[성공예감 이대호입니다] 챗GPT 7개월, 이런 것까지 바꿔버렸다 – 조가연 이사(가우스벤쳐스)

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인터뷰 자료의 저작권은 KBS라디오에 있습니다.
전문 게재나 인터뷰 인용 보도 시,
아래와 같이 채널명과 정확한 프로그램명을 밝혀주시기를 바랍니다.
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- 챗GPT 서비스 2022년 11월 말에 시작, 2월 기준 사용자 1억 명
- MS는 오피스 프로그램, 어도비는 포토샵에 챗GPT 프로그램을 연계
- 글로벌 벤처캐피탈의 투자중 80%이상이 생성형 AI에
- 챗GPT 활용해 그림, 음악, 작곡, 작시 등 가능
- 마케팅, 광고 홍보 영역에 챗GPT의 영향력 키우고 있음
- 개발플랫폼이나 개발자를 활용한 코딩도 생성형 AI가 대체하기 시작
- 챗GPT 플러그인을 앱에 연동해 호텔/식당 예약, 뉴스/논문 검색 등 활용
- 오늘 방송 내용 준비도 챗GPT를 활용
- 금융계, 사무직, 미디어, 법률, 의료 서비스 등 생셩형 AI 영역이 확대
- 생성형 AI 기술로 아카데미 영화상 수상까지
- 광물 자원 추적, 조향 생성도 AI가 진행

■ 프로그램명 : 성공예감 이대호입니다
■ 방송시간 : 7월 6일(목) 09:05-10:53 KBS1R FM 97.3MHz
■ 진행 : 이대호 편집장(와이스트릿)
■ 출연 : 조가연 이사(가우스벤쳐스)

◇이대호> 성공 예감 이대호입니다. 함께하고 계십니다. 여러분 혹시 챗 GPT. 챗 GPT 많이 쓰고 계십니까? 학생들은 요즘에 거의 이거 없이는 숙제를 못 할 지경이라고 하는 사람도 있던데 생성형 AI라고 하는데 정말로 짧은 시간 안에 우리의 삶을 많이 바꿔놓고 있습니다. 특히 스타트업도 그렇고 기업들의 생태계도 일자리도 정말 많이 앞으로 더 많이 바뀌게 될 텐데요. 오늘 미래 생활 사전 시간에 가우스 벤처스의 조가현 이사와 함께 이 내용 한번 짚어보죠. 안녕하세요.

◆조가연> 안녕하세요.

◇이대호> 챗 GPT가 출시된 게 7년이 아니라 7개월밖에 안 됐습니다.

◆조가연> 하지만 모두가 얘기하고 있죠.

◇이대호> 7개월밖에 안 됐는데 우리 삶이 많이 바뀌었어요. 지금 이 대세로 자리 잡았다고 봐도 무방하겠죠?

◆조가연> 그러니까 작년 11월 말에 서비스가 처음 나왔는데 당시부터 시작해서 올해 2월을 기준으로 월간 활성 사용자 수가 1억 명을 넘었습니다. 이게 역사상 가장 빠르게 약 2개월 만에 1억 명을 돌파를 한 거고요. 참고로 틱톡 같은 경우가 이제 2개월하고 1주 정도가 걸렸다고 하거든요. 지금 기준으로 앱까지 나와 있어서 사용자 수는 훨씬 더 많이 순종을 했을 거라고 얘기를 하고 있고 사실 이 오픈 AI가 만든 챗 GPT라고 하는 게 앞서 말씀하신 것처럼 생성형 AI. 사용하는 사람이 원하는 요구나 사용하는 사람이 넣는 명령에 따라서 주로 텍스트나 오디오 음성이나 비디오나 심지어 개발하는 코드까지 자동으로 만들어내는 기술인데 오픈 AI의 챗 GPT가 발표되고 또 업그레이드 버전인 챗 GPT 4.0까지 나오면서 이제는 거스를 수 없는 기술이고 얘기하신 것처럼 정말 일상 속에서 모두가 숙제를 할 때도 쓰는 그런 기술 중의 하나로 자리매김하고 있습니다.

◇이대호> 이걸 이제 생성형 AI라고 하죠. 뭐든지 만들어주는 대표적으로 챗 GPT는 그걸 글로 만들어주는 거고 지금 마이크로소프트가 챗 GPT 만든 오픈 AI에 투자도 했고 그런데 여기 뿐만이 아니라 지금 빅테크들이 굉장히 많이 뛰어들고 있지 않습니까?

