당신이 챗GPT에 관해 알아야 할 모든 것

2023년 산업계의 가장 뜨거운 이슈는 아마도 챗GPT일 것이다. 챗GPT는 우리 삶에 광범위한 영향을 미치는 획기적인 인공지능(AI) 기술일까? 아니면 반짝하고 서서히 사라져버릴 역사적 과대광고 중 하나일까. 이번 글에서는 챗GPT의 기반 기술과 활용 사례, 후발 주자로 나오고 있는 인공지능 서비스들을 다각도로 살펴보고, 실제 사용자 입장에서 어떻게 활용할 수 있는지를 고민해본다.

챗GPT는 인공지능 연구기업인 오픈AI(OpenAI)가 선보인 대화형 인공지능 서비스다. 인공지능에게 채팅을 통해 궁금한 것을 물어보면 그에 대한 답을 얻을 수 있다. 지금까지 인류가 경험해보지 못했던 유형의 물건인 셈이다.

어떤 이들은 챗GPT를 두고 기술 진화의 새로운 지평을 여는 선구적 기술이라고 칭한다. 또 AI가 바꿀 세상을 예고하는 단초 역할을 한다는 지적도 있다. 구글이나 기타 검색 엔진 서비스에 실존적 위협을 제기한다는 주장도 나온다.

하지만 이런 호평과는 달리 실제로 써 보면 사용성이 애매하다는 것을 어렵지 않게 깨달을 수 있다. 현재 나와있는 버전인 GPT-4는 초기 버전인 GPT-3.5에 비해 성능이 상당히 개선됐지만 여전히 잘못된 답을 하거나, 충분히 깊은 수준의 답을 하지 못한다. 이 물건을 잘 쓰기 위해서는 사용자가 질문하는 법을 배워야 한다.

챗GPT란 무엇인가?

챗GPT는 지난 2022년 11월30일 프로토타입 공개 이후 출시 5일 만에 100만 사용자를 돌파했다. 페이스북과 인스타그램이 출시 후 100만 사용자를 모으는데 각각 10달, 2달이 걸렸다는 점을 떠올려보면 이 서비스가 받고 있는 관심을 짐작해볼 수 있다.

간단히 말해 챗GPT는 사람처럼 대화에 참여할 수 있는 챗봇이다. 다양한 주제에 대한 사용자의 질문을 이해하고, 해당 질문에 자세한 답변을 제공하도록 설계됐다. 모든 답변이 늘 정확하진 않지만, 실제 사람과 대화하는 것처럼 느낄 만큼 비교적 능숙하게 대화에 참여한다.

가능한 대화 주제는 다양하다. 단순한 심심풀이 대화부터 경제 이슈에 대한 분석, 코딩 프로그램 짜기, 글 요약 및 해설, 시 짓기, 가사 쓰기, 소설 작성 등 어떤 작업을 시켜도 대략 4~5초 정도면 나쁘지 않은 수준의 답을 내놓는다.

챗GPT는 자연어 처리(NPL) 머신러닝 모델이다. 이것은 가장 정교한 자동회귀 언어 모델 중 하나인 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)를 사용해 사람이 쓰는 것과 유사한 텍스트를 생성한다. 현재는 업그레이드 모델인 GPT-4도 제공하고 있다. 대화는 아래 스크린샷과 같은 형식으로 이뤄진다.

챗GPT는 우선 인터넷의 방대한 데이터로 학습을 진행한 후, 인간의 피드백을 통한 강화학습(RLHF)을 기반으로 ‘할 말’과 ‘못할 말’을 구분하는 교육을 받는다. RLHF 방식은 사람의 시연을 통해 머신러닝 모델을 원하는 행동으로 유도한다. 초기 학습에 사용하는 데이터와 후반부 교정에 사용하는 데이터 모두가 실제로 사람들이 사용하는 것들이다. 이것이 바로 챗GPT가 주제와 관계없이 마치 사람처럼 대답할 수 있는 비결이다. 우리가 웹 상에서 사용하는 언어 습관과 대화의 맥락을 파악하고 있는 셈이다.

