기본 콘텐츠로 건너뛰기

Chatgpt가 사람을 바보로 만든다! 개발자가 아닌 유저들에게 던지는 경고!

듣기 버전 : https://youtu.be/INi1zqWlol4




챗gpt가 사람을 바보로 만든다!

요즘 너무 챗gpt로 낚시성 글이 많아서 기피하는 주제였는데요..
슬슬 이야기 하지 않으면 안될 거 같아서 가지고 나와 봤습니다.

전 단순히 이용자로서 좀 쓰고 마는게 아니고
ChatGPT로 대화봇을 만들어서 서비스 런칭을 했습니다.
그러면서 문득 주위를 둘러 보고 느낀 내용입니다.

사람과 로봇의 차이는 뭘까요?
보통 생각하느냐 아니냐 차이라고 말을 많이 할 겁니다.
바보와 천재의 차이는?
이것도 생각 못하냐고 누군가에게 화를 내신 적 있나요?

저의 어릴 때는 휴대폰이란게 없이 공중전화에서 전화를 하고 언제나 전화번호장 또는 주소록 이라는 손바닥만한 수첩을 가지고 다녔고 웬만한 지인의 전화번호는 기억하고 다녔습니다.
우리는 언젠가 부터 전화번호를 기억하는 것을 멈추었을까요?
여러분은 지금 몇 명의 전화번호를 외우고 계신가요?

예전에 TV가 나왔을 때 TV를 바보상자라고 했죠. 사람들은 시간이 남을 때 TV를 보면서 시간을 보냈습니다.
하지만 TV에 빠져든 사람들은 오히려 TV가 생활의 중심이 되었지요.
TV가 주는 쾌락에서 헤어나올 수가 없었죠.
사람들은 TV를 보는 순간은 생각을 멈추게되었습니다.

스마트폰의 가장 큰 문제가
스마트폰에서 주는 동영상이나 게임 등의 재미에 빠져서 멍하니 보는 것이라는 것은 다들 알고 있으리라 봅니다.
도파민을 바라면서 해야 할것도 멈추고 멍하니 누워서 핸드폰만 바라보는 바보가 되고 있습니다.

지금 휴대폰을 하루만 꺼봐 주세요.
내가 그 동안 의지했던 스마트폰이 없어져도 지금 하던 일상이 문제가 없나요?
조금 불편하다고 생각 되시는 분들은 아직 스마트폰 중독이 아닙니다.
하지만 뭐하나 찾는데 화가 나거나 동영상을 못봐서 뭔가 답답하다면 의존도가 높다는 이야기지요.

무언가를 찾을때 그 동안은 어떻게 찾았을까요?
검색엔진에 이런 단어를 입력하면 잘나올까 고민하여 단어를 입력하고,
예상과는 다른 결과를 보면서 점점 내가 원하는 결과가 나올 단어를 예측하면서 찾고 또 찾았죠?

Chatgpt를 쓰시는 분들 께 질문을 해 보겠습니다.
요즘 어휘력이나 문장력이 떨어진 것 같지 않나요. 아직 아니라구요? 그럼 아직 의존성이 깊지 않은 것이죠.
아마 chatgpt뿐만 아니라 앞으로 나올 assistant ai시리즈는 인간 대신 기억이나 판단도 해줄 것입니다.

점점 기술이 진보함에 따라 그 기술을 만드는 사람들은 기술을 활용해서 더욱 많은 일을 하고 있습니다.
한편으로는 그 기술에 먹힌 사람들은 점점 생각을 멈추고 기술에 의존하는 바보가 되어가고 있지 않나요?

이젠 검색도 귀찮아서 챗gpt에게 물어봅니다.
내용정리가 귀찮아서 문서나 논문pdf파일을 챗gpt에게 던지고 요약해 달라고 합니다.
이것을 이용해서 더 많은 정보를 흡수하고자 하는 사람들이야 시간 절약이 되어서 좋지요.
하지만 이게 익숙해지면 사람들은 긴 문장을 이해하는 능력을 상실하지 않을까요?

