[ChatGPT 사용하기] 알파고 이후 7년, 새로운 AI 시대를 이끌 ChatGPT

알파고 (Previous Artificial Intelligence)

인공지능(Artificial Intelligence) 사람과 대결하다.
2016년 인간과 인공지능의 대결은 세상을 떠들썩하게 하였다. 상대는 바둑천재로 알려진 이세돌 9단과 수많은 하드웨어와 소프트웨어로 구성된 알파고, 그 둘의 바둑 대결은 대국 전부터 화제가 되었다. "당연히 이세돌 9단의 승리 아닌가?". "인공지능이 엄청 발전했다는데, 이제 정말 인간을 누를 준비를 하고 나온 건가?"

그렇다면 알파고, 너가 얼마나 똑똑한데?
알파고는 Google에서 인수한 Deepmind에서 개발한 머신러닝(Machine Learning)기반의 바둑 프로그램으로 바둑 프로기사를 맞바둑으로 이긴 최초의 프로그램이자 바둑의 패러다임을 완전히 바꿔버린 프로그램이다. 알파벳의 "알파"와 바둑을 뜻하는 "Go"가 합쳐진 "알파고". 일본어로 碁(go). 한글로는 바둑 기.

스스로 자가대국(자신과의 바둑대결)을 반복하고 학습한 Data를 바탕으로 Know-how를 쌓아 나간다. 알파고는 수십개의 CPU와 GPU가 모여(1) 하드웨어를 구성하고, 리눅스 기반의 OS를 사용하여 만들어지는데, 무서운 것은 혹여나 100판 중에 1판을 지거나 더 큰 확률도 지더라도 그것을 교훈 삼고 학습하여 똑같은 실수를 반복하지 않는 다는 것이다. 한번 읽힌 수는 다시는 상대방에서 읽히지 못하는 것이다. 이처럼 처음 세상에 나오고 여러 도전자들을 물리치고 사실상 제일의 바둑 프로그램이자 바둑 선수로 군림하게 되었다.

당시 이세돌과의 전적은 4승 1패로 이세돌을 압도적으로 이긴 것이 이슈가 되었고, 그 와중에 이런 알파고에게 1승을 거둔 이세돌에 대해 한번 더 관심이 집중되었다. 그로부터 약 4년이 지난 지금, 다시 한번 인공지능이(Artificial Intelligence) 이슈이다.

(1) CPU와 GPU의 차이
CPU(Central Processing Unit)는 컴퓨터를 이야기하면서 한번씩 들어봤을 것이다. 데스크탑(Desktop)이든 노트북(Laptop)이든 CPU는 탑재되어 다양한 환경에서 사용자가 진행하고자 하는 산술작업, 제어작업등을 수행하기 위한 명령어를 받아들이고 처리하는 기능을 한다. 반면 GPU(Graphics Processing Unit)는 CPU와는 구조가 완전히 다르다. 여러가지 작업능력을 보유한 CPU와는 달리 GPU는 모든 능력을 산술작업에 몰빵했다고 볼 수 있다. 따라서 혼자서는 작업을 제어하고 처리할 수 없지만, GPU는 그 자체가 훌륭한 계산기로서 산술능력을 발휘하고 컨트롤타워인 CPU의 도움을 받아 진행할 수 있다. + 보다 발전된 딥러닝용 GPU로서 TPU를 대신 쓴다고 한다. 본 글에서는 AI의 흐름과 그 자체에 집중하기 위해 자세한 것은 생략하겠다.

ChatGPT (Present Artificial Intelligence)

챗GPT, 너도 가입해봤어?
2023년 들어서 인공지능이 다시금 화제가 되었다. 네이버의 지식인 보다도, 알파벳의 구글링 보다도 정확하고 빠른 방법이 나왔다.
바로 오픈AI(OpenAI)사에서 출시된지 1년이 조금 안된 ChatGPT이다. ChatGPT란, GPT 3.5(OS버젼 명칭, 23년 2월 기준)를 기반으로 하는 대화형 인공지능 서비스이다. 2년 전까지의 Data를 바탕으로(최근 2년은 정보가 아직 저장되어있지 않다.) 체계적인 답변을 제공한다.
간단하게 회원가입 후(Sign up) 무료로 혹은 월 20달러의 구독료를 내고 유료로 이용할 수 있다.

물론 인공지능, IT기술에 관심이 많다면 이미 OpenAI사와 ChatGPT를 들어봤을 것이다. 이미 국내에서 이슈가 되기 전 미국의 Microsoft사는 '챗GPT(ChatGPT)'의 개발사 오픈AI(OpenAI)에 10억 달러(약 1조 2,000억 원)를 투자하였고, 최근에는 추가로 총 100억 달러(약 12조원)의 투자를 협의 중인 것으로 알려졌다. 마이크로소프트는 챗GPT를 오피스(Office) 제품과 검색엔진 빙(Bing)에 적용할 계획이다. 이러한 기능은 2023년 3월부터 순차적으로 적용되어 출시될 예정이다.

