ChatGPT & AI!

mage Source: Fast Company

요즘 핫한 ChatGPT, 사용해 보셨나요? 나날이 발전하는 인공지능(AI)의 성능이 정말 놀랍습니다. 동시에 우리 회사에, 비즈니스에 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 고민이신 분들도 많으실 텐데요. 그래서 관련 자료를 찾다보면 모르는 단어는 없는데 해석이 안되는 경우가 있죠(예: ‘자연어’도 알겠고 ‘처리’도 알겠는데 ‘자연어 처리’가 뭐야?).

AI를 제대로 활용하기 위해 먼저 알아두면 좋은 기본적인 개념들, 그리고 실제로 우리 회사에서 ChatGPT와 같은 AI를 활용할 수 있는 방법까지. 오늘 Q&A 형식으로 알기 쉽게 정리해 보았습니다.

AI는 어떻게 만들어지나요?

AI(인공지능, Artificial Intelligence)는 보통 사람만 할 수 있다고 생각했던 일들을 컴퓨터를 사용해 구현하는 개념입니다. 사람처럼 무언가를 배우거나 기존의 정보를 바탕으로 다른 사실을 이끌어내거나 하는 것이죠.

AI를 만들기 위해 이미 오래 전부터 사람들은 다양한 방법을 통해 수많은 시도를 해왔는데요. 가장 대표적인 방법론은 머신러닝과 딥러닝입니다. 많이 들어보셨죠?

• 머신러닝(Machine Learning)은 말 그대로 기계(AI)가 스스로 학습해 지식을 얻도록 하는 것인데요. 주어진 데이터를 분석하고 패턴을 찾아냄으로써 지속적으로 성능을 향상시킵니다.
• 딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 한 종류인데요. 사람의 뇌를 모방한 컴퓨터 신경망을 활용하는 방식입니다. 사람이 이 세상의 모든 고양이를 본 건 아니지만 고양이를 보면 고양이라는 것을 알 수 있듯이, 딥러닝을 통해 인공지능은 고양이의 특징을 스스로 파악해 고양이를 구분할 수 있게 됩니다.

ChatGPT는 왜 이렇게 많은 관심을 받고 있나요?

OpenAI가 만든 ChatGPT는 마치 사람과 대화하는 것처럼 실시간으로 소통할 수 있는 챗봇 서비스인데요. 단순히 질문에 대한 정답만 알려주는 것이 아니라 대화를 이어가며 자신의 실수를 인정하거나 모르는 건 모른다고 하는 인간적인(?) 면모를 보여줍니다. (참고 글: ChatGPT와의 인터뷰)

또 다른 특징은 창작 활동이 가능하다는 점인데요. ChatGPT는 전문 분야에 대한 방대한 지식을 활용해 에세이를 써주기도 하고요. 작사∙작곡, 시∙소설 쓰기, 프로그래밍 코딩이나 리팩토링도 가능합니다. 이 세상에 없는 새로운 색상을 발명해주기도 하는데요. 이렇게 새로운 무언가를 만들어내는 AI를 생성 AI라고 합니다.

ChatGPT가 발명한 ‘skyglow’는 어떤 색일까요?

ChatGPT는 1,750억 개 이상의 머신러닝 파라미터를 지닌 초거대 언어 모델 GPT 3.5를 기반으로 하는데요. 초거대 언어 모델이란 간단히 말해 AI가 공부하는 참고서라고 할 수 있겠습니다. 어떤 데이터를 어떤 방법으로 학습할지 알려주는 것이죠.

여기서 파라미터는 AI가 얼마나 더 깊이 학습할 지를 정해주는데 파라미터가 많을수록 AI는 더 정교하게 학습을 진행합니다. 이렇게 많은 학습을 하려면 엄청나게 많은 클라우드 컴퓨팅 자원은 필수인데요. OpenAI는 마이크로소프트의 투자를 받아 애저 클라우드 상에서 ChatGPT를 훈련시켰다고 합니다.

생성 AI는 다른 AI와 무엇이 다른가요?

