챗GPT가 채용 시장을 뒤바꾼다

줌 화상 면접, 메타버스 채용 박람회, 메타버스 면접, 챗GPT 자기소개서 등 《채용 트렌드》시리즈에서 지속적으로 주목하는 테크 키워드다. 2024년 채용 시장에서는 챗GPT가 직무 역량 탐색, 자기소개서, 면접에 이르기까지 널리 확대되고 있다. 2022년 12월 챗GPT가 공개되면서 대학교나 기업에서도 보고서, 기획서, 글쓰기를 하는 데 많이 활용되고 있다. 챗GPT를 활용해 자기소개서를 쓰는 경우가 많아지면서 채용 전형에서 자기소개서의 중요성이 낮아지고 채용 전형의 다음 단계인 인·적성 검사나 면접에 힘이 더 실릴 것으로 예상된다.

챗GPT는 어떻게 이용하는 걸까? 오픈AI닷컴(https://chat.openai.com)에 회원 가입을 하고 채팅하듯 쓰면 된다. 챗GPT는 말 그대로 챗(Chat), 즉 대화를 나눌 수 있는 AI라는 뜻이다. GPT는 오픈AI가 개발한 언어모델이다. 언어모델은 하나의 단어 다음에 어떤 단어가 오는 게 좋을지 적절한 단어를 통계적·확률적으로 예측하는 모델을 
말한다. 예컨대 ‘홍길동’이라는 단어가 주어졌을 때, 그 뒤에 어떤 단어가 오는 게 적절할지 통계적·확률적으로 예측하는 것이다. 주어진 데이터에 따라 답변이 달라질 수 있는데, 빅데이터가 많을수록 답변은 더욱 그럴싸해진다.

GPT를 글자 그대로 풀면 ‘사전 훈련된 생성 변환기(Generative Pre-trained Transformer)’라는 뜻이다. ‘생성(Generative)’은 답변을 생성한다는 의미에서 붙었다. ‘사전 훈련된(Pre-trained)’은 조금 기술적인 표현인데, GPT의 핵심 언어모델이 미리 학습을 끝낸 뒤 필요한 작업에 맞춰 약간의 수정을 가한 답변을 만든다는 의미다. GPT 이전의 언어모델은 작업별로 별도의 모델을 처음부터 학습했다. GPT는 사전에 학습을 통해 성능을 높인 것이다. ‘LLM’은 ‘대형 언어모델(Large Language Model)’의 약자다. 빅데이터를 사용할수록 언어모델의 정확도나 활용도가 높아지기 때문에 그냥 언어모델이 아니라 ‘대규모 언어모델’을 사용하게 된다. GPT-3의 경우, 파라미터(매개변수)를 1750억 개 썼다고 한다. 파라미터는 AI가 사용자의 의도를 이해하는 데 필요한 데이터라고 생각하면 된다. LLM에서는 데이터가 많을수록 성능이 좋다고 했으니, 이 파라미터의 숫자가 곧 성능을 의미한다. 2018년 처음 나온 GPT-1은 파라미터가 1700만 개, GPT-2(2019년)는 15억 개, GPT-3(2022년)은 1750억 개로 100배나 커졌다. 성능이 얼마나 급격히 개선됐는지 미루어 짐작할 수 있을 것이다. 최근 등장한 GPT-4는 파라미터가 100조 개까지 늘어났다고 한다. 

앞으로도 더욱 큰 폭의 증가가 있을 것으로 예상된다. AI는 인간이 아니기 때문에 자연어를 처리하기 위해서는 별도의 과정을 거쳐야 한다. 어떻게 보면 컴퓨터 환경에서 AI가 인간의 언어를 이해하게 하는 것이 AI 기술의 전부라고 할 수도 있다. ‘트랜스포머(Transformer)’는 자연어를 이해하고 활용하는 데 큰 강점을 보이며 단숨에 대세로 자리잡았다. 트랜스포머를 이용한 챗GPT가 그동안 나온 AI 챗봇 가운데 가장 사람에 가까운 대화가 가능한 것도 이런 맥락에서 이해하면 된다. 트랜스포머는 사람의 질문에 답하기, 번역하기, 긴 문장 요약하기 등에 강점을 가지고 있다. 물론 지금은 텍스트 기반뿐만 아니라 다양한 방식으로 응용돼서 사용되고 있다. 

이와 관련, 오픈AI는 달리2(DALL·E 2)로 텍스트 투 이미지(Text-To-Image) AI 모델의 붐을 일으키고 있다. 챗GPT에 100억 달러(약 12조 5000억 원)를 투자한 마이크로소프트는 검색 엔진 ‘빙(Bing)’에 챗GPT와 유사한 AI 챗봇을 추가할 방침 이다. 새로운 빙 엔진에서는 기존 검색 결과 외에 챗GPT처럼 대화형으로 검색 내용에 답하고 추가 질문을 하는 등 대화를 이어갈 수 있다.

챗GPT의 등장으로 IT업계는 더욱 분주해진 모습이다. 가장 먼저 비상등을 켠 곳은 구글이다. 세계 최대 검색 엔진인 구글의 위상에 챗GPT가 위협으로 떠오르고 있기 때문이다. 구글의 최고경영자(CEO) 순다르 피차이(Sundar Pichai)는 최근 홈페이지를 통해 AI ‘바드(Bard)’를 발표했다. 바드는 초거대 언어모델인 ‘람다(Language Model for Dialogue Applications, LaMDA)’를 기반으로 한다. 람다는 1370억 개에 달하는 매개변수로 학습한 AI로, 30억 개의 문서와 11억 개의 대화를 익혔다. 이렇듯 언어모델을 바탕으로 하는 챗GPT가 우리 일상에 커다란 변화를 일으키고 있다.

최근 출시된 바드는 사용자가 생성형 AI를 활용할 수 있도록 돕는다. 창의성이나 상상력을 발휘하고, 중요한 의사결정을 내릴 때 장단점을 살펴보거나, 복잡한 주제를 간단하게 이해할 때 도움이 된다. 아직 실험 버전이지만 바드는 특정 웹페이지에서 장문의 글을 인용할 때 해당 페이지를 출처로 표시하고, 이미지 섬네일이 포함된 대답의 경우 사용자가 이미지를 확인하고 클릭하면 해당 이미지 출처로 이동할 수 있다. 특히 챗GPT는 시, 코드, 대본, 음악 작품, 이메일, 편지 같은 창의성 있는 문장을 생성하는 데 유용하다. 바드는 질문에 대한 답변, 언어 번역, 다양한 콘텐츠 작성, 사용자의 지시를 따르고 그 요청에 따라 신중하게 결정할 때 도움을 준다. 또한 자기소개서 작성 시 맞춤법이나 문법적 오류를 확인하고 일관성과 적합성, 효과성을 확인하는 등 완성도를 높이는 데 효과적이다.

챗GPT라는 거대한 기술을 많은 사람들이 능숙하게 활용하게 된다면 자기소개서, 면접 기술 등이 상향 평준화할 것으로 예상된다. 기업이 원하는 적합한 인재를 뽑기 위해서는 더욱 고도화한 검증 시스템이 필요해진 것이다.

*출처 : 채용트렌드 2024