챗gpt (chatgpt 챗지피티)가 뭐길래, 사용해봤더니!

ChatGPT(챗지피티)는 2022년 11월 오픈에이아이(Open AI)가 공개한 인공지능 챗봇으로 Generative Pre-trained Transformer(사전훈련된 생성 변환기. GPT)와 Chat의 합성어다. 대형 언어 모델 GPT-3의 개선판인 GPT-3.5를 기반으로 하며 지도학습과 강화학습을 모두 사용해 인공지능이 더욱 향상되었다.

 

ChatGPT(챗지피티)는 사용자가 대화창에 텍스트를 입력하면 그에 맞춰 대화를 나누는 기본적인 챗봇단계에서 나아가 대화의 문맥을 기억할 수 있으며, 다음 텍스트를 예측해 답할 수도 있고 인간처럼 상세하고 논리적인 글을 만들어 낼 수도 있다.

다만 웹상의 정보를 수집해 답하다 보니 정보의 정확도가 결점으로 지적된다. 또한 ChatGPT는 2021년 이후에 발생한 사건에 대해서는 알지 못한다

 

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특징과 역할

 

챗GPT는 수백만 개의 웹페이지로 구성된 방대한 데이터베이스에서 사전 훈련된 대량 생성 변환기를 사용하고 있어 인간과 같은 자연스러운 대화가 가능하다.

 

한편 오픈 AI는 챗봇의 차별, 혐오 발언을 차단하기 위해 챗GPT에 AI 기반 조정 시스템인 '모더레이션API'를 적용했다. 이는 차별적이거나, 공격적, 부적절한 질문에 대해서는 차단하는 장치다. 여기에는 인종차별, 성차별, 동성애 혐오, 성전환자 혐오 기타 차별적이거나 혐오스러운 질문이 포함된다.

 

챗GPT 출시 후 화제와 논란들

 

챗GPT는 출시 일주일 만에 사용자가 100만 명을 넘는 주목을 받았다.

이는 유례없는 히트였다. 인스타그램이 100만 명 모으는데 5개월, 유튜브가 8개월, 코로나 때의 줌이 9개월 걸렸던 것에 비하면 획기적인 일이었다. 이에 정보기술(IT) 업계에서는 챗GPT가 1994년의 브라우저, 1998년의 구글 검색엔진, 2007년의 아이폰에 이은 게임 체인저가 될 수 있다는 전망까지 내놓는다.

 

특히 마이크로소프트(MS)는 2023년 1월 챗GPT개발사인 오픈 AI에 대한 새로운 투자 계획을 발표한 데 이어, 자사 검색엔진인 빙, 클라우드 서비스인 애저, 워드 액셀 등 오피스 프로그램에 챗GPT 기능을 추가한다고 발표해 대규모 지각변동을 예고하고 있다

 

 

챗GPT는 공개 이후 특히 교육·연구 분야에서 뜨거운 논쟁을 일으키고 있다.

이는 챗GPT가 기존 챗봇과 달리 전문 지식을 담은 에세이와 논문을 써 내려가는 능력을 갖췄기 때문이다. 미국에서는 이미 챗GPT를 시험이나 과제에 이용하는 사례가 늘면서 공립학교 내 챗GPT의 접근을 차단한다는 발표를 내놓는 곳도 생겼다.

 

한편 챗GPT는 기존 콘텐츠를 기반으로 하다 보니 저작권에 대한 분쟁 소지도 있다. 일각에서는 가짜 뉴스와 혐오 발언 등 유해 콘텐츠 생산 도구로 악용될 수 있다는 점도 우려한다.

 

챗GPT 사용법

 

 

ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue

 

 

사용법은 간단하다. 오픈AI 사이트에 회원가입한 후 접속한 다음, 하단 창(검색창처럼 생겼다)에 질문사항을 텍스트로 입력하면 끝이다. 질문은 영어로도, 한글로도 가능하다. 그러면 챗GPT가 거의 '즉시'라고 할 시간 안에 답을 준다. 문장은 매끄러워 마치 사람이 답하는 것 같다.

 

기능 자체는 이전에 나온 챗봇과 다를 바 없지만 결과물이 월등하다. 사람이 썼다고 해도 손색없을 수준의 답변서를 제시한다. 이는 기계가 인간 언어를 이해하고 구사할 수 있도록 하는 대규모 언어 모델(LLM)이 적용됐기 때문이다.

 

LLM은 단어를 조합해 나오는 문장 가운데 자연스러운 문장에 가중치를 부여하는 통계학적 모델이다. 그렇다 보니 챗GPT의 문장이 매끄럽다.

참고로 GPT-3의 파라미터(매개변수)는 1750억 개에 이른다고 한다. 파라미터는 인간 뇌의 '시냅스'(신경세포의 접합부)에 해당하는 역할을 하는데 숫자가 클수록 성능도 높다. 이르면 올해 출시할 것으로 예상되는 GPT-4는 파라미터 100조 개를 보유한 것으로 알려졌다.

