챗GPT 한번도 안 써보셨나요?
쉽게 설명한 인공지능 이야기 I
다 집어 쳐야 하나..
지난달부터 ChatGPT에 관한 공부를 좀 하고 새로 나온 버전의 앱을 다운로드해서 시간이 날 때마다 대화도 해보고 코딩할 때도 이용을 해보니, 블로그 같은 건 정말 쓸 필요가 없겠는데 하는 생각이 들었다. ChatGPT에게 블로그를 써달라고 하면 몇 초안에 다 써주니, 괜히 글을 쓰는 게 시간 낭비 같은 생각이 들었다. 그러다가 계속해서 좀 더 인공지능에 관해서 읽어보고 조사를 하다가 마음을 바꾸게 되었다.
GPT-3는 OpenAI에서 개발한 자연어처리 기술 중 가장 최신의 모델입니다. 이 모델은 기존의 대화형 인터페이스보다 더욱 진보한 기술로써, 다양한 분야에서 실용적으로 활용될 예정입니다. 한 가지 장점은, 이 모델은 인공지능의 다양한 분야에서 활용될 수 있기 때문에 대화형 봇 개발을 통해 기업들의 비즈니스 생산성을 대폭 향상할 수 있다는 것입니다. 또한, Chatbot GPT-3는 이전 모델에 비해 수많은 리소스를 활용해 더욱 정확하고 자연스러운 자연어 처리가 가능하다는 장점이 있습니다...
"ChatGPT에 관한 블로그를 써줘"라고 하면 위처럼 답한다. 뤼튼(https://wrtn.ai/)을 이용했다. 뤼튼은 OepnAI에 연동해서 GPT-3.5와 4 버전을 함께 사용할 수 있는 한국에서 개발한 앱이다.
오늘은 ChatGPT의 1편으로, 내가 경험한 ChatGPT에 관해서 아직 사용해보지 않은 분들을 위해 쉬운 말로 소개를 하고 어떻게 사용할 수 있는지, 뭘 할 수 있고, 구글 검색이랑은 무엇이 다른지, 또 앞으로 어디에 쓰일 수 있는지를 간략하게 정리해 보겠다.
Chatbot의 역사
많은 사람들이 ChatGPT가 세상에 공개되었을 때 이런 테크놀로지가 갑자기 나온 것이라고 생각했을지도 모르겠지만, Natural Language Processing(NLP) 즉, 자연언어처리 기술은 사실 오래된 기술이다. 처음으로 공개된 예는 1960년대에 MIT에서 최초로 발명한 Eliza라는 chatbot으로 상담을 해줄 수 있도록 개발된 도구였다. 우리가 몇 년 전부터 사용하던 Amazon의 Alexa, 구글의 Ok Google 등도 자연어 처리 기술을 사용한 도구들이다. 다른 점이 있다면 Eliza는 단순히 대화하는 문장을 학습하고 그를 바탕으로 다음 질문에 대답을 형성하는 기본적인 대화 밖엔 못 하지만, 요즘 사용하는 Chatbot들은 machine learning(기계학습)을 통해서 수많은 인간의 대화를 연구한 바탕으로 개발되었기 때문에 훨씬 더 자연스럽고, 다양한 장르의 대화가 가능하고, 대화 자체가 더 깊이가 있다.
ChatGPT를 개발한 OpenAI 역시, 요즘이야 모르는 사람이 없지만, 창업을 한 것은 꽤 오래전 2015년으로 그동안 굵직한 실리콘밸리의 기업들과 인공지능에 관심을 가졌던 많은 사업가들(Bill Gates, Elon Musk) 등이 자본을 대고 연구를 함께했다.
자연어 처리가 뭐지?
