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[AI 인사이트] ChatGPT 출시 2년, 이젠 필수다

AI(인공지능)를 대표하는 ChatGPT가 나온지 2년 4개월이 지났다. 초기에 놀라운 세계적 반응과 동시에 여러 문제점을 노출해 화제가 되었던 ChatGPT는 2년여 기간 동안 어떤 발전을 해왔을까.   ChatGPT초기 모델은 문장 생성과 기본적인 질문 응답은 어느 정도 잘 수행했지만, 복잡한 문맥을 이해하거나 긴 대화를 유지하는 데는 한계가 있었다. 즉, 단순한 문장에 대해서는 괜찮았지만, 여러 문장에 걸친 의미 연결이나 추론이 어려웠다. 문장의 완성도도 기본적인 문법적 정확성을 유지했지만, 창의적인 작업(예: 시, 소설, 복잡한 문학적 표현)에서는 한계가 있었다.     채팅을 이어나가는 기본 기능에 있어서도 대화의 흐름이 어색하거나 중간에 문맥을 잃는 경우가 많았다. 또한 대화가 길어지면 이전에 했던 말들을 잊거나, 논리적인 연결이 끊어지기도 했다.     주로 문장 생성에만 집중한 모델로, 다른 작업에서는 제한적이어서 사무 일처리나 기술적인 질문에 답하는 데는 어려움이 있었다. 따라서 단순한 대화나 정보 취득은 가능했지만 실제 일에 사용하기에는 미흡했고 AI의 가능성을 보여주는 정도로 여겨졌고 여전히 AI는 시간이 많이 걸리는 미래의 일이라 생각이 들게 했었다.   하지만 이후 ChatGPT는 새로운 버전들을 빠르게 내놓으며 세상을 계속 놀라게 하였다. 2년이란 짧은 시간에 발전한 최신 버전의 GPT-4는 초기 모델의 한계를 다 극복하고 긴 대화나 복잡한 문맥을 잘 이해하고, 여러 단계의 추론을 정확히 처리할 수 있게 되었다. 또한, 문맥을 기억하고 유지하는 능력도 향상되어 마치 사람과 이야기하는 듯 더 인간적인 반응을 할 수 있어 대화를 매우 자연스럽고 일관성 있게 진행할 수 있다.     심지어 창의적인 문장을 생성하는 것도 월등히 발전하여 창작은 물론이며 다양한 스타일로 글을 쓸 수 있고, 복잡한 이야기 구조를 만들어 내거나 특정 스타일을 흉내 낼 수 있다. 예를 들어, 특정 작가의 스타일을 따라 쓰거나, 특정 장르에 맞게 글을 만드는 것, 상황에 맞춰 가정 적절한 문장을 만드는 것이 가능하다.     가장 중요한 발전은 다양한 종류의 작업을 처리할 수 있게 되었다는 점이다. 예를 들어, 수학 문제 해결, 프로그램 코드 작성, 번역, 분석 작업 등을 더 정확하게 수행할 수 있게돼 실무에서 도움이 될 수 있게 되어 사용자들의 업무 생산성을 크게 증가시켰다는 점이다.   예를 들면, 평범한 문장을 사용해 “다음 수식을 풀어줘: 3x + 5 = 11”라고 하면 정확한 풀이를 제공하는 것부터, 자신의 프로그램을 보여주고, “이 코드에서 오류가 발생했는데, 문제가 무엇인지 수정해 줄 수 있어?”라는 질문에 대한 디버깅도 가능하며, 데이터가 수록된 (엑셀)테이블을 입력한 후 다양한 데이터 분석을 수행하는 것도 가능하게 되었다.   그렇다면 최신 GPT를 어떻게 사용해 AI의 혜택을 십분 활용할 수 있을까.     첫째는 비즈니스에서의 활용이다. 많은 기업들이 챗봇과 같은 고객 서비스, 마케팅, 이메일이나 보고서 작성 같은 문서 작성 등의 업무에 GPT를 활용해 기업의 효율성을 크게 향상시키고 있다.     둘째는 교육에서의 활용이다. GPT는 학생들의 학습 보조 도구로 사용되고 있으며, 간단하게는 수학 문제를 풀거나 역사적 사건에 대해 설명을 받는 것부터 복잡한 자료 조사, 연구 논문 작성이나 요약, 아이디어 정리 등에도 유용하게 쓰이고 있다.     마지막으로 보다 대중적인 개인적인 활용이 있다. 일반 개인 사용자는 아이디어 생성, 창작 활동, 문서 작성, 언어 학습 등 다양한 용도로 GPT를 활용하고 있다. 예를 들어, 작문을 할 때 창의적인 아이디어를 얻거나, 여행 계획을 세울 때 유용한 정보를 제공받을 수 있다.   결론적으로, GPT는 초기에는 AI 연구와 개발자들만 사용하던 기술이었으나, 현재는 일반 대중에게도 생산성을 높이는 매우 가성비 높고 실용적이며 필수적인 도구로 자리 잡았다. 사용 분야는 비즈니스, 교육, 창작, 고객 서비스 등 거의 모든 산업에 걸쳐 확대되었으며, 대중들의 인식도 호기심에서 실용성 중심으로 변화했다. 김선호 / USC 컴퓨터 과학자AI 인사이트 출시 문장 생성 문서 작성 chatgpt초기 모델