◆조가연> 마이크로소프트는 오픈 AI의 손을 거의 잡아서 독점하면서 같이 가고 있고요. 다른 글로벌 기술 기업들도 자체적으로 또는 스타트업과 손잡고 생성형 AI 분야에 이미 뛰어들어 있습니다. 사실 이렇게 많은 곳들이 뛰어든 이유가 그동안 글로벌 보통 IT 공룡들이라고 불리는 빅테크들이 충분히 내부에서 개발 인력들을 꾸리면서 AI 기술을 숙성시켜 왔고요. 또 생성형 AI가 잘 돌려지기 위해서는 좋은 정말 큰 언어 모델이라고 하는 대용량 데이터가 필요한데 그것들도 충분히 축적됐고 또 인프라적으로도 좋은 AI 칩이나 클라우드 기술이나 또 이런 데이터를 돌리기 위한 데이터센터 같은 인프라가 잘 맞아떨어지다 보니까 작년 하반기부터 이런 생성형 AI 기술 개화기가 됐다고 보고 있고요. 오픈 AI와 마이크로소프트의 가장 큰 경쟁사가 구글일 텐데 구글은 이미 챗 GPT랑 비슷한 바드라고 하는 서비스를 한번 내놨었고 다만 이게 오답 물어봤는데 맞지 않는 틀린 답을 얘기를 하거나 유럽 진출에 조금 실패를 하면서 살짝 주춤했다가 지난달에 구글이 모회사인 알파벳이 가지고 있는 딥 마인드라고 하는 보통 알파고를 만든 딥 마인드를 통해서 우리가 새로운 생형형 AI 챗봇을 만들겠다고 공개를 한 상황입니다. 사실 딥 마인드 같은 경우는 이미 바둑을 두기 위한 알파고 AI 모델을 가지고서 충분히 이런 생성형 AI를 만들 수 있는 문제 해결이나 텍스트 분석 기술들을 가지고 있는 상황이고요. 단순히 이런 클라우드 회사들 뿐만이 아니라 디자인 회사로도 잘 알려져 있는 어도비 같은 경우도 포토샵이라고 하는 프로그램을 만들었죠. 여기 같은 경우도 본인들이 가지고 있는 포토샵 프로그램에 생성형 AI 기능을 붙였습니다. 그래서 그동안에는 보통 디자이너가 정말 수작업으로 진행을 했던 배경 지우기, 인물 위치 바꾸기 같은 이 모든 작업들을 정말 그냥 텍스트로 이 사람 뒤에 있는 배경을 지워줘 아니면 테이블 위에 있는 화병을 옮겨줘 아니면 테이블 위에 있는 화병을 상자로 바꿔줘 같은 것들을 명령으로 집어넣으면 꽤나 자연스럽게 이미지가 편집이 되고요.

◇이대호> 우리가 흔히 쓰는 그 포토샵이라고 하는.

◆조가연> 맞습니다. 그리고 마이크로소프트 같은 경우도 보통 회사나 사무에서 많이 쓰고 있는 오피스 프로그램들 엑셀이나 워드 같은 것들에 챗 GPT 기능을 붙여서 굉장히 오랫동안 시간이 걸리고 함수를 모르면 쓸 수 없었던 엑셀 그래프 같은 경우도 정말 단순한 텍스트 명령어로 만들 수 있을 정도로 많이 사용되고 있는 상황입니다.

◇이대호> 엑셀은 참 그게 어려운데요, 그렇죠. 그래서 엑셀은 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람 딱 양분되어 있는데.

◆조가연> 그 장벽이 조금씩 허물어지고 있는 과정 같습니다.

◇이대호> 어디서부터 어디까지 어떤 조건을 어떻게 계산해줘라고만 명령을 하면 그걸 쫙 뽑아주는 시대.

◆조가연> 컴퓨터 활용 능력 시험에 항상 나왔던 문제들인데.

◇이대호> 정말 편리해지고 있습니다. 고금리 시절이 되면서 투자 자금도 사실은 좀 많이 융통되기가 좀 어려운 상황이 됐었는데 그럼에도 불구하고 이 생성형 AI 쪽으로는 투자금이 많이 몰리고 있나요?

◆조가연> 실제로 올해 상반기까지 조사된 걸 보니까 글로벌 벤처캐피탈들이 AI 분야에 투자한 것들 중에 거의 80% 이상 사실은 거의 전체라고 할 수 있을 정도가 생성형 AI 분야에 특별하게 투자가 됐습니다. 대표적으로 앞서 말씀드린 챗 GPT를 개발한 오픈 AI나 유사한 업체들 앤트로픽이나 인플렉션 같은 회사들이 많이 투자를 받았고요. 사실 투자 업계가 굉장히 오랫동안 불황이어서 시장에 풀렸던 돈들이 한동안 묶여 있었는데 이 생성형 AI 분야에는 거시 경제가 안 좋지만 굉장히 투자금이 많이 들어가고 있습니다. 어쩌면 다른 투자처가 없다 보니까 주목 받고 있는 분야에 돈이 들어가고 있는 게 아닌가라고 볼 수 있고요. 오픈 AI 같은 경우는 올해 1월에 마이크로소프트와 우리가 파트너십을 체결했다고 얘기를 하면서 전체 투자금으로 약 100억 달러. 지금 한화 기준으로 한 12조 3000억 원 정도가 되는데 이 정도 투자를 했다, 투자를 받았다고 얘기를 했고요. 유사하게 대화를 하는 인공지능 챗봇을 만든 앤트로픽이라고 하는 회사 같은 경우는 여기도 역시 오픈 AI의 연구진들이 나와서 재창업한 회사인데 구글이 우리는 챗 GPT는 마이크로소프트가 가지고 있으니까 대항마 격에 투자를 하겠어라고 얘기를 하면서 이 엔트로픽에 5000억 원 정도 투자를 하고 지분을 10% 정도 확보를 한 사례가 있습니다. 그리고 당장 올해 이달 초에 미국의 인플렉션이라고 하는 회사가 역사상 생성형 AI 분야에서 오픈 AI 다음으로 가장 많은 투자금을 유치했는데요.

