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ChatGPT로 시작된 생성형 AI 전쟁, 생성형 AI란?

와치텍

2023.09.06

2016년 가장 뜨거운 사건 중 하나였던 바둑 챔피언 이세돌 9단과 구글 Deep Mind에서 개발한 AlphaGo와의 승부에서부터, 현재 그 어떤 SNS보다 사용자 수가 빠르게 증가하고 있는 ChatGPT까지 우리는 지금 AI와 함께하는 사회에 살고 있습니다.

사전적인 의미의 인공지능(Artificail Intelligence, AI)은 기계가 사람과 비슷한 지능적인 작업을 수행할 수 있도록 프로그래밍하거나 학습하는 컴퓨터 시스템을 의미합니다. 이를 통해 기계는 문제 해결, 패턴 분석, 의사 결정 등 다양한 작업들을 수행하며, 추가적인 데이터와 경험을 바탕으로 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

현시점의 AI는 단순 수치에 대한 해석이나 예측뿐만 아니라 학습된 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하고, 수정하는 능력을 갖추고 있습니다. AI 기술의 발전이 기존의 컴퓨터는 불가능하다고 판단했던 창작과 창의성의 영역까지 점차 확대되고 있고, 이런 AI는 크게 강인공지능(Strong AI)과 약인공지능(Weak AI)으로 분류할 수 있습니다.

약인공지능(Weak AI) - AlphaGo

약인공지능(Weak AI) 또는 좁은 인공지능(Narrow AI)은 일반적으로 넓은 범위에서 문제를 해결한다기보다는 제한된 범위 내에서 특정 작업을 수행하고 문제 해결을 효율적으로 수행할 수 있는 인공지능을 의미합니다.

위에서 언급된, 바둑 챔피언 이세돌과 구글 AlphaGo와의 승부는 AI의 가능성에 대해 전 세계에 알리는 계기였습니다. 당시 바둑 대결을 위해 알파고가 학습한 데이터의 양은 게임 기보 300만 개 이상으로 알려졌으며, 이를 기반으로 바둑에서의 다양한 전략을 습득하고 대국에 적용하여 이세돌 9단과의 승부에서 승리했습니다.

그러나 약인공지능(Weak AI)의 경우 특정 분야의 데이터에 대해서만 학습하기 때문에, AlphaGo의 바둑과 같이 학습된 데이터 내에서는 매우 뛰어난 성능을 보여주지만, 이와 관련이 없는 음성인식이나 자연어 처리, 의료 진단, 자율 주행 등 타 작업은 수행할 수 없습니다.

강인공지능(Strong AI) - ChatGPT

강인공지능(Strong AI) 또는 일반인공지능(General AI)은 인간과 유사한 수준의 지성을 가진 컴퓨터 시스템을 나타내는 개념으로, 인간의 사고 능력, 학습 능력, 의식 등을 재현하고 인간과 거의 구별이 불가능한 수준의 지능적인 작업을 수행할 수 있어야 합니다.

2023년 3월 발표된 OpenAI에서 개발한 언어 모델 GPT-4는 이전 인공지능에서는 구현하지 못했던 추론 능력이나 논리적 사고, 글쓰기, 코딩 작업 등을 수행하고 사용자의 질문에 따라 문맥을 파악하여 답변하는 등의 놀라운 모습을 보여주고 있기 때문에 강인공지능(Strong AI)의 범주에 속한다고 보일 수도 있습니다.

그러나, ChatGPT 또한 알고리즘을 기반으로 학습된 데이터를 바탕으로 추론 및 문제를 해결하기 때문에 일반적인 약인공지능(Weak AI)보다는 다양한 분야와 범위에 적용될 수는 있습니다. 다만, 스스로의 지성을 갖춘 강인공지능(Strong AI)보다는 생성형 AI(Generative AI)의 범주에 포함된다는 의견이 주를 이루고 있습니다.

다양한 분야에서 ChatGPT와 같은 생성형 AI가 뚜렷한 성장을 보이고 있지만, 강인공지능(Strong AI)에 대해서는 아직까지는 이론적인 개념에 머물러 있는 것이 현실입니다.

[그림 1] 단계별 AI 수행 업무 Weak-Strong-Super

" 그렇다면 요즘 핫한 생성형 AI(Generative AI)는 무엇일까 ? "

생성형 AI(Generative)는 인공지능의 한 종류로, 알고리즘에 의해 학습된 데이터를 기반으로 새로운 데이터나 콘텐츠를 생성하는 데 사용하는 AI를 말합니다. 생성형 AI는 기존의 데이터나 지식을 기반으로 사용자의 요청에 따라 새로운 콘텐츠나 이미지, 음성, 텍스트, 코드 등의 다양한 형태로 내용을 생성하고 제공합니다.

