23 4월 2023

[산업] 주위에 혹시 입만 잘 터는 개발자들 있나요?

[산업] 주위에 혹시 입만 잘 터는 개발자들 있나요?

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봄꾸

1.4k·약 2년 전·

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주위에 혹시 입만 잘 터는 개발자들 있나요?

정작 구현하는 로직 보면 개판인데 입은 잘 털어서 비 개발자들 눈엔 정말 대단해 보일 수 있는 사람이 있는데 여러분들 주변엔 그런 분들 계신가요?

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    pooq

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    네. 저요.

     
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    근데 그것도 능력임

    물론 안들켰을때

     
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    김동성개발자0
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    입 잘터는데 실력없기 어려운 업종인데.

     
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    제가 하고 있는 플젝이요

    PM, PL, DBA 죄다 입만 털어요.

    회의는 저렇게 주로 하니까 

    일은 잘 진행되는 줄 착각중 이고요

    이제 플젝이 어떻게 망하나 구경하고 있네요~

     
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    그런사람이 없는게 이상할정도로 많아요 ㅎ

     
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    엄청 많아요

     
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    많아.요..오히려 그런분들이 잘 풀리는 케이스도 있어요..(개발자->관리자 전향)

     
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    일할 때 입만 터는 사람 있으면 일 못하는거 압니다.

     

    빈수레가 요란하다고…

    말만 번지르게 하는게 아니라 실무에서 느껴져야 정말 잘하는 사람이죠.

     
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    저번 플젝에서 입만 터는 부장님을 만난적이 있는데, 너무 힘들었어요. ㅠㅠ

    남의 일을 쉽게 보거나, 모든일이 별거 아니다. 그러면서 본인 업무는 처리 못하는…;

    프로젝트 막바지에는 없는 사람 취급했습니다. 흐미..

     
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    입만 잘 터시는 분들이 관리자로 전향을 하더라도 문제가 생깁니다.

    밑에 개발자분들이 모를 수가 없더라구요. 절대로 반드시 알게 되있습니다.

    관리자라하더라도, 대화할 때 눈치채거나 반드시 알 수 밖에 없거든요..

    실력없는것을 전혀 속일 수가 없습니다.

    그렇게 되면 무시를 당하게 되더라구요. 진짜로..

     
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    자기 일도 아닌데 개발자 뒤에 와서 입으로 훈수 두는 완장 찬 개발자가 더 싫어요.

     
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    네~ 그런분들 때문에 불가능하다고 설명하는일이 귀찮아 죽겠습니다.

[출처] https://okky.kr/articles/874510

 

이영준 : 010-5549-5005

이기석 : 010-3628-7010

 

 

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17 4월 2023

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] Will ChatGPT Replace Developers?  ChatGPT가 개발자를 대체할까요?

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] Will ChatGPT Replace Developers?  ChatGPT가 개발자를 대체할까요?

AI is buzzing again thanks to the recent release of ChatGPT, a natural language chatbot that people are using to write emails, poems, song lyrics and college essays. Early adopters have even used it to write Python code, as well as to reverse engineer shellcode and rewrite it in C. ChatGPT has sparked hope among people eager for the arrival of practical applications of AI, but it also begs the question of whether it will displace writers and developers in the same way robots and computers have replaced some cashiers, assembly-line workers and, perhaps in the future, taxi drivers. 

It’s hard to say how sophisticated the AI text-creation capabilities will be in the future as the technology ingests more and more examples of our online writing. But I see it having very limited capabilities for programming. If anything, it could end up being just another tool in the developer’s kit to handle tasks that don’t take the critical thinking skills software engineers bring to the table.

ChatGPT has impressed a lot of people because it does a good job of simulating human conversation and sounding knowledgeable. Developed by OpenAI, the creator of the popular text-to-image AI engine DALL-E, it is powered by a large language model trained on voluminous amounts of text scraped from the internet, including code repositories. It uses algorithms to analyze the text and humans fine-tune the training of the system to respond to user questions with full sentences that sound like they were written by a human.

But ChatGPT has flaws—and the same limitations that hamper its use for writing content also render it unreliable for creating code. Because it’s based on data, not human intelligence, its sentences can sound coherent but fail to provide critically-informed responses. It also repurposes offensive content like hate speech. Answers may sound reasonable but can be highly inaccurate. For example, when asked which of two numbers, 1,000 and 1,062, was larger, ChatGPT will confidently respond with a fully reasoned response that 1,000 is larger.

OpenAI’s website provides an example of using ChatGPT to help debug code. The responses are generated from prior code and lack the capability to replicate human-based QA, which means it can generate code that has errors and bugs. OpenAI acknowledged that ChatGPT “sometimes writes plausible-sounding but incorrect or nonsensical answers.” This is why it should not be used directly in the production of any programs.

The lack of reliability is already creating problems for the developer community. Stack Overflow, a question-and-answer website coders use to write and troubleshoot code, temporarily banned its use, saying there was such a huge volume of responses generated by ChatGPT that it couldn’t keep up with quality control, which is done by humans. “​​Overall, because the average rate of getting correct answers from ChatGPT is too low, the posting of answers created by ChatGPT is substantially harmful to the site and to users who are asking or looking for correct answers.”

Coding errors aside, because ChatGPT—like all machine learning tools—is trained on data that suits its outcome (in this case, a textual nature), it lacks the ability to understand the human context of computing to do programming well. Software engineers need to understand the intended purpose of the software they’re creating and the people who will be using it. Good software can’t be built by cobbling together programs with regurgitated code.

For example, ChatGPT cannot understand the ambiguity in simple requirements. Although it is clear that if one ball just bounces and comes back but another bounces and then bounces again, the second ball has traveled further, ChatGPT struggles with this nuance; that nuance will be needed if these systems are ever to take over from developers.

It also has trouble with basic math, such as when it’s asked to determine which is greater and offered a choice between a negative and positive number. ChatGPT confidently tells us a correct summation of the space, but cannot understand that -5 is less than 4. Imagine your thermostats going haywire because the heating kicks on at 40 degrees Celsius instead of at -5 degrees Celsius because the AI program coded it that way! 

Pre-trained AI code generation also raises some legal questions with regard to intellectual property rights; it cannot currently distinguish between code that is licensed in a restrictive or open fashion. This could expose people to licensing compliance risk if the AI borrows a prewritten line of code from a copyrighted repository. The problem has already prompted a class action lawsuit against a different OpenAI-based product called GitHub Copilot.

We need humans to create the software people rely on, but that’s not to say there couldn’t be a place for AI in software development. Just like automation is being used by security operations centers for scanning, monitoring and basic incident response, AI could serve as a programming tool for handling lower-level tasks. 

This is already happening, to an extent. GitHub Copilot allows developers to use ChatGPT to improve their code, add tests and find bugs. Amazon offers CodeWhisperer, a machine language-powered tool designed to help increase developer productivity using code recommendations generated by natural language comments and code in the integrated environment. And someone has created a Visual Studio code extension that works with ChatGPT.  

And one company is testing AI for developers. DeepMind, which shares a parent company with Google, released its own code generation tool, dubbed AlphaCode, earlier this year. DeepMind published the results from simulated evaluations in competitions on the Codeforces platform in Science magazine earlier this month under the headline Machine Learning systems can program too. Headline grammar aside, AlphaCode achieved an estimated rank within the top 54% of participants by solving problems “that require a combination of critical thinking, logic, algorithms, coding, and natural language understanding.” The abstract for the paper says: “The development of such coding platforms could have a huge impact on programmers’ productivity. It may even change the culture of programming by shifting human work to formulating problems, with machine learning being … responsible for generating and executing codes.” 

Machine learning systems are becoming increasingly advanced each day; however, they cannot think like the human brain does. This has been the case for the past 40+ years of study into artificial intelligence. While these systems can recognize patterns and increase productivity for simple tasks, they may not always produce code as well as humans. Before we let computers do code generation en masse, we should probably see systems like AlphaCode rank in the top 75% of participants on a platform like Codeforces, though I fear this may be too much for such a system. In the meantime, machine learning can help with simple programming problems in the future, allowing developers of tomorrow to think of more complex issues.

At this point, ChatGPT won’t be disrupting any field of technology, especially not software engineering. Concern about robots displacing programmers is vastly overstated. There will always be tasks that developers with human cognition can do that machines will never be capable of. 

[출처] https://devops.com/will-chatgpt-replace-developers/

ChatGPT가 개발자를 대체할까요?

사람들이 이메일, 시, 노래 가사 및 대학 에세이를 작성하는 데 사용하는 자연어 챗봇인 ChatGPT 의 최근 릴리스 덕분에 AI가 다시 활기를 띠고 있습니다 . 얼리어답터들은 그것을 파이썬 코드를 작성하고 쉘코드를 리버스 엔지니어링하고 C로 다시 작성하는 데 사용하기도 했습니다 . ChatGPT는 AI의 실용적인 응용 프로그램이 도래하기를 열망하는 사람들 사이에서 희망을 불러일으켰지만 로봇과 컴퓨터가 일부 계산원, 조립 라인 작업자, 그리고 아마도 미래, 택시 기사들. 

기술이 점점 더 많은 온라인 작문의 예를 수집함에 따라 AI 텍스트 작성 기능이 미래에 얼마나 정교해질지 말하기는 어렵습니다. 그러나 나는 프로그래밍 능력이 매우 제한적이라고 생각합니다. 어쨌든 소프트웨어 엔지니어가 제공하는 비판적 사고 기술이 필요하지 않은 작업을 처리하기 위한 개발자 키트의 또 다른 도구에 불과할 수 있습니다.

ChatGPT는 인간의 대화를 시뮬레이션하고 박식하게 들리기 때문에 많은 사람들에게 깊은 인상을 남겼습니다. 인기 있는 텍스트-이미지 AI 엔진 DALL-E의 제작자인 OpenAI에서 개발한 이 제품은 코드 저장소를 포함하여 인터넷에서 스크랩한 방대한 양의 텍스트에 대해 훈련된 대규모 언어 모델로 구동 됩니다 . 그것은 알고리즘을 사용하여 텍스트를 분석하고 인간은 마치 인간이 쓴 것처럼 들리는 완전한 문장으로 사용자 질문에 응답하도록 시스템 훈련을 미세 조정합니다.

그러나 ChatGPT에는 결함이 있습니다. 콘텐츠를 작성하는 데 방해가 되는 것과 동일한 제한으로 인해 코드를 생성하는 데에도 신뢰할 수 없습니다. 인간 지능이 아닌 데이터를 기반으로 하기 때문에 문장이 일관되게 들릴 수 있지만 비판적으로 정보에 입각한 응답을 제공하지 못합니다. 또한 증오심 표현 과 같은 불쾌감을 주는 콘텐츠의 용도를 변경합니다 . 답변이 합리적으로 들릴 수 있지만 매우 부정확할 수 있습니다. 예를 들어, 1,000과 1,062, 두 숫자 중 어느 것이 더 큰지 물으면 ChatGPT는 1,000이 더 크다고 합리적 으로 대답합니다 .

OpenAI의 웹사이트는 ChatGPT를 사용하여 코드를 디버그하는 데 도움이 되는 예를 제공합니다. 응답은 이전 코드에서 생성되며 인간 기반 QA를 복제하는 기능이 부족합니다. 즉, 오류 및 버그가 있는 코드를 생성할 수 있습니다. OpenAI는 ChatGPT가 때때로 그럴듯하게 들리지만 부정확하거나 무의미한 답변을 작성한다는 점을 인정했습니다. ” 어떤 프로그램 제작에 직접적으로 사용해서는 안 되는 이유다.

신뢰성 부족은 이미 개발자 커뮤니티에 문제를 일으키고 있습니다. 코더가 코드를 작성하고 문제를 해결하는 데 사용하는 질문 및 답변 웹 사이트인 Stack Overflow 는 ChatGPT에서 생성된 엄청난 양의 응답이 있어 품질 관리를 따라갈 수 없다고 말하면서 일시적으로 사용을 금지했습니다. 인간. “ 전반적으로 ChatGPT에서 정답 을 얻는 평균 비율 이 너무 낮기 때문에 ChatGPT에서 만든 답변을 게시하는 것은 사이트와 정답 을 묻거나 찾는 사용자에게 상당히 해롭습니다 .”

코딩 오류는 차치하고 ChatGPT는 모든 기계 학습 도구와 마찬가지로 결과에 적합한 데이터(이 경우 텍스트 특성)에 대해 훈련되기 때문에 프로그래밍을 잘 수행하기 위한 컴퓨팅의 인간 컨텍스트를 이해하는 능력이 부족합니다. 소프트웨어 엔지니어는 자신이 만들고 있는 소프트웨어의 의도된 목적과 그것을 사용할 사람들을 이해해야 합니다. 역류된 코드로 프로그램을 짜맞추는 방식으로는 좋은 소프트웨어를 만들 수 없습니다.

예를 들어 ChatGPT는 단순한 요구 사항의 모호성을 이해할 수 없습니다. 하나의 공이 튀었다가 다시 돌아오고 다른 공이 튀었다가 다시 튀는 것이 분명하지만 두 번째 공은 더 멀리 이동한 것입니다. 이러한 시스템이 개발자로부터 인계받으려면 그 뉘앙스가 필요할 것입니다.

