대화형 인공지능은 이미 수년 전부터 사용하던 것들인데, 무엇이 이토록 Chat GPT에 사람들이 열광하게 하는 것일까?

Chat GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 줄임말로, 인공지능 연구 회사 Open AI에서 개발한 인공지능 기반 언어 처리 아키텍처를 담은 생성형 인공지능 모델이다. 한 마디로 일상적인 대화에서의 뉘앙스를 이해하고, 미리 학습된 데이터를 활용해서 사용자의 요청에 따라 다양한 방식으로 정보를 창작하고 제공할 수 있는 시스템이다. 누구나 손쉽게 chat.openai.com에 방문해서 OpenAI 계정을 생성하면 사용할 수 있고, 자기소개서 작성, 프로그램 코딩, 데이터 분석 등 어떤 목적으로 사용하더라도 무료로 이용할 수 있다. 최근에는 월 20달러의 비용의 유료 구독 서비스도 선보였는데 접속인원이 많은 시간대에도 제한 없이 이용할 수 있고 더 진화된 GPT 버전을 사용할 수 있다는 장점이 있다

ChatGPT로 대표되는 생성형 AI(generative AI)는 방대한 데이터를 학습해서 언어처리 과정을 거쳐 사용자와 대화할 수 있고, 학습의 재료는 인터넷 웹사이트, 도서, 출판물, 뉴스 등이 활용된다. 학습이 완료된 후 자연어 처리 기술 (Natural Language Processing, NLP)을 활용해 데이터를 선별, 제공하는데 특히, 인간의 피드백을 활용한 강화학습 (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)은 ChatGPT 기술의 핵심이다. 한 마디로 사용자들과 대화를 하면 할수록 더 자연스러워지고 똑똑해 지는 것이고 이는 기존 검색 엔진과의 가장 큰 차이점이기도 하다

Chat GPT의 역사는 2018년 OpenAI에서 처음 소개된 GPT-1에서부터 시작된다. 이후 GPT-2, GPT-3 등 다양한 버전이 출시되었고, 발전된 모델로 더욱 복잡한 문장을 만들고 이해할 수 있다. 단어 간의 관계를 이해하고, 문맥을 파악하며 자연스러운 문장을 만들어 낼 수 있으며, 대화 형식의 문장 생성에 최적화되어 있어 마치 인간과 대화하는 것처럼 자연스러운 대화가 가능하다.

ChatGPT의 활용 방법 및 활용 영역

1. 인공지능과 대화하기
ChatGPT 시작화면에서 Try ChatGPT를 클릭하면 대화창이 열리며, 화면 우측 하단부에 명령어를입력하면 인공지능과의 대화를 할 수 있다. 사람과 대화하듯 지시를 하면 되고, 정확한 답을 얻기 위해서는 아주 자세히, 구체적으로 질문을 하는 것이 중요하다.

그림1. 좌측: Chat GPT 시작 화면, 우측: ChatGPT의 챗봇 형태의 대화창이 활성화된 모습

2. 문서 요약
Chat GPT는 문서를 분석하여 핵심적인 내용만 간결하게 요약할 수 있다. 대화창에 문서의 내용을 입력하여 명령을 내려 키워드를 추출할 수 있으며, 문서에서 중요한 문장만을 골라 낼 수도 있다. 보고서나 논문의 핵심내용을 빠르게 요약해 보다 효율적으로 정보를 얻을 수 있으며, 의학논문이나 교과서의 내용도 ChatGPT를 이용하여 요약할 수 있다.

3. 문서, 컨텐츠 제작
자연어 처리기술을 활용하여 기존의 문서를 분석하고 이를 바탕으로 새로운 컨텐츠를 생성해낼 수 있다. 이러한 기술은 교육자료제작, 제품설명, 광고문구 작성 등 다양한 분야에 활용이 가능할 것이다. 논문의 작성에도 ChatGPT의 도움을 받을 수 있을 것이다. 하지만 ChatGPT가 논문의 Authorship을 가질 수는 없으며, ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 논문의 작성에 활용한 경우는 논문의 Methods 섹션에 이를 기술할 것을 권고하고 있다. 또한 언어 모델로 생성된 문서는 표현이 자연스러운 것이지 모든 내용이 사실이라는 것을 담보하지는 않으므로 ChatGPT를 활용한 문서 생성작업에서는 사실관계를 확인하는 것이 중요하다.

