일상 속 생성AI

챗GPT가 출시된 이후에도 사실 별 관심은 없었는데, 우연히 AI 교육을 할 기회가 생겨서 챗GPT를 접하게 되었다. 강의 준비용으로 테스트를 몇 번 하다 보니 너무 성능이 좋아서 점점 많이 사용하게 되었고, 지금은 하고 있는 일 대부분에 생성AI를 적극적으로 사용하고 있고, 교육할 때도 적극 활용하며, 일상에서도 꽤 많이 활용하고 있다. 내가 일상에서 얼마나 다양하게 사용하고 있는지 정리하면서 기록으로 한번 남겨봐야 겠다는 생각이 들었다.

 

시간이 지나면서 같은 input에도 다른 결과물이 나오기도 하니 기록으로 남겨두면 나중에도 공부가 될 것 같다는 생각을 했고, 가족이 함께 생성AI를 활용해서 시간을 보내는것도 좋겠다는 생각을 했다. 예를 들면 라스코 AI (Lasco.ai | AI image generation and beyond) 같은 경우 원하는 이미지를 업로드 할 수 있게 되어 있다. 원하는 이미지와 프롬프트를 함꼐 제공해서 이미지를 생성할 수도 있는데, 둘째가 그림을 잘 그려서, 둘째가 그린 그림으로 이미지 생성을 하면서 시간을 보내보면 어떨까 하는 생각이 들었다.

그러면 추억도 쌓고 아이가 그린 그림으로 새로운 아이디어도 만들어낼 수 있을 것 같다. 첫째는 이것저것 만든느 걸 좋아하는데 그런 자료도 잘 쌓아두었다가 나중에 아이가 만들어놓은 사진을 가지고 생성 AI로 아이디어를 발전시켜서 3D 프린터로 재미있는 장난감을 만들 수도 있지 않을까 생각도 들었고, 아이들이랑 그냥 농담처럼 주고 받는 이야기를 이용해서 우리 아이들만을 위한 맞춤형 동화책도 만들어 볼 수 있겠다는 생각이 들었다.

 

원래 기록을 좋아하는 사람이라면 사진으로 다 남겨놓겠지만 그런 걸 워낙 귀찮아 하는 성격이라 이런 소규모 가족 프로젝트를 통해서 기록을 남겨야겠다는 의무감을 갖고 싶은 것도 있다.

같은 값이면 다홍치마라고 기왕이면 무료를 선호하는 편이라 현재 무료로 사용 가능한 AI툴들을 활용한 사례들을 정리해보려고 한다. 현재 검색에는 마이크로 소프트 엣지 코파일럿을 자주 사용한다. 프로그래밍할 때도 상당히 자주 사용하는 편이다. 작성해놓은 글을 다듬을 때는 클로드(Claude)를 사용한다. 어떤 분이 생성AI에 MBTI를 붙여주는데 챗GPT는 'T'고 클로드는 'F'란다. 클로드가 참 친절하게 글을 잘 써주긴 한다.

지금은 마이크로 소프트 엣지에서 글을 작성하고 있는데 엣지에서 바로 생성AI를 이용해서 글을 다듬을 수 있는 기능이 있어서 요즘엔 크롬에서 엣지로 옮겼다. 다만,, 영어는 잘 작성해주는데 한글은 영 어색하다. 아마도 한글 프롬프트 -> 영어  번역 -> 내용 작성 -> 한글로 재번역 하는 과정을 거쳐서 나오나 보다. 아무튼 여러모로 어색해서 한글 작성할 때는 엣지에서 제공해주는 'Copilot을 이용해서 다시쓰기' 기능은 잘 안쓴다. (작성해놓은 글에 드래그해서 블록만 씌우면 활성화되는 버튼이 있다.) 영어 메일 쓸 때는 참 편하다. 상당히 고급진 표현으로 바꿔주기도 하고, 내 자신없는 영어도 고쳐주니 너무 좋다. 블로그 작성이 습관화되면 영어 블로그도 해볼 수 있겠다 싶다.