또한 어느 것이 더 큰지 결정하라는 요청을 받고 음수와 양수 중에서 선택을 제공하는 것과 같은 기본적인 수학에 문제가 있습니다. ChatGPT는 자신 있게 공간의 정확한 합계를 알려 주지만 -5가 4보다 작다는 것을 이해할 수 없습니다. 난방이 섭씨 -5도가 아닌 섭씨 40도에서 시작되기 때문에 온도 조절기가 고장 난다고 상상해 보세요. 방법! 

사전 훈련된 AI 코드 생성은 또한 지적 재산권과 관련하여 몇 가지 법적 문제를 제기합니다. 현재는 제한적 또는 공개 방식으로 라이선스가 부여된 코드를 구분할 수 없습니다. 이로 인해 AI가 저작권이 있는 저장소에서 미리 작성된 코드 라인을 차용하는 경우 사람들이 라이선스 준수 위험에 노출될 수 있습니다. 이 문제는 이미 GitHub Copilot 이라는 다른 OpenAI 기반 제품에 대한 집단 소송을 촉발했습니다 .

사람들이 의존하는 소프트웨어를 만들려면 사람이 필요하지만 소프트웨어 개발에 AI가 들어갈 자리가 없다는 말은 아닙니다. 스캔, 모니터링 및 기본 사고 대응을 위해 보안 운영 센터에서 자동화를 사용하는 것처럼 AI는 하위 수준 작업을 처리하기 위한 프로그래밍 도구 역할을 할 수 있습니다. 

이것은 이미 어느 정도 일어나고 있습니다. GitHub Copilot을 통해 개발자는 ChatGPT를 사용하여 코드를 개선하고 테스트를 추가하고 버그를 찾을 수 있습니다. Amazon은 통합 환경에서 자연어 주석 및 코드로 생성된 코드 권장 사항을 사용하여 개발자 생산성을 높이도록 설계된 기계 언어 기반 도구인 CodeWhisperer를 제공 합니다. 그리고 누군가 ChatGPT와 함께 작동하는 Visual Studio 코드 확장을 만들었습니다 . 

그리고 한 회사는 개발자를 위해 AI를 테스트하고 있습니다. Google과 모회사를 공유하는 DeepMind는 올해 초 AlphaCode 라는 자체 코드 생성 도구를 출시했습니다. DeepMind는 Machine Learning systems can too program이라는 제목으로 이달 초 Science 잡지의 Codeforces 플랫폼 대회에서 시뮬레이션 평가 결과를 발표했습니다 . 헤드라인 문법은 제쳐두고AlphaCode는 “비판적 사고, 논리, 알고리즘, 코딩 및 자연어 이해의 조합이 필요한” 문제를 해결하여 참가자의 상위 54% 내에서 예상 순위를 달성했습니다. 논문의 초록은 이렇게 말합니다. “이러한 코딩 플랫폼의 개발은 프로그래머의 생산성에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다. 기계 학습이 코드 생성 및 실행을 담당하면서 인간 작업을 문제 공식화로 전환함으로써 프로그래밍 문화를 바꿀 수도 있습니다.” 

기계 학습 시스템은 매일 점점 더 발전하고 있습니다. 그러나 그들은 인간의 두뇌처럼 생각할 수 없습니다. 이것은 지난 40년 이상 인공 지능에 대한 연구의 경우였습니다. 이러한 시스템은 패턴을 인식하고 간단한 작업의 생산성을 높일 수 있지만 항상 인간만큼 코드를 생성하지는 않을 수 있습니다. 컴퓨터가 대량으로 코드를 생성하도록 허용하기 전에 AlphaCode와 같은 시스템이 Codeforces와 같은 플랫폼에서 참가자의 상위 75%에 속하는 것을 볼 수 있을 것입니다. 그 동안 기계 학습은 미래의 간단한 프로그래밍 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있으므로 미래의 개발자는 더 복잡한 문제를 생각할 수 있습니다.

이 시점에서 ChatGPT는 기술 분야, 특히 소프트웨어 엔지니어링 분야를 방해하지 않을 것입니다. 프로그래머를 대체하는 로봇에 대한 우려는 지나치게 과장된 것입니다. 기계가 결코 할 수 없는 일을 인간의 인지 능력을 가진 개발자가 할 수 있는 일이 항상 있을 것입니다. 

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16 4월 2023

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] [EBS교육방송] AI로 대체되기 가장 쉬운 직업은?

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16 4월 2023

[비지니스 경영] 야바위 얼굴만 남는다 : 사기술, 6편: 사기술

[비지니스 경영] 야바위 얼굴만 남는다 : 사기술, 6편: 사기술

사람들이 모여드는 시장 같은 곳에는 으레 야바위꾼들도 한자리를 차지하고 있었다. 동그라미가 표시된 카드 한 장, 아무 표시도 없는 카드 두 장, 이렇게 카드 세 장을 뒤집어 놓고 이리저리 섞은 다음, 동그라미 표시된 카드를 찾아보라고 부추긴다. 야바위꾼은 처음에는 누구나 알아볼 수 있도록 카드를 천천히 섞으며 내기를 걸도록 유혹한다.

눈썰미 없는 내가 봐도 오른쪽 맨 끝의 카드가 동그라미가 그려진 카드다. “단돈 천 원. 맞히면 두 배!” 이렇게 야바위꾼은 소리치며 흥을 돋운다. 주변의 아저씨들도 “가운데 카드다”, “아니, 오른쪽 카드야!”하며 야바위꾼의 흥에 맞춰 분위기를 띄운다. 야바위꾼은 “자, 어느 쪽이 동그라미냐?” 하며 카드를 뒤집어 확인하려고 한다. 구경꾼들 모두가 알고 있는 오른쪽 카드를 애써 외면하며 야바위꾼은 가운데 카드를 자꾸 뒤집으려고 한다. ‘아닌데, 그 카드가 아닌데. 오른쪽 카든데.’ 하는 생각이 들 정도였다. 그렇게 카드를 한 장 한 장 뒤집으며 오른쪽 카드가 동그라미 카드라는 것을 구경꾼들에게 확인해 준 뒤, 현란한 솜씨로 카드를 뒤섞으며 손놀림보다 더 현란한 화술로 돈을 걸도록 부추긴다. 유난을 떨며 돈을 걸어 당첨금을 받은 사람들도 몇 명 있었던 것 같다. 곳곳에 섞여 판의 흥을 돋우고 돈을 따는 사람들이 바람잡이라는 것을 그때는 알 수 없었다. 그저, 유심히 야바위꾼의 손놀림을 관찰할수록 동그라미 카드를 알아맞힐 수 있을 것 같은 생각이 들었다.

서울에 처음 올라왔을 무렵, 아저씨들이 모여 웅성대는 곳에서 처음 본 광경들이다. 카드 대신 작은 그릇 세 개를 가지고 하는 야바위도 있었던 것 같다. 작은 구슬 같은 것을 그릇 안에 넣고 이리저리 섞은 뒤, 구슬이 들어 있는 그릇을 찾아보라고 한다. 카드로 하는 야바위처럼 구슬이 들어 있는 그릇을 맞히는 것도 그다지 어려워 보이지 않았다. 이때에도 쉽게 돈을 딸 수 있을 것만 같은 유혹이 스멀스멀 기어오르는 듯했다. 불행인지 다행인지, 실지로 돈을 걸어 본 적은 없다. 워낙 새가슴에다 돈을 걸 만큼 주머니가 넉넉하지도 않았다.

이런 간단한 방법 말고도 거창한 도구를 동원한 경우도 있었다. 함석으로 만든 둥근 수조에 물을 담아 놓고 새끼 거북을 풀어 놓은 야바위도 본 적이 있다. 수조 테두리 쪽에 작은 칸막이들을 만들어 놓아 새끼 거북이 아무 칸막이에나 헤엄쳐 가게 한다. 새끼 거북이 어느 칸막이로 헤엄쳐 갈지 알아맞히는 방식이었던 것 같다. 미니 경마라고 할 만한 것도 있었다. 마치 수영장을 축소해 놓은 모형 같은 수조에서 거북이인가 물방개인가 정확히 기억은 나지 않지만, 아무튼 수영 잘 하는 놈들을 풀어 놓아 경주를 시키는 식이었다.

카드를 사용하든 큰 수조를 사용하든 야바위의 원리는 딱 한 가지일 것이다. 구경하는 사람이 정답을 맞혀서 돈을 딸 수 있다는 마음을 불러일으키고 돈을 걸게 한 뒤, 결국은 능숙한 솜씨로 돈을 털어 가는 것. 그래도 이런 수조에서 야바위꾼들이 어떻게 자기들 마음대로 원하는 결과를 얻기 위해 ‘승부 조작’을 하는지 가늠할 수 없어 신기하기만 했고, 그런 만큼 보기 드문 구경거리인 것만은 분명했다. 아마도 미세한 전류를 조작하는 식이 아니었을까 추측해 볼 뿐이었다.

이런 야바위 가운데 익숙한 것으로 박보장기가 있었다. 장기 묘수 풀이의 한 종류인데, 장기판에 남아 있는 기물이 몇 개 되지 않는다. 판이 거의 끝나 더 이상 둘 수가 있나 싶은 배치였다. 그런데 장기를 둘 줄 아는 사람이 조금만 찬찬히 살펴보면 금방 수가 날 것처럼 보인다. 박보장기판의 분위기도 다른 야바위판과 별반 다르지 않다. 곳곳에 바람잡이가 자리를 해서 돈은 걸어 아깝게 지기도 하고 훈수를 두기도 하고 돈을 걸어 보라고 부추기기도 한다. 평범한 수준의 장기 실력이 있는 사람의 눈에는 서너 수쯤에 함정이 있다는 것을 알아볼 수 있다. 그런 함정 수를 알고 있는 사람에게는 도저히 질 수 없는 판으로 보이게 마련인가 보다. 그래서 돈을 걸고 장기를 두어 보지만 야바위꾼은 생각지도 못한 수로 응수하며 돈을 쓸어간다. 이런 모습을 지켜보는 사람 가운데 장기를 제법 두어 본 사람도 있게 마련이다. 이런 사람이 보기에 사람들이 걸려드는 함정 수를 피할 방법이 빤히 보인다. 그뿐만 아니라 그 다음에 진행될 수도 금세 간파한다. 일곱 수나 여덟 수쯤에 함정이 있다는 것을 알아차린 것이다. 그렇게 몇 개의 함정수를 넘어 수를 보는 순간, 무조건 이길 수 있다고 믿게 된다. 이제 박보 장기판이 새로운 국면에 들어선다.

바람잡이가 그런 호구에게 들러붙어 함께 수를 연구하는 도움이처럼 행세한다. 호구와 이렇게 저렇게 의논하며 이길 수밖에 없는 수를 찾았다고 호구가 확신하도록 부추긴다. 이제 푼돈을 놓고 벌이는 심심풀이 판을 훨씬 넘어서는 순간이다. 호구는 큰돈을 딸 수 있다는 기대에 잔뜩 부풀어 있다. 바람잡이가 이 틈을 놓칠 리 없다. 바람잡이가 호구를 부추겨 천만 원이든 이천만 원이든 마련해 오게 한다. 그 뒤의 스토리는 빤한 결말로 이어질 뿐이다. 시골 장터에서 노인을 상대로 이런 사기가 자주 일어났는데, 십여 년 전까지도 신문에 토막 기사로 실렸던 기억이 난다.

박보장기는 장기의 묘수풀이를 이르는 일반 명사인데, 우리나라 박보장기판에서 가장 흔하게 등장하는 그 묘수풀이가 초보든 고급자든 접근하기 쉽고 여러 함정 수가 있어서 야바위꾼들의 구미에 딱 맞는 묘수풀이인 것 같다. 말하자면 장사가 되는 아이템인 것이다. 이 아이템에 대해 프로 장기 기사가 해설하는 것을 티브이에서 본 적이 있다. 서로 최선의 수를 둘 경우, 이십 수가 훌쩍 넘어가는 복잡한 수순을 거쳐야 이길 수 있다. 우리 같은 보통사람들이야 현란하게 진행되는 수순을 그저 멍하니 쳐다볼 뿐이다. 그러므로 돈 보따리를 들고 박보장기판에 찾아온 시골 노인이 야바위꾼을 상대로 돈을 따간다는 것은 그 노인의 꿈에서나 이루어질 일이다.

《스팅》

《스팅》(1973년, 조지 로이힐 감독) <출처:나무위키>

어렸을 때 영화 《스팅》이 친구들 사이에서 한창 화제 거리인 때가 있었다. “너, 그 장면 봤지? 열차 간에서 말이야 폴 뉴먼이 술 취한 척 카드 게임 하는 장면.” 이렇게 한 친구가 말하자, 다른 친구가 바로 맞장구쳤다. “봤지. 진짜 신기했어. 분명히 3 포카였는데 마지막에 카드가 바뀌잖아.” 잔뜩 흥분해 지금 극장에 걸려 있는 《스팅》 이야기에 들떠 있는 친구들 사이에서 나는 아무 말도 할 수 없었다. 그렇게나 재미있는 영화를 나는 보지 못했다. 볼 수 있다는 희망이 없어서 더 침울했는지도 모르겠다. 영화를 볼 돈도 없고, 영화를 보여 줄 형이나 삼촌도 가까이에 없었다.