Chatbot을 이야기할 때, 자연어 처리라는 말을 자주 듣게 된다. 자연어 처리, 즉 Natural Language Processing(NLP)을 쉽게 말하자면, 인간이 쓰는 언어이다. 인간이 쓰는 언어는 컴퓨터 언어나 또는 책등에서 문법적으로 완벽하게 쓰이는 언어와는 다르다. 컴퓨터로 코딩을 할 때 오타를 내거나 어법(Syntax - 한국어로는 통사론이라고 한다)이 틀리면 실행을 돌리다가 실패하고 에러를 낸다. 프로세서가 알아들을 수 없어서 그렇다. 물론 소설은 좀 다르지만, 교과서나 백과사전등과 비교해 봤을 때, 쓰는 문법과 오타가 하나도 없는 완벽한 언어와 인간이 일상생활에 쓰는 언어와는 큰 차이가 있다. 단어뿐 아니라 사람마다 쓰는 억양도 다르고, 사투리를 쓰는 사람도 있고, 교육 수준에 따라 문법도, 철자도 뒤죽박죽일 수 있다. 그래도 인간은 이런 난해한 자연적인 언어를 알아듣는다. 이런 인간이 쓰는 자연스러운 언어를 자연어, 즉 완벽하지 않지만 의사소통이 가능한 언어를 Natural Language라고 한다. 그리고 이런 자연어를 이해하고 대화할 수 있게 실행하는 것을 “자연어 처리”라고 한다.
컴퓨터가 사람 말을 알아들으려면 완벽하게 문법과 어휘를 알아야 할 뿐만 아니라, 인간이 많이 하는 실수들, 요즘 유행하는 비속어들, 욕, 줄임말, 유행어 또 오타 등도 알아서 이해할 줄 알아야 한다. 내가 이 블로그를 쓰고 있을 때도 수많은 오타를 낸다. 그리고 "맞춤법 검사"를 실행해서 그것들을 고친다. 이것도 자연어 처리의 한 종류라고 할 수 있다. 또 요즘 네이버나 구글에 가서 문장을 시작하면 알아서 문장을 끝내주는 Autocomplete 서비스도 자연어 처리의 한 부류다.
예전의 chatbot이 그냥 문법을 공부해서 언어의 패턴을 분석하고 말을 받아치는데 그쳤다면, 요즘은 기계학습을 통해서 사람들의 실제 대화를 공부하고 또 가능한 오타들을 미리 숙지함으로써 사람들이 실수를 해도 인공지능이 이해하고 대화를 이어갈 수 있는 것이다.
ChatGTP 시작하기
한국어로 사용하고 싶으신 분들에게는 뤼튼을 추천한다. https://wrtn.ai/ 에 가서 개정을 만들면 바로 이용이 가능하다. 또 뤼튼에서는 돈을 내지 않아도 최신버전인 4 버전을 사용할 수 있다. 참고로, 현재 OpenAI사이트에서는 최신버전 사용료가 한 달에 USD$20이다.
영어로 사용하고 싶은 분들은 뤼튼에 가서 영어로 사용해도 된다. 한국어보다 영어로 사용하는 게 아무래도 좀 빠르다. 바로 OpenAI 사이트에서 사용해 보실 분들은 https://openai.com/blog/chatgpt 가셔서 개정을 만들면 사용가능하지만 최신버전은 아니고 전 3.5 버전을 사용할 수 있다.
3.5 버전과 4 버전의 차이?
생각보다 크다. 우선 한국어로 검색할 경우 3.5 버전은 복잡한 대화에는 좀 느리다. 4 버전은 우선 좀 더 긴 문장을 처리할 수 있고, 속도도 빠르다. 그리고 사진을 찍어서 물어본다든지, 그림을 그릴 수 있는 능력도 추가되었다. 좀 더 자세한 내용은 여기에서 확인이 가능하다. 앱으로 다운로드하려면, 역시 OpenAI 앱을 다운로드하시면 되고, 최신버전은 유료, 3.5 버전은 무료로 이용 가능하다.
ChatGPT와 검색의 다른 점
많은 사람들이 ChatGPT, 즉 인공지능과 검색을 혼동한다. ChatGPT를 쓰는 것과 구글에 가서 검색하는 것과의 차이점은 무엇일까?
ChatGPT는 내가 물어본 것에 대한 정보를 수집해서 최상의 답을 골라서 말해 줄 수 있는 능력을 가진 인공지능이고, 검색은 데이터베이스 등을 뒤져서 가지고 있는 모든 정보를 내가 검색한 키워드에 가장 가까운 순서로 나열해 놓은 리스트다라고 생각하면 된다. 그래서 우리는 Google이나 Yahoo를 검색엔진이라고 부른다. 즉, 검색을 하는 엔진을 가진 주체라는 뜻이다.
