Chat GPT와 검색 그리고 모빌리티
모빌리티 인포테인먼트 검색 서비스의 미래
Chat GPT 왜 주목해야 하는가?
Chat GPT가 연일 화제이다. 출시 5일만에 100만 유저를 확보하며 기존 SNS 가입자 수의 속도를 빠르게 압지르고 있다. 그만큼 세간에 AI 모델에 대한 관심이 모아진 것이라 볼 수 있다. GPT-4가 출시되기 전에 먼저 출시된 챗봇형 AI 모델이 Chat GPT이다. 기초적인 연산에서 실수를 하는 문제나 여러가지 한계들도 나타나고 있지만, 흥미로운 모델인 것은 분명하다. Chat GPT를 통해 사람들은 AI의 거대 트렌드 중 하나인 생성 AI(Generative AI)가 앞으로 세상을 어떻게 바꿔나갈지 주목하고 있다.
https://openai.com/blog/chatgpt/
Chat GPT 로그인 후 검색창에 키워드와 질문을 입력하면 AI가 답변을 해준다.일찍이 일론 머스크(Elon Musk)는 Open AI를 시작하면서 AI 기술 개발을 진행하였고, 최근 마이크로소프트(Microsoft)가 대규모 투자를 통해 향후 bing으로 대표되는 마이크로소프트의 검색엔진에 Chat GPT를 적용할 계획을 발표하기도 했다. 구글로 대표되는 전통적인 검색엔진 시장에서 Chat GPT는 새로운 바람을 불어넣고 있는 것은 분명하며, 여러 딥테크 기업들이 앞다투어 자사만의 검색 엔진과 AI 기술 고도화를 발전시키기 위한 노력들을 이어가고 있다.
그렇다면 Chat GPT와 모빌리티는 어떻게 연결될 수 있을까? 차량 운전 환경에서 운전자와 탑승자는 현재 운전자 보조 시스템인 ADAS 등을 활용해서 주행에 자동화 도움을 받지만 기본적으로 차량 탑승 시 운전에 대한 주도권은 운전자가 주도적으로 쥐고 있는 상황이다. 이러한 상황에서 운전자는 차량 조작과 관리에 대한 부분부터 차량 내에서 음성인식 기술을 활용하여 인포테인먼트 시스템을 조작하거나, 내비게이션 활용 및 음악과 날씨 검색 등 기존에 음성인식 서비스에서 가장 많이 사용하는 기능들을 차량 내에서 활용할 일이 많다.
따라서 단순히 Chat GPT는 거대 AI 담론이나 딥테크 기업들의 기술 개발에만 그치는 것이 아니라, 실제 서비스 단계로 내려와서 실제 적용하는 단계가 되었을 때 소비자들에게 어떤 경험을 제공해줄 수 있을지에 대해 관심을 가질 필요가 있다. 이러한 부분은 현재 Chat GPT와 다른 음성 인식 기술들이 가진 한계들을 파악하여 향후 소비자가 필요한 경험을 증진시켜주기 위한 향후 개발 방향에도 영향을 줄 수 있기 때문이다.
모빌리티 사용자 환경에서 Chat GPT는 어떤 기여를 할 수 있을까?
그렇다면, 차량 내에서 주행 중인 운전자가 Chat GPT를 통해 어떤 경험을 할 수 있는지, 아래의 몇 가지 검색 상황들을 통해 살펴보자.
기본적으로 Chat GPT는 사용자의 질문에 대답할 수 있는 응답형 모델이다.
예를 들어, 아래와 같이 '테슬라가 성장할까?' 또는 '아마존의 성장이 정체된 이유는?'이란 질문을 던지면 Chat GPT는 나름대로 자신이 이해한 수준에서 답변을 내놓는다. 테슬라 성장에 대해서는 여러가지 규제 허들과 경쟁 심화 등의 이유를 간단하게 제시하였고, 아마존 성장 정체에 대해서는 4가지 논거를 들며 왜 이커머스 시장이 경쟁이 치열한지를 말하고 있다.