머신러닝과 딥러닝의 발전을 통해 AI가 학습할 수 있는 데이터의 범위나 깊이가 확장되고 있는 만큼 단편적인 영역에서 활용할 수 있는 약인공지능에서 벗어나 일반적으로 어디에서나 활용할 수 있는 강인공지능으로 넘어가는 기로에 서있다고 할 수 있습니다.

생성형 AI의 대표적인 예로는 위에 언급된 ChatGPT 이외에도 최근 들어 SNS에서 많이 보이는 Adobe Firefly, 저작권 이슈 없이 인공지능으로 음악을 생성할 수 있는 음악 생성 서비스 Soundraw 등 다양한 분야에서 이미 활용되고 있습니다.

ChatGPT

생성형 AI의 대표적인 사례로는 작년 말부터 세계를 뜨겁게 달구고 있는 ChatGPT를 예로 들 수 있습니다. ChatGPT 공개 이후 출시 2달 만에 월간 사용자 1억 명에 도달하며, 인스타그램(2년 반), 틱톡(9개월)을 제치고 가장 빠른 속도로 성장하는 애플리케이션이 되었습니다.

[그림 2] ChatGPT 3.5 예시

2022년 11월 GPT3.5 언어 모델을 기반으로 한 대화형 ChatGPT3.5를 공개하였고, 2023년 3월 GPT4 언어 모델 기반의 ChatGPT4를 공개하였습니다. 기존 버전에서도 놀라운 작업 능력을 보여줬지만, 업그레이드 이후 인공지능의 한계를 뛰어넘는 듯한 성능을 보여주고 있습니다.

예를 들어, 미국 변호사 시험에서 ChatGPT3.5는 시험 하위 10%의 성적을 받았지만, ChatGPT4의 경우 상위 10%의 시험 성적을 받을 정도로 기능이 향상되었습니다. 또한, 의학지식에 대한 자가 진단 문제 정답률도 53%에서 75%로 크게 향상되었습니다.

이런 향상된 성능을 토대로 많은 기업에서 ChatGPT를 활용한 다양한 기능과 서비스를 제공하고 있습니다. 스냅챗(Snapchat)은 ChatGPT를 탑재한 AI 챗봇 ‘My AI‘를 출시해, 스냅챗만의 재미있고 경쾌한 어조로 대화를 이어갈 수 있도록 학습해, 이용자에게 친근하고 맞춤 설정이 가능한 챗봇 사용 환경을 제공하고 있습니다.

또한, 글로벌 학습 플랫폼 퀴즐렛(Quizlet)은 적응형 AI튜터 Q-Chat을 공개해, 교육 콘텐츠를 챗봇과 결합해 사용자들에게 가상 튜터의 경험을 제공하고 있습니다. 실제 교육 콘텐츠 라이브러리 내 포함된 수십억 개의 질문과 정답을 통해 사용자들은 AI와 대화를 진행하며 다양한 퀴즈를 경험하고 지식을 향상시키고 있습니다.

[그림 3] 스냅챗에서 출시한 GPT 탑재한 AI 챗봇 'My AI'

Adobe Firefly

최근 SNS나 인터넷을 돌아다녀 보면 선택만으로 원하는 배경을 추가한다거나, 인물의 복장을 바꾸는 등의 놀라운 모습들을 자주 볼 수 있습니다. AI가 상용화되는 시점부터 단순히 텍스트에 대한 생성이나 문제 해결뿐만 아니라 AI 이미지 생성 분야에서도 AI를 다양하게 활용하고 있습니다.

Adobe Firefly는 어도비 프로그램 사용자들을 대상으로 아이디어나 디자인 등을 생성하는 데 도움을 줄 수 있는 생성형 AI입니다. 현재까지는 이미지와 텍스트 효과 생성에 중점을 두고 있지만, 지속적인 개선을 통해 콘텐츠 구상 및 제작에 직접적으로 영향을 미치며, 단어 몇 개만으로도 영상, 문서, 이미지, 디지털 콘텐츠 등을 자유롭게 생성할 수 있습니다.

[그림 4] Adobe Firefly에서 제공하는 텍스트 기반의 이미지 생성 기능

Adobe Firefly에서는 텍스트 기반의 이미지 생성을 통해 텍스트로 원하는 이미지의 구체적인 설명을 입력하기만 하면, 원하는 형태의 이미지를 즉석에서 생성해 주거나 이미지 내에 원하지 않는 사물이나 사람을 선택하기만 하면 주변 배경과 자동으로 맞춰 깔끔하게 사물이나 사람을 지워주기도 합니다.

