#3. 챗GPT가 부릅니다, '벌써 일년'

#챗GPT 출시 1년, 무엇이 달라졌을까 #슈퍼휴먼 AGI, 실현되는 건 시간문제?

2023. 12. 4.

TTT - 대한민국 선생님을 위한 테크 트렌드

[티티티]

Vol.03 - 2023. 12. 05 (화)

📮 2023년 마지막달입니다

안녕하세요, R입니다. 벌써 12월입니다.

시간이 정말 빠르게 흐른다는 걸 다시 한 번 체감하게 되는데요,

연초에 계획했던 목표는 어떻게 잘 이뤄 내셨을까요? 때론 힘들었지만 그래도 행복한 날이 슬픈 날보다 훨씬 많으셨겠죠?

2023년의 얼마남지 않은 소중한 시간을 TTT와 함께 해주셔서 감사하다는 말씀 드리면서 시작하겠습니다

📋 오늘의 뉴스레터 요약

챗GPT 출시 1년, 무엇이 달라졌을까
슈퍼휴먼 AGI, 실현되는 건 시간문제?
정보 검색 최적화 생성형 AI: 퍼플렉시티

챗GPT 출시 1년,

무엇이 달라졌을까

🎵 챗GPT가 부릅니다, 벌써 일년

2022년 11월 30일, 미국 뉴올리언스에서 세계 최고 권위의 머신러닝 학회 '신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2022'가 열렸는데요. 오픈AI는 이 자리에서 대형 언어 모델(LLM) GPT-3의 새로운 제품인 '다빈치-003'와 함께 이를 기반으로 한 AI서 비스 '챗GPT'의 초기 모델을 공개했어요.

전작인 'GPT-3'가 개발자들에게서 좋은 반응을 얻었던 터라 기대감이 높긴 했지만, 사실 당시에는 챗GPT가 일상생활에 이렇게 깊게 침투할 것이라고 예상하는 사람은 많지 않았을 거예요. 오픈AI의 무라티 CTO마저도 "챗GPT를 처음 내놓았을 때 이렇게까지 큰 열풍이 불 것이라고는 예상하지 않았다"며 놀라움을 표시했으니까요. 챗GPT는 출시 5일 만에 이용자 100만 명을 달성했고, 역사상 가장 빠르게 100만 명의 사용자를 확보한 서비스로 이름을 올리게 됐죠.

챗GPT는 빠르게 늘어난 사용자 수만큼 기능적 진화도 빠르게 선보이고 있어요. 챗GPT 등장 4개월 만에 출시된 'GPT-4'는 텍스트는 물론 영상, 이미지까지 포괄하는 멀티모달* 기능을 통해 진일보한 성능을 보여줬고요. 최근에는 누구나 자신만의 AI 챗봇을 만들 수 있는 'GPTs', 더 뛰어난 성능을 가진 'GPT-4 터보'도 출시했어요.

⚔️ 생성형 AI 전방위 경쟁 시작

챗GPT가 폭발적인 인기를 끌면서 글로벌 빅테크 기업들도 본격적으로 AI 경쟁에 뛰어들었습니다. 특히 구글은 챗GPT에 대해서 심각한 위기 경고를 뜻하는 '코드 레드(code red)'를 발령했다고 알려졌는데요, 챗GPT가 구글의 핵심 매출원인 키워드 중심의 검색 시장을 뒤흔들 수 있다는 위기감이 발현된 것으로 보이는데요, 구글은 후다닥 생성형 AI '바드'를 출시하면서 빠르게 대응에 나섰어요.

구글 외에도 메타, 아마존, 바이두 등 빅테크는 물론 다양한 스타트업에서 생성형 AI를 경쟁적으로 내놓고 있습니다. 동시에 다양한 분야에서 생성형 AI를 자사의 시스템이나 서비스에 접목하려는 시도가 이어지고 있어요.

출처: Anderson Horowitz

🎓 달라지는 교육 현장

챗GPT는 특히 교육 현장의 판도를 크게 바꾸고 있는데요, 챗GPT를 활용해서 에세이와 논문 등을 빠르게 작성할 수 있게 되면서 대응책을 마련해야 하는 상황이 됐어요. 지난 2월 한 국제학교에서 챗GPT를 이용해서 영문 에세이를 작성한 학생들이 적발되어 전원 0점을 받는 일이 생겼는데요, 미국의 경우는 더 심해서 뉴욕시 공립학교는 학습에 대한 부정적인 영향을 미칠 것이란 우려를 바탕으로 교내에서 학생과 교사의 챗GPT 접근을 전면적으로 차단하기도 했죠.

국내외 학교들은 제재 수위를 높이거나 탐지 소프트웨어를 도입하는 등 다양한 방법으로 AI 부정 사용을 대처하려고 노력하고 있지만, 많은 전문가는 AI 모델이 엄청난 속도로 발전하기 때문에 표절 감지 소프트웨어가 이를 따라잡기는 더욱 힘들 것으로 예상한다고 해요. 그래서 AI를 무작정 금지하는 것보다는 AI를 제대로 이해하고 올바르게 사용하자는 곳들도 생기고 있어요.

서울대학교에서는 ‘챗GPT에 무엇을 어떻게 질문할 것인가’라는 이름의 수업이 개설됐고 ‘챗GPT를 이용한 AI 반도체 설계’, ‘프롬프트 엔지니어링’ 강의가 신설되기도 했어요. 고려대학교는 생성형 AI 활용 수업 가이드라인을 국내 대학 중 최초로 제정했고, 서울사이버대학교의 '메타버스 현황과 미래' 과목은 과제를 제출할 때 챗GPT가 작성한 내용을 반드시 포함해야 한다고 명시해서 눈길을 끌었어요. 이와 함께 에세이 대신 협동 프로젝트, 대화형 작업 같은 다른 형태의 과제를 통해 학생을 평가하려는 움직임도 커지고 있어요.

🔭 앞으로 어떻게 될까요?

최근 한국은행이 발표한 보고서에 따르면 AI에 의해 대체될 가능성이 큰 일자리는 국내에서만 341만 개에 달한다고 합니다. 놀라운 사실은 챗GPT 이전에는 AI가 공장이나 식당 서빙 등 저임금 노동을 먼저 대체할 것이라는 전망이 많았지만 실제로는 법률, 의학, 과학처럼 학력·고임금 종사자가 많은 현장에서 먼저 AI 두각을 나타내고 있다는 것이에요.

많은 전문가는 생성형 AI가 인터넷, 스마트폰이 처음 나왔을 때보다 훨씬 짧은 기간에 더 광범위한 변화를 몰고 올 것으로 기대하면서, AI 경쟁력이 개인과 기업은 물론 국가 간의 역학 구조까지 바꿀 것으로 예상한다고 합니다. 챗GPT를 위시한 생성형 AI가 산업 곳곳에 빠르게 침투하면서 생성형 AI에 대한 규제와 이용자 보호 체계가 마련돼야 한다는 지적도 나오고 있죠.

일자리 문제를 비롯해 생성형 AI를 악의적으로 이용하는 이용자에 대한 문제, 알고리즘에 의한 차별과 배제 확대, 저작권 문제, 그리고 AI 모델 학습에 사용되는 막대한 에너지로 인한 탄소 배출과 기후 위협 가속화 등 많은 문제가 산재해 있지만 한 번 시작된 변화의 물결은 거스를 수 없다는 것이 역사적으로 증명되어 왔죠. 1년이란 짧은 시간에 이미 큰 변화를 불러온 생성형 AI, 앞으로 더 크게 벌어질 변화에 물결에서 살아남기 위해서 준비가 많이 필요한 시점입니다.

*멀티모달(Multi modal)

모달(=모달리티, modality)은 인터랙션 과정에서 사용되는 의사소통 채널을 말하는데 AI에서 모달리티는 데이터의 종류 또는 형태를 뜻해요. 즉, 멀티모달은 AI가 여러 형태의 데이터를 활용할 수 있다는 말로 이미지+텍스트 또는 이미지+음성 형태의 데이터도 처리가 가능합니다.

🦸슈퍼휴먼 AGI,

실현되는 건 시간문제?

👀 시끌벅적했던 오픈AI 사건의 배경?

오픈AI에서의 샘 올트먼의 해임과 복귀를 두고 원인에 대해 소문이 무성한데요, 일련의 사건이 Q*(Q Star) 때문이었다는 추측이 힘을 받고 있습니다.

로이터통신은 샘 올트먼이 해임되기 전 오픈AI의 일부 연구원들이 새 인공지능 기술의 위험성을 알리는 서한을 이사회에 보냈고 이것이 샘 올트먼의 해임에 영향을 미쳤다고 보도 했는데요, 연구진이 우려한 신규 AI 프로젝트가 큐스타인 것으로 알려졌습니다.

큐스타가 AGI 개발의 돌파구가 될 수 있다고 여겨지면서 AGI의 잠재적 위험성에 대해 이사회와 샘 올트먼 간에 이견이 있었고 결국 해임 사태로까지 이어졌다는 거죠.

🧞‍♂️ AGI가 뭔데?

AGI(Artificial General Intelligence)는 인공 일반 지능이라고 하며 여기서 '일반'은 '범용' 혹은 '통상'의 의미예요. 즉, AGI는 인간과 동등하거나 인간 이상의 인지 능력을 갖추고 특정 분야에 한정되지 않고 모든 영역에서 활용할 수 있는 AI를 뜻해요.

현재 상용화된 AI는 의료, 교육 등 제한된 분야에서 한정된 작업을 수행하지만, AGI는 인간처럼 처음 겪는 상황에서도 스스로 문제를 해결하는 능력을 갖췄죠.

최근 구글 딥마인드가 AGI를 판별하는 기준을 내놓았는데요,

AGI의 측정은 인간과 같은 이해, 의식, 감각과 같은 특성보다 '능력'에 초점을 맞춰야 한다
AGI 측정은 일반성과 성능을 모두 고려해야 한다. AGI 시스템은 광범위한 작업을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 실행 면에서도 뛰어나야 한다.
AGI에는 인지 및 메타인지 작업이 필요하지만, 구체화 및 물리적 작업이 AGI의 전제 조건으로 간주되서는 안 된다.
법적, 사회적 고려 사항은 물론 잠재적인 윤리적 및 안전 문제와 같은 비기술적 장애물로 능력 발휘를 저하하는 것을 막기 위해 배포를 고려하지 않은 능력치를 측정해야 한다
AGI 지표는 사람들이 가치 있게 여기는 실제 작업, 즉 '생태학적으로 타당한' 작업 수행에 초점을 맞춰야 한다고 밝혔다
이를 통해 정해진 AGI의 수준을 정하는 것은 최종 결론이 아닌, 다양한 수준으로 확대하는 '과정'으로 이해해야 한다.

구글의 기준에 따르면 챗GPT와 같은 LLM은 레벨1 '신생' 단계이고 AGI 레벨2를 충족하는 AI는 아직 하나도 없다고 합니다.

🔥 AGI 개발, 현실이 되나

큐스타의 능력이 어느 정도길래 연구원들이 우려하는 서한까지 보낸 걸까요?

오픈AI 내부 관계자의 말에 따르면 큐스타는 초등학생 수준의 수학 문제를 풀어냈다고 해요. '에이 그게 뭐가 어때서?'라고 생각하실 수도 있지만 실제로 수학 문제를 풀어내는 건 AI 개발 단계에서 엄청난 의미를 가집니다.

챗GPT와 같은 생성형 AI는 축적한 데이터 학습을 바탕으로 다음에 올 단어를 통계적으로 예측해서 글쓰기와 언어 번역은 뛰어나지만, 데이터 범위 외의 수학 문제를 푸는 능력은 아직 부족합니다. 다양한 답변이 가능한 언어와 달리 정답이 하나뿐인 수학 문제를 해결한다는 말은 AI가 스스로 문제를 이해하고 답을 찾아낼 수 있다는 뜻이 되는데요, AI가 인간 지능과 유사한 추론 능력을 갖췄음을 의미하죠.