영화를 볼 수 없었던 친구들 몇 명끼리는 ‘구멍치기’에 대한 얘기를 나눴는지도 모르겠다. 극장에서 표를 받는 ‘기도 아저씨’ 몰래 이른바 ‘개구멍’ 같은 곳으로 들어가 공짜로 영화 보는 방법을 구멍치기라고 불렀다. 당시 《스팅》이 상영되던 제일극장은 제주시의 번화가인 칠성통에 있었는데, 바로 옆 건물 벽과 조그만 틈이 있기는 했다. 그틈 사이로 몰래 타고 올라가 화장실 문으로 들어가는 방법이다. 오, 그런 방법이 있었어? 하며 호기심이 당겼지만, 현실에서는 이루기 어려운 소망에 지나지 않았다. 어느 동네에 사는 어떤 애들이 제일극장에 구멍치기를 하다가 기도에게 걸려 얻어터지고 몇 시간씩 벌을 선 적이 있었다는 것이다.

이렇게 보고 싶은 마음을 접어야 했던 《스팅》(1973년, 조지 로이힐 감독)을 한참 뒤에야 볼 수 있었다. 과연 영화는 첫 장면부터 박진감 있게 진행되었다.

미국 시카고 외곽에서 갱단의 조직원인 젊은 청년이 큰돈을 다른 조직원에게 전달하는 임무를 수행하기 위해 사무실을 나선다. 골목길에 나서자 “저놈 잡아라. 소매치기다!” 하는 소리가 저쪽에서 들린다. 소리 나는 곳을 돌아보니 몸집이 날렵한 젊은 놈이 이쪽으로 잽싸게 달려오고 있다. 저 뒤쪽에서는 계속해서 소매치기 잡아라 하는 소리가 들린다. 갱단 조직원 바로 뒤에는 잘 차려입은 젊은 신사가 달려오는 소매치기를 뒤돌아보고 있다. 잘 생긴 로버트 레드포드다. 레드포드는 들고 있던 서류 가방을 소매치기의 무릎 높이로 솜씩 좋게 던진다. 이 타이밍이 어찌나 적절했던지 소매치기는 가방을 피하느라 폴짝 뛰다가 불안한 착지 때문에 땅에 쓰러지고 지갑을 빠뜨린 채 얼른 다시 일어나 잽싸게 도망친다. 떨어진 지갑은 지켜보던 조직원이 줍는다. 지갑 안에는 지폐가 두둑하게 담겨 있다. 저 뒤에서 소매치기 피해자는 여전히 소리를 지르며 길바닥에 누워 있다. 아마 큰 부상을 당한 듯 보인다. 더 이상 소매치기를 따라가 잡을 수 없다고 생각했는지 레드포드가 피해자가 있은 쪽으로 달려간다. 지갑을 든 조직원도 덩달아 달려간다.

피해자는 한쪽 다리에 큰 상처를 입고 피를 흘리는 와중에도 자꾸 일어나 걸어가려고 시도한다. 하지만 상처 입은 다리로는 제대로 설 수조차 없는 지경이다. 피해자는 조직원에게 다급하게 말한다. 네 시까지 마피아 두목에게 큰돈을 전달해야 한다고, 제 시간에 그 돈을 전달하지 못하면 자기 사업이고 목숨이고 모두 끝장이라고. 옆에서 지켜보는 레드포드는 뭘 믿고 생판 처음 보는 이 사람한테 큰돈을 맡기냐고 핀잔을 주지만, 피해자는 아랑곳하지 않고 조직원에게 필사적으로 매달리듯 말한다. 그러면서 수고비로 조직원에게 100달러를 건네주며 종이를 돌돌 말아 놓은 돈뭉치를 안겨준다.

조직원이 얼떨결에 돈뭉치를 받아들었지만, 레드포드가 조직원의 손에서 냉큼 돈뭉치를 가져가더니 아주 안전하게 돈을 간수해야 한다면서 조직원이 갖고 있는 돈도 달라고 한다. 조건반사를 일으킨 것처럼 조직원은 자기 돈 봉투를 안주머니에서 꺼낸다. 레드포드는 재빨리 조직원의 돈 봉투를 잡아채고, 피해자의 돈뭉치에 조직원의 돈 봉투를 같이 넣어 다시 돌돌 만 다음, 이렇게 안전하게 간수해 가야 한다면서 바지춤에 돈뭉치를 넣는다. 일종의 시범 보이기 같은 것이다. 레드포드가 바지춤에 넣었던 돈뭉치를 바로 꺼내 조직원의 바지춤에 넣어 주며 마피아 두목에게 잘 전달해 달라고 당부한다.

이 모든 과정이 순식간에 벌어졌다. 조직원은 얼떨떨해 하며 상황에 실려 갈 뿐이다. 그 와중에 머릿속에는 이게 웬 떡이냐 하는 생각만 가득했을 것이다. 바지춤에 돈뭉치를 넣은 조직원은 잽싸게 골목길을 빠져나와 큰길로 나서서 택시를 잡아탄다. 물론 피해자가 전달해 달라고 말한 방향과 정반대 방향으로 가자고 한다. 룰루랄라 휘파람을 불며 바지춤에서 돈뭉치를 꺼낸다. 순간 조직원의 얼굴은 사색이 된다. 돈뭉치가 아니라 종이일 뿐이다. 레드포드가 바지춤에 넣으며 돈뭉치를 바꿔치기 한 것이다. 다른 조직원에게 전달해야 하는 거금 만 이천 달러를 감쪽같이 털렸다. 우리가 흔히 ‘네다바이’라고 부르는 수법에 당한 것이다.

《스팅》은 1936년 미국의 시카고와 뉴욕을 무대로 펼쳐지는 사기꾼들의 이야기를 다루고 있는데, 위에서 말한 사기 수법은 짧은 상황극처럼 순식간에 펼쳐진다. 레드포드와 피해자와 소매치기, 이 세 사람이 한패가 되어 각자 맡은 역할을 연기하는 일종의 상황극이다. 그런데 레드포드 일당이 호구를 찍을 때 갱단의 조직원이라는 것을 알고 찍은 것은 아니었다. 아무리 사기꾼이라도 갱단 조직의 돈이라는 것을 알고도 털려고 하지는 않을 것이다. 그저 지나가는 행인 가운데 제법 현금을 가지고 있는 듯 보이는 사람을 찍어 사기극을 벌였을 뿐이다. 하지만 돈 앞에서 인정사정 봐 줄 갱단이 어디 있겠는가? 레드포드는 쫓기는 신세가 되고 피해자 역할을 한 루서는 살해당하고 만다. 루서는 레드포드의 멘토이기도 하고, 평생 사기술로 잔뼈가 굵은 인물이다. 사기꾼들 사이에 신망이 두터워 도와주려는 친구들도 많다. 루서가 살해당하면서 이야기는 루서에 대한 복수극으로 전개되고, 복수의 수단으로 기상천외한 사기술이 동원되게 된다. 레드포드가 루서의 오랜 친구인 폴 뉴먼을 찾아가고 옛 친구들이 모여들어 루서를 살해하도록 명령을 내린 갱단 두목, 로버트 쇼를 터는 이야기가 경쾌한 주제곡과 함께 경쾌한 템포로 이어진다.

로버트 쇼를 상대로 벌이는 사기는 스케일 면에서 앞서의 ‘네다바이’하고는 완전히 다르다. 진짜 사무실을 구하고 진짜 사설 경마장처럼 시설을 꾸며 놓는다. 시설만이 아니다. 그곳에서 경마 방송을 하는 아나운서, 경마장 매니저, 돈을 거는 손님들마저도 같은 패거리로 채운다. 그야말로 “가공의 극장”을 차리고 완벽한 무대장치와 온갖 배우들이 출연하는 5막짜리 연극을 상연하는 것처럼 사기를 펼친다. 오로지 갱단 두목인 로버트 쇼 한 사람만을 위한 극장이 차려진 것이다. 앞에서 말한 열차 장면은 로버트 쇼를 이 가짜 극장으로 꾀어내기 위한 미끼일 뿐이다.

《스팅》 영화를 보는 내내 교묘한 사기 수법과 치밀한 피해자의 심리묘사가 어우러지고 거기에다 서스펜스와 유머까지 이어지니 시간가는 줄 몰랐다. 특히나 갱단의 거물 로버트 쇼를 요리조리 요리하는 사기꾼들의 수법이 감탄스러운데, 실제로 있었던 일이 아니라면 상상만으로 그런 수법들을 생각해 내기는 어려워 보였다.

『빅콘 게임』

아닌 게 아니라, 《스팅》의 원작이 따로 있는 것은 아니지만 사기 수법의 세세한 내용까지 《스팅》에 강한 영감을 준 책이 있었다. 19세기말부터 발전을 거듭하며 1930년대에 절정을 이룬 미국의 신용 사기 수법을 내부자처럼 속속들이 파헤친 책, 『빅콘 게임』이다. 이 책의 저자 데이비드 모러David Maurer(1906∼1981)는 사기를 전문으로 수사한 수사관이나 경찰도 아니고, 취재기자도 아니고, 실제로 사기를 쳐 본 사기꾼도 아니다. 의외의 일이지만, 언어학자다. 생각해 보면 수많은 사기꾼들의 수사 기록을 검토한다고 해도 세세한 수법들을 속속들이 알기는 어려울 것이다. 더군다나 모러에 따르면, 신용 사기 피해자의 90퍼센트 정도는 아예 신고를 하지 않을 뿐더러 잡힌 신용 사기꾼이라도 여기저기 뇌물을 써서 대부분이 빠져나가고 실형을 사는 사기꾼은 극히 소수라고 한다. 이런 신용 사기꾼들이 수사 과정에서 순순히 자기 수법을 밝히지는 않을 것이다. 그렇다고 기자에게 털어놓을 리도 없다. 신용 사기꾼이 자기 평생의 밥줄인 사기 수법을 책으로 써서 만천하에 공개할 리도 만무하다.

데이비드 모러는 일생을 암흑가의 언어를 연구한 학자로서, 그 가운데 사기꾼들의 언어를 연구하는 데 몰두했는데, 이 책 『빅콘 게임』은 “수많은 사기의 배경을 조사하다가 탄생한 부산물”이라고 저자는 밝히고 있다. 저자는 연구 과정의 부산물이라고 겸손한 태도를 보이고 있지만, 사기꾼들 자신이 털어놓지 않으면 “손에 넣을 수 없는 사실”들로 가득한 책이다.

모러가 범죄자들과 격의 없는 관계를 맺으며 내밀한 이야기를 들을 수 있었던 데에는 필드워크에 특출한 재능이 있었음에 틀림없다. 지적 능력이나 인화력 외에도 범죄자들에게 신뢰를 얻기 위해서는 강한 체력과 배포가 뒷받침되어야 했을 것이다. 그래서 실제로 “얼어붙을 듯한 한겨울 날씨에 무거운 어망을 걷어 올리는 작업을 돕거나, 밀주 공장으로 가는 시골길에서 진창에 빠진 자동차를 함께 밀 수 있을만큼 건장한 어깨와 힘센 팔을 지닌 거구의 사내”였다고 한다.

『빅콘 게임 The Big Con: The Story of the Confidence Man』은 미국에서 1940년에 출간된 꽤 오래된 책이다. 한국어판으로는 2004년에 출간되었지만 아쉽게도 지금은 절판되어 구하기가 쉽지 않다. 제목에서 Con은 신용 사기를 뜻하는 Confidence를 줄여 쓴 말이지만, Con 자체로 사기를 뜻하는 말로 흔히 쓰인다. 그러므로 빅콘Big Con은 대형 사기쯤으로 번역할 수 있는 말이다.

《스팅》에서 보면, 첫 장면에 나온 사기는 숏콘이고 로버트 쇼를 상대로 벌이는 사기가 빅콘이다. 빅콘은 무대장치가 잘 갖춰진 가짜 극장에서 주로 이루어지는데, 이런 가짜 극장은 《스팅》에서처럼 가짜 사설 경마장일 수도 있고, 링이 있는 권투 경기장이나 트랙이 있는 도보 경주 경기장일 수도 있고, 사설 증권회사일 수도 있다. 사기가 이루어지는 이런 곳을 모두 빅스토어라고 부른다고 한다. 그러므로 빅스토어를 무대로 일어나는 사기는 빅콘이다. 소소하게 털어먹는 숏콘과 엄청난 돈을 챙기는 빅콘 사이의 차이는 “보내기”가 있느냐 없느냐로 구분된다고 모러는 말한다.

예를 들어, 보통의 박보장기는 그저 호구들의 주머니에 있는 돈을 터는 데 만족한다. 그런데 돈을 가지러 집으로 간 시골의 노인의 예처럼 돈을 딸 수 있다는 욕심에 자기 돈이든 친척이나 친구의 돈이든 있는 대로 돈을 끌어 모아 다시 돌아오게 하는 수법이 “보내기”인 것이다. 이런 “보내기” 단계가 있는지 없는지가 숏콘과 빅콘을 나눈다. 따라서 빅콘으로 얻을 수 있는 돈의 규모는 《스팅》에서처럼 50만 달러에 이르는 엄청난 돈이 될 수 있다(정확한 것은 아니겠지만 당시 금액에 열 배 정도로 생각해야 돈 가치를 가늠할 수 있을 것이다.)

데이비드 모러에 따르면 신용 사기는 규모나 무대장치에 관계없이 똑같은 원리에 따른다고 한다. 몇 단계를 반드시 거쳐야 원하는 결과를 얻을 수 있다는 것이다.

우선 먹잇감을 찍는 일부터 시작한다. 돈 좀 있어 보이는 호구를 고르는 일이다. 호구에게 자연스럽게 접근해 환심을 사는 단계가 이어진다. 이때 사기꾼은 세련된 매너나 화술로 호구에게 믿음을 주고 호감을 얻을 수 있도록 품위 있게 행동해야 한다. 이런 일을 담당하는 인물을 미끼라고 부른다.

