챗GPT의 능력에 전 세계가 열광하다

챗GPT를 개발한 곳은 '오픈AI'라는 연구기관이다. 2015년 일론 머스크 테슬라 최고 경영자와 실리콘밸리 유명 투자자 샘 알크먼 등 글로벌 IT업계 리더들이 힘을 합쳐 설립한 글로벌 최대 AI연구소이다. 최근 마이크로소프트(MS)가 오픈AI에 100억 달러, 우리 돈으로 약 12조 원에 달하는 투자를 결정하면서 더 큰 주목을 받았다.

 

 

전 세계에 그야말로 '챗GPT 신드롬'이 불고 있다. 챗GPT는 쉽게 말해 'AI챗봇'이다. 사용자 질문에 AI가 대답하는 구조이다. 물론 지금까지도 비슷한 서비스가 있었다. 애플 음성 비서 '시리'나 '구글 어시스턴스'와 작용 방식 자체는 비슷하다. 그러나 전 세계가 챗GPT에 열광하는 이유는 답변의 수준 자체가 다르기 때문이다.

 

챗GPT의 현재 수준은 막 학부를 졸업한 개발자보다 뛰어나다. 현재 서비스되는 챗GPT는 '초기 모델'이다. 테스트 버전으로 출시된 서비스임에도 사회적 파장이 적지 않다.

 

현재 챗GPT모델은 오픈AI의 GPT(Generative Pretrained Transformer)-3.5를 기반으로 제작됐다. 매개 변수는 1750억 개에 달한다. 오픈AI는 매개 변수 수에 따라 2018년 GPT-1 1억 1700만 개, 2019년 GPT-2 15억 개, GPT-3는 1750억 개로 버전을 구분했다. 챗GPT는 GPT-3을 개량한 GPT-3.5 기반 초거대 언어 모델(LLP)이 적용됐다. 이전 질문까지 기억해 맥락에 적합한 답을 찾아주는 기능이 개선됐다. 회사는 1년 내 인간의 시냅스 수와 비슷한 수준의 100조 개 매개 변수를 갖은 GPT-4를 내놓을 계획이다.

 

인간의 사고 과정을 구현하는 AI개발 영역에서 매개변수는 '시냅스(Synapse)'에 해당한다. 시냅스가 인간의 정보 전달망이라면, AI에는 매개 변수가 그 역할을 한다. 사람의 뇌는 통상 1000억 개 뉴런과 100조 개 시냅스로 복잡하게 연결돼 있다.

 

챗GPT의 등장은 티핑 포인트(급격한 변화 시점 : Tipping Point)가 지난 것으로 여겨진다. 이미 개발자 상당수가 '벽'을 마주한 기분이 들었을 것이다.

매개 변수 1750억 개로는 현재 챗GPT가 보여준 '문맥을 이해하는 자연스러운 대화'는 불가능할 것으로 분석했으나, 오픈AI는 상상을 뛰어넘는 속도로 기술을 발전시켰으며, 기존 정보를 조합하는 수준이지만 방대한 학습 데이터를 기반으로 놀라운 수준의 답변을 빠르게 내놓는다. 인간의 시냅스 수준으로 매개 변수가 늘어난다면 발전 속도는 걷잡을 수 없을 것이다. 챗GPT는 단순히 정보를 취합해 전달하는 수준을 벗어났다.

 

기존 AI서비스는 단순 정보 제공에 그쳤다. 현재 날씨, 시간, 교통 상황 등을 알려주는 정도였다.

반면 챗GPT는 완결 형태의 대화가 가능하다. 소설, 시, 수필, 그림도 내놓는다. '창의성'까지 갖춘 작품을 보여준다.

챗GPT도 본인 경쟁력을 스스로 인지하는 모습이다. 미국 펜실베니아대 와튼 스쿨 맥 혁신 경영 연구소의 크리스턴 터비시 교수는 최근 '챗GPT가 와튼 경영학 석사(MBA)를 수료할 수 있을까'란 논문을 발표했다. 챗GPT는 와튼 스클 MBA의 필수 교과목인 '운영 관리'가 기말 시험에서 'B-'에서 'B'사이를 받았다.