이러한 응답형 대화를 통해 궁극적으로 Chat GPT가 지향하는 방향이 사람과의 소통을 통한 상호 의견 교환에 있음을 알 수 있다. 이는 기존 검색 엔진이 일방향적으로 사용자가 입력한 질문에 대해 기존의 자료 Pool 속에 있는 검색 결과들을 나열식으로 보여주는 것과는 다른 접근법이라 할 수 있다. 아울러 주행 중에 여러가지 주제에 대해 운전자가 질문을 던졌을 때 Chat GPT가 응답하고, 이에 대해 후속으로 질문과 문답이 이어진다면, 이는 사실상 인간과 기계와의 대화라고 볼 수 있는 부분도 있기에 HCI 관점에서도 흥미로운 부분이다.
다음으로 차량 내에서 음성인식을 통해 가장 많이 사용하는 기능 중 하나가 내비게이션과 추천에 관한 부분이다. 이를 위해 각각 미국과 한국의 경우를 대입하여 검색해보았다.
먼저 뉴욕에서 LA까지 가는 방법에 대해 물어보자 비행기와 차량운전, 기차탑승 등 3가지 옵션을 제시하면서 각각 걸리는 소요 시간에 대해서도 알려준다. 아울러 뉴욕에 있는 좋은 병원을 추천해달라고 하자, 대표적인 병원들 5개를 소개해주었다. 여러가지 조건에 따라 다를 수 있다는 전제까지 포함하는 모습이 제법 진화된 검색엔진 답다.
내비게이션 이용상황에서 쓸법한 질문도 해봤다. 단순히 A지점에서 B지점까지 가는 길을 찾는 것은 현재 음성인식 기술로도 구현 가능한 부분이다. 그래서 A지점에서 B지점으로 가는 여러 방법 중에 추천을 받아보았다. JFK 공항에서 NYU까지 가는 가장 빠른 방법을 알려달라고 했다. 그러자 택시와 차량공유서비스, 대중교통, 셔틀버스의 방법을 알려주며, 소요 시간과 대중교통 환승 지점까지 알려준다.
위와 유사하게 이번에는 한국의 경우를 대입해보았다. 서울역에서 판교까지 가는 방법을 묻자, 위와 마찬가지로 지하철과 택시/차량공유서비스, 버스의 방법을 제시한다. 하지만 아직 Chat GPT는 실시간 정보를 기반으로 추천을 하는 기능은 없다. 2021년 이전의 입력 정보를 기반으로 신경망 방식으로 추천을 하고 답변하기 때문이다. 그래도 한국 지역에 대해서도 정보 제공이 가능하다는 점이 썩 인상적이다.
다음은 판교역 근처 병원을 추천받아보았다. 5개 정도의 병원을 추천해줬다. 다만 이 역시 향후 고객에게 편리함을 제공할 수 있는 서비스까지 이어지기 위해서는 보다 구체적인 추천이 가능한 옵션들이 생겨날 수 있어야 한다. 예를 들면, 어느 병원은 어느 의사가 유망하고, 어떤 병원이 어떤 진료를 언제부터 언제까지 하는지에 대한 후속 질문들에 대해서도 답변할 수 있어야 한다. 이런 부분에 대해서는 Chat GPT와 구글과 네이버로 대표되는 기존 검색엔진이 융합할 수 있는 여지가 있다고 본다. 다만, AI 학습에 대한 부분은 인간이 모르는 지식과 지혜에 대해 알려줄 수는 없는 법이다. 왜냐면 인간도 모르는 것을 학습시킬 방법이 없기 때문이다. 현재로서는 AI가 인간을 넘어선다는 개념이 아니라, 인간의 행동과 기능을 모방하는 단계를 통해 인간의 활동에 효율성과 최적화를 지원하는 개념으로 보는 것이 맞을 것이다.
