ChatGPT 유행이 가지는 의미 (2) – 초거대 AI

ChatGPT가 등장하고 행사하는 영향력은 어마어마합니다. 그리고 우리가 ChatGPT의 영향력이 크다고 말할 수 있는 이유는 딱 하나입니다. 바로 ChatGPT라는 인공지능이 너무나도 정확하고 그럴듯한 결과물을 계속 내놓고 있기 때문입니다. ChatGPT는 일반적인 채팅 상대로서의 기능도 해주는데다, 번역이면 번역, 작문이면 작문, 거기에 코딩까지 정말 다양한 영역에서 놀라운 능력을 보여주고 있습니다. 만약, 아무리 다양한 기능을 보유한다고 할지라도 ChatGPT가 내놓은 결과물이 어딘가 엉성하다면 이렇게까지 그 영향력이 크지 않았을 겁니다.

이전 시간에 우리는 ChatGPT가 높은 성능을 보여주고 있는 원리적인 가장 큰 이유가 대용량의 빅데이터임을 알아보았습니다. 우리는 상상도 못할 몇 십억, 몇 백억개의 빅데이터가 GPT 계열의 알고리즘을 만들기 위해 사용되었고 이는 그전까지 시도된 적 없었던 차원이 다른 스케일의 인공지능을 탄생시켰습니다. 이와 동시에, ChatGPT가 유행을 타면서 자연스럽게 ChatGPT를 오마주하는 제 2의 ChatGPT들이 많이 탄생하기 시작했습니다. ChatGPT 알고리즘을 만든 OpenAI 회사 뿐 아니라 구글, 메타 등 초거대 공룡기업들이 ChatGPT에 착안하여 대용량의 빅데이터를 사용한 인공지능 모델을 출시하기 시작했습니다.

초거대 AI란?

이러한 배경으로 ChatGPT는 글로벌 대기업들이 초거대 AI 시장에서 경쟁을 하도록 부추겼습니다. 초거대 AI란 사전적으로 대용량의 데이터를 이용해 만든 인공지능으로 종합적인 역량을 갖추고 있는 인공지능을 의미합니다. 일반적으로 ‘거대’라는 단어가 물리적으로 큰 느낌을 강하게 주기 때문에 초거대 AI의 본질을 정확히 인식하지 못하고 있는 사람들도 있습니다.

여기서 분명히 알아야 할 것은 초거대 AI는 모델을 만든 PC 장치나 로봇의 크기가 아닌, 인공지능을 만드는데 사용된 파라미터가 매우 크고, 그에 수반되는 활용 데이터의 양이 엄청나게 ‘big’ 하다는 것을 의미합니다. 이러한 상황 속에서 초거대 AI의 가능성을 증명이라도 하듯, ChatGPT에 이어 OpenAI가 아닌 또 다른 공룡 기업들이 내놓는 초거대 AI 역시 출시되는 족족 놀라운 성능을 보여주고 있습니다.

그리고 초거대 AI에서 하나 파생된 개념이 바로 LLM(Large Language Model)입니다. LLM이라는 단어가 낯설 수 있지만 이에 대해서는 전혀 복잡하게 생각할 이유가 없습니다. LLM은 초거대 AI 중 언어(Language)에 특화된 인공지능을 의미하는 말입니다. 최근 뉴스 헤드라인에 자주 등장하는 LLM은 결국 매우 많은 양의 빅데이터가 활용되었다는 것과, 언어형 인공지능 모델 생성이라는 두 가지 측면을 강조한 용어라는 것을 알 수 있습니다. 그리고 ChatGPT가 경험으로 가르쳐 준 초거대 AI와 LLM이라는 두 가지 키워드의 강력함은 인공지능 업계를 LLM 붐으로 이끌었습니다.

인공지능 트렌드의 변화

인공지능의 역사를 되짚어보면 1950년대의 초기 인공지능부터 2000년대의 인공지능까지는 모두 인공지능이 문제를 해결하는 방식, 즉 알고리즘의 발전에 집중했습니다. 즉, 컴퓨터가 사람처럼 행동하는 것을 유도하는 방법 자체에 집중하며 인공지능의 발전이 이루어져 왔습니다.

하지만 이러한 인공지능 알고리즘 발전의 고민은 딥러닝 기술의 등장 이후로 그 범위가 좁혀졌습니다. 너무도 정확한 성능을 보이는 딥러닝 알고리즘이 인공지능의 핵심으로 자리잡았으며, 사람들의 관심은 “어떻게 하면 딥러닝 기술의 효율성을 더욱 높여줄 수 있을까?”에 초점이 맞춰져 인공지능 발전에 대한 고민의 방향이 정해졌습니다.

하지만 ChatGPT가 증명한 초거대 AI, 즉 대용량의 데이터의 값어치는 딥러닝 기술의 방향성을 또 다시 한 번 흔들었습니다. 예전까지는 딥러닝 기술을 더욱 발전시킬 모델 구조나 알고리즘 만들기에 집중했다면, 이제는 대용량 데이터의 확보와 확보한 데이터의 활용에 집중을 하고 있습니다. 물론 아직도 기술적인 측면에서 인공지능 기술의 발전을 꾀하는 사람도 많습니다.