미국 법학전문대학원 시험과 의사 면허 시험도 통과했다.

 

챗GPT를 향한 전 세계 관심은 폭발적이다. 지난해 11월 30일 공개된 챗GPT가 100만 명의 사용자를 확보하는 데 걸린 기간은 단 5일, 페이스북(10개월)이나 트위터(2년)가 100만 명 사용자를 넘기기까지 걸린 시간과 그 속도가 비교가 안 된다. 글로벌 SNS 인스타그램이 1000만 명 달성에 355일이 걸렸는데, 챗GPT는 출시 40일 만에 이 수치를 달성했다. 현재는 사용자가 1500만 명에 육박한다.

 

챗GPT 열풍은 국내도 마찬가지다. 윤석열 대통령은 새해 업무를 보고 받던 자리에서 공직자에게 챗GPT 학습을 요구하고 나섰다.

 

일각에서는 챗GPT가 '검색의 종말'을 이끌 것으로 예견하기도 한다.

챗GPT가 포털 검색엔진 기능을 대체할 것이라는 전망이다. 허무맹랑한 소리는 아니다. 최근 세계 최대 검색엔진 업체 구글은 '코드 레드(Code Red)' 긴급 비상사태를 선언하였다.

미국 학교에서는 부정행위를 막기 위해 챗GPT '퇴출'을 선언하고 나섰다. 지난 1월 초 뉴욕시 교육부는 모든 공립교에 챗GPT 사용을 금지했고, 로스앤젤러스와 시애틀 일부 학교 역시 '학문적 정직성 보호'를 위해 교내 챗GPT 접속을 차단했다.

 

「제목 : 챗GPT, 인공 지능 기반 언어 처리의 획기적 발전」

인공 지능(AI) 분야는 근래 몇 년 간 괄목할 만한 발전을 이뤄냈다. 최근 가장 각광받는 것은 AI연구기관 '오픈AI'가 개발한 대형 언어 모델 '챗GPT'다. 챗GPT는 인간 언어를 이해, 생성하고 분석하는 능력에서 상당한 발전을 보였다. 챗GPT는 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 훈련돼 일관성 있고 다양한 텍스트를 생성할 수 있다. 고객 서비스나 챗봇, 언어 번역, 콘텐츠 생성에 이르기까지 애플리케이션에 적합하다. 덕분에 조직은 시간과 자원을 절약하는 동시에 고객의 전반적인 환경을 개선할 수 있게 됐다. 예를 들어 챗GPT가 고객 문의에 대한 자동 응답을 생성하던 고객 서비스 담당자는 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있는 식이다. 소셜 미디어, 뉴스 기사 같은 여러 텍스트 데이터를 분석해 고객 의견이나 선호도에 대한 중요한 통찰도 얻을 수 있다.

결론적으로, 챗GPT 등장은 AI 기반 언어 처리 기술 개발에 있어 거대한 진전을 의미한다. 매우 인간적인 답변과 설명을 제공할 수 있기 때문에 고객 참여나 운영 등 전체 효율을 개선하려는 기업에 유용한 도구가 될 것이다.

 

위 기사 내용은 한 기자가 '챗GPT를 주제로 경제 기사'를 써달라고 요구하자 챗GPT가 작성한 것이다. 기자는 위협을 느꼈다고 한다.

커뮤니티를 중심으로 다양한 챗GPT 활용 사례가 쏟아졌다. 미국 부동산 중개업자 사이에서는 챗GPT를 이용해 매물 설명 글을 작성하는 사례가 늘고 있다. 부동산 거래에 필요한 서류 작성 · 회계 보조에도 활용된다. 주식 투자 상담 · 연애 상담도 하고 개발자 영역으로 여겨졌던 '코딩'도 척척 해 내는 모습이다.

