ChatGPT 시대에서 살아남기

오늘 ChatGPT를 활용하여 원하는 기능을 수행하는 간단한 웹 페이지를 코딩해 보았다. 물론 뚝딱 한 번에 된 것은 아니다. 원하는 결과물을 얻기 위해 질문을 다양하게 여러 번 하였고, 코드를 실제 실행시켜 보면서 생겨나는 에러들도 수정했다. 물론 에러도 ChatGPT가 수정했다. 현재도 에러 메시지를 이해하고 그에 맞게 수정한 코드를 제공하는데, 조금 더 시간이 지나면 AI가 스스로 코드를 실행해 보고 에러를 검토하고 다시 수정한 후에 실제로 동작하는 코드를 우리에게 제공할 수도 있겠다는 생각이 들었다. 그렇게 하면 조금 더 완성도가 높은 코드를 제공할 수 있지 않을까. 
 
한 달 전에 같은 기능을 수행하는 코드를 직접 짜보려고 했다. 그때의 경험과 오늘 ChatGPT를 활용하여 코딩을 했을 때를 비교해 보겠다.
 
한 달 전에 생각의 흐름과 과정은 다음과 같았다. 
 
사용자로부터 입력을 받아 입력받은 텍스트나 파일을 가지고 이미 존재하는 특정한 기능을 수행하는 파이썬 프로그램을 실행한 후 결과를 출력하는 웹 페이지를 만들고 싶었다. 
 
1. 사용자의 입력을 어떻게 이미 존재하는 파이썬 프로그램으로 넘겨주지? node.js에서 파이썬을 실행시킬 수 있나?
-> 우선적으로, 원하는 기능을 어떻게 구현할 수 있을지 감조차 잡히지 않았고, 그렇기에 검색을 어떻게 해야 할지부터 시작하였다. 
 
2. node.js 파이썬 스크립트 실행으로 검색하면 되는구나. 방법이 여러 가지가 있네? 여러 가지 방법 중에서 뭘 선택해야 되지?
-> 원하는 기능 구현에 대해 검색할 수 있는 키워드를 알게 되었다. 검색을 통해 감을 찾은 이후에는 다양한 방법 중에서 어떠한 방법을 선택하여 구현해야 할지 또한 새로 고민해야 하는데, 이는 이전에 검색을 통해 접한 정보에 의존하게 되었다. 특히, 애초에 검색을 node.js로 파이썬을 실행시키기로 검색했기에 가장 효율적인 방법이 무엇일지 고민하는 과정이 생략되었다.
 
3. PythonShell을 사용하는 게 가장 일반적이구나. 구현은 어떻게 해야 되지?
-> 검색을 통해 접한 정보를 바탕으로 구현을 시작한다.
 
4. 에러가 뜨네. 어떻게 수정해야 되지? 어디가 잘못됐지?
-> 다양한 이유로 에러가 발생할 수 있습니다. 에러를 해결하기 위해 다시 한번 검색을 하게된다.
 
5. 이번에는 이렇게 수정해서 테스트를 해볼까.
-> 수정하고 테스트를 하고 구현하고 테스트를 하고 "검색-구현-테스트-수정"의 과정을 반복한다.
 
오늘 ChatGPT를 활용하여 코딩을 했을 때의 과정은 다음과 같다.
 
1. 사용자로부터 입력을 받아 입력받은 텍스트나 파일을 가지고 이미 존재하는 특정한 기능을 수행하는 파이썬 프로그램을 실행한 후 결과를 출력하는 웹 페이지를 만들고 싶어.
-> ChatGPT에게 프롬프트를 최대한 자세하게 작성하여 요청하였더니 node.js, django, flask 중 flask 기반으로 웹 사이트를 구축하는 코드를 제공해 줬다.
 
2. 실제 직접 실행시켜 보고 나온 에러 메시지를 보여주며 다시 고쳐줘. 
-> 에러 메시지를 바탕으로 코드를 수정하여 제공한다.
 
3. 설명이 부족했던 부분이 있네. 나는 이런 방향으로 코드를 구현하고 싶어.
-> 원하는 방향에 맞게 코드를 수정하여 제공한다. "실행(테스트)-수정"의 과정을 반복한다.
 
우선, ChatGPT를 사용했을 때 원하는 정보를 얻기 위해 검색을 하는데 드는 시간을 줄일 수 있다. 또한 가장 효율적인 방법을 선택하여 제공한다. 실제 구현된 결과물을 비교해 보면 드는 시간은 절반, 결과물은 2배 정도 차이가 났다.   
 
내 전공이 컴퓨터 공학인데 코딩을 이렇게 해도 되나 하는 생각이 들 정도였다. 이를 어떻게 받아들여야 할까 생각을 하던 중에 좋은 영상을 발견하였다. 제목은 "스탠퍼드가 가르치는 AI시대 생존법 | 스탠프드 AIRE 디렉터 리 장"인데 한마디로 ChatGPT 시대에서 살아남기이다.
 
https://youtu.be/ZA9K0JMrbWg

Know AI Thingking
인간과 인공지능의 차이를 인식해야 한다. 인간의 일은 0 to 1 즉, 혁신이다. 그곳이 바로 AI가 잘할 수 없는 영역이다. 그리고 우리는 거기에 집중해야 한다.
 
1. Know how AI works: 데이터 기반 학습 통한 최적화된 솔루션 도출
2. Know the difference between AI & human: 기계가 할 수 있는 일이면 기계에 맡기고 인간은 인간이 할 수 있는 일에 집중
3. Know how to work with AI: 인공지능을 활용하여 새로운 아이디어 생각하고 혁신(0 to 1)
 
Growing Creativity by Design Thinking
1. Empathize: 누구를 위해 발명하는가. 감정에 공감
2. Define: 명확한 문제 정의
3. Ideation: 브레인스토밍, 피드백
4. Prototype: 프로토타입
5. Test: 테스트, 피드백
 
All Design is Redesign. Iteration.
 
ChatGPT를 처음 써봤을 때 AI가 대체할 수 있는 영역이 많아진다면 자기만의 콘텐츠를 만드는 것이 중요할 것이라는 생각이 들었고 이 AI를 어떻게 활용하느냐가 더 중요해질 것이라는 생각이 들었다. 그런데 막상 경험해 보니 생각보다 더 AI가 강력해서 살짝 놀랐던 것 같다. 그래서 내 전공이 컴퓨터 공학인데 노코딩으로 코딩을 이렇게 해도 되나라는 생각도 들었던 것 같다.
 
이전 GPT4가 공개된 이후에 작성한 블로그 게시물에서도 이를 잘 활용한다면 0 to 1은 아니더라도 1 to 10을 만들어낼 수 있을 것이라고 생각했다. 이는 connecting the dots의 개념으로 기존의 것들을 잘 활용하여 새로운 가치를 만들어 낼 수 있다고 생각한 것이었는데, 이 영상을 보고 나니 인간의 영역인 0 to 1의 혁신과 창의성이 중요하다는 것이 자기만의 콘텐츠가 중요해질 것 같다는 생각과도 일맥상통하는 것 같다. 그래서 이를 다시 연결하여 생각해 보니 0 to 10도 가능하겠구나 하는 생각이 든다.
 
만들어 나가 보자. 0 to 10.
 
https://pro-gramming.tistory.com/21

GPT-4와 ChatGPT