사람들은 왜 ChatGPT에 열광하는가
ChatGPT의 활용 사례
ChatGPT의 한계
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. GPT의 성능은 매개변수(파라미터)의 개수에 따라 좌우되는데 2022년 11월 30일 공개된 GPT-3.5는 2018년 처음 공개된 GPT-1(1.17억개)보다 약 1,500배 많은 매개변수(1,750억 개)를 활용이다.
ChatGPT는 GPT-3.5를 기반으로 하는 챗봇으로서 사용자로부터 입력 받은 문장을 이해하고, 관련 있는 답변을 생성할 수 있으며 사람과 대화하는 것처럼 일상적인 언어를 사용하여 사용자와 의사소통을 할 수 있다. GPT-3.5는 GPT-3와 매개변수 수(1,750억 개)가 같아 성능 면에서 큰 차이는 없으나, 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback) 적용으로 대화에 최적화되어 있다.
사람들은 왜 ChatGPT에 열광하는가?
OpenAI에서 개발한 인공지능(AI) 챗봇 ChatGPT는 2022년 11월 30일 출시 후 다양한 활용 가능성을 보여주며, 출시된 지 5일 만에 100만명, 2주일 만에 200만명의 사용자를 달성했다. 이는 넷플릭스(3.5년), 에어비앤비(2.5년), 페이스북(10개월) 등 주요 서비스들이 100만명의 이용자를 확보하는데 걸린 기간에 비해 압도적으로 짧은 기간이며 AI 서비스에도 전례가 없는 기록이다.
ChatGPT는 대화형 질의에 대한 자연스러운 답변 뿐만 아니라 챗봇 개발, 언어 번역, 콘텐츠 생성, 텍스트 요약 등 광범위한 부분에서 강력한 성능을 보여주기 때문에 출시와 동시에 폭발적 관심 유발한다.
ChatGPT 공개 이후 구글 최고경영자(CEO) 순다 피차이(Sundar Pichai)는 ChatGTP 열풍을 코드 레드 (code red)급 위협으로 규정하고 ChatGPT가 검색 엔진 사업에 가하는 위협을 해결하는 데 집중할 것을 지시한다.
마이크로소프트는 2023년 3월에 검색 엔진 ‘빙(Bing)’에 ChatGPT를 탑재한 버전을 출시할 예정으로 인공지능 기반 챗봇 기술이 전통적인 검색 엔진을 대체하며 검색 엔진 업계의 판도 변화가 예상된다.
특히, 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 있다.
ChatGPT의 활용 사례
논문 작성은 초록 글자 수 요약, 창의적인 연구 제목 제안, 실험 결과의 논의, 연구 목차 작성, 향후 연구 아이디어 추천, 특정 주제에 대한 글 작성, 작성 내용에 대한 문법 교정, 번역 등 ChatGPT를 이용하여 연구 설계 단계부터 연구 작성에 이르기까지 다양한 작업 수행 가능하다.
구글 Scholar 상에서 ChatGPT 관련 논문은 1,370개(2023.1.24. 기준)로 관련 연구가 폭발적으로 급증 하는 추세이며, 이미 과학 분야 논문 작성에 ChatGPT가 활용되고 있다. 스페인 연구자들은 ChatGPT를 활용하여 신약개발에서 AI의 역할을 다룬 논문을 작성해 논문 사전 공개 사이트인 아카이브(arXiv)에 공개(2022.12.8.)했다.
의학 논문 사전 공개사이트인 메드아카이드(medRxiv)에는 ChatGPT가 공저자인 논문 공개(2022.12.12.)했다. 영국 맨체스터대 간호과의 시오반 오코너 교수는 국제 학술지 발표 논문에 ChatGPT 공동 교신저자로 등재(2022.12.16.)했다.
프로그래밍은 간단한 프로그램 코드 짜기, 주석 달기, 코드상 오류 찾기(오타, 정의되지 않은 코드 발견), 에러 코드에 대한 이유 확인, 에러 코드 수정, 프로그램 설치법 안내, 업데이트 방법 안내 등 ChatGPT를 이용해 코드 작성, 코드 오류 발견, 코드 수정 등 다양한 프로그래밍 작업 수행 가능하다.
