○ 2022년 11월 30일, 오픈AI는 챗GPT라는 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데 사용되는 거대언어모델을 출시. 기존에 알고리즘으로 동작하며 보이지 않는 곳에서 백업하는 역할을 담당했던 인공지능이 무대 전면에 등장하며 생성형 AI 시대가 화려하게 개막
- 지난 10년간 인공지능은 딥러닝이라는 심층학습과 빅데이터를 바탕으로 사물을 구별하는 이미지 인식 영역에서 우수한 성능을 보여왔으나, 자연어 처리 분야인 글과 언어 영역에서는 순서에 따라 맥락과 의미가 달라짐에 따라 이제까지 탁월한 능력을 보여온 AI 알고리즘이 한계에 봉착
- 2017년 새롭게 발표된 구글의 ‘트랜스포머’ 알고리즘과 수천억 단위의 학습 데이터를 바탕으로 미국의 스타트업인 오픈AI는 챗GPT를 출시. 자연어 처리에서 놀라운 성능을 보여주면서 생성형 AI 시대를 여는 계기가 마련
○ 거대언어모델의 발전은 방대한 양의 데이터를 사전 학습한 일종의 범용적인 인공지능 모델인 ‘파운데이션 모델’이라고 불리는 새로운 패러다임으로의 변화를 야기
- 과거 서로 다른 알고리즘과 모델을 적용해 특정한 영역에 각각 적용되던 인공지능이 파운데이션 모델의 이용을 통해 하나의 모델로 광범위한 문제를 해결할 수 있게 변화한 것
- 또한 챗GPT와 같이 기존의 방대한 정보를 학습하고 정제한 인공지능이 외부의 다양한 프로그램과의 연결을 통해 무한한 확장 가능성을 보여주기 시작
- 구글은 개발자 콘퍼런스에서 챗GPT의 독주를 견제하며 ‘바드’를 공개하였고, 메타는 대규모 언어모델인 ‘라마’를 공개하는 등 많은 자원과 비용을 동원할 수 있는 빅테크들을 중심으로 치열한 각축전이 벌어지면서 AI 춘추전국시대가 시작
○ 이러한 패러다임의 변화는 기존에 AI를 개발하거나 사용 중인 기업들로 하여금 AI 성능에 대한 전면 재검토를 고민하게 만들며, 타 기업의 AI 기술에 대한 전략적인 접근 필요성이 대두. 특히 완전히 새로운 인공지능 모델을 만들기보다는 기업이 가진 고유의 데이터를 파운데이션 모델에 학습시키는 파인튜닝을 통한 AI 도입 전략으로 변화할 가능성이 점증
- 기술적인 종속에 대한 우려도 일부 존재하나, IT 분야에서 독과점은 피할 수 없는 자연스러운 현상일 수 있어 최신 기술을 도구로 어떻게 잘 활용할 수 있을지에 대한 고민이 필요한 시점. 파운데이션 모델 도입도 비용과 용도를 잘 검토하는 등 꾸준한 관심과 모니터링 필요
○ 챗GPT가 불러온 AI 열풍은 특히 ‘생산성’, ‘초개인화’ 등의 관점에서 큰 변화를 가져올 것으로 예상. AI가 산업혁명에 버금가는 혁신을 가져올 수 있다는 전망이 힘을 얻고 있는 바, 이제는 기술적인 접근을 넘어 서비스적인 접근을 보다 더 진지하게 고민해볼 필요
