전 세계는 지금 AI 열풍…한국형 ‘챗GPT’만의 무기와 한계는?

[디지털데일리 이나연 기자] 오픈 인공지능(AI) 챗봇 서비스 '챗GPT'가 구글 검색엔진 경쟁자로 급부상하고 있다. 작문과 작곡 같은 창작 실력도 갖춘 데다 실제 사람과 대화하는 것만큼 자연스럽게 대답한다는 점이 인기 요인으로 꼽힌다. 글로벌 검색엔진들이 챗GPT에 대적할 유사 서비스를 잇달아 내놓는 가운데 네이버, 카카오 같은 국내 주요 플랫폼도 AI 경쟁에 본격적으로 뛰어드는 모양새다.

전문가들은 이들 플랫폼이 본격적으로 선보일 AI 서비스 성격이 그 자체로 양날의 검이 될 수 있다고 예측한다. 국내 이용자를 기반으로 한 로컬 콘텐츠에 강점이 있다는 점은 반대로 글로벌 시장에서 일정 수준 이상 영향력을 확대하기 어렵다는 한계로 작용해서다.

◆'코드 레드' 발동한 구글…한국형 초거대 AI, 네카오도 참전=구글은 챗GPT 등장에 '코드 레드(code red,매우 심각한 위기 상황)'를 발동하고 대응책 마련에 돌입했다. 관련해 구글 모회사 알파벳 최고경영자(CEO) 순다르 피차이는 자체 개발한 생성형 AI '람다(LaMDA)'와 유사한 언어 프로그램을 수주 또는 수개월 내로 내놓겠다고 밝혔다. 중국 최대 검색엔진 바이두 또한 다음달 챗GPT와 유사한 AI 챗봇을 출시한다.

국내 대표 기업들도 대응 속도를 높이고 있다. 네이버는 올해 상반기 '서치GPT'를 출시할 예정이다. 서치GPT는 네이버의 초거대 AI 하이퍼클로바를 기반으로 한 검색 결과 고도화 서비스다. 현재 네이버는 검색 결과 품질과 이용자 콘텐츠 소비 경험을 향상하기 위한 실험을 내부적으로 진행하고 있다. 이용자 만족도와 데이터를 충분히 쌓은 뒤 정보성 검색에 대한 서치GPT 적용 방안을 고려하겠다는 설명이다.

최수연 네이버 대표는 최근 열린 2022년 4분기 및 연간 실적발표 컨퍼런스콜에서 '최근 주목받는 생성형 AI 같은 새로운 검색 트렌드에 대응을 준비 중'이라며 이같이 밝혔다. 생성형 AI는 텍스트나 오디오, 이미지 등 기존 콘텐츠를 활용해 사용자 요구에 맞춘 결과물을 새롭게 만드는 인공지능 기술을 말한다.

카카오도 AI 경쟁에 참전했다. 카카오브레인은 2021년 한국어 특화 AI 언어모델 'KoGPT'를 선보였다. 해당 서비스는 한국어를 바탕으로 ▲문장의 긍정과 부정 판단 ▲긴 문장 한 줄 요약 ▲결론 예측 ▲문맥 이해를 통한 다양한 언어 과제 처리 등이 가능하다.

카카오는 향후 KoGPT를 대화모델로서 발전시킬 계획이다. 차이가 있다면 검색 기능에 힘을 싣는 네이버와 달리, 카카오는 KoGPT와 생성형 AI 모델인 '칼로(Karlo)'를 활용, 모바일 메신저 '카카오톡'에 챗GPT와 비슷한 기술을 도입할 것으로 전망된다.

◆'구글-네이버 관계 재현될 수도'…네이버로 보는 한국형 챗GPT=이러한 상황 속에서 한국형 챗GPT 관련 서비스 성장 가능성과 한계도 화두에 오른다. 전문가들은 향후 진행 방향과 실제 성과를 지켜봐야 한다면서도 국내 AI 서비스가 가진 장단점이 명확하다고 말한다.

한정규 동아대 컴퓨터,AI공학부 교수는 네이버와 카카오 등 포털플랫폼이 고품질 한국어 검색 데이터를 확보하고 있다는 점을 해외 서비스와의 차별성이자 한계라고 봤다. 동시에 로컬 전문 AI 서비스로서 정체성이 확고한 만큼, 국내 이용자를 모으기는 쉽지만 글로벌 시장에 진출하는 건 쉽지 않다는 점도 지적했다.

한정규 교수는 '사람들이 전 세계적 차원의 거시적인 정보를 찾을 땐 주로 구글을 쓰고 국내에 한정된 정보를 검색할 땐 네이버를 쓰듯, 국내 AI 기술들이 내세울 수 있는 장점은 결국 한국에 특화한 데이터를 활용 및 제작할 수 있다는 것'이라고 말했다.

이어 '검색 엔진으로서 구글과 네이버가 가진 영향력과 특장점이 AI 서비스에도 그대로 재현될 가능성이 크다'고 덧붙였다.

AI와 떼려야 뗄 수 없는 윤리 관련 쟁점도 넘어야 할 산으로 지목된다. 축적한 데이터를 기반으로 학습하는 AI가 제시하는 결과값에 문제가 생길 경우, 이와 관련한 책임 역시 기업이 오롯이 부담해야 한다.

한 교수는 'AI를 학습시키는 입장에서도 AI가 어떤 식으로 학습될지 잘 알기 어렵다'며 'AI가 특정 부분을 잘못 학습할 경우 논란이 될만한 데이터를 어떻게 다루거나 통제할지가 AI 기술 상용화의 주요 과제가 될 것'이라고 전했다.

- Copyright ⓒ 디지털데일리. 무단전재 및 재배포 금지 -