ChatGPT가 대단한 이유?

Netflix – 3.5 년
Facebook – 10 개월
Spotify – 5 개월
Instagram – 2.5 개월
ChatGPT – 5일

위에 언급한 기간은 주요 서비스별로 100만명의 사용자를 달성하기까지 걸린 시간입니다. 11월 30일 OpenAI에서 개발한 인공지능 챗봇 ChatGPT의 인기가 출시 5일만에 100만명의 사용자를 달성할 정도로 화제입니다. 100만명의 사용자를 달성하기 위해 다른 서비스가 걸렸던 기간을 비교해보면 전세계적인 인기를 실감해볼 수 있습니다. 과연 어떤 서비스이길래 이렇게 많은 사람들이 열광하는 걸까요? ChatGPT이 무엇인지, 어떻게 활용할 수 있을지 함께 알아봅니다.

출처 : techdad.pk

ChatGPT의 정의 및 예시

ChatGPT는 OpenAI 에서 개발한 대화 전문 인공지능 챗봇입니다. 대화창을 통해 사용자가 텍스트를 입력하면, 그에 맞추어 대화를 함께 나누는 서비스입니다. ChatGPT와 대화 할 수 있는 예시를 한번 볼까요?

“간단한 용어로 양자 컴퓨팅 설명”
“10살 생일을 위한 창의적인 아이디어가 있나요?”
“Javascript에서 HTTP 요청을 하려면 어떻게 해야 하나요?”

지식 정보 전달 뿐만 아니라, 창의적인 아이디어에 대한 요청 및 코딩에 대한 기술적 문제 해결까지 굉장히 광범위한 범위를 다루고 있습니다. 또한 사용자가 대화 초반에 말한 내용을 기억하고, 후속 수정을 제공할 수 있으며 부적절한 요청을 거절하도록 훈련 되어 있죠.

ChatGPT에 자기 소개를 해보라고 물어보았더니 다음과 같이 답변을 하네요.

chatGPT 예시

이야기 할 수 있는 내용에 대한 한계를 스스로 언급하는 것도 흥미롭게 느껴졌습니다. ChatGPT는 학습된 데이터를 기반으로 대화를 하기 때문에 인공지능에서 문제로 지적되는 정보가 편향될 가능성이 있습니다. 즉, 잘못된 정보 및 유해한 지침이나 편향된 콘텐츠를 생성할 수 있는 가능성을 물론, 2021년 이후 세계 및 사건에 대해서는 제한적일 수 밖에 없는 한계를 갖고 있죠.

ChatGPT는 한글 사용이 자연스럽게 가능합니다. 같은 질문이라도 영어로 물어보면 영어로 되어있는 데이터가 많기 때문에 더 상세하게 대답을 하는 경우가 많습니다.

chatGPT 예시

chatGPT 예시

ChatGPT가 GPT 3.5를 기반한 기술을 사용하면서 농담이 섞인 대화도 가능하게 되었습니다. 사실에 의거한 지식 정보가 아니라 상상력이 동반되는 이야기를 함께 나눌 수 있는 점이 신기하고 재미있었어요. 퀸의 We will rock you 노래 가사를 인공지능 개발자 버전으로 바꿔 달라는 저의 부탁에 ChatGPT가 재미있게 개사를 했습니다.

chatGPT 예시

ChatGPT의 장점 – 구글과 파이썬을 능가할 수 있는 이유?

ChatGPT가 구글을 대체하거나 능가할 수 있다고 사람들이 말하는 이유는 무엇일까요? 사용자가 입력한 질문에 답변을 해주는 수준이 사전적 답변을 넘어서, ‘호랑이와 토끼가 나오는 소설을 써줘’, ‘연봉 10억원이 넘으려면 어떤 노력을 해야하는지 노래 가사로 알려줘’ 같은 상상력이 필요한 영역부터 ‘직접 개발한 프로그래밍 언어의 스펙을 입력해서 인터프리터로 이용해 보기’, ‘기술 블로그를 작성해보기’ 등 기술적인 내용에 대한 솔루션을 제시할 수 있다는 점입니다. 어린 시절 쓴 일기를 챗GPT에게 학습시킨 뒤 어린 시절의 나와 실시간 대화를 해보는 활용하는 사례도 있었죠. 기존의 검색 엔진에서 볼 수 없었던 기능이죠. ChatGPT로 인해 파이썬처럼 쉬운 언어를 쓸 필요가 없는 시대가 다가올 수도 있다는 의견도 나오고 있습니다. DALL·E 2 등 AI 그림이 주는 놀라움에 이어, ChatGPT를 통한 AI 챗봇에 이르기까지 AI 기술의 변곡점(Inflection Point)이 찾아왔다는 생각이 들기도 하네요.

chatGPT 예시

ChatGPT의 단점과 한계

ChatGPT의 답변은 때때로 그럴듯하게 들리지만 부정확하거나 무의미한 내용일 수 있습니다. OpenAI 웹사이트에서도 진실에 대한 출처가 없는 강화학습 훈련의 특징에 따른 ChatGPT의 한계에 대해 명확하게 지적하고 있습니다. 종종 지나치게 장황하고 OpenAI에서 학습한 언어 모델이라고 다시 언급하는 등 특정 문구를 과도하게 사용합니다. 이러한 문제는 교육 데이터의 편향(트레이너는 더 포괄적으로 보이는 더 긴 답변을 선호함)과 잘 알려진 과도한 최적화 문제에서 발생하죠. 또한 유해한 지침에 응답하거나 편향된 행동을 보일 수 있습니다.

