프로메테우스가 인간에게 전해준 '불'이 인간의 삶을 크게 바꿨듯, 챗GPT의 등장이 현대판 '불'처럼 우리의 삶을 바꿔나갈 것으로 기대된다. 이제는 HR담당자들 역시 챗GPT의 원리를 이해하고, 챗GPT 활용법을 배우며, 육성 영역에의 적용 사례를 면밀히 검토해 구성원과 회사의 발전으로 이끌어낼 방법을 검토해야 한다.

프로메테우스는 고대 그리스 신화에서 인간에게 불을 주었다가 제우스의 징벌을 받은 이야기로 유명하다. 제우스는 프로메테우스를 산에 결박하고 독수리를 보내어 매일 간을 파먹게 하는 형벌을 내린다. 그리고불을 선물 받은 인간은 큰 변화를 겪게 된다. 불로 맹수를 쫓아낼 수 있었고, 익힌 음식을 먹게 되면서 다른 동물보다 작은 크기의 내장으로도 소화를 시킬 수 있었다. 이로 인해 더 많은 에너지를 섭취할 수 있게 됨에 따라 여분의 에너지는 두뇌 발전에 쓰이게 됐고, 이는 곧 문명으로 이어졌다.

'미리 보는 자'를 뜻하는 프로메테우스와 같은 인공지능 회사들이 앞다퉈 우리에게 '불'을 주고 있다. 그리고 최근 우리의 삶을 바꾸고 있는 대표적인 불이 '챗GPT'임은 확실하다. 하루가 다르게 발표되는 챗GPT 연계 상품과 서비스는 전 세계적으로 여러 사람에게 놀라움과 두려움을 동시에 안겨주고 있다. 이번 호에서는 현대판 '불'이 사람에게 어떻게 잘 쓰일 수 있을지에 대해서 알아보고자 한다. 

챗GPT의 원리 이해하기 

챗GPT를 제대로 활용하려면 간단하게라도 원리를 이해하는 것이 중요하다. 챗GPT는 'Chat'과 'GPT'의 합성어로, Chat은 우리가 아는 '챗(대화)'이며, 'GPT'는 텍스트 생성 딥러닝 모델 중 하나다. GPT는 생성(Generative), 사전 훈련(Pre-trained), 트랜스포머(Transformer)의 약자다. 

우선, '생성 모델(Generative model)'에서 모델은 일련의 데이터를 학습하고, 기본 패턴과 학습 결과로 새로운 데이터에 의미 있는 결과물을 만들어 내는 것을 의미한다. 이에 따르면 생성(Generative)은 말 그대로 무엇인가를 만들어 내는 것인데 텍스트, 영상, 음성을 만들 수 있다. 기본 원리는 주어진 데이터의 기본 패턴과 분포를 학습해서 요구되는 조건에 맞게끔 새로운 합성 데이터를 만들어 내는 것이다. 생성 모델의 반대말은 식별 혹은 판별 모델이며 개와 고양이를 분류하듯이 주어진 정보를 고려해서 특정 기준에 따라 분류하는 것이다. 즉 생성 모델은 훈련 데이터 특성을 파악해서 잘 구분해내는 최적의 결정 경계를 찾는 방식을 활용한다. 

다음으로 중요한 것이 '사전 훈련(Pre-trained)'인데 '무엇'을 '어떻게' 학습했는가를 주요하게 알아야 한다. 구체적으로 GPT-4가 학습한 데이터양은 공식적으로 공개되지 않았지만 2021년 9월까지 약 500TB 정도를 공부했다고 추측되고 있다. 500TB란 숫자가 잘 와닿지 않지만 사람이 하루에 학습하는 평균양이 2byte인 점을 감안하면 사람이 500조일 동안 쉬지 않고 공부해야 하는 양이다. 또한 챗GPT가 학습한 방법은 빈칸 채우기와 비슷하다. 수많은 인터넷 상 데이터를 주고 빈칸을 계속 맞추다 보면 문장 내에서 가장 자연스러운 단어 쓰임새 등도 알게 되는 것이다. 여기서 중요한 챗GPT의 특징은 조금 더 '사람 같은' 문장을 만들기 위해서 챗GPT가 만든 문장을 사람이 선호도에 따라서 평가하고 점수를 매겼다는 점이다. 전체 학습 데이터의 2% 가량에 대해 사람이 피드백을 줬고, 이후 피드백 정보로 모델을 만들어 컴퓨터가 직접 문장을 평가하도록 했다. 이처럼 인터넷상의 어마어마한 데이터에 기반한 빈칸 채우기로 언어를 배우고 사람에게 피드백을 받았다고 이해하면 된다.

