생성형 AI, 2022년 Chat GPT가 불러온 여파는 전세계적으로 이슈가 되었다. 3년이라는 시간이 흘러 지금은 일상생활 속 생성형 AI는
비즈니스 서비스에 적용되어 우리의 일상에 자연스럽게 스며들기 시작하고 있다.
필자도, Chat GPT를 적극적으로 사용한 시기는 2024년 말 군대 전역 후 였다. 아직까지는 AI가 일반 대중적인 사람들까지 직접적으로
와닿는 서비스는 아니라고 생각한다. (아마, 전 인구 중 체감상 20% 정도 AI를 사용해 효용을 쌓고 있는 것 같다.)
GPT가 지니고 있는 잠재적 기술은 아직 대중들에게 잘 알려지지 않은 것 같다.
지난 6개월 간 GPT를 사용해 백엔드 개발직군으로 프로젝트를 참여했다. 필자는 스프링 부트 언어를 사용했고, 스프링 부트의 전반적인 이해도는 아예 없었다. 하지만, GPT를 이용해서 백엔드 개발 프로세스에 대해서 전반적인 가이드를 받을 수 있어, 실무 중점적인 프로젝트임에도 불구하고, 필자는 스프링 부트 기반한 여럿 API들을 개발할 수 있었다.
심지어 배우지도 않았던 AWS 인프라 구축과 관련해서도, GPT가 전반적인 가이드를 충분히 수행해주었다.
Chat GPT의 기술력은 출시 당시 수준과 비교했을 때 압도하고 있다. GPT는 구글보다 더 나은 검색엔진? 이라고 흔히들 생각하는 것 같다. (개인적인 주관) 하지만 지금의 GPT는 검색엔진보다, 더 상위개념인 하나의 구성원으로서 동작할 수 있게 되는 것 같다.
어떤 분야에 대해서 지식이 전무하더도, GPT를 옆에두고 그 분야에 대한 전략적인 접근 방식 및 실제 경험에 기반한 사고들을 배워볼 수 있다. 필자는 GPT의 강점이 이와 같은 이유때매 도드라진다고 판단했다.
GPT가 없을 당시, 우리는 검색엔진 구글에 널린 방대한 자료들을 신뢰하여 -> 본인 상황에 따른 자료들을 축적해두고
기록 및 관리 및 실행으로 텍스트에 기반한 정보와 데이터를 본인의 경험, 실제 경험으로 체화하는 방식이였다.
(실제로, 개발자는 구글링을 잘해야 취업이 된다~ 라는 말까지 있었다..)
하지만 지금은 GPT가 기록 및 관리까지 체계적으로 수행해주는 포지션이 되었다. 마치 옆에 능력있는 사수를 두고, 조금이라도 애매하거나 모호한 생각들을 형식없이, 간단히 질문해도, 사수는 1의 질문으로 10에 해당하는 답을 제공하는 것 같다.
그래서 나는 GPT의 가능성과 앞으로의 비전을 최근들어 높게 판단했다.
"GPT만 잘 다룰 수 있는 사람이면, 어떤 분야를 가도 Key Point로서 작용될 수 있겠다."
이와같은 질문으로 이어, Chat GPT 프롬프트 엔지니어링에 대해 깊이감있는 공부를
우연히 교내 프로그램 We-Meet 클라우드 혁신교육사업 Gen AI 개발 프로젝트를 앞으로 2달간 학기 중에 진행될 예정이다.
본 포스팅을 시작으로 생성형 AI 모델에 대한 근간에 대해서 배우고, 어떻게 하면 GPT를 더 효과적으로 사용하며,
더 효율적으로 가치를 창출하는 방법에 대해서 차근 차근 포스팅할 계획이다.
