챗GPT에 대한 부정적 시각: 이유와 배경은?

챗GPT 업계 시선이 곱지 않은 이유

챗GPT는 언어모델의 한 종류로 많은 사람들의 사랑을 받고 있지만, 업계 사람들의 시선이 곱지 않은 편입니다. 그 이유를 알려면 인공신경망과 언어모델의 원리를 이해해야 합니다. 이 글을 끝까지 읽으신다면, 낮설었던 단어들의 의미와 챗GPT의 원리를 알게 될 것입니다.

챗GPT 발달의 특이점 – 인공신경망

AI의 발달은 특이점이라고 부르는 특정한 임계점을 넘어선 것으로 평가되고 있습니다. 실제로 AI 기술은 매년 가속화되고 체계화되고 있죠. 어떤 분야든 고도화가 진행될수록 더 세부적으로 분야가 나뉘어지는 경향이 있습니다. 최근 IT 분야에서도 이런 현상이 두드러지는데, 이제는 단순히 IT엔지니어라는 말만으로는 부족할 정도로 전문화가 깊어졌습니다.

전문화의 심화

이렇듯 전문화가 심화되면서, 자신의 분야가 아닌 다른 분야에 대한 이해도가 낮아지는 현상이 발생합니다. 실제로 AI 분야도 세분화가 이루어지고 있는데요, 예를 들어, 전통적인 AI는 수치를 해석하고 예측하는 데 초점을 맞추고 있지만, 최근에는 이미지나 동영상을 분석하는 컴퓨터 비전 기술이 부각되고 있습니다. 이러한 기술들은 많은 산업에서 혁신을 이끌고 있습니다. 아래의 표는 AI 분야의 전문화 사례를 간단하게 정리한 것입니다.

분야	설명	주요 기술
전통적 AI	데이터 해석과 예측	회귀분석, 분류모델
컴퓨터 비전	이미지 및 동영상 분석	CNN, YOLO
자연어 처리	언어 이해 및 생성	변환기, LSTM
강화학습	시험과 오류를 통해 학습	Q-러닝, 정책 경량화

이 표에서 보듯이, AI는 분야별로 더욱 세분화되고 있으며, 각 분야가 전문화됨에 따라 그들의 기술력도 상승하고 있습니다. 이러한 특성 덕분에 챗GPT는 자연어 처리 기술의 하나로 자리 잡았고, 대화형 챗봇으로 활용되고 있습니다. 과거에는 딥러닝 기반의 AI 기술로 분류되었지만 챗GPT의 발전에 따라 이제는 다른 분야와의 차별성이 더욱 뚜렷해졌습니다.

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언어 모델의 탄생

초기 자연어 처리 기술들은 문장을 분해하고 해석하는 방식에서 문법적인 접근이 두드러졌습니다. 그러나 이러한 방식은 한계에 부딪힐 수밖에 없는데, 사람들이 언제나 문법을 완벽하게 지켜 언어를 사용하는 것은 아니기 때문입니다. 주어 생략, 변화된 언어 유희 등 다양한 방식으로 의사소통을 하기 때문입니다.

컴퓨터의 한계

컴퓨터는 완벽한 문법을 따르지 않는 자연어를 해석하는 데 어려움을 겪습니다. 그래서 해결책으로 등장한 것이 바로 언어 모델입니다. 챗GPT는 이러한 언어 모델을 활용하여 인간의 말을 처리할 수 있는 기술로 자리 잡았습니다. 언어 모델은 두 가지 주요 방법으로 만들어질 수 있습니다: 통계적 방법과 인공신경망을 이용한 방법입니다. 요즘은 인공신경망을 이용한 방법이 더 성공적인 결과를 보여주고 있어 사실상 언어 모델이라는 용어는 인공신경망을 의미하는 경우가 많습니다.

언어 모델의 특징

언어 모델을 만드는 두 가지 방법 중 첫 번째는 다음 단어 유추하기입니다. 예를 들어, 회사 [ ]이라는 질문에 적절한 단어를 추가하고 싶은 경우, 많은 데이터를 학습하여 생긴 확률을 바탕으로 다음 단어를 유추합니다. 이 방법은 통계적 알고리즘을 활용하여 진행되며, AI는 여러 문서와 기사를 학습하여 특정 단어 다음에 올 가능성이 높은 단어를 예측합니다.

분야	설명	학습 방법
다음 단어 유추	주어진 단어 다음에 올 단어 예측	대규모 데이터 학습
빈칸 맞추기	특정 문장에서 빈칸을 채우기	문맥 기반 학습

두 번째는 빈칸 맞추기 방식으로, 주어진 문장에서 빈칸을 여러 문맥과 연계하여 채우는 방법입니다. 예를 들어, 나보기가 역겨워 [ ] 때에는…와 같은 문구에서 빈칸에 올 수 있는 단어를 유추하는 것이죠. 이런 식의 접근 방식은 자연어의 문맥을 풍부하게 이해하고 구조화하는 데 도움을 줍니다.

