안녕하세요. 강연전문기업 호오컨설팅입니다.

이번에 소개해드릴 강연 영상은 ChatGPT로 과제한다는데 어떻게 생각하세요? 유현준 교수 강의 '챗GPT 시대의 생존' 특강 강연 영상입니다.

유현준 교수님은 인문학, 역사, 문화, 건축, 도시 등 다양한 분야의 내용으로 기업에서 강사섭외로 많은 강연을 진행하십니다.

그럼 바로 유현준 교수님의 영상 시작하겠습니다.

요즘에 챗 GPT가 엄청나게 핫 이슈로 떠올랐지 않습니까? 

그것도 이미 이제 약간 한물 간 것 같기는 한데 그게 건축 공간적으로 어떤 의미를 가지는지 

큰 인류 역사의 흐름에서 봤을 때 어떤 의미를 가지는지에 대해서 좀 얘기를 나눠보려고 합니다.

저는 이 얘기를 할 때 먼저 시작하고 싶은 게 이제 과학에서 얘기하는 특이한 실험이 하나 있었어요.

제가 1980년대에 읽었던 책에서 나왔던 얘기인데 가정용 컴퓨터 PC 1대를 슈퍼 컴퓨터하고 비교를 하면 연상 능력이 엄청나게 떨어진다.

근데 가정용 컴퓨터 PC 컴퓨터를 병렬로 케이블로 쫙 네트워크를 수백 대를 하면 그러면 슈퍼 컴퓨터 수준의 연산 능력을 가진다는 거예요.

그래서 인간의 뇌도 마찬가지라는 거예요.

한 사람 한 사람의 인간의 뇌는 그 동물하고 비교했을 때 그렇게 뛰어나지 않다.

문어나 돌고래가 IQ가 한 70 정도 되는데 뇌가 여러분이 만약에 IQ가 140이다 그러면 이제 겨우 두 배 정도 똑똑하신 거죠.

그 정도밖에 안 되는데 인간은 동물과 다르게 엄청나게 많은 일을 할 수 있는 이유가 인간의 뇌가 병렬로 연결돼 있기 때문이라는 거예요.

그 첫 번째가 언어로 연결돼 있죠.

그래서 언어로 얘기를 하면 사람들끼리 내가 네트워크가 되는 거고

그리고 두 번째는 언어의 한계는 뭐냐 하면 언어는 같은 시간 같은 장소에 있는 사람하고만 연결이 돼요.

다른 시간대 다른 장소의 사람과 연결이 되려면 문자의 도움이 필요한 거죠.

그 문자를 통해서 또 연결이 됩니다. 

제가 만약에 플라톤의 책을 읽으면 7천 km 떨어진 그리스의 한 2500년 전 사람하고 뇌가 연결되는 효과가 생기는 거죠.

그러니까 여러분이 정규 교육을 한 12년을 받고 나오시면 인류 문명사 5천년 동안에 제일 똑똑하신 분 

수천 명의 뇌하고 연결되는 그런 병렬 네트워크 연결 효과가 생기는 거죠.

그래서 인간은 막 엄청나게 인공위성도 만들고 인공지능도 만들고 그다음에 유전공학도 하고 그런 거겠죠.

그래서 사람들이 모여야 된다라는 게 똑똑해지는 거에 가장 중요한 핵심 포인트인 거예요.

그럼 우리가 과거를 한번 생각해 보면 모여서 사는 동물들은 사실 많습니다.

얼룩말도 모여 살고요. 참치떼들도 모여서 살고 동물들 중에서 약한 동물들은 주로 모여 살죠.

왜냐하면 포식자들의 공격을 받았을 때 자기가 살아남으려면 무리의 중심에 끼어 있어서

그래서 혼란스럽게 해서 다른 개체가 잡혀 먹었을 때 자기가 도망갈 수 있기 때문에 더욱더 많이 모이는 거예요.

인간도 어떻게 보면 되게 취약한 그런 동물이기 때문에 더욱더 모여 살지 않았을까 생각해 볼 수 있을 것 같고요.

