다들 AI~ AI~ 하는데 너, 어디까지 알고있니?🧐 대학생 취준생들을 위한 AI 정보 A to Z 까지 알려줄게!
안녕하세요, 여러분.
혹시 최근에 AI를 사용해 보신 분들이 계신가요? 아마도 많은 분들이 알고 계실 거라 생각하지만, 자세히 모르시는 분도 계실 거라고 생각합니다. AI는 최근 3년 동안 가장 뜨거운 이슈 중 하나라고 할 수 있습니다. 하지만 우리는 각자 출시된 여러 서비스를 경험해 본 적은 있어도, 좀 더 깊게 파헤쳐 보지는 않았죠. 그러나 지금의 트렌드는 대부분의 회사가 업무에 AI를 적극적으로 활용하고 있다는 것입니다.
일례로, SK네트웍스는 2024년에 진행한 AGM(Annual General Meeting for Institutional Investors) 행사에서 회사의 철학과 비전에 AI를 반영했을 뿐만 아니라, SK매직, 엔코아, 워커힐 등 각 보유 사업과 AI를 접목한 비즈니스 구체화 방안과 이를 토대로 한 재무적 목표까지 시장에 설명한 바 있습니다.
그러면 지금부터 저와 함께 AI의 A부터 Z까지 제대로 알아보러 가실까요? (취업 준비 활용법도 있습니다!)
SK Careers Editor 20기 박혁진
우리가 어떤 기술을 이해할 때 가장 중요한 것은 용어에 대한 정의와 위계에 대한 구분이라고 할 수 있습니다. 그런 의미에서 AI라는 용어를 조금 더 해체해 살펴보겠습니다.
우선, ANI와 AGI라는 용어를 이해하고 있어야 해요!
ANI(Artificial Narrow Intelligence)는 좁은 의미의 인공지능으로, 특정 기업의 비즈니스 문제를 해결하는 데 목적을 두고 설계되어 기업의 필요에 최적화된 인공지능을 의미합니다. 반면, AGI(Artificial General Intelligence)는 범용 인공지능으로, 일반 사용자가 자유롭게 사용할 수 있으며, 인간이 할 수 있는 대부분의 지적 업무를 성공적으로 수행할 수 있는 인공지능을 의미합니다.
앞으로 우리가 자주 만나게 될 대부분의 서비스는 후자인 AGI에 해당하기 때문에, 우리는 AGI와 관련해 좀 더 깊이 파헤쳐볼 필요가 있습니다! 이제 본격적으로 AGI(범용 인공지능)와 관련된 주요 키워드에 대한 정의와 위계를 파악해 봅시다.
위 그림은 AGI의 주요 키워드와 서비스들의 위계와 분류를 나타낸 것인데요, 우선 위계로 본다면 인프라 → 코어 테크 → UI → 킬러 앱의 순으로 정의할 수 있습니다.
각각을 구분해서 본다면, 우선 서비스를 구동하기 위한 가장 기초적인 인프라가 필요합니다. 즉, GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치), NPU(Neural Processing Units, 신경망 처리 장치)와 같은 장치가 필요하며, 이를 통해 시스템을 구동할 수 있게 되고, 이를 활용한 핵심 기술, 즉 ‘코어 테크’가 거대 언어 모델 LLM(Large Language Model)이라고 할 수 있게 됩니다.
코어 테크까지 준비가 되었다면, 다음은 UI가 필요합니다. UI(User Interface)는 사용자 인터페이스로, 사용자와 시스템(컴퓨터, 스마트폰, 웹사이트 등) 사이에서 상호 작용을 가능하게 하는 매개체를 의미합니다. 쉽게 말해, 그 매개 방식이 키보드를 이용한다면 타이핑이 될 수 있고, 스마트폰을 이용하면 터치가 UI가 될 수 있습니다.
그렇다면 LLM은 어떤 UI를 가지고 있을까요? 바로 ‘대화’ 혹은 더 나아가 ‘멀티모달’(Multi-Modal)입니다. 멀티모달은 눈과 귀가 달렸다고 생각하면 이해하기 쉬울 수 있습니다. 즉, 우리의 말을 단번에 알아들을 수 있고, 눈과 귀가 달려 우리가 말하고 보는 것을 자동으로 해석할 수 있다는 것입니다.
실제로, GPT-4.0은 대화뿐만 아니라 음성 인식으로도 답변을 제공하고, 이미지를 해석하는 기능을 지원하고 있으니, 이런 경우를 ‘멀티모달’ 인터페이스를 적용하고 있다고 볼 수 있습니다. 이 모든 것을 포함한 각각의 서비스들이 ‘킬러 앱’으로 작용하고, 지금까지 살펴본 것들이 AGI의 주요 키워드에 대한 위계라고 할 수 있습니다.