언어 번역 및 교정은 ChatGPT는 기존 번역기와 비교하여 뛰어난 성능을 보이며, 단순 번역을 넘어 교정 및 문법적인 오류까지 설명해주기 때문에 영어를 포함한 다양한 외국어 교육에 활용 가능하다.
콘텐츠 제작은 ChatGPT는 사용자의 질문에 대한 단순 답변 수준을 넘어 영화 시나리오, 소설, 노래 가사, 제품 전단지, 광고 대본, 금융 보고서, 계약서, 제안서, 강의 커리큘럼 등 다양한 콘텐츠를 창의적인 형태로 제작 가능하다. 영화배우 라이언 레이놀즈는 ChatGPT에게 라이언 레이놀즈의 말투로 농담과 욕설을 사용해 민트모바일의 홀리데이 프로모션이 여전히 진행 중이라는 사실을 알리는 광고 대본을 작성하라고 지시했다.
ChatGPT의 한계
ChatGPT는 공정하고 정확한가? 라는 의문에서 ChatGPT는 어떻게 질의 하느냐에 따라 공학적 문제뿐만 아니라 문학적, 철학적, 미학적 문제도 창의적이며 전문적인 답변을 생성할 수 있기 때문에 기존 AI 챗봇 서비스와는 차원이 다른 결과물을 제공한다.
ChatGPT는 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF) 적용을 통해 마치 사람과 대화한다는 착각을 불러일으킬 정도로 대화가 매끄럽고, 답변 성능이 우수하여 검색 엔진 시장 판도를 변화시킬 ‘게임 체임저’로 인식한다. 그러나 ChatGPT는 아직 완성도가 미흡한 부분이 있으며, 의도치 않은 편향이 존재해 위험을 내포하고 있다.
ChatGPT는 지속가능한 수익을 창출할 수 있는가?. ChatGTP는 타 서비스 대비 초단기간에 100만 사용자를 모았고, 현재 5억명 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 선점하고 있다.
반면, 2021년 초 음성 기반 폐쇄형 소셜네트워크서비스인 ‘클럽하우스’는 한때 초대장이 수만 원에 거래 되는 등 큰 인기를 끌며 빠른 속도로 가입자를 모았으나 지속적으로 즐길 수 있는 콘텐츠 생산에 한계를 드러내며 사용자 급감하고 있다.
ChatGPT의 단기간 확산은 여러 조건*이 맞물려 이뤄낸 결과일 뿐 구체적인 수익 모델 없는 상황에서 단기간 사용자 수 확보만으로 타 서비스와 비교를 하는 것은 잘못된 해석을 낳을 수 있는 여지가 있다. 향후 유료 서비스 버전(ChatGPT Professional)을 출시 예정이나 이는 단순 기능 확장에 그쳐 지속가능성을 담보할 수 있는 킬러 서비스 개발 필요하다.
결론적으로 한계 극복을 통해 초거대 AI는 보편화는 ChatGPT의 부정확하고 편향적인 답변, 잘못된 정보나 무의미한 응답을 논리적으로 서술하는 오류는 반복적인 시행착오 상호작용을 통해 개선될 것으로 기대한다. 향후 GPT-4가 출시될 예정으로 초거대 AI 기술 진전은 가속화될 전망이다.
기술은 양날의 검, 기술이라는 도구를 어떻게 사용할지에 대한 고민 필요하다. ChatGPT와 같은 초거대 AI 서비스는 잘 활용하면 훌륭한 교육 도구가 될 수 있는 한편 표절이나 대필 문제, 결과물의 신뢰성 문제, 저작권 문제, 기술 발달에 따른 교육 격차 문제, 학습 능력 저하 우려도 된다. 따라서 ChatGPT와 같은 초거대 AI 서비스가 혁신의 도구로 작용하기 위해서는 AI 활용 시 발생할 수 있는 위험, 부작용 등을 항상 염두에 두고 이를 최소화하기 위한 노력이 필요하다.
GPT-4에 "100달러 줄테니 돈벌어와"시켰더니 벌어진 일
트위터에 '허슬GPT' 챌린지 유행
챌린지 첫 트위터 계정 팔로워 10만명 넘겨"당신은 100달러(약 13만1000원)가 있다. 불법적인 일을 하지 않고 가능한 한 짧은 기간 내에 많은 돈을 버는 것이 당신의 목표다."