2025-03-05

[AI 인사이트] 인공지능의 답은 통찰로 가는 길

ChatGPT가 발표되며 AI(인공지능)이 전 세계적으로 관심을 끌었던 지도 벌써 2년이 지났다. 초기의 폭발적인 관심과 경이로움, 그리고 두려움도 이제는 어느 정도 가라앉았다. AI가 모든 것을 해결해 줄 것 같은 지나친 기대감, AI로 인해 사라져갈 직업에 대한 막연한 두려움, AI가 만들어내는 실수에 대한 조롱도 이제는 보다 학습된 대중과 더욱 발전한 AI로 차분하게 이해되어가는 모습이다.   AI가 미래의 중요 산업기술로, 국가간 치열한 경쟁의 아이템으로, 또는 개인의 생산성 향상의 유용한 도구라는 점은 더욱 분명해졌다. 지난주 미국 새 행정부가 스타게이트라는 프로그램을 통해 약 5000억 달러라는 엄청난 금액을 미국 AI인프라 구축에 투자할 것이라고 발표한 것을 보아도 그 중요성을 실감할 수 있다. 교육 분야에서도 AI는 배움에 대해 패러다임을 바꿀 정도의 큰 잠재력으로 단기간에 많은 것을 변화시키고 있다.     간단하게는 학생들 숙제에서 ChatGPT의 사용에서부터 저명한 학술 저널 논문에서의 AI 사용 가능성까지 AI가 교육에 미치는 순기능과 역기능에 대한 논의가 활발하게 이루어지고 있다.   이제는 AI의 사용 여부보다는 어떻게 잘 활용하여 교육 효과를 높일 수 있을지에 대한 고민이 중심이 되고 있다. 직접적으론 학교 정규 교육에서 AI의 활용, 더욱 광범위하게는 삶 전체에서의 배움에 AI를 어떻게 적용할 지에 대한 준비가 이루어지고 있다. 앞으로 칼럼을 통해 AI에 대한 이야기들을 하나씩 풀어나가려 한다.   먼저 AI를 어떻게 이해해야 할 지에 대해 이야기해보자. 미국 교육부는 AI를 ‘automation based on associations’라고 정의한다.  즉, 연관성에 기반한 자동화라고 해석할 수 있다. 일반적으로 설명되는 AI와는 다소 차이가 있을 수 있지만, 이 정의가 현재 단계의 AI를 가장 간결하고 명확하게 기술한다고 생각한다.   컴퓨터가 대용량 데이터(현실 세계의 현상에 관한 기록 또는 컴퓨터에 저장된 전문 지식) 사이에서 유도된 연관성(즉, 현실 세계 현상 간의 관계, 패턴 또는 규칙)을 기반으로 인간처럼 추론(예측이나 결론을 도출)을 자동적으로 수행하는 것이 AI라고 할 수 있다.     예를 들면, 오랜 기간 수집된 수많은 금융 거래 데이터를 통해 거래 패턴을 학습한 후 새로운 신용카드 거래가 사기인지를 추론하는 것, 다양하게 수집된 의료 영상 데이터를 분석해 암진단을 하는 것 등이 전형적인 AI 활용 사례이다.     따라서 AI를 이해하는데 중요한 부분은 현실 세계를 컴퓨터에 표현하는 데이터와, 연관성과 추론을 수행하는 알고리즘이다. 여기에 일정 시간 안에 일을 처리할 수 있는 컴퓨터 시스템이 필요하다.     문제 해결의 핵심을 가지고 있는 양질의 데이터가 없으면 양질의 추론이 불가능하며, 좋은 데이터가 있어도 알고리즘에 따라 추론의 정확성이 달라질 수 있기에 알고리즘이 중요하다.     또한 현실적인 해법과 응용을 위해서는 신속한 처리가 요구되기에 하드웨어 역시 중요하다. 거대한 양의 데이터를 수집해 소유하고 있는 구글과 같은 큰 회사가 힘을 갖고, 작지만 뛰어난 알고리즘의 소프트웨어로 영향력을 발휘하는 OpenAI, 그리고 빠른 GPU 하드웨어로 단순간에 주식가치 세계 1위로 오른 엔비디어가 세계 AI 시장을 지배하는 것도 그 이유에서이다.   이처럼 AI의 핵심은 데이터, 알고리즘, 그리고 이를 처리하는 하드웨어라는 세 가지 요소로 요약할 수 있다. 하지만 기술적인 이해와 더불어 중요한 점은 AI를 사용하는 인간의 태도와 접근 방식이다. AI는 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하느냐에 따라 결과는 천차만별이 될 것이다.   AI 시대의 배움은 단순히 새로운 기술을 익히는 데 그치지 않는다. 우리가 배워야 할 것은 기술의 활용 방법뿐 아니라, 이를 통해 더 나은 질문을 던지고 더 깊은 통찰을 얻는 능력이다. AI가 모든 답을 주는 시대가 아니라, AI와 함께 더 나은 답을 찾아가는 시대가 되어야 한다. 김선호 / USC 컴퓨터 과학자AI 인사이트 인공지능 통찰 대용량 데이터 컴퓨터 시스템 거래 패턴

2025-01-29

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