모든 도구와 기계에는 양면성이 있다. 챗GPT는 단순 반복적 업무를 대체하여 능률을 증진시킨다. 그보다도 더 중요한 것은 챗GPT가 지식근로자의 생산성을 향상시킬 수 있다는 점이다. 이미 피터 드러커는 "21세기의 가장 중요한 사안 중의 하나는 지식근로자의 생산성 향상에 있다"고 하였다. 　마이크로소프트사는 생산성 향상 도구로써 코파일럿 전략을 발표했다. "워드, 엑셀, 파워포인트, 아웃록, 팀즈에 코파일럿(대형언어모델 기반의 정교한 처리 및 조정 엔진)을 결합한다. 이를 통해 사용자는 워드에서 더 창의적이고 엑셀에서 더 분석적이며 파워포인트에서 더 풍부하게 표현할 수 있고, 아웃룩에서는 생산적이고 팀즈에서 더욱 잘 협업할 수 있게 된다" 경영분석에 엑셀이 활용된다. 　그러나 경영자는 엑셀의 다양한 함수를 제대로 활용하는데 어려움을 겪어 왔다. 그런데 챗GPT와 같은 도구의 도움으로 엑셀에 말만해도 문제 해결에 필요한 함수를 호출하여 원하는 분석 결과를 얻는다면 경영자의 업무 생산성이 개선될 것이다. 　"한 장의 그림이 천 마디 말보다 낫다"는 속담이 있다. 필자는 수업에서 텍스트 형식의 지식을 삽화로 표현한다면 학생들에게 더 유용하겠다는 생각을 해왔다. 그러나 학생들의 흥미를 끌 수 있는 그림을 그리는데 한계를 느끼고 있었다. 이제 생성형AI의 도움을 받을 수 있겠다고 생각한다. 　챗GPT와의 대화에서 어떻게 질문하는가는 원하는 결과를 얻는데 중요하다. 이는 질문을 잘 하고 프롬프트를 넣는 능력이다. 챗GPT는 어떻게 질문하는가에 따라 다르게 응답한다. 우리는 챗GPT와 같은 생성형AI가 사용자의 질문에 가장 적합한 결과를 낼 수 있도록 무엇을 입력해야 할까를 고민하게 된다. 이에 생성형AI가 최고의 결과물을 내도록 하는데 필요한 명령어를 작성하는 프롬프트 엔지니어라는 직업이 각광을 받는다고 한다. 　우리가 놓쳐서 안 되는 것은 챗GPT도 인간 통찰력 향상의 도구라는 점이다. 우리는 살아가면서 여러 문제에 부딪힌다. 그 다양한 문제를 퍼즐형과 미스터리형의 문제로 분류할 수 있다. 말콤 그래드웰은 `그 개는 무엇을 보왔나`에서 "퍼즐을 풀기 위해서는 충분한 정보가 필요하다. 핵심 정보가 중요하기에 정보제공자가 중요하다"고 했다. 　한편, 미스터리형 문제를 해결하는 데는 특정 분야에 대한 세부적인 내용을 파악하기 위한 특별한 훈련이 필요하고, 경험과 통찰이 필요하다. 언어, 종교, 문화 등에 대해 깊이 이해하고 있는 복잡성 분석가가 있어야 미스터리형 문제를 잘 풀 수 있다. 퍼즐형 문제에서와 달리 미스터리를 해결하는 데는 "정보가 적은 것이 아니라 오히려 너무 많아서 어려움을 겪는다" 　혁신적 경영방법으로 알려져 온 디자인 씽킹은 복잡하게 얽힌 미스터리형 문제에 잘 적용되는 문제해결 접근법이다. 챗GPT는 퍼즐형과 미스터리형 중에서 어떤 문제 해결을 잘 지원할까? 물론 둘 다에 도움을 준다. 좀 더 들여다보면, 챗GPT는 퍼즐을 푸는데 필요한 정보를 더 잘 제공한다. 　정보는 넘쳐나지만 워낙 복잡한 카오스적 문제를 해결하는 데는 해당 분야 전문가의 통찰력에 의존할 수밖에 없다. 경험과 문화 및 사회적 지식에 기반을 둔 통찰을 요구한다. 챗GPT가 미스터리형 문제를 직접 풀 지는 못한다. 통찰을 제공하고, 아이디어를 제안하고, 문제해결에 도움이 될 데이터를 분석하는 유용한 도구가 될 수 있다. 　챗GPT는 방대한 학습 지식을 토대로 문제 해결에 도움이 되도록 통찰을 제공한다. 브레인스토밍 도구로 이용될 수 있다. 우리는 이러한 도구를 활용하여 문제해결을 위한 한층 개선된 통찰력을 발휘하게 된다. 챗GPT로 정보와 지식은 물론이고 통찰을 얻을 수 있다. 디지사이트(digisight는 digital과 insight의 합성어이다)이다. 　디지사이트는 디지털 기술의 지원으로 확장되고 깊이를 더하는 인간 통찰력을 의미한다. 복잡한 미스터리형 문제에 대한 통찰을 얻는 도구로 챗GPT를 활용하자. 지식근로자의 생산성을 한층 향상시킬 수 있는 기회이다. 기회를 잘 활용하면, 첨단 디지털기술을 도구로 부리는 디지사이트가 경쟁력이 되는 시대를 살아가면서 우리는 평온함도 함께 누릴 수 있다. 　한글 말뭉치가 부족한 챗GPT를 극복하기 위해 네이버도 하이퍼클로바X라는 네이버GPT를 올 7월에 선보인다고 한다. 한국어 데이터, 5,600억 단어(정확하게는 토큰)의 대규모 언어모델에 기반을 두고 있다고 하니 기대를 해 볼만 하다.