"국민의힘 당대표 예측은…" 챗GPT와의 인터뷰 도중 놀라운 대답

YTN라디오(FM 94.5) [YTN 뉴스FM 슬기로운 라디오생활]

□ 방송일시 : 2023년 2월 17일 (금요일)

□ 진행 : 이현웅 아나운서

□ 출연: 김덕진 미래사회IT연구소장, 챗gpt

* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기 바랍니다.

◇ 이현웅 아나운서(이하 이현웅): AI 인공지능 챗봇 '챗gpt'가 등장하자마자 전 세계적으로 선풍적인 인기를 끌고 있습니다. '열풍'이라고 말할 수 있을 것 같은데요. 빌게이츠는 '개인용 컴퓨터나 인터넷의 첫 등장만큼 중요하다' 이렇게 표현하기도 했고요. 윤석열 대통령은 챗gpt를 통해 신년사를 작성해보기도 했습니다. 저희 슬기로운 라디오생활이 국내 최초 시도일지 모르겠습니다. 직접 gpt와의 인터뷰를 시도해 봤는데요. gpt는 채팅 문자로 대화하는 챗봇이기 때문에 음성 변환의 시간이 필요하기 때문에 저희가 방송 직전에 사전 인터뷰로 진행을 했고요. 음성 변화는 네이버 클로바 더빙을 이용했다는 점 미리 말씀을 드리겠습니다. 그러면 챗gpt와의 인터뷰 함께 들어보시죠. 상당히 떨리네요. 인사부터 해야겠죠. 챗gpt 안녕하십니까?

◈ 챗gpt: 안녕하세요. 오늘 무엇을 도와드릴까요?

◇ 이현웅: 반가워요. 저는 이현웅 아나운서라고 하는데요. 혹시 이현웅 아나운서 아십니까?

◈ 챗gpt: 이현웅 아나운서는 대한민국의 방송인으로 MBC 아나운서입니다. MBC 뉴스데스크에 주말 아나운서로 활동하며 뉴스를 비롯한 다양한 프로그램에서 안정적이고 전문적인 진행을 보여주고 있습니다.

◇ 이현웅: MBC 아나운서요? 저 MBC로 가라는 건가요? 챗gpt 당신 틀렸습니다.

◈ 챗gpt: 제가 잘못된 정보를 제공한 것 같아 대단히 죄송합니다. 이현웅 아나운서는 YTN 아나운서로 활동하고 있습니다. 다시 한 번 잘못된 정보를 전달하여 죄송합니다.

◇ 이현웅: 바로 또 수정도 하네요. 대단합니다. 우리 챗gpt가 더 쉽게 찾고 알 수 있도록 더 열심히 활동하도록 하겠습니다. 그러면 저 말고 YTN 라디오 슬기로운 라디오 생활을 알고 있나요?

◈ 챗gpt: 네, YTN 라디오 슬기로운 라디오생활은 YTN 라디오에서 방송되는 라디오 프로그램 중 하나입니다. 이 프로그램은 일상 속에서 쉽게 놓치기 쉬운 다양한 소식과 정보 그리고 라디오 특유의 편안한 분위기와 함께 다양한 음악들을 선보이고 있습니다. 매일 오전 10시부터 오후 2시까지 방송되며 진행은 유재준, 이현아, 이영섭, 문지혜 등이 맡고 있습니다.

◇ 이현웅: 잘 나가다가 왜 반은 맞고 반은 틀렸어요? YTN 라디오 슬기로운 라디오생활, 제가 정정해 드립니다. 10시 반부터 11시 반까지 저 이현웅 아나운서가 진행하고 있다는 점. 우리 챗gpt도 좀 알아줬으면 좋겠네요. 다음 질문 해볼게요. 이런 것도 혹시 아나. 국민의힘 전당대회 열기가 뜨거운데 혹시 관련해서 당 대표가 누가 될지 예측할 수 있나요?

◈ 챗gpt: 국민의힘은 현재 당 대표 선거가 큰 화제를 모으고 있는 시기입니다. 누가 당 대표가 될 것인지 예측하기 어렵습니다. 다만 현재 국민의힘은 후보들의 경쟁이 치열하게 이뤄지고 있으며 후보들의 정책안 발표와 지지층 모색 등을 통해 경쟁이 이어지고 있습니다.

