안녕하세요~ 2023 리멤버 인플루언서
두꺼비세상 김지영입니다.
오랜만에 다시 글로 찾아 뵙습니다.
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"우리는 현존하는 인류 중 가장 변화하는 시대에 살고 있다.
지식의 저장과 습득은 이제 인간의 몫이 아니다.
이 모든 과정은 사람이 아닌 것들이 대체 할 것이다.
인류는
'그것'을 활용하고 창의적으로 사용하는 사람과
'그것'에 의하여 수동적으로 분류되는 사람으로 나뉠 것이다."
안녕하세요 김지영입니다. 오랜만에 글로 찾아뵙습니다.
최근 챗 GPT의 열풍은 한시즌에 그치는 단순한 이슈 현상이 아닌 인공지능의 특이점이라 불리는 한 구간에 접어들었다고 생각합니다. 2030등의 세대들은 많은 변화를 가져왔다고 생각하는데 피부로 와닿는 구체적인 사례로 이야기 해보고자 합니다.
1. 해피캠퍼스, 시험방식 등의 지식의 패러다임 변화(대학생)
대학가에서는 리포트를 활용하여 쓰는 부분 및 석사,박사들의 논문의 활용에는 도서관에서 책을 찾거나,구글링, 논문 인용을 위하여 소위 '지식을 찾아 습득' 하는 행위가 주였습니다.
더이상 이러한 행위는 챗GPT와 같은 인공지능이 나타나면서 줄어들었습니다. 필요한 지식에 대하여 적재적소에 케이스별로 나열해줄 뿐만아니라, 전문적인 지식 역시 분석 가공을 하여 사용자에게 전달을 해주는 편이여서 누구나 지식에 대한 접근과 탐구를 자유롭게 하였습니다. 유료로 논문이나 과제등을 제공해주는 해피컴퍼스나 기타 과제를 도와주는 프리랜서들의 영역이 줄어들 수도 있다는 생각이 듭니다.
대학에서의 시험과 과제등은 앞으로 많은 변화가 있을 것으로 예상합니다. 더 이상 달달외워서 백지상태에서 주관식시험을 치루는 시험등은 도태되겠죠. 인터넷 검색 등 오픈소스 형태의 시험도 변별력이 없어질것이라고 생각합니다. 지식의 공유와 접근은 누구에게나 자유로워 지고 있으니까요.
논문과 같이 전문적인 지식분야에서는 가끔 챗GPT의 오류나 정보의 신뢰도가 떨어지지만, 해당 사안은 인공지능의 지식 습득 시점의 문제이기에 시기의 차이이지, 별다른 문제가 될 것 같지는 않습니다.
근래에 대학은 '학생에게 질문을 하여 답을 내는 시험이 아닌, 현상에 대하여 학생이 질문을 하는 방식을 묻는 시험'이 진정한 지식을 탐구 방향이 되지 않을까 싶습니다.
2. 직무 관련 지식의 자유성 (직장인)
"이번 우리 웹 플랫폼의 성과를 알기 위하여 GA4의 데이터들을 좀 자료화해서 보고 싶은데, 매주 월요일마다 어떤 매체에서 인원들이 유입되는지 제가 사용하는 구글 스프레드 시트에 업데이트 해주세요. "
실제로 저에게 요청된 업무로서 위 사항을 해결하기 위하여는 다음과 같은 지식이 필수입니다.
-GA4의 속성 및 활성유저 지표 파악
-구글 스프레드시트 연동 API 지식
-파이썬 기반 라이브러리 활용 능력
-광고 유입 소스/매체 구분 및 데이터 정제
간단해 보이지만 데이터 분석 업무로서 그로쓰해커나, 기초적인 파이썬 코딩, GCP API 활용 등 조금은 복잡한 절차가 필요한 업무입니다. 숙련된 데이터 분석가라면 하루만에 해당 업무를 처리하지만 신규 데이터 분석가의 경우 각 파트별 업무를 배우는데 몇주, 몇달이 소비될 수 있습니다. 하지만 이러한 업무의 제한성, 경험의 부족도 챗 GPT에서는 해결이 가능해졌습니다.
특정 상황을 구체적으로 설명하여 연관 질문을 한다면, 위 업무는 물론 발전된 방향으로도 진행이 가능해졌습니다. 연차에 구분이 없이 가능한 실무의 영역이 더 많아졌을 뿐만 아니라, 모르는 업무 분야의 일도 챗 GPT에 구체적인 사안으로 질의한다면 가능해 진다는 뜻이 됩니다.
이 역시 사회초년생들의 직무를 도와주는 앱 서비스나 프리랜서 마켓(숨고, 크몽)등의 영향을 피해 갈 수는 없을 것입니다. 옆자리에서 업무를 하느라 바쁜 사수보다는 친절하고 구체적인 사례로 업무를 가르쳐주는 인공지능이 더 친근할지도 모르겠습니다.