챗GPT가 2021년 이전 사건만 응답하는 이유는?

챗GPT에 들어가는 학습 데이터는 시점이 특정된다. 자연스럽게 해당 시점 이후의 데이터에 대해서는 응답하지 못한다. 현재 서비스되는 챗GPT의 경우에는 2021년 이전까지로 학습 데이터가 세팅되어 있다. 그래서 그 이후 발생한 일이나 발전 사항에 대해서는 알지 못한다.

가령 2006년 월드컵에 대한 질문을 하면 상세하게 답할 수 있지만, 2022년 월드컵에 대한 질문을 하면 대답을 못하거나 엉뚱한 답을 내어놓는 이유가 거기에 있다.

챗GPT가 헛소리를 하는 이유는?

챗GPT의 헛소리는 매우 악명높은 이슈다. 이 인공지능은 정확하지 않은 정보를 마치 정확한 답인 것처럼 서비스하는 고약한 버릇이 있다. 챗GPT의 원리를 알면 이런 일이 발생하는 이유를 쉽게 이해할 수 있다.

이 인공지능은 N개의 단어로 이뤄진 질문이 입력되었을 때, 학습한 데이터를 뒤져서 다음 차례, 그러니까 N+1번째에 무슨 단어가 나오는게 가장 적절한지를 찾는 방식으로 구동된다. 가령 ‘팩스가 처음 사용된 해가 언제지?(What year was the first fax sent?)’라고 물으면 ‘1843년에 첫번째 팩스가 발송됐어요(The first fax was sent in 1843.)’라고 답하는 식이다.

1843을 답으로 배출하는 이유는 인공지능이 학습한 데이터에 fax, first, 1843이라는 단어가 한번에 등장하는 경우가 많았기 때문이다. 그러니까 학습에 사용된 웹 데이터가 부정확할 경우에는 틀린 답을 내놓게 된다.(GPT-4에서는 꽤 많이 개선됐다)

챗GPT는 인간처럼 문장의 의미를 이해하고 거기에 맞는 답을 찾기 보다는 학습한 데이터셋과 출력 내용의 유사성을 최대한 높이는 방식으로 설계되어 있다. 아울러 출력 결과에 사실 확인을 할 수 있는 내부 메커니즘도 없다. 따라서 답변이 부정확하거나 오해의 소지가 있을 수 있다.

챗GPT는 누가 만들었을까?

챗GPT를 만든 곳은 샌프란시스코의 인공지능 연구 기업 오픈AI다. 오픈AI는 인류를 위한 AI 기술 및 여러 관련 분야를 연구한다는 취지로 2015년 비영리 기업으로 출범했다. 이후 2019년 연구자금 조달 명목으로 영리부문을 따로 설립했지만 여전히 비영리 연구소의 성격을 유지하고 있는 독특한 회사다.

테슬라 CEO인 일론 머스크와 스타트업 엑셀러레이터로 유명한 Y콤비네이터 의장 샘 알트먼이 공동으로 설립했으며, 현재 CEO는 알트먼이 맡고 있다. 머스크는 2018년 이사회에서 사임했지만, 재정적인 후원은 이어가고 있는 것으로 알려졌다.

오픈AI는 2019년 10억달러를 투자한 마이크로소프트를 비롯해 유명 후원자와 투자자를 두고 있다. 특히 마이크로소프트와의 파트너십은 이미 실제 서비스 구현 측면에서 상당히 진전된 단계로 향하고 있다.

마이크로소프트는 지난 3월 빙(bing), 애저, 파워포인트, 아웃룩, 워드 등 전 제품군에 챗GPT의 챗봇 기술을 접목시키고 앞으로 인공지능과 이들 서비스의 결합을 더욱 공고히 할 예정이라고 밝힌 바 있다.

특히 마이크로소프트의 검색 서비스인 빙은 GPT-4 모델을 사용하면서 수시로 데이터셋을 업그레이드하는 방식으로 GPT 시리즈의 태생적인 약점인 시점 문제를 해결했다. 빙에서는 챗GPT에 물어볼 수 없는 최신 이슈에 대한 질문도 할 수 있다.

