[서울=뉴스핌] 한태봉 전문기자 = 인공지능 알파고가 불세출의 바둑 천재 이세돌을 이겼던 2016년 이후 한동안 온 세상이 인공지능에 대한 관심으로 떠들썩했다. 하지만 이런 뜨거운 관심은 빠르게 수그러들었다. 알파고가 인간에게 승리한 이후 한참동안은 세상을 뒤집을 만한 또 다른 변화가 없었기 때문이다. 그렇게 인공지능은 사람들의 관심사에서 사라졌다.

대신 인류의 관심은 비트코인 같은 암호화폐, NFT, 메타버스, VR, AR 등의 신기술로 빠르게 옮겨갔다. 그렇게 시간이 흘러갔지만 인공지능에 대한 빅테크들의 개발 노력은 계속됐다. 그리고 2023년이 되면서 마침내 과거에 없던 새로운 형태의 인공지능 챗봇이 혜성같이 등장했다. 이름하여 챗 GPT. 이 낯선 이름의 주인공이 출시되자마자 전 세계는 난리가 났다.

챗 GPT는 생성형 인공지능의 한 종류다. 즉 언어모델을 통해 자연어를 학습하고 이를 바탕으로 니즈가 다양한 수많은 사용자들의 질문에 척척 답변을 생성해낸다. 챗 GPT가 뜨겁게 주목받는 이유는 답변이 기대 이상이기 때문이다. 또 자연어 답변이라 인간들에게 더 친근하다는 점도 강점이다.

챗 GPT를 만들어낸 회사는 오픈AI다. 하지만 마이크로소프트가 약 16조원(130억달러)이라는 막대한 금액을 투자한 사실이 알려지면서 현재는 마이크로소프트가 인공지능 시장 이슈를 완벽히 선점하고 있다. 재미있는 건 마이크로소프트는 그 동안 인공지능 기술력과 관련해 높은 평가를 받지 못해 왔다는 사실이다.

사람들은 지금의 챗 GPT 열풍이 1990년대 후반의 인터넷의 출현, 2007년의 아이폰 출현에 이어 세상을 확 뒤집을 게 분명한 3번째 혁신임을 단숨에 깨 달았다. 과거와 비교할 수 없이 빠른 현대 사회에서 챗 GPT가 전 세계로 퍼지는 데는 2개월이면 충분했다. 1억명 이상이 이미 챗 GPT를 몸소 체험했다. 말 그대로 열풍이다. 수많은 사용자들이 과거에는 상상할 수 없었던 챗 GPT의 놀라운 답변에 감탄하며 다양한 사용자 경험들을 인터넷에 쏟아내고 있다.

◆ 인공지능 개발에 필요한 건 자금과 데이터 2개뿐…

인공지능 개발에는 기본적으로 무지막지한 자금력이 필수적이다. 이제 미국 시가총액 상위 4개 기업의 영업이익을 살펴보자. 애플은 143조원, 마이크로소프트는 100조원, 알파벳(구글)은 90조원, 아마존은 15조원이다. 아마존의 영업이익이 상대적으로 부진하지만 어쨌든 이 정도의 자금력과 수익력을 갖춘 기업이라야 인공지능 분야에 도전할 수 있는 게 현실이다.

이 거대한 플랫폼 기업들은 이미 자신들의 탁월한 서비스를 통해 세계를 지배하고 있다. 이들은 더 먼 미래에도 계속해서 세계를 지배하기 위해 인공지능 기술력을 필요로 한다. 따라서 미국 빅테크 기업들은 오래 전부터 인공지능 개발에 총력을 다해 몰두해 왔다.

초거대 인공지능 개발은 자금력이 막강한 빅테크 기업들만 도전 가능하다. 하지만 자금력이 막강하다고 모두가 경쟁에서 승리할 수는 없다. 신기술이 등장했을 때 빨리 대응하지 못해 순식간에 경쟁에서 도태됐던 기업들의 슬픈 역사는 무수히 많다. 아무리 빅테크 기업이라 해도 인공지능 발전을 빠르게 쫓아가지 못할 경우 과거의 영광을 누리지 못하고 규모가 쪼그라들 가능성이 크다.