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챗GPT & 업계 시선

챗GPT와 같은 언어 모델은 그렇다면 얼마나 많은 학습이 필요할까요? 일반적으로 다다익선처럼 학습이 많을수록 정확도가 높아지지만, 그 비용은 상당합니다. 예를 들어, 오픈AI의 GPT-3 모델의 경우 학습 비용은 대략 150억에서 340억 원에 이릅니다. 지금은 GPT-4.5 Turbo까지 출시된 상태로, 운영비도 하루 약 1억 원 이상 소요된다고 합니다. 이러한 현실적인 문제 때문에 언어 모델의 발전은 적정 선에서 타협할 필요가 있습니다.

돈과 시간

AI 모델이 발전하려면 시간과 인력이 필요합니다. 초기에 딥러닝의 선두 주자였던 구글의 BERT 모델은 2018년에 발표된 이래, 그 성능이 매우 뛰어난 것으로 평가받고 있습니다. BERT 모델은 25억 개의 단어와 8억 개의 단어를 포함한 문서들을 학습하여 자연어 처리 분야에서 많은 관심을 받았습니다.

모델	파라미터 수	학습 데이터량
BERT	3억 4천만 개	25억 개 단어
GPT-3	1,750억 개	40Gbyte의 웹 텍스트

위의 표는 각 모델의 파라미터 수와 학습 데이터량을 비교한 것입니다. GPT-3는 단 1차이로도 성능에서 큰 차이를 보였습니다.

MS의 대규모 투자

챗GPT의 발전을 가속화시킨 주 요인은 MS의 대규모 투자입니다. GPT-2가 출시되었을 당시 AI 분야에서 주목받기 시작했으며, GPT-3에서는 다량의 데이터와 리소스가 필요한 환경을 구축했습니다. MS는 오픈AI에 100억 달러를 투자하여 지분 50%를 소유하고, 이를 통해 자사의 애저 클라우드 서비스를 이용하여 방대한 데이터 학습을 지원하게 되었습니다.

이런 투자는 오픈AI가 보다 빠르게 발전할 수 있도록 도와주었지만, 같은 업계의 후발주자들에게는 기회가 줄어드는 결과가 되었습니다. 챗GPT가 다양한 서비스와 결합되어, 코딩, 기획작업, 회화 등 다양한 분야에 침범하게 되면서 업계의 시선이 곱지 않을 수밖에 없습니다. 예전에는 기술력으로 뒤늦게 시작한 기업이 역전할 수 있었지만, 이제는 자본과 인프라가 우선시되는 환경에서 중소 기업들이 경쟁하기 어려워지고 있습니다.

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결론

챗GPT의 발전과 관련된 여러 요소들을 다뤄봤습니다. 자연어 처리 기술의 발전과 언어 모델의 학습방식, 그리고 이러한 기술들이 업계에서 어떻게 인식되고 있는지를 살펴보았습니다. 이러한 내용들을 통해 챗GPT가 왜 업계에서 주목받고 있는 동시에 경계의 시선을 받는지를 이해할 수 있었을 것입니다.

앞으로도 챗GPT의 발전과 함께 AI 분야에서의 기술적 진보를 주의 깊게 바라보아야 할 것입니다. 또한 이를 통해 더 나은 활용 방안들을 모색하고, AI 기술을 통해 인류가 어떤 혜택을 누릴 수 있는지 고민해 보아야 할 것입니다.

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자주 묻는 질문과 답변

질문1: 챗GPT는 어떻게 작동하나요?
답변1: 챗GPT는 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여 언어의 패턴을 이해하고 생성합니다. 이를 통해 자연어를 효과적으로 처리할 수 있습니다.

질문2: 챗GPT의 한계는 무엇인가요?
답변2: 챗GPT는 특정한 문맥을 이해하는 데 있어 한계가 있으며, 때때로 비논리적이거나 모순된 응답을 제공할 수 있습니다.

질문3: 챗GPT를 사용하면 어떻게 도움이 될까요?
답변3: 챗GPT는 다양한 업무에 활용될 수 있으며, 예를 들어 글쓰기, 번역, 정보 검색 등을 통해 생산성을 높일 수 있습니다.

질문4: 챗GPT의 발전이 업계에 미치는 영향은 무엇인가요?
답변4: 챗GPT의 발전으로 인해 많은 산업에서 자동화와 효율성이 증가하고 있으며, 이는 일부 직무의 감소로 이어질 수 있습니다.

질문5: 챗GPT의 안전성 문제는 어떤가요?
답변5: 챗GPT의 사용에서 발생할 수 있는 윤리적 문제 및 안전성 문제는 현재 개발자들이 해결하기 위해 적극적으로 연구하고 있습니다.