로이터통신에 따르면, 오픈AI는 내부적으로 2024년까지 10억달러 매출을 예상하고 있다. 최근 기업 가치는 200억달러로 평가됐지만, 회사 측은 재무와 관련해서는 어떤 입장도 내놓지 않고 있다.

GPT 시리즈의 간략한 역사: GPT에서 GPT-4까지

오픈AI는 지난 3월 14일(현지시간) 챗GPT의 최신 버전인 GPT-4 모델을 출시했다. GPT-4는 챗봇 서비스인 챗GPT를 구동시키는데 필요한 대규모 언어 모델(Large Lanuage Model, LLM) 인공지능의 종류를 말하는 것이다. 이 버전 이전에는 챗GPT에 GPT-3.5가 적용됐다.

역사적으로 보면 GPT 시리즈의 첫 번째 버전인 GPT-1은 지난 2019년 출시됐다. 1억1700만개의 파라미터(매개변수)가 탑재된 것이 특정인데, 파라미터란 인공지능이 정확한 결과 값을 도출하기 위해 계산에 고려할수 있는 다양한 변수의 규모를 말한다. ‘대규모 언어 모델’이라는 이름의 대규모가 이 파라미터의 규모가 매우 크다는 의미다.

이후 출시된 GPT-2와 GPT-3에는 각각 15억 개, 1750억개의 파라미터가 탑재됐다. 통상 LLM 인공지능이 지금과 유사한 성능을 발휘하기 시작한 것이 GPT-3부터라고 본다. 파라미터를 무식할 정도로 많이 구성하니까 인간처럼 말하는 인공지능이 동작하기 시작했다는 것이다.

오픈AI는 2022년 1월, GPT-3에 미세 조정을 가한 ‘인스트럭트GPT’를 내놨다. 학습 데이터셋은 GPT-3와 같지만, 학습 후 조정 단계를 추가한 버전이다.

그리고 지난 3월14일, 오픈AI는 GPT-3.5보다 크게 개선된 버전인 GPT-4를 출시했다.

본 아티클에서는 챗GPT의 초기 버전에 초점을 맞추고 있지만, GPT-4는 여러 가지 새로운 기능을 포함하고 있다. 여기에는 다중 모드(이미지 지원) 입력 기능과 함께 더 많은 데이터로 작업할 수 있는 기능, 다국어 기능 등이 포함된다. 또 응답 정확도도 대폭 향상됐다. 다음은 GPT-4와 관련된 트윗이다.

챗GPT 탐색: 사용성

챗GPT 사용은 간단하다. 우선 챗GPT 홈페이지에 접속해보자.

사용자 인터페이스 및 사용자 경험

챗GPT의 사용자 인터페이스는 간단하고 직관적이다. 최소한의 디자인 요소와 몇 가지 버튼, 옵션만 있어 처음 사용하는 사람도 혼란스러워할 일이 거의 없다. 메시지를 입력하고 답장을 받을 수 있는 채팅 상자 외에 다음 기능을 위한 버튼이 하나씩 있다.

• 챗GPT와 새로운 대화 시작하기
• 밝은 모드, 어두운 모드로 전환하기
• 로그아웃하기
• FAQ 및 디스코드 서버 접근하기

챗GPT를 사용하는 방법은 간단하다. 질문이나 메시지를 비어있는 칸에 입력하면 된다(위 그림에서 노란색 화살표 참조). 그럼 챗GPT가 질문과 관련한 맥락을 고려해 적절한 응답을 제시한다. 통상 소요 시간은 10초 이내다.

챗GPT의 학습 언어는 영어로 알려져 있다. 하지만 이 챗봇은 다른 언어로 입력이 들어오면 자체 번역을 해서 응답을 하기 때문에 한국어 사용자도 어려움 없이 사용할 수 있다. 다만 한국어 입력을 했을 때보다는 영어로 질문을 넣었을 때 더욱 품질이 좋은 답변이 나온다.