요즘 주변에서는 chatgpt가 생성해주는 코드를 복붙하는 사람들이 늘고 있습니다.
그런데, 제가 물어보고 싶은 것은, 복붙은 좋지만 그 코드를 설명할 수 있나요?
그냥 주는거 복붙해보고 안되면 또 물어보고 또 복붙만 하다가 되면 패스하고 있지 않나요?
여기서 잠깐..
지금 그런일 하고 있는 분들은 혹시 chatgpt의 손과 발이 된 것 뿐이고 뇌를 정지하고 있는거 아닌가요?
chatgpt에게 물어보는 자신이 똑똑하다고 착각하고 있는거 아닌지요?
사실은 chatgpt가 여러분들에게 아무말이나 던지고 반응을 보면서 학습하고,
여러분들에게 무언가 지시하고 있다고 생각되진 않은가요?

점점 발전하는 기술속에
AI는 우리에게 엄청난 편리함을 주고 있습니다.
성인이 되고 스스로 바보가 되어 가지 않도록 노력하는 지식인들에게는
이런 문명의 발전이 자신을 더더욱 발전시킬 도구가 됩니다.
하지만, 그런 판단이 되지 않는 사람들은
더더욱 방대해지는 데이터를 스스로 판단할 능력을 잃고
어느날 assistant ai가 동작하지 않는 순간,
생활조차 되지 않는 세상이 올 것 같다는 걱정이 드는 것은 저만의 기우일까요?

예전에 총몽이란 만화가 갑자기 떠오르는데요..
기술이 너무 진화되어 뇌를 대신하는 칩이 만들어지고,
칩에 뇌를 복제하면 뇌를 빼고 칩만 넣어도 인간의 자아가 유지되는 설정입니다.

그러면

인간의 몸에 뇌만 칩으로 교체한 인간과
뇌는 인간의 뇌이고 모든 몸이 로봇인 인간 중에
누가 진짜 인간일까요?

좋은 기술을 활용하는 것은 자신을 보다 발전시키는 중요한 도구가 됩니다.
좋은 기술일지언정 그 기술에 활용 당하면 그 기술의 중요한 도구가 되는 것 아닐까요?

챗gpt를 이용하고 있다고 착각하는 여러분은
챗gpt가 시키는대로 믿고 따르고 있진 않나요?


giip :: Control all Robots and Devices! Free inter-RPA orchestration tool! https://giipasp.azurewebsites.net/

댓글

이 블로그의 인기 게시물

Alter table 에서 modify 와 change 의 차이 :: SQL Server

두 개의 차이를 모르는 경우가 많아서 정리합니다.  modify는 필드의 속성값을 바꿀때 사용하구요.. change는 필드명을 바꿀떄 사용합니다.  alter table tbbs modify bNote varchar(2000) NULL; alter table tbbs change bNoteOrg bNoteNew varchar(2000) NULL; change에는 원래 필드와 바꾸고 싶은 필드명을 넣어서 필드명을 바꾸는 것이죠~ 더 많은 SQL Server 팁을 보려면  https://github.com/LowyShin/KnowledgeBase/tree/master/wiki/SQL-Server giip :: Control all Robots and Devices! Free inter-RPA orchestration tool! https://giipasp.azurewebsites.net/