3. 모르면, 탈락인가요? - 면접등의 변화 (직장인)
객체지향적인 관점에서 개발 방법론들 중 유명한 SOLID 원칙이 있습니다.
사전적인 정의는 다음과 같습니다.
1. SRP(Single Responsibility Principle, 단일 책임 원칙)
객체는 하나의 책임만을 가져야 하며, 해당 책임을 완전히 캡슐화해야 합니다. 즉, 객체는 한 가지 역할만 수행해야 하며, 그 역할에만 집중해야 합니다. 이를 통해 객체의 응집도(cohesion)를 높이고, 결합도(coupling)를 낮출 수 있습니다.
2. OCP(Open-Closed Principle, 개방-폐쇄 원칙)
소프트웨어의 구성요소(클래스, 모듈, 함수 등)는 확장에는 열려있으나 변경에는 닫혀 있어야 합니다. 이는 새로운 요구사항이나 변경사항이 있을 때, 기존 코드를 수정하지 않고도 새로운 기능을 추가할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 위해 추상화와 다형성을 사용할 수 있습니다.
3. LSP(Liskov Substitution Principle, 리스코프 치환 원칙)
하위 클래스는 상위 클래스에서 정의된 메서드를 구현할 수 있어야 합니다. 즉, 하위 클래스는 상위 클래스와 동일한 인터페이스를 제공해야 합니다. 이를 통해 다형성(polymorphism)을 실현할 수 있으며, 하위 클래스가 상위 클래스의 인터페이스를 깨뜨리지 않도록 합니다.
4. ISP(Interface Segregation Principle, 인터페이스 분리 원칙)
클라이언트는 자신이 사용하지 않는 메서드에 의존하도록 강요받지 않아야 합니다. 즉, 인터페이스는 사용자가 필요한 메서드만 제공해야 하며, 불필요한 메서드는 제공하지 않아야 합니다. 이를 통해 결합도(coupling)를 낮추고, 응집도(cohesion)를 높일 수 있습니다.
5. DIP(Dependency Inversion Principle, 의존 역전 원칙)
추상화(abstraction)에 의존해야 하며, 구체화(concretization)에 의존하면 안 됩니다. 즉, 상위 수준 모듈은 하위 수준 모듈에 의존해서는 안 되며, 추상화는 구체화에 의존해야 합니다. 이를 통해 결합도(coupling)를 낮추고, 유연성(flexibility)을 높일 수 있습니다.
라고 하지만 , 단순하게 SOLID 원칙에 대하여 질의하면 전 이렇게 대답합니다.
"하나만 있고, 한개만 해야하고, 치환가능하고, 상하 구분있고, 독립되어야 하는 방법"
하지만 현 시대에서 이제 이런 패러다임이 달라진거 같습니다.
"모르면, 문제가 될까요?"
문제가 안될 것 같습니다. 이러한 개발 지식베이스 역시 사전적인 정의로 예시를 들은 코드나 사례까지 챗 GPT는 알려주고 있습니다. 면접준비에서 이러한 구체적인 사례들을 습득한다면, 실제로 그 면접자는 지식을 '잠시 외운 사람'이 되지만, 임시로 얻은 지식이기에 정말 내제화 하였다고는 볼 수 없을 것입니다.
기업은 변화할 것입니다. 이러한 "훌륭하고 압축된 지식을 단시간에 외워 면접관을 속이는 지원자들"에 대하여 구분하고 거를 수 있는 면접으로 변화될 것 입니다. 지식의 탐구와 습득은 이제 인간의 영역이 아닐지도 모르겠습니다.
이제 우리는 지식을 외워 활용하는것 보다는, "지식을 활용하여 어떻게 질의하고 기획"하는 시대로 접어 들었는지도.
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2013년 군 제대 후 복학한 대학교의 일상은 많이 바뀌어 있었습니다. 더 이상 대학교에서는 시간표를 프린트해서 가지고 다니지 않으며, 많은 사람들이 싸이월드 대신 페이스북을 사용하였고, 문자 대신 카카오톡을 사용하였습니다.
어쩌면 제가 사는 2023년은 10년전 20대의 김지영이 느낀 감정과 똑같을 까요.
시대가 변화하며 적응하고 발전시키는 것은 인공지능이 아닌 사람의 몫입니다.
세상이 변화하는 모습이 너무나도 빠르지만 언제까지나 이 기류에 안주하지 않고 노력하는 사람으로 거듭나야 겠습니다.
김지영
-스타트업들을 돌아다니며 기술분석, 패션 등 다양한 분야에서 경험을 쌓으며, 현재 프롭테크 '두꺼비세상' 피터팬의 좋은방구하기- 데이터 분석 전담.
-개발50% 분석50%하는 반반 개발 분석자.
-완벽한 자연어 처리에 대한 관심.
-웹크롤링, 텍스트마이닝, 머신러닝 기법에 관심.
.cc @DEV @SOLID @GOODBYE
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