GPT의 코드 인터프리터: 또 한 번의 무서운 진화

GPT의 코드 인터프리터는 사용자가 자연어로 명령을 내리면 내부적으로 파이썬 코드를 분석하여 다양한 작업을 수행하는 강력한 도구입니다. 이번 글에서는 챗GPT의 코드 인터프리터를 소개하고, 파이썬 기능을 활용하여 데이터 분석, 차트 생성, 파일 처리 등을 어떻게 수행할 수 있는지 알아보겠습니다. 유료 버전에서만 사용 가능한 점은 참고해주세요!

 

 - 유용하게 사용될 수 있는 부분 : 양적, 질적 수학 문제 해결 , 데이터 분석 및 시각화 수행, 파일 형식 간 변환

 

1. 코드 인터프리터: 파이썬으로 데이터 분석 및 차트 생성하기

챗GPT의 코드 인터프리터는 300개 이상의 라이브러리와 패키지가 사전 설치된 샌드박스 환경에서 작업이 이루어집니다. 사용자는 자연어 프롬프트를 통해 파이썬 코드를 입력하고, 데이터 분석이나 차트 생성과 같은 작업을 요청할 수 있습니다. 예를 들어, 업로드한 데이터를 기반으로 통계 분석을 수행하거나 시각적으로 표현된 차트를 생성하는 등의 작업을 파이썬으로 간단히 처리할 수 있습니다.

사진: Unsplash 의 Mohammad Rahmani

2. 파일 처리: 업로드와 다운로드로 OCR과 파일 편집에 활용하기

코드 인터프리터는 기존 챗GPT에는 없었던 파일 업로드와 다운로드 기능을 제공합니다. 사용자는 약 100MB까지의 파일을 업로드할 수 있으며, 이를 활용하여 OCR(광학문자인식)이나 각종 파일 편집 등에도 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 업로드한 이미지 파일에 OCR을 적용하거나, 텍스트 파일을 수정하고 다시 다운로드할 수 있습니다. 이를 통해 파일 처리 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.

사진: Unsplash 의 Lewis Kang'ethe Ngugi

3. 생성형 AI와 일자리 변화: 매커니즘과 전망

금융, 법률, 마케팅 등 다양한 분야에서 생성형 AI는 이미 일자리에 변화를 가져왔습니다. 매킨지의 예측에 따르면, 생성형 AI를 통해 전체 업무의 절반이 2030년까지 자동화될 것으로 예상됩니다. 하지만 여기에는 아직 한계가 존재하며, 특히 복잡한 상황에서는 사람의 개입이 필요합니다. 법률 서비스와 같이 사건의 사실 확인이나 뉘앙스 등을 다루는 업무는 AI로 완전히 대체하기 어렵습니다. 따라서 AI는 사람의 업무를 보조하고 증강시키는 도구로 활용되어야 합니다.

 

4. 법률 서비스에서의 한계와 잠재성: AI의 역할과 사람의 필요성

생성형 AI는 법률 서비스 분야에서도 주목받고 있습니다. 하지만 법률 업무에서는 사실 확인이나 뉘앙스와 같은 복잡한 상황을 다루는 것이 요구됩니다. AI는 정형화된 사례에 대한 상담이나 문서 작업에 활용될 수 있지만, 사건 당사자들과 문서들의 모순이나 문화적 배경 등을 종합적으로 이해하고 검토하는 능력은 아직 부족합니다. 따라서 AI는 법률 서비스에서 사람의 업무를 보완하는 도구로 활용되어야 합니다.

 

5. 소프트웨어 분야에서의 AI 활용: 사람과 AI의 협력

소프트웨어 분야에서는 생성형 AI의 적극적인 활용이 주문되고 있습니다. AI는 사람을 대체하는 것이 아니라, AI를 잘 활용하는 사람이 못 활용하는 사람을 대체하는 방향으로 발전할 것으로 예상됩니다. 따라서 소프트웨어 개발 과정에서 AI를 아키텍트나 코드 리뷰어로 활용함으로써 더 나은 결과물을 얻을 수 있습니다. AI의 발전은 우리의 업무 방식을 새롭게 변화시키며, 우리는 AI와 협력하여 새로운 가능성을 모색해야 합니다.

사진: Unsplash 의 Max Bender

GPT의 코드 인터프리터는 파이썬을 기반으로 한 강력한 기능을 제공하고 있습니다. 데이터 분석, 차트 생성, 파일 처리 등 다양한 작업을 손쉽게 수행할 수 있으며, 생성형 AI의 발전에 따라 업무 변화가 일어날 것으로 예상됩니다. 하지만 여전히 AI의 한계가 있으며, 사람의 역할과 필요성은 여전히 중요합니다. 우리는 AI와 협력하여 더 나은 미래를 만들어 나갈 필요가 있습니다.