◇이대호> 인플렉션.

◆조가연> 인플렉션이라고 하는 미국의 신생회사이고 여기가 이달 초에 13억 달러. 한화로 1조 7000억 원을 투자를 받았는데.

◇이대호> 기업 가치가 그 정도가 아니라 투자 받은 것만 1조 7000억 원. 뭐 하는 회사예요?

◆조가연> 비슷하게 거의 챗 GPT 같은 서비스를 만들고 있는 회사입니다. 그런데 여기가 참여한 투자자 면면을 보면 엔비디아나 빌게이츠나 구글의 에릭 슈미트 전 회장 같은 이런 이름 있는 사람들이 투자를 했고요. 사실 투자를 받은 생성형 AI 회사들을 나열하면 너무 많습니다. 투자금도 정말 막대하고요. 그러면 이게 왜 이렇게 많은 돈이 들어가느냐라고 보면 사실 자연스러운 생성형 AI 서비스가 구동되도록 하려면 AI 중에서도 기계 학습, 보통 머신러닝이라고 불리는 그 모델도 고도화되게 필요하고 또 막대한 언어들 데이터 세트가 들어가야 합니다. 보통 LLM이라고 해서 대형 언어 모델이라고 많이 한국어로 부르는데. 이런 것들을 구현하는 것 자체가 사실 스타트업이 할 수 있는 구조는 아닙니다. 정말 구글처럼 큰 회사가 많은 인력과 돈을 투입해서 해야 되기 때문에 어쩔 수 없이 많은 투자금이 들어가고 있고 또 고도화된 인력도 필요하다 보니까 어쩔 수 없이 주로 새로 나오는 생성형 AI 기업들의 창업자들이 딥 마인드나 구글이나 오픈 AI 연구진들이 많이 나와서 재창업을 하고 있는 상황입니다.

◇이대호> 나와서 재창업. 나와서 재창업. 그러면서 산업이 더 커지고 있고 잇따라 또 투자를 받고 있고. 그런데 이 GPT 어떤 생성형 AI. 그러니까 채팅을 통한 것뿐만 아니라 앞에서 말씀해 주신 것처럼 그림, 음악, 작곡, 시를 만들어주는 정말 다양한 곳곳에 있던데. 이게 따지고 보면 우리 인간이 하고 있던 산업 쪽으로 침투하고 있는 거잖아요. 특히 어떤 산업에 영향을 가장 많이 미치고 있는지도 살펴보죠.

◆조가연> 가장 먼저 적용되고 있는 것이 콘텐츠 영역. 그중에서도 글과 그림이다 보니까 먼저 타격을 받고 있는 것들이 마케팅이나 광고, 홍보 영역이기는 합니다. 사실은 이 생성형 AI가 이미 상용화돼서 가장 많이 쓰이고 있는 분야 중에 하나가 온라인 마케팅 콘텐츠를 만들어줘. 우리 이 상품에 대한 광고 슬로건을 만들어줘 아니면 온라인 블로그를 만들어줘. 그리고 이런 광고 글에 어울리는 광고 이미지도 만들어줘. 이런 부분들은 사실 이미 유료 서비스로 많이 활용되고 있거든요. 예를 들어 커피를 하나 팔더라도 내가 2030 고객을 대상으로 이 커피를 팔고 싶은 광고 캐치프레이즈 내용과 5060을 대상으로 팔 수 있는 내용이 다르잖아요. 그러면 그런 것도 내가 이 커피는 A라고 하는 플랫폼에서 2030 고객에 팔 수 있도록 광고 콘텐츠랑 그림을 만들어줘라고 입력할 수도 있고요. 그만큼 맞춤형으로 광고를 할 수 있다 보니까 이런 마케팅이나 광고 분야가 생성형 AI에게 가장 먼저 영향을 받고 있고 앞서 말씀드린 것처럼 포토샵 프로그램으로 유명한 어도비 같은 경우도 이미 그래픽 디자인을 어느 정도 명령어를 집어넣어서 할 수 있도록 만들었다 보니까 단순한 디자인 작업, 창작에 대한 수요가 좀 떨어지고 오히려 어떤 보정을 하는 디자인 영역들도 빠르게 대체가 될 거라고 보고 있습니다. 또 교육 같은 경우도 특히 영향을 많이 받고 있는데 그동안 많이 나왔던 게 AI 에듀테크라는 서비스들이 많이 활황기였잖아요.

◇이대호> AI를 활용한 교육.

◆조가연> 그리고 학습하는 것들도 우리는 AI가 콘텐츠를 같이 학습하게 해줘 이런 것들이 많이 나왔었는데.

◇이대호> 태블릿 PC 이용한 이렇게 AI 학습.

◆조가연> 맞습니다. 생성형 AI 같은 경우는 사실 원하는 수업 내용이나 어떤 수업 과목이나 논술 시험 같은 경우도 내가 지금 제시하는 게 논리 구조가 맞는지 봐줘, 내가 지금 쓴 외국어 문장이 맞는지 첨삭해줘. 이런 것들이 모두 다 가능하기 때문에 사실은 에듀테크 회사들도 생성형 AI가 나온 이후로 타격을 많이 받고 있습니다. 그렇다 보니까 이미 유명한 글로벌 에듀테크 회사들 같은 경우에는 이미 생성형 AI 기술을 본인들 서비스나 플랫폼을 도입해서 활용을 하고 있는 상황입니다.