쉬운 말로, ChatGPT와 대화하는 것은 아이가 박식한 선생님에게 물어서 답을 얻는 것이고, 구글은 그냥 내가 물어본 것에 가장 가까운 정보들을 나열해 주는 것이라고 보면 된다. 그래서 검색한 후에, 나열된 검색 결과들 중에서 내가 찾는 답을 다시 선택해야 하는 두 번째 과정이 수행되어야 한다. 물론 우리는 아직까지 검색에 더 능숙하기 때문에 처음 ChatGPT로 대화를 할 때 오히려 막막할 수 있다. 무엇을 물어보고, 무엇을 해줄 수 있는지 아직 파악이 잘 되지 않아서이다.
쉬운 활용 예
기억해야 할 것은 ChatGPT는 언어를 바탕으로 한 대화를 할 수 있는 Chatbot이기 때문에 기술적인 문제를 해결하는 것은 할 수는 없다. 그러나 글을 써 달라고 하면 기가 막히게 써준다. 예를 들면:
ChatGPT에 관한 블로그를 써줘
제주도에 집을 사고 싶은데 어떤 점을 고려해야 할까?
"김 아무개"씨가 2023년 7월 10일 오후 3시에 돌아가셨어. 부고를 알리는 내용을 써줘
건물에 엘리베이터가 고장 났는데 7월 20일까지는 고쳐질 거라고 공고문을 써줘
2019년 macbook을 파는 광고를 써줘. 상처 하나 없고, 깨끗하다고 말해줘
하남시 부영아파트 16평 2020년에 깨끗이 수리한 방 2개짜리 전세 3억 원에 내놓는 광고를 써줘
이태리에 2주간 갈 계획을 짜줘
저녁에 뭘 먹을지 정해줘. 지금 냉장고에 김치, 계란, 파, 햄, 고등어구이, 상추가 있어(또는 냉장고 사진을 찍어서 올리면 사물을 파악해서 가능한 레시피를 말해준다)
일주일에 2번 와서 집 깨끗하게 청소할 사람을 찾는 공고를 써줘. 최소한 6개월 이상 일하실 분만 지원해 달라고 해줘
왜 결혼하는 게 혼자 사는 것보다 낫지?
윗 집이 밤마다 너무 시끄러워. 항의하는 글을 좀 써줘. 나는 지금 204호에 살고 있고, 윗집은 304호야
machine learning 한국말로 뭐라고 해?
어머니에 대한 시를 써줘
꼭 중학교 3학년이 쓴 것처럼 노인과 바다를 읽은 소감을 좀 써줘
software engineer를 찾는 공고를 써줘. ruby, ruby on rails, javascript, elastic search, kafka 써본 경력 있는 사람을 찾고 있어. 5년 이상 경력에, 서울로 출퇴근 가능한 사람
그림 그려줘. 4 버전부터 할 수 있다. 뤼튼을 이용해서 그려달라고 하면 된다
뤼튼에서 그림을 그리려면 GPT-4 옵션을 선택해야 한다.참고로, OpenAI는 Dall E라는 더 전문적인 이미지 생성 및 생성된 이미지에 기반한 텍스트 요약 작업을 수행할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 무료로는 사용할 수 없고 처음에 USD $15를 내야 사용할 수가 있다. 사이트는 https://labs.openai.com/이다.
Write vue.js for radio button which have list of users. Once user choose, it emits "selected" for selected user - 이렇게 코드도 생성할 수 있다. 이러다가 직업을 잃겠는걸(-_-;)
자바스크립 코드를 3초 만에 완성한다 (T_T)할 수 없는 것들
앞서서 말했다시피, 기술적인 문제는 Chatbot으로는 해결이 불가하다. 또 생각보다 많은 사람들이 ChatGPT이 수학적 사고 능력이 부족하다는 지적을 한다. 참고로 빌게이츠는 이것이 인공지능의 기능이 떨어져서가 아니라, 우리가 수학적인 문제를 해결해 달라고 할 때 인공지능이 거기에 뒷받침되는 여러 가지 요소들을 파악하지 못해서라고 한다. 즉, 수학적 인문제를 해결하는 해결력이 부족한 것이 아니라 질문의 의도가 파악되지 않았다는 말이다. 이런 기술적인 문제들은 조만간 해결이 될 것이다라는 것이 업계의 추측이다.
