[기고] 생성형 AI와 사용 효율성

작년 11월 말에 등장한 오픈 AI 회사의 대화형 인공지능(AI) 챗GPT가 MZ세대(1981-2012년생)의 새로운 놀이터가 됐다고 한다. 재미삼아 상관없는 단어들을 엮어서 던지는 질문에도 챗봇은 엉뚱하고 기발하게 답변한다. 젊은이들은 AI와의 대화를 소셜미디어에 올려 또래들과 웃음과 농담을 나누고 때론 뜻밖의 아이디어를 얻어 업무에 활용한다.
 
기업은 항상 혁신적인 테크놀로지에 투자하고 이를 통해 수익을 올리려 한다. 본격적으로 인터넷 보급이 시작된 1990년대 말~2000년대 초에는 회사명에 .com을 붙였다. 이어 빅데이터, 사물인터넷, 암호화폐와 블럭체인 신기술에 사활을 걸었다. 지금은 생성 AI가 기업의 지각변동을 일으킨다 믿고 이에 돌진한다.
 
챗GPT는 차원이 다른 검색엔진이다. 검색 관련 링크 없이 사용자와 대화하듯 질문에 답변한다. GPT는 Generative Pre-trained Transformer(생성하는 사전 훈련된 변환기)의 첫 글자 조합으로 AI 대화 모델 중 하나다. 생성AI는 17~18세기 계몽시대의 ‘지적 혁명’에 버금간다. 하지만 인터넷에서 수집한 가짜 정보와 엉터리 지식을 학습한 AI가 잘못된 답변도 한다. 이는 AI가 학습을 바탕으로 자기만의 문장을 창조적으로 만들기 때문이다.  
 
약 5년 전 구글과 오픈AI와 같은 스타트업 기업들은 인터넷에 널려 있는 디지털 문서를 학습하는 인공 신경망을 만들기 시작했다. 입력 문장과 문맥을 이해하고 답변 생성을 위해 인공 신경망이 필요하기 때문이다. 인공 신경망은 데이터 학습으로 인간 언어의 수학적 지도, 즉 ‘수학화 된 언어모델’을 만들었다.  
 

GPT는 언어모델이 패턴으로 제시하는 여러 개 단어 각각에 점수를 매긴다. 이 중 높은 점수를 얻은 최적의 단어를 선택하고 다음 글자로 넘어간다. 이처럼 통계적 규칙에 따르는 작업의 결과가 무척 정교해서 마치 챗봇이 우리의 질문을 이해하고 대답하는 느낌을 준다. 이는 학습한 데이터양이 엄청나 단어 선택이 일관되고 정확한 덕분이다.  
 
생성 AI의 개발 및 보급의 선두주자가 되려는 경쟁이 뜨겁다. 마이크로소프트사는 오픈AI 회사에 100억 달러를 추가 투자했으며 빙(Bing) 검색엔진에 챗GPT를 탑재했다. 이에 위기감을 느낀 구글이 람다(LaMDA)에 기반을 둔 대화형 AI인 바드(Bard)를 출시했다. 람다는 ‘초거대 언어모델’로 요약, 번역, 글쓰기 등 제한적 기능을 수행한다.  
 
이에 뒤질세라 메타는 AI 연구팀을 창설했고 람다와 같은 언어 모델인 라마(LLaMA)를 리서치용 검색엔진으로 출시했다. 이어서 스냅(Snap)도 대화형 AI인 마이AI(My AI)를 소개했다. 마이AI는 챗GPT 가 탑재된 빙과 기능이 같다. 바이두를 비롯한 중국 회사들도 생성AI출시 계획이 있지만 정부 검열 등의 문제로 아직 학습 중이다.  
 
사실 AI는 애플의 시리, 아마존의 알렉사, 안면인식, 음성인식, 스팸 필터, 문장 자동 완성, 추천 시스템, 자율주행 등등 이미 우리와 함께한다. 의료, 소셜미디어, e커머스, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 분야에의 생성 AI 활용 잠재력은 엄청나다. 대학에서는 점점 더 많은 교수가 학습 보조 수단으로 챗GPT 사용을 요구한다.
 
아직은 생성AI를 주로 아이디어 창출과 글쓰기 보조 수단으로 이용하지만 ‘챗봇 비즈니스 모델’을 확립한 기업이 많다. 서보라이트(Subowrite) 회사는 챗GPT를 이용해 소설가들에게 피드백이나 대체 단어 등을 알려준다. 재스퍼(Jasper)는 블로그, 광고 문구와 이메일 쓰기를 도와준다. 게티이미지는 이미지의 무단 사용을 이유로 스테이블 디퓨전을 개발한 스터빌리티AI 회사에 1조8000억 달러 손해 배상 소송을 냈다.
 
생성AI 가 인류에게 성배가 될지 혹은 독이 될지 알 수 없다. 뉴욕타임스 칼럼니스트 에르자 클라인은 “어느 주체가 어떤 목적으로 AI를 사용할지의 위험성”에 대해 경고한다. 돈 버는 도구나 정치적으로 악용될 때 가장 무섭다고 한다. 점점 고도화되는 AI가 언제까지나 편리함과 효율성을 주는 친 인류적 도우미로 사용됐으면 좋겠다.  

정 레지나