생성형 AI ChatGPT 활용 및 시사점

 

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 자연어

생성 모델로 주어진 텍스트의 다음 단어를 예측하는 태스크를 학습하며,

이를 통해 사람이 쓴 것처럼 의미 있는 텍스트를 생성 가능하다

AI GPT-3.5를 기반으로 하는 챗봇으로서 사용자로부터 입력받은 문장을

이해하고, 관련 있는답변을 생성 할 수 있으며 사람과 대화하는 것처럼

일상적인 언어를 사용하여 사용자와 의사소통을 할 수 있다

 

1. 생성AI 서비스 등장 큰 반향

 

인공지능(AI)  ChatGPT는 2022년 11월 30일 출시 후 다양한 활용 가능성을

보여주며, 출시된 지 5일 만에 100만 명, 2주일 만에 200만 명의 사용자를

달성하였다 이는 넷플릭스(3.5년), 에어비앤비(2.5년), 페이스북(10개월)

등 주요 서비스들이 100만 명의 이용자를 확보하는데 걸린 기간에 비해 압

도적으로 짧은 기간이며 AI 서비스에도 전례가 없는 기록을 수립하였다
 ※ 100만 명 이용자 확보에 깃허브의 코드 작성을 도와주는 AI 서비스 코파

   일럿(Copilot)은 6개월, OpenAI가 만든 이미지 생성 AI 서비스 달리2(DA

   LL-E 2)는 약 2.5개월 소요되었다

 

공개 이후 구글 최고경영자(CEO) 순다 피차이(Sundar Pichai)는 챗GTP

열풍을 코드 레드(code red)급 위협으로 규정하고 검색 엔진 사업에 가하는

위협을 해결하는 데 집중할 것을 지시하였다 마이크로소프트는 202

3년 3월에 검색 엔진 ‘빙(Bing)’에 ChatGPT를 탑재한 버전을 출시할 예정

으로 인공지능 기반 챗봇 기술이 전통적인 검색 엔진을 대체하며 검색 엔진

업계의 판도 변화가 예상된다

 ※ MS는 2019년 OpenAI에 10억 달러를 투자했고, 현재 100억 달러 투자 논의

    진행 중으로 MS는 OpenAI에게 초거대 AI 모델을 훈련하고 운영하는데 필요

    한 슈퍼컴퓨터급 클라우드 자원(연간 1억 달러 수준)도 제공하고 있다 특히,

    텍스트보다 영상과 이미지에 익숙한 MZ 세대가 궁금한 걸 검색할 때 포털사

    이트(구글, 네이버 등)대신 소셜미디어(유튜브, 틱톡, 인스타그램 등)를 찾는

    것처럼 앞으로 ‘챗봇 네이티브’ 세대의 등장으로 전통적인 형태의 검색 엔진은

    경쟁력이 잃어 사라질 위기에 처할 수 있다고 경고한다

 

ChatGPT는 무료 서비스 제공을 통해 AI에 호기심이 있는 사람이라면 누구나 쉽

게 채팅 형태로 이용해볼 수 있고 결과를 소셜미디어에 공유할 수 있어 온라인

상에서 바이럴 확산되었다
대화형 질의에 대한 자연스러운 답변뿐만 아니라 챗봇 개발, 언어 번역, 콘텐츠

생성, 텍스트요약 등 광범위한 부분에서 강력한 성능을 보여주기 때문에 출시와

동시에 폭발적 관심 유발했다 마이크로소프트는 2023년 3월에 검색 엔진 ‘빙(Bi

ng)’에 챗GPT를 탑재한 버전을 출시할 예정으로 인공지능 기반 챗봇 기술이 전

통적인 검색 엔진을 대체하며 검색 엔진 업계의 판도 변화가 예상된다

텍스트보다 영상과 이미지에 익숙한 MZ 세대가 궁금한 걸 검색할 때 포털사이트

(구글, 네이버 등) 대신 소셜미디어(유튜브, 틱톡, 인스타그램 등)를 찾는 것처럼

앞으로 ‘챗봇 네이티브’ 세대의 등장으로 전통적인 형태의 검색 엔진은 경쟁력이

잃어 사라질 위기에 처할 수 있음

 

 2. 활용 사례

 

 2-1. 논문 작성
 - 초록 글자 수 요약, 창의적인 연구 제목 제안, 실험 결과의 논의, 연구 목차 작

성, 향후 연구 아이디어 추천,특정 주제에 대한 글 작성, 작성 내용에 대한 문법

교정, 번역 등 ChatGPT를 이용하여 연구 설계단계부터 연구 작성에 이르기까지

다양한 작업 수행 가능
 - 스페인 연구자들이 활용하여 신약개발에서 AI의 역할을 다룬 논문을 작성해

논문사전 공개사이트인 아카이브(arXiv)에 공개(2022.12.8.)
 - 의학 논문 사전 공개사이트인 메드아카이드(medRxiv)에는 공저자인 논문

공개  (2022.12.12.)
 - 영국 맨체스터대 간호과의 시오반 오코너 교수는 국제 학술지 발표 논문에

공동 교신저자로 등재 (2022.12.16.)