미국의 한 미술대회에서 AI로 그린 그림이 우승해 화제가 된 적이 있었죠. 여기에 활용된 AI Midjourney도 생성 AI(Generative AI)입니다. 사용자가 요구하는대로 글, 그림, 영상 등을 만들어내는 것인데요. 학습한 데이터의 분포를 따르는 유사한 데이터를 생성해 실제로 존재하지는 않지만 있을 법한 새로운 결과물을 만들 수 있는 것입니다.

미국 콜로라도 주 박람회에서 디지털 부문 1위를 차지한 AI가 그린 그림 <Théâtre D’opéra Spatial>입니다.

생성 AI는 실제로 어떻게 활용되고 있나요?

이미 다양한 분야에서 생성 AI가 활용되고 있습니다. 일반 사용자들에게 가장 익숙한 건 이미지 생성 AI일 것 같은데요. 알고보면 업무에서 활용할 수 있는 B2B 서비스들도 많습니다.

• 이미지: Midjourney, DALL·E 2, Stable Diffusion 등
• AI 채팅: ChatGPT, Replika, 이루다 등
• 카피라이팅: Jasper, Writer, Copy.ai, Wrtn 등
• 프로그래밍: CODEX, AlphaCode 등

가트너는 2025년까지 대규모 조직에서 내보내는 메시지의 30%는 생성 AI를 통해 만들어질 것이라고 전망했습니다. 또한 2026년까지 새로운 웹사이트와 모바일 앱을 만드는 데 있어 디자인의 60%와 코드의 50%를 생성 AI가 자동화할 것이라고 보았는데요. 앞으로 영역을 가리지 않고 생성 AI의 존재감은 계속 커질 것 같습니다.

한편 생성 AI의 윤리적 문제, 저작권 문제 등은 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있습니다. 특히 사이버 보안 측면에서 생성 AI가 악성 이메일이나 악성 감염 코드를 작성하는 데 활용될 수 있는데요. ChatGPT의 경우에도 반 윤리적인 질문에 대해서는 답을 거부하지만 질문을 그럴듯하게 돌려서 한다면 악성 코드를 만들어 알려주기도 한다죠.

자연어 처리 vs 자연어 이해, 이 둘은 뭐가 다른가요?

생성 AI 서비스를 직접 이용해보시면 대부분 사람이 질문을 작성하거나 원하는 내용을 설명하는 등 무언가를 요청하는 것에서 시작되죠. 이 때 사람이 사용하는 일상적인 언어가 바로 자연어인데요. AI가 사람과 자연스럽게 소통하기 위해서는 먼저 자연어 처리 과정이 필요합니다. (참고 글)

• 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터로 사람의 언어를 읽고 해석하는 것인데요. 자연어 처리를 통해 AI는 사람의 질문이나 요청사항에 실시간으로 응답할 수 있습니다.
• 자연어 이해(NLU, Natural Language Understanding)는 자연어 처리의 하위 분야인데요. 사람의 말에 담긴 실제 의미를 추론하는 역할을 합니다. 똑같은 단어라도 문맥에 따라 달라지는 의미를 이해하거나 문장 뒤에 숨은 의미를 찾아내는 것이죠.

우리 회사에서도 ChatGPT 기술을 사용할 수 있나요?

ChatGPT가 화제가 되면서 어떻게 우리 회사와 비즈니스에 어떻게 활용할 수 있을지 주의깊게 지켜보시는 분들 많으실 것 같은데요. 특히 AI 챗봇을 고민하는 기업이었다면 이번 기회에 ChatGPT를 활용하고 싶은 마음이 크실 겁니다.

OpenAI는 ChatGPT의 기반이 되는 초거대 언어 모델 GPT 기술을 API로 제공하고 있기 때문에 누구나 사용 가능합니다. 하지만 아무래도 직접 API를 활용해 인터페이스와 서버를 구축하고 NLU 모델을 학습하는 데에는 많은 시간과 비용이 소요되겠죠. 전문 인력도 필요하고요.

그래서 ChatGPT가 반영된 AI 챗봇을 더 빠르게 구축하고 싶다면 HelpNow AI(헬프나우 AI)를 추천합니다. 복잡한 과정을 거치지 않아도, 직접 코딩을 하지 않아도 AI 챗봇을 쉽게 시작할 수 있습니다.
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