2023년 1분기, 기술 분야에서 딱 하나의 키워드를 꼽자면 단언컨대 ‘챗GPT(ChatGPT)’라고 할 수 있다.

지난 해 11월 30일, 오픈AI(OpenAI: ‘인류에 도움이 되는 인공지능 개발’이라는 목적으로 2015년 설립된 회사)가 공개한 챗GPT는 단 5일만에 사용자수 100만명을 돌파했고, 2개월만에 월 활성사용자 1억명, 현재는 2억명을 넘어섰다.

기술 업계 전체를 뒤흔들며 연일 화제의 중심이 된 챗GPT는 생성형 AI에 대한 뜨거운 관심을 촉발했다. 그리고 몇 개월이 채 지나기도 전인 지난 3월 14일, 오픈AI는 챗GPT보다 더 똑똑한 GPT-4를 선보였다. MS 창업자, 빌 게이츠는 “챗GPT 같은 생성형 AI가 우리의 세상을 바꿀 것”이라고 한다. 도대체 GPT란 무엇인지, 생성형 AI는 어떻게 작동하고, 어떻게 쓰일지, 나아가 비즈니스와 개인의 삶에 어떤 영향을 미칠지 살펴보자.

챗GPT란?

지금껏 경험했던 인공지능 챗봇의 수준을 완전히 뛰어넘는 챗GPT는 그야말로 하루 아침에 대세가 되었다. 인간의 대화에 대한 엄청난 양의 데이터를 학습하여 사용자의 질문에 실시간으로 답하는데, 놀라운 점은 바로 ‘사람처럼’ 알아듣고 말한다는 것이다. 사용자는 궁금한 내용을 그대로 질문하면 된다. 굳이 키워드로 검색하고, 검색된 데이터 중 무엇을 어떻게 해석할지 고민할 필요가 없다.

사용자의 경험을 한순간에 바꿔버릴지도 모를 챗GPT의 등장에, 글로벌 인터넷 검색 시장을 90% 이상 장악하고 있는 구글은 당장 적색 경보를 발령했다. 그리고 대항마 ‘바드(Bard)’를 서둘러 공개했으나 홍보 행사에서 틀린 답을 내놓으며 구글의 모회사인 알파벳의 주가가 급락하기도 했다. 이처럼 구글을 위협할 만큼 검색의 새로운 패러다임을 보여준 챗GPT는 역사상 가장 빠르게 성장한 인터넷 서비스가 되었다.

[최단 기간 사용자 1억명 넘어선 챗GPT]

※ Source: Exponential View 

[챗GPT에 대해 묻자 챗GPT가 대답한 화면]

※ Source: OpenAI 

그래서, GPT란 무엇일까? 

챗GPT는 GPT-3.5를 기반으로 하는데, GPT(Generative Pre-trained Transformer, 사전 학습된 생성형 트랜스포머)란 오픈AI가 만든 대규모 인공지능 언어모델이다. 2017년 구글이 개발한 새 자연어 처리 모델, ‘트랜스포머(Transformer) 모델’을 응용했다.

우리가 글을 읽을 때 문장 속 단어는 앞뒤에 있는 다른 단어들에 의해 정확한 의미가 결정된다. 트랜스포머 모델은 서로 떨어져 있는 데이터 요소의 의미 관계를 파악할 수 있는 인공지능으로, 마치 사람이 맥락을 이해하고 뜻을 해석하는 것처럼 언어 처리가 가능하게 한다.

이 모델은 입력 데이터를 처리하고 예측하기 위해 수많은 매개변수(parameter)를 필요로 한다. 다시 말해, 매개변수는 인공지능이 학습할 수 있는 데이터 양을 추정하는 단위로, 매개변수가 많으면 많을수록 인공지능의 성능이 높아진다. 오픈AI는 GPT-1부터 챗GPT까지 점점 더 많은 매개변수를 활용하면서 사람들의 입을 떡 벌어지게 할 만큼 성능을 끌어올렸다.

[GPT의 진화와 활용된 매개변수]

※ Source: 한국지능정보사회진흥원(NIA) 

더 강력해진 GPT-4의 등장 

챗GPT 출시 이후 4개월만에 공개된(2023년 3월 14일) GPT-4에 대해 오픈AI는 매개변수 규모를 공개하지는 않았으나, 전문가들은 1조개 이상의 매개변수를 활용했을 것이라고 추정한다. 여전히 잘못된 정보를 답하는 등 허점이 존재하지만, 그럼에도 압도적으로 성능이 높아졌다. 미국 모의 로스쿨 시험에서 챗GPT가 인간 응시자의 하위 10% 성적을 받았다면, GPT-4는 상위 10%의 성적으로 통과했다.

무엇보다도 가장 눈에 띄는 점은 GPT-4는 텍스트를 넘어 이미지 인식과 분석까지도 가능한 멀티모달(Multimodal) 모델이라는 것이다. 예를 들어, 냉장고 속 음식 재료 사진을 보여주고 어떤 음식을 만들면 좋을지, 어떻게 만들면 되는지 설명을 요청하면, 이미지를 이해하고 작업을 처리한다.

이 밖에도 GPT-4는 영어가 아닌 다른 언어 구사 능력(특히, 한국어는 챗GPT가 영어를 하는 수준보다 높음), 대화 내용을 기억할 수 있는 능력이 전반적으로 향상되었다. 또한 틀린 정보를 정답처럼 말하는 ‘할루시네이션(hallucination, 환각)’ 현상도 크게 줄었다는 것이 오픈AI의 설명이다.

<References>

· “How will generative AI impact government and business?”, 2023.2, Kearney Global Business Policy Council

· “Beyond the Buzz: Practical Use Cases for Generative AI in Today's World”, 2023.2, Kearney

· “ChatGPT: Introduction & Business Use Cases”, 2023.1, Kearney

· “ChatGPT – a generative AI technology”, 2023.1, Kearney

· “What is generative AI?”, 2023.1.19, McKinsey

· “What ChatGPT Really Means for the Future of Business”, 2022.12.14, BCG

· Will Douglas Heaven, “ChatGPT is everywhere. Here’s where it came from”, 2023.2.16, MIT Technology Review

· Will Douglas Heaven, “The inside story of how ChatGPT was built from the people who made it”, 2023.3.15, MIT Technology Review

· [THE AI REPORT 2023-1] “ChatGPT는 혁신의 도구가 될 수 있을까? : ChatGPT 활용 사례 및 전망”, 2023.1.25, 한국지능정보사회진흥원(NIA)

· https://openai.com/blog/chatgpt/

· https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT