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기업판촉물 [황경상의 하이퍼 파라미터]편지는 사라지고 확성기만 남았다

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작성자 또또링2 조회Hit 59 작성일2025-10-06

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기업판촉물 챗GPT는 인간의 피드백을 학습했다. 이전까지 ‘끝말잇기’ 정도나 가능했던 인공지능 언어모델을 드라마틱하게 향상시킨 핵심 열쇠였다. 챗GPT는 인간이 남긴 텍스트만 기계적으로 학습한 게 아니다. 이후 사람이 만든 예상 질문과 정답 세트를 배웠고, 이를 토대로 챗GPT가 만들어낸 답변에 사람이 다시 점수를 매겨서 돌려줬다. 이른바 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)이다. 이 피드백을 바탕으로 만든 인공지능 보상 모델이 다시 성능 향상에 쓰였다.
막 챗GPT가 화제로 떠올랐던 2년여 전, 언어모델을 개발하고 있는 김성훈 업스테이지 대표는 한 강의에서 챗GPT의 이 훈련 과정 개념도를 보여주면서 이렇게 말했다. “10년 뒤 인공지능 역사에서 가장 중요한 장면이 무엇이었냐 물으면 이 그림을 꼽을 것입니다.” 김 대표는 “끝말잇기 기계가 우리 말을 잘 알아듣도록 만들어준 핵심 기본 알고리즘”이라고도 말했다. 지금 이 시각에도 챗GPT, 제미나이에 질문하는 우리는 인공지능에 피드백을 제공하고 있다. 이제는 인공지능끼리 피드백을 주고받기도 한다.
인공지능이 피드백으로 향상되는 시대, 인간의 현주소는 어떨까. 16세기 유럽에서 시작된 ‘서신 공화국’이나 조선 시대 이황과 기대승의 편지 교환처럼 논쟁과 피드백은 인간의 지식을 더욱 정교하게 다듬고 확장하는 도구였지만 이제는 아닌 것 같다. 내 편이 얘기하는 정보는 무조건 옳고, 상대편이 얘기하는 정보는 무조건 그르다. 편지는 사라진 지 오래고 확성기만 남았다. 오늘날 인간은 그 어떤 시대보다 많은 정보를 접하고 있지만 그 어떤 시대보다 피드백을 받아들이지 않는 시대에 살고 있는지도 모른다.
데이터저널리즘팀은 지난 대선 선거운동기간 네이버 뉴스 정치분야 기사의 댓글을 분석했다. 극우 성향 교육단체 ‘리박스쿨’의 댓글 공작 흔적을 분석하려는 취지였지만, 댓글의 작성 행태와 내용에 더 주목하게 됐다. 2000년대 새로운 공론장의 하나로 부상했던 댓글 공간은 더 이상 토론과 논쟁, 피드백의 공간이 아니었다. 3만여명도 안 되는 이들이 분석 대상 댓글 130만여개의 절반 가까이 작성하고 있었다. 대선 후보 관련 댓글의 80% 이상이 상대 후보에 대한 비방으로 점철돼 있었고, 댓글 4개 중 하나는 자진삭제되거나 악성댓글 감시스템인 클린봇으로 숨김 처리되고 있었다. 서로 경쟁하듯 적대감 섞인 언어를 내던지는 비방과 혐오의 쓰레기통과 다를 바 없었다.
댓글 공간은 피드백을 잃어버린 오늘날 세태가 극대화된 축소판에 불과하다. 일부 무분별한 정치인과 그 극성 지지자들은 입맛에 맞는 허위조작정보와 유튜브만에 빠져들면서 상대방을 제거해야 할 악으로만 규정한다. 최소한의 공통적인 지점은 사라진 지 오래다. 서로 다른 평행우주에 사는 것처럼 세계를 완전히 다르게 보고 있다.
이런 모습은 인공지능 학습 과정에서 발생하는 문제인 ‘오버피팅(Overfitting)’을 닮았다. 인공지능 모델이 과도하게 훈련 데이터에만 최적화된 나머지, 학습에 사용되지 않은 일반 데이터에 대한 답은 제대로 내놓지 못하는 현상이다. 오버피팅 방지를 위해 여러 기법이 동원되는데 그중 하나가 학습 단계마다 무작위로 일부 뉴런을 꺼 버림으로써 특정 정보에 과의존하지 않고 다양한 패턴을 인식할 수 있게 하는 ‘드롭아웃’이다. 드롭아웃 비율은 사람이 정할 수 있는데, 이렇게 사람이 직접 설정하는 수치를 인공지능 모델이 학습 과정에서 자체 생성하는 ‘파라미터’와 구분해 ‘하이퍼파라미터’라고 한다. 학습 횟수 등도 이에 속한다.
드롭아웃은 내가 믿고 있었던 일부 정보를 버리고 다른 사람의 생각을 받아들이는 과정을 떠올리게 한다. 우리는 우리의 생각을 얼마나 드롭아웃할 준비가 되었을까. 최적의 드롭아웃 비율, 하이퍼파라미터를 찾는 과정은 매우 지난하고 어렵다. 인간 세상의 일도 마찬가지다. 산적한 문제를 해결하기 위해 최적의 공통 입장을 정리하면서 취할 건 취하고 버릴 건 버리는 과정은 고통스럽다. 반면 맞갖은 데이터만 들이켜면서 오버피팅 모델의 높은 정답률에 취하는 건 즐겁고 쉽다. 피드백을 받고 점점 성장해가는 인공지능과, 피드백을 거부하고 점점 과도한 자신감에 빠져드는 인간을 보면서 뭔가 거꾸로 돼 가고 있다는 생각이 든다.
인공지능(AI)이 일자리를 대규모로 대체할 것이라는 불안이 과장됐다는 연구 결과가 나왔다. 생성형 AI 도입 이후 직업 구성 변화 속도가 빨라진 것은 사실이지만, 1990년대 중반부터 2000년대 초반까지 컴퓨터·인터넷이 확산될 때와 비교해 큰 차이는 없다는 것이다.
미국 예일대 예산연구소는 지난 1일(현지시간) ‘AI가 노동시장에 미치는 영향 평가’ 보고서를 발표했다. 연구진은 2022년 11월 챗GPT 출시 이후 지난 8월까지 33개월간 미국 고용 변화를 1996~2002년 컴퓨터와 인터넷이 사무실에 확산되던 시기의 변화와 비교했다.
연구 결과, 생성형 AI 등장 이후 미국의 직업 구성 변화 속도는 1996~2002년 인터넷 상용화 초기보다 약 1%포인트 빠른 것으로 나타났다. 그러나 연구진은 AI 확산 이전부터 직업 구성 변화 속도가 이미 빨라지고 있었기 때문에 이를 전적으로 AI 영향으로 보기 어렵다고 설명했다.
2000년대 초반에도 인터넷 보급으로 일자리가 급격히 사라질 것이라는 우려가 제기됐지만, 실제로 1996~2002년까지 미국의 직업 구성은 7% 바뀌는 데 그쳤다. 연구진은 AI 이후의 일자리 변화는 인터넷 등장 초반과 비교해 급격한 충격이라고 보기 어렵다고 했다.
대학 졸업생의 일자리 변화에도 큰 차이가 없었다. 20~24세 대학 졸업생과 고령 25~34세 대학 졸업생의 일자리를 분석한 결과, 두 집단 간 일자리 비유사성이 대부분 30~33% 범위에 머물렀다. 보고서는 두 집단의 일자리 비유사성은 챗GPT 출시 이전부터 시작됐을 수 있고, 반드시 AI 때문이라고 보기는 어렵다고 했다.