OpenGPT의 강화학습 알고리즘 (출처 : https://openai.com/blog/chatgpt/)

ChatGPT의 기술적 특징

ChatGPT는 텍스트를 생성하도록 훈련된 언어 모델인 GPT-3.5을 기반으로 하고 있습니다. GPT는 OpenAI사가 만든 언어예측 모델입니다. GPT는 생성하는(Generative) 사전 학습된(Pre-trained) 트랜스포머(Transformer)의 약자입니다. 어떤 텍스트가 주어졌을 때, 다음 텍스트가 무엇인지 예측하며 글을 생성할 수 있는 모델이죠. 일론 머스크가 만든 비영리 연구재단 OpenAI에서는 2018년에 GPT-1 출시 이후 2019년 GPT-2, 2020년 GPT-3에 이르기까지 버전업 될 때마다 인간이 쓴 글과 구분할 수 없을 정도로 수준 높은 글로 세상을 놀라게 했습니다.

ChatGPT는 사람의 피드백을 활용한 강화학습(RLHF – Reinforcement Learning with Human Feedback)을 사용하여 대화에 최적화되었습니다. 강화학습(Reinforcement Learning)은 반복적인 시행착오 상호작용을 통해 작업 수행 방법을 학습하는 머신러닝 기법의 한 유형입니다. 강화학습으로 훈련된 심층 신경망은 복잡한 행동을 표현할 수 있습니다. 이를 통해 기존 방법으로는 해결하기 매우 까다롭거나 다루기 어려운 응용 분야에 대안적인 방식으로 접근할 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행에서 신경망은 운전자를 대신하여 카메라 프레임, 라이다 측정값 등 다양한 센서를 동시에 살펴보고 핸들을 어떻게 돌릴지 결정할 수 있습니다.

출처 : https://kr.mathworks.com/discovery/reinforcement-learning.html

강아지(에이전트 agent)가 강아지를 둘러싼 환경과 훈련사를 포함한 환경에서 행동을 완료하도록 강아지를 훈련하는 과정을 강화학습으로 비유해볼 수 있습니다. 먼저 훈련사가 강아지에게 명령 또는 신호를 보내고 강아지는 이를 관찰(observations)합니다. 강아지는 행동(action)을 취하여 응답하고, 강아지의 행동이 원하는 행동과 근접한 경우 훈련사는 간식 또는 장난감과 같은 보상(rewards)을 제공하게 됩니다. 훈련 초반에 강아지는 특정 관측값을 행동 및 보상과 연관 짓기 위해서 ‘앉아’라는 명령에 구르는 등 무작위 행동을 더 많이 취하겠죠. 이러한 관측값과 행동 사이의 연관성 또는 매핑을 정책(policy)이라고 합니다. 강아지의 관점에서 최적의 시나리오는 모든 신호에 올바르게 응답하여 최대한 많은 간식의 획득입니다. 즉, 강화학습 훈련의 의미는 강아지가 보상을 최대화하는 목표 행동을 배울 수 있도록 강아지의 정책을 조정하는 데 있습니다. 훈련이 완료되면 강아지는 자신이 개발한 내부 정책을 사용하여 훈련사의 ‘앉아’라는 명령을 관찰하고 적절한 행동을 취할 수 있게 됩니다.

ChatGPT에서 사용된 사람의 피드백을 활용한 강화학습(RLHF – Reinforcement Learning with Human Feedback)을 도식화 한 그림입니다.

출처 : openai.com

ChatGPT를 통해 바라보는 앞으로의 미래

인공지능 기술이 콘텐츠 생산과 관련된 시간과 제한의 문턱을 크게 낮추면서, 앞으로는 인공지능과 협업할 수 있는 능력이 점점 더 중요해지는 시대가 도래했습니다. ChatGPT는 현재 사전체험 서비스 단계로, 회원 가입만 거치면 누구나 무료로 사용할 수 있습니다. 정식 서비스가 시작되면 유료화가 될 예정이죠. 본 글을 거의 마무리하기 전에 본 글의 내용에 대해서 ChatGPT를 통한다면 어떻게 글쓰기를 작성할까 궁금해져서 질문을 해봤습니다. 하지만 2021년 이후의 지식 범위라서 답변을 해줄 수 없다고 얘기하네요. 질문에 대한 답변 마무리로 ‘감사합니다’라고 표현하는 센스 또한 갖췄습니다. 인공지능 기술은 언제나 놀라움을 안겨주지만, 결국은 어떤 질문을 던지고 어떻게 활용할지에 대한 인간의 판단과 상상력이 점점 더 중요해진다는 생각이 들었습니다. ChatGPT를 통한 여러분들의 다양한 도전을 저도 기대해보겠습니다!

chatGPT 예시

ChtGPT와 같은 서비스를 직접 나도 만들어보고 싶다면? 인공지능 학습에 대한 열정이 있는 분들은 AI 학교 아이펠 캠퍼스를 참고해보세요.

** 본 블로그의 썸네일은 AI 이미지 제너레이터 DALL·E 2를 활용해서 만들었습니다.

참고자료
https://chat.openai.com/chat
https://kr.mathworks.com/discovery/reinforcement-learning.html
https://medium.com/ai-networkkr/gpt-모델의-발전-과정-그리고-한계-81cea353200c
https://openai.com/blog/chatgpt/