챗GPT, 기회인가 위협인가

1. 챗GPT의 이해: 자연어처리 인공지능 모델 기반 챗봇 서비스

• 챗GPT(ChatGPT)는 세계 최대의 AI연구소인 오픈AI(OpenAI)가 자연어처리 인공지능(AI) 모델 GPT-3.5를 기반으로 제작한 대화형 챗봇 서비스임.

• 챗GPT는 생성AI(Generative AI)의 대표적 모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 기술을 기반으로 함.

  • GPT는 말 그대로 '자가학습'하여 답변을 '생성'하고 대량의 데이터와 맥락을 처리할 수 있는 '트랜스포머(변환기)' 기술이며 대규모 언어 모델을 기반으로 함
    
  • GPT 중 'T'에 해당하는 '트랜스포머(Transformer)'가 핵심적인 기술 원리 →  문장 속의 단어와 같은 순차적인 데이터 내의 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습

2. [공급자 학습원리] 챗GPT 응답 생성 방법: 인간 피드백 기반 강화 학습 적용

• 챗GPT가 사용자의 의도와 니즈에 부합하는 답변을 도출할 수 있도록 인간의 피드백을 반영하고 학습하는 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF, Reinforcement Learning with Human Feedback) 테크닉이 적용됨.

  • 기존의 AI 학습데이터에는 사람의 작업이 소량이거나 존재하지 않으나, 챗GPT의 경우 AI가 데이터를 학습하는 중간 단계에 레이블러(labeler)라는 '인간' 학습가이드를 두어 이들의 피드백(Human Feedback)을 바탕으로 최종 아웃풋의 퀄리티를 높임
  • 즉, 인간의 선호도를 AI의 보상 신호(reward signal)로 사용하여 챗GPT 모델을 미세조정 (fine-tuning)하는 것

3. [사용자 활용예시] 챗GPT의 기능: 인간의 지적 능력 관련 대부분의 일 수행 가능

챗GPT는 문서 생성, 질문 응답, 번역, 텍스트 요약 등을 포괄하는 다양한 기능을 수행할 수 있으며, 챗GPT가 수행할 수 있는 작업과 품질은 학습한 훈련 데이터의 양과 유형, 기술의 한계 등에 따라 달라질 수 있음.

4. 챗GPT의 한계: 챗GPT는 '만능'이 아니라는 점

• 챗GPT는 끊임없는 학습과 종합적 추론을 바탕으로 문장이나 언어 표현을 스스로 '창작'해낼 수 있는 능력을 갖추고 있으나, 제공 받은 훈련 데이터 기반으로만 응답을 생성할 수 있으며, 훈련 데이터의 출처마저 명확하지가 않아 챗GPT가 제공하는 정보에 의존하는 것은 큰 리스크임.

  • 상황에 대한 이해 부족, 창의력 부족, 훈련 데이터의 편향성을 그대로 반영, 2021년까지만의 데이터로 학습하여 그 이후 정보는 알지 못하는 점 등의 단점 보유

  • 유해성 컨텐츠에 대해 이전 모델들보다는 향상된 분별력을 보이나, 완벽하지는 않다는 한계점도 존재

5. 챗GPT가 비즈니스 환경 및 산업에 미치는 영향

• 챗GPT는 기존에 기계가 우위를 차지하던 '단순 노동'이 아닌 지적 능력에 기반한 '창조' 분야에 이르렀기에, '지식 산업'에 대한 수요가 지속적으로 증가해온 현대 사회에서 챗GPT의 등장은 충격이 아닐 수 없음
• 챗GPT가 비즈니스적 환경부터 사회적 환경까지 다방면으로 큰 영향을 미칠 것은 분명하며, 기술에 대한 의존도 상승, 비윤리적인 정보의 영속화 가능성 등 주요 변화에 따른 대응책을 마련하는 것이 필요해 보임
• 챗GPT는 빅데이터에 대한 자가학습 능력 기반으로 새로운 창작물을 생성할 수 있어 수많은 산업내 혁명을 일으키는 ‘게임 체인저’로 평가됨. 특히 콘텐츠 산업(교육, 광고, 메타버스)과 IT 산업(반도체, 데이터 보안) 중심으로 큰 영향을 줄 것으로 예상됨

6.  챗GPT의 기업으로의 영향: IT 거인들의 ‘초거대 AI’ 기술 경쟁 심화 전망

• GPT-3 모델 공개 이후로 '초거대 AI' 기술의 가능성이 확인되면서 주요국의 빅테크 기업들은 앞다투어 초거대 AI 언어모델 개발을 진행하기 시작했는데, 이번 챗GPT의 등장으로 기업들은 기술 개발에 더 속도를 내어 시장을 선점하기 위한 전략을 펼칠 전망
  • 구글은 AI 프로그램 람다(LaMDA) 기반의 실험적인 대화형 AI 서비스인 '바드(Bard)'를 공개하겠다고 발표했으며, 마이크로소프트는 자사 검색 엔진 빙(Bing)에 챗GPT를 결합해 AI 경쟁력을 강화할 계획
  • 국내 기업들의 경우 2021년부터 초거대 AI 모델 개발을 본격화했으며, 네이버, 카카오, LG, KT 등 일부 대기업들만 시장에 뛰어듦

7. 결론: Implication

• 기존 AI와의 차별화 & 긍정적 효과와 동시에 부정적 영향 초래 가능
  챗GPT와 같은 생성AI의 발전은 인간의 편의성과 효율성을 크게 높일 수 있는 긍정직인 효과를 가져올 수 있는 한편, 훈련 데이터의 한계, 정보의 편향성, 비윤리적 문제 등 부정적인 영향을 초래할 수도 있음
• 인간과 챗GPT의 공존 필요 
  챗GPT를 인간의 생산성을 높이는 도구로써, 그 가치를 제대로 발휘하기 위해서는 여전히 챗GPT보다 더 많이 아는 '인간의 지식'이 필요하며, 챗GPT는 사용자가 '잘 모르는 분야' 보다 '잘 아는 분야'를 활용할때 더 큰 위력을 발휘할 수 있을 것임
• 글로벌 AI 기술패권 경쟁 심화
  챗GPT의 열풍으로 세계적 IT 기업들은 초거대 AI 기술에 대한 주도권을 잡기 위해 서둘러 자체적인 챗GPT 서비스를 선보이고자 치열한 경쟁을 벌일 것으로 전망됨

• 국내 AI 경쟁력 미흡, 미래산업의 중심역량인 AI산업 경쟁력 확보 노력 필요 시점
  전문 스타트업체의 체계적 육성 & 일관성 있는 지원책 필요

• 당분간 생성 AI 트렌드는 지속될 전망