5화에서는 AI 회사를 움직이는 동안 코덱스의 제한 사항이 생각했던 것보다 훨씬 더 가까워지고 있었다.
어, 이렇게 오래 쓰셨어요?
저에게 일어난 일에 대한 이야기를 적었습니다.
원인을 조사해 본 결과, 문제는 여러 개였습니다.
코덱스에서 하는 잡담까지 포함
계획은 코덱스(Codex)로 진행하고 있다.
AI 직원들이 서로 여러 번 소통하고 있다.
모든 일정이 비서를 통해 이루어지고 있습니다.
사용하지 않는 AI 직원까지 제작해 본 적이 있다.
AI 직원들이 많이 일하고 있는 모습 때문에, 상당히 불필요한 회사로 전락했습니다.
나는 Codex의 사용량과 토큰을,
AI 직원에게 지급하는 “급여”와 유사한 것
그렇게 생각하게 되었습니다.
그렇다면, 할 일은 간단합니다.
직원을 늘리기 전에,
불필요한 업무를 줄이는 것이 좋겠습니다.
이제부터 제 첫 번째 AI 회사의 개선이 시작되었습니다.
먼저, 여기저기서 수다를 떨지 말자.
가장 먼저 눈에 띈 것은 대화의 빈도가 많다는 점이었습니다.
그때 저는 여러 AI 직원들과 직접 이야기를 나누고 있었습니다.
비서에게도 말씀하시오.
기획 담당자에게도 말했다
상임 기역에도 말씀드릴 말씀이 있습니다.
작업 담당자에게도 말했다
더욱이 인공지능 직원들 간에 서로 소통하도록
회사 같은 느낌을 준다는 측면에서는, 그에 맞는 움직임입니다.
하지만, Codex의 사용량을 인지하면서 살펴보면,
이 대화, 정말 전부 필요한 건가요?
그 결과, 2023년 1월 26일에 발표되었습니다.
그러므로, 우선 인사이동을 비서에게 맡기기로 했습니다.
모든 것을 비서 경로를 통해 해결하는 것이 유일한 방법이 아니라는 의미입니다.
실제 작업 중에는 매번 비서를 끼고 있어서, 그것 또한 낭비가 됩니다.
내가 줄이고 싶었던 것은,
같은 내용을 저쪽 AI와 이쪽 AI 모두 설명하는 것입니다.
제 경우에는 비서에게 먼저 업무의 담당 창구 역할을 맡아주고, 내용에 따라 필요한 에이전트에게 업무를 전달해 달라고 요청합니다.
그럼으로써 실제 작업을 담당하는 에이전트에게 맡긴다.
그렇게 모양이 조금씩 기울어갔습니다.
다음으로 회사의 규칙 자체를 의심했다.
AI 회사를 시작한 이후, 나는 문제가 발생하는 매번 규칙을 추가하고 있었습니다.
이건 제가 알아서 할 겁니다.
이런 경우에는 확인합니다.
이 업무는 이 담당자가 맡습니다.
이런 경우에는 비서에게 돌려 주세요.
인식한 것을 규칙으로 삼는다.
그 자체는 나쁘지 않다고 생각합니다.
문제이다.
단순히 늘리는 것만을 하던 일입니다.
규칙이 계속해서 늘어날수록, 매번 AI에 읽어달라고 하는 정보량도 늘어납니다.
더 나아가 내용물을 확인해 보면
마찬가지로 다른 표현으로 쓰고 있습니다.
하나로 묶여 있는 내용이 분리되어 있다.
예전 추가했던 규칙과, 나중에 추가한 규칙의 의미가 거의 같습니다.
그런 물건이 추가되었습니다.
그러니까 나는 비서에게 물었습니다.
특별한 프롬프트를 구상한 것은 아닙니다.
거의 그대로입니다.
현재 규칙을 확인하고 최적화하십시오.
그러면서 중복되거나 의미가 상당히 유사한 것들이 정리되었습니다.
결과적으로, 규칙의 수는 거의 반으로 줄었습니다.
제가 평생 동안 열심히 추가했던 규칙의 상당 부분을
AI 스스로에게
이건 요약될 겁니다.
그렇게 정리된 것이니.
솔직히
정말 줄어드는 거야?
솔직히 그렇게 생각하지 않았습니다.
하지만 줄이라도 필요한 내용은 남아 있습니다.
그렇다면 매번 방대한 양의 정보를 읽어줄 필요는 없습니다.
여기에서 저는,
규칙이 많다고 해서 안전해지는 것은 아니며, 필요한 규칙이 잘 정리되어 있는 것이 더 좋습니다.
그렇게 생각하게 되었습니다.