◇이대호> 정말 곳곳에 많아지고 있습니다, 곳곳에. 그런데 미래 시대, 미래 시대에는 당연히 코딩을 통해서 이게 만들어지기 때문에 코딩을 미리미리 배워놔야 된다. 심지어 요즘에는 초등학교에서도 코딩 교육 하지 않습니까? 학원들도 많아지고 있고 그런데 이게 쓸데없어질 수도 있겠네요.

◆조가연> 한동안 3개월 배워서 연봉 얼마 개발자 제작 이런.

◇이대호> 개발자 수요 많으니까.

◆조가연> 개발자 소위 부트캠프라고 하는 그런 서비스들이 많이 있었는데 소프트웨어나 개발의 영역도 생성형 AI로 정말 웬만한 것들은 개발이 가능합니다. 왜냐하면 이 텍스트를 집어넣어서 명령을 한다는 게 코드도 똑같이 코드 글을 보통 짜서 넣는다고 얘기를 하잖아요. 언어를 이해할 수 있다면 코딩 언어도 이해할 수 있다는 개념으로 오픈 AI나 마이크로소프트나 구글 같은 경우도 각자 개발에다가 생성형 AI를 붙인 서비스들을 내놓고 있거든요. 오픈AI, 마이크로소프트 같은 경우는 2018년도에 개발 플랫폼 깃허브라고 하는 걸 인수를 했는데 최근에 오픈 AI의 일부 기능을 그 플랫폼에 도입을 해서 그냥 글자 명령어나 음성을 활용해서 자동으로 코딩을 하고 문제가 있는 버그도 수정을 하고 심지어 깃허브에 있던 과거의 데이터들을 끌어올려서 새로운 코딩도 자동으로 생성해주는 모델을 이미 서비스하고 있고요. 구글 같은 경우도 자체 머신러닝 플랫폼 버텍스 AI라고 하는 걸 발표를 하면서 비슷하게 개발자처럼 코드를 자동으로 만들 수 있는 서비스들을 내놓고 있습니다. 그렇다 보니까 사실 저도 제가 투자한 회사에 한번 여쭤봤는데 본인들도 사내에서 지금 쓰고 있는 프로그램에 AI를 생성형 AI 챗GPT를 붙여서 한번 해봤는데 어지간한 홈페이지는 다 만들어지더라라고 하더라고요. 그리고 어쩌면 좀 개발이 어렵다 난이도가 있다라고 생각할 수 있는 게임 분야에도 생성형 AI를 가지고서 게임을 개발하는 스튜디오들이 해외에서 나오기 시작했습니다. 이게 어떤 얘기냐면 최근에 앱스토어나 사용자 수를 분석을 해서 요즘에 이런 세대에게는 이런 스타일의 게임이 인기가 있네. 그러면 그 스타일에 맞춰서 맞춤형으로 개발을 하자. 그리고 게임 플레이 데이터도 내부에 있는 GPT 모델 같은 생성형 AI가 자동으로 취합해서 난이도를 조절한다든가 그런 기능들이 이미 붙여져 가고 있습니다.

◇이대호> 게임을 개발하는 데도. 그냥 단순히 코딩을 대신 해주는 게 아니라 그게 점점 더 고도화되는 거네요. 그러니까 예를 들어서 #9730 정답 메시지 보내주시는 분들만 따로 분류해줘. 이거를 내가 코딩으로 짤 줄 모르더라도 깃허브나 버텍스 AI 같은 거 사용을 하면은 그렇게 코딩을 써줘. 하면 그 코딩 가지고 어떤 프로그램에 붙여버리면 자동으로 분류해주고.

◆조가연> 지금 정답 문자를 수신하고 있는 프로그램이나 사이트가 있다면 거기에 연동을 하시면 되죠. 정답 A라고 적은 발신자들 중에서 무작위로 또는 선착순으로 아니면 몇 번째 발신자들만 모아서 추려줘. 그리고 그들에게 자동으로 당첨 문자를 보내줘라는 것까지 모두 가능하죠.

◇이대호> 한 번도 당첨 안 되신 분들 위주로 뽑아줘. 막 이렇게.

◆조가연> 그럴 수도 있습니다. 데이터가 있다면.

◇이대호> 그런 거 해야 되는데. 근데 사실 AI가 할 수 없는 것, 사람을 만나고 사람을 관리하는 영역인데. 그래서 이제 기업에서도 인사 관리가 되게 중요하잖아요. 근데 심지어 인사 관리도 AI한테 대신 시킬 수가 있어요?

