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by OOJOO Mar 22. 2023

ChatGPT가 가져올 거대한 변화

ChatGPT로 인한 산업 혁신

2016년 알파고가 이세돌기사와 대국을 펼쳐 5전 4승으로 이기면서 AI의 위력을 체감했다. 그리고 2022년 11월 AI는 ChatGPT로 6년 전보다 더 강해져서 돌아왔다. ChatGPT는 대화창에 필요로 하는 것을 요청하고 궁금한 것을 불어보면 사람처럼 글을 이해하고 답을 제깍 준다. 바둑만 잘 두는 AI가 아니라 다양한 영역의 지적인 업무도 성공적으로 해낼 수 있는 인공지능으로 거듭 났다. 이렇게 인간처럼 지적인 업무 수행을 해낼 수 있는 AI를 AGI(artificial general intelligence)라고 부른다. 그 이전의 인공지능이 특정한 목적으로만 제한된 영역에서만 사용되었는데 ChatGPT가 보여준 AI는 초거대 AI로 한 단계 도약한 것이다. 세상을 놀래킨 새로운 초거대 AI가 어떻게 기존 AI와 다르고, 이로 인해 우리 산업, 사회는 어떻게 이 기술을 활용하고 이로 인한 변화를 준비하고 대처해야 할지 살펴본다.

▣ ChatGPT와 초거대 AI 트렌드

ChatGPT는 대화 방식으로 AI에게 글을 써서 원하는 정보를 찾아갈 수 있는 새로운 지식 탐색 서비스이다. 이 서비스는 웹 브라우저를 이용해 ChatGPT 사이트에 연결해서 누구나 무료로 사용할 수 있다. 유료 버전은 속도가 더 빠르고 요청 가능한 질문(Prompt라고 부름) 개수가 더 많다. 이렇게 컴퓨터에 대하는 방식으로 서비스를 사용했던 것은 기존에도 있었다. 심심이, 이루다와 같은 챗봇과 아마존의 알렉사나 구글 어시스턴트와 같은 AI Assistant들이다. 또, 최근에는 기업의 고객 상담 서비스에도 챗봇이 도입되어 대화를 나누며 필요로 하는 서비스를 사용할 수 있도록 해주고 있다.

그렇다면, ChatGPT는 기존의 챗봇이나 AI Assistant와 무엇이 다를까?

바로 대화를 나눌 수 있는 주제와 답변의 수준이 기존과는 크게 다르다. 기존 대화형 서비스들은 제한된 영역에서만 대화가 가능하고 그 마저도 미리 설정한 질문과 답변을 벗어나는 경우 제대로 답을 하지 못한다. AI assistant는 글자 외에 말로도 사용 가능한데 음성을 제대로 인식하지 못하는 경우도 허다하고 물어보는 질문에 답을 못할 경우가 대부분이라 성능이 떨어졌다. 반면 ChatGPT는 왠만한 대부분의 질문에 답을 한다. 심지어 "이런 것까지도?”라는 영역까지도 답을 해준다. 기대 이상의 답을 해주고, 누구나 사용하기 쉬운 웹 사이트를 통해 제공되면서 세계적인 주목을 받으며 폭풍의 눈이 되었다.

ChatGPT는 문서 내용을 읽고 요약해주고, 번역을 해주고, 오탈자나 문법적으로 문제가 있는 문장을 고쳐주고, 문서의 내용을 줄여주고 늘려준다. 또한, 인터넷 검색으로 뭐든 찾아볼 수 있는 것처럼 부동산, 법률, 역사, 기술 등 다양한 영역의 주제에 대해 정보, 지식에 대한 답을 구할 수 있다. 심지어 수학 문제를 풀어주고, 컴퓨팅 프로그래밍을 해주기도 하며, 소설이나 시를 작문해주기도 한다. 회사의 신제품 출시를 위한 보도자료를 작성할 수 있고, 소비자 조사를 위한 설문조사 문항을 만들어주기도 하며, 고민 상담을 하는 상담사 역할을 해주기도 한다.

