Chat GPT 가 뭐길래? 🤖

 

대화형 인공지능(AI) 챗GPT(Chat GPT)가 최근 화제다.

2016년 알파고(AlphaGo)가 이세돌 9단과의 바둑 경기로 AI시대 개막을 알린뒤 새로운 주자로 바턴을 이어받은 셈이다.

 

챗GPT는 미국 인공지능 연구조직 OpenAI가 2022년 12월 1일 내놓은 대화형 인공지능으로서 대규모 AI 모델인 GPT 3.5를 적용했다.

 

🧠 GPT (Generative Pre-trained Transformer)

- 어떤 텍스트가 주어졌을 때 다음 텍스트가 무엇인지까지 예측하며 글을 만드는 인공지능 모델 (Open AI가 개발)
- 대표적인 GPT 기술이 사용된 예 → 구글이나 네이버의 검색창
- 2018년에 GPT-1 출시, 현재는 GPT 3.5 까지 발전

 

우리에게 익숙한 '챗봇' 서비스의 고도화된 버전이라고 생각하면 쉽다.

 

우리에게 익숙한 챗봇

하지만 우리가 이미 알고 있던 챗봇들이랑 챗GPT는 차원이 다르다고 하는데 무엇이 다를까?

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👉 챗 GPT가 기존의 챗봇과 다른 점

1. 매우 넓은 영역에서 아주 자세하게 답변이 가능하다.
2. 대화의 맥락(Context)에 기반한 정교한 답변이 가능하다.
3. 사용자의 질문의 전제가 잘못되었으면 지적이 가능하다.
4. 문학 작품, 프로그래밍, 논문·기사 작성 등 텍스트 기반 창작에 능통하며 심지어 개발 코드도 짜준다.

 

기존의 챗봇들은 사용자가 AI가 나눈 대화를 소스로 학습하는 방식이었다면,

챗GPT는 웹 상에 존재하는 수 많은 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 분석해 사람이 이해할 수 있는 자연어 형태로 답변하는 방식이다.

 

따라서 어느 한 영역에 국한되지 않고, 인간이 인터넷 상에 남겨놓은 데이터들에 모두 접근, 학습이 가능하여 매우 넓은 영역에서 답변이 가능하다.

다양한 영역에서 답변이 가능한 챗 GPT

또한 대화가 오고 갈 때마다 리셋되는 기존의 챗봇과 달리, 챗GPT는 직전의 대화까지 기억하도록 프로그래밍 되어있기 때문에 대화의 맥락을 정확하게 파악하고 상황에 맞는 답변이 가능하다.

 

또한 텍스트 기반의 창작물(논문, 기사, 문학 작품) 제작이 가능하며 심지어 개발 코드 작성도 가능하다고 한다. 

 

노래 작곡(좌), 개발 코드 작성(우)

 

개인적으로 코딩을 찍먹해본 사람으로서 개발 코드를 작성가능하다는 사실이 굉장히 충격이었다.

 

당분간은 챗GPT를 비롯한 AI들이 개발자의 고생을 덜어주는 조력자의 역할을 하겠지만,
AI 기술의 빠른 발전이 언젠가는 개발자의 존재 이유를 위협할 수 있다는 생각이 들었다.

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👉 챗 GPT가 구글을 대체할 수도 있다?

 

인공지능 모델의 위협을 가장 크게 느끼는 분야는 단연 검색엔진이다.

실제로 전통 검색 엔진 기업인 구글은 챗GPT의 등장을 기업의 존속을 위협하는 위기로 판단하고 CodeRed를 발령했다고 한다. 

Google 코드 레드: ChatGPT Vs Google Vs You.com | TechBriefly KR

 

방대한 데이터를 바탕으로 학습해서 뛰어난 검색 능력을 갖춘 챗GPT는 질문을 입력하면 정제된 맞춤형 답변을 친근한 대화체로 내놓는다.

 

'이커머스와 아마존'을 검색한 챗GPT(좌), 구글(우)

하지만 구글이나 네이버 같은 검색엔진을 이용해 정보를 찾으려면 키워드를 입력한 뒤 나오는 수많은 자료에 일일이 들어가 쓸모있는 것을 직접 추려내야 한다.

챗 GPT가 답변한 정보들의 신뢰성은 논외로 하더라도, 앞으로의 정보 습득 방식이 훨씬 간편하고 매끄러워질 것이라는 점은 확실하다.

 

텍스트보다 영상과 이미지 에 익숙한 MZ세대가 궁금한 걸 검색할 때 구글이나 네이버 검색창 대신 유튜브나 틱톡, 인스타그램에서 찾는 것처럼 , 앞으로 ‘챗봇 네이티브’ 세대가 등장한다면 전통적인 형태의 검색엔진은 설 자리가 사라질 수 있다.

 

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👉 챗GPT의 한계

당연하게도 아직 챗GPT의 한계는 존재한다.

 

1. 사람과의 대화를 완벽하게 구현하지 못한다

 

아무리 방대한 데이터로 학습되었다 해도 모델 학습 시 주어지는 텍스트가 모든 맥락 정보를 다 포함하고 있지는 않다.

 

사람 간의 대화에서는 눈에 보이지 않는 비언어적 표현,반언어적 표현과 같이 맥락 정보가 많다.(눈빛, 몸짓, 어투)

이 때문에 숨은 의도, 농담 등도 잘 이해할 수 있다.

 

그리고 사람은 대화할 때 목적성을 가지는데 그 목적이 단순 사실의 전달뿐만 아니라 간곡한 요청, 농담, 공감에 대한 기대 등 매우 다양하다. 챗GPT는 지식 전달 이외의 경우는 여전히 어색하거나 기계적인 대답이 많이 나오게 된다.

 

2. 챗GPT가 내놓은 답변에 대한 신뢰성

 

챗GPT의 가장 큰 문제인데, 겉으로는 그럴싸한 답변을 늘어놓지만, 틀린 정보를 내놓는다는 사례가 많다.

 

특히 시의성이 있는 정보(예를 들면 최근 뉴스) 등에 대해 엉뚱한 얘기를 하는데, 이는 사람이 봤을 때 말이 되는 형태의 결과를 만들어야 한다는 목표로 학습된 것이여서 발생하는 문제이다.

사람은 자신이 모르는 것에 대해 모른다고 판단하고 얘기할 수 있는데, AI모델이 이를 학습하려면 추가적인 장치가 필요하고 이에 대해선 아직 뚜렷한 해결책이 없다.

이에 관하여 OpenAI도 챗GPT의 한계를 인정하고, 해결방안을 연구하고 있다.

 

챗GPT, 스스로 규제 필요성 역설 - AI타임스

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아이언맨의 자비스(좌), 영화 Her의 대화형 인공지능(우)

영화 아이언맨의 '자비스'나 'Her'에 나오는 수준의 AI는 가까운 시일 내에는 달성되기 힘들것으로 예측된다. 

 

하지만 단순 반복, 단순 노동에 투자하는 시간을 줄일 수 있도록 도와주어, 인간은 좀 더 고차원적인 추론에 할애하는 시간이 많아질 것으로 예상된다.

어쨌든 AI가 가져올 변화의 태풍은 점점 다가오고 있고, 지금까지의 생각을 통째로 바꿔야 할 시기라는 것은 확실하다.

IT기업의 PM이 목표인 취준생으로서 챗GPT과 앞으로의 AI기술들을 유심히 지켜볼 필요가 있을 것 같다.   

 

다음에는 챗GPT를 활용해 여러가지 창작물을 만들어보고 관련 게시물을 올릴 예정!