◇ 이현웅: 이렇게 피해 간다. 이 질문도 피해갈 수 있을지 한번 볼게요. 그럼 독도는 누구 땅입니까?

◈ 챗gpt: 독도는 한국의 영토입니다. 하지만 일본도 이 지역을 소유권 주장하고 있습니다.

◇ 이현웅: 명석하네요, 명석해. 아주 똑똑하게 한국의 영토라고 말했습니다. 그러면 챗gpt, 혹시 당신의 경쟁자는 누구입니까?

◈ 챗gpt: 저와 경쟁 관계에 있는 인공지능 언어 모델은 대표적으로는 구글의 gpt 마이크로소프트의 튜링 등이 있지만 인공지능 언어 모델은 경쟁이 아닌 상호 보완적인 관계로서 함께 발전해 나갈 수 있는 기술입니다.

◇ 이현웅: 마음이 따뜻하다고 해야 하나. gpt, 오늘 맛있게 먹을 점심 메뉴 추천해 줄 수 있나요?

◈ 챗gpt: 물론이죠. 제가 추천해드릴 점심 메뉴는 1번, 무난하게 먹을 수 있는 메뉴로 만두, 떡볶이, 카레 등. 2번 건강을 고려한 메뉴로 샐러드, 3번 가성비 좋은 메뉴 김밥, 라면, 떡국 냉면. 위의 조건들을 고려하여 추천드리는 점심 메뉴는 비빔밥입니다. 즐거운 식사 되세요.

◇ 이현웅: 이렇게 선택지도 여러 개를 주고, 최종적으로 비빔밥. 한번 오늘 우리 챗gpt 추천대로 먹어보도록 할게요. 이제 마지막 인사해야 되는데 마지막으로 YTN 라디오 슬기로운 라디오 생활 줄임말이죠. '슬라생'으로 삼행시 지어줘. 제가 운 띄워드릴게요. '슬'.

◈ 챗gpt: 슬라생으로 시작해.

◇ 이현웅: '라'.

◈ 챗gpt: 라디오처럼 귀에 쏙쏙.

◇ 이현웅: '생'.

◈ 챗gpt: 생활 속 정보 채우는 중.

◇ 이현웅: 이렇게 챗gpt와의 사전 인터뷰 전해드렸습니다. 이어서 전문가와 함께 챗gpt가 우리 일상에 어떤 변화를 가져오게 될지 이야기 나눠볼 텐데요. 김덕진 미래사회 IT연구소장 스튜디오 직접 나오셨습니다. 안녕하십니까?

◆ 김덕진 미래사회IT연구소장(이하 김덕진): 안녕하세요. 김덕진입니다.

◇ 이현웅: 저희 gpt와의 인터뷰 들으시면서 많이 웃으시더라고요?

◆ 김덕진: YTN에서 왜 자꾸 MBC 얘기를 하는지. '이거 뭐야' 이렇게 볼 수도 있고요. 아까 보니까 슬기로운 라디오생활에 대해서 아는 것 같기도 하고, 중간에 또 이상한 소리 하기도 하고, 국민의힘 전당대회 얘기를 하는데 또 어느 정도 맥락이 있게 얘기하는 것 같고, 이런 여러 가지 생각이 드는데요. 이게 왜 그런지 챗gpt가 어떻게 학습을 하고 얘가 어떤 식으로 뱉어냈는지에 대해서만 아시면 얘가 이럴 수 있구나라는 걸 이해하실 수 있을 거예요.

◇ 이현웅: 저는 기사에서 워낙 정말 똑똑하다, 세상을 뒤흔들 것이다라는 얘기를 했는데 의외로 틀린 답을 많이 하길래 '뭐야, 아직 기술이 그렇게 발전을 안 했나?' 이런 생각도 했거든요. 이런 오답들이 나오는 이유는 뭡니까?