더불어 '트랜스포머'는 2017년 구글이 공개한 알고리즘인데 간단히 표현하면 컴퓨터가 맥락 내 의미를 파악할 수 있도록 개선됐다고 보면 된다. 의미는 사물 간 관계로 부여된다. 가령 '우리 대리님이 저를 위해 텀블러에 커피를 따르고 있다. 그것이 가득 찰 때까지'와 '우리 대리님이 저를 위해 커피포트의 커피를 텀블러에 따르고 있다. 그것이 텅 빌 때까지'라는 문장이 있다면 동일한 '그것이'란 단어가 앞 문장에서는 텀블러를, 뒷 문장에서는 커피포트를 의미한다. 이처럼 의미는 관계에 의해서 정의되기 때문에 맥락 간 관계가 중요한데, 트랜스포머는 어텐션(Attention)이란 개념으로 이러한 맥락 간 관계를 이해한다.

사람을 위한 챗GPT 활용 팁

앞서 언급한 작동 원리들을 종합하면 챗GPT는 인터넷 상의 엄청나게 많은 텍스트를 혼자서 열심히 공부하고, 과외선생님께 피드백을 받아 맥락에 맞게끔 말을 이해할 수 있는 채팅 서비스로 보면 된다. 2023년 3월 15일에 공개된 GPT-4는 기존 3.5보다 똑똑할뿐더러, 그림 그리는 능력까지 얻었다. 이후에는 음성과 영상 기반으로도 이해하고 생성하는 모델이 곧 출시될 것이다. 이런 원리를 이해하면 챗GPT가 잘할 수 있는 영역을 추측할 수 있는데 '요약-아이디어 내기-창작-인식' 능력이 출중하다고 보면 된다. 그렇기 때문에 지난 3월 17일 마이크로소프트에서 소개한 MS365 코파일럿(Copilot)이 가능한 것이다. 직장 생활에서 오랜 시간이 소요되는 PPT, 워드 및 엑셀 작업을 코파일럿이 언어 기반으로 명령을 알아듣고 대신해줄 수 있는 것은 대부분의 서류 작업이 요약, 아이디어 내기, 창작 및 인식에 기반하기 때문이다. 그러므로 챗GPT와 마이크로소프트 서비스를 적절하게 활용하면 우리가 하루에 많은 시간을 쏟던 기본적 '기획-조사-정리-작성'을 효율화할 수 있다. 

챗GPT를 잘 쓰기 위해서는 몇 가지 팁을 알아두면 유용하다. 첫째, 챗GPT에게 자연어로 내리는 명령(질문)을 뜻하는 프롬프트는 주제, 맥락, 결과, 수량, 결과 포맷 등을 자세하게 적어줄수록 원하는 결과를 얻을 확률이 높다. 가령, '챗GPT를 써서 인사 업무에 활용할 수 있는 방법을 알려주세요'보다는 '챗GPT를 활용해서 우리 회사에 지원한 구직자들에게 합격 결과 안내 메일을 보내려고 합니다. 한달간 서류 전형과 면접 과정을 거쳤으며 약 2주간 기다리고 있던 구직자들에게 따뜻한 말투로 환영하는 문장을 3단락 적어주세요. 결과물을 바로 메일에 붙여넣을 수 있도록 마크다운 형식으로 써주세요'처럼 구체적으로 적는 것이 중요하다. 둘째, 챗GPT는 컨텍스트 학습(In-context learning) 혹은 프롬프트 러닝(Prompt learning)이 가능한데, 이는 하나의 프롬프트 내에서 맥락을 공유하면서 대화가 가능하다는 것이다. 그러므로 프롬프트 내에서는 계속 이어서 대화할수록 결과가 고도화되고 답을 세부적으로 얻어낼 수 있다. 셋째, 확장 프로그램을 활용하면 편리한데 한글로 대화를 도와주는 '프롬프트 지니'와 여러 프롬프트를 제시해주는 'AIRPM for 챗GPT'가 대표적이다. 또한 구글 독스(Docs)와 구글 스프레드시트(Spreadsheet)를 사용한다면, 'GPT for google docs and spreadsheet'라고 검색해 바로 연동시켜서 챗GPT를 활용할 수 있다. 넷째, 마이크로소프트 브라우저인 엣지[Edge]를 써서 빙(Bing)을 이용하면 GPT-4 엔진이 탑재된 채팅 서비스를 이용할 수 있는데, 챗GPT에는 최신 정보가 반영되어 있지 않다는 단점을 보완해준다는 점에서 매우 유용하다.

