최근 이슈가 되고 있는 키워드 하면 당연 생성형 AI ChatGPT 를 빼먹을 수 없다.
IT 업계에 다니는 나는 위 상사들도 ChatGPT 즉, 챗지피티에 관심이 너무 많아 관련 과제 수행을 권장하고 있고 실제 과제 수행을 위한 소규모 조직이 만들어지며 결과물이 나타나고 있다.
나 또한 챗지피티에 관심이 많아 해당 기술을 이용한 주제로 과제를 수행하고 있다.
문제는 지금 우리가 흔하게 쓰고 있는 챗지피티 서비스 자체는 퍼블릭 영역의 정보를 답변해주는 서비스라 이걸 어떻게 비즈니스 모델에 적용시킬지 막연했다.
이런 고민을 하던 도중, 회사 분을 통해 챗지피티와 관련된 새로운 패러다임에 대해 세미나가 개최되고 이걸 비즈니스 모델에 어떻게 적용시키고 있는지 사례를 공유해 준다 들어 빠르게 신청, 세미나를 듣고 왔다.
행사 명: ICTF2023
행사 주제: 초거대 AI : 챗GPT와 미래세상
행사 일시: 2023년 05월 24일 (수)
* 이 글은 과거 블로그에 작성된 글을 가져왔습니다.
해당 행사는 선착순으로 사이트에만 신청하면 들을 수 있었고 장소는 을지로의 페럼타워에서 진행 됬다. 무료 행사임에도 세미나 참석 자들을 위해 물과 간식이 준비되어 있었다. 기분이 괜스레 좋았다.
세미나의 내용은 어려운 내용은 사실 완전히 이해하지 못했지만 그 중 인상 깊었던 것들만 정리해 보고자 한다.
생성형 AI 란?
일단 국내 기업에서 비즈니스 모델에 적용 시키려면 무엇보다 회사 내부 정보가 외부에 유출되지 않도록 하는 것이 기본이다. 대기업은 IT 보안에 대해 예민하게 반응한다.
그래서 여타 회사 자체에 맞춰 기억 시킬 질문, 답변까지 만들어 나가던 기존 챗봇 서비스와 달리, 챗지피티는 오픈 AI 사가 학습시킨 공통 영역의 데이터를 기반으로 답변을 해주고 있으니까 결 이 좀 다르다고 해야 되나? 용도도 다르고 말이다.
한 강사분이 챗지피티가 무엇인가를 설명 할 때 이는 생성형 AI고 기존 방식의 챗봇 들은 판단형 AI라 소개하였다.
판단형 AI
판단형 AI는 말 그대로 내가 준 질문에 대해 답을 판단해서 표시하는 것이다. 그래서 내가 의도한 질문을 얼마나 정확하게 식별하고 정확한 답변을 제공하는 서비스다.
어떻게 보면 자연어를 통해 회사 내부정보를 검색할 수 있는 서비스로 활용할 수 있고, 입력 값을 받아 데이터가 처리되는 사용자 인터페이스가 되어주는 역할을 하는 것이다.
실제 업무에 활용 한다면 각종 업무에 대한 매뉴얼 제공, 그리고 고객 요청에 따른 실제 처리(예: 기존 요금제를 새로운 A요금제로 변경해 줘) 같은 업무 처리를 할 수 있도록 작성하여 사용하는 서비스이다.
판단형 AI 와 생성형 AI 의 차이
그럼 지금의 챗봇들은 뭐가 다를까? 생성형 이란 말과 같이 답변을 ‘새롭게 생성’ 하는 것이 다르다. 질문에 대해 판단하여 본인이 학습한 정보를 기반으로 ‘새로운 텍스트’를 생성하는 것이다.
지금까지 AI는 우리가 아예 문장 그 자체를 학습 시켜 어떤 질문에 어떤 답이 나올 지를 만들어 둔다 보면 된다.