 

서울 여해 재단 이순신 학교의 박종평 교수는 유튜브도 보지도 않고 지내는, 오로지 1500년대 이순신 장군 연구에만 집중하고 사는 분이다. 박교수는 챗GPT에 관한 기사를 접하고 충격에 빠졌다고 한다. 

처음 기사에는 챗GPT 접속 방법이 안내되어 있지도  않고, 챗GPT가 1500년대 조선 시대 인물과는 관계가 없을 듯했다고 한다. 챗GPT를 잠시 잊고 지내다 다시 챗GPT에 관한 기사를 접하고 챗GPT에 가입하고 챗GPT를 테스트하기 시작했고, 그는 놀라워했다.

 

한국인이라면 누구나, 당연히 아는 이순신 장군에 대해 이 외국의 챗GPT가 "나폴레옹과 비슷한 변혁적 리더"라고 정의했으며, 이순신과 같은 리더십을 가진 사람이 누가 더 있냐고 묻자, 미국의 초대 대통령 조지 워싱턴, 남아공의 넬슨 만델라와 비교를 하는 것이다. 박교수는 이순신 장군과 비슷한 전략 전술을 사용한 사람들을 질문했다. 손자, 알렉산더, 나폴레옹, 워싱턴, 맥아더, 롬멜, 아이젠하워, 영국의 넬슨 제독 등을 꼽았다.

이들 중에서 손자와 넬슨 제독을 제외한 다른 인물들의 경우는 그동안 누구도 이순신 장군과 비교조차 해 본 일이 없던 인물들이다.

챗GPT가 외국의 자료를 더 많이 갖고 있기에 그 데이터를 바탕으로 이순신의 특징과 비교해 그런 판단을 한 듯하며, 그 결과는 향후 이순신 장군 연구에 하나의 전환점이 될 수 있는 기회로 작용할 듯하다고 박교수는 말했다.

 

똑똑한 AI 인턴 기자를 고용한 언론사까지 등장했다.

이는 많은 논란을 낳고 있다. 챗GPT가 쓴 기사는 절반 정도에서 내용의 오류가 발견돼 수정해야 했다. 챗GPT는 많은 경우 '그럴듯한 헛소리'를 당당히 내뱉기도 한다.

BTS의 군 문제를 질문했더니, 일부 멤버는 이미 제대했다는 오답을 내놓았다.

소셜 미디어나 인터넷 커뮤니티, 카카오톡 단톡방, 네이버 지식인 등에 나도는 근거 불명의 정보들은 인터넷 공간을 혼탁하게 하고 있다. 조만간 AI가 만들어낸 진짜 같은 엉터리 정보들도 이 대열에 합류할지 모를 일이다.

 

AI를 잘 활용하고, AI가 만든 내용을 잘 검증하면 되겠지만 말처럼 쉽지가 않다. 이미 AI를 논문 공저자로 내세운 논문이 등장하기 시작한 과학계에서도 입장은 미묘하게 갈린다.

 

학술지 <네이처>나 <셀> 등은 챗GPT 같은 생성 AI를 논문 저자로 인정하지 않되, 도구로 쓸 수 있다는 입장이며, <사이언스>는 챗GPT가 만든 텍스트나 이미지 등도 넣어선 안 된다며 강경하다.

 

디자인에 쓰이는 스톡 이미지 분야에서는 AI가 생성한 이미지를 포용하는 셔터스톡과 인정하지 않겠다는 게티이미지의 정책이 갈린다.

 

저작권도 문제다.

스톡 이미지 사이트에 사진과 일러스트를 제공하는 작가들은 이미지 생성 AI가 무단으로 자신들의 작품을 가져다 학습했다며 소송을 걸었다.

 

고도의 기술이 더 고도화되고 그 속에서 편리함을 추구하는 우리들의 미래는 과연 진정한 안락함과 행복감을 느끼며 살아갈 수 있을까.