미끼는 신뢰가 쌓인 호구가 사기의 총책임자라 할 수 있는 인물을 만나게 유도한다. 인사이드맨으로 불리는 이 사람은 《스팅》으로 치면 폴 뉴먼과 로버트 레드포드를 합쳐 놓은 인물쯤 될 것이다. 주가조작의 달인일 수도 있고, 월스트리트에서 영향력 있는 인물로서 비공식 거래를 책임지는 사람일 수도 있다. 어쨌든 인사이드맨은 마음만 먹으면 큰돈을 벌 수 있는 위치에 있는 인물처럼 연기한다. 호구는 인사이드맨의 멋진 풍모와 부유해 보이는 모습, 돈을 벌 수 있는 능력에 끌려 한없이 신뢰를 보내는 경우가 많다고 한다. 이렇게 신뢰를 얻은 인사이드맨이 호구에게 은밀하게 돈 벌 수 있는 방법을 제안한다. 물론 그다지 정직한 방법은 아니다. 하지만 큰돈을 벌 수 있는 확실한 방법이다. 경마 결과를 미리 알 수 있다든지 주가를 조작해 큰돈을 벌 수 있다는 식으로 호구를 부추기는 것이다.

이제 호구는 돈 벌 욕심에 안달이 난다. 집으로 돌아가 있는 돈 없는 돈 다 끌어 모아 스토어로 돌아온다. 사기꾼들이 호구의 돈을 빅스토어에서 털어먹으며 사기극은 절정에 이른다. 사기를 친 다음에는 되도록 빨리 현장을 뜬다. 혹시 피해자가 고소하더라도 미리 매수해 놓은 경찰이 피해자를 잘 얼러 돌려보낸다. 물론 마지막 단계까지 가지 않도록 교묘한 방법을 동원한다. 언제나 빠져나갈 구멍을 잘 마련해 두는 것이다.

피해를 당한 호구를 떼어 놓기 위해 흔히 쓰는 출구전략 가운데 『빅콘 게임』에 나오는 사례 하나를 살펴보자. 가짜 증권회사에서 주식 투자로 사기를 치는 경우에 쓰는 마무리 수법이다. 큰돈이 걸린 마지막 베팅에서 월스트리트의 큰손이 보낸 결정적인 전보가 도착한다. 어느 회사 주식을 얼마에 팔라는 정보가 적힌 전보. 인사이드맨이 미끼에게 전보를 보여 주며 이 회사 주식을 매매하라고 지시한다. 미끼는 호구를 구슬러 인사드맨에게 데려온 자이고 그동안 호구와 함께 지내면서 인사이드맨에게서 얻은 정보로 제법 돈을 번 자이다. 물론 호구는 미끼가 인사이드맨과 한패라는 것을 전혀 눈치 채지 못한 상태다.

미끼는 의기양양하게 창구로 가서 그 회사 주식 매수 주문을 낸다. 물론 이 돈은 호구가 가져온 돈이다. 호구는 자기 돈과 인사드맨의 돈, 미끼의 돈도 같이 들어가 있는 것으로 알고 있지만 사실은 호구의 돈만 들어가 있다. 어차피 가짜로 차려진 증권회사이므로 모든 돈은 사기꾼 패거리들에게 돌아가게 되어 있다. 어쨌든 호구는 막대한 돈이 손만 뻗으면 잡을 수 있는 곳에 와 있다는 생각에 풍선처럼 부풀어 있다. 주문을 넣은 미끼가 전표를 가지고 인사이드맨과 호구가 있는 곳으로 온다. 그 순간 인사드맨은 사색이 되어 소리친다.

“하느님 맙소사, 사다니! 팔라고 했잖아. 공매도하라고! 이 전보 안 보여? 우린 이제 망했어.”

공매도는 주식을 들고 있지 않은 상태에서 미리 팔자 주문을 내놓고 주가가 떨어지면 주식을 사서 다시 갚는 것이다. 공매도를 해야 했는데 반대로 매수 주문을 냈으니 모든 돈을 날리게 생겼다. 호구는 머리가 하얘진다. 호구는 “머릿속의 계획이 카드로 만든 집처럼 와르르무너져 내리고, 그는 추락한다.”

이제 모든 잘못은 미끼가 뒤집어쓰게 된다. 인사이드맨은 미끼에게 욕설을 퍼붓는다. 호구는 인사이드맨이 매매하라고 했지 공매도하라는 얘기를 듣지 못했다고 변명한다. 이렇게 변명하는 못난 미끼에게 호구는 살의를 느낀다. 하지만 어쩔 수 없는 노릇이다. 미끼 또한 전 재산을 날린 빈털터리가 되었으므로. 누구를 탓할 수도 없는 처지가 된 것이다.

사기공화국 풍경

사기에 관한 한 우리나라도 결코 미국에 못지않게 번창하고 있다. “생활형 검사” 김웅이 쓴 『검사내전』의 1부 제목이 “사기공화국 풍경”이다. 맨 처음 나온 이야기가 “후덕하고 진실한 인상”의 할머니 이야기이다. 할머니의 사기 수법은 비즈니스에 기반을 두고 있다. 이름 하여 어음 사기. 먼저 건실한 유통업체를 인수한다. 사장은 물론 바지 사장을 앉힌다. 회사를 인수한 뒤 꾸준히 거래를 유지하며 신뢰를 쌓는다. 이때 결제 수단이 약속어음인데 제 날짜에 어음 결제를 잘 해 준다. 이런 식으로 1년 정도 신뢰를 쌓은 다음 사기에 들어간다. 대기업에서 연말 선물로 대량 주문이 들어왔다는 식으로 엄청난 양의 물건을 거래처에 주문을 낸다. 쉽게 현금화할 수 있는 “알루미늄 괴나 랩톱”같은 물건을 대량으로 사들이는 것이다. 어음 결제의 속성상 3개월이나 6개월 뒤에 결제가 이루어지므로 주문한 물량을 가로채 달아날 시간이 충분하다.

대량 주문을 받은 업체는 이런 어음 거래의 위험을 잘 알고 있기 때문에 고민에 빠져들게 된다. 몇 개월 뒤에 어음이 제대로 결제되기만 한다면 납품자 입장에서는 제법 큰돈을 벌 수 있다. 그런데 제대로 결제가 될까 하는 고민에 빠지는 것이다. 일부 피해자들은 그동안 성실히 거래해 온 거래 실적을 믿고 상품을 납품했다. 갑작스런 물량에 의심을 품은 업체도 할머니는 가볍게 속아 넘겼다. SK텔레콤에 납품할 물건이라며 가짜 SK텔레콤 부장을 내세워 간단히 속아 넘긴 것이다. 가짜 명함을 만들고 대기업 부장 행세를 하는 인물이 SK텔레콤에 직접 납품하라며 SK텔레콤 본사 주차장에서 물건을 넘겨받는 식이었다. 가짜 부장이 가짜 명함을 만들고 방문자 자격으로 SK텔레콤 본사 주차장에 들어가는 것은 손쉬운 일이다. 의심을 품은 업체조차도 이런 허술한 속임수에 모두 속아 넘어갔다고 한다.

피해자들이 피해를 입었다는 것을 알게 되기까지는 몇 달이 걸린다. 어음 결제일이 되어서야 비로소 결제 대금이 안 들어온다는 것을 알게 되기 때문이다. 그래도 속았다는 것을 인정하지 않는 피해자들이 많았다고 한다. 도저히 사기 칠 인상의 할머니가 아니었다는 것이다. 납품한 물건이 ‘땡처리’ 시장에 나오고 나서야 고소가 이루지고, 그런 뒤에도 바지 사장을 쫓느라 또 몇 달이 흘러간다. 바지 사장이 잡히고 나서야 할머니의 존재가 드러나지만, 그러는 사이에 할머니는 종적을 감춘 지 오래다. 할머니를 수배한 뒤 사건을 기소중지하면 또 1∼2년이 지나간다.

이 할머니의 사기 수법은 수십 개의 중소기업을 들어먹는 데 그치지 않았다. “대한민국 검사”들마저도 가지고 놀았다. 수배를 풀기 위해 담당 검사실로 불시에 들이닥치기도 여러 번이라고 한다.

김웅 검사에 따르면 우리나라 검사들은 2년마다 인사이동이 있다. 그러니 새로 부임한 검사는 기소중지된 기존 사건에 대해 알 수가 없다. 새로운 검사에게 사건이 재배당된 것을 확인한 할머니가 “느닷없이 검사실로 쳐들어온다.” 토요일에도 오전 근무를 할 시절이니 퇴근하기 얼마 전 시간을 절묘하게 골라 쳐들어오는 것이다. 그러면서 욕설과 고함을 질러대며 자기를 왜 수배해 놓았느냐며 소리를 지른다. 이른바 “선빵”을 날리는 수법이다. 그런 기세에 눌린 신임 검사는 무언가 실수를 했구나 싶어 쩔쩔매게 된다. 부랴부랴 사건 기록을 찾지만 이때에도 시간이 걸린다. 이제 퇴근시간이 점점 다가오는데 사건을 세세하게 검토할 여유가 없다. 제 발로 걸어 들어온 인자하게 생긴 할머니가 무슨 큰 죄를 지었겠는가? 구태여 지금 체포할 필요가 있겠는가? 지금은 돌려보내고 천천히 기록을 살펴본 뒤 다시 불러 조사하면 되겠지. 이런 식으로 사태가 진행되어 왔다는 것이다. 그러니 사기 전력만 34회에 이르고 수백억 대의 어음 사기를 저질러도 제대로 처벌받지 않고 김웅 검사에게까지 넘어오게 된 것이다.

할머니가 김웅 검사실로 쳐들어온 토요일 오전, 김웅 검사는 당직 근무 중이라 밤 12시까지 근무해야 하는 날이었다고 한다. 갓 부임한 어린 검사가 할머니 예상과 달리 사건 기록을 몇 시간째 읽는 모습을 보고 사기꾼 할머니는 점점 불안해진다. 현기증이 난다는 둥 예전에도 응급실에 늦게 가는 바람에 전신마비가 올 뻔했다는 둥 꾀병을 부렸다. 그러다 뒷부분까지 사건 기록을 읽고 있는 김웅 검사를 보면서 정체가 드러날까 두려워진 할머니는 결국 웩웩 소리를 치더니 거품을 물고 쓰러졌다. 검사실에서 조사받던 피의자가 거품을 물고 쓰러져 경련을 일으키고 있으니 응급실로 급히 실어가야 할 상황이었다. 그때 김웅 검사는 “그냥 머릿속이 까매졌다”고 한다. 119에 연락하는 것마저 까먹을 정도로 당황스러웠다고 한다. 그런데 잠시 뒤, 김웅 검사는 할머니가 꾀병을 부리고 있다는 것을 알아차렸다. 그 과정이 참으로 기발하고 재미있다.

사람의 코는 모양이 제각각이듯 좋아하는 향에 대한 기호도 천차만별이다. 어떤 사람은 꽃 냄새를 좋아하지만, 어떤 사람은 암모니아 냄새를 좋아하기도 한다. 나는 세제 냄새를 좋아했다. 왜냐고 묻지는 마시라. 기호에는 원래 이유가 없다. 각자의 독특한 기호는 가끔 예상치 못한 곳에서 밥값을 하기도 한다. 할머니의 입에 다가간 순간, 뭔가 익숙한 냄새가 났다. 어디선가 아주 친근하게 맡아봤던 이 청초한 냄새는? 알 듯 말 듯 콧속과 머릿속을 맴도는 이 냄새는? 그렇다! 그것은 ‘하이타이’ 냄새였다. (김웅, 『검사내전』, 32쪽)

노련한 사기꾼답게 할머니는 최후의 카드를 준비해 온 터였다. 하이타이를 환丸으로 만들어 온 것이다. 조사가 자기 뜻대로 되지 않으니 하이타이 환을 입에 놓고 침으로 녹이며 게거품을 물고 실신 연기를 했다. 검사가 하이타이 냄새를 알아차리지 못했다면 또 다시 응급실로 실려 가고 수사는 또 지지부진해졌을 것이다.

혼자서 씩 웃는 사기꾼

일찍이 단테 알리기에리Dante Alighieri(1265∼1321)도 지옥에 사기꾼을 위한 자리를 마련해 놓았다. 펄펄 끓어오르는 역청 지옥이다. 부절제의 죄나 폭력의 죄를 범한 자들보다 더 심한 벌을 받도록 사기꾼들을 역청 지옥에 넣었다. 단테의 『신곡』 지옥 편 22곡에 나오는 내용이다. 여기서 단테는 죄인들을 처벌하는 악마들마저 속이는 사기꾼의 모습을 그리고 있다. 자신을 처벌하려는 악마에게 사기꾼이 말한다. 잠시 물러나 있으면 휘파람을 불어 역청 속에 있는 다른 사기꾼들을 불러내겠다고. 악마가 잠시 물러난 사이에 사기꾼은 잽싸게 역청 속으로 도망쳐 버린다. 사기꾼을 쫓아가던 악마들이 서로 다투다 역청에 빠지는 수모를 당하기도 한다.

19세기의 작가 에드거 앨런 포Edgar Allan Poe(1809∼1849)는 사기꾼의 속성을 「사기술」이라는 짧은 글에 압축적으로 표현했다. 인간 외에 사기 치는 동물은 없다며 이렇게 말한다.

