코딩이 쉬워진 덕에 이제 문·이과 구분 필요 없어지는 이른바 '문송'은 없는 시대가
[서울파이낸스 이도경 기자] 각 분야별 생성형 AI(인공지능)의 특화 모델 발전이 챗GPT의 부정확한 답변 문제를 크게 개선할 것이라는 의견이 나왔다.
3일 성원용 서울대 전기전자공학부 명예교수는 3일 이종호 장관을 비롯한 과학기술정보통신부 임직원들을 대상으로 한 강연에서 이같이 밝혔다.
성 교수는 "앞으로 메디(의료)GPT, 로(법률)GPT, 코메디GPT 등이 쏟아져 나올 것"이라며 "이렇게 범위를 좁혀 훈련된 응용 특화 모델은 챗GPT의 부정확한 답변 문제를 상당히 해결할 것"이라고 말했다.
이어 "의료·법·교육 등 학습 데이터만 있다면 적은 추가 학습으로 응용 특화된 GPT를 빠르게 만들 수 있을 것"이라고 덧붙였다.
또 성 교수는 챗GPT가 정부 생산성을 높이는 데 도움이 될 수 있지만, 게임 회사 등의 인력 구조조정으로 이어질 수도 있다고 예상했다.
성 교수는 "챗GPT는 마이크로소프트 코파일럿을 통해 공개됐듯 사무인력 생산성을 크게 향상시킨다"면서 "나아가 게임회사가 이미지 생성 AI인 '달리'(DALL-E)' 등을 활용하면 인력 구조조정으로 이어질 수도 있을 것"이라고 예상했다.
성 교수는 인공지능 시대 교육에 대해 "암기보다는 문제해결 능력을 키우는 교육이 더 필요해졌다"며 "코딩이 쉬워진 덕에 이제 문·이과 구분 필요 없어지는 이른바 '문송'(문과라서 죄송)은 없는 시대가 됐다"고 평가했다.
이날 강의는 과기정통부가 지난 2월 열었던 생성 AI 특강에 이어 개최한 두 번째 특강이다. 과기정통부는 첫 번째보다 강연 신청자가 많아 최근의 인공지능 열풍을 반영했다고 전했다.
이 장관은 "과학기술과 정보통신기술(ICT) 정책을 관할하는 부처로서 전 직원이 인공지능 등 최첨단 기술 원리를 습득, 챗GPT 등 관련 정책을 수립하는 데 참고할 수 있도록 지속적인 기회를 만들 생각"이라고 말했다.