최근에는 이미지 생성형 AI가 사람의 편리함을 증대시켜주는 것을 넘어, 인공지능이 그린 미술작품이 공모전에서 1위에 입상하는 일이 벌어졌습니다. 최근 미국 콜로라도주 박람회 미술전에서 게임 디자이너인 제이슨 앨런이 인공 지능 프로그램 미드저니(Midijourney)로 제작한 작품＇스페이스오페라극장＇이 신인 디지털 아티스트 부문에서 1위를 차지했습니다.

이처럼 사람이 제작한 작품과의 차이점이 드러지 않을 뿐만 아니라 오히려 더 뛰어난 작품을 생산하는 시점에서 놀라움을 표하기보다 이에 대한 활용 방안을 모색할 때입니다.

Soundraw

토머스 에디슨이 세계 최초의 레코드 플레이어인 축음기를 공개했을 때만 해도 음악은 오랫동안 인간만의 전유물로 여겨졌습니다. 그러나 AI 등장 이후 음악에 필요한 악기를 배우지 않더라도 AI가 학습한 데이터와 음악 생성 모델만 있다면 누구나 쉽게 음악을 생성할 수 있습니다.

[그림 6] 음악 생성형 AI 서비스 예시

Soundraw는 사용자가 원하는 분위기나 장르에 맞춰 원하는 악기나 템포, 테마, 전체적인 노래의 길이 등을 자유롭게 선택하기만 하면 즉시 자신이 원하는 형태의 음악을 생성할 수 있는 서비스입니다.

국내 음악 스트리밍 업체 지니 뮤직에서는 인공지능을 활용하여 누구나 참여할 수 있는 리메이크 프로젝트 공모전을 진행했습니다. 인공지능을 통해 전문가가 아니더라도 자신이 원하는 곡을 원하는 형태로 리메이크할 수 있고, 이러한 AI와의 협업을 통해 음악 생태계에 대한 성장 계기를 마련하고 있습니다.

[그림 7] 지니에서 진행하는 음악 리메이크 프로젝트 공모전

" 통합 관리 분야에서의 활용 방안은 ? "

WatchLog

기존 로그관리에서는 인프라에서 발생하는 시스 로그, 애플리케이션 로그, 보안 로그 등 다양한 이기종 로그에 대한 효율적인 관리가 어려웠습니다. 로그별로 발생하는 복잡한 패턴을 하나씩 분석하고, 분석된 데이터를 기반으로 패턴을 구성하고 스크립트를 작성해야 했습니다.

[그림 8] 와치로그에서 제공하는 로그 패턴별 관리 환경

WatchLog에서는 ChatGPT에 주요하게 사용되는 Transformer 모델을 로그 관리에 적용하여, 이기종 장비에서 발생하는 수십만 건의 로그 데이터를 효율적으로 학습합니다. 학습된 데이터들을 기반으로 이기종 로그들의 패턴을 자동으로 파악하여 패턴에 맞는 정규식을 자동으로 생성합니다.

[그림 9] 발생 패턴에 대한 정규식 자동 생성 기능

이기종 로그에 대한 패턴별로 복잡한 정규식을 관리자가 직접 작성할 필요 없이 학습 데이터를 기반으로 자동으로 생성해 주기 때문에, 아무리 복합한 로그가 발생하더라도 패턴별로 정책을 부여하여 간편하게 관리할 수 있습니다.

「 마무리하며, 」

31일 가트너(Gartner)는 보고서 “소프트웨어 엔지니어링 리더의 책임을 변화시키는 생성형 AI”를 발표하며 이같이 밝혔습니다.

가트너의 하리타 칸다바투(Harita Khandabattu)시니어 디렉터 애널리스트는 “생성형 AI가 가까운 미래에 개발자들을 대체하지는 못할 것이지만, 생성형 AI가 일상에서 큰 가치를 창출할 수 있는 사례를 지속 평가하는 것이 중요하다"라고 조언했습니다.

ChatGPT 이후 생성형 AI에 대한 관심과 중요도가 전 세계적으로 빠르게 증가하고 있으며, 국내 기업들도 앞다투어 생성형 AI 관련된 서비스를 공개하고 있습니다. LG의 '엑사원 2.0', 네이버의 '하이퍼클로바X', 카카오의 '코GPT2.0' 등 서비스를 다양한 산업군에 AI가 적용되는 것뿐만 아니라 교육산업에서도 AI에 대한 효과가 부각되고 있습니다.

이처럼 시대의 변화에서 생성형 AI가 중심에 서있는 만큼, 지속적인 관심을 통해 효율적인 활용 방안을 모색하고 차별화된 전력을 깊이 고민해야 할 때입니다.

이번 포스팅은 여기에서 마무리하고, 다음 콘텐츠에서도 현재 시장에서 주목할 만한 IT 트렌드를 가지고 와 여러분들께 공유드리겠습니다.