"우리 잘못은 아니다"AI와 채팅창 앞에 앉으면 막막한 경우가 많다. 내 일을 도와줄 수 있다고 하는데 AI에게 일을 설명하고 있자니 그냥 내가 하는 게 빠른 경우가 많다. 유튜브 등 수 많은 컨텐츠가 일을 자동화 할 수 있다고 이야기하지만 실제 활용되는 예는 기대만큼 크지 않은 것 같다.과기부·NIA가 진행한 '2023년도 정보화통계조사' 결과 250인 이상 대기업 AI 활용 비율이 36.4%라고 한다. 아마 인력을 실제로 대체한 경우는 그리 많지 않을 것이다. 생성AI 열풍이 불고 있지만 언론이나 소셜미디어에 자주 등장하는 소식 만큼이나 AI는 우리의 삶과 업무를 '가시적'으로 바꿔놓고 있지는 않다.실제 나우앤서베이 여론조사에 따르면 AI 사용시 가장 불편했던 점은 '동문서답'이었다. AI가 동문서답는 것은 대부분 컨텍스트를 충분하게 제공하지 않았기 때문에 발생한다. AI는 프롬프트에 컨텍스트와 데이터를 많이 넣고 해야 하는 일을 명확히 할수록 더 좋은 결과를 낼 수 있다. 사람이 AI 대비 가진 압도적인 강점은 바로 업무의 컨텍스트를 파악하고 있다는 점이다. 일이 주어지면 사람은 내가 어떤 회사에 어떤 프로젝트를 위해 일을 하는지, 고객은 어떤 취향인지, 지금까지 어떤 피드백을 받았었는지, 주로 어떤 데이터 소스를 활용하는지 등에 대한 컨텍스트를 즉시 알고 일에 임한다. 현재의 AI는 그런 특정 상황(컨텍스트)에 대한 지식이 없이 일을 한다. 상황에 대한 지식이 없는 사람에게 일을 시키게 되면 대학생 인턴처럼 큰 도움이 안되는, 오히려 부실한 결과물 때문에 내가 더 많은 일을 하게되는 상황에 처할 수밖에 없다. 즉 '짬'이 전혀 없는 일꾼이다.사람이 AI에 비해 압도적으로 뛰어난 또 하나의 포인트는 일을 계획하고 분할해서 한다는 점이다. 현재 AI는 일을 하나 시키면 그에대한 즉각적인 답만을 제시한다. 반면 사람은 일을 계획하여 하나하나 작업한다. 사람은 최근 산업 동향 리포트를 써 오라는 일을 받으면 전체 범위를 정하고, 소스를 정하고, 자료조사를 하고, 전체 보고서의 아웃라인을 잡고, 한 챕터씩 써나간다. AI는 아직 그렇게 하지 못하고 있다. AutoGPT가 그러한 시도를 해 보았지만 컨텍스트 크기의 한계 등으로 인해서 좋은 성능을 보여주지는 못하였다.
