[정보 모음] ChatGPT ... ?

김경달

2023년 2월 21일

[DMI 컨퍼런스] 기술 폭발 & 판의 변화 대응전략

2023년을 맞으면서 더코어 운영진 일부는 '디지털 미디어 인사이트'를 공동집필로 펴낸 바 있습니다. 워낙에 급변하는 디지털 미디어 지형도를 따라잡는 데 도움을 주고픈 게 출간 취지였습니다.

요즘 말 그대로 '판의 변화'를 다시금 감지하는 목소리가 많은데요. 생성AI가 많은 이슈를 집어 삼키고 있습니다. 그에 대해 좀 더 업데이트된 흐름 분석과 구체적인 활용법을 현업자 눈눞이에서 정리해 봤습니다.

이번에는 마케팅 중심으로 컨퍼런스를 구성했습니다. 홍보및 광고 담당자들에게는 특히 더 유용할 겁니다. 그래서 광고시장의 현황과 전망이라든지, 윤리문제 등 이슈 분석도 더해집니다. 동시에 미디어 지형도 변화와 관련된 여타 이슈도 두루 짚어보는 브리핑도 곁들일 예정입니다. 5월 12일에 합니다. 온라인중계도 있고, 현장 참석도 가능합니다.

1. ChatGPT란?

ChatGPT는 오픈AI에서 만든 인공지능 챗봇의 이름입니다. 'Chat'이 의미하듯, 사용자가 텍스트를 입력하면 그에 대해 적절한 답변을 내놓습니다. GPT는 Generative Pre-trained Transformer(사전 훈련된 생성 변환기)의 약자입니다.

ChatGPT는 '생성 AI(GAI)'의 일종인데요. 'Generative'가 뜻하는 건 결국 AI가 이용자 요청(프롬프트)에 의해 텍스트/오디오/비디오/이미지/코드 등의 형태로 새로운 콘텐츠를 만들어(생성해) 준다는 것이죠. AI 가운데 대화를 통해 창작을 도와주면서 결과물을 제공해주는 걸 GAI로 칭하는 셈입니다. OpenAI가 챗봇형 AI 솔루션을 만들고 이름을 'ChatGPT'라고 붙인 것인데요. (작명에 공을 많이 안 들인 느낌이 들긴 합니다^^)
'Generative'의 번역을 대체로 '생성'으로 하면서 '생성AI'로 쓰고 있는데요. (일부는 '생성형 AI'로 쓰기도 하죠)

AI와 ML(Machine Learning), DL(Deep Learning), 그리고 GAI의 위계에 대해 궁금증이 생기는데요. 아래의 IDC 자료가 참고할 만 해 보입니다.

'Pre-trained'와 관련해서는 사용자의 질문과 자신의 답변, 즉 텍스트의 구성을 미리 학습해 둔다는 것을 의미하는데요.

하나의 텍스트는 여러 개의 문장으로 이뤄집니다. 또 하나의 문장은 여러 개의 단어로 이뤄집니다. 이때 어떤 단어가 입력되는지, 그 단어가 문장 내에서 어디에 위치하는지에 따라 문장의 의미는 180도 바뀝니다. 따라서 AI가 어떤 텍스트의 의미를 해석하려면 각 단어의 쓰임새에 관한 모든 가능성을 계산해야 합니다. 그렇게 되면 굉장히 오랜 시간이 걸리는데요. ChatGPT는 각 단어의 의미와 위치 별로 생성될 수 있는 문장과 텍스트를 미리 학습해, 빠르게 답변을 생성해낼 수 있습니다.

따라서 학습량이 많아질수록(=사용자와 매개변수가 많을수록) ChatGPT의 답변은 정확해집니다. ChatGPT는 현재 GPT 3.5를 기반으로 합니다. GPT 3.5는 작년 11월 30일 기준으로 1,750억 개의 매개변수를 활용합니다. GPT의 첫 버전인 GPT 1이 1.17억 개의 매개변수를 활용했단 걸 고려하면, 성장속도가 대단히 빠르단 걸 알 수 있습니다.

ChatGPT에게 자기소개를 부탁해봤습니다. ‘ChatGPT란 무엇인가’에 대해 스스로 답변한 것이죠.