인공지능의 개발에는 자금력 외에도 중요한 게 있다. 바로 데이터다. 구글, 아마존, 애플, 페이스북 모두 데이터를 취득하기에 유리한 위치에 있다. 하지만 이들 기업 중에서도 최상의 데이터 취득에 가장 유리한 기업은 역시 구글이다. 구글이 가진 장점은 이미 사용자별 데이터를 전 세계에서 가장 많이 확보하고 있다는 점이다.

글로벌 거대 플랫폼 기업들의 핵심 경쟁력은 사용자수다. 구글의 유튜브는 21억명, 애플의 IOS 사용자수는 10억명, 페이스북 사용자수는 22억명, 마이크로소프트 윈도우 사용자수는 14억명으로 알려져 있다. 이런 엄청난 사용자수를 바탕으로 각 빅테크 기업들이 확보한 데이터는 탄탄하다. 또 사용자수는 상대적으로 부족하지만 오래전부터 인공지능을 준비해 왔던 아마존도 있다.

세계인들 중 상당수는 일상 자체를 구글 서비스와 함께 하고 있어 구글은 압도적인 데이터확보가 가능하다. 사람들은 구글에 자신의 모든 데이터를 아낌없이 제공하기 때문이다. 내가 요즘 무엇에 관심이 있는 지, 어디를 갔다 왔는지, 어떤 걸 먹었는지 구글은 다 알고 있다. 구글이 '구글 신'이라 불리는 이유기도 하다.

아마존은 물건 구매자들의 모든 데이터를 가지고 있다. 애플은 IOS앱을 사용하는 고객들의 다양한 데이터를 가지고 있다. 메타(구 페이스북)는 전 세계에서 가장 많은 사용자수를 가지고 있는 페이스북과 인스타그램으로 데이터를 확보해 왔다. 마이크로소프트는 14억명이 넘는 윈도우 사용자수를 기반으로 많은 데이터를 가지고 있다.

물론 지금 화제가 되고 있는 챗 GPT는 자체 데이터 대신 크롤링(인터넷상 정보를 자동으로 수집하는 작업)을 통해 사전 학습을 해 왔다. 하지만 만약 허용하지 않은 데이터를 갖다 썼을 경우 향후 저작권적으로 여러가지 문제가 발생할 수 있다. 따라서 시간이 경과할수록 각 빅테크들이 보유하고 있는 합법적인 데이터들이 위력을 발휘할 가능성이 높다. 향후 돈과 데이터를 모두 가지고 있는 빅테크 기업들이 인공지능 개발 경쟁에서 유리할 수밖에 없다.

◆ 인공지능이란?

'인공지능(AI)'을 어떻게 정의할 수 있을까? '지능을 가지고 있는 컴퓨터시스템'이라고 설명할 수 있다. 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 구현한 것이라고 표현하기도 한다. 최근 인공지능 기술이 예상보다 급격히 발전하면서 과거에는 기계가 인간의 근육을 대체했지만 앞으로는 기계(인공지능)가 인간의 두뇌를 대체할 것이라는 전망이 현실성 있게 다가오고 있다.

인공지능은 그 외에도 여러가지로 분류할 수 있는 데 캘리포니아대학교 컴퓨터과학 교수인 '스튜어트 러셀'의 4가지 분류가 가장 직관적이다. (1) 인간처럼 행동하는 인공지능, (2) 인간처럼 생각하는 인공지능, (3) 합리적으로 생각하는 인공지능, (4) 합리적으로 행동하는 인공지능으로 구별해 볼 수 있다.

인공지능을 발전단계에 따라 3단계로 구분한 접근법도 있다. 1단계인 '약인공지능'은 유용한 도구로써 설계된 인공지능으로 특정 분야에서만 활용 가능하다. 2단계인 '강인공지능'은 인간을 완벽하게 모방한 인공지능으로 다양한 분야에서 활용 가능하다. 3단계인 '초인공지능'은 인간들이 가장 두려워하는 형태로 자아를 가진 미래의 인공지능을 말한다.

◆ 인공지능의 발달과정

영국의 심리학자이자 수학자인 앨런 튜링은 현대 AI 연구의 근간이라 할 수 있는 컴퓨터 과학의 아버지로 불린다. 2차대전 당시 독일 나치의 암호를 해독해 연합국의 승리에 기여했다. 영화 이미테이션 게임의 실제 인물이기도 하다.

