AI 시대에서 살아남는 방법

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AI 시대에서 살아남는 방법

 

챗(Chat)이라고 하는 것은 대화형이라는 뜻입니다. 그리고 내가 물어보면 답해주고 또 물어보면 답해주면서 바로 전까지 했던 질문들에 대한 기억들은 가지고 있는 그렇지만 길게 기억하고 있지는 못하는 형태의 인공지능이고요.

GPT라는 건 Generative Pre-Trained 인공지능이라는 뜻입니다. 그러니까 굉장히 많은 데이터들을 넣어놓고 미리 학습을 시켜놓은 애라는 뜻입니다. Chat GPT는 한마디로 얘기하면 문장을 생성해내는 녀석인데요. 이게 처음 등장하니까 굉장히 많은 사람들이 가입을 했습니다. 얼마나 빨리 가입했냐 하면 오픈한 지 한 달 좀 넘어서 가입자가 1억 명이 넘어섰습니다. Open AI라는 회사가 GPT 3라는 걸 세상에 내놓았죠.

GPT 3가 굉장히 그럴 듯한 문장들을 만들고 글쓰기를 잘한다는 걸 전 세계에 알린 사건이 있었습니다. 더 가디언이라는 영국의 신문사가 이 GPT 3를 이용해서 칼럼을 써달라고 의뢰를 한 거죠. 당신은 앞으로 인공지능으로서 어떻게 인간이랑 미래사회에 함께 하고 싶은지를 칼럼 형태로 써달라고 했더니 순식간에 한 20개가 넘는 칼럼을 써왔고요. 그중에 하나를 신문에 실었습니다.

"I am robot. A thinking robot..... "하면서 글들이 시작되는데 나는 인공지능이고 생각하는 인공지능인데 인간을 해야할 마음은 전혀 없어서 앞으로 미래에 인간이랑 같이 잘 공생하고 싶다. 이런 내용을 소름 끼칠 정도로 잘 써서 공생이 어렵겠구나라는 강한 인상을 많은 사람들에게 주었습니다.

 

GPT 3는 3.5라고 할 수 있는 Chat GPT 그리고 이제 최근에 나온 GPT 4 전부 다 비슷한 방식으로 작동합니다. 얘가 하는 일은 딱 하나 문장을 생성해내는 녀석입니다. 생각을 제가 지금 문장을 강조하는데요. 생각을 만들어내는 애가 아니라 문장을 자연스럽게 생각해내는 애라고 보시면 됩니다. 어떻게 하느냐 얘한테 문법을 가르치고 마치 아이가 언어를 배우듯이 그런 식으로 말을 하게 하느냐 그렇지 않습니다.

그럼 어떻게 하냐 하면 인터넷에 얼마나 많은 문장들이 있습니까? 인간이 사용하는 모든 문장들이 사실 거기 다 있다고 보시면 됩니다. 그러면 그것을 한 문장을 기본으로 해서요 각각의 단어들이 서로 어떤 방식으로 조합되어 있는지를 학습시키는 겁니다. 그러니까 이런 이런 이런 단어가 나오면 그다음에는 이런 단어가 나올 가능성이 제일 높다 같은 걸 이용해서 자연스러운 문장들을 생성해내는 거죠.

이것이 잘 하려면 몇 가지 포인트들이 필요한데요. 2017년도에 구글이 트랜스포머라는 프로그램을 세상에 내놓고 이 알고리즘을 세상에 내놓았는데 이게 사실은 Chat GPT의 모태가 된 기술입니다. 이걸 이용하면 굉장히 많은 매개 변수들이 필요하긴 하지만 그걸 통해서 토큰이라고 불리는 기본 단어들의 조합인 문장들을 잘 생성해낼 수 있게 되고요.

또 하나는 Self-supervised 학습, Learning 이라는 겁니다. 그러니까 자기주도 학습. 예를 들면 문장들을 쭉 만든 다음에 마지막에 들어갈 단어들을 예측하게 하는 거죠. 그랬더니 문장을 아주 그럴 듯하게 자연스럽게 잘 만들어내더라. 그리고 그럴 듯하게 자연스럽게 문장을 만들 때마다 칭찬을 해주고, 그러면 그 칭찬을 받으면서 얘가 이른바 강화 학습 더 많은 칭찬을 받기 위해서 마치 고래처럼 춤을 추는 그런 인공지능을 우리가 개발하게 된 겁니다. 그러니까 바야오로 우리는 지금 Chat GPT를 통해서 문장을 아주 그럴 듯하게 생성해내는 인공지능을 얻게 된 겁니다.

여러분들이 기억하셔야 될 건 그렇지만 얘가 대화 내용을 다 기억하지는 못한다. 키워드 수준에서 완성은 해주지만 과거의 대화 내용을 잘 기억하지는 못한다.

그렇지만 어떤 질문을 받았을 때 조금 더 자세히 설명해줘 혹은 순차적으로 계산해줘 라고만 집어넣어도 얘가 못 풀던 문제를 풀기도 하고요. 굉장히 그럴 듯하게 자세하게 답을 달아주기도 합니다.

그렇기 때문에 사람들은 이 Chat GPT 시대에는 질문을 잘하는 게 굉장히 중요하구나라는 걸 좀 깨닫게 됐고요. 그 질문력을 어떤 방식으로 디벨롭을 할 것이냐 우리가 정교하게 다듬어 갈 것이냐 하는 것들도 함께 논의를 좀 해보겠습니다.