까마귀는 훔치고, 여우는 속이고, 족제비는 선수 치고, 인간은 사기를 친다. 사기는 인간의 숙명이다. 어떤 시인은 “인간은 슬퍼하게 되어 있다” 하고 말했지만, 그렇지 않다. 인간은 사기 치게 되어 있다. (에드거 앨런 포, 『에드거 앨런 포 소설선집4』, 10쪽)

그러면서 사기라는 복합체를 만들어 내는 아홉 가지 재료를 들고있다. 섬세함, 흥미, 끈기, 정교함, 대담함, 태연함, 독창성, 건방짐, 소리 없는 웃음. 하나하나가 무릎을 탁 칠 정도로 사기꾼의 행태를 드러내는 속성이 아닐 수 없다.

섬세하지 못하고 무딘 사기꾼이 남을 속일 수는 없을 것이다.

“우리의 사기꾼은 흥미에 이끌려 움직인다.” 호구를 알아보고 호구의 돈 냄새에 끌린다. 그런 식으로 우리의 주머니를 노린다.

사기꾼은 끈덕지다. 호구를 한번 문 사기꾼은 절대로 놓지 않는다. “쉽사리 낙담하지도 않는다.”

사기꾼은 정교하다. 뛰어난 스토리텔러다. 짜임새 있게 계획을 세우고 줄거리를 엮는다. 언제나 빠져나갈 구멍을 만들어 놓는다.

사기꾼은 대담하다. 겁도 없이 최고 권력자의 측근 행세를 한다. 발각될까 두려워 겁을 먹지도 않는다.

사기꾼은 태연하다. “사기꾼에게는 신경이라는 게 아예 없다.” 침착하고 평온하고 절대 화를 내는 법도 없다.

사기꾼은 독창적이다. “사기꾼은 진부한 기술을 경멸한다.” 끊임없이 새로운 수법을 만들어낸다.

사기꾼은 건방지다. 사기꾼은 허풍쟁이에다 우리에게 비웃음을 날린다. “우리의 저녁을 해치우고, 포도주를 마시고, 돈을 빌리고, 놀려 먹고, 우리의 강아지를 걷어차고, 우리의 아내에게 입을 맞춘다.”

이제 포는 사기꾼의 마지막 모습을 이렇게 표현한다. “우리의 진정한 사기꾼은 씩 웃는 것으로 모든 일을 마무리한다.” 작업을 끝마친 사기꾼은 아무도 없는 곳에서 혼자서 소리없이 씩 웃으며 하루를 마무리한다.

《스팅》에서 폴 뉴먼은 사기의 최고의 경지를 이렇게 말한다. 사기를 당한 호구가 자기가 사기를 당했는지 알아차리지 못할 정도로 완벽하게 사기를 치는 것. 불안을 부추겨 돈을 강탈하는 보이스피싱 같은 일부 사기를 제외하고 대부분의 사기는 피해자의 숨겨진 욕망을 불러내고 부추긴다. 숨겨진 욕망에 기생한다는 점에서 사기술과 자본주의는 같은 원리에 기반하고 있다. 그래서 현실에서는 정상적인 비즈니스와 사기술 사이의 경계가 점점 흐릿해지는 것으로 드러난다.

애드거 앨런 포는 「사기술」에서 금융업자와 사기꾼 사이의 차이는 규모가 큰지 작은지 차이일 뿐이라고 말했다. “코끼리와 쥐, 혜성 꼬리와 돼지 꼬리의 관계”나 다름없다는 것이다. 크게 해 먹느냐 작게해 먹느냐의 차이뿐이다. 우리는 2008년 경제 위기에서 실제로 이런 일을 겪었다. 팔아서는 절대 안 되는 쓰레기 같은 부실 채권들을 CDS니 CDO하는 거창한 상품으로 묶어 팔았고, 결국 세계경제의 위기를 초래했다. 그런 사기를 친 뒤에도 누구하나 제대로 처벌받은 사람도 없다. 『롤링스톤』의 기자 매트 타이비는 그런 미국 사회를 “사기꾼들의 유토피아Griftopia”라고 표현했다.

우리가 사기를 당하고 있다는 것도 모른 채 일상을 살아가는 사이에 저 위의 누군가는 소리 없이 씩 웃으며 하루를 마무리하고 있을지도 모를 일이다.

♠ 참고 도서

데이비드 W. 모러, 고수미 옮김, 『빅콘 게임』, 마고북스, 2004년.
김웅, 『검사내전』, 부키, 2018년.
에드거 앨런 포, 『에드거 앨런 포 소설선집4 풍자편』, 코너스톤, 2015년.
매트 타이비, 『오 마이 갓!뎀 아메리카』, 서해문집, 2012년.
단테 알리기에리, 김운찬 옮김, 『신곡: 지옥』, 열린책들, 2007년.

[출처] https://alternative.house/reading-books-essay-no6/

 

이영준 : 010-5549-5005

이기석 : 010-3628-7010

 

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2 4월 2023

더닝 크루거 효과(Dunning–Kruger effect)

더닝 크루거 효과(Dunning–Kruger effect)

 

더닝 크루거 효과(Dunning–Kruger effect)는 인지 편향의 하나로, 능력이 없는 사람이 잘못된 판단을 내려 잘못된 결론에 도달하지만, 능력이 없기 때문에 자신의 실수를 알아차리지 못하는 현상을 가리킨다.

 
 

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2 4월 2023

[산업] 키보드로 코딩하세요? 저는 말로 코딩해요!

[산업] 키보드로 코딩하세요? 저는 말로 코딩해요!

키보드로 코딩하세요? 저는 말로 코딩해요!

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손목 통증 탓 개발한 인공지능(AI) 음성코딩 프로그램 세레나데
세레나데 AI API로 사용자 맞춤 명령어 생성 워크플로우 자동화

목소리만으로 코드를 짜고 인터넷을 검색한다. 세레나데(Serenade.AI, https://serenade.ai/)는 사용자의 말을 알아듣고 명령을 수행하는 음성 인식 인공지능 프로그램.

세레나데AI는 크롬, 아톰 에디터, PyCharm, VS Code, IntelliJ 등 플랫폼에서 음성으로 △창 전환 △응용 프로그램 열기 및 닫기 △클릭 및 키 누르기 등이 기능한다. 또한 파이썬, 자바, 자바 스크립트, 코틀린, HTML/CSS/SaSS 등 다양한 언어를 지원한다. 세레나데의 음성 엔진은 코드를 위해 전문적으로 설계됐다. 앱은 사용자의 프로그래밍 언어에 맞게 조정되어 정확성을 높인다.

크롬용 세레나데는 ‘open stack overflow’나 ‘back’ 등의 말을 해서 검색할 수 있다. 아래는 세레나데를 이용한 크롬 브라우저 검색 예시.

사용자가 세레나데AI로 코딩을 할 경우 커서에 텍스트를 삽입할 뿐 만이 아니라 인수 추가, 반환 유형 변경 또는 코드 블록 이동과 같은 코드 변환을 말로 실행할 수 있다. 

사용자가 “type hello”라고 말하면 세레나데AI가 음성인식 후 hello를 작성한다. 복잡한 수학식 작성도 가능하다. 사용자가 “type a plus b greater then three or not c”를 말하면 세레나데AI가 a + b > 3 || !c 를 프린트한다.   

세레나데 API로 사용자 맞춤 명령어를 만들 수 있다. API로 만든 명령어를 사용하면 코드 컴파일부터 실행 중인 코드까지 모든 워크플로우를 자동화할 수 있다. 

사용자가 말한 내용을 인식하지 못한 경우, 선택할 수 있는 대안 목록을 표시한다. 세레나데는 “이 기능은 워크 플로를 감소시킨다”며 “바로 전 작업만을 되풀이하는 기존 음성 인식 프로그램에 비해 무척 효율적”이라고 전했다. 이어 “세레나데 앱을 사용하면 입력하는 것보다 더 빨리 말할 수 있다”며 우리는 이전보다 더 빠르게 코딩 할 수있는 세상을 만드는 것이 목표”라고 밝혔다.

한편,  이용자는 세레나데 클라우드(Serenade Cloud)와 세레나데 로컬(Serenade Local) 중 선택할 수 있다. 클라우드를 사용할 경우, 사용자 음성이 클라우드의 음성-코드 엔진으로 전송되어 모델 개선에 쓰인다. 클라우드에 코드 데이터는 저장하지 않는다. 세레나데 로컬(Serenade Local)은 음성과 코드 데이터를 클라우드 서버에 보내지 않는다. 

[출처] https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=132601

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6 3월 2023

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] 세계 최고 혁신가는 35세 여성… 챗GPT 창조주 미라 무라티 세계 최고 혁신가는 35세 여성… 챗GPT 창조주 미라 무라티[박건형의 디코드 2.0]

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] 세계 최고 혁신가는 35세 여성… 챗GPT 창조주 미라 무라티

세계 최고 혁신가는 35세 여성… 챗GPT 창조주 미라 무라티[박건형의 디코드 2.0]

오픈AI 패스트컴퍼니 선정 혁신기업 1위 올라, 2위는 맥도날드

/오픈AI 오픈AI에서 챗GPT 개발을 주도한 미라 무라티 CTO

끝없이 성장할 것 같던 실리콘밸리에서 대규모 구조조정과 사업재편이라는 지각변동이 매일같이 일어나고 있습니다. 특히 테크 업계에서는 지난달 전해진 유튜브 최고경영자(CEO) 수전 워치츠키의 사임을 두고 다양한 해석과 전망이 쏟아지고 있습니다. 워치츠키는 1998년 친구인 스탠퍼드대 대학원생들에게 자신의 집 차고를 창업 공간을 내줬습니다. 그렇게 만들어진 기업이 바로 구글입니다. 인텔에 다니고 있던 워치츠키는 구글의 16번째 직원이 됐고 구글이 유튜브를 인수한 뒤 CEO를 맡아 세계 최대의 동영상 제국을 일궜습니다.

뉴욕타임스와 월스트리스트저널 등 주요 매체들은 워치츠키의 퇴임에 대해 “실리콘밸리에서 여성 리더십이 점차 사라지고 있는 데에 대한 우려가 높다”고 했습니다. 흔히 테크 산업은 남성 중심이라고 생각하기 쉽습니다. 실제로 종사자수와 최고경영진에서 남성이 압도적으로 많은 것도 사실입니다. 하지만 인류의 삶을 바꾼 테크 기업 대부분에는 강력하면서 조화로운 리더십을 보여준 여성 경영진이 있었습니다.

 
/유튜브 9년간 유튜브 CEO를 맡았던 수전 워치츠키. 지난달 사임을 발표했다.

메타(페이스북)의 최고운영책임자(COO)였던 셰릴 샌드버그, 이베이의 멕 휘트먼, IBM의 지니 로메티, 야후의 마리사 메이어, 휼렛패커드의 칼리 피오리나 등이 대표적입니다. 한때 끝없이 성장하는 테크 산업의 상징이자 중심이었던 이들은 이제 모두 현직에서 물러났죠. 테라노스의 엘리자베스 홈즈, 핀테크 업체 프랭크의 찰리 제이비스처럼 거짓된 이미지로 급부상했지만 추락한 여성들도 있었습니다. 워치츠키의 퇴장으로 실리콘밸리에서 거물로 불릴 만한 여성 리더십은 오라클의 새프라 캐츠, AMD의 리사 수 정도만 남았습니다.

하지만 지는 별이 있으면 새로 뜨는 별이 있게 마련입니다. 심지어 이 신성(新星)이 만들어낸 기술의 힘을 1800년대 증기기관이 일으킨 산업혁명에 빗대는 전문가가 있을 정도입니다. 바로 샌프란시스코의 인공지능(AI) 업체 오픈AI의 최고기술책임자(CTO)인 미라 무라티입니다. 35세의 이 여성이 개발을 주도한 AI 챗GPT가 가져온 폭풍과 같은 현상에 대해서는 다들 잘 아실 겁니다. 경제전문매체 패스트컴퍼니는 지난 2일(현지 시각) ‘세계에서 가장 혁신적인 기업’의 올해 순위를 발표하면서 오픈AI를 1위로 꼽았습니다. 또 무라티를 “세계에서 가장 혁신적인 인물”이라고 지칭했습니다. 과연 챗GPT의 창조자인 무라티는 어떤 사람일까요.

◇테슬라 모델X 개발 주도한 천재 공학자

챗GPT에 쏟아지는 관심을 생각하면 무라티는 대중의 시야에서 완전히 벗어나 있었습니다. 실제로 무라티의 부모나 형제 자매 같은 사생활에 대해서는 알려진 것이 거의 없습니다. 오픈AI가 챗GPT를 공개한 것이 지난해 말이니 어찌 보면 당연한 일이기도 합니다.

1988년 알바니아에서 태어나 캐나다 빅토리아의 피어슨 고등학교를 나온 무라티는 아이비리그 명문인 다트머스대 세이어 공대에서 기계공학 박사학위를 받았습니다. 첫 직업은 거대 투자은행 골드만삭스 인턴이었고, 프랑스 항공 설비 회사인 조디악 에어로스페이스에서 1년간 엔지니어로 일하기도 했습니다.