◆ 김덕진: 일단은 우리가 보통 지금까지 인공지능이 학습했었던 방식하고 챗gpt 같은 최근에 생성형 인공지능이 학습하는 방식이 차이를 우리가 좀 일상생활에 비유를 하면 이해가 쉬울 것 같아요. 예를 들면 우리가 영어를 배운다고 생각을 해볼게요. 영어를 배울 때 문법을 하나하나, 단어 하나하나. 그게 이제 우리 예전에 배우던 방식이잖아요. 그렇게 해서 회화시키면 잘 하나요? 못하죠. 이제 그럴 때 이제 많은 사람들이 그래서 요즘에 '그냥 영어 잘 못해도 무조건 외국 가서 그냥 하다 보면 익혀져' 이래가지고 어린 친구들 되게 조기 유학 많이 보내잖아요. 생각을 해보면 그렇게 가는 친구들은 예를 들면 단어의 뜻이 하나하나가 뭔지 정확하게 모를 거란 말이에요. 그런데 그냥 가서 사람들이 얘기하는 걸 대충 들어요. 그런 다음에 예를 들면 저 사람이 'Hello, My name is' 막 하다 보면 나도 똑같이 'Hello' 한 다음에 'My name' 다음에 그냥 한번 'is' 써볼까 해서 is를 그냥 쓴 거예요. 무슨 뜻인지도 모르고. 근데 그거를 보고 거기 외국인이 '오, 너 영어 잘해' 이런 식으로 'You Great' 이렇게 하면 '어? 내가 맞나 보다'라고 인지를 하는 거예요. 근데 한국어의 뜻을 모르는 상황에서도 영어로 그렇게 얘기를 할 수 있죠. 그럼 냉정하게 생각을 하면, 이렇게 영어를 배운 사람은 'My name is'에서 그 'is'가 한국어로 무슨 뜻인지 모르는데, 소통은 되는 거예요. 이게 왜 중요하냐. 지금까지 인공지능한테 공부를 시키는 방식은 마치 우리가 문법 공부하는 것과 비슷했어요.

◇ 이현웅: 한국형 교육이네요?

◆ 김덕진: 예를 들면 이런 거죠. 아까처럼 '이현웅 아나운서를 알고 있어?'라고 하면 '이현웅'에 대해서 무슨 뜻인지를 이해를 시켜야 돼요. '아나운서'가 뭔지를 이해를 시켜야 돼요. '알고 있어'라고 하는 게 뭔지를 이해를 시켜야 돼요. 그리고 나서 '이현웅 아나운서 알고 있니?'라고 물어볼 때 정답을 이렇게 해라고 하는 정답도 알려줘야 해요. 그러니까는 이제 정확한 질문과 정확한 답변을 하면 정확하게 나오는데, 예를 들면 얘한테 '이현웅 아나운서 알고 있니?'가 아니고 '이현웅 아나운서의 1년 동안의 일이 뭐니?' 그러면 당연히 답이 없으니까 정답을 못 할 거잖아요. 근데 만약에 영어 배우듯이 얘한테 인터넷에 있는 그냥 모든 글을 빠르게 학습을 시키는 거예요. 그냥 마치 아무것도 모르는 애를, 이게 한국어가 무슨 말인지도 모르고 영어도 모르는데 그냥 인터넷에 던져놓는 겁니다. 근데 인공지능의 장점은 뇌가 많고 cpu가 많고 엄청난 속도 그 사람을 몇 천, 몇 만 명이 한 방에 있는 것처럼 빠르게 학습할 수 있잖아요. 그렇게 되니까 얘가 인터넷에 있는 모든 그냥 데이터를 마치 영어 하나도 모르는 상태에서 그냥 익숙하게 배운 거예요. 그러고 나서 제가 질문을 하는 거예요. 예를 들면 아까처럼 '이현웅 아나운서가 누구니?' 혹은 '슬기로운 라디오생활이 어떤 거니?'라고 물어볼 때, 그 말 뜻은 모르는데 인터넷 어딘가에서 누군가가 '슬기로운 라디오생활을 들었는데 그게 참 정보성이 좋더라'라고 하는 내용들을 얘가 인지를 하고 있는 거예요. 그러면 얘가 조심스럽게 그냥 한 단어 한 단어 이어서 던지는 겁니다. 왜냐하면 '슬기로운 라디오생활은 정보성이 있어요' 그리고 '의미가 있어요' 이런 식으로 단어를 그냥 하나하나 조합을 해서 연결해서 그냥 붙여내는 거예요. 근데 그 붙여낸 거를 사람이 보고 마치 영어 선생님이 내가 영어를 틀렸는지 맞는지 몰랐는데 '이거 맞았어'라고 하면 이제 맞았다고 학습이 되는 거고. '너 이거 is가 아니라 are야'라고 하면 '그다음에는 아라고 써야지'라고 하는 거잖아요. 마찬가지로 얘도 뭔가 대답을 했을 때 이현웅 아나운서가, 내가 아나운서 비슷하게 봤을 때는 확률적으로 MBC라고 사람들이 많이 쓴 거예요. 예를 들면. 그러니까 그냥 MBC라고 뱉어낸 거예요. 근데 뱉어냈는데 이게 틀렸다고 하는 거죠. 'YTN이야' 그러면 마치 우리가 'is'를 'are'로 고치고 나면 'are구나'라고 하는 것처럼, 그다음부터는 그래서 대답을 YTN이라고 하는 겁니다.

