[칼럼] 챗GPT의 한계와 기업 실전 적용을 위한 극복 전략 1.01

챗GPT의 한계와 기업 실전 적용을 위한 극복 전략 1.01

(Upgraded frome 컴퓨터월드 2023 4월호. Upgrade: 2023-05-18)

          전용준  |   리비젼컨설팅 대표/경영학 박사

이미지(Generated by by DALL-E2, inspired by Human): "인간의 자유분방한 프롬프트를 이해하지 못하고 추측 기반으로 생성한 결과를 통해 인간을 만족시키지 못한 AI가 결과에 따른 불만족으로 외진 곳에 머물며 자신의 한계에 대해 침울한 표정으로 성찰하고 있다"

 

 

2023년 최고의 히트상품이라 해도 충분할만큼 챗GPT가 폭발적인 인기를 얻고 있다. 심지어는 아마존이라는 인터넷에서 가장 많이 검색할 수밖에 없는 온라인쇼핑 사이트 검색량의 1/3을 차지할 정도로 전세계 수많은 사람들이 관심을 집중하고 있다. 일반 대중들은 챗GPT의 유창한 언변에 놀라고 기업들은 사용법을 공부하는데 매진하고 있다. <그림1>에서 보는 것처럼 겨우 몇 달 전 출발한 이 폭발적 관심이 어디까지 더 올라갈지도 아직 예상조차 하기 어렵다.

<그림1> 챗GPT관심도 증가 추이 (자료: 구글트렌드. 2023.3.27 기준 최근 1년, 가공: 비즈트렌드인터프리터 biz.beys.io)


그러나 막상 챗GPT를 대하는 사용자들의 태도를 보면 꽤나 다양한 모습이다. 가장 큰 집단은 아직은 그리 큰 관심이 없는 사람들이고, 일부는 맹신을 하고, 일부는 쓸모없는 것으로 치부한다. 일부 전혀 사회적 가치가 없는 일에 챗GPT를 사용하기에 혈안이 되어있는 경우도 있다. 그리고 나머지 한 부류가 바로 실제로 가치 있는 일에 활용하려는 진지한 사용자 집단이다. 이들 중 상당수가 기업의 실무자들이다. 이들은 재미삼아 새로 접하는 이 신기한 AI챗봇을 대하는 것이 아니다. 인공지능에 대한 막연한 환상도 없고 기술적으로 어떻게 개발되었고 작동되는지에 대해서도 크게 관심이 없다. 그들에게 중요한 것은 오직 자신의 업무에 이 또 하나의 기술을 어떻게 활용해 본인의 그리고 속한 조직의 성과를 높일 것인가이기 때문이다.

