휴식2.ChatGPT

1. ChatGPT의 일상화가 가속화되고 있다. 일단은 경제적인 해결 -무료로 사용 가능함-이 이루어졌고, 그 이전의 생산-소비의 대상 간의 비중이 이 계기를 통해 달라졌다는, 즉 기술의 혁신을 느낄 정도의 놀라움을 대중적으로 각인시키는 데 성공했기 때문이다. 이전까지의 소프트웨어 기술, AI를 차용했다는 일상 속의 기술들을 정보의 생산 과정의 비중으로 보면, 인간이 기술보다 당연히 많았다. 직업적으로 보면 사무직이고 그 직업이 현대 도시에서 생활하는 이들에게 대다수일 정도로 인간의 생산은 수집, 분류, 정리, 추출 등 데이터의 관계와 처리의 과정을 통한 데이터 생성의 순환이었다. 현 AI기술은 그 과정에서 ‘수집’ 단계에서의 단편적인 자료들을 보여줄 뿐이었다. 그리고 AI의 생산성은 보조적 수단으로 인간의 활동에 도움이 크게 될 뿐, 공장의 부분적인 기계로 작동할 뿐이었다.
2. 그러나 ChatGPT가 보여준 것은, 인간의 생산과 구별이 안 될 듯한, 오히려 더욱 생산적인 데이터 처리를 넘어 생성 능력을 보여주었기 때문이다. 이는 공장의 부분적인 기계가 아닌, 무인 공장이 된, 즉 사무 작업의 무인화를 이뤄낸 것이다. 그 이전부터 무인화를 이뤄낸 분야는 다양하다. 계산에서부터 시작해서 게임, 미술, 음악까지. 이렇게 점차 인간은 자신의 영역이 축소된다는 느낌을 전 방향으로 느끼게 되었다. 그러나 사회의 정의 조건이기도 한 ‘문명’의 핵심인 ‘문자’로 이루어진 인본주의적인 시스템은 인간 외에도 해석과 산출이 가능성을 보여준 이 ChatGPT에 의해 위협이라고 판단될 정도의 경고를 울렸다. 어느 순간 인간은 일자리가 없어졌다는 경제적인 문제를 걱정할 때가 아니라, 해답을 찾지 못하는, 집단적 허무라는 심리적인 공황을 겪어야 하는, 인류 생존 자체에 위협이 되었기 때문이다.
3. 시스템의 역할은 안정에 있다. 그리고 내부적으로 무너지는 경우가 제일 위험하다는 점을 들어, 결국 시스템의 본질이 무너질 때 우리는 위험에 빠지게 된다. 인본주의적 시스템의 본질은 인간의 생명을 최고의 가치로 여긴다는 것이고, 이는 결국 생존과도 연결되어, 생존의 연장은 누구나 합리적으로 이상향으로 설정하고 실천할 수 있게 되었다. 그렇게 기술의 발전으로 우리는 점차 기술을 도구로 이용하다가, 그 도구는 필수적 도구로, 도구의 정의가 흐려지고 기술과 인류는 필수적 상관 관계로 그 경계가 흐려진다. 그렇게 인간의 생명이라는 최고의 가치는 최선의 가치로 바뀌는 듯 하는 등, 인본주의적 시스템의 본질이 흔들리는데, 그 진폭의 크기는 이 ChatGPT의 등장과 동시에 높아졌다.
4. ChatGPT는 다시 언급하다시피 사무 영역의 무인화를 가져다 줄 가능성을 내포하고 있고, 그 ‘문자’의 활용에 능숙하던 인간의 역할은 축소되어 버렸다. 지금도 흔히 노동을 육체적 노동과 정신적 노동으로 나누곤 하는데, 후자의 역할에서 사실상 대부분의 영역이 사라진 것이다. 그동안 서로 간의 경쟁을 통해 안정을 추구하던 대다수는 반 강제적 평준화 기제를 통해 지금까지 투자하고 그에 따른 허무함을 느끼게 되었다. 현대인들에게 생존은 육체적인 생존보다 그 부차적 생존이 중요하다. 사회적으로 생존하는 것이 곧 하위 생존 욕구도 충족할 확률이 높기 때문이다. 그렇게 수단(ex:권위)과 목적(ex:생명)이 달라졌다고, 그동안 인문학이 강조해오던 인본주의적인 교육도 동시에 목소리를 높였지만, 이 기술의 등장으로 애초부터 경쟁이 무의미해진 것이 되고, 그에 따른 수단과 목적도 무의미해지게 된 것이다.
5. 우리는 그렇게 이 기술에 대한 반응은 두려움으로 대응하게 될 수 밖에 없다. 그 두려움이 생성된 곳은 사회라는 시스템 내에서 일어난 것이고, 예로 들면 제도적인(직업) 문제, 이에 따른 경제적인 문제, 사회적 성공의 가능성 문제에서 추출된 것이다. 이 두려움은 결국 인공지능이 당연시된 미래의 사회에서 생성되는 것이 아닌, 이 과도기적 상황에서, 미래에 대한 예측 가능성이 낮아진 대에 대한 막연한 ‘무지에 대한 두려움’일 것이다. 그래서 내가 이 글을 적는 목적이기도 한 여기서 나는 ‘어떻게 해야 할 것인가’라는 태도 중심적인 이야기를 이제 진행해야 할 것이다. 예측 가능성을 높여야 하는데, 현 시스템의 변화의 속도가 크다면, 결국 나는 먼저 변화할 시스템들의 경우의 수에 대응하는 각각의 플랜을 작성해 보아야 할 것이다. 그렇게 뼈대를 정한다면 ‘기존 영역 – 변화점 ‘들을 나열하고, 각각 ‘변화된 이후 인간이 필요한 영역’을 판단할 것이지만, 기존 영역에 대한 기준은 인간의 역할적 관점(직업)으로 할 것인지, 학문적인 분류로 할 것인지 고민되지만, 사실 상 ‘나’의 태도를 정립해야 하므로, 현 시스템에 종속적인 역할적인 관점으로 해 나가려고 한다. 또 대상과 관계 영역으로 나누어야 한다고 느끼고, 두 개로 나눠서 병렬적으로 생각해 보려고 한다.

-건축 학업

AI를 활용해 특징 별 구분 점들을 쭉 나열하게 한 뒤, 각각의 주제에 맞는 사례의 세부적 그룹, 도서 등을 찾고 지식화 한다. 동시에 요약과 글 작성 기능을 통해 겉 가지를 탐구한다.

이때 중요한 것은, 각 사례의 세세한 설정 등을 모두 암기하는 것이 절대로 아니라, 세세한 분류 체계를 내가 암기를 하는 것이다. 그리고 그 분류에 맞는 사례들은 이미지로 기억하고, 나중에 추출할 일이 있을 때 그 분류에 맞는 사례들을 AI를 빌려 다시 확인하는 것이다.

그 분류점들을 정리하고 정리해, 현재를 본다. 미래의 방안도 검토해 보는 것이다.

… 막상 작성을 해 보려니, 결국 내가 갖춰야 할 태도는 일단 AI 적극 활용해보기이다. 그리고 모든 주제를 기술과 연결해보기이다.

6. 오늘부터 이렇게 1일 1 학습을 해야 할 듯 싶다.