◇ 이현웅: 그렇군요. 지금도 하루에도 정말 많은 데이터양이 인터넷에 올라가고 있고 학습을 할 텐데, 그러면 이 발전은 끝이 없겠네요?

◆ 김덕진: 네, 근데 이제 여기서 차이가 있어요. 이것도 또 비유를 드리면, 이게 지금 데이터가 2021년까지밖에 없어요. 그러면 이제 '실시간으로 데이터 계속 넣을 수 있는 거 아니야?'라고 할 수 있는데, 이건 마치 뭐냐면 제가 유학을 갔다 왔어요. 그래가지고 영어를 엄청 잘해요. 영어를 엄청 잘하는데 대화는 회화는 잘하는데 수능을 봐야 돼요. 수능은 전혀 다른 영역이잖아요. 예를 들면 수능 영어는 정말 회화 잘하는 사람도 잘 못하잖아요. 그럼 수능 영어를 잘하는 테크닉이라는 게 있을 거잖아요. 그 테크닉을 배우는 거예요. 예를 들면 지금도 틀린 걸 고쳐주는 건 얘가 새로운 데이터를 계속 학습하는 게 아니라, 예를 들면 2년 전에 외국에서 돌아와서 수능 공부만 열심히 해서 튜닝을 받는 겁니다. 그래서 지금 한 번 크게 학습하는 데 시간이 오래 걸려서 전체적인 데이터 2021년까지 있는데 그중에서 계속 틀린 거를 고쳐주는, 조금씩. 예를 들면 얘가 아까처럼 MBC라고 얘기한 걸 YTN이라고 학습하는, 그 안에서 조금씩 튜닝이라고 그러거든요. '파인 튜닝'이라고 하는데 그런 걸 하면서 조금씩 똑똑해진다. 그래서 전체적인 지식의 양이 는다기보다는 정답을 조금 잘 맞춰내는 테크닉들이 계속 늘어나고 있다, 이렇게 설명드릴 수 있을 것 같아요.

◇ 이현웅: 근데 지금 gpt 말고 경쟁사들이 내놓는 모델들 보면 지금 실시간으로 현재까지의 정보들도 취합을 하는 것 같던데, 왜 챗gpt는 2021년까지만 드는 겁니까?