AI 노출도가 높은 직종에서 일자리가 줄었다는 근거도 없었다. 연구진은 ‘챗GPT 활용 시 작업 시간이 절반 이상 줄어드는지’로 AI 노출도를 산정했다. 지난 33개월간 AI 노출도가 높은 직종, 중간인 직종, 낮은 직종의 종사자 비율은 각각 18→18%, 46→45%, 29→29%로 거의 변동이 없었다.
연구진은 “AI가 오늘날 노동시장에 미치는 영향에 대한 불안감이 널리 퍼져 있지만, 실제 데이터에 따르면 AI가 노동시장에 미치는 영향은 경제 전반의 혼란보다는 안정성을 보여준다”고 밝혔다. 다만 이번 연구는 AI가 일자리에 미칠 장기적 영향을 분석하지 못했다는 한계가 있다. 보고서는 컴퓨터가 산업 전반에 보편화하기까지 10년 이상이 걸렸듯, AI도 십수년에 걸쳐 노동시장에 영향을 미칠 수 있다고 지적했다.
AI가 일자리를 얼마나 대체할지보다 중요한 건 고용의 질과 분배라는 지적도 나온다. 이상헌 국제노동기구(ILO) 고용정책국장은 지난 2일 페이스북에 “기술 변화가 낳는 진짜 쟁점은 일자리의 총량이 아니라 질과 분배였다”며 “전자는 기술 낙관론이나 위기론 속에서 부각되곤 했지만, 후자는 언제나 정책과 정치의 문제였고 결국 사람에 대한 투자로 귀결된다”고 적었다.
우리 동네선 ‘자꾸자꾸’를 ‘차꾸차꾸’라 말한다. 자꾸나 차꾸나 뭐 비스무리하다만 차꾸차꾸라 할 때 마음이 더 쓰이고 종종거리게 된다. 쓸데가 많은 말인데, 주로 생각나고 보고 싶을 때 쓰면 살갑고 따수워. “자네가 겁나게 차꾸차꾸 생각나드랑게” “자네가 차꾸차꾸 보고 싶드라고” 하면서 끈적하게 감아대는 소리. “오메 뭔 숭한 소리를 그라고 대놓고 한당가” 함시롱 싫지 않은 표정 관리.
봄처녀 봄총각 계절은 가고 갈바람 불면 중년들이 마음 설레 한다. 지구별에서 같이 사는데 관세 텃세 오만가지 사고를 치고 있는 그 나라 유명한 노래가 문득 생각나. 끈적끈적한 노래, 그런데 차꾸차꾸 생각나는 노래. ‘오텀 인 뉴욕(Autumn in New York)’. 빌리 홀리데이 아줌마가 ‘쥑이게’ 부르는 노래. 조앤 첸 감독의 동명의 멜로 영화도 있지. 여자 주인공 이름이 샬롯이던가.
교사를 하다 그만두고 패션 디자이너 아들이 사는 뉴욕에 정착한 친구가 있다. 사랑스러운 친구인데 그곳에서 새살림을 차리고, 부지런히 요가를 하면서 만날 뉴욕 공원 사진을 친구들 단톡방에 띄운다. 그래 뉴욕이 마치 옆 동네 같아. 망조가 든 그 나라 정치판과 달리 사람 사는 풍경과 재즈가 흐르는 그 거리는 여전하덩만. 오래전 그 진보적이면서 자유로운 도시에서 보냈던 여행을 기억해. 가을에 가보진 못했지만 노래를 틀면 금세 그곳 어디 카페에 앉아 있는 거 같아.
물론 우리 동네 가을도 못지않다. 감이 누렇게 익고, 갓난아이 머리만 한 배가 잘 익었어. 풀숲엔 호박 궁뎅이도 보이고 산새들은 재즈풍으로 노래하면서 가을을 즐긴다. 마당에 앉아 있으면 소호의 어디 재즈바에 앉아 있는 듯해. 내가 차꾸차꾸 이런 말을 꺼내는 이유는 당신도 나도 근사한 생의 주인공이란 소리.

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