대학생이 한 달간 직접 써 본 챗GPT

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챗GPT가 올해의 가장 뜨거운 화두가 된 이후 개강한 학기 첫 번째 수업에서 챗GPT의 활용을 권장하신 교수님이 두 분 계셨다. 한 분은 기계진동이라는 기계공학부 3학년 전공의 교수님이셨고, 나머지 한 분은 컴퓨팅적 사고라는 교양 과목의 교수님이셨다. 그중 전공 교수님께서 말씀하셨다.

"오늘 아침 집에서는 노인의 키오스크 사용 관련 뉴스를 보았고 출근길에서는 현금 없는 버스를 보았습니다. 이처럼 세상이 빠르게 변해가고 있습니다. 대학가에서 챗GPT 사용과 관련하여 여러 가지 말들이 나오고 있는 것을 알고 있습니다.

하지만 제가 지금 수업에서 챗GPT 사용을 규제한다면 여러분들의 인공지능에 대한 적응을 막는 꼴이 됩니다. 사실 저도 수업이 없는 기간 동안 챗GPT를 사용해 보았습니다. 좋더군요(일동 웃음). 그래서 앞으로 제 수업에 관한 질문이 생기면 저에게도 질문해 보고 챗 GPT에게도 질문해 보며 공부를 하시면 됩니다."

이 수업 이후 지금까지 약 한 달간 여러 가지 질문들을 하였다. 전공 과목의 경우 전공 책에서 이해 못 한 개념과 전공이 쓰이는 실례에 관련된 질문들을 하였고, 교양과목의 경우 프로젝트 진행을 하기 위한 정보에 관련된 질문들을 하였다.

기계공학부 전공의 경우 질문할 부분이 생기면 해결하는 두 가지 방법이 있다. 첫 번째는 교수님께 직접 질문하는 것이며, 두 번째는 같은 기계공학 전공인 선배에게 질문하는 것이다.

하지만 첫 번째 방법은 수업 시간에만 할 수 있으며 두 번째 방법은 선배 또한 모르는 부분인 경우가 있기에 수업 시간까지 기다리거나 혼자 오랫동안 검색을 하며 질문들을 해결하였다. 하지만 챗GPT에게 전공 관련 질문을 할 경우 바로 해답을 주었다. 부가적인 설명 또한 자세하였고 납득할 때까지 질문을 할 수 있었다.

챗GPT의 시작화면 챗GPT는 좌측 상단에서 지금까지 질문한 내용들을 확인할 수 있다. — ▲**챗GPT의 시작화면**챗GPT는 좌측 상단에서 지금까지 질문한 내용들을 확인할 수 있다.OpenAI

전공 관련 질문은 이해의 영역이기에 챗GPT가 틀린 답변을 주는지 맞는 답변을 주는지 구분할 수 있었다. 그러나 정보 관련 질문은 달랐다. 교양 과목의 경우, 로드킬을 예방하기 위한 프로젝트를 진행하기 위해 국도의 통행량, 과속 단속 카메라 개수, 가로등 설치 개수 등의 정보가 필요하였다.

앞선 전공 과목에서 챗GPT에게 만족할 만한 답변을 얻었기에 교양 과목 프로젝트에서도 챗GPT를 사용하였지만 국도의 과속 단속 카메라 개수를 물었을 땐 고속도로의 과속 단속 카메라 개수를 알려주었다. 국도의 가로등 설치 개수를 물었을 땐 연결할 수 없는 페이지의 링크를 계속해서 줄 뿐이었다. 결국 챗GPT를 통해 필요한 정보를 얻지 못하였기에 직접 검색 엔진을 이용하여 해당 정보들을 수집하였다.

챗GPT가 잘못된 대답을 하고 있다. 국도와 고속도로를 혼동하는 챗GPT — ▲**챗GPT가 잘못된 대답을 하고 있다.**국도와 고속도로를 혼동하는 챗GPTOpenAI

정보 관련 질문에 관해선 별로였지만 전공 관련 질문의 경우엔 명확한 답을 얻을 수 있었다. 비단 전공뿐 아니라 흥미가 생겨 공부하고 싶은 많은 과목들에서도 챗GPT가 답을 줄 수 있어 보였다. 대학생뿐만 아니라 특정 학문 분야에 관련된 질문이 생긴 사람의 경우에도 챗GPT를 활용하면 질문을 해결하고 부가적인 설명과 함께 해당 문제를 이해할 수 있을 것이다.

하지만 공부라는 것은 결국 본인이 이해를 해야 비로소 본인의 지식이 된다고 생각한다. 따라서 대학생이 챗GPT를 활용하여 과제를 할 때 이해 없이 해결하는 등 지식을 온전히 얻지 못하는 행동은 지양되어야 한다.

마이크로소프트의 창업자인 빌 게이츠가 본인의 블로그에서 언급한 바와 같이 개인 비서와 같은 인공지능이 앞으로 생길 것이며 인간은 발전된 비서형 인공지능에서 오는 정보들을 취사 선택할 수 있는 능력을 길러야 한다. 이러한 능력은 미리 챗GPT를 사용함으로써 길러질 수 있다고 확신한다. 앞으로 이어질 인공지능 시대에서의 적응을 챗GPT를 사용해 보며 첫 발걸음을 내디뎌 보는 건 어떨까?

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