그는 'AI는 사고할 수 있는가' 라는 주제의 연구를 했다. 그가 발표한 '튜링 테스트'는 컴퓨터와 인간이 대화해 컴퓨터의 반응을 인간의 반응과 구분할 수 없다면 컴퓨터가 스스로 사고할 수 있다고 간주해야 한다는 개념이다. 컴퓨터와 인간이 대화해 30% 이상을 속이면 튜링 테스트를 통과하는 것으로 간주한다. 인간과 같은 사고능력, 지적 능력을 지녔다고 인정할 수 있다는 것이다. 챗 GPT는 아직 튜링 테스트를 통과하지 못했다. 하지만 조만간 통과할 수 있을 것이라는 전망이 지배적이다.

인공지능 연구는 언제부터 활발하게 이루어졌을까? 1950년대부터 컴퓨터 발달이 본격화되면서 연구가 활기를 띄게 됐다. 사람 대신 컴퓨터로 두뇌를 만들어 사람의 일을 대신해주는 개념은 근사하다. 자연어처리나 복잡한 수학문제 풀이 등 인간만이 할 수 있는 영역에 있던 문제들도 해결하고자 했던 혁신적인 연구였다. 당연히 인공지능 개발은 쉽지 않았다. 곧 수많은 난제에 부딪쳤다.

이에 따라 인공지능 연구는 2번의 '인공지능 겨울'을 맞이했다. 1차겨울은 1970년대로 단일 계층 신경망의 한계에 부딪쳤다. 1980년대에 다시 신경망 이론에 대한 연구가 재개됐지만 역시 한계를 보이며 2차 겨울을 맞이했다. 이렇게 한계에 부딪히면서도 인공지능에 대한 연구는 계속돼 왔다.

인공지능이 사람의 의사결정 방식을 흉내내기 위해서 필요한 건 뭘까? 크게 4 가지로 정리해볼 수 있다. 첫번째는 다양한 형태의 서로 다른 데이터를 인지하는 것, 두번째는 인지한 데이터를 바탕으로 추론하는 것, 세번째는 추론한 결과를 출력하는 과정, 네번째는 출력한 결과에 대한 피드백이다. 이후에 이 4가지 방식을 계속해서 반복하는 게 인공지능 학습이라고 정리할 수 있다.

인공지능 연구 때 가장 많이 등장하는 기술용어 3가지는 기계학습(머신러닝), 인공신경망, 딥러닝이다. '기계학습(머신러닝)'이란 많은 데이터를 넣어주면 프로그램이 스스로 학습하는 것을 말한다. 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 분석 결과와 패턴을 컴퓨터가 스스로 인식해 특정 프로그래밍이 부재한 상황에서도 컴퓨터가 지속적으로 학습과 분석을 반복하는 것을 총칭한다.

 '인공신경망'이란 인간의 뉴런 구조를 본 떠 만든 기계학습(머신러닝) 모델이다. '딥 러닝'이란 기계학습(머신러닝)에 활용되는 알고리즘 중 '인공신경망'을 기반으로 한 분석방법을 포괄적으로 지칭한다. 딥러닝을 다르게 설명하면 입력과 출력 사이에 있는 인공 뉴런들을 여러 개 층층이 쌓고 연결한 인공신경망 기법을 다루는 연구다. 수십 개의 층으로 이루어진 인간의 신경망을 흉내 낸 '심층 신경망(DNN)'을 기반으로 한다. 딥러닝은 인공지능 기술의 핵심이다.

인공지능 발전이 급격히 가속화된 계기는 제프리 힌턴 박사에 의해 2006년에 딥러닝 논문이 발표되면서 부터다. 그 이전까지는 불가능하다고 여겨지던 비지도 학습(unsupervised learning)에 대한 실마리가 풀리면서 인공지능 연구가 가속화됐다.

인공지능(AI) 모델의 핵심은 사람보다 빠르게 결과물을 출력해 내는 게 핵심이다. 사람보다 빨리 결과물을 내놓으려면 먼저 데이터로부터 학습을 해야 한다. '지도학습'은 말 그대로 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시킨다.

반면 '비지도 학습'에서는 정답 라벨이 없는 데이터를 비슷한 특징끼리 군집화하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 방식이다. 당연히 '지도학습'보다 난이도가 더 높다. 인공지능을 어린아이라고 가정해 보자. '지도 학습'은 단어, 숫자, 색깔과 같이 인간이 이미 알고 있는 지식을 아이에게 가르치는 것과 같다. '비지도 학습'은 아이가 스스로 문제를 풀고 추론할 수 있도록 내버려두는 방식이다.