◆조가연> 사실 이제 국내는 조금 아직 도입이 좀 덜 되기는 했는데 해외의 HR 플랫폼이나 HR 전문 회사들을 보다 보니까 이미 생성형 AI를 일부 붙이고 있습니다. 보통 많이 쓰이는 게 어떤 기업별로 또는 직군별로 채용하고자 하는 위치에 따른 맞춤형 면접 질문을 만들거나 지원한 지원자 서류를 자동으로 검토하고 심지어 이 지원자는 생성형 AI를 써서 만들었네. 그러면 조금 점수 배점을 좀 다르게 한다거나 그런 것도 이미 쓰이고 있고요. 또 조건에 맞는 합격자들을 추출하는 것도 이미 쓰이고 있습니다. 그리고 이런 것들을 위해서 기술을 제공하는 기업도 창업이 됐는데 오픈 AI 출신이 만든 어댑트라고 하는 회사가 있는데요. 이 어댑트라고 하는 스타트업이 제공하는 기능 중에 하나가 사내 채용 게시판이나 사내 채용 프로그램에 왜 직군 특화 SNS라고 불리는 링크드인의 URL을 자동으로 연동시켜줍니다. 그러면 링크드인 정보를 활용해서 땡땡 기업 출신에 아니면 땡땡 산업 출신의 어떤 업무를 행해왔던 몇 년 차 이상 사람들만 추려줘 라고 하는 초기 어떤 검색 작업들을 이미 다 제공을 해주는 거죠.

◇이대호> 단순한 필터링부터 나중에 그 성과를 평가하는 것까지.

◆조가연> 맞습니다.

◇이대호> 이력서 받아보면 자기소개서 같은 것도 읽어보기에 사실은 좀 오래 걸리는데 이거 어디서 배껴 온 것도 있고 그래서 이거 뭔가 챗GPT로 쓴 것 같은 자기소개서 걸러줘 또 이렇게 AI로 활용할 수도 있겠고.

◆조가연> 네, 그리고 긴 자기소개서도 여기에서 핵심들만 요약해서 뽑아줘라고도 할 수 있습니다.

◇이대호> 무서워집니다. 스타트업 업계에는 어때요? 예를 들어서 이게 직격탄이 됐거나 아니면 일을 하는데 더 수월해지거나. 실질적으로 어떻습니까?

◆조가연> 일단 마케팅이나 광고 또는 콘텐츠 스타트업들은 사실 많은 부정적 영향을 받고 있기도 합니다. 워낙 많은 생성형 AI 서로 다른 서비스들이 이런 텍스트나 이미지를 가지고서 맞춤형 콘텐츠를 거의 박리다매 스타일로 많이 뿌리고 있는 상황이고요. 그리고 아마존이나 이베이 같은 이런 전자상거래 플랫폼들은 너네 외부의 생성형 AI 쓸 필요 없어. 우리 플랫폼에 와서 팔고 싶은 상품만 골라주면 우리가 자동적으로 우리 프로그램에다가 생성형 AI를 붙여서 이 상품에 대한 설명이나 콘텐츠, 마케팅이나 어울리는 사진이나 이미지까지 전부 다 추려줄게라고 하는 임베디드 플랫폼 서비스도 이미 내놓고 있거든요. 또 심지어 아마존이나 이베이 같은 경우는 구매자들의 만족도, 구매자들의 리뷰 또는 반품률까지 추적해서 이 상품은 어떻게 하다 보니까 반품률이 높네, 만족도가 낮네 그러면 이런 방식으로 콘텐츠를 바꿔볼까라고 하는 제안까지 할 수 있거든요.

◇이대호> 제안까지, 분석만 하는 게 아니라.

◆조가연> 네, 그렇다 보니까 마케팅 스타트업들이 조금 타격을 받고 있지 않나라고 생각이 되고 또 SNS 같은 경우도 유튜브나 인스타그램이 이제 본인들이 직접 광고주나 아니면 유튜버 크리에이터들에게 동영상을 자동으로 생성해서 추천해주는 기능까지 붙이고 있어서 그런 부분들이 업계의 타격이다라고 얘기할 수 있겠습니다. 반대로 상품을 판매하거나 유통했던 커머스 플랫폼들 같은 경우는 이제 광고 효율을 높이는데 이런 생성형 AI를 쓸 수 있다 보니까 온라인 마케팅 비용 같은 경우도 조금 절감할 수 있고요. 또 실제로 대기업들 같은 경우도 최근에 삼성생명이 TV 광고를 내는 걸 보면 하단에 이 모든 광고는 AI로 만들어졌습니다라고 적혀 있거든요.

◇이대호> 어디부터 어디까지요?

◆조가연> 전체가요. TV 광고를 보시면 배경 음악이나 등장인물이나 배경들 이런 것들이 전부 다 AI로 만들어졌다고 하단에 자막이 나오거든요. 그런 것들을 보면 기업들 입장, 어떤 물품을 판매하는 기업들 입장에서는 마케팅비를 굉장히 많이 절감할 수 있는 상황입니다.

◇이대호> 마케팅비, 광고비도 줄일 수 있는 거고 근데 반대로 그 미디어 광고 쪽에 종사하던 사람들 기업들 입장에서는 정말 위기가 되는 거고. 이걸 빨리 이제 갖다 붙여서 직접 해야 되는데 이건 또 기업들이 직접 쓰면서 비용을 더 절감할 수 있는 거고 어렵네요. 또 하나가 플러그인이라는 거 있지 않습니까? 그냥 우리가 챗GPT 같은 걸 쓰는 게 아니라 거기에다가 추가 기능을 붙여서 더 활용도를 높이고 있는데 이렇게 되면 애플리케이션 서비스가 위기를 맞을 것이다 이런 이야기도 나와요.