ChatGPT와 Codex의 업무 분담을 재조정했습니다.
ChatGPT와 Codex의 활용 방식을 구분하는 것이 또 다른 중요한 점이었다.
그때 저는 차이를 거의 이해하지 못하고 사용하고 있었습니다.
그러므로,
기획을 검토하고 있습니다.
상담을
잡담을 나누는 시간입니다.
아이디어를 확장하는 것은 창의적인 문제 해결의 핵심입니다. 단순히 기존의 생각을 더 발전시키는 것을 넘어, 완전히 새로운 관점을 열어두고 다양한 가능성을 탐색하는 과정이 필요합니다. 다음은 아이디어를 확장하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법입니다.
1. **브레인스토밍:** 제한 없이 자유롭게 아이디어를 쏟아내는 브레인스토밍은 아이디어를 확장하는 가장 기본적인 방법입니다. 비판적인 사고는 잠시 접어두고, 떠오르는 모든 아이디어를 기록하세요.
2. **마인드 맵:** 중심 주제를 중심으로 연관된 아이디어를 시각적으로 연결하는 마인드 맵은 아이디어를 구조화하고 새로운 연결고리를 발견하는 데 유용합니다.
3. **SCAMPER:** SCAMPER는 기존 아이디어를 변형하는 데 도움이 되는 기법입니다. Substitute(대체), Combine(결합), Adapt(적응), Modify(수정), Put to other uses(다른 용도로 사용), Eliminate(제거), Reverse(역전)의 약자입니다.
4. **다양한 관점:** 다른 사람의 의견을 들어보거나, 다른 분야의 지식을 습득하는 것은 아이디어를 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. **질문하기:** “왜?” “만약 ~라면?”과 같은 질문을 던지면서 아이디어를 심화시키고 새로운 가능성을 탐색하세요.
6. **역발상:** 문제의 해결책을 역으로 생각해보는 것도 새로운 아이디어를 떠올리는 데 도움이 될 수 있습니다.
7. **연관된 정보 탐색:** 관련 서적, 논문, 웹사이트 등을 탐색하면서 아이디어를 확장하고 새로운 영감을 얻으세요. 특히, “창의적 사고” 관련 서적을 참고하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
8. **휴식:** 때로는 휴식을 취하면서 생각을 정리하는 것이 아이디어를 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 잠시 떨어진 곳으로 여행을 떠나거나, 좋아하는 음악을 듣는 것도 좋은 방법입니다.
그것까지 코덱스(Codex) 측의 AI 직원과 함께 하였습니다.
하지만 실제 파일을 다루거나, 코드를 작성하거나, 테스트할 필요가 없다면
전체 코덱스로 처리할 필요는 없습니다.
그러한 과정에서, 기획이나 상담, 벽에 기대어 이야기 나누는 듯한 일들을 조금씩 ChatGPT 측으로 옮겨갔습니다.
ChatGPT에게 맡겨 놓는 것이 더 편리했습니다.
한편, 코덱스에는…
실제로 파일을 생성한다
코드 수정
테스트 중입니다.
앱을 현실로 만드십시오
그러게, 실제 작업에 초점을 맞춰 맡긴다.
지금 제 사용법과 비슷하게
ChatGPT로 생각하고, Codex로 제작합니다.
그렇게 형태가 조금씩 갖춰져 왔습니다.
처음부터 이 형태를 이해한 것은 아니었습니다.
너무 많이 사용하다 보니 문제가 생겨서, 이것저것을 찾아보던 중 겨우 형태가 갖춰졌습니다.
AI 직원 증원으로의 변화: 필요한 업무만 위임하는 방향으로 전환
처음에는 AI 직원 수가 늘어날수록 더 많은 일을 할 수 있다고 생각했습니다.
법무팀이 필요합니다.
계좌가 필요합니다.
사무원이 있습니다.
편집인이 필요합니다.
상담 역할을 수행하는 사람들도 있었다.
회사로서 보면 매우 화려합니다.
하지만 제 경우, 한 번도 제대로 활용하지 않았던 역할도 있었습니다.
그러다가 저는 생각을 바꾸었습니다.
이 직원이 있었다면 무언가에 유용하게 쓰일 것 같네요.
하지만
지금 나에게 이 일은 정말 필요한 걸까?
생각해 보자.
필요한 대로 추가하면 됩니다.
쓸모가 없다면 억지로 두둘러놓을 필요는 없습니다.
AI 덕분에 쉽게 직원 수를 늘릴 수 있습니다.
하지만 쉽게 늘릴 수 있기 때문에 더욱 가치 있다.
늘리지 않는 판단 또한 필요했습니다.
