[기획/챗GPT③] 오픈AI가 쏘아올린 ‘챗GPT’··· AI, 일상 속으로 녹아들까

오픈AI가 선보인 챗GPT에 대한 관심이 뜨겁다. 구글의 알파고에 이어 인공지능(AI)의 제2의 물결이 시작됐다는 평가도 나온다. <디지털데일리>는 챗GPT의 성과와 전망, 향후 산업계의 AI 대응 전략 등을 4회에 걸쳐 살펴본다.

[디지털데일리 이종현기자] 오픈AI가 쏘아올린 공, '챗GPT'의 파급력이 상상 이상이다. 챗GPT는 작년 11월 발표 이후 5일 만에 월간 활성 사용자(MAU) 100만명을 넘은 데 이어 2개월 만에 1억명을 돌파했다. 단일 서비스에 쏠린 관심으로는 전례 없는 수준이다.

챗GPT는 AI 기업 오픈AI가 선보인 대화형 인공지능(AI) 서비스다. 대규모 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM) GPT-3.5를 기반으로 개발됐다. 구체적으로 몇 개의 매개변수를 지녔는지는 공개되지 않았는데, 1750억개의 매개변수를 지닌 GPT-3와 같거나 많을 것으로 추정된다.

챗GPT가 전 세계의 이목을 잡아끈 것은 높은 수준의 문장 이해 및 구성 능력 덕분이다. 그간의 AI는 한정된 분야에 대해 집중 학습시켜 범용적으로 활용하기 어려웠는데, 챗GPT는 분야를 가리지 않고 높은 수준으로 질문을 이해하고 매끄럽게 답변한다. 대학 논문 작성부터 의사, 변호사 시험도 합격하는 수준이다.

이와 같은 고성능 NLP의 쓰임새는 무궁무진하다. 특히 엔터프라이즈 기업들의 경우 자사 서비스와 챗GPT를 연동함으로써 기능을 고도화할 수 있다. 애플의 '시리(Siri)'나 삼성전자의 '빅스비(Bixby)', 마이크로소프트(MS)의 '코타나(Cortana)' 등을 챗GPT로 대체한다면 상상을 초월할 만큼의 편의성을 누릴 수 있게 된다.

기업들은 이미 발 빠르게 움직이는 중이다. 가장 적극적인 것은 오픈AI의 투자자인 MS다. MS는 지난 2일 자사 협업도구 '팀즈(Teams)'에 챗GPT 기능을 적용한 '팀즈 프리미엄'을 출시했다고 밝혔다. 자사 검색 엔진 '빙(Bing)' 등에도 챗GPT를 적용시켜나갈 계획이다. 국내 기업들도 MS를 통해 챗GPT를 이용 중이다.

MS는 오픈AI에 대한 100억달러 규모 투자 계획도 발표했다. 경기 악화로 직원 1만명을 해고한다고 밝힌 직후 나온 소식인데, 챗GPT가 산업계에 준 충격을 잘 보여주는 사례라는 평가다.

오픈AI도 여세를 몰아 유료 서비스도 출시했다. '챗GPT 플러스'다. 월 구독료 20달러에 인터넷 전송량이 몰리더라도 챗GPT에 접속할 수 있는 권한을 부여받는다. 또 더 빠른 속도로 챗GPT의 답변을 받을 수 있으며 추후 오픈AI가 내놓을 신규 기능을 우선 사용할 수 있다.

IT 업계에서는 챗GPT의 기술 수준에 놀라움과 함께, 다음 타자로 등장할 AI에 대한 기대감을 나타내는 중이다. 오픈AI의 챗GPT는 2020년 공개된 GPT-3의 업그레이드 버전인 GPT-3.5를 기반으로 한다. 그마저도 일반 사용자들이 사용하는 데이터는 2021년까지의 한정된 데이터만 학습한 결과물이다. GPT-4의 경우 일정 이상 개발이 완료된 상태이며 출시가 멀지 않은 것으로 전해진다.

오픈AI가 GPT-3, 챗GPT로 연타석 홈런을 치며 주목을 끌었지만 전통적인 AI 시장의 강자는 구글이다. 구글은 챗GPT 출시 이후 '코드 레드'를 발령, AI 서비스 개발에 박차를 가하고 있다. 순다 피차이(Pichai Sundararajan) 구글 최고경영자(CEO)는 지난 2일(현지시각) 4분기 실적발표 후 투자자들에게 수개월 내에 구글 검색 엔진에 AI 기능을 추가할 것이라고 밝혔다. 구글이 보유 중인 LLM '람다(LaMDA)'를 기반으로 한다.

스스로에 대해 묻는 질문에 챗GPT는 '나는 오픈AI에서 훈련한 챗GPT다. 많은 문서와 인터넷상의 대화 데이터를 기반으로 학습돼 텍스트 생성, 문장 이해, 질문답변, 대화 생성 등 다양한 자연어처리(NLP) 작업을 수행할 수 있다. 문의사항이 있다면 언제든지 물어보라'고 답했다.

또 앞으로 어떤 식으로 발전할 것 같느냐는 질문에는 '챗GPT 또는 다른 기계번역 모델은 미래에 더 높은 정확도와 높은 응용분야를 지원하는 모델로 발전할 것으로 예상된다'며 '더 다양한 언어와 더 많은 정보에 기반한 훈련 데이터를 가지고 학습될 수 있도록 계속 노력할 것이다. 더 직권적이고 쉬운 사용자 환경(UI)과 보다 직관적인 대화방식을 지원하는 방안도 고민될 것'이라고 답변했다.

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