그 과정에서 더 집단의 규모를 키울 수 있었던 거는 유발 하라리 요소처럼 공통의 신화를 믿었기 때문인 것도 있고 여러 가지 이유가 있겠죠.

불을 사용하는 것도 있을 집단의 규모를 키우고 언어를 통해서 점점점점 무리의 집단이 커지면 똑똑해지고 그게 문명을 만들고

결국에는 인류사를 쭉 보면 다른 사람들하고의 그러한 시너지 효과를 일으킬 수 있는

병렬 네트워크가 될 수 있는 공간을 잘 만든 집단이 성공하게 돼 있는 거예요.

그래서 그게 신전을 지으면 수천 명의 사람들이 모여서 하나의 생각을 할 수 있고 공통의 신화를 믿게 되면서

집단의 규모가 점점 커지는 거고 더 커져서 시장을 만들면 먹고사는 문제들이 그 시장 안에서 해결되니까 사람들이 모여 살게 되는 거고

그리스 시대 때는 또 원형극장을 만들어서 거기에 사람들이 모여서 같은 비극을 보면서 공통의 추억을 만들고 감정 상태를 공유하면서

더 집단의 규모를 키웠던 거고, 점점점점 도시의 시스템들을 만들고 건축 공간을 만들어서 집단의 규모를 점점 키웁니다.

그러다가 근대에 와서는 큰 변화가 뉴욕 같은 도시들이 엘리베이터를 통해서 높은 건물을 짓기 시작을 한 거죠.

플러스 철근 콘크리트가 나오면서 고층 건물을 짓게 돼서 뉴욕 같은 데는

인구 밀도가 높은 도시를 만들어서 더 많은 사람들하고의 이런 시너지 효과와 교류가 있게끔 된 겁니다.

그러다가 그다음 단계로 가게 되면 1990년대쯤 되면 이 철근 콘크리트와 엘리베이터를 통해서 만든 그 한계점에 다다르는 거예요.

하루에 일어나서 만나는 사람들의 숫자가 30층짜리 빌딩 숲에 살 때에는 예를 들어서 하루에 천 명을 만났다.

그런데 그 1천 명 정도가 한계점인 거죠. 물론 그 사이에 전화기 같은 것들도 발명이 됐고 tv도 발명이 돼서

사람들을 좀 접촉할 수 있게 되었지만 실시간으로 커뮤니케이션하는 데는 한계가 있었습니다.

근데 그거를 극복한 게 1990년대 인터넷이라고 하는 기술이 나오면서 훨씬 더 많은 사람들하고 커넥션이 되기 시작을 한 거죠.

지금 우리는 2023년도에 사는 우리는 인스타그램, 페이스북 트위터 각종 인터넷에서의 정보 통해서 얻으면서

사람들의 병렬로 네트워크 되는 효과가 사실 그 이전에 한 20~30년 이전의 사람들, 인터넷이 발달하기 전 시대 사람들보다는

시냅스가 거의 한 1천 배 이상 증가되지 않았나 생각할 수 있어요.

지금 내가 한국에 서울에 있어도 다른 외국에 있는 어느 지역에 전 세계 어디에 있는 사람하고도 실시간으로 커넥션이 되고

SNS로 소식을 계속 받아볼 수가 있는 상황이 됐지 않습니까? 그만큼 모든 정보들과 연결이 돼 있는 거고 

그때 가장 덕을 봤던 거가 이제 구글 같은 그런 회사들이죠.

그러니까 우리가 네이버나 구글 같은 솔치 엔진을 가진 애들은 내가 원하는 것들을 찾아줘서 커넥션을 시켜주는 시공간의 제약을 뛰어넘어서

다른 정보와 커넥션 시냅스를 연결해서 만들어줄 수 있는 그러한 효과를 만들어주는 장치다 이렇게 볼 수 있습니다.

이 전 지구가 하나로 네트워크가 될 수 있게끔 만들어준 건데 다 거기서 한계는 뭐였냐 하면 시간인 거예요.