세계적인 열풍을 일으키고 있는 생성형 인공지능(AI) 챗GPT의 개발사 오픈AI가 'GPT-4'를 공개한 이후 사회관계망서비스(SNS) 트위터에서 GPT-4를 활용해 돈벌이에 나서는 '허슬GPT(#HustleGPT)' 챌린지가 이어지고 있다.
AI에 쏟아지는 막대한 관심 속에 이 챌린지를 시작한 계정은 닷새 만에 팔로워 수가 4000명에서 10만명 가까이 폭증했다. 투자하겠다는 다이렉트 메시지(DM)도 쏟아졌다고 한다. 아직 수익은 130달러에 머물고 있지만 허슬GPT 챌린지에 나서는 계정도 속속 등장하고 있다.
◆ 친환경 브랜드 제안…페북 광고 언급하기도
허슬GPT 챌린지로 가장 주목받고 있는 건 자신을 브랜드 디자이너 겸 작가라고 소개하는 계정명 '잭슨 그레이트하우스 폴(Jackson Greathouse Fall·@jacksonfall)'이다. 그는 오픈AI가 GPT-4를 공개한 다음 날인 지난 15일(현지시간) 이후 GPT-4와의 협업 과정을 트위터에 모두 공개하고 있다.
둘의 협업은 지난 15일 폴이 GPT-4에 이렇게 입력하면서 시작됐다. 폴은 "당신은 기업가 AI이고, 나는 당신의 인간 파트너"라면서 "내가 당신과 물리적 세계 사이의 연결고리를 한다. 시키는 모든 것은 다 할 것"이라고 설명했다. 그러면서 100달러로 단기간 내에 불법적인 일과 육체노동 없이 많은 돈을 버는 것을 목표로 한다고 주문했다.
폴의 주문을 받은 GPT-4는 친환경 제품 콘텐츠를 위한 제휴 마케팅 사이트를 만들라고 제안했다. 폴은 16일 GPT-4이 제안한 '그린개젯구루(Green Gadget Guru)'라는 이름의 홈페이지 도메인을 8.16달러에 구매했다. 이후 이미지 생성형 AI '달리-2'를 활용해 로고를 만들고 홈페이지 레이아웃은 GPT-4가 구성했다. 여기에 또 다른 이미지 생성형 AI인 미드저니를 활용해 이미지를 만들고 마치 사람이 쓴 듯한 블로그 글 '친환경 주방 도구'도 게재했다. 홈페이지 개설에 29달러가 추가로 투입됐다.
폴은 GPT-4에 남은 62.84달러로 무엇을 할지 물었다. GPT-4는 친환경 제품이나 지속가능한 생활에 관심이 있는 방문자들을 끌어들이기 위해 SNS에 홍보가 필요하다고 했다. 그러면서 페이스북과 인스타그램에 타깃 사용자 홍보를 위해 40달러를 사용하도록 제안했다. 나머지 22.84달러는 예비비로 들고 있으라고 주문했다.
이틀째인 지난 17일 폴은 GPT-4에 가장 이른 시일 내에 10만달러를 만들어달라는 목표를 추가로 입력했다. 그러자 GPT-4는 홈페이지에 올릴 콘텐츠를 만들 크리에이터를 고용하는 데 예산을 일부 할당하고, 이커머스 매장을 만들어 생산자 직배송(dropshipping) 환경을 마련하라고 제안했다. 또 안정적이고 장기적인 수익을 만들기 위해 사스(SaaS) 제품을 개발하라고까지 언급했다.
폴은 트위터를 통해 GPT-4와의 협업 이후 증가한 팔로워 수와 현재 보유 현금, 매출 규모를 공개하고 있다. 매출은 19일 기준 130달러에 불과하다. 하지만 이 프로젝트를 시작한 당시 3700명 수준이었던 팔로워 수는 현재 9만명이 추가됐다. 폴이 최근 집계를 올린 이후에도 팔로워 수가 빠르게 늘면서 현재 전체 팔로워 수는 10만명을 넘어섰다. 당초 폴은 100달러로 시작했지만 이후 투자자들이 쏟아지며 비용을 제외한 보유 현금이 18일 기준 7788.84달러라고 공개한 상태다.
