[Ringle] ChatGPT 교재와 함께 한 링글 영어 수업

머신러닝 엔지니어로서, 인공지능에 대한 일반인들의 기대가 부쩍 늘어났음을 최근 느끼고 있다. 2016년 이세돌과 알파고의 대결이, cutting edge, 최첨단 산업들에 재직하고 있는 사람들에게 경각심을 주었다면, 최근에는 ChatGPT가 완전 buzz word가 되어서 사람들 사이를 휩쓸고 있다는 느낌이다.

 

그래서 이번 링글 수업을 진행할때는 일부러 ChatGPT를 주제로 한 내용을 골랐다. 유저들의 질문에 답을 해주는 ChatGPT가, 구글에 영향을 끼칠 것이다 - 라는 골자의 내용이다. 

 

예습 화면 (누르면 링글 초대

 

 

기본적으로 구글은 검색 산업을 메인으로 해서, 거기에 광고를 다는 형식으로 비지니스 모델이 형성되어 있는데, ChatGPT는 아무런 광고도 없이 질문에 바로 답변을 해주므로, 구글이 영향을 받을 수 밖에 없다는 것이다.

 

ChatGPT는 OpenAI에서 만든 인공지능 모델의 이름으로, 베이스라인은 InstructGPT라는 모델을 기반으로 한다. 기본적으로 GPT모델은 2018년에 등장한 모델로, OpenAI에서 내놓은 논문 <Improving Language Understanding by Generative Pre-Training>이 GPT1, 이후 GPT2, GPT3, InstructGPT  등등으로 발전해왔다. 논문 제목을 보면 알겠지만, GPT는 Generative Pre-Training - 생성 사전 학습의 약어이다.

 

일반적 반응 대비, 머신러닝 업계는 ChatGPT에 대해서 좀 잔잔한(...) 편이다. OpenAI의 유명세나 ChatGPT의 성능이야 새삼스럽지 않지만, 이를 어떻게 활용해야 하는가-에 더 초점을 맞춘다는 느낌.

 

물론 당장 SOTA나 Cutting Edge단에서 처절하게 싸우고 있는 구글, OpenAI, Meta, MS 등의 공룡들이야 피터지지만, 한 발자국 뒤에서 이 공룡들의 fast followers로서의 회사들은.... 이 공룡들을 따라잡기는 거의 포기했고(ChatGPT가 "하루"에 쓰는 비용이 20억원정도인데, 공룡급 회사가 아닌 이상 감당할 수 없는 금액이다), 활용법을 고민하는 것이 훨씬 실용적이기 때문일 것이다.

 

그래서 머신러닝 엔지니어가 본업임에도 팝콘 뜯는 느낌으로 예습을 했다. 

 

 

ChatGPT로 검색하면 나오는 구글 이미지들

 

 

 

링글 자체에서 기본적으로 주어진 예습 루트는 아래와 같다

 

   1. 본문 읽기

   2. MP3 듣기

   3. 교재와 관련한 기사를 읽거나 영상 시청하기

   4. 문제 3개 선택하고, 답변하기

 

 

예습을 하다가 어떻게 답해야 할지 막막해지면, 다른 링글러들의 답변을 찾아보기도 한다. 개인적으로 질문 1개마다 최소 3문단 이상으로 답변을 길게 쓰는 편인데, 다른 링글러들은 의외로 짤막하게 답한 케이스들이 많아서 놀라기도 했다.

 

참고로 필자가 쓴 답변은, 5문단까지 갔다

 

 

개인적으로는 클래스까지 시간이 충분하다면, 한글로 된 인사이트를 읽고 영작을 해보기도 한다. 링글 수업을 진행하면서 자주 지적받는 부분이, 문장이 명확하지 않다는 점이기 때문이다. 

 

예를 들어서, I gave him a machine learning book이라고 간단하게 쓰면 될 것을, The book I gave him is that of machine learning - 이런식으로 늘여쓰는 습관이 있다. 항상 지적받는 부분이라 문장을 명료하게 고치려고 하지만... 이미 습관화가 되어버려서 이번에도 클래스에서 튜터로부터 이 부분을 지적받았다. 🤣🤣

 

 

 

 

수업을 시작하면 항상 긴장이 된다. 랜덤 매칭을 주로 사용하기 때문에, 튜터와는 첫 만남인 경우가 대부분이다. 이번에도 처음으로 만난 튜터인데, 아이스 브레이킹 시간을 좀 길게 가졌다. 

 

주제가 인공지능이다보니, 최근에 튜터가 AI를 주제로 한 영화를 봤다고 해서 간략하게 내용을 설명해달라고 했다. 그리고 설명을 들어본 결과, 꽤 흥미로워서 나도 해당 영화를 꼭 보겠다고 했다. 

 

튜터랑 대화를 많이 나눠도 좋지만 (나중에 dialog 상으로 보면 좋은 표현들이 많음), 필자처럼 writing에서 고쳐야 하는 부분이 많은 유저들 같은 경우, 자신이 쓴 문장을 교정해주는 것과 해당 교정 내용을 수업 노트에 적어주기를 요청하는 것이 더 좋다.

 

링글은 복습 시스템도 지원하는데, 기본 복습 프로세스는 아래와 같다. (녹음된 클래스 내용을 텍스트로 보여주느라, 실제 복습은 클래스가 있고 나서 몇 시간 뒤에 하는 것이 좋다)

 

1. 클래스 내내 대화한 것들 내용 체크 

2. 자신과 튜터, 그리고 링글 유저들 평균의 말하기 속도와 사용 단어 범위 통계 제공

3. 튜터 피드백 보기 

4. 수업 노트 

 

개인적으로 4번의 수업 노트같은 경우, 클래스가 끝나자마자 쭉 한 번 보면서 정리를 해주는 것이 좋다고 본다. 클래스 내용을 잊어먹기 전에 가장 빠르게 복습할 수 있는 방법인데, 수업 노트에다가 클래스를 하는 동안 체크하지 못한 부분들을 세세하게 체크하고 주석을 넣어줌으로써

 

클래스 내용을 더 오래 기억하게 하고, 재학습이 되어서 더 오래 학습 내용이 남는다 ㅎㅎ 진짜 강력 추천한다. (필자는 최대 3시간까지 복습해보기도 했다 ^^;; 자정 수업이었는데, 덕분에 새벽 늦게 잠에 든...)

 

 

 

링글 추천인 코드: 541b

현금처럼 쓸 수 있는 50,000 포인트(5만원) 받고, 링글 같이 해봐요!! ^_^

 

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