그래서 답변이 그대로 출력되는 방식으로 개발을 하는 것이라면, 생성형 AI는 알고 있는 정보를 기반으로 새로운 답변을 생성하므로 학습시킨 적 없는 문장을 스스로 만드는 것이다.
예를 들자면 우리가 휴대폰 요금제 추천해 줘라고 한다면 기존 챗봇의 경우 저런 식으로 답변할 수 있다.
A. 학습된 정보가 있는 경우
-. 휴대폰 요금제는 다음과 같습니다. (리스트 출력)
B. 학습된 정보가 없는 경우
-. 해당 내용에 대한 서비스를 제공할 수 없습니다.
만약 생성형 AI라면 저 B의 케이스에 다음과 같이 답변할 수 있는 것이다.
-. 저는 요금제 정보를 가지고 있지 않지만, 인터넷을 검색해 나온 결과를 조합해 보니 다음과 같은 결과가 있습니다.
해당 예시로 이해가 되지 않는다면 다음 예시를 보자.
기존 챗봇 서비스에 휴대폰 요금 추천 기능이 있는 상태이다. 그런데 유저가 다음과 같이 질문을 한 상황이다.
질문: 챗봇아, 휴대폰 요금제 목록 알려주고 그중 가장 저렴한 가격을 지닌 요금제를 알려줄래?
그럼 만약 개발자가 가장 저렴한 가격을 지닌 요금제 기능을 만들지 않은 상태라면 답변을 하지 못할 텐데 생성형 AI라면 문맥의 흐름을 파악해 없는 기능임에도 자신이 지닌 휴대폰 요금제 정보에서 최소 값을 찾아 안내가 가능한 것이다.
근데 문제도 있다. AI 가 내용을 ‘만든다’라는 말은 개발자가 의도하지 않은 답변을 만들 수 있어 정확도가 떨어져 버린다는 점이다.
지금 ChatGPT는 3.5 버전 기준 2021년까지의 데이터를 지니고 있고 한국 보단 영어에 대한 정보를 지니고 있다. 그래서 실제론 없는 ‘맘스피자’ 라는 곳에 대해 물어보면 다음과 같이 아는 척을 한다!
생성형 AI 활용 방안
그래서 생성형 AI는 우리가 실제로 사용 할 때, 기존의 AI 상식을 완전히 뒤집어 사람들에게 더욱 무섭게 다가오는 것이다.
우리는 AI는 효율적이고 빠르고 정확할 수 있지만 도특하고 창작인 분야에서 사람을 넘지 못할 것이라 생각 했다.
그런데, 오히려 정해진 결과를 답을 내는 것이 아닌 새로운 것을 ‘만드는’ 이 AI의 등장으로 우리의 생각도 어느정도 틀렸음이 증명되고 있다.
무슨 말이냐면, 이 기술 효율적으로 정확한 정보를 제공하는 기술이 아니라 오히려 정보를 모아 완전히 새로운 것을 만드는 ‘크리에이트 영역’ 에 더욱 효과적으로 이용할 수 있다는 점이다.
그래서 지금 가장 AI 분야로 대체 되는 분야가 바로 ‘일러스트’ 같은 이미지 생성 분야 라는 점이다.
AI가 예술을 대체하다.
물론, 기존의 데이터를 가지고 조합해 만드는 것이 예술인가? 라 물었을 때 나는 예술가가 아니기에 잘은 모르겠지만 사람들이 보고 느끼는 것에 따라 다를 것이라 생각한다.
예술이 아름다움이라고 말한다면 AI 가 만든 작품이 사람보다 더 아름답다 느낄 때 AI가 더 예술을 잘하는 것이고
새로운 창작성 이라 하면 주문에 따라 사람보다 더욱 많은 갈래로 나뉜 선택지에서 새로운 형태를 조합해 낼 수 있다면 그 또한 AI가 예술을 하고 있는 것일까?
어쨌든, 현재 AI는 실제로 일러스트, 디자인 분야에서 이미 활약하고 있다.
이와 관련 된 내용은 다음 포스팅에서 계속.