그렇게 영역을 가리지 않고 높은 품질의 대화를 가능하게 한 ChatGPT는 세상을 놀라게 한 것이다. 그렇다면 이 초거대 AI는 어떻게 만들어진 것일까? ChatGPT는 OpenAI라는 회사에서 GPT-3.5라는 AI 알고리즘으로 만들었다. GPT-3.5는 지난 3월15일 GPT-4로 업그레이드가 되면서 더욱 성능이 강화되어 글이 아닌 이미지와 영상, 소리까지도 인식하고 이해한다. AI 모델(알고리즘)의 성능이 개선되면 ChatGPT는 더 똑똑해지게 되기 때문이다. GPT-4는 그림에 그려진 의도나 뜻을 해석하고, 영상 속에 어떤 사물이나 장면이 있는지를 인식한다. 그렇다보니 GPT-4가 적용된 ChatGPT에 시사만화나 밈을 보여주고 이를 해석해달라고 하면 작가의 의도를 짐작해서 알려주기까지 한다. 이런 GPT-n이라는 AI 모델은 LLM(Large Laguage Model)로 기존의 딥러닝 기반의 머신러닝 모델 중 하나로 텍스트 데이터를 처리하고 생성하는데 특화되어 있다. 덕분에 인간의 언어를 잘 이해해서 질문이나 문서 내용을 파악해서 문장을 생성하고 요약하며 번역할 수 있는 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행하는데 최적화되어 있다.

그렇게 LLM으로 구현된 AI 서비스를 가리켜 Generative AI라고 부르며 이런 초거대 AI 트렌드를 AGI라고 부른다. OpenAI의 GPT-3.5 기반의 ChatGPT 외에도 Stabillity AI의 Stable Difussion 기반의 Dream studio, 구글의 람다 기반의 바드, 네이버의 하이퍼 클로바 기반의 클로바 라이브챗, KT의 믿음 기반의 AI 전문상담 서비스가 있다. 특히 generative AI 중에는 글이 아닌 이미지나 영상, 음악 등의 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 생성해주는 서비스들도 주목받고 있다. 드림 스튜디오는 전문 유료 이미지 생성 서비스로 필요로 하는 이미지를 글로 써서 입력하면 근사한 사진 품질의 콘텐츠를 만들 수 있다. 유사한 생성형 AI인 OpenAI의 dall·e는 특정조건을 설정해서 화풍을 바꿔가며 그림을 생성할 수 있다. 특히 아웃페인팅 기능을 이용하면 역사적으로 유명한 명화 작품의 그려지지 않은 주변부를 추가로 확장해가며 원본 그림의 시작적 요소나 화풍을 모방하고 그 화가의 스타일에 맞춰 그림을 채워 넣을 수 있도록 해준다. 그렇게 소설 작품을 만드는데 최적화된 노블AI, 보고서부터 다양한 문장을 작문해주는 wrtn과 Jasper, 영상을 생성해주는 Runway, 음악을 생성해주는 뮤직LM에 이르기까지 다양하다.

▣ 초거대 AI의 활용과 기업 혁신

이렇게 다양한 종류의 generative AI 서비스가 나올 수 있는 배경은 LLM과 ChatGPT와 같은 기술들이 API로 공개되고 있기 때문이다. 일례로, MS와 OpenAI는 ChatGPT를 기업이 가져다가 사용할 수 있도록 API를 공개했고, 이를 이용하면 똑똑한 AGI를 기업의 사업, 서비스 혁신에 이용할 수 있다. AskUp이라는 서비스는 국내 가장 많은 사용자들이 이용하는 카카오톡에서 ChatGPT를 사용할 수 있도록 해준다. 카카오톡에 AskUp 채널을 추가하면 카톡 대화창 내에서 ChatGPT 이용이 가능하다. ChatGPT API를 가져와서 연동했기 때문에 이런 서비스 구현이 가능한 것이다. AskUp은 ChatGPT에서는 제공되지 않는 OCR 기능이 연동되어 카톡 내 AskUp 채널에서 카메라로 촬영한 사진을 올리면 이미지를 분석해서 내용을 요약해주는 등 새로운 기능이 제공된다. 또한, ChatGPT에는 반영되지 않은 지역 위치 기반의 날씨 정보를 인식해 오늘 날씨에 어울리는 옷을 추천하는 등의 더 나은 서비스를 제공한다.

그렇게 크고 작은 스타트업과 기업들이 ChatGPT API를 활용해 더 나은 서비스 품질을 높이는데 이용하고 있다. 단, 이렇게 LLM을 서비스 개선에 사용할 때 고려해야 하는 것은 2가지다. 첫째는 우리 기업만의 차별화된 Data를 LLM에 반영해서 다른 기업과 경쟁 차별화하는 것이다. 똑같은 LLM의 API를 가져다 서비스를 구현하면 누구나 모두 비슷한 수준의 AI 서비스를 제공할 수 밖에 없을 것이다. 그러므로 다른 기업이 가지고 있지 않은 우리 기업만의 Data를 이용해 AI 서비스를 구현해야 한다. 그 과정에서 LLM을 우리 기업 서비스의 입맛에 맞게 조정(Fine tuning)하는 것도 필요하다. 같은 재료로 음식을 해도 맛이 다르고 어떤 접시에 올려서 음식을 데코레이션하느냐에 따라 분위기가 달라지는 것과 같다.

