제가 이번에 한빛미디어를 통해 받은 책은 <챗GPT 개발자 핸드북> 이라는 제목을 갖고 있는, 귀여운 표지의 책입니다. 책의 저자이신 주한나님은 페이스북에서 양파라는 닉네임으로 활동하고 있는, 무려 4만명에 가까운 팔로워를 갖고 있는 핵인싸 인플루언서(?) 입니다. 한국 - 남아공 - 영국 - 미국 등 전 세계를 거쳐 현재 MS의 시니어로 일하고 계신 다소 특이한 이력의 소유자시기도 하고요. 책의 통통 튀는 문체로는 상당히 어린 나이의 개발자라고 생각했는데, 자녀가 두 분이나 계신 워킹맘이시더라고요. 여러가지 Role을 맡고 있으면서도 모든 부분에서 많은 성취를 이룰 수 있는 비결이 무엇인지 참 궁금하게 만드는 분이었습니다. (저도 이 책을 보고, 그 매력에 흠뻑 빠져서 페북까지 찾아 팔로잉을 하게 되었어요)

재수없게 들리겠지만, 저는 책과 작가에 대한 기준이 굉장히 높은 편입니다. (물론 저는 뭐하나 자랑할 것 없는 한낯 미물이지만요-_-) 특히 가볍기만 한 문체, 주관 없는 작가, 사유가 없는 글.. 이 3가지가 충족되는 책 들은 불살라버려야 한다고 생각하는 극단적인 Book Hooligan이기도 합니다. 사실 이 책을 신청하면서도, 책 소개와 표지를 보고 조금의 걱정이 있었어요. 챗GPT로 촉발된 ML/AI 분야의 파도에 휩쓸린 그런 가벼운 책이면 어떡하지? 같은 걱정이죠. 특히 우리나라 도서시장에서는 하나의 트렌드가 만들어지면, 좋은 책을 쓰기보다는 얼른 출판하는게 목표가 되는 경우가 많아서 더 그랬고요.

하지만 책을 모두 읽고 난 지금, 저의 걱정은 모두 기우였다는 것을 알게 되었습니다. 책의 내용도 내용이지만, 양파라는 작가님을 알았다는 것 자체로도 충분히 책의 값어치를 다 했다고 생각하거든요. 서평을 다 쓰기도 전에 이런 강추세례를 한다니 뭔가 광고같죠? 그럼 이 책이 왜 좋았는지, 책의 목차에 따라 나름대로 감상을 정리해 보겠습니다.

<참고, 작가님 페이스북 주소>

https://www.facebook.com/seattleyangpa

Chapter 01 챗GPT 골드러시

중심 문장이라고 생각하는, 혹은 좋았던 글귀들

p.23 LLM을 일반인이 만들거나 개발할 일은 거의 없을 겁니다. ... 여러분은 요리사이고 주방은 완벽하게 세팅되어 있으며 냉장고에는 재료가 꽉꽉 들어차 있습니다. ... 이제 여러분이 음식을 맛있께 만들면 곧바로 인프라를 이용해서 대량 생산 후 편의점에 납품하거나 배민에 등록해서 팔 수도 있습니다. 지금 그런 상황입니다.

p.28 실제로 어느정도 규모가 있는, 몇 년에 걸쳐 만들어진 시스템이 있는 회사에서 LLM으로 개발자를 대신하는 일은 앞으로 최소 10년 내에는 없을거라고 봅니다. 물론 LLM의 도움을 받아 개발자들의 생산성이 높아지긴 하겠지만요.

이 챕터를 읽고나서 든 생각들

공공분야에서 전문성 없이 8년을 재직한 뒤, 이제서야 석사를 통해 데이터 분야를 공부하고 있는 사람이지만 꼭 비단 AI 뿐 아닌 여러 혁신적인 기술에 적용되는 문장이 아닐까 합니다. 우리는 어떤 기술이 발명되면 그것이 가져올 미래에 대해 지나치게 낙관적으로 생각하곤 합니다. 인공지능은 물론 많은 루틴하고 반복적인 업무들의 생산성을 높여줄 수 있는 좋은 기술입니다. 하지만 데이터 사이언스 공부를 하면서도, 회사의 업무를 하면서도 질 좋은 정보를 찾아내고, 좋은 리포트를 쓰는데는 결국 본인이 갖고 있는 지식과 사고의 수준이 중요하다는 것을 깨달을 때가 더 많았어요. LLM이 생성해주는 정보는, 유용하지만 크리티컬하지 않은 경우가 많습니다. 결국 100명의 사람들이 검색하면 대부분 비슷한 결과물을 보여주니까요. + 알파를 위해서는 되려 더 깊은 인사이트가 필요해진 시대입니다. 어쩌면 예전보다 나만의 경쟁력을 보여주기에 더 어려운 사회가 된 건 아닐까요?

