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[칼럼] 인공지능 GPT-3와 개인 지식 그래프 그리고 디지털 정원
2022-11-01 5,518 9

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당

 

필자는 오랜 동안 개인의 지식 관리에 대해서 관심을 가지고 있었다. 개인의 지식 관리에서 가장 중요한 것은 인생의 빅데이터이다. 개인의 인생 빅데이터는 각 개인의 삶과 경험과 경력 그리고 사고 방식이 녹아 있다고 해도 과언을 아닐 것이다. 특히 글쓰기나 강의 등에는 개인의 지식이 절대 필요하고 체계적인 관리가 효율적이다. 그러나 컴퓨터의 하드웨어와 소프트웨어의 제한으로 개인의 지식 관리 또는 빅데이터 데이터 마이닝은 구현되기 어려웠다.

현재의 지식 관리는 조직의 지식 관리이며, 개인의 지식 관리 시스템(PKMS : Personal Knowledge Management System)은 일반적인 지식 관리 시스템(KMS : Knowledge Management Systems)과는 추구하는 방향성이 다르다. 현재 대부분의 지식 관리에 관한 연구는 조직의 지식 관리이다. 20년 전에 유행하였던 지식 관리는 주로 관계형 데이터베이스(DB)로 만들어졌다. 관계형 DB는 주로 계층적 구조 정보에 강하지만 네트워크 구조에는 약하다. 최근에는 빅데이터 기술과 지식 그래프(knowledge graph)의 발전과 인공지능(AI : Artificial Intelligence) 기술 발전으로 최고의 개인 지식 관리 환경을 만들 수 있다.

 


그림 1. 지식 그래프

 

특히 개인의 지식 관리에서 디지털 정원(digital garden)은 중요하다. 디지털 정원이라는 개념은 20년 넘게 화자되고 있다. 디지털 정원은 하이퍼텍스트(hypertext)와 궤적을 같이하므로 초창기에는 하이퍼텍스트 가든(hypertext graden)이라고도 했다. 그것은 그 시대에 몇 가지 의미론적 변화를 거쳤고, 이는 수년에 걸쳐 다른 사람들에게 다른 것을 의미한다. 개념은 현재 개인의 지식에 대한 메모, 리소스, 스케치 등 탐색의 공개 모음 데이터이다. 어떤 사람들은 개인 블로그나 네이버 카페 또는 페이북의 페이지나 그룹을 사용할 수 있다. 필자는 주로 페이스북의 전문 그룹에서 디지털 정원을 만들고 있다. 최근에 만든 디지털 정원은 메타버스 디지털 정원이다.

 


그림 2. 디지털 정원(digital garden)

 

디지털 정원은 개인의 지식 관리가 가진 한계를 극복할 수 있다. 수많은 그룹 회원들이 자신의 지식과 경험과 전문 뉴스와 리소스의 링크를 공유하면서 디지털 정원은 풍성해지고 있다. <그림 2>는 개인의 지식 관리에서 글쓰기와 노트의 중간에 디지털 정원이 있다는 것을 보여준다.

얼마 전 신문 기사를 보니, ‘사피엔스’라는 책의 저자로 유명한 유발 하라리가 최근 ‘사피엔스’ 10주년 특별판 서문을 인공지능 글쓰기 프로그램 GPT-3가 대필한 것에 커다란 충격을 받았다고 한다. 인공지능은 하라리의 책과 논문, 인터뷰 등을 종합해서 글을 완성했다. 하라리가 이제껏 했던 말을 짜깁기한 수준이지만, AI가 썼다고 짐작하기 힘들 정도로 자연스러운 흐름을 보여줬다. 하라리는 “나를 구현해 낸 GPT-3의 글을 보면서 마음이 복잡했다”면서 무엇보다 변화의 속도에 놀랐다고 했다.

