ChatGPT의 태생은?

인공지능 돼돌아보기 

인공지능의 역사를 살펴보고 현재 이렇게 폭발하는 현상이 어떻게 촉발되었는지 살펴보고     

현재의 모습이 다음 변화로 어떻게 전개될지 스스로 생각해 보도록 하는 것에 도움이 되고자 

합니다.

1) Rising Star “ChatGPT”  

"ChatGPT"의 인기는 구독자 수에서 알 수 있습니다. 구독자 수 1억 명 달성에 불과 2개월 만에 신기록을 세웠죠. 이전 기록 보유자인 TIKTOK은 9개월 만에 1억 명의 사용자를 달성하여 전 세계를 놀라게 했었고 Instagram은 30개월이 걸렸으므로 "ChatGPT"는 Instagram보다 15배 더 빨랐습니다. 

중국 사용자가 많지 않음에도 불구하고 "ChatGPT"는 전 세계 사람들로부터 열렬한 지지를 받은 것이죠. 

2016년 전 세계를 경악시켰던 이세돌과 알파고의 대결을 많은 사람이 기억합니다. 하지만 최근 2022년 11월 30일에 발표된 "ChatGPT" 3.5는 알파고의 충격과는 다른 색다른 설렘의 느낌까지 주는 듯합니다.

왜 그럴까요?

우리는 아는 사람과 감정을 나누는 채팅에 익숙합니다. 채팅과 검색이 결합된 "ChatGPT"는 정보 전달에 감성적 깊이를 더해 사람이 된 듯한 느낌을 주기도 하고, 필요에 따라 더 스마트한 검색 엔진의 역할을 해 내기도 합니다. 사람처럼 말하지만 검색을 기반으로 하기 때문에 기존의 검색 엔진과는 다른 독특한 경험에 인간적인 손길을 더한 것이죠. 

이러한 기술적 진보는 2012년 제프리 힌튼 (Geoffrey Hinton) 박사가 인공지능 분야에서 그동안 방치됐던 인공 신경망 모델을 부활시키면서 학계에서 시작됐습니다. 그는 그것을 Deep Learning으로 이름을 바꾸었고 이것이 현재의 "ChatGPT"를 만들기 위한 토대를 마련했죠. 신경망 모델은 인간의 뇌를 시뮬레이션하는 방식으로, 1950년대부터 개념이 있었지만 은닉층의 노드 수가 많아지면 정확도가 낮아져 낮은 정확도로 큰 주목을 받지 못하다가 2010년대 GPU의 발달과 빅데이터의 축적, 수학적 이론이 뒷받침되면서 다시 도전할 환경이 만들어진 것이죠.

변화하는 시대와 기술을 간파한 제프리 힌튼 교수는 죽어 있던 신경망 모델의 성능을 확인하고 잠재력을 보여줄 방법으로 IMAGENET 대회의 참석을 결심하게 되죠. 이젠 대중에게 내놓아도 자신 있다. 모 그런 근자감. 

IMAGENET 대회는 다양한 이미지를 보고 어떤 그림인지 컴퓨터가 정답을 맞히는 대회로 2012년에는 기존의 인공지능 모델을 완전히 능가하여 다양한 방법론을 신경망 모델이 제압하고 한 번에 전통적인 인공지능 모델들을 한 번에 통합하는 계기가 되었답니다. 이는 학계에 큰 충격을 주었고 전통적인 인공지능 모델은 신경망 모델 앞에 무릎을 꿇는 상황이 연출된 것이죠.

이 물결은 2016년 AlphaGo로 이어졌고 ChatGPT로 발전했습니다. 이러한 모든 모델은 딥 러닝으로 이름이 변경된 신경망 모델에서 파생된 것입니다.

2012년 IMAGENET 대회가 해당 분야의 전문가들을 놀라게 하여 전통적인 인공지능 연구 방법론으로 전환하게 만들었다면 2016년 AlphaGo는 대중을 놀라게 했고, ChatGPT는 2개월 만에 1억 사용자를 돌파하여 전 세계를 놀라게 한 것이죠. 

결국 인간의 뇌를 모방한 신경망 모델은 ChatGPT라는 인간처럼 느껴지는 모델을 만든 초석입니다. 

ChatGPT는 갑작스럽게 등장한 Rising Star가 아닙니다. 1950년대부터 기술을 갈고닦았지만 비판받고 버려지고 거의 자취를 감췄다가 2012년 이미지넷을 통해 다시 주목받기 시작했고 그 후 계속해서 기술을 더욱 발전시켜 10년 만에 전 세계 대중에게 폭발적인 인기를 얻게 된 ChatGPT까지 이어 오게 된 것이죠.