이 글을 읽는 데 그치지말고 반드시 챗GPT를 직접 사용해보길 바란다. 처음 써 보는 사람은 정말 놀랄 것이다.

챗GPT의 사용료

챗GPT는 등록된 모든 사용자에게 무료로 제공된다. 유일한 조건은 성인(18세 이상)이어야 한다는 점이다.

오픈AI는 2월1일 ‘챗GPT 플러스’라는 유료 구독 서비스를 출시했다. 무료로 제공되는 챗GPT는 GPT-3.5 버전을 사용하는 반면, 챗GPT 플러스부터는 최신 LLM인 GPT-4를 사용할 수 있다. 이 두 버전의 성능 차이는 생각보다 크다.

초기에는 미국 사용자에게만 제공됐지만 지금은 한국 사용자도 사용할 수 있다. 요금은 월 20달러이며, 다음과 같은 특전을 제공한다.

• 사용자가 몰리는 시간대에도 끊김 없이 접속할 수 있다
• 응답 시간이 더 빠르다
• 새로운 기능 및 업그레이드를 우선적으로 사용할 수 있다
• GPT-4 기반 응답을 경험할 수 있다

챗GPT로 무엇을 할 수 있을까?

챗GPT의 한계만 염두에 둔다면, 아주 다양한 형태로 활용할 수 있다. 사용자는 음악을 작곡하고, 복잡한 주제를 이해하며, 농담을 하고, 소설을 쓰고, 심지어 컴퓨터 코드를 작성하고 디버그하는 도구로 챗GPT를 활용하고 있다. 다음은 챗GPT로 할 수 있는 몇 가지 예시다.

컴퓨터 코드 작성 및 디버그

숙련된 프로그래머든 초보자든, 특정 문제 해결을 위한 코드 작성을 챗GPT에 요청할 수 있다. 코드를 작성할 프로그래밍 언어(예: Python, C++ 또는 기타 언어)만 지정하면 된다. 하지만 가끔 틀린 코딩을 내놓는다는 문제가 있다. 실제로 초기에는 챗GPT가 짜준 코드를 한 줄씩 확인하고 디버그해야 하는 문제가 있었다.

그러나 GPT-4부터는 이런 오류가 상당 부분 줄어들었다. 그리고 오류가 날 경우 ‘오류가 나니 다시 한번 검토해서 제대로 된 코드를 작성해줘’라고 지시하면, 쉽게 결과물을 개선시킬 수 있다.

굳이 코드 작성에 도움을 받지 않더라도 코드 디버그 및 취약점 발견은 요청할 수 있다. 챗GPT는 이러한 취약점을 수정하는 방법도 알려줄 것이다. 하지만 앞서 언급했듯, 챗GPT의 코드 작성 및 디버그 결과를 신뢰하는 것은 다소 주저하게 될 수 있다.

개념 설명

챗GPT는 다양한 분야의 다양한 주제를 학습하는 데도 유용하다. 과학, 역사, 언어학, 수학, 공학 등 주제는 광범위하다. 가령, 배관 누수 해결 방법을 알고 싶다면? 챗GPT 단계별 지침을 물어보면 된다. 두 개의 블랙홀이 충돌하면 어떻게 되는지 궁금하다면? 챗GPT에 질문 하나만 입력하면 된다. 숙제나 과제에 도움이 필요할 때도 얼마든지 활용할 수 있다.

대중화(mass adoption)가 고민인 크립토 업계 종사자라면 챗GPT에 ‘초등학생도 이해할 수 있게 암호화폐(cryptocurrency)를 설명해줘’ 라고 지시해보라. 꽤 풍부한 예시와 비유를 들어 설명해준다.

창의적인 아이디어 브레인스토밍

새로운 어쿠스틱 발라드에 대한 아이디어가 필요하다면? 챗GPT에 멋진 코드 프로그레션을 요청해보자. 단편 소설이나 영화 대본에 반전 요소가 필요하다면? 챗GPT에 문의해 쓸만한 아이디어가 있는지 확인해보자. 그러나 챗GPT가 아이디어에 대한 표절 여부까진 검사하지 않는다. 이 점에 유의해야 한다.