**(킬러 앱: 시장에 등장하자마자 다른 경쟁 제품을 몰아내고 시장을 완전히 재편할 정도로 인기를 끌며, 투자 비용의 수십 배 이상의 수익을 올리는 상품이나 서비스를 말함.)
지금까지 AI의 가장 기본적인 체계에 대해 알아봤는데요, 그렇다면 이런 AI가 우리의 일상생활 혹은 업무적 영역에 어떤 변화를 가져다주는지 알아보겠습니다.
AI의 등장으로 대부분의 산업에서는 일명 ‘AI 트랜스포메이션’이 이루어지고 있습니다. AI 트랜스포메이션은 AI 기술을 통해 기존 산업이나 비즈니스 모델을 혁신하는 과정을 의미하는데요, SK네트웍스를 포함해 다수의 기업이 AI를 적극적으로 활용하려는 행보가 이에 해당한다고 볼 수 있습니다.
위 그림처럼 AI 트랜스포메이션은 그 목적에 따라 구별할 수 있습니다.
일하는 문화에서의 혁신, 사업 효율화를 위한 혁신 이 두 가지로 나뉠 수 있고, 이 두 가지를 모두 포함해 궁극적으로 ‘비즈니스 모델’의 혁신을 이루려는 트랜스포메이션으로 구별할 수 있습니다.
이 세 가지를 잘 파악하면 앞으로 우리가 어떤 역량을 준비해야 하고, 어떤 정보를 알고 있어야 하는지에 대한 단서를 확인할 수 있습니다. 우선, 사내 인트라넷 등에 Chat GPT와 같은 AI를 연동시킬 수 있고, LLM에 사내 자산 데이터를 사전 학습시키고 파인튜닝해 직접 사용할 수 있습니다. 또한 AI의 API를 이용해 상담, 추천, 검색 등의 고객 서비스를 강화할 수 있고, 마케팅에도 활용할 수 있을 것입니다.
이런 점에서 우리는 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터 관리와 파인튜닝에 대한 어느 정도의 이해도를 겸비해야 하며, AI 도구를 창의적으로 활용하는 능력을 키워야 한다는 점입니다. 더 나아가, 고객과의 소통 도구로 AI가 중심에 있을 때 발생할 수 있는 윤리적 문제에 대비할 준비도 필요하다는 것을 파악할 수 있었습니다.
지금까지 우리는 AI의 정의부터 시작해 전반적으로 어떤 영향을 미치고 있는지 개관적으로 살펴봤는데요, 지금부터는 각각의 AI 툴의 특징들을 살펴보고 어떻게 활용하면 좋을지 알아보도록 하겠습니다.
우선, 인지도가 높은 빅테크 기업들의 생성형 AI로는 오픈AI사의 ‘Chat GPT’, MS사의 ‘Copilot’, 구글의 ‘Gemini’를 떠올릴 수 있습니다. 그럼 이 세 가지 툴을 비교해 보며 각각의 장단점을 비교해 보겠습니다.
Chat GPT의 경우, 자연어 처리와 대화 생성이 주요 기능으로 작용하며, 그만큼 다양한 주제를 기반으로 대화가 가능합니다. 또한 ‘멀티모달’ 방식으로 편의성이 가장 높은 툴이라고 할 수 있습니다. 하지만, 특정 분야 지식의 한계가 있고, 사실과 다른 정보를 제공할 가능성이 높다는 문제점이 존재합니다.
Copilot의 경우 코드 작성을 주 목적으로 개발되었으며, 주요 사용처 역시 소프트웨어 개발과 코드 리뷰, 코드 작성에 있습니다. 그로 인해 코드 작성 속도와 품질을 향상시킬 수 있다는 장점이 있으나, 높은 가격이 단점일 수 있습니다.
마지막으로 Gemini의 경우 다목적 AI로 개발되었습니다. 쉽게 말해, Chat GPT와 Copilot의 주요 기능을 합쳐 놓은 툴이라고 볼 수 있습니다. 그만큼 다양한 분야에 적용해 사용할 수 있고, 다양한 직업과 현업에 적용할 수 있다는 장점이 존재합니다. 하지만 개인정보 보호 문제가 제기될 가능성이 있어, 이 부분에서 주의가 필요합니다.