4. 번역작업
대형 언어모델인 ChatGPT를 활용하여 번역을 하게되면, 역시 인간 수준 이상의 성능을 얻을 수 있다. ChatGPT를 이용하면 일반적인 기계 번역 시스템에서 흔히 발생하는 문법오류나 어색한 표현의 발생빈도가 낮아 향후 전문 번역가의 번역서비스를 보완하거나 대체할 수 있을 것이라 기대한다. 다만 언어의 문화적인 차이나 문맥에서의 미묘한 의미 차이를 처리하는 부분에서는 어려움이 있을 수 있다.

5. 그림의 묘사 및 창작작업
이미지 캡셔닝은 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 결합하여 이미지를 자연어로 묘사하는 것을 의미한다. GPT는 이미지를 입력으로 받아들여 이미지를 특정 단어나 문장으로 설명하는 자연어를 출력할 수 있다. 이를 활용하면, 이미지를 음성으로도 설명할 수 있다. Open AI에서 선보인 또 다른 생성형 AI인 Dall-E는 학습된 데이터를 기반으로 사용자가 입력한 키워드에 해당하는 그림을 창작해주도 한다.

그림2. Open AI에서 개발한 미술 창작형 AI 모델 Dall-E.
Inner ear anatomy라는 키워드에 다소 기괴하지만 그럴듯한 이미지를 수 초안에 창작해낸다.

6. 의료영역에서의 적용
의료에서는 ChatGPT를 어떻게 활용해 볼 수 있을까? ChatGPT는 대용량의 의료 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 환자들과의 대화를 통해 증상에 대한 진단을 제시할 수 있다. 이 같은 기술은 의료 전문가의 진단을 보완하거나, 진단의 정확성을 높일 수 있을 것이다. 또한 Chat GPT는 방대한 환자정보를 분류/분석/저장하고 정리하는 것에 도움을 줄 수 있다. 음성인식 기술과 결합하여 환자와 나눈 대화를 정리해서 의무기록을 자동으로 작성하는가 하면, 환자의 기저질환과 투약이력의 분석을 통해 약물 상호작용을 예측해 경고를 하거나 대안을 제시할 수도 있다. 또한 방대한 자료를 분석하고 정리하는 능력이 탁월한만큼 의무기록을 활용한 임상연구에서의 활용가치도 클 것으로 기대된다.

ChatGPT의 특징과 한계

구글, 네이버, 네이트 등 우리가 가장 익숙한 검색엔진들은 인터넷에 있는 웹 페이지를 색인화하여 사용자가 찾고자 하는 정보를 제공해왔다. ChatGPT는 이와 다르게 인터넷에서 정보를 검색하는 능력은 없고 사전에 학습된 데이터를 기반으로 정보를 제공한다는 치명적인 단점이 있다.
하지만, Chat GPT는 인간 대화를 모방하는 챗봇 형태로 제공되고, 논문, 자기소개서, 신문기사를 작성하고 여행계획을 세워주거나 시험 문제를 풀 수도 있다. 이는 Chat GPT가 머신러닝 기반을 지녔기 때문에 시간과 경험이 축적되며 반응을 개선할 수 있고 언어의 의미를 해석하고 의미 있는 대응을 할 수 있기 때문에 가능하다.

ChatGPT에서 제공되는 정보는 오류의 가능성이 있음을 알아야 한다. 또한, 다수의 사용자 피드백을 학습하는 만큼 편견이나 잘못된 정보를 의도적으로 주입하는 악의적인 행동을 구별하여 학습하지 못할 가능성이 크다. 그리고 인공지능을 이용해 설득력 있으나 거짓된 정보의 생성도 가능한 만큼 정보의 신뢰 가능성에 대한 검증이 가장 중요하다. 특히, 의료분야에서의 적용하기 위해서는 다양한 윤리적인 고려사항들이 따르기 때문에 개인정보 보호, 기밀 정보, 정보 오류로 인한 위해의 가능성을 간과해서는 안 된다.

ChatGPT는 인터넷이 이전에 기술사회의 발전을 이끌었던 것처럼 무궁무진한 활용가치가 있다. 인공지능은 단순한 판단 기능을 넘어서 인간의 창조적 영역까지 넘보고 있다. 머지않은 미래에는 인공지능 기술이 사람의 영역까지 넘어오지 않을까 걱정이 되지만, 인공지능 역시 사람이 만들었고, 이를 제대로 파악한다면 인공지능을 활용해 더 많은 일을 정확하고 빠르게 해결할 수 있을 것이다.

최근의 화두인 ChatGPT에 대해 긍정적인 시각으로 바라보는 분들도, 그리고 부정적인 걱정으로 바라보는 분들도 분명 계시리라 생각된다. 아직 겪어보지 못하신 분들께는 잠깐의 여유를 갖고 ChatGPT와 짧은 대화를 나눠보시길 추천드리고 싶다.