앞으로 AI가 점점 사람의 일을 대체할 거라고 한다. 이와 관련된 이슈들이 많이 언급되고 있다.
현재 나는 AI 대학원 박사과정생이고 AI언어모델개발자로 일하고 있다.
현재 ChatGPT,BERT 등의 대형 언어모델을 활용한 연구도 진행하였다.
그래서 조금은 AI모델에 대해서 이해하고 있다고 생각한다.
Word2Vec, RNN 등 초기 언어모델들은 정확도가 낮았지만
최근의 ChatGPT 등 대형 언어모델은 굉장히 자연스러운 문장과 답변을 생성해 낸다.
아마 지금과 같은 발전 속도 추세를 볼 때는 컴퓨터 비전 분야 처럼 인간을 곧 따라 잡지 않을까 싶다...
AI 언어모델이란것 자체는 시퀀스 모델 즉, 확률 모델이다.
이전 단어들이 주어졌을 때, 다음 단어를 예측하는데 가장 확률이 높은 단어들을
예측해 문장을 생성해준다.
최신 모델일 수록 구식모델보다 최대한 많은 데이터를 쌓고
복잡한 연산 레이어들이 겹겹이 쌓여 정교한 계산을 통해
가장 높은 확률값의 단어(토큰)을 뱉어내 문장을 생성한다.
여기서 AI모델의 한계가 있다.
바로 "확률 모델"이란 점이다!
확률을 통해 인간의 언어직관을 흉내낸 모델이다.
데이터가 많이 쌓일 수록 정규분포 확률을 이루어
예측정확도가 높아진다.
ChatGPT는 상식적이고 범용적인 지식에 대한 데이터를 많이 학습해서 이부분에
대한 답변이나 예측에서는 굉장히 놀랍지만 전문분야나 유니크한 지식에 대한 부
분을 예측하는 확률이 굉장히 떨어진다.
즉, 데이터가 많이 쌓이지 않고 확률이 정규분포를 이루지 못한 지점은 예측을 잘 못한다.
이런점에서 내가 생각하는 AI가 대체하지 못하는 사람을 되기 위한 조건은 다음과 같다.
"확률 밖의 짓을 하는 사람이 되는 것이다"
AI는 데이터가 많이 쌓인 일들은 금세 대체할 수 있다.(물론 유사한 데이터도!)
그러니깐 앞으로 우리가 많이 해서 데이터를 많이 쌓아 왔던 일들은
거의 다 AI확률 모델로 대체 될 것이다(시간문제라고 본다!)
하지만, 자신만의 생각, 자기만의 색깔, 자기만의 독특한 사고,자신 만의 개성 등
"자기만의 데이터를 쌓아 놓은 사람들이 하는 일"
들은 AI 언어모델의 예측 확률 밖에 있어서 굉장히 대체하기 힘든일이다.
혹여라도 대체가능하더라도 AI모델에 있어서 가장 후순위다.
정리하자면 AI가 대체되지 않는 사람이 되지 않는 사람이 되기 위해서는
"나만의 개성, 특성, 인간미 등이 묻어나는 데이터나 콘텐츠들을 활용하는 일"을 하는
자신만의 길을 가는 창의적인 사람이 되는 것이라고 본다.