Chapter 02 챗GPT 가볍게 시작하기

중심 내용, 혹은 좋았던 글귀들

없음

챕터를 읽은 뒤의 생각들

좋았던 내용이 없다는 말은 아니고요, 저자가 챗GPT를 업무에 활용할 수 있는 사례를 모아 놓은 부분이라(매뉴얼) 글귀라고 부를 만한 것이 없었습니다. 각자의 업무 분야나 스타일에 맞추어 취사선택하여 읽으면 도움이 될 것 같아요. 다만 아주 기본적인 사항만을 언급해 놓았으니 평소 챗GPT를 이용한 경험이 있는 분들은 중간중간 녹아있는 TIP들에 집중하여 읽는 것이 더 좋을 것 같습니다.

Chapter 03 챗GPT 조련하기

중심 내용, 혹은 좋았던 글귀들

프롬프트를 잘 쓰는 방법, 각종 플러그인과 인스텐션 목록 등

챕터를 읽은 뒤의 생각들

이 챕터, 그야말로 꿀팁 천국입니다. 챗GPT 경험자 분들에게 정말 도움되는 내용이 많아요. 특히 프롬프트 엔지니어링(GPT에 질문하는 법)에서 저는 많은 지식을 얻을 수 있었습니다. 아무리 LLM이 발전되었다 해도 어쨌든 컴퓨터는 컴퓨터죠. 자연어보다는 기계어에 더 좋은 검색 결과를 가져올 확률이 높다는 것을 인식하는게 중요한 것 같습니다. 내용의 구역을 확실히 정해주고, 예시를 들어주고, 생각의 연결고리, 생각의 나무 등 GPT를 어떻게 다스려야(?) 하는지에 대해 잘 배울수 있었어요. 특히 마지막에 챗GPT와 관련된 익스텐션과 플러그인 목록을 제공하는데 저는 그 주에서 프롬프트 지니는 이미 쓰고 있었고, AIPRM과 AskYourPDF 등을 추가로 설치해서 사용해 보았습니다. 특히 마지막에 코드 인터프리터 부분도 굉장히 신선하고 충격적이었는데, 챗GPT Plus를 구독하여야 (GPT4) 쓸 수 있는 기능이더군요. 아직까지 그 정도의 필요성을 느끼지 못해 결제를 하지 않고 있었는데, 이 책을 보고 심각하게 고민중입니다. (와이프 허락이 필요해요 ㅠㅠ)

Chapter 04 GPT로 개발하기

중심 내용, 혹은 좋았던 글귀들

프롬프트를 잘 쓰는 방법, 각종 플러그인과 인스텐션 목록 등

챕터를 읽은 뒤의 생각들

여기부터는 조금 난이도가 높아집니다. 아마 개발에 대해 조금 경험이 있으신 분들이 훨씬 도움이 될 것 같아요. 저는 이제 막 개발 분야에 뛰어들어 공부하고 있고,사실 CS가 아닌 통계학 석사를 밟고 있는 사람이라 내용은 이해가 되지만(다행히 파이썬 예시가 많았습니다.) 당장 적용해본다거나 하기에는 어려움이 있어 보였어요. 하지만 그 와중에도 정말 도움이 된 건, Visual Studio를 활용한 깃허브 코파일럿을 사용하는 방법이었습니다. 저는 평소 파이썬을 쓸 때 구글의 Colab을 주로 이용했습니다. 학교가 멀다보니 노트북을 놓고갈 때도 많았고, 집에 노트북이 2대라서 클라우드를 이용할 수 있고, GPU를 가상으로 빌려 올 수 있는 Colab이 최적의 선택지었거든요. 학생 신분이니 무거운 프로그램을 돌릴 필요도 없으니까요. 그런데 아마 직접 개발환경에 뛰어들면 IDE을 써야하는 날이 올텐데 그 때는 VS에 익숙해져야 하지 않을까 싶습니다. 그런데 아직 그럴 필요가 없어서 계속 멀리하고 있었는데, 이번에 나온 코파일럿 기능을 보니 무조건 옮겨가야 겠더라고요 -_- 당장 오늘부터 VS 설치해서 익숙해져 볼 생각입니다.

Chapter 05 GPT로 AI 애플리케이션 개발하기

중심 내용, 혹은 좋았던 글귀들

p.186 저는 LLM이 돌도끼로 시작한 인류의 도구 발명 패러다임의 마지막 퍼즐 조각이라고 생각합니다. 그리고 LLM이 발전함에 따라, 전기의 발명 혹은 증기엔진의 발명과 같이 상상할 수 없는 변화를 가져오리라고 봅니다 그 이유는 지금까지 사람이 원하는 바를 이루려면 사용하는 도구의 방식으로 의도를 전달해야 했지만, 역사상 처음으로 인간의 자연어를 사용해 곧바로 명령을 내릴 수 있게 되었기 때문입니다.

챕터를 읽은 뒤의 생각들

죄송합니다. 아직 저에게는 조금 어렵더라고요 ㅠㅠ 이 부분을 다 소화하지 못하여 언급하기가 힘드네요.