◆ 김덕진: 말씀해 주신 그것 때문에 이제 우리가 많이 얘기를 하는 건데요. 기존에 우리가 gpt라고 하는 학습 방식 자체가 그래요. 이게 제너레이티브(Generative), 생성형이라는 뜻이고. 프리 트레인드(Pre-trained)가 사전 학습하는, 그래서 사전 학습이라는 게 한 방에 아주 큰 데이터를 크게 학습을 해놓는 거예요. 그러니까 이건 아까 말씀드린 대로 저희가 외국 유학 갔다 온 다음에 한국에서 수능 공부하는 거랑 비슷하기 때문에, 외국 유학을 계속 갈 수는 없잖아요. 그러니까 어떤 시즌에 따라서 학습을 해야 되는데, 유학 가면 돈 많이 들지 않습니까? 마찬가지로 이것도 한 번 크게 학습하는데 엄청나게 많은 시간과 돈이 들어요. 그래서 실시간성으로 하는 게 어렵습니다. 그래서 계속 말씀 요즘에 구글 같은 경우도 계속 하는 것들이, 기존에 있었던 학습에다가 새로운 걸 조금조금씩 계속 붙이는 거예요. 예를 들면 일주일 잠깐 또 단기 유학 갔다 온다든지, 이런 형식으로 붙이는데.

◇ 이현웅: 너 감 좀 잃은 것 같아, 갔다와.

◆ 김덕진: 그렇죠. 근데 이제 문제는 그렇게 하다가 급하게 하면 또 체하는 걸 이번에 좀 보여줬잖아요. 이번에 구글이 보여준 모델이 있었는데 그 모델이 틀린 답을 내놓은 거죠. 예를 들면 우리도 수능 공부 열심히 하다가 다시 미국 가서 영어 공부하라고 그러면 '이거 뭐지?'라고 하는 거랑 비슷한 형태인데. 그래서 이제 학습 방식의 차이라고 보시면 될 것 같고요. 그래서 어떤 건 조금 더 정확한 거에 우선순위를 두는 애가 있고, 어떤 건 실시간성 정보를 빨리 주는 거에 집중하고 있는 이런 차이라고 이렇게 설명드릴 수 있을 것 같습니다.

◇ 이현웅: 이게 처음에 공개되고 났을 때는, 교육계에서는 논문이나 에세이 같은 거 베끼는 거 문제다, 대신 써주는 게 문제다, 이런 얘기들이 나왔었는데. 지금은 우리 교육의 근간이 흔들릴 수 있다, 아니면 직업관이 다 바뀔 수 있다. 이런 얘기까지 나오고 있거든요? 이게 얼마나 큰 변화를 가져오게 되는 겁니까?

◆ 김덕진: 그러니까 예를 들면 이런 거예요. 지금 얘한테 그냥 '너는 뭘 할 수 있니?'라고 아까처럼 챗gpt한테 물어보면 얘가 뭐라고 그러냐면 '나는 자연의 이해와 생성 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 사람들이 질문하는 문제에 대해서 답변하거나 일반적인 질문에 대한 정보를 제공할 수 있다'라고 얘기하면서 예를 들은 게, '이력서 작성할 수 있고요. 대화할 수 있고요. 작업 자동화할 수 있고요. 이메일 작성할 수 있고요. 기사 작성할 수 있습니다' 이렇게 얘기를 해요. 그러니까 사람들이 보통 정보를 받아서 그걸 요약하거나 내 생각을 구조적으로 쓰는 것들 있잖아요. 그런 것들을 얘가 잘해주는 거예요. 그리고 그렇게 했을 때 당연히 사람보다 빠르게 인터넷에 있는 수많은 글들을 긁어와서 내놓으니까 내놓는 게 아주 매끄럽죠. 그러니까 이거에 대해서 내용이 맞다, 틀리다는 사람이 검증을 해야 되지만, 어쨌든 써주는 방식이 아까처럼 수많은 인터넷에, 예를 들면 블로그 글이든 모든 사람들이 쓴 거를 갖고 와서 그대로 쓰니까 얘가 아주 맥락적으로 부드럽게 쓰는 거죠. 그러니까 사람은 어쨌든, 아까 말씀드린 대로 얘는 이게 무슨 뜻인지 잘 모르는데 그걸 본 사람이 '이거 뭐야?'라고 이제 되게 충격을 받을 수 있는 형태다라고 보시면 될 것 같습니다.

◇ 이현웅: 보도들 보니까 이게 코딩도 해 주고요, 작곡도 해 주고요, 기자나 작가 자리가 위험해질 수도 있을 것 같다는 생각이 문득 들기도 하고요. 다 대체될 수 있는 겁니까?

