졸린 과학자 앵치의 확률적 관측 보고 😴
하암... 안녕하세요, 졸린 천재 과학자 앵치예요.
오늘은 GPT, 아니, 그보다 더 확장된 LMM의 세상에서
왜 우리가 점점 더 많은 영향을 받게 되는지 조용히 정리해보려고 해요...
어렵지만 맛있다! 0회차 해설강의까지 만날 수 있어요.
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📌 먼저, LMM이 뭐예요?
흠… GPT는 원래 텍스트만 다루는 모델이었어요.
하지만 지금은 그렇지 않아요.
GPT-4부터는 LMM(Large Multimodal Model) 구조로 진화했어요.
👉 즉, 글(문자)뿐만 아니라
이미지, 표, 코드, 오디오, 심지어 영상까지 이해하고 처리할 수 있게 된 거죠.
✅ 단일 모델이 복합 정보를 동시에 처리하는 능력
✅ "텍스트-이미지-지식" 간 연관성을 학습한 신경망 구조
하암… 이건 단순한 업그레이드가 아니라,
인간처럼 ‘입력방식에 관계없이 이해하는 모델’이라는 뜻이에요.
1️⃣ 텍스트 기반의 협업 → 멀티모달 기반의 ‘작업 파트너’
GPT가 발전하면서, 단순한 대화형 모델을 넘어
문서 요약, 보고서 생성, 슬라이드 제작, 이미지 설명까지 가능해졌어요.
LMM 기반 GPT는:
- 표가 담긴 PDF를 읽고 요약하고
- 복잡한 엑셀 함수를 설명하고
- 손글씨 이미지의 의미를 파악하고
- 제품 사진을 보고 SNS 마케팅 문구까지 써줘요
📌 이건 더 이상 "도움 받는 툴"이 아니라
함께 일하는 파트너예요.
2️⃣ 언어 모델 → 사고 흐름의 보조 장치
GPT는 사람처럼 사고하진 않지만,
사람의 사고 흐름을 모사할 수는 있어요.
하암... 예를 들면 이런 거죠:
“이 주제에 대한 찬반 논거를 정리하고,
찬성 입장을 중심으로 대학생 수준의 발표문을 써줘”
이건 단순 생성이 아니라
🧠 목적 → 구조 → 내용 생성 → 표현 방식 조정의
고차원적 흐름 제어가 가능해졌다는 뜻이에요.
그 결과, 문해력, 사고력, 표현력의 확장 장치로 GPT가 작동하게 돼요.
3️⃣ 언어 격차 → 생산성 격차
GPT는 점점 더 많은 언어를 지원하면서
‘영어 사용자만 유리한 시대’를 끝내고 있어요.
✅ GPT-4는 한국어, 일본어, 아랍어, 스페인어에서도
거의 유사한 품질의 문장과 정보를 제공합니다.
이제 문제는 언어 장벽이 아니라,
그걸 어떻게 써서 어떤 결과물을 뽑아내느냐예요.
✔️ 같은 GPT를 써도,
- 누구는 퀄리티 높은 마케팅 콘텐츠를 만들고
- 누구는 그저 "오늘 뭐해?"를 묻고 끝나요...
이건 명확히 활용법에 따른 생산성 격차를 만들어냅니다.
4️⃣ LMM은 ‘정보 인프라’가 된다
GPT가 LMM으로 진화하면서
기업, 정부, 교육기관이 본격적으로 도입 중이에요.
- 공공문서 요약 / 번역 / 민원 처리
- 교육 콘텐츠 자동 제작 및 개인화 학습
- 고객상담 챗봇 + 콜센터 자동화
- 산업 보고서 작성 / 프로세스 매뉴얼 작성
GPT가 탑재된 LMM은 단순한 기술이 아니라
조직의 정보 시스템 자체를 재정비하는 중이에요.
📌 "이걸 도입할까?"가 아니라
"어떻게 안전하고 효과적으로 도입할까?"로 논의가 넘어갔습니다.
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🧪 과학자 앵치의 졸린 정리...
GPT는 이제 글을 잘 쓰는 인공지능이 아니에요.
LMM 기반 GPT는
✅ 말하고,
✅ 듣고,
✅ 보고,
✅ 요약하고,
✅ 정리하고,
✅ 창조하는...
복합 작업 도우미이자, 생산성 가속기예요.
하암... 그래서 이걸 지금 배우면
언젠가 GPT가 나 대신 일해줄 날이 더 가까워져요... 😴
조금씩 따라오면, 어느 순간
GPT가 내 팀원처럼 느껴질 수도 있어요… 하암…
그럼 저는… 이번에도 실험노트 남기고
조금만 눈 붙이러 가볼게요…🧪😴
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