칼럼 | 생성형 AI는 제2의 PC, 사용법 모르면 도태된다

IT 변화를 항상 추적하는 필자조차 지난 해 말까지 생성형 AI에 대해 크게 신경쓰지 않았다. 하지만 이제는 대부분 사람이 하루종일 이 기술에 대해 이야기하고 있다. 중요한 교훈은 기술이 빠르게 변한다는 것이다. 현재 우리가 생성형 AI에 대해 너무 과하게 반응하고 있다는 주장도 있지만, 와튼 대학 이단 몰린의 10분짜리 이 영상은 보면 생각이 달라질 것이다.
 

그는 생성형 AI 툴이 할 수 있는 일이 무엇이고, 이 툴을 이용한 기업의 생산성이 30~80% 올랐다고 설명한다. 구체적으로 보면 영상은 몰릭이 직접 만든 자신의 소개 영상으로 시작한다. 사진 한장을 업로드해 학습 시킨 후 말하는 내용은 스크립트로 입력한 딥페이크 영상이다. 결과물은 인상적이다. 그는 여러 가지 생성형 AI 툴을 소개했지만 중요한 것은 이런 툴이 있다는 것만이 아니라 실제로 잘 작동한다는 것이다. 몰린은 여러 데이터를 근거로, 생성형 AI 기술은 과장된 것이 아닐 뿐만 아니라 우리는 이 기술이 얼마나 파괴적인지 제대로 알지 못하고 있다고 지적했다. 즉, 생성형 AI가 생산성에 엄청난 영향을 끼치고 있다는 것이다.
 

생성형 AI와 앱 개발

IT팀이나 프리랜서와 협업해 애플리케이션을 만들 때 겪게되는 한 가지 큰 문제는 각 주체 간의 의사소통이 그리 효율적이지 않다는 것이다. 이 문제의 원인은 여러 가지인데, 그 중 하나는 앱을 필요로 하는 이들이 자신이 요구사항을 정리하는 방법을 몰라 실제 개발을 담당할 이들이 이해할 수 있도록 설명하지 못하는 것이다. 이렇게 되면 애플리케이션을 성공적으로 만들기 위해 필요한 모든 조직내 관계가 요구사항에 제대로 담기지 못하게 된다.

또다른 문제는 코드를 만드는 이들이 애플리케이션이 실제로 사용될 환경에 대해 잘 모른다는 사실이다. 기업 문화에 대해 무지하고 실제 애플리케이션을 사용하게 될 이들을 만나는 경우도 드물다. 결과적으로 필자가 경험한 많은 앱이 실제 사용자가 원하는 것은 구현하는 데 실패했다.

이 때 생성형 AI를 이용하면 앱이 필요한 이들이 직접 코드를 만들 수 있다. 특히 원하는 요건을 다른 이에게 명확하게 설명할 수 없을 때 생성형 AI가 더 도움이 된다. 예를 들어 AI 툴은 사용자의 질문에 대해 '이해한 만큼' 대답한다. 특별한 필터를 미리 적용하지 않는 한 결과물을 더 빨리 내놓는다. 단, 이 결과물은 사람이 한 것보다 좋지 않을 가능성이 높다.

하지만 여기서 사람과 생성형 AI의 중대한 차이가 있다. 사용자는 생성형 AI를 쓸 때 처음에 잘못 이해해 내놓은 결과물을 바로 잡아 제대로된 해법을 내놓을 때까지 계속해서 반복할 수 있다. IT팀이나 프리랜서라면 이런 반복 작업에 당장 짜증을 내겠지만 AI 툴은 그렇지 않다. 결과적으로 생성형 AI를 활용하면 오히려 필요한 수정 작업을 빠르게 처리할 수 있다. 사람과 비교했을 때 앱은 점점 더 품질이 개선되고 전체 개발 시간도 줄어든다.

더 큰 관점에서 보면, 몰린이 이야기했던 생성형 AI를 활용한 생산성 향상이 30%보다 80%에 더 가까워지려면 사용자가 원하는 것을 명확히 이해하고 더 완전하게 표현할 수 있도록 학습할 필요가 있다. 이런 학습을 할수록 생성형 AI가 만족할 만한 결과물을 내놓는 데 필요한 반복 횟수를 더 크게 줄일 수 있다. 이러한 파괴적인 혁신이 여러 업계에서 다양한 방식으로 나타날 것이고, 이제 시작됐다.
 

점점 더 빠르게

필자는 생성형 AI가 우리가 생각하는 것보다 훨씬 중요하다는 몰릭의 견해에 동의한다. 생성형 AI가 과대포장돼 있다는 지적이 있지만 아니 오히려 그 보다 더 큰 가치가 있다고 생각한다. 더구나 이 기술은 지금도 상당히 빠르게 발전하고 있다. 생성형 AI 개발하는 이들이 그 개선 과정에도 생성형 AI를 사용하기 때문이다. 이런 툴이 점점 더 발전할수록 개발 업무를 크게 줄일 것이다. AI는 사람 코더라면 불가능한 방식으로 자율적으로 진화의 과정을 반복할 수 있다. 이것이 구현되면 기존의 빠른 것처럼 보였던 개발 과정이 오히려 느리게 느껴질 것이다.

이런 툴을 쓰는 사람들이 생성형 AI의 혜택을 최대한 누리려면 생성형 AI와 효과적으로 의사소통하는 능력이 여전히 필요하다. 분명한 것은 이 능력을 가진 인재에 대한 수요가 많을 것이고, 반대로 이런 능력이 없는 이들은 점점 인력 시장에서 밀려날 것이다. 마치 과거에 PC를 쓰지 못하는 사람과 비슷한 처지가 되는 셈이다.

정리하면 생성형 AI의 영향은 단순히 일자리의 수나 형태에만 머무는 것이 아니다. 예를 들어 편집자는 더는 작가가 필요 없고, 초급 코더는 사실상 사라질 수 있다. 이는 사람이 생성형 AI와 가장 잘 소통하는 방법을 빠르게 익혀야 한다는 의미다. 생성형 AI는 결국 모든 이에게 영향을 줄 것이다. 지금 당장 생성형 AI와 의사소통하며 사용하는 방법을 배우는 않으면 결국 후회할 가능성이 높다.
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