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1/ ChatGPT와 같은 여러 AI 도구를 사용할 때 대충 질문해도 그럴듯한 답변이 나와서, 스스로 AI 도구를 잘 사용한다고 착각했었습니다. 그러나 정말 잘 활용하는 분들을 접하면서 그 차이를 절감하게 되었습니다. 그로 인해 여러 질문 프레임워크도 공부하고, AI 도구들의 동작원리에 관한 책들을 참고하여 읽고 활용하고 있습니다. 이번에는 다른 전문가들이 일반 회사 업무에 AI도구를 어떻게 활용하는지에 관한 책이 나와서 휘리릭 읽었습니다. 

이 정도 활용법을 사람에게 배우려면 커피나 식사라도 대접하면서 옆에서 어떻게 활용하는 방법을 지켜봐야 하겠지만, 책으로 나와있으니 편안하게  시원한 바람을 쐬면서 읽을 수 있었습니다. 주말에 다 읽었네요.

2/ 이번에 읽은 책은 골든래빗에서 나온 '이게 되네? 챗GTP' 입니다.  일반 사무 환경에서 GPT를 활용하는 프롬프팅 사례를 체계적으로 소개하고 있는 점이 인상적이었습니다. 다양한 실무 예시를 통해 GPT로 업무 효율성을 올릴 수 있는 방법을  구체적으로 설명하고 있어, 실질적인 도움이 되었습니다.

3/ 특히 유익했던 부분은 시장 분석 과정을 거쳐 최종 워드 보고서를 작성하는 예제였습니다. 이 책에서는 마크다운 파일을 작성한 후 이를 워드 파일로 변환하는 방법을 상세히 소개하고 있습니다. 데이터를 다루는 경우 구글 앱 스크립트를 만들어 활용하는 방식도 소개하고 있습니다. 어떤 방식으로 질문해야 하는지, 어떤 프롬프트를 입력해야 하는지에 대한 구체적인 설명이 담겨 있어 유용했습니다. (이런 책은 프롬프트가 중요해서 따로 정리해서 공유하진 않는게 맞는 것 같습니다.)

4/ 또한, GPT를 통해 원하는 정보를 효과적으로 얻기 위하여 질문하는 방향에 대해서도 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 추상화된 골격을 만든 후, 추가 질문을 통해 그 안의 빈틈을 채워 나가는 방식이 효과적이라는 점을 다시 한번 느낄 수 있었습니다. 단순히 명령을 내리는 방식이 아닌, 적절한 질문을 통해 GPT의 잠재력을 최대한 이끌어내는 방식이 좋았습니다.

분석중이라는 메시지를 클릭할 생각을 못했는데, 눌렀을 때 짠 하고 파이썬 코드가 나와서 살짝 놀랬습니다. 분석이 들어가면 결국 파이썬 코드를 작성해서 결과를 얻는 것 같군요.

5/ AI로 부터 고급 결과를 얻으려면 고급 질문을 해야 하며, 이를 위해서는 관련 기반 지식을 잘 알고 있어야 합니다. 또한 충분히 관련된 배경 지식을 갖추고 있어야지만 비로소 AI의 답변이 적절한지 평가할 수 있습니다. 이 책의 끝 부분에 소개된 예제를 통해 학습의 진정한 의미는 결국 좋은 질문을 던지기 위한 것이라는 점을  새삼 또 한 번 느꼈습니다.

이게 되네? 챗 GPT. 약간의 오탈자나 이상한 부분이 있어 출판사에 제보했는데 확인후 2쇄에 반영해 주신답니다. 전체적인 총평은 5점 만점에 4점 정도 줄 수 있는 실용서적입니다. 

같은 출판사에서 펴낸 치즈님의 <AI페어프로그래밍>은 코파일럿을 개발 업무에 활용하기 위한 입문 서적이었다면, 이 책은 일반 업무에 활용하는 방법을 재미있게 소개하고 있습니다. 일독을 권하고, 계속 적용해 보려는 시도가 중요할 것 같습니다.