두번째는 독자적인 우리 기업의 LLM 구축에 대한 고려이다. 빅테크 기업들이 제공하는 LLM(이를 SOTA LLM이라 부름)은 범용적인 LLM으로 모든 기업에 비용을 내고 사용할 수 있다. 우리 기업의 비즈니스, 서비스 특성에 맞춘 고유한 LLM(Vertical LLM)을 갖추면 범용 LLM과 다른 성능, 기능의 고유한 AI 서비스 구현이 가능해진다. 최근에는 LLM 오픈 커뮤니티에서 여러 AI 모델에 대한 오픈소스들이 늘어가고 있으며 Meta에서도 적은 비용 투자와 인프라로 구현할 수 있는 LLaMA라는 LLM을 공개했다. 기업에서 기술 역량이 있거나 SOTA LLM 대비 우리 기업만의 독자적인 LLM 구축의 필요성이 있다면 Vertical LLM 개발을 고려해야 한다. 단, 그런 판단 과정 전에 SOTA LLM을 활용한 기업 내 필요로 하는 비즈니스 문제를 해결하고 서비스, 사업 효율화를 추진하면서 경험을 해야 한다. 이후 우리 기업의 비즈니스 문제를 해결하고 서비스, 사업 효율화를 꾀하는 과정에 범용 LLM으로는 해결할 수 없어 독자적인 Vertical LLM의 필요성이 절실할 때 추진해야 한다.

물론 모든 기업이 LLM API를 가져다 서비스 개발해 적용해야 하는 것은 아니다. 대부분의 경우 기업 내 구성원들이 네이버, 구글 검색을 업무에 활용하는 것처럼 ChatGPT와 같은 AGI 서비스들을 적극적으로 업무에 활용할 수 있도록 장려하는 것이다. 게다가 점차 우리가 사용하는 MS오피스, 슬랙, 노션, 팀즈 그리고 포토샵, 아웃룩, MS 디자이너 등의 업무 소프트웨어에 AGI 기능이 탑재되고 있어 자연스럽게 기존에 사용해오던 SW에서 AGI를 활용해 업무 생산성을 향상시킬 수 있다. 계산기, 컴퓨터, 노트북 그리고 수 많은 업무 SW들이 기업 현장에 도입되어온 것처럼 그렇게 AGI도 기존에 우리가 사용하던 SW나 새로운 업무 생산 서비스에 적용되어갈 것이다. 그것을 적극 수용해서 더 잘 활용할 수 있도록 하는 것이 기업의 역할이다.

엘림넷 나우앤서베이에서는 2023년 2월에 1331명 대상의 ChatGPT 관련 설문조사를 실시했다. 대상자 중 ChatGPT를 사용해본 경험자는 33%이고, 이 같은 인공지능 기술의 발전이 사회에 긍정적인 영향을 줄 것이라고 답하는 비율은 66% 과반수가 넘었다. 또한, ChatGPT가 가장 많이 활용될 것으로 생각되는 분야로 37.6%가 번역, 그 뒤를 이어 35.5%가 웹 검색 등이었으며 앞으로 내 업무를 대신할 것으로 생각하지 않는 비중은 63%로 긍정적으로 받아들이고 있었다. 그만큼 서비스 시작 3개월에 불과한 ChatGPT를 경험한 사용자도 많았을 뿐 아니라 이 기술에 대한 반응도 상당히 긍정적인 것을 알 수 있었다.

그런만큼 기업에서는 구성원들이 AGI를 업무에 더 효율적으로 사용할 수 있도록 안내하고 지원을 해줘야 한다. 단, ChatGPT같은 서비스를 사용하는 과정에 입력된 Prompt에 회사의 기밀정보나 고객의 개인 정보 등이 담겨서 Cloud LLM으로 전송되는 것을 경계해야 한다. 이러한 점에 유의하도록 잘 안내해야 하고, 이런 문제를 최소화하면서 더 적극적으로 회사에 AGI를 도입하려면 아예 회사 내부로 AGI 서비스를 들여와 기업 내부의 협업툴로 사용될 수 있도록 해야 한다.