2023년 세금처리 좀 해줘 - Chatbot은 이런 기술적인 일을 못 함
지금 Nike Air Jordan을 가장 싸게 살 수 있는 곳은 어디야? - 모든 인터넷의 가격정보를 보고 대답해야 하는 이런 식의 질문에는 답을 못한다. 이것은 우리가 검색을 이용해야 하는 가장 좋은 예이다
지금 가장 맛있는 치킨집이 어디야? - 역시 검색을 이용해야 한다
수학문제들 - 밑의 예는 여러 차례 소개되었다. 250ml 컵이 있으면 그냥 거기에 물을 넣으면 끝날일을 정말 이상하고 복잡하게 대답하는 경우 ¯\_(ツ)_/¯
이 예는 Ted Talks 등을 통해 여러 차래 소개되었다.앞으로 어디에 쓰일까?
우선 이미 실리콘밸리에서는 활발하게 ChatGPT를 사용한 다양한 상품들이 개발되고 있다. 우리 회사에서는 의사들이 간단하게 환자의 보험청구를 할 수 있도록 하는 chatbot을 몇 달 전에 개발했다. 또 소비자상담센터들은 이미 자연어 처리를 사용한 인공지능형 chatbot을 사용하고 있고, 앞으로도 더 발전된 버전들이 나올 것이다.
빌게이츠가 GatesNotes(https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun)에서 말했듯이 의료, 교육 등 다양한 분야에서 엄청난 속도의 발전을 인공지능을 통해 이루어질 것으로 보고 있다. 내가 일하는 분야가 의료 쪽이기 때문에 나는 좀 더 많은 관심을 가지고 이 분야에서 나올 수 있는 발전을 찾아보았다. 예를 들면:
의사를 보기 전에 chatbot을 통한 간단한 진료와 상담 - 이미 ChatGTP-4는 의사면허시험을 우수한 성적으로 통과하고 정확한 진단을 더 빨리 내리는 것으로 알려졌다
119등 긴급한 사항에서의 chatbot을 이용한 신속한 상담
더 빠르고 많은 의약의 개발 - 임상실험이나 사람들이 하는 실수들을 최소화함으로써 새로운 약의 개발등이 빠르게 진행될 것이다
문서 작성의 효율성 - 의사가 환자를 보고 난 후에 써야 하는 각종 보고서들과 보험에 관한 서류들을 대신 써준다
환자들 관리 - 많은 환자들이 의사의 지시를 따르지 않는다. 약을 제때 먹지도 않고, 식습관을 고치지도 않는다. 이런 모든 일들이 앞으로는 인공지능이 관리하고 환자가 따르지 않는 경우 경고를 주거나 의사에게 보고될 수 있다
개인에게 맞는 약과 치료약 처방 - 앞으로 좀 더 개인의 상태를 진단하기가 쉬워짐으로 개인에게 맞춰진 약이나 진단을 내리기가 더 수월해진다.
DNA 등을 바탕으로 한 개인적인 병의 진단과 예측 - DNA 염기서열결정이 더 빠르고 싸게 진행될 수 있다
교육 쪽에서도 좋은 결과를 기대할 수 있다. 선생님은 서류에 시간을 쓰는 것보다 학생들과 더 많은 시간을 보낼 수 있고 학생관리도 선생님과 학부모가 이런 인공지능의 도움을 받을 수 있다. 숙제를 점검하거나 또 개인에 맞는 학습정보도 인공지능을 통해서 도움을 받을 수 있다.
문제점 - 불평등화
If a tree falls in a forest and no one is around to hear it, does it make a sound?
본인이 치킨집을 차렸다고 가정해 보자. 만약에 다음, 네이버, 카톡, 구글, 배달의 민족, 그 어디서든 본인의 치킨집이 검색에서 뜨지 않는다면, 그 치킨집이 살아남을 수 있나? 더 본질적으로, 본인의 치킨집이 존재하기는 하는 것인가? 이 조차도 대답하기 힘들다.