소프트웨어 개발자로서 우리는 끊임없이 새로운 기술을 배우고, 실험하며, 고민하는 삶을 살아갑니다. 기술은 빠르게 변하고 발전하기 때문에 항상 새로운 정보를 습득하고, 기존의 지식을 업데이트합니다. 저는 이러한 학습 과정을 매우 중요하게 생각하며, 이를 위해 다양한 기술 서적을 많이 읽는 편입니다.

전통적인 학습 방식

기술 서적은 깊이 있는 지식을 체계적으로 제공해 주지만, 많은 경우 참고 문헌도 함께 제공됩니다. 하지만 솔직히 말하자면, 지금까지 저는 이 모든 참고 문헌을 찾아보거나 읽어본 적이 드뭅니다. 각 참고 문헌을 일일이 찾아 읽는 것도 시간과 노력이 많이 들기 때문입니다. 그래서 종종 이런 참고 문헌을 부록처럼 무시하고 넘어가곤 했습니다.

생성형 AI와의 만남

그러던 중, 생성형 AI가 등장하면서 제 학습 방법에 큰 변화를 가져왔습니다. 특히 챗GPT와 같은 AI를 사용하면서 참고 문헌을 보다 효율적으로 활용할 수 있게 되었습니다. 요즘은 책에서 제공되는 참고 자료 URL을 챗GPT에게 요약해달라고 요청합니다. 그러면 해당 본문의 보조 내용을 추가로 얻을 수 있게 됩니다. 생성형 AI는 무언가를 찾아주는 것보다는 주어진 콘텐츠를 요약하는 데 탁월한 도구라고 생각합니다.

예를 들어 인사이트 출판사에서 펴낸 <대규모 시스템 설계 기초> 책의 각 장별로 참고 문헌 정보들이 많이 제공됩니다. 이 참고 문헌에 접근하는 정보를 깃허브나 홈페이지를 통해 제공하고 있습니다. 이 책의 경우 https://github.com/alex-xu-system/bytebytego/blob/main/system_design_links.md 문서에 참고 문헌 정보가 있습니다. 예를 들어 7장의 분산 시스템에서의 고유 식별자 생성 시스템 설계를 공부했는데, 좀 더 자세히 이해하고 싶다고 가정해 보겠습니다.

가장 단순한 형태의 프롬프트를 사용해서 질문을 했습니다. ChatGPT 4o와의 대화가 여러차례에 걸쳐 있었습니다만, 스크린 샷을 위해 하나로 모아가면서 질문한 결과입니다. 이런 방식으로 저자가 제공하는 추가 정보를 얻어서 책 본문 학습을 강화할 수 있습니다.

학습 방법의 개선

이런 방식으로 저는 학습 방법을 개선하고 있습니다. 생성형 AI를 통해 얻은 요약본은 제가 놓쳤을 수도 있는 중요한 정보나 인사이트를 제공합니다. 이는 단순히 책의 본문에 주어진 내용을 읽는 것보다 훨씬 더 깊이 있는 학습이 가능해 집니다., 생성형 AI의 도움을 받으면 보다 체계적이고 효율적으로 학습할 수 있습니다.

맺음말

소프트웨어 개발자는 끊임없는 학습과 실험, 고민이 필요합니다. 기술 서적을 통해 깊이 있는 지식을 얻는 것도 중요하지만, 생성형 AI를 활용하여 학습 방법을 개선하여 활용하는 것도 좋은 방법이라 생각합니다. 앞으로도 계속해서 새로운 학습 방법을 시도하고, 제 학습 방식을 개선해 나갈 것입니다. 여러분도 생성형 AI를 활용하여 보다 효율적인 학습 방법을 찾아보시길 권합니다. 함께 더 나은 개발자가 되기 위해 노력해봅시다. 끄읕~!