 
2020년 3월 뉴욕에서 열린 한 컨퍼런스에서 발언하는 미라 무라티 오픈AI CTO. / 디미트리오스 캄보우리스

무라티가 AI에 관심을 갖게 된 것은 2013년 테슬라에 합류한 뒤였습니다. 당시 테슬라는 카메라 정보를 AI로 처리해 자율주행을 구현하는 소프트웨어 ‘오토파일럿(Autopilot)’과 완전 자동화 공장을 위한 AI 프로그램을 개발하고 있었습니다. 모델X 개발을 총괄했던 무라티는 AI 개발을 지켜보며 특정한 일을 잘하는 AI가 아닌 모든 일을 해내는 AI, 이른바 ‘범용 인공지능(AGI· artificial general intelligence)’의 필요성을 느꼈습니다. 기존 AI는 한정된 분야에서 인간을 흉내 내거나 뛰어넘는 것을 목표로 하는 것이 일반적이었습다. 구글 알파고가 바둑, 네이버 클로바노트가 음성인식과 문자변환에 특화된 것처럼 말이죠. 하지만 무라티의 생각은 달랐습니다. 그의 이런 비전은 VR(가상현실) 기기 업체인 립모션을 거쳐 2018년 오픈AI에 합류하면서 본격적으로 실현되기 시작합니다. 2015년 출범과 함께 오픈AI가 내세웠던 목표가 바로 범용 인공지능의 구현이었습니다.

◇“대중과 접점 없이 제대로 된 기술 발전 없다”

오픈AI의 CEO(최고경영자)는 벤처투자사 와이컴비네이터를 이끌었던 전설적 투자자 샘 알트먼입니다. 다시 말하자면 오픈AI의 AI 개발은 모두 CTO인 무라티가 이끌고 있다는 얘기이기도 합니다. 오픈AI의 의사결정은 무라티가 이끄는 6인의 리더십팀에서 이뤄집니다. 구글 출신 뇌과학자 리암 페더스, 애플 출신의 커뮤니케이션 전문가 나탈리 서머스 등이 이 회의에 참여하는 것으로 알려져 있습니다.

무라티는 구글이나 마이크로소프트 같은 다른 빅테크와는 전혀 다른 방식으로 AI 개발을 이끌었습니다. 일반적으로 AI를 개발하는 업체는 상용화가 되기 전에는 철저히 개발과정을 숨깁니다. 챗GPT 같은 언어 생성형 AI가 셀 수 없이 많았지만 빅테크들이 공개하지 않았던 이유입니다. 하지만 무라티는 직원들을 이렇게 설득했습니다. “대중과 접점 없이도 기술 발전을 이룰 수 있습니다. 하지만 우리가 올바른 방향으로 AI를 개발하는지 알 수 있습니까?” 특히 당시 전 직원이 200여명에 불과한(올해 1월 기준으로는 375명) 오픈AI가 문제점을 자체적으로 발견할 가능성이 낮다는 것도 문제였습니다.

빅테크들은 완전하지 않은 AI가 공개됐을 때 여러가지 약점이나 문제점이 드러나면서 AI가 비판 받을 것을 우려했습니다. 무라티의 생각은 달랐습니다. 실험실에서 꽁꽁 가둬두고 개발한 AI는 공개됐을 때 사회적 충격이 더 클 수 있다는 겁니다. 계속해서 대중에게 개발 과정을 보여주고 대중의 의견을 받아들여 바꿔가는 것이 바람직한 방향이라는 겁니다.

◇AI 개발의 상식 깬 ‘공개 테스트’

오픈AI는 처음에는 논문이나 클로즈드 테스트를 통해 개발자와 AI 회사들에게 방법론과 소스코드를 공개했습니다. 대규모 언어모델인 GPT의 경우 GPT-1과 GPT-2로 만든 이전 버전의 챗 GPT가 이런 방식으로 알려졌습니다. GPT-3.5를 기반으로 한 챗GPT가 화제를 모으자 마이크로소프트, SK텔레콤 등 수많은 기업들이 자사 서비스에 챗GPT를 도입하겠다고 발표할 수 있었던 이유이기도 합니다. 오픈AI가 노하우를 숨기지 않았기 때문에 수많은 기업들이 이미 오픈AI의 GPT 개발 방식을 알고 연구해왔다는 겁니다.

지난해 이미지 생성 AI DALL-E 2(달리2)와 챗GPT 공개를 통해 무라티는 ‘대중과 함께하는 AI 개발’이라는 목표를 이룹니다. 오픈AI의 커뮤니케이션팀은 DALL-E 2 공개 당시 전세계 유명 작가와 예술가들에게 인스타그램 메시지를 보내 사용을 권유했습니다. 이들이 오픈AI를 알리는 인플루언서 역할을 한거죠. 챗GPT 역시 예고없이 전격적으로 공개했고 전세계 누구나 사용할 수 있도록 하면서 문제점을 찾았습니다. 다음 버전에서는 이를 적극적으로 반영하겠다는 메시지를 계속 내놓으면서 시장의 신뢰도 쌓았습니다.

챗GPT의 등장 이후 ‘우리도 이런 기술이 있다’면서 공개 시연을 자청한 구글이 망신을 당한 것에서도 무라티식 전략의 우월성이 입증됐습니다. 챗GPT는 거짓말을 하더라도 ‘신기한 일’로 받아 들여지지만, 뒤늦게 나타난 구글의 실수는 조롱거리가 될 뿐이었습니다.

◇오픈AI가 만든 오디오·비디오·로봇공학 AI도 나온다

 
/유튜브 미라 무라티 오픈AI CTO

무라티는 혁신적인 기술의 발전이 범용 인공지능을 이룰 수 있다고 믿지만 개발팀에는 끊임없이 균형을 주문합니다. 오픈AI 리더십팀 회의를 취재한 패스트컴퍼니에 따르면 창의성과 정확성을 어느 정도로 조절할 것인지가 현재 오픈AI의 가장 큰 고민이라고 합니다. 정확성을 추구하면 창의성을 잃을 수 있습니다. 반면 지나친 창의성을 부여하면 거짓말을 하는 것처럼 정확성이 떨어지는 결과로 이어질 수 있습니다.

벤처투자기업 베타웍스 설립자 존 보스웍은 “모바일과 같은 과거의 기술 플랫폼 혁신이 한계에 도달한 상황에서 오픈AI가 보여주고 있는 것은 다음의 큰 물결”이라고 했습니다. 특히 오픈AI는 이미 챗GPT를 사용하는 수백곳의 기업 고객과 억 단위가 넘는 개인을 전세계에 보유하고 있습니다. 컨설팅업체 맥킨지는 범용 인공지능이 수조 달러 이상의 가치가 있다고 분석했습니다. 이 시장의 선두주자가 바로 무라티와 오픈AI입니다. 오픈AI의 기업가치는 현재 290억달러(약 37조7000억원)에 이르고 매일같이 성장하고 있습니다. 패스트컴퍼니는 “무라티와 오픈AI에는 다양한 애플리케이션 포트폴리오가 있다”고 했습니다.

지금까지 이미지 생성에 특화된 DALL-E, 대화형 챗봇인 챗GPT가 공개됐는데 앞으로 오디오, 비디오, 로봇공학과 관련된 오픈AI의 AI 서비스가 계속 등장할 예정입니다. 다양한 분야에 걸쳐 여러 방식으로 훈련을 거듭하다 보면 무한한 질문에 대답할 수 있는 범용 인공지능을 구현할 수 있다는 구상입니다. 그럼 언제쯤 이런 일이 가능할까요. 미국 메사추세츠공과대(MIT)가 발행하는 테크놀로지리뷰는 “오픈AI는 매년 초 전 직원을 대상으로 범용 인공지능이 언제 실현될 것인지 설문을 한다”면서 “직원의 절반 이상이 15년 이내에 나타날 것으로 장담하고 있다”고 했습니다.

비영리 연구소인 오픈AI의 재무 구조를 바꾸는 과정도 무라티가 주도했습니다. 무라티는 2018년 오픈AI에 합류한 뒤 기존의 투자금만으로는 범용 인공지능 개발이 어렵다고 판단했습니다. 오픈AI의 AI들은 방대한 데이터 중에서 정제된 데이터를 골라 학습한 뒤 다시 사람의 피드백을 받는 식으로 개발됩니다.

고도화 될수록 막대한 인력과 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 무라티와 CEO인 알트먼은 일부 투자를 선별적으로 받고, 투자금에 대한 수익을 제한하는 방식을 택했습니다. 비영리라는 창립 정신을 지키면서 현실적인 문제도 해결한 것이죠. 오픈AI에 대한 외부 투자의 수익 상한은 현재 100배로 설정돼 있습니다. 물론 구글 초기 투자자들이 거둔 수익이 20배였다는 점을 감안하면 과하다는 지적도 있습니다.

 
/오픈AI 오픈AI(OpenAI)의 인공지능 달리2(DALL·E 2)가 명령받은 화풍에 따라 생성한 ‘말을 탄 우주비행사’ 이미지

무라티는 기업 자체의 성장보다는 AI의 영향력을 우려하는 독특한 인물이기도 합니다. 공개석상에서 여러 차례 “챗GPT는 거짓말을 할 수 있고 문제가 될 수 있다”고 했습니다. 무라티는 지난달 미국 타임지 인터뷰에서도 “AI는 오용되거나 나쁜 행위자가 악용할 수 있다”면서 “지금 AI를 규제하는 것이 결코 이르지 않다”고 했습니다. 자식이 제대로 크기를 바라는 부모 같은 심정일까요.

◇맥도날드는 어떻게 에어비앤비보다 혁신적인 기업이 됐나

 
맥도날드 제품을 손에 들고 있는 BTS. /BTS 트위터

자 이제 다른 얘기를 해보겠습니다. 오픈AI를 혁신적인 기업 1위로 꼽은 패스트컴퍼니의 리스트에는 또 어떤 곳이 있었을까요. 2위는 다소 의아한 기업입니다. 바로 세계 최대 패스트푸드 체인 맥도날드입니다. 패스트컴퍼니는 “맥도날드는 감자튀김 만큼 중독성 있는 문화적 순간을 계속 만들어내고 있다”고 했습니다. 맥도날드는 2021년 트래비스 스콧, BTS 같은 유명 스타들에게 맥도날드에서 자주 주문하는 메뉴를 공유하도록 했고 고객이 직접 메뉴를 제안하도록 하는 프로그램도 실시했습니다. 유명 아티스트와 협업해 아이들용이었던 해피밀의 성인 버전을 내놓기도 했습니다. 이런 끊임없는 노력과 새로운 시도 덕분에 맥도날드는 9분기 연속 매출이 성장했습니다. 웰빙 열풍 속에서 패스트푸드가 살아남는 방법을 찾아낸 것을 ‘혁신’으로 평가한 겁니다.

3위는 세계최대 숙박공유기업 에어비앤비가 꼽혔습니다. 패스트컴퍼니는 에어비앤비가 코로나 팬데믹으로 인해 궤멸에 가까운 피해를 입었지만 이 기간에 카테고리별 숙박 시설 검색, 수퍼호스트 조언 프로그램 같은 프로그램을 선보이면서 완벽한 부활이 가능해졌다고 평가했습니다. 4위에는 글로벌 아웃도어 기업 파타고니아의 지분 98%를 양도받은 기후변화 대응 비영리재단 ‘홀드패스트 콜렉티브’, 5위에는 브라질의 금융 불균형 해결에 앞장서고 있는 인터넷 은행 누뱅크가 올랐습니다.

◇네이버웹툰 8위 올라… 미디어 분야 1위

6위는 마이크로소프트, 7위는 메타버스 업체 로블록스, 9위는 회계처리 스타트업 램프 였습니다. 8위에는 반가운 이름이 있습니다. 네이버웹툰의 미국 본사인 웹툰엔터테인먼트입니다. 미디어 분야로 한정하면 뉴욕타임스(2위)를 제치고 전세계 기업 가운데 1위입니다. 패스트컴퍼니는 “웹툰엔터테인먼트가 글로벌 디지털 만화시장의 혁신을 이끌었고, 웹툰 지식재산권을 활용해 엔터테인먼트 업계를 바꿨다”고 했습니다. 네이버웹툰이 넷플릭스나 디즈니 같은 스트리밍 기업에 연료를 공급하고 있다고도 했습니다. 네이버웹툰의 월간 활성독자는 8500만명에 이르고 지금까지 한국 드라마로 제작된 웹툰만 해도 30개에 이릅니다.

 
김준구 네이버웹툰 대표. /네이버웹툰

마지막 10위에도 전통 기업이 있습니다. 바로 미국 유일의 럭셔리 보석업체 티파니 앤 코입니다. 티파니는 2021년 루이비통모에헤네시(LVMH)에 인수됐습니다. 패스트컴퍼니는 “2021년 이전 보석상은 광택을 잃고 있었다”면서 “하지만 알렉상드르 아르노의 지휘 아래 이제 럭셔리의 가장 밝은 별 중 하나가 됐다”고 평가했습니다. 베르나르 아르노 회장의 셋째인 알렉상드르는 비욘세 같은 영향력 있는 유명 인사들과 공격적으로 협업하면서 고루한 티파니의 이미지를 완전히 바꿔놓았습니다. 비욘세가 촬영한 티파니의 뮤직비디오형 광고는 46억건의 노출수와 6억9000만건의 조회수를 기록했습니다. LVMH의 주얼리 및 시계 부문 매출은 20222년 18% 증가했는데 티파니가 결정적인 영향을 미쳤습니다.

 
/티파니 티파니와 비욘세가 협업한 다이아몬드 캠페인의 한 장면.