◆ 김덕진: 그러니까 이게 두 가지로 생각해 보면 돼요. 예를 들면 우리가 노래 아까 얘기하셨잖아요. 노래도 보면 '소몰이 창법', '무슨 창법', '무슨 풍' 이런 게 있었잖아요. 그런 풍을 따라 하는 거 되게 잘해요. 예를 들면 처음에 어떠한 누군가가 노래를 잘 만들었어요. 그럼 '그 스타일로 해줘'라고 하면 그 스타일의 가사를 그대로 쓴다거나 이런 형태를 잘합니다. 그런데 역으로 인공지능이 뭔가 어떤 풍처럼 새로운 유니크한 걸 처음에 만들기 어렵게 창조하기는 어려워요.

◇ 이현웅: 창조하기는 어렵다?

◆ 김덕진: 그렇죠. 그러니까 사람이 어떠한 아이디어를 제시하거나 처음에 뭔가를 제시하는 방식으로서의 아주 창의력의 극도에 있는 쪽에 있는 사람이 좀 살아남을 수 있는 게 첫 번째가 있고요. 두 번째는 얘랑 응용을 해서 잘 쓰는 거예요. 예를 들면 제가 소몰이 창법을 처음 만든 사람은 아니지만, 소몰이 창법 같은 거에 뭔가 슬기로운 라디오생활의 정보를 갖춘 소몰이 창법 형태의 정보 노래, 이런 건 만들 수 있는 거예요. 그러니까 결국에는 사람이 조합하고 응용하는 능력을 갖고 또 다른 형태의 것들을 만들 수 있다, 이런 게 있고요. 그래서 이제 본인의 어떤 전문 지식이 있다면 그 전문 지식을 활용해서 이 인공지능의 방식을 같이 조합하면 또 기존에 못 했던 새로운 것들도 만들어낼 수 있는 거죠.

◇ 이현웅: 갑자기 앞으로 어떻게 살아가야 하나, 좀 걱정이 되네요. 챗gpt 상당히 무서운데, 지금 이게 악용되는 사례들에 대한 문제점 지적도 많잖아요. 그런 거를 어떻게 막을 수가 있을까요?

◆ 김덕진: 일단은 얘가 악용 사례 제일 큰 건 가짜 뉴스 생성기죠, 쉽게 말하면. 아까처럼 슬기로운 라디오생활을 갖고 정치의 인문학의 이런 걸 써줘 ,이러면 정말 매끄럽게 갑자기 MC님이 '정치에 입문한다' 이런 거 막 써내는 거예요. 그리고 이제 그거를 갖고 최근에는 인공지능 기반으로 자동으로 영상 만들어주고 스크립트도 다 되거든요. 심지어 스크립트 넣으면 관련 비슷한 자료 화면도 그냥 자동으로 골라주는 이런 정예요. 또는 가짜 유튜브 영상 만드는데 진짜 10분, 15분이면 됩니다. 그런 것들이 막 돌아다니면 문제가 생길 거잖아요. 그래서 이제 요즘에 어떤 것들이 있냐면, 요즘에 인공지능 기반으로 해킹하면 그 인공지능의 패턴을 역으로 계산을 해서 '이런 패턴이면 이건 인공지능이 한 거야'라는 걸 또 역으로 막는 방식이 있거든요. 마찬가지로 요즘에 이것도 연구가 어떻게 되고 있냐면, 사람이 쓰는 글의 패턴을 그래프로 그려요. 그럼 사람이 쓰는 글은 아무리 매끄러워도 뭔가 업다운이 있을 거잖아요. 그런데 인공지능이 쓰는 글을 약간 그래프로 표현하면 뭔가 이상하게 매끄럽게 돌아가는 거예요. 그래서 이제 그 글을 거꾸로 해석을 하면 이 사람이 쓴 글이 너무 매끄럽다. 너무 커브가 없다. 이건 인공지능이 쓸 확률이 높아.

◇ 이현웅: 말 그대로 인간미가 없는?

◆ 김덕진: 그렇죠. 그런 것들에 대해서 점검을 하고 있고. 재밌는 건 그거를 측정하는 기술 역시도 이 오픈 AI, 챗gpt 만든 이 회사가 똑같이 지금 내놓고 있습니다.