개선했음에도 불구하고 아직 완성되지 않았다.
불필요한 대화를 줄이기 위해
오늘날 사무 보조 업무의 역할은 단순히 서류 작업이나 회의 지원을 넘어 조직의 핵심적인 의사 결정을 돕고 전략적 지원을 제공하는 방향으로 재정립되어야 합니다. 특히 데이터 분석 능력과 커뮤니케이션 능력을 갖춘 ‘비즈니스 어시스턴트’라는 새로운 직무 모델이 주목받고 있습니다.
이러한 변화에 발맞춰 사무 보조 인력은 자신의 역량을 강화하고 새로운 역할을 수행할 수 있도록 교육 및 훈련 기회가 제공되어야 합니다. 또한 조직 내에서 비즈니스 어시스턴트의 역할을 명확하게 정의하고, 그에 맞는 업무가 부여되어야 합니다.
이러한 변화는 기업의 경쟁력 강화에 기여할 뿐만 아니라 사무 보조 인력의 직무 만족도 향상에도 도움이 될 것입니다.
규칙을 명확히 합니다.
ChatGPT와 Codex의 업무 분담에 대해 논의해 보겠습니다.
ChatGPT는 대규모 언어 모델로서 광범위한 주제에 대한 질문에 답변하고, 텍스트를 생성하며, 다양한 창작 활동을 지원하는 데 특화되어 있습니다. 예를 들어, ChatGPT는 사용자의 질문에 답변하거나, 이메일 초안을 작성하거나, 시나리오를 생성하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
반면, Codex는 OpenAI에서 개발한 코드 생성 모델로, 자연어 설명을 기반으로 코드를 생성하고, 기존 코드를 수정하며, 코드에 대한 질문에 답변하는 데 특화되어 있습니다. 예를 들어, “파이썬으로 팩토리얼 함수를 작성해줘”라는 명령을 받으면 해당 코드를 자동으로 생성할 수 있습니다. 또한, 기존 코드의 버그를 수정하거나, 코드의 기능을 확장하는 데에도 활용될 수 있습니다.
두 모델은 서로 보완적인 관계를 가지고 있으며, 함께 사용될 때 더욱 강력한 성능을 발휘할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 ChatGPT를 사용하여 코드 생성에 대한 아이디어를 얻은 다음, Codex를 사용하여 해당 아이디어를 코드로 구현할 수 있습니다. 또는, ChatGPT를 사용하여 코드에 대한 설명을 작성한 다음, Codex를 사용하여 해당 설명을 기반으로 코드를 생성할 수 있습니다.
이러한 방식으로 ChatGPT와 Codex를 함께 활용하면, 개발자는 더욱 효율적으로 코드를 작성하고, 소프트웨어 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 또한, 코딩 경험이 부족한 사람도 Codex를 통해 쉽게 코드를 생성하고, 프로그래밍을 시작할 수 있습니다.
앞으로 ChatGPT와 Codex는 더욱 발전하여 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다. 특히, 인공지능과 코딩 분야의 발전에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.
사용하지 않는 AI 직원, 재검토해야 할까
이렇게 해서 첫 번째 AI 회사에서는 조금씩 불필요한 부분을 줄여나갔습니다.
이전보다 사용하기 쉬워졌습니다.
코드엑스를 어느 정도 소모하는 경우도 줄어들었습니다.
하지만,
이것으로 완료됩니다.
저는 그렇게 생각하지 않습니다.
사용하시면 또 새로운 문제가 발생할 것입니다.
실제로, 그 후 나는,
코덱스를 얼마나 사용하고 있는지 더 쉽게 확인하고 싶다.
이렇게 생각하게 됩니다.
결국,
코드엑스 사용량을 확인하는 도구를 직접 제작하게 됩니다.
더 이상 보는 것만으로는 부족합니다.
남은 이용량이 위험해졌을 경우, AI 측의 작업을 안전하게 중단할 수 있는지 확인해 보십시오.
이 부분까지 제작 중입니다.
저의 AI 회사는 아직 개선 중입니다.
단지, 처음부터 막대한 낭비를 안고 있었던 것과 비교하면
AI에게 무엇을 맡길 것인가”라는 질문 대신 “AI에게 무엇을 맡지 말아야 하는가”라는 질문을 던져야 합니다.
생각하게 되었습니다.
이것까지가 제가 실제로 진행했던 첫 번째 개선 사항입니다.
이 부분부터는 저와 같이 AI에게 역할을 부여하거나, 여러 AI를 사용하여 작업하고 있는 분들을 위한 실전편입니다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 91청크
원문 보기 | 출처: note.com