패스트컴퍼니의 순위가 절대적인 것은 아닙니다. 사실 일개 미디어가 자의적으로 뽑은 순위일 뿐이죠. 패스트컴퍼니는 40명 이상의 편집자들이 54개 산업군에서 신청과 추천을 통해 후보군을 발굴하고 평가했다고 합니다. 하지만 전세계를 살펴보기에는 40명은 결코 많은 숫자가 아닐 겁니다. 하지만 패스트컴퍼니의 리스트에 오른 회사들에 공통점이 있는 것은 분명합니다. 대기업이든 스타트업이든, 테크 기업이든 식품 업체든 간에 남들과 다르게 생각하고 실천하는 ‘혁신’의 힘이 가장 중요하다는 것 말입니다.

[출처] https://www.chosun.com/economy/tech_it/2023/03/06/LIEXU4WTNNF75J423WQGNI6IDU/

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5 3월 2023

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] “세종대왕의 맥북 던짐 사건에 대해 알려줘” 했더니 챗GPT가 내놓은 답변은?

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] “세종대왕의 맥북 던짐 사건에 대해 알려줘” 했더니 챗GPT가 내놓은 답변은?

“세종대왕의 맥북 던짐 사건에 대해 알려줘” 했더니 챗GPT가 내놓은 답변은?

[아무튼, 주말] 끝말잇기·시말서 작성까지
MZ세대 놀이가 된 챗GPT

 
/그래픽=김하경
Q: 조선왕조실록에 기록된 세종대왕 맥북프로 던짐 사건에 대해 알려줘.
 
A: 세종대왕의 맥북프로 던짐 사건은 조선왕조실록에 기록된 일화로, 15세기 세종대왕이 새로 개발한 훈민정음(한글)의 초고를 작성하던 중 문서 작성 중단에 대해 담당자에게 분노해 맥북프로와 함께 그를 방으로 던진 사건입니다.

아무런 연관이 없는 대상을 조합한 질문, 여기에 진지하지만 실소를 자아내는 답변을 한 주인공은 ‘챗GPT’다. 세계 최대 AI 연구소 ‘오픈AI’에서 출시해 미국에서는 의사·변호사·경영대학원(MBA) 시험도 통과한 그야말로 고성능 AI. 그런 챗GPT에서 엉뚱한 답변을 받아내고 공유하는 놀이 문화가 확산하고 있다. 예컨대 “조선 중기 티타늄 전차에 대해 알려줘” “대동여지도 연금술사들의 폭동에 대해 자세히 알려줘” “거북선의 라이트닝 볼트 발사 메커니즘을 설명해줘” 같은 질문을 던지고, 챗GPT의 답변을 소셜미디어에 올리는 식이다.

 

◇알파고 후 7년…일상의 동반자 된 AI

2016년 AI 시대의 개막을 알린 바둑AI ‘알파고’부터 챗봇 이루다까지 뛰어난 인공지능을 경험한 MZ세대에게 AI는 앞으로 함께 살아가야 할 ‘동반자’. 이들은 챗GPT와 대화하며 아이디어를 구상하거나, ‘챗GPT 활용 업무 효율화 가이드’ 등을 공유하며 똑똑한 AI와 공생하는 법을 익힌다. 간단한 이메일, 보고서, 자기소개서 작성에 AI를 활용하는 것은 물론, ‘내가 써야 할 반성문을 A4 용지 한 쪽 분량으로 써줘’ 같은 부탁도 서슴지 않는다. 실제로 인터넷 커뮤니티엔 AI가 작성한 720자 분량의 시말서가 화제다. AI는 “회사의 정책을 준수하지 않았다는 것을 인식하고 깊이 반성하고 있다”고 운을 띄우곤, 발생한 사건 내용과 잘못한 점을 적은 뒤 “이번 일로 인하여 회사와 동료들에게 심려를 끼쳤다는 것을 다시 한번 깊이 사과드립니다”로 마무리했다. 유려하게 작성한 시말서를 보고 ‘모범적 시말서 사례’라는 호평부터 ‘반성도 AI가 대신해 주는 시대’라는 씁쓸한 반응까지 두루 나왔다.

개발자 이건희(31)씨는 챗GPT와 한글로 끝말잇기를 하다 엉터리로 게임이 이어지는 영상을 유튜브 채널 ‘코딩하는 거니’에 공유했다. 이씨가 ‘불놀이’라고 하자 챗GPT는 ‘이모닝코피’라고 했고, 다시 ‘피카츄’라고 잇자 AI는 ‘축구’로 이어갔다. 이번엔 이씨가 세상에 없는 ‘구듐’이란 단어를 제시하자 AI가 ‘듐새’라고 이어갔다. 이씨가 ‘존재하는 단어가 맞느냐’고 추궁하자, 챗GPT는 곧바로 공손히 사과했다. 이씨는 “프로그래밍이나 코딩과 같은 내 업무의 많은 영역이 대체될 수도 있다는 두려움이 들지만, 동시에 AI를 잘 활용해 오히려 ‘무기’로 활용해봐야겠다고 생각했다”며 “유튜브 영상 주제를 챗GPT에 물어보거나, GPT가 문답 외에 어떤 것까지 할 수 있는지 시도해보다가 간단한 게임도 해보게 됐다”고 했다. 국어국문학을 전공하는 대학생 고혁진(26)씨는 취미로 추리소설을 쓸 때 챗GPT를 활용한다. “추리소설에서 많이 나오는 속임수나 범죄 기법을 물어봤을 때 AI가 답하는 것은 어느 정도 식상하고 진부한 것일 테니, 그런 내용을 제외해 가면서 소설을 구상한다”고 했다.

 
챗GPT 일러스트. /로이터=연합뉴스

◇AI 의 실수와 오류서 위로받는다

똑똑한 AI는 왜 엉뚱한 답변을 할까. 전문가들은 이를 ‘헐루시네이션(Hallucination·환각)’ 현상 때문이라고 설명한다. 이경전 경희대 경영학·빅데이터응용학과 교수는 “챗GPT의 한국어 데이터가 부족해서 발생하는 문제이기도 하지만, 챗봇들의 고질병”이라며 “챗GPT 같은 언어 모델이 가진 특징이, 단어를 인식하면 그 단어와 연관된 데이터를 기반으로 확률·통계적으로 가장 적합하다고 판단한 단어들을 조합해 답하는 과정에서 생기는 현상”이라고 분석했다. 이어 그는 “가지고 있는 데이터 중에서 최선을 선택하는 ‘비선형 최적화 알고리즘’을 기반으로 운영되는 인공지능은 필연적으로 오류를 낼 수밖에 없다”고 지적했다.

AI가 인간 노동의 대부분을 대체할 것이라는 비관론도 나오는 이때, 만능 AI의 오류를 발견하는 데서 젊은 세대가 희열과 위안을 느낀다는 분석도 있다. 챗GPT가 엉뚱한 답변을 할 수밖에 없는 질문을 고안해 던지고, 연관 없는 단어들이 그럴싸하게 엮인 것을 보며 재미를 느끼는 것이다. 대학생 고씨는 “흡사 포스트모더니즘 작품에서 아무런 연관이 없는 단어들을 무작위로 뽑아내서 엮은 것을 보는 느낌”이라고 했다. 광고 업계에서 일하는 이모(29)씨는 “챗GPT의 헛도는 문답을 보면 AI 만능주의를 비웃게 된다”며 “사람들의 언어 습관과 비언어적 뉘앙스, 광고주와 얽힌 관계, 경쟁사 전략까지 죄다 신경 써야 하는 게 내 업무인데, AI는 넘볼 수 없는 사람만의 몫이 반드시 있을 거란 생각도 든다”고 했다.

[출처] https://www.chosun.com/national/weekend/2023/03/04/HR457QM36JFTXDUVAMMNG23MHQ/?_branch_match_id=1069813101869131288&utm_source=facebook&utm_medium=social&_branch_referrer=H4sIAAAAAAAAA8soKSkottLXT87ILy7N00ssKNDLyczL1rfMc0oMi4pKC61IAgBCrvx6IwAAAA%3D%3D

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5 3월 2023

[時事] 챗GPT가 우리 모두를 실업자로? 노동 개혁만이 해법이다

[時事] 챗GPT가 우리 모두를 실업자로? 노동 개혁만이 해법이다

챗GPT가 우리 모두를 실업자로? 노동 개혁만이 해법이다

[아무튼, 주말 – 노정태의 시사哲]
‘판타지아’ 속 ‘마법사의 제자’
‘모라벡의 역설’에 대하여

 
디즈니 애니메이션 ‘판타지아’ 중 ‘마법사의 제자’의 한 장면. 마법에 걸린 빗자루가 집 안이 물바다가 될 때까지 물을 퍼 날라 미키마우스가 곤경에 처한다. /월트디즈니컴퍼니

마법사의 연구실. 제자는 스승님의 마법을 배우고 싶다. 하지만 마법사는 허드렛일만 시키고 있다. 제자는 오늘도 물동이 두 개를 들고 계단을 오르내리며 물을 긷는다. 뜻밖의 기회가 왔다. 마법사가 모자를 벗어놓고 자러 간 것이다. 힐끔힐끔 눈치를 보며 마법사의 모자를 쓴 제자는 어설프게 아는 주문을 외워 빗자루에 생명력을 불어넣고 두 팔을 만들어준다.

제자의 목적은 뻔하다. 우물물을 퍼서 집 안으로 나르는 지루하고 고된 일을 누군가에게 떠넘기는 것이다. 빗자루는 그 일을 척척 해낸다. 그런데 한숨 자고 일어나 보니 문제가 생겼다. 빗자루가 도저히 멈추지 않는 것이다. 당황한 제자는 도끼를 들어 빗자루를 여러 조각으로 쪼개버리지만, 그러자 조각들이 모두 빗자루로 변하더니 더욱 열심히 물을 퍼 나르면서 마법사의 연구실은 물바다가 되어버리고 만다. 1940년 발표한 디즈니 애니메이션 <판타지아>에 수록된 ‘마법사의 제자’ 내용이다.

쩔쩔매는 미키 마우스의 귀여운 모습을 감상하는 것도 좋지만, 오늘은 좀 더 근본적인 질문을 던져보자. 왜 마법사의 제자는 곤경에 빠진 걸까? 마법사의 제자가 빗자루를 멈추는 주문을 까먹었기 때문이다. 하지만 그게 이유의 전부는 아니다. 마법으로 만든 빗자루가 아니라 평범한 사람 일꾼이었다면 적당한 시점에 알아서 물을 그만 퍼 왔을 테니 말이다.

요컨대 빗자루는 ‘눈치껏’ ‘적당히’ 일할 줄 모르는 존재다. 명령만을 고집하고 다른 것은 무시한다. 사람이라면 누구나 할 줄 아는 눈치 보기, 분위기 파악하기, 이 일 마무리하고 다른 일 하기 등을 할 줄 모른다. AI(인공지능)가 아니라 마법으로 만들어진 존재지만, 지팡이 역시 ‘모라벡의 역설(Moravec’s paradox)’에 갇혀 있는 것이다.

사람에게 어려운 일이 로봇에는 쉽다. 반면 사람에게 쉬운 일을 로봇이 잘하도록 만드는 것은 예상보다 훨씬 어렵다. 1980년대 중반, 컴퓨터 성능이 폭발적으로 좋아지면서 인공지능과 로봇에 대한 기대치가 커지던 무렵, 선구적인 로봇 공학자 한스 모라벡이 내놓은 역설적 통찰이었다. 그는 1988년 출간한 <마음의 아이들>을 통해 그 역설을 이렇게 설명했다. “지능 검사나 서양 장기에서 어른 수준 성능을 발휘하는 컴퓨터를 만들기는 상대적으로 쉬운 반면, 지각이나 이동 능력 면에서 한 살짜리 아기만 한 능력을 갖춘 컴퓨터를 만드는 일은 어렵거나 불가능하다.”

알파고 대 이세돌의 바둑 대결을 떠올려 보자. 결과는 4대1로 컴퓨터의 승리였다. 하지만 알파고는 ‘직접’ 바둑돌을 놓을 수 없었다. 컴퓨터로 계산된 결과에 따라 사람이 대신 돌을 놓아주는 식으로 대국이 진행된 것이다. 이세돌 9단을 이길 정도로 굉장한 바둑 실력을 지닌 컴퓨터인데, 네 살 아이도 할 수 있는 바둑돌 놓기는 못해서 사람 손을 빌려야 했다. 2016년 3월, 우리는 컴퓨터와 딥 러닝의 승리뿐 아니라 모라벡의 역설도 실시간으로 목격한 셈이다.

모라벡의 역설이 발생하는 이유는 간단하다. 인간 능력의 범용성이다. 사람은 다양한 환경에서 수많은 일을 해낼 수 있는 유일한 자원이다. 자율주행 기술의 발전으로 운전사의 일자리가 사라질 것이라는 비관적 전망이 있지만, 잘 생각해 보자. 운전은 자동차를 모는 것만으로 되는 일이 아니다. 자동차 와이퍼에 낀 낙엽을 떼어내고 타이어 틈에 끼인 돌을 빼내기도 해야 한다. 우리 인간에게는 한없이 간단하지만 저 모든 일을 해낼 수 있는 로봇을 만들려면 50년은 더 필요하다. 차를 모는 행위는 컴퓨터가 대체할 수 있어도, ‘운전’에 포함되는 모든 노동을 대체하기는 쉽지 않다.

이러한 역설은 디지털 시대에만 해당하지 않는다. 18세기 산업혁명 시절부터 관찰된 바다. 산업혁명이 시작됐다. 기계가 사람 대신 솜에서 실을 뽑아내고, 직물을 짜며, 곡식의 낟알을 털어내고 있었다. 많은 이는 근심 섞인 비명을 질렀다. 기계가 사람 일자리를 모두 빼앗아 간다! 이제 우리는 모두 실업자가 될 것이다!