2-2. 프로그래밍
- 간단한 프로그램 코드 짜기, 주석 달기, 코드상 오류 찾기(오타, 정의되지 않

은 코드 발견), 에러 코드에 대한 이유 확인, 에러 코드 수정, 프로그램 설치법

안내, 업데이트 방법 안내 등 코드작성, 코드 오류 발견, 코드 수정 등 다양한

프로그래밍 작업 수행 가능

2-3. 언어 번역 및 교정
 - 기존 번역기와 비교하여 뛰어난 성능을 보이며, 단순 번역을 넘어 교정 및

문법적인 오류까지설명해주기 때문에 영어를 포함한 다양한 외국어 교육에

활용 가능

2-4. 콘텐츠 제작
 - 사용자의 질문에 대한 단순 답변 수준을 넘어 영화 시나리오, 소설, 노래 가사,

제품 전단지, 광고 대본, 금융보고서, 계약서, 제안서, 강의 커리큘럼 등 다양한

콘텐츠를 창의적인 형태로 제작 가능

2-5. 그 외에 다양한 활용 방법 : 창의적 아이디어 구현

 - ChatGPT는 어떻게 질의하느냐에 따라 무궁무진하게 활용할 수 있으며, 앞

서 소개한 활용 방법 외에도 다음과 같은 종류의 창의적 작업과 작성물 제작이

가능

 - (제공 가능 작업) 우울한 사람에게 대화 유도하기, 새로운 상품 이름 제안하

기, 팟캐스트 게스트 추천받기, 내가 쓴 글에 인종 편향이 없는지 확인하기, 데

이트 팁 얻기, 선물 아이디어 얻기, 운동 계획 세우기, 텍스트감정 분석하기,

음식점 블로그에 자동으로 댓글 달기, 채용을 위한 질문 리스트 뽑아내기 등
 - (생성 가능 작성물) 에세이, 뉴스 기사, 블로그 글, 기술 보고서, 비즈니스 계

획서, 기금 지원 신청서, 제품 설명서, 사용자 설명서, 법적 문서, 계약서, 이력

서, 커버 레터, 시, 소설, 짧은 이야기, 연설문, 설교문, 여행 안내서, 교재, 일기,

추천서, 채용 광고 등
 

 

3. 한계

 

 

1. 기능상의 한계 : 공정하고 정확한가?
 - 어떻게 질의하느냐에 따라 공학적 문제뿐만 아니라 문학적, 철학적, 미학적

문제도 창의적이며전문적인 답변을 생성할 수 있기 때문에 기존 AI 챗봇 서비

스와는 차원이 다른 결과물을 제공하고 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)

적용을 통해 마치 사람과 대화한다는 착각을 불러일으킬정도로 대화가 매끄럽

고, 답변 성능이 우수하여 검색 엔진 시장 판도를 변화시킬 ‘게임 체임저’로 인

식된다 그러나 아직 완성도가 미흡한 부분이 있으며, 의도치 않은 편향이 존재

해 위험을 내포하고 있다

2. 서비스상의 한계 : 지속가능한 수익을 창출할 수 있는가?
 - 타 서비스 대비 초단기간에 100만 사용자를 모았고, 현재 5억 명 넘게 사용할

것이라는 추정도 있으나 현재까지 무료 서비스로서 이렇다 할만한 수익 모델이

없다는 점은 한계로 존재한다

- 100만 사용자 확보에 넷플릭스는 3.5년이, 에어비앤비는 2.5년이, 페이스북은

10개월이 소요되었으나 이들은 시장의 혁신적 파괴자들로서 탄탄한 비즈니스

모델을 구축하여 경쟁자들보다 빠르게 시장을 선점했다 반면, 2021년 초 음성

기반 폐쇄형 소셜네트워크서비스인 ‘클럽하우스’는 한때 초대장이 수만 원에 거

래되는 등 큰 인기를 끌며 빠른 속도로 가입자를 모았으나 지속적으로 즐길 수

있는 콘텐츠 생산에 한계를  드러내며 사용자 급감했다
 - ChatGPT의 단기간 확산은 여러 조건*이 맞물려 이뤄낸 결과일 뿐 구체적인

수익 모델 없는 상황에서 단기간사용자 수 확보만으로 타 서비스와 비교를 하는

것은 잘못된 해석을 낳을 수 있는 여지가 있다

 

3. 시사점

 

- 부정확하고 편향적인 답변, 잘못된 정보나 무의미한 응답을 논리적으로 서술

하는 오류는 반복적인 시행착오와 상호작용을 통해 개선될 것으로 기대된다

- 검색 엔진이 등장하며 학습에 드는 시간과 비용을 획기적으로 절감해주었고,

위와 같은 AI 서비스는 지식 획득을 위한 인간의 학습 과정을 아예 없애줌으로

써 지식의 정의를 바꿀 만큼 혁신적 변화를 가져올것으로 기대된다

- 검색 엔진(Search Engine) 시대에서 창의성 엔진(Creativity Engine) 시대로

전환

- 잘 활용하면 훌륭한 교육 도구가 될 수 있는 한편 표절이나 대필 문제, 결과물

의 신뢰성 문제, 저작권 문제, 기술 발달에 따른 교육 격차 문제, 학습 능력 저하

우려도 함께 존재

- 초거대 AI 서비스가 혁신의 도구로 작용하기 위해서는 AI 활용 시 발생할 수

있는 위험, 부작용 등을 항상 염두에 두고 이를 최소화하기 위한 노력이 필요

 

* 출처 : 한국지능정보사회진흥원(NIA)