흔들고
- Microsoft와 Mistral AI가 소형 모델에 집중하는 모습이 잘 드러납니다.
- 생성 AI의 한계를 극복하기 위해 다른 기능들을 적극적으로 결합하는 추세입니다.
- 색과 모양이 서로 다른 레고블럭을 모아 큰 모형을 만들듯,
- 모델 하나만 사용하기보다 개성이 강한 여러 모델들을 묶어 나의 문제를 해결해보면 어떨까요?
- 위 그림에 있는 모든 것들을 다 할 필요는 없습니다.
- 자료 검색을 열심히 하고 AI는 이걸 묶기만 해도 됩니다.
- perplexity가 이렇습니다.
- 로봇으로 실험하고, 새 데이터를 분석하고, 과거와 비교하면 연구원입니다.
- coscientist류의 자율화 실험실(autonomous lab)이 됩니다.
- 사람-컴퓨터 사이, 또는 AI 모델 사이의 대화와 업무 감독을 맡길 수도 있습니다.
- 인공지능 모델들을 활용해 새로운 약이나 소재를 개발합니다.
- KAIST 김지한 교수님 연구실을 비롯한 화학 분야에서 이런 접근이 활발합니다.
- 자료를 대상으로 답변을 시키는 한편, 자료와 대조를 해서 보여주게 할 수 있습니다.
- 논문을 보면서 질답을 하는 copilot, scispace가 이렇습니다.
3. 효율적 업무효율화
- 시중에 좋은 도구가 많이 나와있습니다.
- 저도 감사하는 마음으로 여러 모델과 도구를 구독하며 사용하고 있습니다.
- 그러나 오래 쓰며 익숙해지다 보면 아쉬운 구석이 눈에 띕니다.
- 돈도 없고 시간도 없는 우리지만, GPT를 영리하게 쓰는 것 만으로도 아쉬움을 달랠 수 있습니다.있습니다.
- 질문을 구체적으로 합시다.
- 요약해줘 대신 방법론이 뭐야?가 더 좋습니다.
- 답변 형식을 마크다운으로 지정한다면 더 좋습니다.
- 답변 정리에 드는 시간이 줄어듭니다.
- GPTs를 만들면 프로그램 개발과 비슷한 효과를 얻을 수 있습니다.
- 프롬프트만 넣어도 의도를 반영할 수 있지만 세밀한 내용까지 100% 를 기대하기 어렵습니다.
- 출력 문서의 서식 제어는 파이썬 코드의 힘을 빌립니다.
- wheel file을 만들어서 knowledge에 박아넣으면 됩니다.
- GPTs는 외롭지 않습니다.
- 하나의 GPTs를 불러 일을 하다가도 다른 GPTs를 부르면 뛰어와 도와줍니다.
- 여러 GPT들의 힘을 합쳐 미션을 해결합시다.
4. 결언
- 여러분들이 저녁식사를 준비하러 마트에 간다고 생각합시다.
- 순두부찌개를 만들 때와 스파게티를 만들 때 사는 재료가 완전히 다를 겁니다.
- AI 접근도 마찬가지입니다.
- 해결하고 싶은 문제에 따라 사용할 AI 도구가 달라집니다.
- 많은 분들이 AI를 전지전능으로 생각합니다.
- 세상은 AI로 인해 바뀌고 있고, AI를 배우지 않으면 안되고, AI를 배우면 내 자리가 보전되고 문제가 해결될 줄 압니다.
- 거꾸로 AI가 잘났다고 해도 자신은 AI보다 뛰어나다고 생각하는 이들도 있습니다.
- AI가 아무리 잘나봐야 실제 세상에서 수십년간 산전수전을 겪은 자신을 대체하지 못할 거라고 생각합니다.
- 두 부류 다 맞고 두 부류 다 틀렸습니다.
- AI는 모두를 대체할 수 없습니다. 그러나 거의 모든 일의 일부분을 대체할 수 있습니다.
- 그리고 여기 동원되는 AI는 각자의 일마다, 각자의 환경마다 다릅니다.
- ChatGPT를 배우겠다는 것은 좋습니다.
- 그러나 그 이유는 ChatGPT를 배우면 나의 괴로움을 덜 수 있어서여야지,
- 요즘 세상에 ChatGPT 안 배우면 안 된다니까여서는 곤란합니다.
- 내가 필요한 기능을 제공할 수 있는 AI를 배워서 사용해야 합니다.
이런 말씀을 드릴 수 있는 기회를 주신 한국청정학회와 인하대 조강희 교수님께 감사를 드립니다.
강의자료는 누구나 내려받아 보실 수 있습니다.
자료를 활용하실 때는 출처를 본 글의 주소로 명기바랍니다.
