'개발자로서 ChatGPT를 학습에 활용할 수 있을까?'에 대한 생각

배경

ChatGPT를 사용하며 개발자로서 들었던 여러가지 생각들을 정리해보려고 한다. 나는 이 서비스를 활용하여 개발자로서의 역량 증진을 위한 나의 학습방식에 변화를 줄 수 있는지에 주안점을 두고 AI와 40분정도 대화를 나눠보았는데, 시간가는 줄도 모르고 계속해서 질문과 답변을 이어나갈 수 있었다.

 

1. 특정 지역의 문맥을 정확히 반영한 정보를 제공해주지는 않는 경우가 더러 있다.

  먼저, '서버 개발자로서 지금 보다 한국에서 돈을 더 벌기 위해서는 어떻게 해야하냐?'는 나의 질문에 AI는 몇 가지 일반적인 접근방법을 제시해주었는데 너무나 일반적인 방법이었다. 어떤 방법이 가장 빠르겠냐는 질문에 달린 답변도 결국에는 한국의 상황을 고려한 답변은 아니였고 may vary, may depend on 등의 단서를 꼭 달아서 답변해주는 걸 알 수 있었다.

 

 

2. 그러나 특정 문맥을 지정해주면 그에 맞는 구체적인 답변도 잘 찾아서 제시해주기도 한다.

  스크린샷에는 잘렸는데, AI가 '당신이 가진 기술, 경험, 상황에 따라 가장 빨리 돈을 더 버는 방법이 달라질 수 있다' 라고 하길래 각기 다른 언어로 작성되는 세 가지 프레임워크(Express, Django, Spring)를 제시해보았다. 실제로 내가 실무 경험이 있는 기술들이어서 각각의 경우에 어떻게 대응하는지 보고싶었기 때문이다. 짧은 답변이긴 했지만 프레임워크별로 보통 언급되는 특징을 한 문장씩으로 잘 요약해서 보여줬다고 생각한다.

 

 

3. AI가 제시한 표현의 구체적인 의미를 물어보는 질문에도 적절한 응답을 제시했다.

  AI가 제시한 표현 중 'specializing in a niche 가 무슨 뜻인지 알려달라'고 질문했는데(단순히 뜻을 몰라서 질문한 것이 아니라 사람에게 묻듯이 관련 정보를 제시해달라고 요구하는 의도도 내포되어있었음) 구체적인 예시를 들어 답변해주는 걸 볼 수 있다. 특정 기술, 플랫폼, 산업 등에 좀 더 특화한 서버 개발을 제공하는 것이 유리하다는 것. 여기서부터 좀 더 사람이랑 대화한다는 느낌이 들었던 것 같다.

 

 

4. 중간에 화제전환을 했다가 다시 돌아와도 기존에 했던 응답을 고려하여 답변해준다.

  '5년 내에 탑클래스 백엔드 개발자가 되려면 어떤 분야와 기술에 최우선으로 집중해야 할지'를 질문해봤다(시간 관념을 가지고 있는 지도 궁금했음). 클라우드, MSA, 컨테이너화, API디자인/개발, DB 관리, 보안, CI/CD 를 제시해줬는데 딱히 시간을 고려한 답변으로 보이지는 않았다. 이후 뜬금없이 '그럼 코딩테스트 스킬은?'(안 중요해?) 이라고 질문했는데 몇 가지 제언과 함께 답변을 받음으로서 나는 AI의 관심을 다른 곳으로 돌렸다고 생각했다.(스크린샷 없음)

  그러나 내가 새로운 질문을 이전의 답변과 연관지어 했을 때 AI는 기존의 응답을 고려하여 답변해주는 모습을 볼 수 있었는데, 물론 내가 조심스럽게 이 AI가 이전의 대화들을 잘 찾아갈 수 있도록 표현을 길게(back to previous previous question) 해준 것도 있지만 그걸 감안하더라도 꽤 괜찮은 답변을 내놓았다는 생각이 든다. '좋은 소프트웨어 디자인과 디자인패턴에 대한 지식을 익히는 것도 백엔드 개발자로서 중요하지 않은가? 당신이 이전에 추천해준 7가지 스킬과 영역으로 (디자인패턴을) 분류할 수 있겠나?' 라는 다소 모호한 질문에 대한 AI의 응답 결과이다.

 

 

5. 학습에 대한 활용 가능성 탐색

아래는 오늘 가장 궁금했던 세 가지 질문이다:

  1) 나의 목적에 부합하는 학습 자료를 제공해줄 수 있는지?

  2) 내가 원하는 기간에 맞춰 자료들을 가공할 수 있는지? (학습 기간을 대략적으로 산정하고 분량을 나눌 수 있는지)

  3) 내가 원하는 시간대에 가공된 자료를 제시해줄 수 있는지?

 

아쉽게도 세 가지 모두 다 아직은 어려워 보였다. 학습에 대한 자료를 직접적으로 가지고있지는 않으나 책이나 온라인 수업같은 학습 소스들을 제시해주었고, 자료를 기간(30분씩 30일동안)에 맞춰 가공해달라는 질문에는 language model이라 daily lessons을 제공해줄 수 없다는 답변을 받았다.

 

 

디자인 패턴에서 필수적으로 알아야할 내용들을 AI가 매일 나에게 강의 형식으로 알려주면 좋겠어서 유도 질문을 몇 번 던졌으나 계속 거절당하는 모습. 받은 답변을 기준으로 질문으로 구체화해나가니 학습 내용은 확장되는 걸 볼 수 있었다. 그러나 시간 개념을 가지고 있지 않기 때문에 확장된 내용을 한 번에 저장해서 가지고 있는 것 외에는 학습에 활용하기는 어려워보였다.

 

결론

오늘은 적당한 대화만 나누는 정도로 끝나서 모르겠으나 그냥 지식이 많은 똑똑한 사람이랑 대화하는 것처럼 별로 답답함을 느끼지 못했다(사람보다 더 내 말을 잘 알아듣는 듯). 질문만 잘 던지면 검색 시간도 상당히 단축해주고 실시간 학습에도 충분히 학습할 수 있을 것 같다. 언어 모델이라 당장 내가 원하는 방식으로 커스텀을 할 수는 없었지만 학습의 패러다임이 금방 바뀌지 않을까 싶은 생각이 들었다. 딱 하나 걸리는 게 있다면 AI가 제시해주는 정보의 신뢰성이 보장되지 않는다는 점인데 찾고자하는 정보에 대해 어느 정도 문맥을 안다는 가정 하에 학습자가 내용을 걸러내면 되는 문제라 학습 보조 역할로는 이미 차고 넘친다는 생각이 든다.