내가 필요한 정보를 찾으려면 네이버나 구글에 가서 키워드를 치고 찾고 내가 클릭하고 들어가고

아니면 다시 돌아오고 다시 들어왔다 왔다 갔다 해서 그 정보를 한 몇십 개의 페이지를 읽으면서 정보를 취득해야지만이

내가 필요한 정보를 종합할 수가 있었는데 챗 GPT라는 게 2022년도에 보급이 되기 시작을 하면서부터는

내가 굳이 100개가 넘는 그런 페이지들을 찾아가지 않고 그냥 질문을 던지면

얘가 알아서 다 찾아가지고 수천 개인지 수백 개인지 모르겠지만 그 많은 엄청난 데이터를 다 뒤져가지고 결론만 딱 정리해서 알려주는 거잖아요.

그렇기 때문에 같은 시간 안에 훨씬 더 많은 시냅스의 연결을 만들어낼 수 있는 거죠.

다른 사람하고의 연결 정보와의 연결이 밀도가 엄청나게 높아졌다고 할 수 있어요.

그래서 챗GPT를 쓰기 전에 제가 리서치를 하거나 하는 정도 수준하고 챗 GPT를 사용했을 때에는 같은 시간 안에 훨씬 더 많은 시냅스의 연결과

그로 인한 시너지 효과를 얻을 수 있다 이렇게 볼 수 있겠죠.

근데 단 제가 그거를 써보니까 문제점은 뭐냐 하면 너무 가짜 정보들이 너무 아무렇지도 않게끔 온다라는 문제점은 있는 것 같습니다.

제가 실험 삼아서 제 지인들을 한번 물어봤어요.

가까운 사람들 혹은 나에 대해서는 정말 정확한 정보를 알 수 있잖아요.

그런데 제가 유현준이 누구라 치면 진짜 말도 안 되는 거짓 정보들을 너무 그럴 듯하게 얘기를 해요.

그래서 그게 문제인 것 같기는 해요.

거짓 정보를 양산하는 시스템으로 쓰일 가능성이 많다.

좋은 점으로 보면 인류 역사상 가장 많은 시냅스 연결고리를 만들어주는 장치가 만들어졌다라고 볼 수도 있 단점으로 말한다면

너무나 그럴 듯하게 말을 하기 때문에 대단한 사기꾼이 한 명 만들어졌구나 이렇게 볼 수도 있을 것 같아요.

그 중간 어디선가 이거를 잘 연결하는 그런 공간을 만들어야 되지 않을까 생각은 듭니다.

그런데 흥미로운 거는 1800년대 후반에 엘리베이터가 만들어졌죠.

그러고 나서 1900년대 90년대 인터넷이 만들어졌거든요.

그 간격이 한 100년 정도가 돼요. 인터넷이 보급되고 나서 30년 지난 다음에 첫 GPT가 만들어졌어요.

그런 것들을 보면 이 공간의 혁명이라고 하는 거가 수백 년 만에 변화가 있다가 100년 만에 변화가 있다가 30년 만에 변화가 생긴 거죠.

그래서 이게 앞으로 한 15년 정도 지나면 또 엄청난 또 기술 혁명이 있을 수도 있을 거라고 봐요.

그래서 그거가 되면 앞으로 인터벌은 점점점점 줄어들 수밖에 없는 상황이 되지 않았나

그래서 그런 변화가 그 어느 때보다도 많다 그렇게 볼 수 있을 것 같습니다.

그러니까 저는 챗 GPT 레포트 쓰는 거 보고서 대학이 없어질 수도 있겠구나 느꼈어요.

사실은 과거에 우리가 시험 보면 뭐 암기 잘하는 사람이 시험 잘 보던 시절이 있다가 그래도 대학 들어가면 암기보다는 사고력이지

그러고서 사고를 통해서 증명하는 게 구술 시험도 있고 아니면 레포트를 제출하는 거였는데 인터넷이 나오고 나서

사실 레포트도 막 긁어가지고 갖다 쓰는 경우들이 많아서 블로그에서 긁어서 쓰기도 하고 이런 경우가 있어서 그것도 문제가 많이 됐었거든요.