 

개인적으로 일상에서 생성AI를 활용하는 사례 몇 가지를 적어본다.

 

1. 새끼 거북이 키우기

길에서 우연히 새끼거북이를 주웠다. 눈이 오는 날이어서 얼어죽을까봐 데려오게 되었는데 아는게 없어서 키우는 방법을 거의 코파일럿에 물어보면서 찾아냈다. 일상에서는 모바일앱으로 많이 사용한다. Bing 앱에서 코파일럿을 쓰고 있는데, 거북이 종류를 알고 싶어서 거북이 사진을 찍은 다음 무슨 거북이인지 물어봤는데 반수생거북이랑 육지거북이 따로 있다는 걸 처음 알았다. 거북이를 데려왔는데 밥을 잘 안먹길래 거북이 먹이도 물어보고, 거북이가 밥을 잘 안먹는 이유도 찾아봤는데 거북이가 겨울잠을 잔단다. 그래서 화분에 올려놨더니 흙속으로 파고들어가서 3개월은 꼬박 겨울잠을 잤다.

거북이가 깨어난 후에는 사료를 주기 시작했는데 꽤 잘먹는다. 어느날 보니 등갑이 말랑말랑 해져서 왜 그런지 코파일럿으로 검색해보니 일광욕이 부족하다고 해서 베란다에 거북이 어항을 두고, 돌을 몇개 깔아두니까 가끔 햇볕이 강할 때 나와서 일광욕하는 모습을 볼 수 있었다. 칼슘 부족도 원인일 수 있다고 하니 삼계탕 먹고 남은 물렁뼈를 줬는데 꽤 잘 먹는다. 먹이를 검색해보면 네이버 블로그에 적힌 자료를 주로 찾아주는데, 벌레도 먹고, 오만 가지 다 먹는다. 육식 종류면 뭐든 잘 먹는것 같다. 지렁이도 큰 건 못 먹지만 잘라주면 먹는다 (...) 복숭아에서 애벌레 기어나오면 그것도 먹이로 주는데 엄청 좋아하는 듯.. 

아무튼 코파일럿 덕분에 거북이 사육 관련 정보를 그래도 수월하게 찾았다. 

 

2. 가전 제품에 문제 있을 때..

집에서 갑자기 작동하던 가전제품이 문제 생겼을 때도 코파일럿으로 문제점을 확인해본다. 장모님 댁에 갔는데 에어컨에서 갑자기 에러코드가 나왔는데, 에러코드 그대로 입력하고 에어컨 제품명 입력하면서 무슨 뜻인지 찾아달라고하면 정확하게 찾아준다. 덕분에 문제 해결도 금방 했다.

 

3. 회의 / 강연 들을 때

업무 상 회의 참석이나 세미나 들을 때가 많은데, 용어를 도무지 못 알아듣는 경우가 자주 발생한다. 용어 하나 못 알아들으면 내용을 못 따라가니 자연스럽게 집중도가 하락한다. 그래서 이런 경우에 코파일럿을 사용하면 큰 도움이 된다. 사실 찾아보면 별 거 아닌 경우도 많은데 일반 검색으로 이런 용어 찾기가 어려운 이유는 보통 내가 들은 발음대로 용어를 적었는데 그게 잘못된 경우다. 용어가 익숙하지 않으니 들어도 무슨 단어인지 모르는거다. 그래서 이런 경우엔 처음에 이렇게 프롬프트를 작성한다. (프롬프트 예시: 내가 OOO이라는 단어를 들었는데 단어를 정확하게 들었는지 잘 모르겠다. 세미나 내용은 이런 내용인데, 내가 들은 단어가 맞는지 찾아줘) 특히 영어 단어 알아듣기가 참 어려운데 내가 들은 발음을 대충 한국어로 적고 위 프롬프트에 넣으면서 원래 영어 단어 찾아달라고 하면 꽤 잘 찾아준다. 아무래도 문맥이 제대로 주어져야 작성을 제대로 하기 때문에 세미나 제목이나 최소한 강사가 설명하고 있는 흐름 정도는 문맥으로 제공을 해줘야 답변도 꽤 괜찮게 나온다. 나와 분야가 전혀 다른 사람과 회의를 할 때도 자주 사용하고, 단어가 파악이 되면 단어의 의미도 찾아보고, 어떤 식으로 사람들이 용어를 사용하는지도 물어보면 대충 이해가 된다.

