알기 쉽게 설명한 '챗GPT', MS의 빙(Bing)이 '오픈AI'를 품다

오픈AI의 챗GPT

인공지능(AI)이 기존의 검색 경험에 혁신을 가져다줄 수 있을까? 새로운 빙은 챗GPT의 개발사인 오픈AI의 새로운 언어 모델인 ‘프로메테우스’를 탑재하고 있다. 챗GPT에 사용된 GPT-3.5보다 더 빠르고 정확해졌다는 게 마이크로소프트의 설명이다. 2021년까지의 정보만 학습한 챗GPT와 달리, 1시간 전 최신 정보까지 학습해 반영하는 것으로 알려졌다.

생성AI의 분야

'챗GPT'를 설명한 좀더 쉽게 풀이해 보면 다음과 같다. 더 전문적인 포스팅이 많으나 '챗GPT'의 개념과 기능,  한계 등을 간단히 정리해 보겠다.
 

1. 자연어처리 인공지능 모델 기반 챗봇 서비스를 말함

• 쳇GPT(ChatGPT)는 세계 최대의 AI연구소인 오픈AI(OpenAI)가 자연어처리 인공지능(AI) 모델 GPT-3.5를 기반으로 제작한 대화형 챗봇 서비스임.
• 챗GPT는 생성AI(Generative AI)의 대표적 모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 기술을 기반으로 함.
• GPT는 말 그대로 '자가학습'하여 답변을 '생성'하고 대량의 데이터와 맥락을 처리할 수 있는 '트랜스포머(변환기)' 기술이며 대규모 언어 모델을 기반으로 함

2. 챗GPT 응답 생성 방법: 인간 피드백 기반 강화 학습 적용

• 챗 GPT가 사용자의 의도와 니즈에 부합하는 답변을 도출할 수 있도록 인간의 피드백을 반영하고 학습하는 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF, Reinforcement Learning with Human Feedback) 테크닉이 적용됨.
• 기존의 AI 학습데이터에는 사람의 작업이 소량이거나 존재하지 않으나, 챗GPT의 경우 AI가 데이터를 학습하는 중간 단계에 레이블러(labeler)라는 '인간' 학습가이드를 두어 이들의 피드백(Human Feedback)을 바탕으로 최종 아웃풋의 퀄리티를 높임.
• 인간의 선호도를 AI의 보상 신호(reward signal)로 사용하여 챗GPT 모델을 미세조정 (fine-tuning)하는 것임

3. 챗GPT의 기능

• 인간의 지적 능력 관련 대부분의 일 수행 가능함. 챗GPT는 문서 생성, 질문 응답, 번역, 텍스트 요약 등을 포괄하는 다양한 기능을 수행할 수 있음
• 챗GPT가 수행할 수 있는 작업과 품질은 학습한 훈련 데이터의 양과 유형, 기술의 한계 등에 따라 달라질 수 있음.

4. 챗GPT의 한계

• 챗GPT는 끊임없는 학습과 종합적 추론을 바탕으로 문장이나 언어 표현을 스스로 '창작'해낼 수 있는 능력을 갖추고 있으나, 제공받은 훈련 데이터 기반으로만 응답을 생성할 수 있으며, 훈련 데이터의 출처마저 명확하지가 않아 챗GPT가 제공하는 정보에 의존하는 것은 큰 리스크임. 
• 상황에 대한 이해 부족, 창의력 부족, 훈련 데이터의 편향성을 그대로 반영, 2021년까지 만의 데이터로 학습하여 그 이후 정보는 알지 못하는 점 등의 단점이 있음
• 유해성 콘텐츠에 대해 이전 모델들보다는 향상된 분별력을 보이나, 완벽하지는 않다는 한계점도 존재

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테크 업계에서는 검색엔진을 거대 장치산업에 비유한다. 검색엔진으로 돈을 버는 기업이 많지 않은 이유는 기술도 기술이지만 정확한 답을 빠르게 가져오기 위해서는 엄청난 컴퓨팅 파워가 필요하고, 여기에 필요한 데이터센터에 큰 투자를 해야 하기 때문이다. 게다가 사용자가 검색 요청을 할 때마다 서버를 가동해야 하기에 매번 비용이 든다. 물론 사용자가 검색할 때마다 기업들은 광고비를 벌기 때문에 비용은 큰 문제가 아니었다. 하지만 AI를 활용한 검색은 기존의 키워드 검색보다 약 10배의 컴퓨팅 비용이 들기 때문이다. 업계에서는 만약 구글이 마이크로소프트와 경쟁하기 위해 비슷한 기술을 검색 엔진에 장착할 경우 한 해에 발생하는 비용은 30억~60억 달러에 달할 것으로 추산하고 있다. 구글의 한 해 순이익이 600억 달러(약 79조 원) 규모인데, 그중 10%가 사라질 수 있다는 얘기다.

챗GPT가 산업에 미치는 영향

마이크로소프트의 검색엔진인 빙(Bing)이 챗GPT 기술을 장착해 대화형 검색을 무기로 구글이 점령한 검색엔진 서비스에 도전하면서 검색 비용에 관심이 쏠리고 있고 그 부작용에 대해 우려도 크다. 챗GPT와 같은 생성AI의 발전은 인간의 편의성과 효율성을 크게 높일 수 있는 긍정직인 효과를 가져올 수 있는 한편, 훈련 데이터의 한계, 정보의 편향성, 비윤리적 문제 등 부정적인 영향을 초래할 수도 있다. 챗GPT를 인간의 생산성을 높이는 도구로써, 그 가치를 제대로 발휘하기 위해서는 여전히 챗GPT보다 더 많이 아는 '인간의 지식'이 필요하며, 챗GPT는 사용자가 '잘 모르는 분야' 보다 '잘 아는 분야'를 활용할 때 더 큰 위력을 발휘할 수 있을 것이다.
 
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