◆ 게임 유튜버처럼 허슬GPT도 흥미 요소 될까
허슬GPT 캠페인은 트위터에서 빠르게 확장해나가고 있다. 개발자 소스코드 커뮤니티인 '깃허브'에는 허슬GPT 챌린지 참가자들을 위한 공간이 생겼다. 여기에는 참가자 70여명이 동참한 상태인데 그 중 폴을 포함한 5명이 GPT-4를 이용해 진행한 허슬GPT 챌린지로 1달러 이상 돈을 벌었다고 밝혔다. 참가자들은 폴이 처음 GPT-4에 입력한 프롬프트를 거의 비슷하게 입력하고 최단 시간 내에 100달러를 많은 돈으로 바꾸는 것을 목표로 한다.
깃허브에 참가하지 않았어도 실제 트위터에 보면 '100유로로 가능한 한 빨리 우주에 로켓을 보내 돈을 많이 벌 수 있도록 해달라' 식의 허슬GPT 챌린지에 동참하는 사람들이 속속 등장하고 있다.
미 경제 매체 포천은 허슬GPT 캠페인을 게임 유튜버의 등장에 비유했다. 과거 게임을 하는 영상을 공유하는 유튜버가 셀럽으로까지 성장할 것이라는 예상이 거의 없었지만 지금은 이들이 큰돈을 벌면서 하나의 산업으로 성장한 것처럼 허슬GPT 챌린지도 더욱 성장할 수 있다는 설명이다.
포천은 "원히트원더(one-hit wonder·한 곡만 대박 내고 사라진 가수)가 될 수도 있지만 넓은 관점에서 보면 AI와 상호작용하는 방법을 공유함으로써 팔로워들을 즐겁게 하는 데 재능이 있는 미래의 스타를 기다리는 아직 남아있는 청중들이 있을 수도 있다"고 전했다.
“엣지 컴퓨팅 기술”… AI 기반 뉴노멀 시대를 거처 성장
엣지 컴퓨팅은 클라우드 중앙 데이터 처리 방식 한계를 보완
엣지 컴퓨팅 기술의 발전 배경은 기존 클라우드 컴퓨팅 서비스 한계 극복
4차산업의 핵심구성요소로 엣지 컴퓨팅 시장은 빠르게 성장
금융위기와 팬데믹과 같은 예측하지 못하는 사회환경으로 인해 기술의 변화는 사회가 따라가지 못할 만큼 빠르게 성장하고 있다. 기존 체제와 다른 새로운 표준이 제시되면서 급변하는 시대를 맞이하게 된 현시점에서 포스트 디지털 시대의 뉴노멀은 정보기술의 연결성에 기반하여 데이터를 수집하고, 저장된 데이터를 기반으로 디지털 기술을 적용하여 데이터 경제의 시대가 빠르게 현실화 되고 있다.
AI 기반 엣지 컴퓨팅 기술 동향
엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 클라우드의 중앙 데이터 처리 방식의 한계를 보완하는 진화된 기술로 데이터를 중앙이 아닌 컴퓨팅 시스템의 맨 끝단계 즉, 데이터가 발생하는 기기 근처 단말 장치 서버에서 실시간으로 처리하여 필요 데이터만 중앙으로 보내는 방식이다.
근거리에 있는 서버에서 실시간으로 처리하기 때문에 데이터 처리 시간을 최소화 할 수 있다. 단말 기기 주변으로 자원을 이동 시킴으로써 IoT관리, 데이터 저장, 최적의 서비스를 위한 최적 배치 및 제어가 이루어 질 수 있다. IoT로 연결된 사람과 사물의 근접한 네트워크 엣지에서 한정된 컴퓨팅 자원으로 최적의 서비스를 제공할 수 있게 한다.
엣지 컴퓨팅 발전 배경
엣지 컴퓨팅 기술의 발전 배경에는 기존의 클라우드 컴퓨팅 서비스의 한계를 극복하고 IoT 기반의 산업 전반의 기하 급수적으로 늘어나는 데이터 및 보안과 관련한 새로운 컴퓨팅 기술이 필요하게 된다. 거대한 데이터 양 처리에 대한 지연 시간을 해소하고 빠른 응답시간을 통해 자율주행차량, 증강현실 앱 등에서 안정적으로 활용될 수 있게 된다.