그랬는데 이거는 뭐 내가 볼 때는 채 GPT로 가면 너무 그럴 듯하게 해서

아마 교수들도 아무리 자기 전공 분야라고 하더라도 완벽하게 모든 거를 다 파악할 수는 없을 거예요.

이게 이게 잘못된 건지 아닌지 일단은 그런 레포트나 이런 걸 통해서 대학에서 평가를 하는 기준들은 이제 엄청 어려워졌다.

저는 그렇게 생각을 해요. 그 부분은 좀 힘들 것 같고 건축에서도 사실은 표절 같은 것들이 되게 많잖아요.

학생들 같은 경우에는 좋은 잡지를 보고서 이렇게 그대로 하는 경우들이 많았어요.

옛날에는 80년대는 더 심했어요. 잡지를 구하기가 어려우니까 해외에서 있었던 좋은 것들을 얼른 캐치해서

그냥 내고 건축대전 같은 데 당선되는 경우들도 있고

그런데 이제 그게 정보가 많아지면서 크로스 체크가 되니까 좀 없어지기는 했는데 건축 디자인도

이제는 뭐 결과물만 보고서 얘기하기가 어려워지는 거예요.

얘가 무슨 생각의 과정을 통해서 이런 결과물이 나왔는지를 더 과정에 포커스를 맞추는 쪽으로 이게 갈 것 같아요.

그래서 레포트 하나를 내는 것보다는 그건 결과물이잖아요.

그 레포트를 내기까지 어떠한 생각의 프로세스를 통해서 했는지

그거를 이렇게 보여주는 과정에 포커스가 맞춰지는 쪽으로 평가는 가야 될 것 같아요.

정보가 중요한 게 아니고 정보를 습득해서 내 생각을 어떻게 편집했는지를 보여주는 그게 더 이제 중요한 시대가 되겠죠.

그게 지금같이 많은 학생들을 데리고서는 어려울 거라고 저는 생각해요.

저는 이제 건축 설계를 가르치니까 한 반의 학생이 11명밖에 안 돼요.

그 11명의 학생들하고 일주일에 40분 이상씩 대화를 하거든요.

일주일에 두 번 만난단 말이에요.

두 번씩 만나가지고 그렇게 몇십 분씩 대화를 하면

이 친구가 무슨 생각을 갖고서 이렇게 디자인을 했는지 과정을 제가 확실하게 알 수 있는 거죠.

그 정도의 교육의 프로세스가 있으면 교육의 가치가 있는 것 같아요.

그런데 그게 아니고 그냥 덜렁 제가 옛날에 가르쳤던 교양과목 중에 수강생 인원이 한 300명 가까이 되는학생들의 레포트만 보고서

제가 평가를 내린다는 것은 좀 말이 안 되는 상황이 되는 거잖아요.

그래서 그 교양과목 같은 경우에는 결국에는 레포트로 하다가 그게 변별력이 없어요.

그냥 객관식으로 바꿨어요.

객관식으로 바꿨더니 오히려 성적에 대한 불만이 없어지더라고요.

레포트로 하거나 논술식으로 시험 문제를 내면 딱 정확히 10% 정도의 학생들이 성적에 불만을 제기합니다.

모두 다 객관식으로 했더니 제로예요. 제로. 저는 챗GPT를 보고서 그런 생각이 들었습니다.

되게 일 잘하는 비서를 하나 둔 거랑 비슷한 효과일 거다.

한 4~5명 정도가 자료 조사에서 정보를 가공해서 올려주든 초급자들이 할 만한 일들 그런 것들을 이 챗GPT가 충분히 대체가 가능하다고 보거든요.

그럼 무슨 문제가 생기냐 하면 업무가 신입사원부터 시작해서 대리 과장, 팀장 이렇게 부장 올라가잖아요.