하지만 트렌드를 논할 때, 최근 인공지능 업계는 얼마나 많은 데이터를 수집하여 이를 인공지능 모델 생성에 활용하느냐에 훨씬 더 많이 초점이 맞춰져 있는 것이 사실입니다. 즉, ChatGPT가 불러온 충격의 여파가 인공지능 업계의 트렌드 자체를 바꾸고 있습니다.

공룡 기업들의 데이터 전쟁

인공지능 업계의 트렌드가 변했다는 것은 크게 두 가지 관점에서 해석이 가능합니다. 하나는 인공지능을 만드는 기업들의 트렌드가 변했다는 것을 생각해볼 수 있고, 나머지 하나로는 인공지능에 대한 연구를 진행하는 연구자들의 트렌드가 변했다는 관점을 생각해볼 수 있습니다.

기본적으로 어떤 분야이던 산학이 협력하여 그 발전을 이끌어가고 있습니다. 다만, 인공지능 업계는 연구 측면에서도 기업들의 영향력과 성과가 매우 큰 특징을 지니고 있습니다. 그리고 ChatGPT가 불러온 초거대 AI는 특히 기업들이 인공지능을 바라보고 만들어가는 관점을 송두리째 바꿔 놓았습니다.

ChatGPT를 만든 OpenAI를 비롯하여 구글, 마이크로소프트, 메타, 아마존 등 거대 공룡기업이라고 불리우는 기업들은 대부분 인공지능 업계에 많은 관심을 지니고 있습니다. 그리고 ChatGPT의 등장은 자연스레 이러한 공룡 기업들이 데이터를 확보하는데 관심을 가지게 만들었습니다. 이제는 모든 기업들이 어디에서 어떻게 데이터를 수집하고 활용할지에 대해 많은 고민을 하고 있습니다.

그것 자체가 인공지능을 만드는 데 큰 경쟁력이 되며, 동시에 기업의 경쟁력이 되기 때문입니다. 그리고 이러한 현상은 우리나라 기업에서 역시 마찬가지로 살펴볼 수 있습니다. 카카오, LG, 네이버를 비롯한 국내 대기업들과 다양한 스타트업들은 질 좋은 초거대 AI를 만드는 것에 집중하기 시작했고 이는 기업의 채용, 업무, 경쟁 등 모든 환경을 조금씩 바꿔가고 있습니다.

생활 곳곳에 활용되기 시작한 AI

수많은 기업들이 ChatGPT와 비슷한 초거대 AI, 특히 LLM 생성에 집중하기 시작했다는 것은 시중에 ChatGPT 외에도 더욱 많은 인공지능이 출시되고 있다는 것을 의미합니다. 이제는 인터넷을 열고 클릭 몇 번으로 너무나도 쉽게 초거대 AI를 사용할 수 있습니다. 즉, 인공지능 모델에 대한 접근성이 최근 비약적으로 높아졌습니다. 여기서 다시, 인공지능 모델에 대한 접근성이 높아졌다는 것은 인공지능이 우리 생활에 영향을 미치는 정도가 상승했다는 것으로 연결될 수 있습니다.

우리가 쉽게 인공지능을 이용할 수 있기 때문에, 굳이 사람이 하지 않아도 되거나 하기 귀찮은 일을 인공지능에게 맡기고 있습니다. 이는 우리 사회에 긍정적인 효과와 부정적인 효과를 모두 불러 일으키고 있습니다.

긍정적인 측면을 살펴보면, 코드를 많이 작성해야 하는 개발자들은 ChatGPT를 이용해 코드 작성에 큰 도움을 받고 있습니다. 웹 상에 정보가 넘쳐나는 사회 속 자신이 궁금한 것을 어떻게 검색하면 좋을지 고민하던 사람들은 이제 구글 검색이 아닌 ChatGPT에게의 질문을 통해 궁금한 사항을 알아가고 있습니다. 동시에 ChatGPT는 그럴듯한 보고서까지 만들어 주기도 합니다.

이에 학습 혹은 역량 향상을 위해 시험 형식으로 평가되는 부분에까지 ChatGPT가 이용되어 부정적인 논란을 불러 일으키기도 합니다. 여기서 분명한 것은 그것이 양의 방향이던 음의 방향이던 ChatGPT는 우리 사회를 계속해서 움직이고 있다는 점입니다.

ChatGPT가 이끄는 환경에 적응하는 법

좋건 싫건 어느덧 우리 사회에 ChatGPT와 초거대 AI가 미치는 영향은 점점 강해지고 있습니다. 어떻게보면 또 다른 인공지능 모델을 출시하는 것에 기업들이 집착을 하기 시작한 만큼 이 트렌드는 한동안 가라앉기 힘들 수도 있습니다. 그렇기에 우리는 한 가지 숙제를 맞이하게 되었습니다.

바로 “ChatGPT를 비롯한 인공지능이 차고 넘치는 상황에서 어떻게 이를 이용하며 잘 살아가야 하는가?” 입니다. 사실 이 문제에 대한 명확한 정답은 없다고 볼 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 우리는 적어도 인공지능 시대가 얼마나 현실적으로 다가왔는지, 그리고 나의 삶은 어떤 변화가 일어날지 고민하는 자세를 지녀야 합니다. 다음 시간에는 우리가 ChatGPT를 언제, 어디서, 어떻게, 왜 활용해야 하는지에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 이에 대해 깊게 고민을 하는 것이 어쩌면 앞으로의 우리 삶에도 큰 변화를 일으킬 확률이 높습니다.

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