급속한 기술 발전 시대에 LLM(대형 언어 모델)은 특히 인간 창의성 영역에서 경계를 넓히는 개척자로 간주된다. GPT-4와 같은 LLM은 일관될 뿐만 아니라 창의적인 텍스트를 생성할 수 있다. 이로 인해 일부 사람들은 그러한 모델이 획기적인 아이디어를 창출하는 데 있어서 곧 인간의 독창성을 능가할 것이라고 추측하게 되었다. 연구에 따르면 일반 사람은 법학 석사보다 창의적 아이디어가 덜 나오지만 최고의 아이디어는 항상 드물고 창의적인 사람에게서 나온다는 사실이 밝혀졌다.
이는 우리에게 하나의 중요한 질문으로 이어진다. "AI 에이전트는 무엇이 아이디어를 좋게 만드는지 식별할 수 있을까?" 아이디어를 낼 수는 있어도 아이디어의 질을 (현재로서는) 제대로 이해할 수는 없다.
본론에 앞서 AI 에이전트의 작동 방식에 대해 간단히 살펴보겠다.
AI의 메커니즘과 언어 모델
인공지능이 게임 체인저라는 점을 의심하는 사람은 아무도 없다. 이 기사를 읽고 있는 당신은 이 기술의 효과를 탐구하는 최전선에 있으며 아마도 직접 사용해 본 적이 있을 것이다.
AI는 머신러닝이 처음 개념화된 1950년대 이후 다양한 산업에 혁명을 일으켰다. 하지만 오늘날의 슈퍼스타인 GPT-4 및 LLaMA와 같은 LLM(대형 언어 모델)에 초점을 조금 좁혀 보겠다. 그들을 차별화하는 것은 무엇일까?
대부분의 사람들은 LLM을 올바르게 작업하고 안내하는 방법을 배울 시간이 없다. 특히 ChatGPT는 요청의 맥락을 이해하고 원하는 결과를 생성하는 데 매우 효과적인 사전 프롬프트 모델을 제공함으로써 수문을 열었다. GPT는 이전에도 OpenAI 대시보드와 API를 통해 사용할 수 있었지만 ChatGPT 덕분에 접근성이 좋아지고 대중화되었다.
물론 그 자체의 문제와 단점이 있지만 기본적으로는 실제로 작업 시간을 절약할 수 있을 만큼 충분히 훌륭한 작업을 수행한다. 윤리적이라고 생각하는지 여부는 귀하에게 달려 있다.
그렇다면 실제로 어떻게 작동할까?
글쎄, 만약 당신이 바위 밑에 살고 있다면 https://chat.openai.com에서 한 번 시도해 보라. 무료 GPT 3.5 버전은 그 기능을 시연하기에 충분하다.
이러한 모델은 광범위한 텍스트 데이터 세트에 대해 훈련되었으며 지침(프롬프트)에 응답하여 때로는 완전히 독특한 방식으로 출력을 결합, 역류 및 생성할 수 있다.
그래서 그들은 독창적인 것처럼 보이는 콘텐츠를 대량 생산할 수 있지만, 문제는 그들이 스스로 생성하는 긴 형식의 가치나 의미를 이해하지 못한다는 것이다. 그러기 위해서는 인간이 필요하다. 그들은 대규모 텍스트 세트를 분석하고 단어 간의 패턴을 식별하는 훈련을 바탕으로 읽기 쉽고 상황에 맞는 출력을 생성한다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 다음에 무엇이 올지 예측한다. 모델은 소위 '시드', 즉 각 응답을 독특하고 다양하게 만드는 난수를 사용한다. 이것이 바로 프롬프트가 어느 날에는 작동했지만 다음에는 작동하지 않는 경우가 가끔 있는 이유이다.
결론:
LLM은 현대의 창의적인 작업자를 위한 귀중한 도구일까?
-전적으로.
인간의 창의성을 대체하는가?
-장기적으로는 아니다.
무엇이 아이디어를 좋게 만드는가?
AI 모델은 인간의 두뇌와 몇 가지 유사점을 공유한다. 둘 다 예측 메커니즘을 사용하여 출력을 생성한다. 차이점은 모델이 문장의 다음 단어를 예측하는 반면 인간은 아이디어의 전체 흐름을 기반으로 미래 결과를 예측하려고 한다는 것이다. 우리는 단지 그것을 위해 맹목적으로 아이디어를 내는 것이 아닙니다. 비록 지루할 때도 그런 일이 일어난다.
대부분의 경우 우리의 아이디어 뒤에는 이미 몇 가지 목표가 있다. 돈을 벌기 위해서 든, 특정한 문제나 상황을 해결하기 위해서 든, 어떤 종류의 옷과 향수가 우리에게 가장 좋은 모습을 보여줄 것인지 결정하기 위해서 든 말이다. 이것들은 모두 목표 지향적인 노력이다.
반면에 모델은 신속하게 구동된다. 예측이 유일한 목표이다. 그래서 그들은 프롬프트를 이해하는 대로 프롬프트의 기준을 충족하고 어떤 단어가 정답일 가능성이 가장 높은 지 예측하기 위해 최선을 다한다.