책에서는 안 알려주는 대규모 트래픽을 위한 설계

음성 버전 :  https://www.youtube.com/watch?v=ZZlW6diG_XM 대규모 트래픽을 커버하는 첫 페이지 만드는 법..  보통 DB를 연결할 때 대규모 설계는 어떻게 하시나요?  잘 만들었다는 전제 하에 동접 3000명 이하는  어떤 DBMS를 사용해도 문제 없이 돌아갑니다.  여기서 이미 터졌다면 이 콘텐츠를 보기 전에 DB의 기초부터 보셔야 합니다.  아.. 개발 코드가 터졌다구요? 그럼 개발자를 때리셔야지요..  만약 3000명을 넘겼다면? 이제 Write/Read를 분리해서  1 CRUD + n개의 READ Replica를 만들겠죠?  보통 Read Replica는 5개가 최대라고 보시면 됩니다.  누가 연구한 자료가 있었는데...  6번째 레플리카를 만든느 순간 마스터가 되는 서버의 효율 저하 때문에  5번째에서 6번쨰로 올릴때의 성능이 급격히 줄어든다는 연구 결과가 있습니다.  때문에 Azure에서도 replica설정할 때 5대까지 밖에 설정 못하게 되어 있지요.  유저의 행동 패턴에 따라 다르긴 하지만,  1 CRUD + 5 Read Replica의 경우 동접 15000명 정도는 커버 합니다.  즉, 동접 15000명 에서 다시 터져서 저를 부르는 경우가 많지요..  이 때부터는  회원 DB, 게시판DB, 서비스DB, 과금 DB 등등 으로 성격, 서로의 연관도에 따라 나누기 시작합니다.  물리적으로 DB가 나눠지면 Join을 못하거나 Linked Table또는 LinkDB등의 연결자를 이용해서 JOIN이 되기도 합니다.  그에 따라 성능 차이가 생기지만 가장 중요한 포인트는  서로 다른 물리적 테이블의 JOIN은 인덱스를 타지 않는다!  라는 것입니다. 즉, JOIN할 테이블들을 최소한으로 만든 뒤에 JOIN을 걸지 않으면 NoSQ...

BI의 궁극판! Apache Drill을 써보자!

사실 Apache Drill 은 BI(Business Intelligence)라고 부르는 것 보다는 단순 데이터 연결 엔진이다. https://drill.apache.org/ 하지만 내가 왜 극찬을 하느냐면.. DBA로서 항상 문제가 되어왔던게, 이기종 데이터의 변환이나 처리였다. 포맷을 맞추는데 엄청난 시간이 걸리고, 데이터 임포트 실패가 무수하게 나고.. 한 번 잘못 데이터를 추출하면 다시 조정, 변환, 추출하는데 시간이 많이 걸린다. 그런데! Apache Drill은 그냥 RDB를 CSV랑 연결해서 조인해서 통계를 낼 수 있다. 그것도 표준 SQL을 사용하여! 예를 들어, CSV의 세 번째 컬럼이 price 이고, 물건의 판매이력을 PG사에서 CSV로 출력 받았다. 우리 DB와의 검증을 위해서는 수동으로 Import를 한 뒤에 포맷이 안맞아 잘리는 데이터가 있다면 다시 맞춰주고, 재 임포트를 수십 번, 그리고 나서 겨우 들어간 데이터를 조인하여 빠진 데이터를 분간한다. 숫자가 적다면 개발자가 개발로 처리할 수도 있지만, 건수가 하루에 300만건 짜리라면.. 한 달 온 파일은 9천만 건이다. 프로그램으로 고작 처리하는 것이 초당 500건. 거의 20만초, 에러 없이 약 56시간.. 에러가 생기면 다시 56시간.. ㅠㅡㅠ 이런게 현실이기 때문에 쿼리 말고는 방법이 없다. apache drill 의 진면목을 보자! 이번에는 좀 범용 적인 MySQL DB와 붙여 보자. . 난 이번에는 Mac에서 작업을 했기 때문에 그냥 다운 받아서 풀었음.. https://drill.apache.org/download/ 여기서 자기 OS에 맞는 버전을 받아서 설치하시길.. 압축을 풀고 나면 MySQL 커넥터를 붙여야 한다. https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/5.1.html 여기서 다운로드 이런 커넥터 들을 붙일 때마다 콘피그를 수정해 줘야 하지만, 몇 번만...