다음으로 음악 검색에 대한 부분으로 넘어가보았다. 음악검색과 재생은 실제 필자도 차량 내에서 많이 사용하는 기능이다. 테슬라에서도 곡 제목이나 가수 이름을 말하고 노래를 틀어달라고 하면 곧잘 재생한다. 아래 결과와 같이 Chat GPT도 4가지 장르별로 유명한 가수들의 이름을 제시하였다. 향후에 Spotify와 같이 RADER 기능처럼 신곡에 대한 추천이나 장르별 곡 추천 등이 세부적으로 이뤄지려면, 인간의 음악 선택에 대한 보다 세밀한 관찰과 알고리즘 적용이 필요해보인다. 다만 가수에 대한 추천이 Chat GPT에서 가능하다는 부분은 향후 차량 내 인포테인먼트 시스템에 Chat GPT가 적용되었을 때 우리가 기계와의 문답을 통해 지금보다 더 많은 경험을 누릴 수 있다는 점은 흥미롭다.
차량에서 중요한 부분 중 하나가 정비와 관리에 대한 부분이다. 이에 대한 조언도 구해보았다. 그러자 오일 교환과 타이어 점검, 브레이크, 배터리 체크 등 6가지 영역에 대한 관리 포인트를 제시하고, 어느정도 주행거리나 기간마다 점검해야 하는지도 알려주고 있다. 이것이 기존 차량 내 차량관리 시스템과 연동된다면 더 풍부한 사용자 서비스 제공이 가능할 것이다.
다음으로는 맛집 추천을 받아보았다. 이에 대해서도 판교역 근처의 5가지 식당을 추천해주었다. 이 역시 향후 내비게이션의 맛집 추천 프로그램과 연동된다면 보다 다양한 접근이 가능한 가능성이 있다고 보여진다. 또한 향후 자율주행 기술이 고도화되어 레벨 3 이후 사람이 운전할 필요가 없는 순간이 왔을 때 더욱 빛을 발할 것이다. 차량 내에서 운전을 하지 않으면, 쇼핑이나 업무, 엔터테인먼트 등 다양한 소비 활동 연계가 가능하며, 이는 새로운 비즈니스로 이어질 것이기 때문이다.
아래 내용은 간단한 내용에 대한 수리적 검색을 해보았다. 먼저 날짜를 계산하는 것에는 큰 어려움이 없었다. 2월 10일부터 12월 9일까지가 277일임을 계산해냈다. 다만, 원달러 환율에 대해서는 앞서 언급한 것처럼 실시간 정보가 없기 때문에 아직까지는 스마트폰의 음성인식 기능처럼 환율 정보 안내가 안되는 것을 알 수 있다. 다만, 흥미로운 것은 나름대로 대답을 내놓았다는 점이다. 어떻게 환율을 알 수 있는지 방법도 알려주고, 환율에 영향을 미치는 것들이 어떤 것이 있는지도 나름대로 답변을 주었다는 점은 흥미롭다.
마치면서 : 한계와 가능성
지금까지 살펴본 것처럼 Chat GPT는 상당히 흥미로운 검색 엔진이었다. 사용자가 빠르게 증가한 것만 보더라도 그 관심을 알 수 있다. 응답형 모델을 통해 사람의 질문에 대해 기계가 나름의 답변을 내놓는 것이 흥미로웠다. 다만, 한계도 명확하다. 아직 실시간으로 연동되는 검색 정보는 없기 때문에, 실제 서비스까지 연동이 되어, 결제 등이 이뤄져야 보다 많은 비즈니스가 창출될 수 있다. 하지만 가능성은 있다. 앞으로 더 많은 parameter가 추가된 GPT-4가 곧 나올 것이고, 이렇게 버전이 점점 업그레이드 되는 가운데, 다른 검색 엔진과 기존의 디지털 정보와 연계할 수 있는 방법들이 나온다면, 향후에는 여러가지 디지털 서비스와 비즈니스가 창출 될 것으로 기대된다. 모빌리티 분야도 2010년대 이후 빠르게 디지털화하고 있고, 이러한 검색 엔진을 활용한 여러가지 인포테인먼트 서비스의 진화가 기대된다. 앞으로가 기대되는 흥미로운 Chat GPT였다.