근본적으로 '좋은 아이디어'가 무엇인지 정의하는 것은 엄청나게 어렵다. 현재는 인간만이 어떤 아이디어가 어떤 상황에 좋은 지 결정하는데, 우리는 그렇게 하는 데 능숙하지 않다. 우리 모두는 끔찍한 결과를 낳는 아이디어를 받아들였고, 반대로 잘못된 아이디어를 받아들여 결국에는 훌륭한 결과를 얻었다.
따라서 아이디어의 우수성을 결정하는 것은 결과만으로는 불가능하다. 다른 요인도 역할을 하며 모두 상황에 따라 다르다. 당신이 예술가라면 독창성이 무엇이 좋은 아이디어인지를 좌우할 것이다. 당신이 엄마라면 자녀의 안전과 복지가 중요한 역할을 할 것이다.
몇 가지 좋은 아이디어가 확립되었다. 그들은 브랜드 평판을 가지고 있다. 예를 들어 다음과 같다.
• 정기적으로 치과에 가기
• 가지고 있는 돈을 모두 쓰지 않고 저축한 돈 중 일부를 투자하기.
• 슈퍼마켓에 자주 가지 않을 만큼(또는 겨울을 견디기 위해) 충분한 음식을 섭취하기.
• 알몸으로 밖에 나가지 말기.
여기서 제가 내리는 결론은 아이디어가 만들어진 맥락만큼 훌륭하다는 것이다. 그 중 하나를 평가하려면 그것을 만든 사람의 신체적, 정서적, 정신적 상태는 물론 세계관, 지식 및 욕구에 대한 깊은 이해와 인식이 필요하다.
즉, 당신(때때로 당신의 정신과 의사)만이 좋은 아이디어가 무엇인지 알 수 있다.
당신의 경험에 따르면 무엇이 아이디어를 좋게 또는 나쁘게 만들었나? 그것이 미치는 영향인가, 독창성인가, 아니면 완전히 다른 것인가?
따라서 AI가 아이디어를 생성하는 것에 관해 이야기할 때, 그 아이디어가 새롭거나 독특한지 묻는 것만으로는 충분하지 않다. 우리는 또한 그러한 아이디어가 영향력이 있고 관련성이 있으며 감정적으로 공감하는지 물어봐야 한다. 현재 AI가 부족한 부분이 바로 여기에 있기 때문이다. 단순히 이러한 측면을 평가할 수는 없다. 그것은 단지 훈련 받은 것에 기초하여 구성할 뿐이다.
AI와 인간 창의성: 공생 관계
AI와 LLM을 유용성이 전혀 없는 단순한 도구로 무시하는 것은 근시안적이다. 이것이 바로 LLM이 쓸모없다고 주장하는 사람이 없는 이유이다. 사실, 그들은 훌륭하고 일부 작업에서는 보통 사람보다 더 나은 일을 할 수 있지만, 그 일을 수행하려면 최소한 보통 사람이 필요하다. 그래서 협업이 필요하다.
AI는 브레인스토밍 파트너 역할을 하여 1분에 수백 가지 아이디어를 내놓을 수 있다. 이러한 '아이디어 샷건' 접근 방식은 창의적인 장애물을 극복하거나 문제에 대한 여러 솔루션을 신속하게 생성하는 데 매우 중요할 수 있다.
AI가 각본을 쓰고 인간이 감독하고 연기한 단편 영화 선스프링의 예를 들어보라. AI는 원시 내러티브를 제공했지만 전혀 편집하지 않았더라도 이를 시청 가능한 것으로 바꾸는 것은 인간의 손길이었다. 이것은 7년 전에 만들어졌다. 현재 ChatGPT와 같은 LLM이 훨씬 더 나은 작업을 수행할 것이다. 그러나 어떻게 든 제작진은 그것을 설득력 있는 이야기로 바꾸는 데 성공했다.
AI를 사용하여 새로운 규모를 탐색하는 음악가, 대본 제안에 AI를 사용하는 영화 제작자, 수많은 디자인 프로토타입을 만들기 위해 AI를 사용하는 디자이너를 생각해 보라. 그들은 자신의 창의성을 대체하기 위해 AI를 사용하는 것이 아니라 이를 강화하기 위해 AI를 사용하고 있다.
핵심은 다음과 같다. 인간의 마음은 AI가 생성한 아이디어를 필터링하고, 가장 유망한 아이디어를 선택하고, 다듬고, 생명을 불어넣는다. 즉, 현재 AI에 부족한 '이유'와 '방법'을 인간이 제공하는 것이다. 기본적으로 인간의 창의성은 매우 귀중하다.
창의적인 작업에 AI를 사용하는 이유는 무엇일까?
• 속도: AI는 신속하게 아이디어를 생성할 수 있다.
• 다양성: 광범위한 주제를 다룰 수 있다.
• 통찰력: 그러나 인간 직관의 깊이가 부족하다.
• 기술 강화: 글을 더 잘 쓰거나 독특한 예술 작품을 창작하라('예술가'가 아니더라도).
개인적으로는 걱정하지 않는다. 나는 AI를 창의성의 연장선으로 본다. AI는 인간의 창의성을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 역할을 하면서 우리의 창의적인 노력에 강력한 동맹자가 될 수 있다.