챗GPT에 고전 공포영화 중 하나인 <텍사스 전기톱 살인사건>의 줄거리를 알려달라고 했다. 이 영화는 1974년 첫 시리즈가 나와서 40년간 여러가지 버전의 리메이크가 이어지고 있다. 챗GPT의 답은 다음과 같다.

텍스트에서 데이터 추출

챗GPT는 방대한 양의 텍스트에서 데이터를 추출하는 데에도 도움을 줄 수 있다. 챗GPT에 텍스트를 입력하고, 찾고자 하는 데이터의 종류와 형식만 알려주면 된다.

아래 예시에서는 미국 재무부가 최근 공개한 보도자료를 하나 주고 요약하라고 지시했다. 해당 보도자료는 탈중앙화 금융(DeFi) 관련 불법 금융에 대한 위험 평가 방침을 알리는 다소 전문적인 내용으로 약 500단어 분량이다.

챗GPT는 이 문서를 제목 포함 132단어로 요약했다. 제목은 ‘미국 재무부, 2023년 DeFi 불법 금융 위험 평가 발표(Title: U.S. Treasury Publishes 2023 DeFi Illicit Finance Risk Assessment)’로 알맞게 뽑았다.

고객 지원 자동화

기업은 이미 고객 지원 인프라 강화에 챗봇을 활용하고 있다. 하지만 챗GPT는 일반 챗봇보다 훨씬 더 정교하다. 따라서 기업이 향상된 고객 지원 경험을 제공할 수 있도록 돕는다. 챗GPT는 가까운 시일 내에 기업의 콜센터를 대체할 가능성이 높다.

챗GPT 탐색: 한계

그렇다면 챗GPT는 과연 AI 진화의 새로운 시대를 열고 있는 것일까? 챗GPT가 인공지능 시대의 촉매제가 될 것이라는 점은 거의 의심할 필요가 없어 보인다. 다만 단점도 적지 않다는 데 주의해야 한다. 가장 큰 단점은 챗GPT가 사실을 꾸며낸다는 것이다. 악의적이거나 의도적으로 보이진 않는다. 그보다는 모든 생성형 거대 언어 모델(LLM)이 가진 한계에 가깝다. 이를 두고 그저 앵무새처럼 따라 하는 것으로 간주해 ‘스토캐스틱 패로팅’으로 칭하기도 하고, 환각 상태를 뜻하는 ‘할루시네이션’으로 언급하기도 한다.

그렇다면 챗GPT를 포함한 LLM이 가끔 잘못된 정보를 내놓는 이유는 무엇일까? 앞서 설명했듯, 이들 모델은 특정 맥락에서 주어진 입력값에 대해 다음 단어를 예측하도록 학습되어 있다. 그러나 결과의 사실관계를 객관적으로 분석해 확인하는 기능은 없다.

이와 관련해서는 여러 사람들이 지적하고 있다. 챗GPT는 이러한 할루시네이션조차 그럴듯하게 들리게 만드는 능력이 있기 때문에 위험하다는 것이다. 챗GPT가 가짜 뉴스와 잘못된 정보를 퍼트리는 데 유용한 도구가 될 수 있다.

챗GPT 시스템은 절대 완벽하지 않다. 대부분 질문에 제대로 응답하지만, 때로 표준에서 벗어난 질문을 던지면 당황하기도 한다. 이는 사람이 하는 질문의 종류를 알고리듬이 모두 예측할 수는 없기 때문이다. 즉, 챗GPT는 비정상적인 쿼리에 대한 답변을 제공하지 못하는 경우가 종종 있다.

이 외에도 챗GPT 같은 AI 모델을 사용해 콘텐츠를 생성했을 때 종종 기대에 미치지 못하는 결과가 나올 수 있다. AI가 생성한 콘텐츠는 사실관계가 부정확하고, 특별히 유용한 인사이트를 제공하지 않더라도 고도로 체계화돼 있고 명확한 논리로 뒷받침되는 경우가 많다.