오픈AI 개발자들은 빠른 시간 내에 큐스타의 능력이 인간을 뛰어넘을 것으로 예상한다고 해요. AI 특이점*이 다가올 가능성이 높아지면서 그에 따른 우려와 기대가 함께 커지고 있습니다.

🤔 앞으로 어떻게 될까요?

많은 추측이 쏟아지고 있지만 오픈AI는 큐스타와 관련해서 어떤 언급도 하지 않고 있는데요, 항간에서는 큐스타에 대한 추측이 너무 과장된 거 아니냐는 이야기도 나오고 있어요.

오픈AI에 복귀한 샘 올트먼은 복귀하자마자 바로 주식 매각을 재개한 것으로 알려졌는데요, 차세대 LLM 'GPT-5'와 AGI를 개발하는 데 들어가는 천문학적인 비용을 마련하기 위한 것으로 보입니다. 이미 샘 올트먼은 차기 AI 모델 개발비로 향후 최대 1,000억 달러(약 130조 원)가 필요할 수 있다고 말한 바 있죠.

오픈AI는 '인류 모두에게 이익이 되는 안전한 AGI 개발'을 미션으로 삼고 비영리 기업으로 설립됐습니다. 하지만 챗GPT 4.0 출시 이후 오픈AI는 소스코드를 비롯한 정보를 공개하지 않았고 '클로즈드AI'가 됐다는 비판을 받기도 했는데요, AI 개발에 막대한 비용이 드는 만큼 영리화는 불가피한 조치라는 의견도 있어요. 결과적으로 샘 올트먼 해임과 복귀 이후 오픈AI는 비영리에서 좀 더 멀어져서 수익 중심의 실리콘밸리 빅테크 기업으로써 빠르게 변화할 것으로 예상됩니다.

*특이점(Singularity)

인공지능을 비롯한 기술들이 매우 발전해 인류가 극적이고 되돌릴 수 없는 변화를 겪게 되는 가설상의 순간을 뜻해요. 쉽게 말해 인공지능의 지적 능력이 인류 최대의 지적 능력을 뛰어넘어 인간이 기술을 발전시키는 게 아니라 기술 자체가 기술을 발전시키는 시점을 의미합니다.

🔍정보 검색 최적화 생성형 AI: 퍼플렉시티

정보를 찾을 때 AI를 자주 사용하시나요? 사실 저는 '창작왕' 챗GPT에 물어보면 그 정보가 정확한지 다시 검색해야만 할 것 같고, Bing AI는 왠지 모르게 잘 안 쓰게 되더라고요. 그래서 찾은 게 퍼플렉시티입니다.

일단 퍼플렉시티는 1) 빠르고 2) 검색한 정보의 출처를 제공해서 신뢰도가 높고 3) 검색하는 정보와 관련된 영상이나 이미지를 한 번에 보여줘서 편합니다. 그리고 예뻐요. 마치 생성형 AI의 노션 같달까요? 코파일럿 기능을 통해 심층 질문을 주고 받다보면 어느새 자료에 대한 알찬 위키백과가 만들어지는 걸 보실 수 있을 거예요.

https://www.perplexity.ai/

오픈AI, '챗GPT' 음성 기능 전면 무료 공개…”아이폰 ‘시리’ 대체 가능”

챗GPT의 음성 기능이 이제 무료로 제공됩니다. 아이폰에서도 시리 대신 챗GPT를 사용할 수 있게 된 건데요, 언뜻 보면 시리나 아마존의 알렉사와 같은 다른 음성 비서와 비슷해 보일 수 있지만 챗GPT의 음성 기능은 대형언어모델(LLM)을 기반으로 콘텐츠를 실시간 생성할 수 있다는 점에서 근본적으로 다릅니다.

딥마인드, AI로 세상에 없던 물질 38만 개 찾았다

구글 딥마인드가 세상에 없던 새로운 물질 구조와 합성법을 예측할 수 있는 인공지능(AI)을 개발했다고 발표했습니다. AI로 220만 개의 새로운 물질 구조를 예측하고 이 중 안정적일 것으로 예상되는 38만 1천 개의 물질을 선별했는데요, 구글은 이 정보를 무료로 공개할 예정입니다.