하라리는 “2010년 ‘사피엔스’를 집필할 때 나는 AI에 전혀 관심이 없었다”며, “10년이 지난 현재 AI 혁명이 전세계에 휘몰아치고, 이 혁명은 우리가 알던 방식의 인류 역사가 끝났다는 신호를 보내고 있다”고 썼다. 그는 결론적으로 다시 출발점으로 돌아가 상상 속의 질서와 지배적 구조를 창조해내는 인류의 독특한 능력을 재검토해야겠다는 생각이 들었다고 했다.

GPT-3는 OpenAI라는 회사가 만든 언어 AI의 이름이다. GPT-3는 시, 그래프, 이력서, 이메일, 짧은 에세이 등을 작성하는 등 활용 범위도 다양하다.

 


그림 3. OpenAI의 GPT-3

 

이 달은 필자 개인적으로는 역사적인 달이다. 1년 반 전에 개인 지식 시스템 지식을 그래프(knowledge graph) 환경으로 구축하였는데, 다음 단계로 이 개인 지식 관리 시스템과 인공지능을 연결하였다. 인공지능 엔진은 Open AI의 GPT-3이다. GPT-3는 필자의 첫 번째 질문에 이렇게 대답했다.

  • 필자의 질문 : “새로운 아이디어를 만드는 방법을 알려달라.”
  • OpenAI GTP-3의 대답 : “혁신은 아이디어를 받아들여 현실로 바꾸는 과정입니다. 새로운 아이디어를 창출하기 위해 다음과 같은 여러 단계를 수행할 수 있습니다.”
    • 존재하는 필요성 또는 문제 식별
    • 그 필요성이나 문제에 대한 잠재적 해결책의 브레인스토밍
    • 잠재적 해결책의 타당성 평가
    • 가장 유망한 솔루션 선정 및 실행 계획 수립
    • 솔루션 테스트 및 정제
    • 혁신을 시작하기

어떻게 보면 당연한 이야기를 조합해서 만든 것 같지만, 그래도 읽은 만은 한 것 같다.

다음 3 단계는 필자의 지식 데이터베이스와 연결하여 특화된 대답을 듣는 것이다. 다시 말해서 개인 지식의 초개인화(hyper-personalization)라고 할 수 있다.

결론적으로 우리의 인사이트를 사용하면 모든 접근방식(approach)에는 두 가지가 있다. 하나는 시스템 싱킹 1을 이용해서 자원을 적게 소모하고, 신속하게 결정하는 것이다. 그러나 결과의 질에는 리스크가 있다. 두 번째는 시스템 싱킹 2를 이용한 신중하고 오랜 시간과 많은 자원을 소모해서 결정하는 것이다. 그러나 현실에서 하이브리드(hybrid)일 것이다.

 


그림 4. 롬 리서치(Roam Research)와 OpenAI GPT-3의 연결

 

우리의 모두 접근 방식에 GTP-3같은 생성형 인공지능(generative AI)이 사용될 것이다. 그러나 아직도 인간의 시스템 싱킹 2 수준을 달성하려면 약간의 시간이 더 걸릴 수 있다.

인공지능시대가 올수록 인간의 역량(competence)은 경력이나 경험이 아닌 신속한 학습 능력과 호기심 그리고 예술적인 창조력과 혁신의 스킬이 될 것이다. 궁극적으로 조직의 인공지능과 대응하기 위해서 우리는 다수의 개인 브레인 디지털 트윈(brain digital twin)이 필요하게 될 것이다.

“누구에게나 아침은 온다. 그러나 누구에게나 아침이 찬란한 것은 아니다. 만약 그대의 아침이 찬란하지 않다면 태양을 탓하지 말고 그대 자신을 탓하라. 그대의 모든 미래는 그대 자신이 만들어가는 것이다.”
- 이외수, ‘청춘불패’ 중에서


 

조형식

항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다.
보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.

 

■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

조형식 hyongsikcho@gmail.com


출처 : 캐드앤그래픽스 2022년 11월호

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