◆조가연> 그러니까 챗GPT가 진짜 무서워지기 시작했다고 하는 시점이 올해 3월에 챗GPT 플러그인이 나오면서인데 이 플러그인이라고 하는 기능이 챗GPT 홈페이지에 들어와서 나 어디어디 지역에 어떤 식당을 예약하고 싶어라고 검색을 하면 이 챗GPT가 외부에 있는 식당 예약 서비스앱이나 홈페이지를 연동해서 거기에서만 볼 수 있던 정보를 챗GPT 안에서 볼 수 있도록 그리고 실제로 식당 예약까지 할 수 있도록 붙여주는 기능입니다. 이게 식당만 있는 게 아니라 익스피디아 같은 호텔 예약 플랫폼을 연동해서 실시간으로 호텔 객실을 예약할 수도 있고 쇼핑이나 뉴스나 학술 논문 같은 플랫폼들도 다 붙여져 있는 거거든요.

◇이대호> 논문 플랫폼까지요?

◆조가연> 네, 그러니까 내가 어떤 인공지능과 관련해서 2001년부터 2000 몇 년도까지 만들어진 논문들 중에서 어떤 어떤 어떤 키워드를 가지고 있는 논문들을 보고 싶고 그중에서 동료 리뷰가 몇 점이...*(2909)

◇이대호> 어마어마한 시간인데 시간이 확 줄겠네요.

◆조가연> 이렇게 외부 서비스나 외부 앱들을 GPT 안에 연동을 시키면서 그동안 많은 애플리케이션 서비스들이 원했던 소위 슈퍼앱, 슈퍼플랫폼을 하고 싶어 하는 거고 그리고 여기다가 우리가 이런 플러그인 기능이나 앱 기능도 사고팔 수 있도록 해줄게라고 얘기를 하면서 우리는 슈퍼 플랫폼이자 앱 마켓이야라는 걸 지금 표방을 하고 있는 거거든요. 사실 이 챗GPT의 약점 중에 하나가 GPT가 공개되기 전인 2021년도까지 학습된 정보는 너무 잘 아는데 그게 아니라 최신의 정보 또는 실시간 정보, 날씨 같은 실시간 정보는 이제 사전 학습이 안 되어 있다 보니까 정보를 제시하지 못하거나 오류가 있다는 게 GPT의 한계였었거든요. 그런데 이렇게 플러그인을 통해서 외부에 있는 사이트나 프로그램을 연동을 한다면 이제는 2021년도라는 시간적인 제한이 사라지는 거고 실시간 정보까지 보여줄 수 있는 거죠. 그렇게 기능을 강화할 수 있고 이런 기능을 마이크로소프트 같은 경우는 본인들 검색 플랫폼인 빙에 이미 붙이고 있습니다. 빙에서 쇼핑 가이드 기능을 추가를 했는데 예를 들어서 내가 캠핑을 하고 싶은데 캠핑 초보자에서 캠핑 용품이 뭐가 필요한지 모른다, 캠핑 용품을 추천해줘라고 검색을 하면 캠핑에 필요한 목록들을 자동으로 생성을 해주고요. 각 목록들마다 보통 얼마에 팔리고 있고, 어느 사이트에서 살 수 있고 이런 것까지 전부 다 제시가 되고 심지어 이 사이트에 A라고 하는 상품은 구매자 후기가 어때라는 것까지 전부 다 한 번에 쭉 나열해서 보여주는 거거든요. 그러니까 이렇게 하면 사실은 굳이 어떤 전자상거래 플랫폼이나 식당 예약 플랫폼이나 호텔 플랫폼에 들어갈 필요가 없기 때문에 기존의 그런 서비스 사업자들은 사실은 사용자 유입이 굉장히 줄어드는 타격을 받을 수 있습니다.

◇이대호> 정말로 아까 김현우 님이 기능에 한계가 거의 없겠네요라고 해주셨는데 끝이 없습니다.

◆조가연> 그래서 그만큼 막대한 자금들이 들어가고 있고 들어가야 하고 또 투자자들의 관심이 쏠려 있을 수밖에 없습니다.

◇이대호> 근데 조가연 이사님, 이쯤에서 좀 자기 고백할 수 있는 시간을 드리겠습니다. 고백하십시오. 지금 저희가 한 25분 가까이 이야기를 하고 있었는데 지금까지의 내용이.

◆조가연> 챗GPT를 통해서 만들어졌습니다. 물론 이 내용 전체를 챗GPT를 생성해 줄 수 있는 건 아니고요. 제가 생성형 AI를 오늘 방송 주제로 하자라고 정한 다음에 챗GPT 사이트에 들어가서 물어봤습니다. 어떤 흐름으로 생성형 AI를 설명하면 좋을까. 그리고 생성형 AI 분야로 영향을 받을 산업 분야가 어디냐고 했더니 마케팅 광고라고 하더라고요. 그리고 생성형 AI를 활용해서 유니콘 기업에 오른 스타트업들을 알려줘. 챗GPT의 경쟁자를 알려줘 이런 것들도 질문을 했고요. 거기에서 나온 맥락이나 업계나 기업들의 정보를 가지고서 굉장히 수월하게 원고를 작성할 수 있었고 물론 실제로 추천한 기업들 중에는 생성형 AI가 아닌 기업 오류도 분명히 있습니다. 전체 사업의 핵심은 유전체 분석인데 거기에서 최근에 생성형 AI를 도입했는데 주요 기업으로 꼽고 그런 경우도 있었거든요. 다만 장점은 제시된 주제에 대해서 전체 논리나 맥락이나 초기 정보 획득에 굉장히 좋은 입구 역할을 해 주고 있고 사실관계 파악이나 취득 여부는 물론 사용자가 스스로 결정을 해야 합니다.