육성 영역에서의 챗GPT 활용

이제 육성(Human Resource Development) 영역에서의 챗GPT 활용법을 소개하겠다. 육성 업무에서는 환경 및 학습자 분석을 자주 하는데, 이때 챗GPT를 사용하면 유용하다. 우선 'ChatPDF'란 서비스가 있는데 이것으로 PDF를 학습시켜두면 이후에는 사용자가 질의응답하면서 PDF 속 내용을 확인할 수 있다. 내외부 환경 이해를 위한 여러 PDF를 학습시키고 공통적으로 주요한 단어와 키워드, 그리고 요약을 뽑아내는 방식을 쓰면 효율적으로 자료를 이해할 수 있다. 

또한 우리는 유튜브를 통해서 여러 강연 자료를 보기도 하는데 이때 Eightify는 유튜브 내 영상을 요약해서 문서를 작성해준다. 5건 이후로는 유료로 써야 하긴 하지만 여러 동영상 자료를 요약하는데 매우 탁월한 솜씨를 보여주고 있다. 학습자 분석을 위해서는 우리 회사 내 존재하는 직무와 학습자 특성을 제안해주고 이들에게 필요한 스킬과 지식 등을 물어보면 챗GPT가 여러 내용을 제안해준다. 그리고 우리 회사에 존재하는 직무 기술서(Job description)를 챗GPT에게 주고 주제 및 학습 목표와 함께 교육 내용을 계획서로 제안해달라고 하면 놀라울 정도로 구체적인 내용을 제안해준다. 

학습 과정에서 챗GPT를 활용하는 것도 유용하다. 육성 과정에서 단순히 지식을 전달하는 교육은 이제 더 이상 효과나 효율성이 떨어진다. 토론 및 워크숍에서 노트북을 하나씩 주고 챗GPT와 함께 아이디어를 내고 발전시키고, 퍼실리테이터(Facilitator)가 지속적으로 생각을 발전시킬 수 있는 맥락과 질문을 준다면 기존과는 다른 높은 수준으로 토론이 진행 가능하다. 이후 관련 교육 내용을 평가할 수 있는 진단 및 평가 문항과 검사도 만들 수 있다. 가령, '파이썬 프로그래밍 초급 학습을 10주간 했는데, 학습자들의 이해도를 측정하고 싶습니다. 10문항 4지 선다로 문제를 출제하고, 문항별 정답과 해설도 생성해주세요'라고 요청하면 결과를 만들어준다. <그림 1>과 같이 보험상품이나 매뉴얼 등 복잡하고 많은 텍스트를 ChatPDF에게 학습시키고 담당자가 질의응답하면 문서를 일일이 읽을 필요 없이 내용을 바로 확인할 수 있으며 이를 통해 문제 출제도 쉽게 할 수 있다.

지금까지 챗GPT의 원리, 활용 팁과 육성 사례를 알아봤다. 마이크로소프트 최고경영자인 사티아 나델라는 지난 2월 월스트리트저널과의 인터뷰를 통해 "챗GPT라는 인공지능을 통해 지식노동자가 육체노동자에 비해 가졌던 경쟁 우위는 다 사라졌으며, 이제 우리는 기술로 인해 다시금 모든 사람의 출발점이 같아지는 사건을 겪고 있다"고 말한 바 있다. 또한, OpenAI 최고경영자인 샘 알트만은 지난 3월 18일 ABC 뉴스와 인터뷰에서 "우리의 삶을 보다 풍부하게 만들고, 가치 있는 일을 도와주는 증폭기(Amplifier)로 챗GPT를 인식해야 한다"고 말했다. 이처럼 그동안 일부 지식노동자가 누려왔던 경쟁 우위는 챗GPT를 포함한 인공지능 기술이 해체할 것이며, 이제는 지식노동자와 육체노동자와 같은 구분이 아닌 새로운 기술과 환경에 맞게끔 끊임없이 학습하고 적응하는 사람이 그렇지 않은 사람에 비해서 우위를 갖는 세상이 반드시 올 것이다. 

마이크로소프트가 GPT엔진을 Bing 검색 엔진에 넣는 프로젝트를 '프로메테우스'라고 명명했던 이유는 우리에게 새로운 '불'을 제공해주기 위한 시도였다고 생각한다. 프로메테우스의 불이 그랬듯이 HR담당자들도 이제는 새로운 불을 써서 본인뿐만 아니라 구성원과 회사를 발전시킬 것을 기대하며 본 고를 마친다.

Posted by 이중학 가천대학교 경영학부 HR데이터분석 교수

본 기사는 월간 HR Insight 2023. 7월호의 내용입니다. 

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