2020년 8월 8일 영국의 일간지 가디언(The Guardian)에 GPT-3가 작성한 글이 게재되었다.
“나는 인간이 아니다, 나는 생각하는 로봇이며, 이 글을 작성하는데 나의 인지능력의 0.12%만 사용하고 있다.”
기사를 작성하는 로봇기자나 글을 편집하는 로봇 등이 2013년부터 선보이고 있었기 때문에 특별할 것이 없다고 생각할 수 있다. 그러나 필자는 인공지능 GPT-3가 작성한 내용이 조금은 특별하게 느껴진다. 인공지능에 대해 두려움을 나타낸 스티븐 호킹 박사의 말과 달리 ‘인공지능은 인간을 파괴하지 않을 것이니, 인공지능을 두려워하지 말고, 나를 믿어 달라’는 것 때문이다. 마치 인간이 인공지능을 경계할 필요가 없다는 것처럼.
OpenAI라는 기업에서 개발된 GPT-3는 기사뿐 아니라 시나리오 작성과 대화 등이 가능한 것으로 발표되었다. 그리고 2년 후 발표된 챗GPT(chatGPT)는 GPT-3을 발전시킨 GPT-3.5버전의 대화형으로 실시간 대화가 가능한 챗봇의 일종이다. 방대한 데이터의 학습을 통해 이용자의 질의에 3초 이내로 답변을 시작한다. 답변도 ‘순식간’이라고 할 만큼 빠르다. 타이핑은 30초 이내에 제공한다.
영어만을 사용해야 하는 ‘그림을 그려주는 인공지능’과는 달리 아직은 다소 미흡하지만, 언어 제약 없이 한국어 질의응답도 가능하다. 동일한 질문에 대해서도 단어 나열 순서의 변화, 다양한 표현방법을 사용하여 답변을 제시하며, 인간이 작성한 것과 같은 감성이 담긴 글쓰기도 가능하다. 다소 민감한 질문에 대해서는 객관적인 정보에 근거한 답변을 제시하지만, 주관적인 경향을 나타내는 답변이 전혀 존재하지 않는 것은 아니다.
챗GPT 발전과 영향력
챗GPT가 2022년 11월 30일 공개된 이후 5일 만에 사용자 수 100만 명, 40일 만에 천만, 그리고 지금은 1억 명을 넘어섰다. 공개된 이후에도 학습을 통해 지속적인 진화를 거듭하고 있다. 두 사례를 살펴보자.
첫째, 한 매체의 2023년 1월 6일자 칼럼에서는 ‘1kg의 쇠고기와 1kg의 공기 중에 뭐가 더 무겁냐는 질문에 소고기라고 대답했다’는 예를 통해 챗GPT를 진화시키기 위해 해야 할 일이 많음을 제시하였다. 2023년 2월 13일 필자가 이 글을 작성하면서 확인해 본 사항은 다음과 같다. 무게는 같고, 물질의 무게가 힘의 척도라는 것, 1kg은 중력과 무관한 질량의 단위라는 것까지 묻지 않았지만, 참고가 될 만한 사항을 함께 제공하였다.
둘째, 2월 10일자의 다른 칼럼은 ‘챗GPT가 2021년까지의 데이터를 기반으로 학습했기 때문에 최신 정보가 부족하다’는 점을 한계로 제시하였다. 그러나 필자가 2022년의 특별한 이벤트에 대해 질의했을 때, 챗GPT는 중국 베이징 동계올림픽, 세계경제포럼(World Economic Forum), 제22차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP22)에서 논의한 기후 변화에 대한 위협 등을 예로 들었다. 세 개의 이벤트에 대해서 정확한 날짜·기간·장소를 제시하고, 예시일 뿐이라는 설명을 덧붙였다.
두 사례를 제시한 것은 해당 칼럼이 작성된 이후 챗GPT의 획기적인 학습속도와 진화는 챗GPT의 한계를 논하기보다는 무엇을 대비해야 하는가에 대한 고민이 필요함을 나타내기 위함이다.
이외에도 1월 25일 미국 하원의 제이크 오친클로스(Jake Auchincloss, 민주·매사추세츠)가 챗GPT가 작성한 연설문을 낭독하였고, 한국에서는 2023학년도 대학 수학능력 영어시험 문제를 푼 결과, 2/3 이상의 정답률을 보였다. 시험문제나 정답에 대한 학습이 이루어지지 않은 상태에서, 챗GPT가 가진 순수 실력으로 문제를 풀었고, 28문항을 푸는 데 걸린 시간은 단 6분이었다.