‌ChatGPT에 대한 설명을 찾아보다 인상적인 장면도 하나 있었습니다. 바로 google의 설명인데요. 그냥 ChatGPT만 입력하면 위키백과 등을 통해 위에 언급한 설명들이 나오지만 아래 이미지처럼 특정 입력어에 대해 (보고서나 기사에서 발췌해 가져오긴 하지만) 설명글을 상단에 보여주기도 합니다. 오류가 있고 정확도가 미흡하다는 등 단점을 강조하고 있네요.

2. 사용법과 주요 활용사례

1) 사용법

챗GPT(chatGPT) 사이트를 방문해 회원가입을 하면 바로 사용 가능합니다. ‌‌(아래 링크 사이트에서 로그인 후에 'Try ChatGPT' 버튼 누르고 입력창에 질문(prompt)을 입력하면 됩니다)

2) 활용 사례

ChatGPT의 활용 범위는 대단히 넓습니다. 크게 학술과 연구, 프로그래밍, 검색, 마케팅, 창작, 5개 분야에서 ChatGPT가 활용된 사례들을 살펴보겠습니다.

✔️학술/연구

이미 ChatGPT는 논문 작성에 활용되고 있습니다. 대표적으로 2022년 12월, 맨체스터대 시오반 오코너(Sioban O’Connor) 교수는 국제 학술지 발표논문에 ChatGPT를 공저자로 등재했습니다. ChatGPT가 저자로 등재된 논문은 Google Scholar로 확인할 수 있는 것만 해도 4편입니다(2월 20일 기준).

노스웨스턴대의 캐서린 가오(Catherine Gao) 박사에 따르면, ChatGPT가 쓴 의학 논문 초록이 표절 검사를 통과했으며 의학 연구자들도 약 32%의 논문은 걸러내지 못했다고 합니다.

이에 사이언스와 네이처는 “ChatGPT를 포함해서 AI를 논문 저자로 인정할 수 없다”고 발표하기도 했습니다.

칸 아카데미(Khan Academy)에선 GPT-4 발표 이후 곧바로(3월 15일) 교육에 접목한 데모 영상을 올렸네요.
GPT-4 Khan Academy In Depth Demo

✔️프로그래밍

ChatGPT는 프로그램 코드 짜기, 주석 달기, 코드상 오류 찾기, 에러의 원인 발견과 수정 등 다양한 프로그래밍 작업을 수행할 수 있습니다. 아래는 예시인데요. ChatGPT에게 간단한 코드의 예시를 만들어달라고 부탁해봤습니다.

✔️검색

검색 시장도 ChatGPT로 인해 큰 변화를 맞이하고 있습니다. 궁금한 것이 생겨서 포털에 검색하면 너무 많은 정보가 나오곤 하는데요. ChatGPT는 몇 번의 질문을 통해 원하는 정보를 얻기에 용이합니다. 이 때문에 MS는 Bing에 ChatGPT 기능을 결합해 검색 시장을 선도하겠단 포부를 밝혔습니다. 구글은 반격을 위해 딥마인드가 개발한 AI 챗봇, 스패로우(Sparrow)를 출시할 것으로 보입니다. 검색 시장에서도 전쟁이 시작된 것입니다.

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✔️마케팅

ChatGPT는 마케팅에도 사용될 수 있습니다. 아무리 좋은 콘텐츠라도 검색엔진에 제대로 검색되지 못한다면 (안타깝게도)소비되기 어렵습니다. ChatGPT를 콘텐츠 SEO(검색엔진 최적화)에 활용한다면, 더 잘 소비되는 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

MOBIINSIDE에서 소개한 활용 방법은 얼추 다음과 같습니다.

ⓐ ChatGPT로 콘텐츠의 아웃라인을 빠르게 작성‌‌
ⓑ ChatGPT로 콘텐츠를 요약하고, 이를 메타 디스크립션으로 활용
‌‌ⓒ ChatGPT의 답변을 통해 콘텐츠에 대한 아이디어 얻기

아래는 예시입니다. ChatGPT에게 The Core의 URL만 알려준 뒤, 소개글을 작성해달라고 부탁해봤습니다.

