본문 바로가기
시스템소득 공략법

챗GPT 블로그 자동화로 월 300 400 벌수 없는 이유

by 자유를 그리다 2023. 1. 31.

최근 블로그 유튜브를 보다 보면 핫한 주제 하나가 보입니다.

네, 예상한 것처럼 바로 마이크로소프트가 10억 달러 투자한 OpenAI의 채팅 기반 AI인 '챗GPT(ChatGPT)'인데요. 그런데 유튜브에서 조금 검색해 보니 이 챗GPT를 이용해서 블로그 포스팅을 자동화하면 누구나 월 300 400만 원은 벌 수 있다는, 조금 자극적인 제목의 콘텐츠가 꽤 보였는데요.

 

챗GPT 블로그 자동화로 월 300 400만 원 수익 가능할까?

 

 

일단 저 역시 이 대세(?)라고 주장하는 시류에 합류하지 않으면 뒤쳐질 거 같은 불안감과 함께 의구심도 들었는데요. 그래서 정말 궁금해서 이 OpenAI의 챗GPT에서 정말 그렇게 되는지 한번 체험해 봤습니다. (눈치채셨겠지만, 최근 몇 개의 블로그 포스팅은 실제 이 챗GPT를 활용해서 작성해 봤어요. 최근 글 보시면 아실듯 싶네요.)

그렇게 챗GPT의 몇 가지 카테고리의 기능들을 실제로 써본 결과, 현재 시점에서 제가 내린 심플한 결론은 이렇습니다.

 

'가능해 보이는 카테고리가 보이긴 하지만, 아직은 자동화만으로는 어려워 보인다.'입니다.

 

즉 "챗GPT를 활용해서 블로그 자동화하면 월 300 400벌 수 있을까?" 의 질문의 답은 저는 아직은 그럴수 없다고 판단했는데요. 그러면 제가 그렇게 생각하는 이유와 간단한 예제들과 함께 설명해 볼게요. 

 

챗GPT 블로그 자동화로 월 300 400만 원 벌 수 없는 이유

 

 

물론 전혀 불가능하다고도 저 역시 확신은 못할 듯합니다. 어디에서나 우리가 상상하지 못한 1%의 재능을 가진 천재는 있으니까요. 하지만 보통 사람들은 이 1%에 속할 확률이 매우 희박하니, 그 1%를 배제하고 세 가지 이유로 요약해 봤는데요.

 

  1. 여전히 어색한 문체가 사람이 글을 썼다는 느낌이 들지 않는다.
  2. 데이터가 최신의 트렌드에 맞는 정보가 아니다.
  3. 미국 문화에 특화된 정보들이 많다.

여전히 어색해 보이는, 정이 가지 않는 문체

누가 봐도 사람이 쓴 문체로 보기엔 여전히 어색하고 정내미가 가지 않는 느낌이 있습니다. 물론 과거의 AI 보다는 많이 자연스러워졌다고 하지만, 저는 글쎄요...

 

예로 다음처럼 '경력 개발'에 맞는 주제로, 메일의 받은 편지함 관리에 대한 블로그 포스팅을 써달라고 요청해 봤는데요요.

 

질문:

I am writing blog about ideas on career development. Write a blog for "How to manage your inbox effectively". It's category is Productivity. Write a blog article around 2000 words in markdown format. And include subtitles and detail description.

 

답변:

받은 편지함 정리 시스템 사용

받은 편지함을 구성하는 시스템을 사용하면 이메일을 항상 파악하고 빈틈이 없는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음을 포함하여 받은 편지함을 구성하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.

  • 폴더에 이메일 정리: 작업 프로젝트, 개인 서신 또는 뉴스레터와 같은 다양한 이메일 카테고리에 대한 폴더를 만듭니다. 이렇게 하면 필요한 이메일을 빠르게 찾고 받은 편지함을 깔끔하게 정리할 수 있습니다.
  • 라벨 또는 태그 사용: 라벨 또는 태그를 사용하면 이메일을 별도의 폴더로 이동하지 않고도 이메일을 분류할 수 있습니다. 이는 여러 카테고리에 속하는 이메일을 많이 받는 경우에 특히 유용할 수 있습니다.
  • 전자 메일을 중요 또는 읽지 않은 것으로 표시: 이렇게 하면 전자 메일의 우선순위를 지정하고 중요한 내용을 놓치지 않도록 할 수 있습니다

... 이하 생략

 

어떠신가요? 앱이나 프로그램의 도움말을 열면 나오는 설명서 같은 느낌인데, 그런데 개인의 경험에서 나오는 노하우라는 느낌은 없어 보입니다. 즉 임팩트가 느껴지지 않고 정감이 가지 않는 조금은 뻔한 기계적인 답변 같았습니다. 