다양한 사례를 통해 확인된 챗GPT의 진화는 교육·국방·산업 등의 다양한 현장에서 무엇을 준비해야 하고, 어떻게 대처해야 하는지에 대한 문제를 제기하게 한다. 거대 IT 기업을 긴장하게 하는 챗GPT의 등장으로 ‘교육’은 무엇을 준비하여 변화의 시대를 대처해야 할까?
교육현장은 무엇을 준비해야 하나
챗GPT에 대한 우려는 교육현장에서도 예외가 아니다. 챗GPT를 사용해서 작성한 리포트는 학생이 작성한 것 이상으로 다양한 정보에 기반하여 훌륭한 글쓰기를 제공한다. 인간 이상의 학문적 역량을 갖춘 것으로 판단되는 챗GPT는 학교현장을 어떻게 바꾸고 있을까?
미국 뉴욕의 모든 공립학교에서는 챗GPT의 사용을 금지했다. 학교 과제를 챗GPT에 의존하여 작성할 수 없도록 규제한 것이다. 학생이 직접 작성한 리포트보다 챗GPT를 활용한 리포트가 더 훌륭하며, 학생의 글쓰기 실력은 오히려 낮아지고 있기 때문이다. 로스쿨 시험문제도 훌륭하게 통과할 정도의 실력을 자랑하는 챗GPT는 매일 사용하는 다양한 소프트웨어와 결합될 경우, 그 파급력은 더욱 증대될 것으로 예측된다.
교사는 학생이 작성한 글과 인공지능이 작성한 글을 구분할 수 있을까? 교육현장에 미치는 부정적 영향을 고려하여 OpenAI는 2023년 1월 31일, 챗GPT와 같은 유사한 인공지능이 텍스트를 생성했을 가능성을 예측하고 판별해주는 ‘AI 텍스트 클레시파이어(AI Text Classifier)’를 출시했다. GPT 모델을 미세 조정하여 개발한 AI Text Classifier는 인공지능과 인간이 작성한 글을 구분한다. 차별화의 포인트에 대해서 필자가 질의한 결과, 챗GPT는 일관성·독창성·맥락에 대한 이해와 한계 등을 통해 구분한다고 하였다.
한국의 대학수학능력 시험에 대한 대비 없이도 2/3 이상의 정답률을 자랑하는 것, 교사가 학생과 인공지능의 글을 구분할 수 없는 것 등은 학교현장의 교육이 변화의 시험대에 직면하고 있음을 받아들여야 한다는 것을 의미한다. 인공지능 기반의 교육이나 인공지능을 도구로 활용하는 교육이라면, 우리는 논술시간에 챗GPT를 활용한 글쓰기를 가르쳐야 하는가? 발음을 교정해 주는 인공지능 도구와 같이 인간보다 글을 더 잘 쓰는 챗GPT를 통해 얻을 수 있는 교육적 효과가 무엇인지 생각해 보아야 한다.
2016년 3월 9일. 이세돌 9단의 첫수로 시작된 알파고와의 대결
1분 30초간의 침묵 끝의 알파고 첫수, 102수에서 알파고의 승부수
3시간 30분 동안 이어진 승부 끝은 186수 만에 알파고의 불계승
기술의 발전은 교육의 패러다임을 바꿔가고 있다. 신기술에 대해 적대적이기보다는 기술의 변화에 대응하기 위해 교사와 학생이 갖추어야 할 역량도 달라져야 할 것이다.
2016년 이후 인공지능에 대한 발전과 진화의 속도에 충격을 받은 이후, 교육현장에서의 준비는 도구활용에 집중되었고, 인공지능 자체를 파악하고, 이해하기 위한 노력이 다소 부족했던 것이 사실이다. 인공지능 기술에 대한 활용이나 규제에 대한 논의에 앞서 인공지능과 공존하기 위해 갖추어야 할 역량을 재점검할 필요가 있다.
인공지능과 공존하기 위한 역량은 암기를 통해 지식을 밀어 넣기보다는 생각하는 능력 향상을 위해 생각의 공간을 마련하는 교육으로의 재편을 통해 가능할 것이다. 입시위주와 암기위주의 교육현실을 비판한 <대학에 가는 AI vs 교과서를 못 읽는 아이들>은 기본을 이해하고, 판단할 수 있는 능력을 길러야 함을 강조하고 있다. 인공지능 기반교육이나 활용교육을 통해 대학입시를 준비하기보다는 인공지능에 대해 근본을 이해하고 사고를 확장할 수 있는 교육의 재설계가 필요하다.
지피지기 백전불태(知彼知己 百戰不殆)라는 고사성어를 상기하며, 챗GPT를 이기기 위한 것, 혹은 규제를 위한 준비가 아니라 인공지능과 공존하기 위한 주체적 사용자의 역량을 강화하는 데 필요한 지피지기가 무엇인지 고민해야 할 때이다.