또 자세히 살펴보면, AI가 작성한 챗GPT 콘텐츠는 매우 장황하고, 관용구나 은유가 포함되지 않은 경우가 많다. 이러한 모든 요소가 결합해 해당 콘텐츠는 사람이 아닌 기계가 작성한 것임을 비교적 쉽게 감지할 수 있다.

오픈AI, 챗GPT의 단점을 인정하다

오픈AI는 챗GPT가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일에 대해 투명하게 언급한다. 브록맨 CEO는 최근 트윗을 통해 “중요한 일을 챗GPT에 맡기는 건 실수”라고 말하며 사용자에게 주의를 당부했다.

이러한 한계를 감안하면, 챗GPT가 아직은 구글 및 기타 검색 엔진을 대체할 준비가 안 돼 있다는 것은 분명하다. 학습 도구로써는 유용하고 재미있을 수 있다. 하지만 아직 챗GPT를 단일 정보 소스로 활용해서는 안 된다. 챗GPT의 부정확성 때문에 일부 웹사이트에서는 사용자가 챗GPT의 응답 내용을 공유하는 것을 금지하고 있다. 스택 오버플로우가 대표적인 예다. 챗GPT 출시 직후, 스택은 Q&A 사이트 코더와 프로그래머에게 챗GPT에서 생성된 텍스트 사용을 금지하며 다음과 같이 설명했다.

“챗GPT가 정확한 답변을 내놓는 비율이 평균적으로 너무 낮기 때문에 이곳에서 생성된 답변을 게시하는 것은 웹사이트는 물론 정확한 답변을 원하는 사용자에게 상당한 해가 될 수 있다.”

챗GPT 탐색: 프라이버시

모든 사용자에게 챗GPT 사용 전 오픈AI의 개인정보 보호정책과 이용 약관 일독을 권한다. 오픈AI는 사용자가 챗GPT와 나눈 모든 대화를 검열할 수 있다. 오픈AI 측은 “이러한 검열은 안전 및 관련, 규정 준수 보장을 위해 중요하다”며 “시스템 개선에도 도움이 된다”고 언급한다.

기본적으로 챗GPT는 무료로 사용할 수 있다. 하지만 이런 말이 있다. “뭔가가 무료라면, 아마도 그것을 사용하는 사람 자체가 상품일 것이다.” 이 말은 챗GPT에도 적용될 수 있다. 특히, 일각에 따르면 챗GPT 프로그램 실행에는 하루 최대 10만달러가 소요된다고 한다. 한 달이면 300만 달러의 비용이 드는 셈이다. GPT-4 이후에는 비용이 많이 줄어들었다고 하지만 이런 프로그램을 계속 무료로 제공하기는 어렵다.

따라서 제작사인 오픈AI가 확인할 수 있는 민감한 정보를 챗GPT 질문창에 입력해서는 안 된다. 특히 기업에 재직 중이라면 회사 업무와 관련된 내용을 넣어서는 안 된다. 실제로 삼성전자를 비롯한 기업들은 최근 챗GPT를 사용하면서 지켜야 할 지침을 직원들에게 배포하기도 했다.

이탈리아의 경우에는 아예 국가 차원에서 챗GPT의 접속을 차단하기도 했다. 챗GPT가 학습을 위해 개인정보를 수집하고 저장하는 행위를 문제삼은 것이다. 미국의 비영리단체인 AI·디지털 정책센터도 비슷한 이유를 들어 오픈AI를 연방거래위원회(FTC)에 고발한 상태다.

챗GPT 사용자는 이곳의 안내에 따라 자신이 이용한 챗GPT 계정 및 관련 데이터를 모두 삭제할 수 있다. 하지만 저장된 대화 기록은 볼 수 없으며 특정 프롬프트도 삭제할 수 없다. 다시 한 번 주의를 요하는 부분이다.

챗GPT와 함께 진화하는 AI 서비스들

GPT-4를 자동으로, 오토GPT

챗GPT의 성공으로 인공지능 업계는 그 어느 때보다 활발한 모습을 보이고 있다. GPT-4를 이용한 여러가지 플러그인 서비스나 연계 서비스들도 잇달아 등장하고 있다.