◇이대호> 그렇죠, 그렇죠. 뭐 2021년까지의 데이터 밖에 없으니까 챗GPT에는. 그 뒤에는 조가연 이사님이 더 많이 자료를 취합하고 가공도 하고 지금 이야기도 풀어주는 건데.

◆조가연> 하지만 큰 도움이 됐습니다.

◇이대호> 어떤 기틀로 가야 하는지는 챗GPT큰 도움을 줬다. 우리 조성빈 님이 챗GPT 쓰면서 제가 느끼는 문제는 AI의 문제보다 내가 참 질문을 못한다라는 겁니다. 궁금한 건 정말 많은데 막상 질문이 쉽게 안 나오더라고요. 지금까지 질문 없는 삶을 살지 않았나 하는 생각이 드네요라는 의견 주셨어요.

◆조가연> 그래서 그 논술이나 대화 관련된 영역에서 특히 이걸 좀 잘 강조하고 있는데 챗GPT에게 질문할 때에는 제가 그런 블로그 글을 봤는데 아무것도 모르는 신입사원에게 선배가 질문을 한다고 생각하고 질문을 해라. 그만큼 상세하게 질문하면 질문할수록 답이 나오고요. 또 그 답에 대해서 이 부분들은 또 어떻게 생각해라고 글의 타래를 엮여갈 수 있는 것들이 챗GPT의 장점이긴 합니다.

◇이대호> 뭔가 실타래 풀어가듯이 하나하나 이어서 질문하고 이어서 질문하고 깊이 들어가고. 그게 중요합니다. 그게 중요합니다.

또 그 답에 대해서 이 부분들은 또 어떻게 생각해라고 글의 타래를 엮여갈 수 있는 것들이 챗GPT의 장점이긴 합니다.

◇이대호> 뭔가 실타래 풀어가듯이 하나하나 이어서 질문하고 이어서 질문하고 깊이 들어가고. 그게 중요합니다. 그게 중요합니다. 또 하나 앞으로 생각해보면 정말 우리가 큰 도움 받겠네 싶은데 우리가 도움을 받는 만큼 우리의 일자리가 사라질 수 있는 거잖아요. 사실 블루 컬러 아니면 화이트 컬러 할 것 없이 다 걱정되지 않습니까?

◆조가연> 사실 이제 2000년대 초중반에 생각했던 AI가 점령한 미래는 로봇들이 다니면서 대부분의 블루 컬러나 단순 노무직들이 사라진 미래를 많이 꿈꿨었는데 지금 생각해보면 챗GPT 같은 생성형 AI 소프트웨어가 먼저 도입되고 먼저 고도화되면서 오히려 상대적으로 사무직 또는 화이트 컬러 같은 곳들이 더 위기를 맞고 있습니다. 블룸버그가 대표적인데 블룸버그가 금융에 특화된 언어 모델을 도입해서 블룸버그 GPT라는 걸 내놨거든요. 그게 뭐냐 하면 어떤 기업이나 이런 것들을 재무데이터를 자동으로 분석해서 위험을 평가하고 회계나 감사 작업까지 처리해 줄 수 있는 자동화된 AI 모델인데 이렇게 된다면 사실은 금융계의 인력들도 사실 크게 타격을 받는 거고요. 또 생성형 AI를 가지고서 객관적인 투자 조언을 해주거나 자산 관리를 해주거나 보고서를 쓰는 것들은 이미 이용되고 있습니다. 또 앞서서 마이크로소프트가 본인들이 가지고 있는 워드나 엑셀이나 이런 분야에 이미 챗GPT를 활용하고 있기 때문에 사무노동직 분야는 굉장히 많이 타격을 받을 거라고 얘기하고 있고 또 오늘 제가 원고를 챗GPT로 쓴 것처럼 미디어 업계 같은 경우도 최근에 이런 글로벌 미디어 관련된 세미나 같은 것들을 보니까 미래에는 생성형 AI가 만든 콘텐츠가 전체 뉴스의 90%를 넘을 거라고도 얘기를 하고 있습니다.

◇이대호> 그러게요. 뭐 저 같은 사람도 마찬가지고 지금 아까 이상목 님이 생성형 AI 무서워요 얼마 전에 회사에서 교육을 받았는데 강사님이 AI 관련된 인재를 뽑지 기존 업무군은 안 뽑는다고 무시무시한 말을 하시더군요. 남 얘기가 아닙니다. 그러니까 지금은 아직까지 챗GPT나 구글의 바드나 완성도가 떨어지네. 아직은 조악하네라고 하지만 이게 1년 뒤에는 또 어떻게 진화해 있을지는 모르는 거잖아요. 골드만삭스 보고서에도 이런 것들도 또 계속 지적이 나와요. 생성형 AI가 도입이 되면 가장 많이 해고될 만한 위험 직군 변호사, 사무행정직들 여기 들어가네요.