 

4. 프로그래밍 할 때

프로그래밍할 때 다른 라이브러리 문서 설명 읽는게 시간이 꽤 많이 들어가는 작업인데, 특정 라이브러리를 이용해서 내가 하고 싶은 작업을 처리할 수 있는 코드 작성 요청하면 굳이 문서를 읽지 않아도 된다. 오히려 코파일럿 사용하면서 라이브러리 활용 방법을 수월하게 공부하는 것 같다. 일주일 걸릴 일을 몇 시간만에 끝냈을 때는 진짜 신선한 충격이었다. 그리고 원래 자주 사용하던 라이브러리는 내가 사용해오던대로만 코드를 짜기 마련이었는데, 내가 해오던 일도 코파일럿에 물어보면 훨씬 간결하게 코드를 작성해주기도 하고 라이브러리가 업데이트되면서 추가된 새로운 기능을 찾아주기도 한다. 그래서 같은 일을 하더라도 하던대로 하지 않고 코파일럿에게 확인해보면서 새로운 기능이나 더 쉽게 할 수 있는지 한번더 생각해보게 된다.

 

5. 교육할 때

프로그래밍 교육을 원래 꼭 해보고 싶었다. 그런데 할 때마다 사람들이 너무 어렵다고 해서 포기해야 되나 싶었는데 생성AI 나온 이후에는 교육이 가능해졌다. 내가 설명하는 건 수행하려는 작업의 목표, 목표를 이루기 위해 필요한 단계, 에러 발생했을 때 에러메세지 정도랄까? 

그리고 너무 오래 설명하면 학생들도 지루해한다. 그래서 설명은 5분을 넘기지 않으려고 한다. 짧게 설명하고 바로 코딩해보라고 하면, 처음엔 어리둥절해 하는데 자기가 직접 헤매면서 배우는게 진짜 공부도 되고 훨씬 덜 지루하다 보니 학생들이 꽤 재미있게 따라오는 것 같다. 물론 포기하는 사람도 좀 있긴 하지만,,, 대부분은 주어진 시간 내에 코드를 완성하는 것을 볼 수 있었다. 이미 작업을 끝낸 학생이 다른 학생들 좀 도와주라고 하기도 하는데 생성AI에 각자 어떻게 프롬프트를 넣었는지 공유하면서 서로 도와주기도 한다. 도와주는 과정에서 자기가 작성한 코드가 어떻게 작동하는지 이해하는 경우도 많다.

생성AI로 코딩 교육을 했을 때, 처음에는 학생들이 코드를 그냥 복붙해서 사용하고 코드를 전혀 이해하지 않고도 결과물을 도출해서 조금 당황했었는데, 같은 작업을 여러번 반복하는 식으로 강의를 구성했더니 수강생 중 절반 정도는 코드 흐름을 어느 정도 이해한 것 같다. 강사(it's me)가 너무 빨리 진도를 나가서 문제였던 것으로 확인했다 (...) 아무튼 교육에서도 신세계가 열렸다는 생각이 든다. 프로그래밍으로 창업하는 평균 연령이 획기적으로 낮아지겠구나 생각이 들어서 우리 애들도 좀 더 크면 생성AI를 이용해서 코딩을 가르쳐볼 계획이다.