지난 10년간 기업 내부의 보고서, 각종 회의록 및 회사의 주요 사업 관련 데이터들을 기반으로 AGI에 업무에 필요로 하는 것을 물어 힌트를 구하는 것이다. 기본적으로 공개된 ChatGPT는 우리 기업 내부의 데이터를 모르니 이렇게 활용이 불가능하다. ChatGPT API를 가져와 기업 내부 구성원들이 회사 내에서 사용할 수 있도록 기업 내부 데이터를 연계해서 AGI 서비스를 구현하면 보다 최적화된 우리 기업만의 AGI 서비스를 구현할 수 있을 것이다.

* 지난 10년간 우리 회사의 마케팅 프로모션 진행 내역 중 가장 성과가 높았던 것들은 어떤 특징을 가지고 있는지 분석해줘.

* 최근 1년 동안 회사 회의록 내용과 프로젝트 업무 관련 보고서 등을 연계해서 볼 때, 어떤 프로젝트와 관련된 회의가 가장 많이 했고 이들 회의록의 핵심 내용을 요약해줘.

* 지난 1개월간 회의록 중에서 서로 반대되는 의견이 많고 가장 토론과 이견이 많은 회의가 무엇인지 찾아줘.

* 지난 1개월간 사내에서 주고 받은 메일 내용을 볼 때 중간에서 가장 많은 중재자 역할을 하는 사람이 누구인지 찾아줘.

이렇게 우리 기업 내부의 문제에 최적화된 ChatGPT를 운영할 수 있다.

▣ AGI를 통한 사회적 이슈와 시장 전망

ChatGPT는 2021년까지의 Data를 기반으로 학습이 되어 최신 정보가 반영되어 있지 않다. 그렇다보니 최신 정보를 물어보면 제대로 답을 하지 못한다. 모른다고 하는 것이 아니라 엉뚱한 답을 만들어내기도 한다. 물론 MS Bing을 통해서 제공되는 ChatGPT는 최신 정보가 반영되어서 서비스되고 있지만, 검색과 달리 ChatGPT의 답은 마치 정답인것인 마냥 문장으로 제시되는데 그 답이 사실이 아닐 가능성이 존재한다. 검색은 여러 종류의 결과물들이 URL로 나열되어 사람이 일일히 내용을 파악하며 해석하고 이해를 하는 과정을 거친다. 하지만, ChatGPT는 정답처럼 답이 제시되는데 그 답은 AI가 만들어낸 문장이기 때문에 사실이 아니고 진실도 아닐 수 있다는 것이다.

그런 ChatGPT 즉 AI가 생성한 수 많은 콘텐츠들이 우리 인터넷 공간을 채워가면 인간이 만든 콘텐츠의 비중은 줄어들 것이다. 그렇게 AI가 만든 콘텐츠가 압도적으로 늘어나면 그럴 듯 하게 만들어진 인공지능의 콘텐츠가 인터넷을 채울 것이다. 검색결과에도 인간이 만든 콘텐츠가 아닌 AI 콘텐츠가 더 많이 노출되고, AGI 학습에 쓰여지는 데이터 역시 AI가 만든 것일 가능성이 높아질 것이다. 그러면 AGI는 인간의 지식에서 배우는 것이 아니라 스스로 만든 콘텐츠로 학습하게 될 것이다. 그런 비중이 늘고, 시간이 길어지면 인류 문명을 이어지게 한 수 많은 서적과 사람이 만든 콘텐츠는 점차 흐릿해지고 AGI가 생성한 콘텐츠가 많아질 것이다.

또한, generative AI의 구현을 위한 엔진인 LLM을 학습하는데는 방대한 말뭉치(corpus) 데이터가 필요하다. 그 데이터는 인터넷 상에 공개된 데이터들도 포함된다. 즉, 블로그와 카페, 뉴스, 커뮤니티 등에 올라온 게시물 등이 그 대상이다. 또한, 이미지나 음악 등을 생성하는 AI 모델은 수 많은 그림, 만화, 사진 그리고 기존의 음악과 영상 등을 수집해 AI 학습에 활용한다. 그렇게 학습에 이용된 데이터에 대한 사용권을 각 데이터를 생성한 저작자, 창작자 모두에게 승인을 받은 것이 아니다. 그런만큼 인터넷에 공개된 데이터들을 기반으로 학습된 AI는 상업적 목적으로 사용될 때 저작권의 문제에서 자유로울 수 없다.