✔️창작(시, N행시 등)

바로 예시들을 보여드리겠습니다. '겨울에 관한 시'와 '더 코어로 3행시'를 부탁해봤습니다. 적어도 창작에 있어서 저보다 뛰어난 건 확실합니다.

에세이나 블로그 글, 짧은 이야기도 충분히 만들어낼 수 있습니다.

그런데, 최근 '업무를 효율적으로 하기 위한 활용법'에 대한 궁금증이 커지면서, '업무효율화'를 위해 ChatGPT를 활용할 때의 가이드를 정리한 분도 계시네요.

[Chat-GPT 및 Generative AI 도구 모음]

3. ChatGPT와 AI 챗봇의 미래는?

우선 ChatGPT는 무척 빠른 성장세를 보이고 있습니다. 이달 초에는 월간 사용자 수가 1억명을 돌파했는데요. 이는 인터넷 상용화 이후 가장 빠른 성장 속도라고 합니다.

자연스럽게 AI 시장은 더욱 커질 것입니다. 2022년 전세계 AI 시장 규모는 약 869억 달러로 추정됩니다. 그런데 최근 MS는 오픈AI에만 100억 달러를 투자하겠다고 발표했는데요. 업계에선 2027년까지 AI 시장이 연평균 36.2% 증가해 4070억 달러 규모가 될 것이라고 예측 중입니다.

현재 ChatGPT의 개발사 오픈AI는 MS의 투자를 받는 등, MS와 긴밀한 관계를 맺고 있는데요. 이에 구글은 물론, 세계 각국의 빅테크들도 AI 챗봇 개발에 힘쓰고 있습니다.

구글은 앞서 언급했듯이 스패로우 출시를 눈앞에 두고 있습니다.

중국에선 바이두(Baidu)가 3월 중에 AI 챗봇을 출시할 것으로 보입니다.

국내에선 네이버가 '서치GPT'를 상반기 출시할 것이라 밝혔고, 카카오는 자사의 AI 언어모델 'KoGPT'를 대화 모델까지 발전해 출시할 것이라 밝혔습니다. 한창 핫했던 '이루다'의 개발사 스캐터랩도 지난 2월 2일, 새로운 AI 챗봇 '강다온'을 출시한 바 있습니다.

4. 시대의 변화: 검색 엔진➞창의성 엔진

지금까지의 AI는 대부분 데이터를 식별하는 데 사용됐습니다. 특정 데이터가 어떤 카테고리에 속하는지, 혹은 속하지 않는지 정도를 솎아내는 수준이었습니다.

하지만 ChatGPT를 필두로 Generative AI가 크게 발전하면서 AI는 이제 식별을 넘어 거의 모든 걸 생성해내고 있습니다.

기술의 발전과 많은 양의 데이터, 컴퓨팅 비용의 감소로 Generative AI 구축이 매우 쉬워졌고, 발전된 Generative AI는 다시 Generative AI 발전에 활용되기도 합니다. 현재 언어/시각/청각 등 창의성과 관련해 각 유형별로 200개에 달하는 AI 도구가 존재한다고 합니다.

이제 지식을 얻는 방법은 무척 쉬워질 것으로 보입니다. 학습은 축적을 통해 이뤄집니다. 하지만 이제는 축적할 필요 없이, 필요할 때마다 ChatGPT 혹은 다른 AI를 통해 지식을 조달하기만 하면 됩니다.

검색의 변화와 관련 The Core에서 다뤘던 (강정수박사의) 글도 아래에 덧붙입니다. 참고하시기 바랍니다.

5. ChatGPT가 교육에 미치는 영향은?

ChatGPT가 인기를 끌며, 교육계에서는 'ChatGPT 금지'를 두고 갑론을박이 벌어지기도 했습니다.

금지하자는 측에선 ▲학생들이 챗봇에 의존할 것 ▲표절이나 대필이 만연해질 것 ▲창의력과 학업 능력이 저하될 것 ▲기술 접근성에 따른 교육 격차가 발생할 것이라고 주장했습니다.

Schools ban ChatGPT AI tool, afraid students will cheat, plagiarize (usatoday.com)

반대 측에선 AI는 훌륭한 교육 도구가 될 수 있다고 주장합니다. 학생들이 AI를 활용해 과제, 자료를 만드는 시간을 줄이고, 대신 토론이나 발표에 더 많은 시간을 할애할 수 있단 것입니다.