 

챗GPT 등장으로 AI 시대 열리나

 

챗GPT의 등장으로 정보기술(IT) 업계에 커다란 변화가 예상된다. 당장 구글의 검색시장이 위협받는다.

마이크로소프트가 자사 검색 엔진 '빙'에 챗GPT를 도입하기로 선엄함에 따라 검색시장에서의 격전이 예고된다. 현재 빙은 점유율 3%에 불과한 반면 구글은 지난 20년간 검색시장을 독점하며 현재 90% 이상의 점유율을 보이지만, 향후 챗GPT가 빙에 탑재되면 어떤 변화가 일지 사람들은 수군거리기 시작했다.

 

그동안의 검색 서비스가 원하는 키워드를 입력하면 유사성이 높은 웹페이지를 보여주고 사용자가 선택, 취합하게 하는, 손품을 팔아야 하는 시스템이었다면, 챗GPT는 웹사이트를 보여주는 대신 이용자의 질문에 곧바로 답을 제시하기 때문이다. 원하는 내용을 찾기 위해 검색 서비스가 제시한 수많은 링크를 일일이 열어보는 수고를 들이지 않아도 되는 것이다.

 

 

거짓 정보 확산 우려

 

하지만 AI가 생성한 글을 통해 거짓 정보가 확산될 수 있다는 점도 지적된다. AI는 온라인 웹사이트와 뉴스, 블로그 게시물 등의 데이터로 학습하는데 이곳의 정보 가운데는 잘못된 내용도 있기 때문이다. 실제로 며칠 전, 필자가 챗GPT에 접속해 "강릉에서 갈만한 여행지 좀 추천해 줘"라고 했을 때 챗GPT는 몇 가지 장소를 제시해 주었는데 그중에는 '강릉월출산장'이라는 곳이 있었다. 나는 강릉을 잘 아는 편인데, 그런 장소는 생전 처음 들어 보았다. 하여 챗GPT에게 다시 질문했다.

 

 

 

 

"처음 듣는 장소인데, 주소와 전화번호를 알려줘" 했더니 돌아온 건 거짓 주소였다(전화번호는 입수하지 못했다면서 강릉관광청에 문의해 보라고 정중히 알려주기까지 했다). 지도에서도 확인했지만 강릉월출산장이란 장소는 없었고 월출로 242도 없었다.

 

 

 

총 2건의 대화를 시도했는데, 1건은 이렇게 거짓정보를 담고 있었던 것이다. 바로 이럴 때, 비록 그 확률이 낮다 하여도(사실 나의 경우에는 절반의 확률이었지만) 거짓 정보가 있다면 어떻게 그 답변을 편히 사용할 수 있을까 싶다.

 

출처제시나 명확한 근거자료 제시 없이

 

필자가 나눈 두 번의 필담 중 나머지 하나 역시 그다지 만족스럽지 않았다.

어떤 약용식물의 효능에 대해 물었을 때, 답변 중에 '일부 논문에서는…'이라는 표현을 쓰며 꽤 전문적으로 답해주길래(내용이 꽤 전문적이었다), 글에 사용할 생각으로 좀 더 파고 들어가 무슨 논문이냐며 정확한 이름을 물었다

그러나 이 역시 챗GPT는 답하지 못하였다. 보다 정확한 것을 알려면 구글스콜라나, 무슨무슨 학술논문사이트에서 확인해 보라며 알려주었을 뿐이었다. 물론 그것만도 도움이 되긴 하지만 뉴스에서 떠드는 것처럼 획기적이진 않다는 생각이다.

지극히 주관적인 견해지만, 필자의 경우 두 번의 심도 깊은 대화 끝에 내린 결론은 "아직 챗GPT의 답변은 빈약하다'이다.

 

뭐랄까, 일순 그럴듯하게 답을 준 것 같지만 알맹이가 없는 느낌이랄까.

챗GPT는 일반적인 답을 두루뭉술하게, 그리고 문장을 매끄럽게 답하는 데에는 능숙하다. 하지만 그 내용이 그다지 샤프한 것 같지는 않다. 그렇기 때문에 '(글에라도) 쓸만한 답을 얻기 위해서는 먼저 질문자가 날카로운 질문을 던지는 기본 지식이 필요하다'. 요컨대 질문의 명백한 가이드라인을 갖고 있어야 한다. 그렇지 않으면 자칫 하나마나한, 빛 좋은 개살구 같은 답을 그럴듯한 답으로 받아 들고 즐거워할 수도 있기 때문이다.

 

마치며

 

이상 살펴본 바, 챗GPT 분명 획기적이긴 하지만 전문적인 글, 공신력 있어야 하는 글에는 '함부로 사용'하기는 망설여지는 면이 있다. 머잖아 챗GPT 4.0 출시가 또 예고돼 있으니 향후 도래할 AI의 시대를 지켜볼 일이다.

챗GPT 4.0은 파라미터 100조 개를 보유할 거라 하니, 분명 지금의 챗GPT 3.5와는 비교가 안될 것이다.

그때까지는 그냥 검색을 대신시키는 정도로 이용해 볼까나, 똑똑하고 예의 바른 조수 하나 생겼다 생각하면서.

 

 

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