추가로, 텍스트를 입력하면 이미지를 생성해 주는 AI 툴도 있습니다. 대표적으로 ‘Midjourney’(미드저니)와 ‘DALL·E’(달리)가 있습니다. 이 두 가지 생성형 AI는 작동 방식이 유사합니다. 사용자가 원하는 구도나 감성, 혹은 특정 작가의 화풍 등을 텍스트로 입력하면, 원하는 이미지를 얻을 수 있는 방식으로 작동합니다. 실제로 제가 CE로서 직접 사용해본 결과, 좀 더 고퀄리티의 이미지와 세밀한 조정이 가능한 것은 ‘미드저니’였습니다.
여러분들도 이미지 구현이 필요할 때 이 점을 참고하시어 활용하시면 좋을 것 같습니다!
아! 참고로 미드저니를 더 유용하게 사용하실 수 있는 꿀팁이 있는데요! 바로, 전용 ‘파라미터’를 사용해 입력하는 것입니다.
파라미터를 번역하면 매개변수라는 의미를 지니는데요, IT 업계에서는 ‘소프트웨어나 시스템상의 작동에 영향을 미치며, 외부로부터 투입되는 데이터’라는 의미로 통용되고 있습니다. 파라미터를 활용하여 소프트웨어나 시스템을 작동시키기 때문에 다양한 활용도를 지니고 있어 없어서는 안 되는 존재라 할 수 있어요.
조금 더 쉽게 설명하기 위해, 예시를 몇 가지 들어보겠습니다. 예를 들어, 미드저니 입력창에 ‘우유를 먹고 있는 고양이’라고 입력을 하면, 당연히 제대로 구현될 것입니다. 하지만 우리가 원하는 자세로 먹고 있지 않을 확률도 있고, 원하는 각도에서 그려지지 않을 수도 있어요. 이럴 때 우리는 ‘파라미터’라는 특정 매개변수를 사용해서 정확히 의도한 대로 이미지를 생성할 수 있어요.
쉬운 예로, 내가 원하는 느낌을 내는 레퍼런스 이미지를 가져와 ‘--sref’라는 파라미터 뒤에 입력해주면, 레퍼런스 값을 제대로 참고해서 이미지를 만들어주게 됩니다. 여기에 만약 ‘--ar 16:9’라고 추가로 덧붙여 입력하면, 레퍼런스와 유사한 이미지이면서 동시에 16:9 비율로 출력될 것입니다.
이렇듯, 어떤 AI를 사용할 때 혹은 단순 포털 검색을 할 때에도, ‘파라미터’에 대한 이해가 있다면 시간을 훨씬 효율적으로 사용하면서 만족스러운 결과를 얻을 수 있을 것입니다.
그럼, 지금부터는 좀 생소한 AI툴을 알려드리려고 합니다!다른 AI 서비스들에 비해 비교적 나중에 출시해, 많이 알려지지 않아 꼭 소개드리고 싶어 가져오게 되었어요.
그중에서도 최근 AI 툴들 중에서도 Perplexity가 주목받고 있습니다. Perplexity는 "지식이 시작되는 곳"이라는 슬로건 아래, 사용자에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 데 중점을 두고 있어요.
‘Perplexity’는 Chat GPT를 만든 ‘Open AI’출신 개발자들이 참여해 만들어 내었는데요, 창업 2년 만에 기업가치가 무려 4조원 이상으로 평가된다고 합니다. 아마존 창업자 제프 베이조스, 엔비디아 등 굴지의 글로벌 빅테크 기업들은 물론 SK텔레콤과 삼성전자도 이 회사에 투자할 만큼 앞으로의 행보가 더 기대되는 툴이기도 합니다.
실제로, 엔비디아 CEO 젠슨 황은 “신약 개발과 같은 전문적인 검색을 위해 매일 사용하고 있다”고도 언급할 만큼 자료의 신뢰성이 높고, 퍼플렉시티는 웹에서 끌어 모은 정보를 요약하되 출처를 명확하게 표시해주고, Chat GPT에 비해 답변의 정확도 또한 매우 높다고 합니다. 실제, 최근 월스트리트 저널이 비교한 기사에 따르면 출시된 생성형 ai 모델 중 ‘Perplexity Pro’를 최고의 AI 챗봇으로 평가하기도 했습니다.
단순한 질문을 위주로 처리하는 챗 GPT와 달리 퍼플렉시티는 복잡한 질문에 좀 더 초점을 맞춰 신뢰성 분야에 주안점을 두고 있고, 인터페이스 또한 사용자 친화적으로 제공해 원하는 정보를 자세히 파악하기 좋은 서비스라고 볼 수 있습니다.
두 번째로 살펴볼 AI 툴은 ‘Jasper(재스퍼)’입니다.