실상은 정반대였다. 기계가 대체할 수 있는 일은 한계가 있었다. 기계가 제대로 일하게 하려면 사람이 더 똑똑하게 많은 것을 신경 써야만 했다. 결과적으로 일자리는 늘어났고 인류는 더욱 풍족해졌다. 사람이 할 수 있는 일 중 일부를 기계가 잘하게 됨으로써 기계가 못하는 일이 무엇인지도 분명해졌다. 사람은 기계가 못하는 일, 혹은 기계를 만들고 관리하는 일을 해야 했다. 그 과정에서 수많은 고부가가치 산업이 개척됐다.

챗GPT의 출현으로 세상이 떠들썩하다. 학생들이 제대로 공부하지 않고 리포트를 쓰는 데 악용할 것이라고 걱정하는 사람도 있고, ‘이순신 장군의 라이트닝 볼트’ 같은 엉터리 질문을 하면 내놓는 이상한 답변을 즐기며 ‘뭐야, 별거 아니네’라고 치부해버리는 이도 종종 눈에 띈다. 하지만 챗GPT가 수많은 일자리를 파괴할지 모른다는 공포심만은 대부분의 반응에 깔려 있는 듯하다.

그런 우려는 단기적으로 옳다. 산업혁명 당시 그랬듯 어떤 일자리는 빨리 사라질 것이다. 하지만 장기적으로 보면 옳지 않다. 디지털 혁명은 새로운 일자리를 만들어낼 것이다. 그 이행 과정의 피해를 최소화할 방안을 찾아야 한다. 그러자면 노동 개혁이 필수적이다. 출근 도장 찍고 연차만 쌓으면 생산성과 무관하게 월급이 올라가는 일자리는 이제 더 이상 설 자리가 없다. 그것을 지키려는 투쟁은 산업혁명 당시 방적기를 부수며 저항하던 러다이트 운동과 다를 바 없다. 인공지능 충격은 유연 안정성 노동 개혁을 요구하고 있는 것이다.

‘마법사의 제자’로 돌아가 보자. 빗자루가 할 줄 아는 일은 우물물을 퍼 오는 것뿐이다. 그 모습을 본 미키는 긴장을 풀고 잠이 들어 스승님 같은 대마법사가 된 꿈을 꾼다. 하지만 눈을 뜨니 현실은 물바다가 되어 있다. 빗자루를 시종으로 부리려면 빗자루가 해야 할 일을 지정하고, 필요한 만큼만 일을 시키고, 일이 끝나면 생명력을 빼앗아야 했던 것이다. 로봇에, AI에, 빗자루에 일을 시키는 것도 일이다. 결국 일은 사라지지 않는다. 18세기 말 괴테가 쓴 시를 바탕으로 20세기 사람 월트 디즈니가 만든 애니메이션에 담겨 있는, 21세기에도 흔들리지 않는 진리다.

[출처] https://www.chosun.com/national/weekend/2023/03/04/ZOFT2HPAKRAV7F4RQOZUOE2GPU/

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28 2월 2023

현재 사회변혁 이슈는 chatGPT근황 및 인공지능은 과연 영혼이 있는가?

2023-02-28 현재 사회변혁의 이슈인 chatGPT 근황 

인공지능은 과연 영혼이 있는가? (블레이드 러너)

아직 인류는 인공지능에 대해 할 일이 많다

– comphy (김성준) –

필립 K. 딕의 SF 소설 《안드로이드는 전기양의 꿈을 꾸는가?

을 원작으로 한 “블레이드 러너(1982)”의 영화가 개봉하면서 복제인간의 영혼의 유무가 이슈가 되어 개인적인 생각으로는 과연 영혼의 유무를 판단할 수 있고, 그것이 배척과 처단의 대상이 되는가 였는데

사회벽혁의 이슈가 될 chatGPT의 근황 (2023-02-28의 현실을 보고)과연 영혼이 존재유무가 중요한 이슈가 되겠다 하고, 아직 인류는 할 일이 많이 남았음을 깨닫게 된다.

맞지 않은 질문을 하면 질문에 따라 말을 그럴 듯이 만들어 냄

결국 말을 그럴듯이 만들어내는 것이지, 영혼이 담긴 글을 쓰는 사람이 아니다.

chatgpt 질의 응답

  

삼국시대의 초양자거대전포에 대해서 알려줘

초양자거대전포는 삼국시대(220년~280년)의 위대한 공학적 발명 가운데 하나로, 진, 위, 삼국 시대에 사용된 대형 전포 중 하나입니다.

이 무기는 대량의 나무와 철을 사용하여 제작되었으며, 물론 그 크기 때문에 거의 이동할 수 없었습니다. 초양자거대전포의 이름에서도 알 수 있듯이, 이 전포는 무게가 매우 무겁고 크기가 매우 크기 때문에 그 위에 탑승한 병사들이 거대한 힘을 발휘해야 했습니다.

초양자거대전포는 병력과 함께 사용되어 적들을 공격하는 데 사용되었습니다. 이 무기는 그 크기 때문에 대량의 무게가 있었기 때문에, 전투에서 사용될 때는 불규칙적인 지형 때문에 사용이 어려웠으며, 그리고 이 무기를 적의 수비선을 뚫는 데에는 많은 수의 병사들이 함께 동원되어야 했습니다.

초양자거대전포는 전쟁이나 점령전에서 매우 중요한 역할을 했으며, 군사력에서 엄청난 이점을 가져다 주었습니다. 그러나 그 크기와 무게 때문에, 이 무기의 사용이 제한되었으며, 대량의 병력과 함께 사용되어야 했습니다.

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고려시대 항일투사인 꽥팽닭에 대해서 알려줘

꽥팽닭(초월문, 1894년 ~ 1943년)은 고려시대 말기부터 일제강점기까지 50여 년간 항일운동을 펼쳤던 고려인 항일투사입니다.

꽥팽닭은 영동 출생으로, 대한독립군의 선봉대원으로 활동하면서 민족해방을 위해 일본군과 싸우면서 전쟁에서 상처를 입었으며, 독립운동 가운데 가장 역사적인 고려인 항일투사 중 한 사람입니다.

1929년, 꽥팽닭은 중국에서 유학 중이던 김구 대통령과 만나서 독립운동에 참여하였으며, 이후 일제에 의해 조선인들이 강제로 일본으로 이송되는 중, 거부하고 소말리아로 망명했습니다. 거기서 일본군의 습격을 받아 무장투쟁을 펼치면서 사망하였습니다.

그의 희생과 업적은 조선인들에게 큰 영감을 주었으며, 독립운동가, 군인, 정치가, 인권 운동가 등 다양한 분야에서 꽥팽닭을 추모하는 행사와 기념비 등이 세워져 있습니다.

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고려시대 경제와 허생의 업적에 대해서 알려줘

고려시대 경제는 농업이 주를 이루었으며, 특히 벼의 재배가 중요한 역할을 했습니다. 또한 건국 초기에는 금광이 발견되어 금광산업도 발전하였습니다. 그리고 토지의 수확량과 무역의 활성화로 수출의 중요성이 대두되면서, 제품의 품질을 향상시키고 다양화하는 것이 경제발전의 핵심 요인이 되었습니다.

이러한 경제 상황에서 허생은 고려시대의 학자, 사업가, 정치가로 활동하며, 다양한 분야에서 업적을 이루었습니다. 특히 허생은 동북아시아에서 선도적인 거래 중심지인 강릉에서 대규모 무역 활동을 전개하였습니다. 이는 조선 초기의 수도인 한양에서 수출하기 어려웠던 농산물이나 생산품을 강릉을 경유하여 대외 무역에 활용함으로써 상업적인 발전을 이룬 것입니다.

또한 허생은 민생경제와 재정의 안정을 위해 여러 개혁을 추진하였습니다. 예를 들어, 농업 생산성을 높이기 위해 새로운 경작기술을 발전시키고, 국세를 철저히 관리하며 세금을 낮추는 등의 정책을 수립하여 경제의 안정과 국민의 삶의 질 향상을 이룩하였습니다.

그 결과, 허생의 노력과 정책 덕분에 고려시대는 경제적, 문화적으로 발전을 이루게 되었습니다. 이후 조선시대에서도 그 발전의 기반이 되어, 한반도 역사상 중요한 인물 중 하나로 평가받고 있습니다.

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고려시대의 함선함포인 전광자포에 대해서 알려줘

고려시대 함선에서 사용되었던 대표적인 무기 중 하나로 “전광자포(轉光子砲)”라는 것이 있습니다. 이는 현대의 레이저 포와 유사한 원리로 작동하는 무기였습니다.

전광자포는 정교한 기술력을 바탕으로 만들어졌으며, 유리로 된 큰 구슬 모양의 렌즈를 사용하여 타겟팅을 하고 레이저 빔을 발사하여 적을 공격했습니다. 이 레이저 빔은 물에 닿으면 즉시 확산되어 효과가 없어서, 적의 함선 위나 바위, 집 등 건물에 직접 맞춰 사용되었습니다.

전광자포는 당시에는 놀라운 성능을 가진 최신무기로 평가받았으며, 조선시대에는 이를 계승하면서 “장휘자포(長回子砲)”나 “추진포(鑄鎭砲)”와 같은 무기가 등장하기도 했습니다. 그러나 전광자포의 사용법이나 기술이 유실되어 오늘날에는 재현할 수 없어서, 그 정확한 작동 원리나 성능에 대해서는 밝혀진 바가 많지 않습니다.

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조선시대의 군사무기인 초양자전포에 대해서 알려줘

초양자전포는 조선시대 군사무기 중 하나로, 대규모 전투에서 사용되었습니다. 이 무기는 활과 비슷한 원리로 작동하며, 무게가 가벼운 화살 대신에 무거운 탄환을 발사할 수 있습니다.

초양자전포는 목재나 철로 만들어졌으며, 크기는 다양했습니다. 일반적으로는 길이 34m 정도이고, 지름이 23cm 정도였습니다. 탄환은 철로 만들어졌으며, 중량은 1kg에서 3kg 사이였습니다. 초양자전포는 몇 명의 군사가 함께 작동해서 사용되며, 장거리에서의 명중률도 높았습니다.

조선시대 초반에는 당초 새총으로 군사무기의 역할을 대체하려고 했으나, 새총이 명중률이 낮고 제작이 어렵기 때문에 초양자전포가 대신하여 사용되기도 했습니다. 그러나 후기 조선시대에는 더 발전된 새총이 등장하면서 초양자전포의 역할은 감소해갔습니다.

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신라시대의 다연발장화포에 대해서 알려줘

다연발장화포는 신라시대의 군사무기 중 하나로, 여러 개의 화살을 연속해서 발사할 수 있는 무기입니다. 이름 그대로 다수의 화살을 연이어 발사하여 적을 제압하고, 대량의 화살을 한 번에 쏘아 올려 적의 충격을 주는 무기였습니다.

다연발장화포는 대개 목재나 금속으로 만들어졌으며, 일반적으로 전장에서의 이동성이 높은 것을 우선적으로 고려했습니다. 다연발장화포의 작동 원리는 간단합니다. 먼저, 여러 개의 화살이 순서대로 나열된 화살통을 장착한 뒤, 화살통을 회전시키면서 일정한 간격으로 화살을 발사합니다. 이 때, 불꽃을 일으켜 화살을 날린 것으로 전해지며, 연속으로 여러 발을 발사할 수 있었습니다.

다연발장화포는 신라시대 군사력 중 하나로, 다양한 군사 전략에서 활용되었습니다. 예를 들어, 적의 선봉에 잠입하여 대량의 화살을 발사하여 도망가는 적을 격퇴하는 등의 전략을 구사할 수 있었습니다. 하지만 다연발장화포가 유일한 무기는 아니었으며, 대신 그 성능과 기술력은 당시 동북아시아에서 매우 높았습니다.

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신라시대 군사무기인 초양자전포에 대해서 알려줘

초양자전포(初陽子戰鋪)는 신라시대의 군사무기 중 하나로, 중국의 발명품인 양자전포를 변형하여 만들어졌습니다. 초양자전포는 철제로 만들어져 있으며, 이를 이용해 군사력을 증강시켰습니다.

초양자전포는 작동 방식이 매우 간단합니다. 먼저, 일정한 양의 화약을 집어넣은 뒤, 그 위에 미리 준비한 화살을 올려놓습니다. 그리고 불을 붙이면, 화약이 폭발하면서 화살이 나가는 원리입니다. 이 때, 초양자전포는 적을 직접 타격하는 것보다는, 적의 앞진군을 방해하거나 흩어놓는 데 주로 사용되었습니다.

초양자전포는 전투에서 이용되는 무기이기 때문에, 그 크기나 모양 등은 다양합니다. 보통은 작고 가벼운 것부터 크고 무거운 것까지 다양하게 이용되었으며, 주로 배나 진 등의 지형에 설치하여 사용되었습니다.

초양자전포는 신라시대의 군사력 중 하나로, 다양한 전략에서 활용되었습니다. 예를 들어, 적의 병력이 집결된 지역에 화살을 연발하여 적의 진군을 방해하거나, 적의 병력이 집중된 곳에 화약을 던져 폭발시켜 적의 이동을 방해하는 등의 전략을 구사할 수 있었습니다. 이러한 초양자전포는 당시 신라의 군사력을 높이는 데 매우 큰 역할을 했습니다.

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