이런 방식으로 인공지능은 먹지도 않고 자지도 않고 24시간 내내 스스로 학습하며 계속 능력이 진화해 왔다. 사람의 기억력은 한계가 있지만 컴퓨터의 기억력은 무한대다. 인간세계에서 수 천 년간 쌓인 데이터를 인공지능은 모두 기억한다. 그리고 사람과는 비교도 안 되게 빠른 속도로 분석하고 결론을 내릴 수 있게 됐다. 

◆ AI스피커 싸움, 아마존, 구글, 애플… 난데없는 MS

사실 마이크로소프트가 챗 GPT를 활용해 다양한 서비스를 내 놓기 훨씬 전부터 빅테크들은 인공지능 기술을 가지고 치열한 경쟁을 치렀다. "인공지능을 지배하는 자가 세계를 지배한다"라는 말이 있다. 따라서 오랜 전부터 빅테크 기업들은 인공지능 개발에 사활을 걸고 매달려 왔다. 그 전초전이 바로 인공지능 스피커 시장이었다.

아마존, 구글, 애플은 인공지능 시장을 선점하기 위해 인공지능 스피커 시장을 공략해 왔다. 미국의 인공지능 스피커 시장점유율을 살펴보면 아마존의 '에코'는 47%, 구글의 '구글홈'은 42%, 애플의 '홈팟'은 11%를 차지하고 있다. 재미있는 건 이 전쟁에서 마이크로소프트는 순위에 없다.

인공지능 스피커 외에도 인공지능 비서 역할을 하는 아마존의 알렉사, 구글 어시스턴트, 애플의 시리 간 경쟁도 치열했다. 역시 마이크로소프트에도 '코타나'라는 인공지능 비서가 있었지만 존재감은 거의 없었다. 가장 꼴찌였던 마이크로소프트가 갑자기 생성형 AI 분야에서 높은 기술력을 갖춘 '오픈AI'에 막대한 투자를 감행하며 기습적으로 인공지능 시장에 선두로 올라선 셈이다. 지금은 마이크로소프트가 인공지능 시장 이슈를 완벽히 선점하고 있으니 경쟁사들은 말 그대로 모두 난리가 난 상황이다.

이제 MS의 경쟁사인 구글, 애플, 아마존은 마음이 급해졌다. 이번 변화에 제대로 대응하지 못하면 도태된다. 인터넷 시대에 적응하지 못한 수많은 기업들과 아이폰 시절에 적응하지 못해 몰락했던 노키아 사례를 떠올려 보면 쉽게 짐작된다.

심지어 천하의 마이크로소프트 마저도 스마트폰 시대의 대응에 실패해 위기를 맞았었다. 그 결과 PC 운용체제하에서 독점적인 권력을 휘두르던 마이크로소프트가 스마트폰 운영체제는 애플의 IOS와 구글의 안드로이드에 모두 뺏겨 버리는 결말을 맞이하게 됐다.

어쨌든 아마존, 구글, 애플과 달리 인공지능 스피커 시장에서 존재감이 없었던 마이크로소프트가 의외로 인공지능 분야에서 승기를 잡았다는 사실은 아이러니하다. 특히 경쟁사 중에서도 구글의 충격이 제일 크다. 지금 시장에서 화제가 되고 있는 오픈AI 기술의 원천은 바로 구글이기 때문이다. 2017년에 구글이 발표한 논문에서 'GPT(Generative Pre-trained Transformer)'의 기반이 되는 트랜스포머 모델을 제시한 바 있다. GPT의 'T'도 트랜스포머를 의미한다.

트랜스포머는 문장 내 단어 사이의 관계를 추적해 맥락과 의미를 파악하는 데 초점을 맞춰 왔다. 따라서 자연어로 명령어(프롬프트)를 입력하면 이를 분석해 자연어로 답을 내 놓는 지금의 생성형 AI 구조는 모두 구글의 트랜스포머 논문이 그 출발이라고 볼 수 있다. 

◆ MS가 인공지능 전쟁 최후의 승리자?