몇 개의 기업들이 주도하는 인공지능은, 모든 사람을 그 기업들에게 완전히 의존하게 만든다. 만약 이런 대기업들에게 반발하면? 작은 기업들이나 개인은 소리, 아니 존재조차 위협받게 된다.
이런 걱정은 멋진 신세계라는 책을 떠올리게 한다누가 OpenAI를 만들고 선도해 왔나? 바로 실리콘밸리 재벌과 재벌기업들이다. 이런 기술을 개발하는 데는 천문학적인 돈과 많은 재능이 필요하다. 누가 이런 자본과 인력을 가지고 있는가? 역시 실리콘밸리의 재벌과 기업들이다. 문제는 이렇게 계속해서 부와 재능의 불평등이 가속화될 것이고 세상은 이렇게 몇 개인과 기업이 만들어놓은 시스템 안에서 살아가는 세상이 될 것 같다. 지금 현재 중국이나 다른 나라에서도 다양한 인공지능의 개발이 되고 있고 더 발전한 분야도 있겠지만, 여전히 그들도 국가가 뒷받침되어 있거나, 아니면 대기업들이 경영하는 회사들이다. 아무리 앞으로의 AI가 적은 비용으로 의료나 교육서비스를 개발도상국에 전파할 수 있는 힘이 있다고 하더라도, 전체적으로 봤을 때 부의 분배는 더더욱 불공평해질 것이다.
wiki - https://en.wikipedia.org/wiki/OpenAI에서 발췌인공지능이 인간을 지배한다?
또 다른 문제로 많이 거론하는 것이 인공지능이 인간을 위해 사용되지 않고 역이용되지 않느냐 라는 걱정이다. 이점에 대해서는 나는 여기서는 별로 거론하지 않겠다. 첫째로 나는 이쪽의 전문가가 아님으로 기술적인 또는 도덕적인 문제를 거론할 만큼 잘 알지 못한다. 이 쪽에 관해서 좀 더 읽고 싶은 분들은 빌게이츠의 글 6번째(https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun)를 읽기를 추천한다. 얼마 전에 상원 청문회에서 OpenAI CEO, Sam Altman이 여러 가지 인공지능에 대한 문제점과 나아가야 할 길에 대해서 진술했다. 가장 주목할만한 점은 정부차원의 제제이다. 그러나 정부가 어떻게 인공지능을 제제할 것이고, 그러한 정책이 급속도로 발전하는 인공지능을 따라잡을 수 있을지가 의문으로 제시되었고, 현재는 아무도 그에 대한 대답을 하기 어려운 듯하다. 이쪽은 내가 사실 많은 시간을 들여서 공부를 하지 않아서 더 이상 거론하지는 않겠다. 뉴욕타임스에서도 이러한 문제를 재조명했다.
ChatGPT와 인공지능
다시 한번 말하지만, 이 글을 목적은 ChatGPT와 그에 따른 자연어 처리의 소개에 초점을 맞추었고, 아직 써본 적이 없는 분들을 위해 어떤 식으로 쓸 수 있나를 나열하는데 중점을 두었다.
많은 사람들이 앞으로 인공지능이 불러올 사회에 대해서 두려움을 가지고 있다. 그러나 좋은 점도 많이 있다. 우리가 처음 인터넷이 세상에 퍼지기 시작했을 때도 사람들이 모두 걱정했다. 아무도 책을 읽지 않고, 아무도 학교에 가지 않고, 아무도 일하지 않게 될 것이라고. 그러나 인터넷이 가져온 세상은 그렇지만은 않았다.
앞으로 발전하는 인공지능 역시도 사람이 사는 방법을 극단적으로 바꾸겠지만, 그렇다고 해서 나쁜 점만 있는 것도 아니고 좋은 점만 있는 것도 아니다. 문제는 이러한 기술을 어떻게 쓰느냐에 따가 사회나 개인에게 이득이 될 수도 있고, 또 두렵고 무섭기만 한 변화가 될 수도 있다.
도태되지 말고 새로운 것을 받아들이고 배우는 것이 바로 세상을 즐겁게 사는 힘이다.
다음에는 제2편으로 ChatGPT 등 인공기능이 가져올 변화와 API를 활용해서 할 수 있는 것들을 가지고 오겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다.
