요즘 인공지능 분야에서는 거대언어모델(Large Language Model)이 대세다. 챗GPT를 위시해서 바드, 클로드, LLaMA, 그리고 네이버가 하이퍼클로바X를 발표하는 등 국내업체들도 LLM에 뛰어들고 있다. LLM이란 컴퓨터에 대량의 데이터를 때려 넣고 학습시켜서 매우 똑똑한 거인을 만드는 작업이라 할 수 있다. 즉 인간의 말을 알아듣고 스스로 추론을 하고 말을 하는, 인간과 흡사한 인공지능이다.
LLM 이전에는 각 영역별로 SOTA 인공지능들이 있었다. SOTA는 ‘State-Of-The-Art’의 약자로서, 사물 인식, 이미지 분류, 의미와 감성 분석, 번역 등 특정 태스크를 수행하는 데 있어 예술의 경지에 올랐다 할 수 있을 만큼 최고 수준의 성능을 달성한 인공지능 모델을 지칭한다. 그런데 LLM이 많은 분야에서 SOTA 모델들을 제치기 시작한 것이다.
즉 인공지능이 인간의 말을 이해하고 잘하게 되니 학습이 가능해져 지식이 많아질 뿐 아니라 문장을 요약하고 정리하는 것도 잘하고, 글쓰기도 잘하고, 번역도 잘하고, 그림도 잘 그리고, 작곡도 잘하는 것이다. 이것이 LLM이 대세가 된 이유이며 말을 잘하는 사람이 지능이 높고 다방면에서 유능하다는 사실을 인공지능이 증명한 셈이다.
인공지능 시대가 요구하는 인재는 똑똑한 지식인이 아니다. 지식으로는 인공지능을 따라잡을 수 없게 되어버렸기 때문이다. 지식을 자신의 것으로 소화해서 활용할 줄 아는 지능(Intelligence)으로 전환해야 한다. 말을 잘하는 사람이 업무능력이 뛰어날 뿐 아니라 인공지능 시대가 요구하는 지능, 즉 창의성과 상상력, 공감능력, 소통능력, 협업능력, 문제해결능력을 갖춘 인재가 될 수 있다.