Don't Ban ChatGPT in Schools. Teach With It-The New York Times

아무래도 교육의 패러다임은 반대 측의 주장대로 흘러가지 않을까 싶은데요. 이제 AI 서비스가 보편화되고, 조작이 쉬워지면서 미래 세대가 갖춰야 할 핵심 역량은 'AI 조작 능력'이 될 것으로 보입니다.

관련해서, 강정수박사가 교육계에 미칠 파장에 대해 설명한 아래 영상도 참고하세요.

6. ChatGPT, 수익성과 지속성 이슈

ChatGPT는 2월 10일 월 20달러의 유료 버전을 내놓았습니다. 그리고 출시 3일만에 100만명의 유료구독자를 달성했다는 소식도 들립니다. 다만 유료버전은 아직은 속도를 빠르게 해주는 등 단순한 기능 확장 정도에 그치며, 여전히 대부분의 사용자는 '무료 버전으로 충분할 것'이라는 얘기도 나오고 있습니다.

현재 1억명을 웃도는 사용자를 고려할 때 전환율이 업계 예측처럼 5%이상이 된다면 월 1억달러에 가까운 '쏠쏠한' 매출이 나올 수 있겠습니다. 하지만 무료버전의 빠른 확산에 비해 유료버전의 전환율은 상대적으로 덜할 것이란 전망도 많습니다. MS의 투자가 있긴 하지만, (운영상 비용이 막대하게 들기 때문에) 장기적으로 구글 등 빅테크와 경쟁하려면 자체적이고 지속 가능한 수익 모델을 개발할 필요가 있다는 지적도 제기되는 상황입니다. 그렇기 때문에 일각에선, "결국 구글이 뒷심을 발휘하며 공격적인 투자로 GAI 시장을 선도해갈 것"이란 전망을 내놓기도 합니다.

‌ChatGPT가 단기간에 엄청난 수의 사용자를 확보할 수 있던 건 ⓐ 무료 서비스였단 점 ⓑ 쉽고 단순한 사용법 ⓒ 온라인 공유/확산이 쉽단 점 등이 맞물린 결과로 풀이됩니다. 따라서 타사의 서비스들이 하나 둘 씩 탄생하고, 경쟁력을 갖춰가기 시작하면 ChatGPT의 수익 모델은 더욱 악화될 가능성도 있어 보입니다. 향후 각축전이 어떻게 전개될지 주목되는 대목입니다.

ChatGPT의 위험성 논란도 있습니다.

우선 공정성과 정확성의 문제가 있습니다.

ChatGPT는 우선 '그럴듯한' 답변을 내놓는 데 능숙하다보니 결과적으로 '거짓말도 천연덕스럽게 하는' 상황이 빈발합니다. 자연히 사람들이 기대에 반하면서 정확성과 공정성의 이슈는 계속 불거질 수 있습니다. 이는, ChatGPT가 가장 보편적인 데이터를 제공하려는 경향이 강한 데서 기인합니다. 이는 기존 사회가 가진 부적절한 편견을 강화할 수 있습니다. 이를테면 특정 인종·성별에 대한 혐오적 인식과 표현이 만연할 경우, ChatGPT가 이를 토대로 답변을 생성하면서 갈등과 차별을 확대·재생산할 가능성이 큽니다.

데이터의 최신화가 늦어질 경우, 부정확한 답변이 발생할 수도 있습니다. 또한 영어 데이터의 비중이 압도적이기 때문에, 비주류에 속하는 언어로 하는 질의에는 부정확한 답변을 내놓을 수 있습니다. 심각해질 경우, 언어 간 우열이 매겨질 수도 있겠습니다.

ChatGPT 등 AI챗봇이 낳을 문제들에 대해 워털루대 지미 린(Jimmy Lin) 교수가 코멘트를 남기기도 했습니다. 린 교수가 바라본 주요 문제들은 ① 환각 문제(없거나 틀린 답변을 사실처럼 제시)와 ②독성 문제(부적절한 표현, 콘텐츠 생성)입니다. 환각 문제는 기술적인 문제이므로 일시적일 것이며, 독성 문제는 인간 본성과 관련됐기 때문에 해결될 수 없을 것이라고 말했네요.