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[비룡논단] 챗GPT로 보는 인공지능 기술 발전 전망
  • 김도국 인공지능공학과 조교수
  • 승인 2023.04.02 22:12
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김도국 인공지능공학과 조교수

챗GPT 열풍은 현재진행형이며 이와 관련해 다양한 의견들이 제기되고 있다. 일례로 최근 빌 게이츠 마이크로소프트(MS) 공동 창업자는 챗GPT를 그래픽 인터페이스 이후 가장 혁신적인 기술 발전이라고 평한 바 있다. 반면, 저명 언어학자 놈 촘스키 교수는 챗GPT는 말을 그럴듯하게 지어낼 뿐 인류의 지능과 언어력에 한참 못 미친다며 혹평했다.

기존 챗GPT에 대해서만 해도 이렇게 의견들이 다양한데, 챗GPT는 등장 후 불과 4개월이 지나지 않은 지난 14일에 차세대 초거대 언어모델인 GPT4와 연동돼 성능이 더욱 향상되었다. 이에 기존 챗GPT에서 사용하는 GPT3.5 및 GPT4의 차이와 필자가 인공지능 분야에서 연구해오며 느낀 트렌드 등을 바탕으로 챗GPT 및 관련 인공지능 기술의 발전 전망 세 가지에 대해 다루고자 한다.

첫 번째는 이미지, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 학습한 멀티모달(multi-modal) 인공지능의 발전이다. 멀티모달은 인공지능 분야에서 줄곧 중요한 접근방식이었으나 특히 최근 몇 년 사이에 더 큰 주목을 받고 있다. 기존 챗GPT의 GPT3.5는 텍스트만 학습한 모델이었으나 GPT4는 이미지 및 텍스트를 학습한 모델로써 사진 또는 그림을 분석할 수도 있다.

멀티모달 인공지능 모델은 더욱 다양한 작업을 수행할 수 있을 뿐 아니라, 학습 데이터 및 모델 규모가 커짐에 따라 예상치 못한 성능의 발현을 기대할 수도 있다. 예상치 못한 성능의 발현은 GPT3에서 이미 보고된 바 있고 이후 초거대 언어모델 개발 경쟁이 가속화되었다. 이에 앞으로 초거대 언어모델에서 한 발자국 더 나아간 멀티모달 초거대 모델들의 등장을 눈여겨보아야 한다.

두 번째는 범용 인공지능 모델의 전문화 및 전문 분야로의 확산이다. 챗GPT는 글 요약과 같이 세부적인 목표만 가진 인공지능보다 훨씬 범용적임에도 기존 챗봇 모델보다 훨씬 자연스럽게 대화를 할 수 있으면서 코딩도 꽤 잘하고 심지어 글 요약에도 능하다. 필자의 개인적 경험을 보태면 논문 주제를 하나 주고 아웃라인을 쓰도록 시켜보니 GPT3.5는 구체성이 전혀 없었으나 GPT4에 이르러서는 해당 분야 연구자여야만 알 수 있는 요소들을 제시하는 등 전문성까지 훨씬 향상되었다.

즉, 대량의 데이터를 통해 학습된 범용 모델이 전문 분야에서도 강점을 보인다는 것이 드러났으며 컴퓨터비전, 시계열예측 등 다양한 인공지능 분야에서 전문적인 작업을 수행하는 모델을 개발할 때 범용적 지식을 먼저 학습시킨 후 전문 작업을 수행하기 위한 학습을 진행하는 경우가 늘고 있다. 인공지능 모델을 개발하는 프로세스가 완전히 바뀌고 있다고 볼 수 있다.

마지막으로는 인공지능 비용 효율화 기술의 발전이다. 최근 이슈가 되고 있는 초거대 언어모델들은 수많은 컴퓨터 자원이 필요하여 거대 기술기업이 아니면 연구개발 및 활용을 시도할 수조차 없다. 이에 적은 비용으로도 꽤 성능이 훌륭한 모델을 개발하거나, 이미 개발된 모델을 압축해 적은 비용으로 운용하려는 기술들이 꾸준히 연구되어왔다.

특히 주목할 만한 기술이 최근에 발표되었는데, 지난 13일에 스탠퍼드 대학에서는 불과 600달러 정도의 비용으로 만들 수 있는 GPT3.5급 성능의 Alpaca 모델을 발표하였다. GPT3.5의 학습에는 사용 요금을 바탕으로 추산하면 약 1,200만 달러 이상의 비용이 들었을 것으로 예상된다. 이제 개인 단위로도 고성능의 언어모델을 직접 만들 수 있는 시대가 열렸다.

결론적으로 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성 등 다양한 종류의 데이터를 모두 다룰 수 있으면서 합리적인 비용으로 만들 수 있는 인공지능 모델이 범용적 작업은 물론이고 점차 다양한 전문 분야에 적용될 것이다. 챗GPT가 계기가 되어 많은 사회 구성원들이 인공지능 기술의 발전 동향에 대해 꾸준한 관심을 갖고 미래를 준비해나갈 수 있길 바란다.

김도국 인공지능공학과 조교수   

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