 

 

2021년 데이터를 기반으로 답을 한다

 

현재 OpenAI의 챗GPT의 데이터는 2021년까지의 데이터를 기반으로, 최신의 것은 아니라는 아쉬움이 있습니다. 즉 최신의 기술이나 트렌드를 찾는 니즈를 맞출 수 없다는 말인데요. 빠르게 급변하는 기술 분야나 최신의 사회적 이슈와 유행에 대한 데이터가 없으니 김 빠진 맥주를 먹는 느낌이랄까요?

 

제 전문 분야인 소프트웨어 개발 쪽으로 예를 들어 볼게요.

최근에도 지속적으로 업데이트되고 있는 정적 분석 툴인 Semgrep에 대해 질문해 봤는데요.

 

질문:

What is the current updated version of semgrep?

 

대답:

semgrep
semgrep

참고로 semgrep은 지금 글을 쓰는 2023년 1월 기준으로 1.6까지 릴리즈 된 상태인데요. 당연히 기능과 관련된 답변도 2년 전인 0.29.1 기반으로 답변을 하기에 최신 정보가 아닐 겁니다.

따라서 최신의 정보를 요구하는 분야라면 아쉬움이 클 수밖에 없어 보이는데요.

 

 

챗GPT 블로그 자동화로 월 300 400만 원 전혀 불가능할까?

 

하지만 불가능 속에서도 가능성을 조금이라도 찾아보려 한번 고민해 봤습니다. 그렇게 뚫어지게 보다 보니 개인적으로 그래도 가능성이 보이는 카테고리도 보였는데요. 이는 사람의 감성이 철저히 배제된 기계적인 문법이 가능한 영역인데요.   

 

예를 들면 바로 직전에 얘기한 프로그래밍과 관련된 카테고리가 그래도 가능성이 있지 않아 생각이 드는데요. 물론 최신의 신기술은 아닙니다. 여기서는 또 래거시한 기술과 학습이라는 영역에만 한정되지만, 그래도 사람의 감성이 거의 필요하지 않은 분야이기 때문인데요. 즉 이 영역은 어떤 솔루션에 대한 답이란 것이 대부분 0과 1로 해결되는 이유입니다. 따라서 그 0과 1만의 답만 필요로 하는 누군가에게는 가능성이 있다는 결론입니다.

 

쉽게 예를 들어보면 이런 겁니다.

"C언어의 장점을 알려주세요." 또는 레거시하거나 더 이상 변화할 이유가 없는 C언어나 파이썬과 같은 언어로 작성된 코드에 버그가 발견되면 이 버그를 디버깅해달라는 요청등입니다.

예를 들면 아래와 같은 건데요. 이전에는 에러가 발생 시에 구글 검색으로 찾아야 했지만, 더 빠르고 간편하면서 정확하게 실제 코드까지 알려주는 챗GTP가 이 분야에서는 확실히 더 좋아 보였습니다. 구글보다도요...

 

파이썬 --user option

 

그런데 여기서 한 가지 의구심이 듭니다. 그러면 이제 저런 디버깅 에러들은 구글 검색하지 말고 챗GTP로 해결하면 되겠네?

네, 맞습니다. 즉 검색의 영역이 구글에서 자연스럽게 chatGTP로 수요가 분산될 가능성이 보였는데요. 이 말은 이런 솔루션을 이용한 포스팅을 구글 상위 선점을 위해 블로그로 굳이 하는 것은, 이제 구글 검색으로 찾지 않기에 시간 낭비가 될 수 있다는 말이기도 한데요.

 

어떠신가요?

지금까지 없던 무엇은 아니지만, 어쨌든 판도가 바뀔만한 이슈인 건 맞는 거 같은데요.

물론 저의 의견이 100% 정답은 또 아닐 겁니다. 정말 AI 시장이 더 커지고 진화해서 정말 사람처럼 콘텐츠를 만들어 준다면, 또 어떻게 변할지 모르겠어요. 즉 시간이 더 흘러봐야 정확히 알 수 있을 듯합니다. 어쩌면 지금의 제 의견이 과거 내연기관 자동차가 막 나오던 시대에 감성적인 마차만이 정답이라고 고집하던 마부일지도 모를 일이니까요.

 

그리고, 그래도 나는 블로그 자동화로 월 300 만 원 400 만 원 벌 수 있다고 생각하시고, 여기에 시간을 투자하는 것이 전혀 아깝지 않다고 생각하신다면, 그냥 해보시면 됩니다. 위에서 잠깐 설명했듯, 어떤 분야에선 분명 활용 가능한 부분도 분명 있을 테니까요.

 

두서없이 적느라 말이 길어졌네요. 여기까지 현재까지 제가 생각하는 OpenAI기반의 챗GPT에 대한 의견이었는데요. 최근 관심이 생긴 분야인 만큼 이후로도 이 주제로 가끔씩(?) 업데이트해 볼 생각입니다.

 

To be continue~~

 

블로그 다른 글 보기

깃허브(GitHub)에서 수익 창출 하기

댓글