<그림2> 다양한 챗GPT 사용자 유형


챗GPT의 업무활용 측면에서의 한계와 극복을 위한 실전적 전략

챗GPT 역시 생성형 인공지능의 공통적인 한계를 그대로 가지고 있다. 답변에 일관성이 없다거나 부정확한 또는 비현실적인 답을 준다거나 하는 식의 문제가 대표적이다. 심각한 문제일 수도 있지만 이런 부분은 생성형 인공지능의 기본 특성으로 인정하면서 사용할 수도 있다. 
그 외에도 챗GPT를 마케팅과 같은 기업의 실무에 적용하려고 한다면 만나게 되는 한계들이 또 존재한다. 그 중 중요한 것들이 산업별/시장별 지식이 부족함, 창의적인 콘텐츠를 생성하지 못함, 학습에 사용한 기존 데이터에 대한 의존 정도가 된다. 여기에 특히 한국에서 심각한 문제가 되는 두 가지가 더 있다. 한국어 소통 능력 부족과 한국 문화의 차이에 대한 이해 부족이다.
기업 실무의 한 예를 마케팅에 활용하는 경우를 예로 들어 보자. 마케터들은 시장을 분석하고 마케팅 계획을 세우고 실행을 모니터링하고 결과를 바탕으로 새로운 마케팅 계획을 세운다. 챗GPT의 도움을 이 과정 전반에서 받고 싶다고 했을 때 챗GPT가 한국시장 특히 패션산업에 대해 지식이 부족하다면, 최신 유행에 맞는 독특한 마케팅 메시지를 만들어내지 못한다면, 몇 년 전 시장상황의 그것도 일부밖에는 모른다면 어떻게 될까? 안타깝게도 이 모두가 실제 챗GPT의 현 주소인 것이 사실이다. GPT-4가 적용되면서 한국어는 훨씬 유창해지기는 했지만 여전히 한글과 한국인이 사용하는 용어들에 대한 이해에 미숙함이 많고 한국식의 뉘앙스는 이해하거나 생성해내지 못하는 경우가 많다. 
물론 하루가 다르게 생성형 인공지능 기술이 발전하고 있기에 생각보다 빠르게 이런 문제들이 줄어들 수는 있다. 그렇다고 해도 모두가 관심을 쏟고 있는 바로 지금 이 순간에는 실무에 쓸 수 없다는 말인가?
절반은 Yes고 절반은 No라고 생각한다. 분명히 유용성이 떨어지는 유형의 업무들이 있다. 어차피맡겨 봐야 사람이 처음부터 다시 할 수밖에 없는 일들인 경우다. 그러나 아쉬운 대로 당장 활용할 수 있는 업무들과 그렇게 하기 위해 필요한 방식들이 있다. 적어도 현재 버전에서의 챗GPT의 한계를 구체적으로 알고 인정도 하면서 유용한 활용이 되게 할 방법을 개발해가면서 한계를 극복해가는 방식이다. 앞서 언급했던 한계들을 하나씩 짚어보자. 주로 최종 사용자가 자신이 작성하는 프롬프트(지시문)를 조절해 활용하는 것들이다.

 산업별 지식 부족
- 산업분야/시장별 전문용어를 명확하게 프롬프트에 포함시킨다. 필요하면 보충 설명도 추가한다
- 관련된 예시나 사례를 프롬프트내에 포함시켜 챗GPT의 이해를 돕는다
 창의적 콘텐츠 생성 어려움
- 생성 방향에 대한 구체적인 지침을 제공한다. 톤, 스타일, 키워드 등에 대한 제한사항도 지시한다
 기존 데이터 의존성
- 최근에 중요한 시장 화두나 변화추세를 요약해 프롬프트에 포함해 제공한다
 문화적 차이 이해 부족
- 문화적 차이로 인해 유용하지 않은 결과가 나오지 않도록 어떤 식으로 수정해 달라고 요청한다. 한국적 특수성 관련 특별한 사항이 있다면 해당 정보를 프롬프트에 추가 제공한다
 한국어 능력 부족
- 영어로 직역 가능할 만큼 단순하고 명확한 프롬프트를 사용하거나 프롬프트에 명확한 영어로 지시한다. 답변은 한국어로 되어야 한다면 영문으로 받은 답변을 번역해 달라 하고 자주 혼동하는 용어는 교정해준다

 

(주: ChatGPT의 경우 한국어능력 부족 문제는 GPT-4 출시 이후 극도로 개선되어 2023.5 현재는 그 어느 역대 한국인 이상의 한국어 능력을 발휘한다.)

 

<그림: 추가1> ChatGPT와 같은 생성AI의 근본적 한계와 우리의 선택 

 

 

사실 챗GPT의 한계 보다 더 큰 한계는 생성형 인공지능을 사용할 준비가 부족한 인간의 한계일수도 있다. 체계적으로 현상을 파악하고, 문제를 구조화시키는 능력과 경험이 부족해서 챗봇의 잠재력을 최대한 활용하지 못하는 경우가 많다. 중요한, 그리고 대답할 수 있는 명확한 질문을, 그리고 그러한 질문들만 던질 필요가 있지만 결코 쉽지만은 않다. 이제부터라도 많은 연습이 필요할 것이다. <그림3>의 마케팅 활용 사례 예시는 여러 단계를 거쳐 챗GPT와 함께 미국의 스니커즈 시장을 분석하고 그 결과를 역시 챗GPT의 지원을 받아가면서 시각화까지 완성한 결과물이다. 가치 있는 일에 활용하려는 진지한 사용자라면 이와 같은, 실제로 이전에는 오랜 시간을 들여서도 만들어내기 어려웠던, 일들을 해내기 위해 일을 시킬 방법을 습득해야 할 시점이다.

