생성과 창작의 차이
ep 6. 기계인가? 인간인가?
다시 한 번 생각해보자.
창작이란 무엇일까?
만약 아래 영상이 생성형AI로 만들어진 것이라고 가정해보자.
만약 이 영상이 단순히 생성형AI로 만들어진다면 어떤 의미가 있을까?
나의 분석과 평가가 중립적이고 공정하다고 말할 수 없기는 하다.
어찌보면 내가 저작권자의 입장에서 말할 수 밖에 없는 이유가 있기도 하다.
난 휴학을 하고 밴드를 한 적도, 졸업작품으로 단편영화를 제작한 적도 있고, 내가 만들 노래들에 영상을 입힌 유튜브 채널이 있기도 하다.
생성형 AI와 저작권
창작과 생성의 차이를 이미지로 표현보자면 이렇게 된다.
챗GPT는 얼핏 보기에는 인간의 언어를 이해하고 처리하는 것처럼 보인다.
하지만 그 어떤 컴퓨터도 자연어에 대한 ‘진정한 이해’는 가지고 있지 않다.
일반 사용자들은 프로그래밍 언어가 아니라 일상 대화로 어떤 것을 요구하고, 말이 되는 답변을 받고 있기 때문에 챗GPT가 인간의 언어를 ‘이해’하고 있다고 생각하기 쉽다.
하지만 ‘언어라는 기호’를 다룰 줄 아는 것과 ‘언어의 의미’를 아는 것은 다르다는 개념을 다시 한 번 떠올려보자.
십자말풀이(Crosswords Puzzle)/크로스워드 퍼즐을 생각해보자.
빈 칸의 수량에 맞춰 단어를 채워 넣는 게임이다.
우리는 힌트 라는 문구를 읽고 관련된 내용으로 유추하여 단어를 찾는다.
하지만 컴퓨터에게 이 퍼즐을 풀라고 한다면 의미와 무관하게 여러 알파벳의 조합들을 가지고 문제를 해결 할 수 있겠다.
문제 해결가능 여부는 의미를 아는 것과 별개이다.
OpenAI 플랫폼에서 제공하는 ‘토크나이저’를 살펴보자.
만약 ‘사랑해’ 라는 단어를 입력하면 [5537, 31917, 5650]라는 토큰ID로 변환된다.
챗GPT는 ‘5537, 31917, 5650’ 라는 순서의 토큰들을 가지고 정리된 데이터 안에서 관련된 또 다른 단어들과의 조합을 통해, 겉으로 보기에 말이 되는 답변을 할 수 있다.
하지만 옳은 순서로 ‘문맥에 맞는 것 같은 단어’를 나열할 수 있다고 해서, 인공지능이 인간의 언어의 ‘의미’를 아는 것이 아니다. 사용자가 ‘사랑해’ 라고 인풋창에 입력하고, 챗GPT의 답변이 ‘나도 사랑해요’ 라고 나온다고 가정해보자. 그럼 이 답변에는 누군가의 마음이 담긴 감정 표현일까?
우리가 카카오톡의 메시지창에 ‘사랑해요’ 라고 입력한 뒤, 돌아오는 답변이 ‘나도 사랑해요’ 일 때, 그 문자가 사랑의 의미, 감정을 담을 수 있는 것은 그 메시지를 입력한 사람이 감정의 소유자이기 때문이다. 언어는 그 감정을 전달하는 도구일 뿐이다.
챗GPT의 구조와 원리에 대해 조금 세세하게 알아보자.
아는 사람들은 이미 다 알겠지만 GPT의 약자는 Generative 생성형, Pre-Trained 사전 학습된, Transformer 트랜스포머 이다.
여기서 트랜스포머라는 것은 인공지능을 설계할 때 사용된 ‘아키텍쳐’의 일종이다.
우리가 아는 그 로봇 애니메이션, 영화 트랜스포머 맞다.
이 거대언어모델 속에서 ‘다음 단어 맞추기’ 게임이 이뤄진다.
예를 들어 Paris is a city in _____ 속에서 France 라는 단어가 나올 확율이 17%로 가장 높다. 그리고 그 다음은 and가 15% the 가 9%.
물론 텍스트를 보여주고 있지만, 실제로는 위 토큰ID로 숫자들이 나열되고 계산되는 거다.
이걸 계산하기 위해 여러 층의 행렬들을 계산하고 또 계산한다.
극히 단순하게 말하자면 ‘행렬 계산기’ 이고 통계학적 계산을 통해 질문이나 요청에 맞는 답변을 생성할 수 있는 거다. .
자, 이런 생성형 AI를 사용할 때, MC 에셔의 그림을 다시 한 번 떠올려보자.
진정한 화가는 누구일까?
인공지능일까? 아니면 사람일까?
인공지능에게 ‘인격’이 부여되기 전까지 인공지능이 저작권자나, 창작자가 될 수 없다.
사전적 정의도 그렇고 법리적으로 마찬가지이다.
