한국형 챗GPT를 만든다고요?
네이버, 카카오 니치 마켓에 발 빠른 이인자 전략
샘 알트만, 피터 틸, 일론 머스크 등의 공동 창업자들이 2015년 12월 약 10억 달러의 투자금을 모아 설립한 OpenAI가 만든 chatGPT가 큰 화제입니다.
마이크로소프트로부터 2019년 10억 달러의 투자를 받은데 이어, 브라우저 Bing에 통합되어 서비스를 하거나 유료화 전환 등으로 수익 구조를 갖추기 시작하는 등 발 빠른 행보를 보이고 있습니다.
인공지능은 획기적인 대중적 서비스의 출현으로 계단식 발전을 해 온 사례가 많습니다. 전 세계의 이목을 모았던 인간과의 이벤트 바둑 대국으로 단숨에 인공지능 관련 투자에 불을 붙였던 알파고의 사례는 계단식 발전의 변곡점으로 작용했던 한 예입니다.
chatGPT가 이목을 끌게 되자, 한국형 GPT에 대한 소식이 뒤이어 나오고 있는 것은 또다시 대화형 인공지능 서비스의 변곡점이 되고 있다는 방증입니다.
chaGPT가 영미권 언어 중심의 머신러닝으로 최적화되었기에 발생하는 한국어 서비스의 상대적 열세를 파고들겠다는 전략으로, 카카오와 네이버가 각자 저마다의 GPT 서비스 개발과 출시를 예정하는 발표를 하게 된 배경입니다.
일반인들에게 갑자기 홍수를 이뤄 뉴스를 장식하는 GPT는 갑자기 등장한 신조어로 들릴지도 모르지만, 자동 회귀 언어 모델(Generative Pre-trained Transformer)이라는 의미로 딥 러닝을 사용하여 질의에 대해 인간과 유사한 수준의 답변을 생성하는 인공지능 분야를 일컫는 보통명사입니다.
앞으로 나올 수많은 유사 서비스도 GPT로 끝나는 서비스명을 갖게 되는 이유입니다.
현재 OpenAI 사의 chatGPT는 2018년 GPT-1 모델을 선보인데 이어 계속 업그레이드해 온 버전으로 GPT-4의 적용 이전에 선보인 GPT-3.5 정도로 불리는 버전으로 서비스되고 있다고 합니다.
OpenAI 사의 GPT-3.x 버전은 기존 버전에 비해 문맥의 기계스러움을 어느 정도 극복했다고 평가받고 있습니다.
스테디셀러 작가 유발 하라리가 자신의 저서 ‘사피엔스’의 10주년 기념판의 서문 작성을 의뢰한 결과, 저자가 썼다고 해도 손색이 없는 글을 답변으로 내놓아 화제가 될 정도입니다.
하지만 머신러닝의 특성상 충분한 학습 데이터가 주어지지 않는다면, 답변의 진위 여부를 보장할 수 없는 경우가 발생할 수 있습니다.
chatGPT 서비스 분야에서 비교적 마이너한 언어인 한국어의 경우, 질의에 대한 응답 중 그럴싸한 거짓말을 내놓는 경우가 있는 것도 그 때문입니다.
앞서 이야기한 네이버와 카카오 등이 한국어에 특화된 GPT 서비스를 발 빠르게 내놓을 수 있다는 데에는 한국어 데이터를 더 많이 확보하고 있다는 점에 착안하고 보면 단기간에는 승산이 있어 보입니다.
현재 네이버의 한국어 데이터 세트 용량은 1.96테라 바이트로 chatGPT의 그것과 비교하면 약 6500배 수준이라고 하니 말입니다.
하지만 구글 번역이나 애플 시리의 한국어 인식률의 사례에서 보듯, 광범위한 사용이 국내 유저들 사이에서 진행된다면 기간이 걸릴지는 모르지만, chatGPT가 한국어 답변의 정확도를 올리기 위한 데이터 세트를 확보도 가능할 것으로 보입니다.
알파고와 이세돌 구단이 쏘아 올린 이벤트 대국의 여파가 인공지능 관련 투자와 다양한 기술 개발 시도에 불씨를 지폈다면, 이번 chatGPT는 일반 대중들의 생활에 속 깊이 파고드는 인공지능 서비스를 보편화하는 전기를 만들 것으로 보입니다.
다소 이른 감은 있지만, 인공지능 서비스의 본격 출현에 대한 윤리와 인간 본질에 대한 영향을 균형 있게 고민해야 하는 시기도 다가오는 것 같습니다. 자연스럽게 각종 사고와 상황에 대한 판단을 인공지능에 의존하는 다음 세대의 폐해에 대해 조심스럽게 우려를 해야 할 만큼 기술이 빠르게 발전하고 있으니 말입니다.
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