다만 첫 파트인 '자꾸 틀려도 GPT가 혁명적인 이유'의 내용이 아주 좋았습니다. 챗GPT가 지금까지의 LLM 관련 서비스 중에서 가장 핫한 반응을 이끌어 낸 이유가 바로 저게 아닐까요? 언어처리모델에 대해 아무것도 모르는 사용자도 평소 익숙했던 채팅환경에서 원하는 정보를 쉽게 얻어 낼 수 있도록 했다는 것 말입니다. OpenAI의 성공은 물론 LLM을 기술적으로 몇 차원 업그레이드 했다는 점에서 기인한바가 크겠지만, 저같은 일반 사용자 입장에서는 UI도 중요한 요소가 아닐까 생각합니다. AI 모델을 이렇게 쉽게 전방위적으로 쓸 수 있도록 한 것이야말로 또 다른 혁신이 아닐까요?

에필로그 및 총평

중심 내용, 혹은 좋았던 글귀들

현재 뜨는 직종이 있다고 할 때,그 직종이 10년 후에도 유망 직종으로 남을 가능성은 상당히 낮습니다. 특히 IT 분야 쪽에서는 그렇습니다. ...(중략)... 요즘 AI가 핫한데 AI/ML을 전공할까요? 하시는 분들에게도 저는 똑같은 조언을 합니다. "그냥 컴퓨터 과학 공부하세요" 지금 대왕 카스테라가 유행이라고 해서 대오아 카스테라 만드는 법을 배우기보다는 일반 조리학원에 가는게 낫습니다. 몇 년 후에 뭐가 또 유행할지 모르지만, 기본을 배워두면 늘 도움이 됩니다.

챕터를 읽은 뒤의 생각들

드디어 마지막인 에필로그입니다. 이 부분... 겨우 7쪽 밖에 되지 않는 아주 적은 분량입니다. 그런데 제가 이 책에서 받은 영향, 그리고 위로는 조금 과장하여 말하면 80% 이상이 에필로그에서 나오지 않았을까 싶어요. 4개 국가를 오가며 개발자로 20년을 보낸 작가님의 회한이랄까요, 그런 것들이 느껴지는 챕터였습니다. 물론 제가 말한 회한은 본인에 대한 것이 아니라 개발 분야에서 트렌드 만을 따라가려고 노력하다보니 실제로는 되려 유행에 계속 뒤쳐지는 사람들에 대한 안쓰러움(?)을 뜻한다고 생각하시면 될 것 같아요.

제가 왜 유독 이 부분에 깊게 빠져들었는지를 생각하니 결국 제 배경과 관련이 깊어서가 아닐까 싶어요. 저는 서두에 말씀드린 것처럼 이제 30대 중반에 접어든, 8년차 회사원이예요. 공대를 나왔지만 졸업 후 처음부터 Public 분야에서 일을 했기에 항상 '전문성'에 대한 갈증, 그리고 부끄러움이 있었어요. 음, 그러니까 전공이 있는데 어디서 말하기 부끄러운 수준에서 멈춰있었다는 거죠. 아닌 분들도 있겠지만, 공공분야에서 일을 하다보면 결국 기술행정 사무직이 되기 일쑤거든요. 어떤 기술을 연구해서 현실의 문제를 해결한다기 보다는 사회 시설이 잘 굴러가도록, 차질없이 관리하는 데 목적이 있는 경우가 많이 때문입니다.

그렇게 8년을 일하며 현실에서 벗어나기 위해 자격증도 공부하고 틈틈히 저만의 경쟁력을 갖추기 위해 여러 노력을 했지만 근본적인 변화는 찾기 힘들었어요. 그러던 중 작년에 결혼을 하고 나서, 큰 결심을 하고 휴직 뒤 통계대학원에 진학을 했습니다. 통계대학원에 진학을 한 이유도 사실 여러 생각이 있었어요. 요즘 빅데이터/인공지능이 유망하다는데, 데이터 사이언스 대학원이나 인공지능 대학원을 가는게 맞나하는 고민이 정말 컸거든요. 그런데 그때 든 생각은 결국 기술 분야는 수없이 많은 트렌드가 만들어지고, 사라지고, 다시 만들어진다는 것이었어요. 지금은 AI 인력이 부족하다며 언론마다 난리를 치지지만, 또 언제 그 거품이 사라질지 모르는거니까요. 그리고 솔직히 말하면 늦은 나이에 유행을 따라가서 어리고 똑똑한 친구들과 실시간으로 경쟁할 자신이 없었어요 ^^;

결국 근본이 되는 학문을 공부하자는 마음을 먹었습니다. 그래도 인공지능에 관심이 있으니 컴퓨터 공학이나 통계학 둘 중 하나가 좋지 않을까 싶어서요. 그렇게 통계대학원에 진학을 했고 이제 막 석사 1학기를 마쳤어요. 하지만 그 와중에도 제 선택이 맞는지에 대한 걱정은 늘 함께했는데 이 책이 그 불안을 잠재워주는데 큰 도움이 된 것 같아요. 제가 속한 위치에서, 조금이나마 나은 사람이 되고자 노력하다보면 좋은 결과가 있지 않을까 생각합니다. 작가님처럼 빅테크 개발자가 될 순 없어도, 제가 속한 곳에서나마 어설픈 데이터 사이언티스트가 되길 소망해봅니다.

여튼, 챗GPT 개발자 핸드북 꼭 읽어보세요 :)