<그림3> 챗GPT 협업을 통한 미국 스니커즈 시장 분석 사례


매우 위험한 두 가지 유형의 사람들
서두에서 다섯 가지로 사용자를 구분했었다. 현명하게 가치 있는 일을 하려는 사람은 걱정할 필요가 없을 것이다. 그러나 인공지능이라고 마냥 맹신하는 사람들과 이 새로운 기술을 전혀 가치 없는 또는 심지어는 문제만 만들어낼 일에 사용하려는 사람들, 이 두 가지 유형은 매우 위험하다. 앞서 설명한 여러가지 한계가 있다는 사실을 전혀 모르면서 회사 업무 전체를 또는 공공행정 전체를 챗GPT로 자동화하겠다는 계획을 추진한다면 큰일이다(주1 참고). 말도 안되는 또는 심지어 고객을 화나게 하는 내용의 문자 메시지가 가고 공공기관이 최근 상황이나 기관의 특수성과 맞지도 않는 정책을 만들어낸다면 어떻게 되겠는가. 또 아무런 의미도 없고 자신이 내용도 모르는 블로그 페이지를 기계적으로 무수히 만들어서 광고수익만 얻겠다는 사행심만 넘쳐난다면 어떻게 되겠는가(주2 참고). 챗GPT와 같은 진보된 기술이 그 한계를 이해하고 가치 있는 업무에 적절히 사용할 사람들에게만 집중적으로 사용되기를 기대해 본다.

 

(주1: 많은 정부기관 및 지자체가 ChatGPT가 무엇인지 이해하지도 못한 상태에서 2023년 초반내내 공공행정을 ChatGPT로 자동화한다는 식의 계획을 발표했다. 대표적으로 맹목적 맹신의 사례라 할 수 있다. 결국 점차 드러나는 한계로 인해 실제로는 2023.4월 중순 이후 많은 계획들이 수정되었다. 조금만 더 신중했고 다양한 관점에서 계획을 검토했다면 이런 희생이 따르는 시행착오는 피할 수 있었을 것으로 보인다.)

 

(주2: 상위권 베스트셀러들을 포함해 국내에서 팔리는 많은 책들과 강의들 그리고 세계시장에서 역시 이런 황당한 사행심이 넘쳐나는 것이 사실이다. 그러나 결국 조금만 시간이 지나면 이런 부분은 시장이 스스로 자정시켜줄 것으로 기대한다.)

[끝]

 

** About the author :: 

전용준 리비젼컨설팅 대표는 AI 비즈니스 응용을 전공한 경영학 박사이며 CRM/타깃 마케팅과 머신러닝을 포함한 데이터 분석의 비즈니스 실무 적용 베테랑이다. 온/오프라인 유통, 신용카드, 제조 등 다양한 산업분야의 고객사들을 위해 고객/마케팅/캠페인 전략 개발과 상품추천(1:1 recomendation system)등 고급예측분석과 실행 업무를 수행해왔다. 또 다양한 교육 및 강연과 더불어 <CRM2.0 고객중심경영 업그레이드 전략>, <CEO를 위한 빅데이터> 등의 저서나 <챗GPT의 한계와 기업 실전 적용을 위한 극복 전략(컴퓨터월드. 2023.4)> 등과 같은 컬럼 등을 통해서도 보다 체계적으로 실질적 성과를 얻으려는 경영진과 실무자들을 만나고 있다.

 

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Yong Xune Xon, CEO of Revision Consulting, has a PhD in business and is a veteran of  CRM/target marketing and practical data-riven applications using machine learning. He has developed customer/marketing/campaign strategies and predictive modeling applications like recommenders for clients in various industries, including on/offline retail and credit card. In addition to various education and lectures, he is keeping in touch with practitioners who want to achieve tangible results through columns and books such as 'CRM2.0 strategies to upgrade customer-oriented management ' and 'big data for CEOs'.

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