[청계광장]GPT4.0 성능으로도 충분하다

GPT4.0의 엄청난 성능에 놀라면서 GPT5.0를 기대하는 사람들이 많다. 인공지능이 모든 것을 대답하는 만능의 시대를 꿈꾸게 됐고 조만간 현실이 될 것이라고 여긴다. GPT의 인공지능 모델인 트랜스포머 모델은 특성상 더 큰 모델을 만들면 성능이 개선된다.

이를 위해선 더 많은 데이터와 비용이 필요하다. 데이터와 연산량만 투입한다면 실시간 정보도 어느 정도 대답할 수 있는 GPT를 만들 수 있다. 하지만 인터넷 검색으로 쉽게 찾을 수 있는 날씨에 대한 답을 인공지능으로부터 받기 위해 엄청난 비용을 투입하는 것은 비효율적이다. 과거 데이터 기반으로만 정보를 제공하는 인공지능에 머물러 있을 수도 없다.

절충 방안으로 인공지능이 검색한 내용을 통해 다시 대답하도록 하는 것을 생각해 볼 수 있다. GPT가 사용자 요청을 토대로 검색어를 생성하고 요청에 가장 부합하는 사이트를 찾아 요약해 답하는 방식이다.

이러한 방식은 챗GPT로 시도할 수 있다. 먼저 3개의 챗GPT창을 띄운다. 첫 번째 챗GPT의 사용자 요청에서 구글 검색어를 생성해 달라고 한 뒤 해당 검색어를 구글에서 검색한다. 검색된 사이트가 10곳이라고 하면 각각 사이트에 들어가 본문을 복사하고 1번~10번까지 넘버링을 해서 두 번째 챗GPT창에 사용자 요청과 가장 연관이 높은 것을 고르라고 한다.

7번을 골랐다고 가정하면 세 번째 챗GPT에 해당 내용을 기반으로 사용자 요청에 맞는 답을 생성해 달라고 한다. 여기서 챗GPT 3개를 사용해야 하는 이유는 각자의 역할이 다르기 때문이다. 한 개의 챗GPT에 검색어 생성은 물론 선택까지 요구하면 앞선 요청이 뒤 요청에 영향을 주면서 완성도가 낮아진다.

언급한 예에서 사용자 역할을 프로그래밍하고 새로운 인터페이스로 포장하면 GPT를 이용한 최신 정보 기반의 검색 서비스를 구축할 수 있다. 실제 서비스로 구현할 때는 앞선 예의 과정을 통해서 나온 답을 GPT 입력값으로 같이 넣어주고 이를 다시 검증하는 과정을 거쳐서 최신 정보 기반의 서비스를 만들 수 있다.

만약 "대한민국 역대 대통령과 재임 기간을 정리해 줘"라고 하면 인공지능 모델이 대한민국 역대 대통령과 재임 기간에 대한 정보를 얻을 수 있는 응용 프로그램 인터페이스(API)와 웹사이트를 검색하고 검색해서 나온 결과를 수집한다. 이어 다른 인공지능 모델이 수집된 데이터를 입력값으로 사용해서 최종 답을 생성하는 방식으로 구현이 가능하다.

중요한 것은 GPT4.0이 정보를 비교해 잘못된 정보를 판별할 수 있는 능력까지 갖췄다는 사실이다. GPT가 문재인 대통령 다음 대통령에 대한 정보가 기존 학습데이터에 없기 때문에 엉뚱한 분으로 대답했다고 하더라도 검색에서 나온 내용과 비교해 2022년 5월부터 윤석열 대통령이라는 것을 판단할 수 있는 능력을 보유하게 된 것이다.

GPT5.0 시대가 도래하지만 그 이전에도 충분히 만족할 수 있는 서비스가 가능하다는 것을 간과하지 말아야 한다.

이학무 미래에셋벤처투자 벤처캐피탈리스트
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