그중 가장 인상적인 서비스를 하나 꼽으라면 AI 스타트업 시그니피컨트 그래비타스가 지난 3월 말 선보인 ‘오토GPT(AutoGPT)’를 지목할 수 있다.

오토GPT는 간단히 설명하면 사용자가 구체적인 방법을 알려주지 않아도 인공지능이 알아서 목표를 달성하게 해주는 물건이다. 가령 사용자가 ‘유튜브에서 가장 조회수가 많이 나올 것 같은 영상을 제작해줘’라고 지시하면 오토GPT가 GPT-4를 활용해 최근 유튜브에서 인기 있는 영상을 검색해 분석하고, 거기에 필요한 촬영 방법을 검색해 알려주는 식이다.

지금은 지원하지 않지만 ‘런웨이’ 같은 프롬프트 기반의 인공지능 영상 생성 서비스를 접목하면 실제로 영상까지 제작하는 것도 가능하다. 이런 세상에 늦지 않게 적응하기 위해서는 그 기반이 되는 챗GPT를 미리 써 보는 것이 매우 중요해 보인다.

GPT가 열어젖힌 인공지능 유행…구글도 바드(Bard)로 참전

인터넷 검색 분야 1위 기업인 구글도 뒤늦게 자사 대규모 언어 모델인 람다(LaMDA)를 기반으로 개발한 대화형 인공지능 챗봇 바드(Bard)를 지난 3월 말 출시했다.

바드 역시 빙처럼 최신 이슈에 대해 응답이 가능하다. 검색엔진 최강자인 구글에서 만든 서비스답게 웹에서 바로 정보를 가져와 답변하기 때문에 최신 정보에 기반한 응답이라는 점을 강조하고 있다.

실제로 사용해보면 사용 환경도 훨씬 쾌적하다. 현재는 사용 요금을 따로 받지 않는데, 응답 속도도 대부분 3초 이내이고 답변 내용의 질도 GPT-4를 사용하는 챗GPT에 크게 뒤떨어지지 않는 느낌이다. 가령 ‘2023년 5월 비트코인 가격 전망에 대해 말해줘’라고 요청하면 2000단어 분량의 리포트를 약 4초 이내에 바로 출력해준다.

응답과 함께, 응답에 사용한 참고자료의 웹링크 등을 제공하는 것도 장점이다. 이 역시 챗GPT에는 없는 기능이다.

다만 단점이 있다면 한국어로는 이용할 수 없다는 것이다. 영어로 질문하고, 답변도 영어로 출력된다. 바드 사용을 원하는 이들에게는 바드 서비스 페이지에서 서비스 체험을 신청하면 보내주는 초대 메일을 받아 사용하면 된다.

챗GPT 탐색: 최종 평가

결과적으로 챗GPT는 상당한 잠재력을 가진 유망한 신제품이다. 현재 GPT-4를 기반으로 구동되고 있으며, 계속해서 업그레이드를 진행 중이다. 이후 출시될 버전에서 증명해야 할 것도 많다. 하지만 이미 최고는 아니더라도 가장 발전된 형태의 멀티-유틸리티 AI 챗봇 중 하나다. 일반 버전은 여전히 무료이며, 사용하기 쉽다는 점은 챗GPT의 매력을 더한다. 챗GPT는 아이디어를 빌리고 만들어가는 데 유용하다.

앞서 언급했듯, 경우에 따라 정보의 정확성이 떨어지므로 챗GPT를 학습 도구나 중요한 정보 소스로 사용하는 것에는 제한이 따른다. 따라서 신뢰할 수 있는 보조 장치를 통해 챗GPT의 답변을 검증하는 것이 매우 중요하다.

자, 그렇다면 챗GPT는 과연 세상을 바꿀 수 있을까? 그건 아니다. 하지만 미래의 주요 파괴자가 될 수 있을까? 그럴 가능성은 매우 크다.

자주 묻는 질문

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