 

또 중요하게 주목할 건 한국형 대규모 언어 모델의 등장입니다. 지금까지 여러분들이 경험하셨던 거 Chat GPT는 Open AI라는 회사가 이제 만든 거고요. 그리고 그것을 마이크로소프트가 만든 이 Bing이라는 검색에 물려서 사용할 수가 있게 만들어 놓았습니다. 물론 현재 검색 마켓의 90% 이상은 구글이 점령하고 있죠 Bing은 3%밖에 점령을 못하고 있습니다. 그러니까 이 검색 엔진에다가 이렇게 Chat GPT를 결합해서 질문을 하면 검색해서 관련된 사이트를 추천도 해주지만 얘 스스로가 답을 하는 일들이 앞으로는 여러분들이 사용하시게 될 서비스이고요. 이Chat GPT의 등장으로 Bing은 벌써 마켓 셰어가 30%나 늘어났습니다. 그러니까 마이크로소프트 입장에서는 굉장히 이제 좋은 상황이고요.

 

구글은 빨리 이런 방식의 서비스를 개발해야 되는 상황입니다. 저는 개인적인 생각은 앞으로 정확도는 구글이 점점 더 높아지지 않을까 그래서 처음에는 좀 뒤처진 감이 있지만 장기적인 시간을 보면은 구글에게 굉장히 유리한 싸움이 될 거라고 생각합니다.

구글이 제일 잘하는게 검색 입니다.

구글이 제일 잘하는게 검색, 다시 말하면 수많은 인터넷의 데이터 중에서 키워드나 질문을 입력했을 때 거기에 가장 적절한 데이터셋을 찾는 능력 그리고 수많은 사람들이 그 검색 키워드로 방문했던 사이트에 관한 정보 이것를 구글은 다 갖고 있기 때문에 그 데이터를 바탕으로 학습을 시키는 방식으로 진행한다면 구글이 만든 바드가 훨씬 더 정확하게 답을 낼 가능성이 장기적으로 보면 있습니다.

당연히 그들은 한국어 데이터들이 부족합니다. 네이버 데이터들을 구글에서 자연스럽게 쉽게 검색하기가 어려우니까요. 그걸 다 네이버는 갖고 있기 때문에 네이버는 클로바를 통해서 Hyper Clova X라는 대규모 언어 모델을 Chat GPT에 대응할 만한 서비스를 준비하고 있습니다. 근데 당연히 Hyper Clova X는 우리 말에 맞춰서 언어 모델들을 토큰들을 정의해 놓았기 때문에 훨씬 우리 말에서는 효율적이고 빠르게 답을 내고, 정확하게 답을 내고 또 무엇보다도 자연스러운 문장들을 생성해낼 가능성이 높습니다. 그래서 Hyper Clova X가 앞으로 어떤 방식의 결과물들을 세상에 내놓을지 이제 주목이 되죠.

이 Chat GPT시대에 대해서 우리가 짧게 한번 통찰을 얻어볼까 합니다.

 

문장 생성 능력을 기반으로 한 문장생성 모델들이 발전할 것입니다. 그래서 어떤 형식의 기사라든지 사설 칼럼이라든지 그런 글들을 기계가 창작해서 쓸 때는 그 언어적인 능력이 얼마나 정교한지 그거에 대한 경쟁이 가장 심화될 거라고 생각합니다.

저는 컨설팅 회사가 큰 위기를 맞을 거라고 생각합니다. 그냥 인터넷 위에 올라와 있는 데이터들을 정리하는 사실은 그 일이 컨설팅 회사에서 상당히 많은 부분을 차지했는데 이제 그런 부분들을 더 이상 컨설팅 회사에 위탁하지 않거나 아니면 컨설팅 회사에서 **20명**이 그동안 해오던 일은 이제는 대여섯 명이 인공지능과 협업하면서 그 일을 대신할 수도 있을 거라고 생각합니다.

 

그런데 이 경쟁에서 우리가 미리 주목해야 될 건 바로 빅데이터입니다. 그 빅데이터를 가장 잘 활용할 수 있는 능력을 가진 기업이 우리가 이렇게 대화를 할 때 또는 정보를 얻을 때 가장 중요하다고 생각합니다. 그래서 이 빅데이터의 논리라든지 인사이트라든지 그런 부분에서 어떻게 인공지능이 도움을 주는지 이 부분에 대해서 더 주목하면 좋을 거 같습니다.

 

마지막으로는 우리 사회에 미치는 영향을 생각해보면 이제 인간이 가진 지식과 창의성은 고유의 것이 아니라 이제는 기계와 같이 나누어질 수 있는 것이라는 겁니다.

우리는 지식을 공유하고 상호작용하며 서로를 보완하는 시대가 오게 됐다고 볼 수 있습니다. 그런데 동시에 이런 트랜스포메이션은 불편함과 불확실성도 동반합니다. 인간의 역할이 어떻게 바뀌어야 하는지, 교육은 어떻게 변화해야 하는지 등 다양한 측면에서의 논의가 필요합니다. 인공지능 시대에 우리는 어떻게 살아남을 것인가에 대한 전략을 고민하고 혁신해 나가야 합니다.

 

출처 : 카이스트 뇌인지과학과 정재승.