연결 역할을 하는 생성형 인공지능

 

 

어느 순간 내가 프로그래밍 중 함수 이름을 작명할 때 생성형 인공지능 서비스(이하 AI)에 의존을 많이 한다는 것을 깨달았다.

 

내가 짠 함수의 이름을 나의 졸렬한 작명 실력을 발휘하지 않고도 모든 이들이 이해할 수 있는 형태의 이름을 순식간에 만들어준다.

 

나의 코드의 독해성이 높아진다.

 

 

다른 AI 활용에 대해서는 비난의 여지가 많을 수 있지만 이런 종류의 활용에 대한 비난은 누가 할까 싶다.

 

잘 들여다 보면 이런 형태의 작업은 많은 이들에게 공유가 되며 AI의 개입으로 인해 서로의 이해도가 높아지는 경우이다.

 

 

누구나 다 열심히 업무를 하지만 서로의 업무를 공유하고 상대편의 업무를 들여다볼 때

 

서로의 고유한, 낯선 이름들과 형식에 피로도가 훌쩍 쌓이는 일은 매우 흔한 일이다.

 

그 교집합에 서로의 이해도를 높이기 위한 AI의 개입은 무척 반가운 일이다.

 

공유성이 높아진 현대 사회의 업무에서 이러한 인터페이싱은 생산성도 높이고 업무의 일관성에도 기여한다고 볼 수 있다.

 

 

대표적인 예가 이력서 작성인 것 같다.

 

지원자도, 리크루터도 각자 자신의 관심사를 적는데 열심이지만 두 주체가 같은 방향성을 잡기란 쉽지 않다.

 

하지만 AI는 지원자의 이력을 바탕으로 리크루터가 관심을 가질만한 이력만 추려 특화된 이력서를 만들 수 있다.

 

프론트 엔드의 디자인 랭귀지 활용 보조, 실시간 번역 또한 쌍방에게 도움이 되는 좋은 예시이다.

 

정보를 상대가 수용하기 좋은 형태로 변형된 결과물이 모두에게 도움을 주는, 아주 미묘한 교집합인 영역이다.

 

 

이런 영역들의 특징은 아래와 같다.

 

- 다양한 사용자 및 전문가 집단의 공동 지식과 best practice를 기반으로 함

- 개인의 창의성보다는 공유된 어휘나 표현의 적절한 사용이 요구됨

- 반복 작업의 최소화

- 중간 혹은 최종 결과물에 대한 확인을 위한 시각화가 요구됨

- AI가 생성한 결과물에 대해 서비스를 요청한 쪽은 상당히 큰 신뢰를 가져야 함

 

 

과연 리크루터들은 이런 방식으로 생성되는 이력서를 어떻게 볼지 모르겠다.

 

마구잡이로 생성된 것이 아닌, 그 사람의 이력을 바탕으로 Job posting에 맞게 변경된 이력서 말이다.

 

사람이 직접 한땀 한땀 작성하는 것이 더 바람직하고, 위 형식보다 우월하다고까지 볼 수 있는 이력서일까?

 

 

확실한 것은 이렇게 AI의 도움을 받는 공유 업무의 범위가 더 늘어날 것이고, 더 자동화 될 것이라는 점이다.

 

앞으로의 업무 자동화가 기대도 되고 두렵기도 한 밤이다.