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[기고] 챗GPT에게 기대해선 안 되는 것

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하민회 이미지21대표(코가로보틱스 마케팅자문)

"AI가 종교 단체의 역할을 대체할 수 있을까요?"

지난 9일 방한 한 샘 알트먼, 그렉 브록만 오픈AI 경영진의 간담회 질의응답에 나온 첫 질문이었다.

브록만 공동창업자의 답은 "Yes!" 이미 개인적인 상황에 맞는 적절한 성결구절을 제시하고 조언하는 AI목사도 있다고 했다.

하민회 이미지21 대표.

전 세계 사람들의 궁금증은 비슷한 모양이다.

독일 바이에른주의 성 바울 교회에서는 AI가 40분간 예배를 진행했다. 설교의 98%를 챗GPT가 생성한 이 예배는 4명의 AI 아바타가 교대로 주도했고 300명 이상의 신도가 참석했다.

"과거를 뒤로하고 현재의 도전에 집중하며 죽음에 대한 두려움을 극복하세요. 예수 그리스도에 대한 신뢰를 잃지 마시기 바랍니다" 여느 설교 내용과 크게 다르지 않았다.

이 예배는 독일에서 격년으로 열리는 개신교 대회인 독일복음주의대회의 일환으로 진행된 실험적인 시도로 비엔나대학 교수인 요나스 심머라인이 제작을 맡았다.

결과는 좋지 않았다. 호기심 반 신앙심 반으로 참석한 이들 중 일부는 AI 아바타의 등장에 환호하며 예배 도중 웃음을 터뜨리고 촬영을 했다. 하지만 신자들 대부분은 '단조롭고 영혼 없는 공허한 예배'였다며 불쾌한 감정마저 들었다며 혹평했다.

챗GPT 사용자가 늘고 영향력이 커지면서 사회 각 분야에서 다양한 활용법을 모색 중이다.

기독교 목회자들 역시 몇 가지 프롬프트만으로 챗GPT가 예배의 기본이 되는 설교 준비에 꽤나 쓸만한 능력을 발휘한다는 사실을 알아냈다.

한국 기독교계의 챗GPT에 대한 인식 조사에 의하면 목회자 5명 중 1명이 목회·설교를 위해 챗GPT 사용하고 있다고 한다. 이들 중 60%는 설교 준비를 위한 아이디어 창출에 챗GPT가 도움 됐다고 밝혔다. 하지만 챗GPT로 생성한 설교문에 대해서는 썩 만족스럽지 않다고 평가했다. 또 교회에서 AI기술을 과도하게 활용하면 개인적인 묵상과 연구를 축소시키는 문제점을 초래할 수도 있을 것이라 우려했다.

AI예배를 제작한 심머라인 교수는 AI예배가 공허하게 느껴진 결정적인 원인을 인간성 부재로 꼽았다. 아무리 감동적인 설교라 해도 전달자가 인간 목사가 아니었기에, 지역 사회에서 함께 살아가며, 공감하고, 사랑하고, 슬퍼하며 느끼는 설교문 너머의 생의 의미를 온전히 담아낼 수 없었다는 것이다.

챗GPT [사진=블룸버그]

그렇다면 챗GPT가 작성한 설교문을 AI 아바타가 아닌 인간목사가 전했다면 반응이 달랐을까?

결론부터 말하자면 인간목사 역시 챗GPT의 설교문으로는 큰 감동을 주기는 어려웠을 것이다.

전통적으로 종교의식에 동원되는 설교는 목회자 개인이 연마한 지식의 결과와 예리한 문장력, 목회자의 카리스마와 영성적 경험 등이 복합적으로 결합된 형태로 인식된다. 그런 의미에서 설교문 쓰기는 신성한 사명이나 예술적 행위로 여겨지기도 한다.

얼핏 들으면 그럴듯하지만 챗GPT는 결코 울림이 있는 '영혼이 살아있는' 설교문을 만들어내지 못한다. 초거대 언어모델 (LLM)의 원리에서 기인한 태생적 한계 탓이다.

챗GPT는 초거대언어모델을 기초로 한다. 이용 가능한 거의 모든 문장을 학습데이터 삼아 단어에 이어질 개별 문장은 물론 문장에 연결될 문장, 문장 간의 관계까지 학습하고 확률적으로 가장 높은 적절한 단어나 문장을 선택해 추천하는 방식이다. 우리가 보기엔 꽤나 그럴듯한 문장을 만드는 것처럼 보이지만 실은 학습했던 데이터 중 관계가 있는 문장들을 재조합, 재구성 하는 쪽에 가깝다. 챗GPT가 쓴 흠 잡을 데 없는 시나 에세이 등을 살펴보면 어디선가 많이 본 듯한 느낌이 든다. 당연하다. 촘스키 교수가 챗GPT를 '하이테크 표절기'라 지칭한 것도 이 원리 때문이다.

그럼에도 불구하고 챗GPT가 뱉어내는 문장은 놀랄 만큼 유려하다. 요약이나 정리는 더 잘한다. 워낙 엄청난 분량의 문장을 학습한 탓이다. 한 사람이 24시간 꼬박 5천년간 읽어도 못읽을 만큼의 문장으로 끊임없는 빈칸 채우기 훈련을 한 것과 유사한 정도니 일상 업무 활용에는 거의 불편함을 느낄수 없다.

챗GPT가 세상에 나온지 반년이 지났다. 여전히 우리는 생성형AI를 어디에 어떻게 써야 좋을 지 여러가지 시도 중이다. 적절하고 효과적인 활용법을 찾으려면 우선 생성형AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것부터 정확히 알아야 한다.

챗GPT와 같은 초거대언어모델 기반의 AI는 우리가 언어로 만들어둔 결과물을 다량으로 학습을 뿐 언어 세계 밖의 현실인식은 없다. 어찌보면 세상 경험이 전혀 없는 3살짜리 천재가 몇 천만권의 책을 암기했다가 여기저기 문장을 끌어다가 그럴듯하게 재조합해서 자신의 말처럼 의젓하게 내뱉는 것과 같다.

세상의 모든 책을 다 외운다고 세상을 다 이해하는 것으로 볼 수 없듯 챗GPT에게 감정, 영혼, 마음 같은 것에 대해 답을 바라거나 기대하지 말자. 안타깝게도 챗GPT에겐 마음이 없다.

◇하민회 이미지21대표(코가로보틱스 마케팅자문) =△경영 컨설턴트, AI전략전문가△ ㈜이미지21대표, 코가로보틱스 마케팅자문△경영학 박사 (HRD)△서울과학종합대학원 인공지능전략 석사△핀란드 ALTO 대학 MBA △상명대예술경영대학원 비주얼 저널리즘 석사 △한국외대 및 교육대학원 졸업 △경제지 및 전문지 칼럼니스트 △SERI CEO 이미지리더십 패널 △KBS, TBS, OBS, CBS 등 방송 패널 △YouTube <책사이> 진행 중 △저서: 쏘셜력 날개를 달다 (2016), 위미니지먼트로 경쟁하라(2008), 이미지리더십(2005), 포토에세이 바라나시 (2007) 등

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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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