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'텍스트 생성' 분야 강점...가입자 1억명 넘겼을 듯
심심이·이루다와 다르다? 자연어 처리 기술 개선이 목표
"상대방 언어 100% 이해는 아직...사고나 추론 어려워"
기업들의 신기술 개발은 지속가능한 경영의 핵심입니다. 이 순간에도 수많은 기업들은 신기술 개발에 여념이 없습니다. 기술 진화는 결국 인간 삶을 바꿀 혁신적인 제품 탄생을 의미합니다. 기술을 알면 우리 일상의 미래를 점쳐볼 수 있습니다. 각종 미디어에 등장하지만 독자들에게 아직은 낯선 기술 용어들. 그래서 뉴스핌에서는 'Tech 스토리'라는 고정 꼭지를 만들었습니다. 산업부 기자들이 매주 일요일마다 기업들의 '힙(hip)' 한 기술 이야기를 술술~ 풀어 독자들에게 전달합니다.
[서울=뉴스핌] 이지민 기자 = 미국 샌프란시스코의 인공지능(AI) 연구단체 오픈AI가 지난해 11월 출시한 챗GPT(Chat GPT)에 대한 관심이 뜨겁습니다. 챗GPT는 대규모의 텍스트 데이터를 학습해 생성된 인공지능 언어 모델입니다.
◆단어·문장 이해 중심으로 구동...질문 능력에 따라 답변 천차만별
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| 오픈AI와 챗GPT 로고 [사진=로이터 뉴스핌] |
챗GPT는 출시 5일만에 100만명의 사용자를 끌어모았습니다. 100만명의 사용자를 확보하는 데 넷플릭스는 3년5개월, 인스타그램은 2년5개월이 걸렸다는 점을 감안하면 엄청난 속도입니다. 업계에선 이미 챗GPT 가입자가 1억명을 넘었다고 추측하고 있습니다.
챗GPT는 2021년 6월까지의 정보를 학습해 사용자에게 정보를 제공합니다. 아직 최신 정보가 다 반영되지 않아 미흡한 점도 있지만, 챗GPT에게 여러 가지 질문을 던져본 결과 이미 학습된 정보량이 어마어마해 최신 데이터를 제외하고는 정보를 얻기 매우 편리했습니다.
챗GPT는 단어와 문장 이해 학습을 중심으로 구동됩니다. 챗GPT는 인터넷상의 모든 글과 논문을 사전에 학습하고 이것을 바탕으로 번역과 자연어 이해, 텍스트 생성 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이용자들의 후기에 따르면 챗GPT는 특히 '텍스트 생성' 분야에서 강점을 보입니다.
정형화된 질문이 아니면 제대로 된 답변을 받기 어려웠던 기존 '챗봇'과 달리 챗GPT는 질문자의 질문 능력에 따라 정교한 답변을 쉽게 받아낼 수 있습니다.
◆심심이·이루다 등 기존 대화형 AI와 구동 원리 달라
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| 챗GPT에게 '일을 하지 않고 돈을 많이 벌 수 있는 방법'을 알려달라고 질문했다. [사진=챗GPT 사이트 갈무리] [서울=뉴스핌] 이지민 기자 = 2023.02.19 catchmin@newspim.com |
엉뚱한 질문에도 꽤나 잘 대처합니다.
기자가 '일을 하지 않고 돈을 많이 벌 수 있는 방법'에 대해 질문하자 챗GPT는 "일을 하지 않고 많은 돈을 버는 것은 현실적으로 불가능하다"며 "모든 일은 그에 상응하는 대가가 따르기 때문이다. 하지만 돈을 효율적으로 관리하고 투자하는 방법을 통해 재산을 늘릴 수는 있다"고 답했습니다.
챗GPT가 훌륭한 답변을 많이 내놓긴 하지만, 기존 대화형 AI들과 큰 차이가 없다는 생각이 들 수도 있습니다.
기존에도 대화형 AI는 많이 존재했습니다. 대화형 AI의 조상급인 '심심이'와 2020년 출시된 '이루다'가 대표적입니다.
겉으로 보면 모두 자연어 처리 기술을 사용한 대화 시스템이라는 점에서 비슷하지만, 각각의 시스템을 들여다보면 구동 원리가 다릅니다.
심심이는 사용자 대화 내용과 이용 패턴을 분석해 사용자가 원하는 정보를 추천해 주는 데 초점을 맞춘 앱입니다. 이루다는 실시간으로 사람과 대화하는 것을 주 목적으로 하며, 감정 인식과 문맥 파악 등의 기술을 이용합니다.
반면 챗GPT는 인간과의 대화보단 자연어 처리 기술을 개선하고 자연어 생성 능력을 키우는 것을 주 목적으로 합니다. 때문에 심심이나 이루다는 사용자와 자연스럽게 대화하면서 정보를 제공하는 것을 목표로 했다면 챗GPT는 자연어 처리 분야 기술 발전이 가장 큰 목적입니다.
◆무작위 질문엔 '속수무책'...활용 방안 고민 필요
챗GPT가 전무후무한 플랫폼이라곤 하지만, 여전히 우려되는 점도 존재합니다. 챗GPT는 학습 데이터에 기반해 생성되기 때문에 데이터가 부족하거나 편향된 경우엔 예측 결과가 부정확해질 수 있습니다.
결국 사람들이 만든 데이터를 기반으로 학습됐기 때문에, 텍스트 생성에는 탁월하지만 상대방의 언어를 100% 이해하기 어렵다는 단점도 존재합니다. 인간처럼 사고하거나 추론할 수 없어 질문자의 열린 질문에 대해서는 창의적 답변을 내놓을 수 없다는 한계도 있습니다.
장병탁 서울대AI연구원장은 "고객 서비스를 예로 들었을 때, 아무 질문이나 막 해대는 고객을 대응하긴 아직 어려운 수준"이라며 "질문 자체가 열린 경우에 대한 사용이 완전한 수준은 아니다"라고 설명했습니다.
챗GPT가 우리 삶에 더 많이 녹아들수록, 챗GPT를 현명하게 활용하기 위한 방안에 대한 고민이 필요할 것으로 보입니다.
catchmin@newspim.com
