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공동창작 관점에서의 생성형 인공지능
공동창작에 대한 관점을 조금은 포괄적으로 그리고 넓게 이해해 주셨으면 합니다. 공동개발을 많이 경험한 분들은 조금 더 쉽게 이해하시겠지만, 생성형의 등장으로 이제는 혼자서 모든 것을 다 하는 시대가 아니라 복수의 인원이 동시에 과업을 진행하는 시대가 되었습니다. 과업을 복수의 사람이 동시에 처리를 하게 되면, 혼자서 처리하는 것보다 절대적인 시간 자체가 효율화됩니다. 반면 생성형을 통한 업무 효율화는 개인을 중심으로 연구개발 되었고 그 결과 혼자서 처리 가능한 생산 속도 또한 기존 대비 비교 불가 수준으로 빨라졌습니다. 이때 글을 작성하는 2024년 8월 기준으로 생성형을 활용하는 방법을 보면 주로 혼자서 처리하는 관점으로 접근을 하고 있으며 개인이 처리하는 업무 양이 많아진 형태로 계속해서 진화하고 있습니다. 이는 인터뷰를 통해서 확인했습니다.
하지만, ‘창의성’ 관점을 포함해서 생성형이 등장하고 난 이후 혼자서 업무 처리하는 것보다 여러 명이 즉 팀이 구성되어 복수의 사람이 일을 처리하는 것이 훨씬 더 빠르고 훨씬 더 창의적인 결과물을 도출해 낼 수 있습니다. 이러한 저의 주장은, 글 작성 시점까지는 추론이며 객관적인 검증이 필요합니다. 하지만 저의 이러한 논리를 주장하는 이유 역시 멀티트랜스포머 모델을 이해하면 해결이 되는 간단한 문제입니다. 생성형 특성상 단일 조건에서의 단일 답변은 입력된 데이터에 의해 결정이 되고 이러한 데이터를 우리는 생성형을 사용하는 관점에서 ‘프롬프팅’이라고 합니다. 그리고 우리는 유저 프롬프팅과 콘텐츠 프롬프팅만 이해해서 응용하면 됩니다. 이러한 환경 자체는 개인에 의한 최적화가 맞습니다.
즉 생성형을 사용하는 과정에서 모든 대화는 서로 독립으로 운영이 되고 독립으로 운영이 되다 보니 입력하는 사람이 다수일 경우 서로 다른 결과물을 도출해 내는 것입니다. 이때 RAG가 적용이 되면 창작을 하는 즉 문제를 풀어 가는 복수의 사람들이 공통적인 데이터를 통해 공통의 의견으로 서로 다른 관점으로 접근을 하게 되면, 이른바 ‘톤앤매너’가 지켜지면서 창작의 결과물이 나오게 됩니다. 우리는 이러한 것을 공동창작이라는 표현도 사용합니다.
공동창작에서 효율성이 고도화되기 위해서는 프로젝트 PM의 역할이 지금보다 더 중요하게 될 가능성이 높습니다. 이유는 기존에 진행하는 PM의 역할에서 추가적으로 업무에 사용하는 데이터에 대해 기존보다 더 엄격한 기준에서 데이터 적용이 필요하며 작업자마다 서로 다른 프롬프팅을 구사하게 되는데 이때 적용하기 위한 맥락적 관점에서의 프롬프팅 통일과 일부 핵심 내용에 대해서는 동일한 프롬프팅을 적용해야 하는 등 과업을 수행하는 과정에서 발생하는 수많은 내용을 계속해서 모니터링하고 조정해야 합니다. 이러한 ‘톤앤매너’를 통일시키는 과정을 ‘얼라인 작업’이라고도 합니다. 용어에 대한 표현보다는 글의 맥락적 의미를 이해해 주셨으면 합니다.
(다음 포스팅에서 이어서 계속)