Microsoft Stock Price (previous 1month)

ChatGPT, 정말로 똑똑해?
ChatGPT는 사용자와 주고받는 대화에서 질문에 답하도록 설계된 언어모델이다. 실제로 챗GPT를 켜면 간단하게 Google검색, 네이버 검색을 하듯이 질문이든 문장이든 간단하게 입력하도록 나온다.

[Reference : Main Page of ChatGPT, chat.openai.com/chat]

오픈AI는 “챗GPT가 대화 형식으로 추가적인 질문에 답하고 실수를 인정하며 정확하지 않은 전제에 대해서는 이의를 제기하고 부적절한 요청을 거부할 수 있다”고 명시해 놓고 있고, 실제로 사람들이 입력하고 이의제기한 내용에 대해서는 지속 반영되어 업데이트를 하고 있다.

사이트를 보면 예시 질문(Examples)도 있고, 사용가능한 범위는 무엇인지(Capabilities & Limitations)가 나온다.

ChatGPT, 나는 훌륭한 개발자에요
챗GPT를 더 스마트하고 사용하고 싶어서, 단순한 질문말고 일을 시켜보았다. 실제로 챗GPT는 개발자들이 간단히 작성한 코드 초안(Code draft)을 검토하는 정도로 활용가능하다고 한다. 물론 새로운 코드도 작성가능하다는 말이다.

그렇다면 코딩을 시켜봐야지. Hey ChatGPT! Can you write the Python Code for 'morning alarm'?
어? 화면이 바뀐다. 이전의 Dos 배경 같은 검은색 배경이다. 코딩이 되는구나. 이렇게 되면 누구가 어플리케이션 제작도 가능한 건가?
물론 필자는 파이썬 코드를 입력할 수도 제작할 수도 없지만, 그럴듯해 보였다. 정말로. 빠른 시일내에 파이썬 입력 환경을 구축하고 실제로 구현시켜봐야겠다.

ChatGPT, 한국에서도 도움이 될까?
실제로 챗GPT를 사용해보면서, 궁금한점이 너무도 많다. 이걸로 과제를 한다고? 블로그 글을 쓴다고? 그 전에 한국사람들한테는 유용하게 쓸 수 있긴한걸까. 그래서 다음과 같은 질문을 해보았다. ChatGPT! 서울시교육청(Seoul Metropolitan office of education)에 대해서 말해줄 수 있어?
결과는 어떠하였을까? 대답뿐만 아니라 알아서 서울시교육청을 줄여서 설명한다…

[Can you tell me about 'Seoul Metropolitan office of Education'?, chat.openai.com/chat]

두 단락으로 마친 줄 알았던 답변은 이어져 순식간에 두 단락을 더 작성한다. 답변이 퀄리티가 나쁘지 않은데? 읽을만 한거 같은데? 질문을 한 문장했더니 거의 스무줄 답변을 했다. 지금 초기 단계인데, 이렇게 상세한 답변이면 앞으로 학교는 난리나겠구나, 앞으로 사람들이 이 기술에 의존하겠구나.
잠깐만, 근데 이게 정말 팩트는 맞는거지?

ChatGPT의 답변, 정말로 믿어도 될까
MIT Technology Review에서 ChatGPT 관련 내용에 따르면, 구글이 그동안 자사의 강력한 언어 모델을 검색 기능에 도입하지 않은 데에는 그럴 만한 이유가 있다. 챗GPT 같은 인공지능 모델들은 편향되고 해로우며, 사실과 다른 틀린 내용을 남발하는 경향이 있는 것으로 악명이 높다. AI 모델들은 마치 사람이 작성한 것처럼 매끄러운 문장을 그럴듯하게 만들어낼 수 있지만, 그들이 말하는 바를 진짜로 이해하는 것은 아니다. 게다가 이들은 거짓도 사실처럼 확신에 가득 찬 언어로 서술한다.

시사점

여기까지 알파고를 지나, ChatGPT의 등장과 함께 새로운 인공지능 기술에 대해 알게되었다. 많은 사람들이 다양한 방법으로 ChatGPT를 활용할 것이고, 이와 연계되는 다양한 서비스가 제공될 것으로 예상된다. 단, ChaGPT에게 모든 일을 일임하고 과제를 제출하는 친구들은 보다 신중하게 사용할 것을 권장한다! 내가 작업하는 것에 대해 효율적이고 불필요한 부분을 줄이는 것은 좋지만, ChatGPT가 100% 대신 생각하고 고찰하고 결론을 만든다면 그것은 내가 안한 것만 못하게 될 것이다.
또한 정확도에 대해서는 더 자세하게 다루지는 않았지만, 팩트체크는 항상 염두하면서 사용할 것을 권장한다. 최근 2년의 정보가 누락되어 있고, 아무리 빅데이터가 뛰어나다고 하지만 완전히 100%라고 신뢰할 수는 없지 않을까? 사람도 실수를 하고 알면서도 잘못된 판단을 할때가 있는데 말이다. 하지만 이러한 점들을 고려하며 잘 활용한다면 누구나 훌륭한 지식인이 될 수 있을 것이다.