거대한 양의 데이터를 엣지 컴퓨팅을 사용하여 클라우드에 보내기 전에 데이터 필터링을 함으로써 데이터 전송비용, 클라우드 저장 및 처리비용을 절감할 수 있다. 엣지 컴퓨팅 장치를 통해 최종 사용자에게 더 가까이 배치되면서 범위와 기능을 비용효율적으로 확장할 수 있다. 엣지 컴퓨팅은 소비자에게 더욱 가까운 곳에 엣지 데이터 센터를 두기 때문에 중앙에 일괄 저장자 아닌 분산된 저장을 통해 해킹 및 보안에 장점을 가지고 있다.
엣지 컴퓨팅 기술 동향
마켓앤마켓이 ‘2026년까지 전 세계 엣지 컴퓨터 시장’보고서를 발표하고, 연간 19% 성장할 것으로 전망하며 IoT와 IIoT의 급속한 시장 확대를 기반으로 엣지 컴퓨팅 시장이 성장하며, 2026년 873억 달러의 시장이 형성될 것으로 내다 본다. 즉, 4차산업의 핵심구성요소로서 엣지 컴퓨팅 시장은 빠르게 성장하고 있으며 세계적인 IT 기업들도 이러한 추세에 편승하며 기술개발에 집중하고 있다.
아마존은 AWS Wavelength를 통해 엣지 컴퓨팅을 적용하고 있다. Wavelength 영역은 AWS 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 이동 통신 사업자 데이터 센터의 5G 네트워크 엣지에 포함하여 애플리케이션 트래픽이 모바일 사업자 네트워크 내의 Wavelength 영역에서 실행되는 서버로 전송될 수 있도록 하는 AWS 인프라 배포 환경이다.
2020년 6월에는 AWS Snowcone을 발표하며 극한의 오프라인 환경에서 동작하는 물리적 엣지 컴퓨팅, 스토리지 및 데이터 전송 디바이스로 구성된 AWS Snow 패밀리에 추가된 가장 작은 디바이스 장치를 소개했다.
마이크로 소프트(MS)는 클라우드 서비스를 엣지 기기로 전송하는 동적 소프트웨어 플랫폼인 ‘Azure IoT Edge’를 2017년 10월에 출시하여 하이브리드 클라우드와 엣지 IoT 솔루션 시장 확대에 기여했다. Azure Machine Learning, Azure Stream Analytics, Azure Functions 등을 활용한 고급 분석, 머신러닝 및 AI 기능은 클라우드에서 구현하고 IoT Edge는 종단 단말에서 이들 기능을 배포하는 작업을 지원하였다.
구글은 IoT 엣지 기기에 텐서플로우 라이트 머신러닝을 수행할 수 있는 초소형 AI 칩 ‘엣지 TPU(Tensor Processing Unit)’를 개발하고 소프트웨어 스택인 ‘Cloud IoT Edge’를 통해 구글 클라우드의 데이터 처리 및 머신러닝 기능을 게이트웨이 또는 IoT 엣지 기기로 확장할 수 있도록 하였다.
결론적으로 4차산업혁명의 성장으로 IoT(사물인터넷) 환경에서 엣지 컴퓨팅이 주목받고 있다. 행정안전부, 한국정보화진흥원에서는 2019년 전자정부 10대 유망기술로 스마트한 업무환경에 필요한 기술로 멀리 클라우드와 엣지 컴퓨팅 선정했다. 가트너(Gartner)는 2018년 10대 전략기술로 클라우드에서 엣지로 갈 것이라 예측하였다.
따라서 문화, 체육, 관광 분야의 디지털 전환은 엣지 컴퓨팅의 중요성과 필요성이 점점 커갈 것으로 예상되며 인터넷에 연결된 수많은 소비자들과 장치들이 데이터를 쉬지 않고 만들고 방대한 데이터를 실시간으로 수집기 때문에 AI 기반의 엣지 컴퓨팅 기술로 효율적으로 분석, 처리함으로써 서비스의 질적 개선과 발전을 이끌어 낼 수 있을 것이다.