11단계 : 입력 = 결과가 정해진, 즉 업무 매뉴얼대로만 따라하면 되는 일들이 프로그램으로 대체되었습니다. 은행 서류 입력, 보고서 작성하던 일들 등
2단계 : 객관식 (~2020)
12단계 : 객관식으로 선택지를 나열한 후 결과를 비교할 수 있는 영역은 프로그램이 학습할 수 있습니다. 바둑 - 선택의 경우의 수가 존재하고 각 경우의 우승 확률을 학습한다면 가장 확률이 높은 선택을 계속 하면 됩니다. 콜센터가 이미 대체되었고 자율주행도 원리가 비슷하니 곧 가능해지겠죠?
3단계 : 주관식 (~2028)
13단계 : 말을 알아들어서 학습된 데이터들을 조합해서 답을 제시합니다.
4단계 : 문제를 직접 정의 (2030?)
14단계 : 의도와 목적을 알아듣고 직접 문제를 찾아서 해결합니다
현재 상황
1현재는 3단계에 있죠.
AI 툴의 영향은 구글번역기를 보면 예측하기 쉽습니다. 2018년경부터 번역을 맡은 신입사원들은 번역기를 통해 아주 빠르게 영어 문서를 작성할 수 있었습니다. 영어 실력과는 별개로 모두가 대등해졌어요. 그런데 이 영어 문서를 책임을 지려면 구글번역기가 오역하거나 부자연스럽게 번역한 것이 없는지 검수가 가능해야 합니다. 그 실력은 기존에 요구되던 번역 실력보다도 더 난이도가 높은 것이죠. 결국 영어 실력이 차별화되는 지점은 이 난이도에서부터이고 이 이상의 실력을 가진 사람은 더 돋보이고 귀해졌습니다.
AI에 적용된다면?
1ChatGPT에서도 똑같은 일이 일어나고 있습니다. 기업에서 사용하는 ChatGPT 프로는 이런 것까지 가능합니다. (2024.7월 기준)
짧게 불릿포인트로 상황이 이렇고 이래서 이러 이러하니 우리가 가져가야 하는 전략은 이것을 추천한다. 는 식의 요약을 적어주고 원하는 분량을 적어주면 이에 맞춰서 ChatGPT가 글을 작성해 줍니다.
영어로 더 작업을 잘하고 게다가 더 프로페셔널하게 바꿔줘봐 라고 요구하면 고급용어들로 업그레이드까지 해줍니다.
여기서 여전히 이 내용을 책임지려면 유저가 ChatGPT 이상의 검증능력이 있어야 합니다.
사람에게 더 중요해진 역할
1그 결과 문장과 문단은 누구나 그럴싸하게 만들 수 있게 되었습니다. 구글번역기처럼요. 중요해진 차별점은 바로 저 불릿포인트의 논리입니다. 사람의 가치는 이제 저 논리를 남다르게 만들어 내는 데서 나오게 되었습니다. 고민을 깊이 하지 않으면 남들과 비슷한 글만 나올 뿐입니다. 이 남다른 고민의 영역, 그것은 이성과 감성 그리고 통찰력의 영역입니다.
원래 그랬습니다
1입시 시험장에서 나온 후에는 연산속도도, 남보다 월등한 어휘력도 더 이상 승부처가 아니었습니다.
승부처는 바로 저희가 추구해오던 영재성에서 요구되던 요소들 그대로 였고 AI툴이 발전되고 있는 현재도 동일합니다.