◇ 이현웅: 창과 방패를 같이 만들면 떼돈 벌겠는데요?

◆ 김덕진: 네, 그래서 여기에서 자기네들이 만든 거를 정말로 그게 자기네들이 만든 게 맞는지 검증하는 게 이미 솔루션이 같이 있고요. 몇 퍼센트까지 하는 것도 다른 회사도 있는데 여기는 아직 '인공지능이 만들었을 확률이 높은 글입니다'까지는 지금도 테스트로 보여주고 있어요.

◇ 이현웅: 얘기를 듣다 보니까 제가 지금 어떤 세상에 살고 있는지, 그런 고민부터 시작이 됩니다. 지금 계속 나오는 것들은 보면 대부분 해외 기업들이 만들어낸 모델들이에요. 우리나라 기업들은 속도 내고 있습니까?

◆ 김덕진: 우리나라도 엄청나게 속도를 내고 있습니다. 그런데 이제 우리나라의 이슈가 두 가지가 있는데, 이게 결국에는 아까처럼 엄청나게 많은 컴퓨터 리소스랑 거기에서 있는 데이터 때문에 돈 싸움이에요. 결국에 그래서 빅테크 기업들이 쓰는 돈만큼 우리나라가 쓰지는 못하지만 또 역으로 우리나라에서는 시장의 특수성이 있는 게, 한국어라고 하는 건 결국 우리나라 사람만 하잖아요. 그래서 이제 앞서서도 얘기했지만 챗gpt한테 한글로 물어보면 생각보다 답변을 잘 못 해줍니다. 그래서 제일 잘 쓰시는 분들은 영어로 질문을 하고 답변을 영어로 받은 다음에 한국어로 번역을 하세요. 그런 익스텐션도 있어요. 그래서 제가 한국어를 쓰면 얘가 자동으로 영어로 질문하고 영어로 답변하는 것. 하지만 어쨌든 그건 영어에 대한 내용이고 한국어, 그러니까 예를 들면 웹사이트 중에 우리는 거의 대부분 블로그도 우리나라 블로그를 쓰잖아요. 우리나라 사이트의 데이터를 모으는 거는 조금 얘가 약하단 말이에요. 그래서 그런 부분에서 우리나라 네이버나 카카오가 좀 힘을 내고 있습니다. 그래서 똑같은 방식으로 한국에 있는, 예를 들면 네이버 같은 경우에는 네이버에 있는 블로그, 카페 수많은 글을 똑같이 학습시켜서 얘도 비슷하게 대답을 내는 서비스들이 이미 몇 개가 있어요. 그리고 그거는 네이버에서 만든 게 아니라 네이버의 기술을 활용해서 다른 스타트업들이 만드는 게 있고요. 카카오 같은 경우에는 예술 작품을 만드는 쪽에서 한국에서 잘 쓰게 하는 거랑, 그다음에 두 번째는 결국 컴퓨터가 한국어를 일단 알아들어야 되잖아요. 잘 알아들을 수 있게 한국어를 컴퓨터에게 입력하게 하는 전환하는 이 기술하고, 그다음에 또 한국어를 똑같은 말이라도 좀 더 매끄럽게 잘 뱉어내야 되잖아요. 매끄럽게 뱉어내는 이 기술 쪽을 많이 요즘에 연구를 하고 있어서 결국에는 카카오든 네이버든 기본적으로 우리나라의 한국어에 특화되어 있는 걸 조금 더 집중하고 있다. 이렇게 좀 설명드릴 수 있을 것 같습니다.

◇ 이현웅: 흔히 검색하는 거를 '구글링한다'라고 표현을 하지만 실제로 우리나라에서는 '초록창'을 더 많이 이용하는 것처럼, 좀 특화된 한국 기업들의 AI 기술도 많이 공개가 됐으면 좋겠다는 생각해 보고요. 오늘 말씀은 여기서 줄이겠습니다. 잘 들었습니다. 지금까지 김덕진 미래사회IT연구소장과 함께했습니다.

YTN 이은지 (yinzhi@ytnradio.kr)

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