오픈 AI가 2022년 11월에 챗 GPT를 선 보인 후 불과 2개월만에 월간 활성 이용자수가 1억명을 돌파했다. 과거 페이스북이 이용자수 1억명을 돌파하는 데 걸린 시간은 4.5년이다. 이보다 훨씬 속도가 빨랐던 틱톡도 9개월이 걸렸다. 챗 GPT의 확산 속도가 얼마나 경이적인 지 알 수 있다.

흥미로운 건 챗 GPT를 만든 오픈AI는 비영리 기관이라는 점이다. 오픈AI는 '인류에 기여하겠다'는 사명으로 수익성 대신 공공성을 추구해 왔다. 그런데 비영리를 추구하던 오픈AI가 왜 MS에게 독점적으로 챗 GPT 등의 초거대 언어모델(LLM)을 사용할 수 있는 권리를 주면서까지 무리하게 막대한 투자를 받았을까? 이런 초거대 언어모델(LLM)을 지속적으로 유지하고 개발하려면 천문학적인 자금이 필요하기 때문이다.

좋은 일을 하려 해도 돈이 있어야 한다. 신생 회사였던 오픈 AI에게는 늘 자금이 부족했다. 반대로 MS는 인공지능 기술력이 부족한 것으로 평가받아왔다. 두 회사간에 이해관계가 일치한 셈이다. 이런 필요에 의해 MS는 오픈AI에 2019년에 10억달러, 2021년에 20억달러, 2023년에는 무려 100억달러를 투자하는 승부수를 던졌다. 누적 투자금액이 무려 130억달러(16조원)에 달한다.

전 세계에서 이 정도의 거금을 투자할 수 있는 기업은 MS, 애플, 구글, 아마존 등 소수의 빅테크 기업들에 불과하다. 상대적으로 AI 기술력이 낮은 것으로 평가받던 MS의 과감한 승부수라고 결론 내릴 수 있다. 이번 마이크로소프트의 화끈한 베팅은 17년 전인 2006년도에 유튜브를 무려 2조원(16억5천만달러)에 인수한 구글의 결단력에 버금가는 빅딜이다. 지금 관점에서는 소액일지 몰라도 그 당시로 돌아가보면 구글의 유튜브 인수금액은 상상을 초월하는 거액이었다.

구글이 유튜브를 인수했던 2006년 당시에는 인터넷 속도가 기어가는 수준이었다. 지금처럼 동영상을 세계 곳곳에서 편안하게 플레이할 수 있는 인터넷 환경이 언제쯤 에나 구축될 수 있을지 아무도 장담 못했던 불확실한 시대였다. 그런 열악한 인터넷 환경 속에서도 미래의 언젠가에는 인터넷 인프라가 개선될 거라는 확신을 가지고 유튜브를 인수한 구글의 선견지명이 놀라울 뿐이다. 지금 생각해보면 유튜브를 고작 2조원에 인수하다니 구글은 무지막지하게 남는 장사를 한 셈이다.

이제 유튜브가 없는 구글은 상상도 할 수 없다. 유튜브와 구글 두 사이트의 계정이 연동되고 검색 알고리즘이 서로 밀접하게 작동하면서 전 세계에서 가장 인기있는 동영상 사이트와 가장 강력한 검색엔진이 서로 연결됐다. 이게 지금의 구글을 있게 한 강력한 2개의 킬러 서비스다. 지금으로부터 10년 뒤에는 MS와 오픈AI와의 관계도 비슷하게 흘러갈까?

사람들은 미래에 인공지능이 인류를 지배할 까봐 두려워한다. 하지만 현실적으로 보면 미래에는 이 거대한 인공지능 기술을 보유한 기업들에게 종속될 가능성이 훨씬 더 크다. 마이크로소프트, 애플, 구글, 아마존, 메타, 테슬라까지 모두 회사의 명운을 걸고 인공지능 전쟁에 뛰어드는 이유이기도 한다. 빅테크 기업들 간의 인공지능 경쟁은 이제 시작일 뿐이다. 아직 인공지능 전쟁의 최종 승리자를 지레짐작하는 건 섣부르다. 인공지능을 지배하는 기업이 세계를 지배한다.

③편에서 계속… ③MS, '빙'으로 구글 검색 붕괴시킬까?

자세한 내용은 해당 영상을 통해 확인해 보자.

뉴스핌 (촬영·편집 : 조현아)

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