그렇게 AGI는 앞으로 여러 사회적 이슈를 만들어낼 것이다. 또, AGI의 광범위한 사용 확대는 필연적으로 특정 직업군의 몰락을 야기할 수 있다. AGI가 사람처럼 업무 생산성을 가진 범용 AI라는 뜻인만큼 ChatGPT가 온전히 사람을 대체할 수 있는 역할을 해낼 수 있다면 그 영역의 직업은 사라질 수 있을 것이다. 대표적인 것이 리서처, 비서, 고객상담사 등일 것이다. 또, 초보적 수준의 프로그래머나 카피라이터, 대필가, 과외 선생님 등도 위험할 것이다. 이런 업무들은 완전히 100% AGI가 해당 직업의 사람 역할을 해낼 수 있기 때문이다.

하지만, 만화가나 화가, 작가, 그래픽 디자이너, 전문 상담사 등의 직업은 해당 업무를 하는 사람이 AGI를 이용해 더 나은 생산성을 보여주며 AGI 덕분에 더 일을 잘 하고 능률적으로 해낼 수 있을 것이다. AGI가 결과물로 내놓은 산출물을 바로 이용할 수 없고 전문가가 보완해서 온전한 Product화해야 하기 때문에 AGI가 그 직업을 대체하진 못한다. 단, 그렇게 AGI를 잘 사용하지 못하는 사람이라면 어떤 직업에서든 도태될 가능성이 높다.

1990년대초 개인용 컴퓨터가 보급되면서 전국민이 컴퓨터 학원, 컴퓨터 책을 보면서 국민PC와 초고속 인터넷을 사용하면서 새로운 디지털 도구를 적극 수용하고, 2000년대부터 공공기관과 모든 기업들, 학교에서 PC를 도입하면서 업무와 교육에 활용하기 위해 적극적으로 나섰다. 마찬가지로 Generative AI, AGI는 컴퓨터처럼 기업과 개인이 도구로서 적극 활용하기 위한 학습에 나서야 한다. 검색어 입력창에 넣는 검색어와 달리 AGI를 사용하기 위한 Prompt를 잘 사용해야 기대하는 산출물을 제대로 얻을 수 있다. 오죽하면 Prompt 엔지니어라는 generative AI에게 내리는 명령어를 전문적으로 연구하고 개발하는 직업까지 생기고, Prompt marketplace(https://promptbase.com)까지 있을 정도다. 기업도 회사의 산업, 업무 특성에 맞춘 우리 기업만의 generative AI, ChatGPT 서비스를 구축해 구성원들이 보다 업무 생산성을 높일 수 있도록 지원해야 하고, 경우에 따라 독자적인 Vertical LLM을 개발해야 하는 것을 고려해야 한다. 기업의 보안과 경쟁 차별화를 위한 우리만의 최적화된 generative AI 사용 환경과 커스터마이징된 Vertical LLM 개발을 검토할 수 있어야 한다.

특히 게임과 엔터테인먼트, 메타버스, 로봇 등의 산업 분야와 유투브, 인스타그램, 틱톡 등과 같은 서비스에서는 generative AI가 사업 혁신의 마중물이 될 것으로 보인다. 게임 속 NPC(None Player Character)를 AGI를 통해 실제 사람처럼 다양한 대화를 하며 게임를 더 재미있게 하는 활력소가 될 수도 있고, 로블록스 등의 게임 플랫폼 내에서 새로운 게임과 아이템, 오브젝트를 만들 때 더 빠르고 근사하게 만들 수 있도록 도와줄 수 있다. 영화, 음악, 유투브 영상, 만화, 그림을 제작하고 사진 편집 등을 할 때도 generative AI가 훌륭한 조수 역할을 해줄 수 있다. 메타버스에서는 AGI를 불러 원하는 장소로 이동하고, 필요로 하는 앱을 실행하고, 컴퓨터나 태블릿에서 작업 중이던 문서를 불러들이고, 문서나 이미지 등을 생성하고, 인터넷 검색과 서비스를 사용할 때에 말로 지시하면 즉각 원하는 작업을 수행할 수 있을 것이다. 그런 AGI가 로봇과 결합되면 우리가 사는 현실 세계에 물리적 장치가 인간의 언어를 찰떡같이 알아 듣고 컨텍스트, 상황에 맞게 움직이고 작동될 수 있을 것이다.

그렇게 ChatGPT가 쏘아 올린 공은 더 많은 공들의 출현을 알리는 시작일 뿐이고, 그 공은 다양한 형태로 다양한 영역에서 스마트폰이 보여준 것보다, 인터넷이 만들어준 가능성보다 더 큰 변화와 혁신의 기회를 쏘아 올릴 것이다.

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상기 원고는, KT Enterprise DX Story에 기고한 글입니다.