그러면 이 맨 위에서 의사결정을 하는 사람들은 크게 영향받을 일이 별로 4을 것입니다.

그런데 이 아랫단에서 하는 일들이 이런 인공지능 채 DPT로 대체될 가능성이 많아지는 것 같아요.

지금 이미 자기 직장을 얻으신 분들은 크게 문제가 되지 않을 것 같아요.

근데 오히려 그 밑에 학생들 앞으로 직장을 가져야 되는 사람들 이 사람들은 이게 줄어들 거 아니에요?

밑에 단에서 하는 일자리 주제가 그러면 이거를 거쳐서 계단으로 해서 이 위에 가야 되는데 첫 번째 계단 자체가 줄어드는 거예요.

그 얘기는 내가 아주 고급진 의사결정을 할 수 있는 수준이 가기의 중간 과정의 기회를 박탈당하는 거죠.

그래서 그게 더 문제인 것 같아요. 다음 세대의 사람들이 전문가가 되기에는 가능성이 더 줄어드는 것 같다라는 느낌이 들었어요.

옛날에는 엄청나게 많은 사람들이 그 밑에서 그 일을 해줬는데

그 인공지능들이 몇십 명이 하는 일들을 간단하게 해결을 해버리면 뭐 예를 들어서 엄청난 대가급의 건축가들은 살아남겠죠.

이 사람들의 경험과 노하우를 인공지능으로 대체하기 어려운 것들이 있을 테니까.

근데 이것까지 가기 전에 아랫 세대들은 거기를 못 올라가는 거죠.

중간 과정 사다리가 없어졌기 때문에 저는 그게 제일 사회적 문제일 거라고 생각을 해요.

그러니까 대학생이라고 한다면 스스로 생각하는 힘을 키우는 게 제일 중요할 것 같아요.

이 GPT가 하는 일은 거대한 하나의 알고리즘으로 내가 접근할 수 있는 수십억 개의 정보에 접근을 해가지고 종합해서 만들어내는 거잖아요.

그럼 나는 정량적으로 봤을 때 수십억 개의 정보에 접근할 수가 없잖아요.

그러면 제일 중요한 건 뭐예요?

나만의 알고리즘이 있는 게 중요한 거죠.

내가 정보를 취사 선택해서 가공하는 그 알고리즘이 얘가 아직 내 거를 흉내내지 못하는 알고리즘이 있어야 되는 것 같아요.

모르겠어요. 나중에 인공지능이 너무 발달하면 그것까지도 얘가 뛰어넘을 수 있을지 모르겠지만 

독특한 나만의 알고리즘을 개발하는 쪽으로 가야 된다.

정보를 취사 선택해서 내 스토리를 만들어낼 수 있는 능력들 이런 것들을 키워나가는 쪽으로 과거에 제일 똑똑하다고 평가받던 사람들은 누구였냐 하면 데이터를 많이 아는 사람들이었잖아요.

지식이 많은 사람들. 그런데 지식은 인터넷에 들어가면 다 있는데 뭐 그러니까 지식보다는 지혜가 많은 사람이 중요해졌잖아요.

지금은 그러면 이 지혜라고 하는 거가 정보를 그냥 긁어서 편집해가지고 보여주는 능력이냐 저는 그건 아니라고 봐요.

그 정보를 어떻게 편집하느냐 정보 편집의 알고리즘 나만의 알고리즘이 있어야 될 것 같아요.

그게 점점 중요해지는 것 같기는 해요.

이 얘기는 너무 꼰대처럼 들릴 수 있는데 많은 정보를 접하는 것보다 고급진 정보를 가공하는 능력을 더 키우는 게 더 중요합니다.

유현준 교수님은 내가 살아가는거리와 도시에 대한 인문학, 역사, 문화, 건축 등 명사특강 및 관공서, 대학 등에서 기업강사,

추천강사로 많은 강연을 진행하시는데요. 유현준 교수님과 명강사 강사섭외가 궁금하시면??