‘재스퍼’는 디지털 마케팅과 콘텐츠 제작에서 중요한 역할을 할 수 있는 AI 플랫폼입니다. 텍스트 기반 콘텐츠를 자동으로 생성해 주는데, 블로그 포스트, 소셜 미디어 콘텐츠, 마케팅 카피, 이메일, 광고 문구 등 다양한 텍스트 콘텐츠를 생성하는 데 특화되어 있으며, 사용자의 요구에 따라 다양한 스타일과 톤으로 글을 작성할 수 있습니다. 이는 콘텐츠 제작 과정에서 시간과 노력을 절약할 수 있게 해 주어, 마케팅 팀과 콘텐츠 크리에이터들 사이에서 큰 인기를 끌고 있습니다.
특히, 제가 사용했을 때 가장 마음에 들었던 장점은 바로 ‘일관성 유지’였습니다. 우리가 AI 툴을 활용해서 다양한 콘텐츠를 작성할 때 가장 어려운 부분이 바로 일관된 톤과 스타일을 유지하는 것인데요, 재스퍼는 이를 자동적으로 관리해 줍니다. 작성된 결과를 보면 실제 제가 작성한 것과 유사한 글이 나오더라고요! 이 기능 덕분에 콘텐츠 제작의 품질을 일정하게 유지하면서도 생산성을 높일 수 있었습니다.
여러분들도, 콘텐츠를 만들어야 하는 경우에 활용해시는걸 추천드립니다! 추가적으로, 글을 작성하는 시점에서 가장 따끈따끈한 소식을 전해드릴게요! 바로, ‘GPT서치’가 곧 정식 출시 예정이라고 합니다! 현재는 베타버전이 공개된 상황입니다.
최근 등장한 GPT 서치는 기존의 검색 엔진과 차별화된 기능을 제공하며, 구글과 같은 기존 검색 엔진에 도전장을 내밀고 있습니다. GPT 서치는 특히 특정 질문에 대한 직접적인 답변을 제공하는 데 강점을 지니고 있습니다. 이는 사용자가 원하는 정보에 대해 보다 명확하고 구체적인 답변을 빠르게 얻을 수 있다는 장점이 있습니다.
GPT 서치의 도입은 정보의 분산 문제를 해결하고, 정보 접근의 방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 단순한 검색어를 입력하는 것만으로도 그에 대한 명확한 답변을 얻을 수 있으며, 이는 기존의 검색 방식과는 다른 접근입니다. 한국 검색 시장에서의 영향력은 아직 제한적일 수 있지만, 시간이 지남에 따라 GPT 서치가 제공하는 정확성과 편리함이 더 많은 사용자에게 인기를 끌 것으로 예상되는 상황입니다.
지금까지 AI 용어를 시작으로, 다양한 AI 플랫폼과 툴의 종류와 특징들을 살펴보았으며, 추가적으로 가장 최신의 AI 플랫폼에 대해 정리해 보았습니다. 끝으로, 우리가 이러한 AI 툴들을 취업 준비에 어떻게 활용하면 좋을지 살펴보고 글을 마무리하겠습니다.
위 사진은 제가 취업을 준비할 때 AI 툴을 어떻게 사용하면 좋을지 각 상황별로 정리한 것입니다. 자기소개서 작성부터 포트폴리오 제작까지, AI를 잘 활용하여 우리 모두 취업 준비를 효율적이고 수월하게 해보자구요! 🔥🔥
AI 기술은 우리의 삶과 일상에 점점 더 깊숙이 스며들고 있으며, 앞으로 더 큰 변화를 가져올 것입니다. 특히, 채용 시장에서도 AI의 영향은 점점 커지고 있습니다. 이제 우리는 단순히 이력서나 자기소개서를 작성하는 것에 그치지 않고, AI를 활용해 더욱 스마트하게 취업 준비를 할 수 있는 시대에 살고 있습니다.
AI가 중심이 되는 변화하는 채용 시장에서 우리는 어떻게 준비해야 할까요? 가장 중요한 것은 AI 기술을 적극적으로 활용하고, 이를 통해 나만의 경쟁력을 강화하는 것입니다. 예를 들어, AI 기반의 자기소개서 작성 도구를 사용해 나만의 톤을 유지하면서도 효율적으로 문서를 작성하거나, 인터뷰 준비를 AI 모의 면접을 통해 실전처럼 연습하는 것이 좋은 방법이 될 수 있습니다.
앞으로의 채용 시장은 AI 기술을 잘 활용하는 사람에게 더 많은 기회가 열릴 것입니다. 여러분이 이러한 변화에 맞춰 잘 대비하고, 준비된 역량을 갖추길 응원합니다. AI가 가져올 새로운 시대의 주인공이 되기를 기대하며, 앞으로의 모든 도전과 성과를 진심으로 응원합니다!