◆조가연> 법률 영역도 이미 생성형 AI 스타트업들이 나와 있고 기술이 적용되고 있는데 변호사 시간을 절약할 수 있는 법률 문서 분석이나 초안 작성 서비스 같은 경우는 이미 상용화돼서 쓰이고 있습니다. 미국에 관련된 스펠북이라고 하는 법률 스타트업을 보면 월 180달러에 이미 대부분의 법률 분서 분석이나 초안 작성 서비스를 해 주고 있고요. 그래서 미국에 있는 꽤 많은 로펌들이 이걸 쓰고 있고 영국의 로빈 AI라고 하는 회사가 만든 플랫폼에서는 AI를 가지고서 계약서 샘플을 만들거나 문장을 편집하거나 이런 것들이 이미 이용되고 있고요. 그래서 미국에서는 실제로 생성형 AI가 등장한 이유로 변호사의 수임료, 청구 기간 기준이 바뀔 수 있다는 보도도 나오고 있습니다. 사실 생산형 AI가 가장 잘하는 게 엄청나게 큰 언어 모델을 가지고서 복잡하거나 전문 용어가 들어가 있는 그 문서를 잘 축약하고 해석하는 것들이 주 기능인데 그렇다 보니까 사실 이 법률이라고 하는 영역이나 금융 같은 영역들은 전문가와 비전문가의 해자가 좀 컸잖아요. 언어적인 해자가 좀 컸잖아요. 그런 것들로 전문 용어를 가지고 그 전문성을 나눴는데 생선형 AI가 등장하면서 그런 해자가 줄어들었고 특히나 문서 작업 같은 시간들이 굉장히 단축되면서 변호사들 수임료 기준까지 바꾸고 있다라는 보도가 꽤 많이 나오고 있습니다.

◇이대호> 판례 분석뿐만이 아니라 계약서까지도 AI로 쓰고. 위기뿐만이 아니라 이걸 기회로 삼는 분야도 한번 살펴보고자 하는데요. 생성형 AI를 잘 써먹어서 기회로 삼는 것도 혹시 있지 않겠습니까?

◆조가연> 생성형 AI. 특히나 챗GPT가 등장한 이후에 기존의 서비스에 이걸 얹어서 잘 쓰게 하는 보통 AI 코파일럿. 부 조종사라고 보통 부르는 서비스 영역인데 이제 이런 것들을 내놓는 것들이 보통 강세입니다. 이런 생성형 AI 코파일럿으로 유니콘에 많이 올라가 있는 기업 중에 하나가 제스퍼라고 하는 미국 기업인데요. 이 제스퍼는 간단하게 얘기 드리면 AI 카피라이터입니다. 인공지능을 활용해서 내가 원하는 광고, 마케팅 글이나 이메일이나 문서나 채용 공고나 제품 소개 같은 거의 모든 문서 작성을 대행해주는 게 이 제스퍼가 가지고 있는 AI 카피라이터 기능이고요. 이게 2022년도에 창업을 했는데 2년 만에 기업 가치 2조 원에 오르면서 유니콘에 빠르게 이름을 올렸습니다. 그리고 단순한 글만 올리는 게 아니라 사실 광고를 해보시는 분들은 알겠지만 구글이나 페이스북이나 인스타그램 같은 SNS 플랫폼마다 얼마나 잘 노출이 되냐, 상단에 노출되는 빈도가 얼마냐를 집계하는 기준이 조금 다른데요. 이 제스퍼가 만든 프로그램은 내가 원하는 광고 플랫폼에 적합한 최적화된 글과 이미지를 만들어주고 또 기업이 사내에서 쓸 경우에는 기업별로 약간 브랜드 이미지가 또 있잖아요. 또 사내에다가 가이드라인이 있을 텐데 기업 브랜드, 기업 색깔이나 캐치 플레이즈를 이미 다 적용해서 거기에 맞는 사내 이메일, 사내 텍스트, 문서 같은 것들을 자동으로 만들어주는 기능을 가지고 있습니다.

◇이대호> 그러니까 AI 카피라이터 기업이네요, 제스퍼라는 게. 여기가 기업 가치가 2조 원이에요. 이 정도면 유니콘이라고 볼 수 있는 거죠.

◆조가연> 네, 이미 유니콘에 올라가 있고요. 제스퍼가 제가 알기로 유니콘에 꽤나 빠르게 올라간 회사들 10개 중에 한 곳으로 꼽힐 겁니다.

◇이대호> 근데 이런 일도 있었습니까? 생성형 AI 기술을 활용을 해서 영화를 만들었는데 그게 미국 아카데미상까지 받은 게 있어요.

◆조가연> 영화 제작의 생성형 AI 기술이 주요하게 쓰였다는 건데요. 아까 말씀드렸던 것 중에 생성형 AI가 이미지나 영상도 만들 수 있다고 했는데 그걸 가장 잘하고 있는 미국 스타트업 A 런웨이 AI라고 하는 곳이 있습니다. 여기는 텍스트를 집어넣으면 그걸 이미지나 비디오로 만들어주는 소위 멀티모달 텍스트와 이미지와 영상을 상호 왔다 갔다 하면서 보여주는 멀티모달 AI를 가지고 있는 곳인데요. 예를 들어서 제가 단어를 집어넣었습니다. 이른 아침에 절벽 위에서 노을이 지는 바다를 바라보는 10대 소년을 그려줘 라고 한다면 그 그림과 그 텍스트와 관련된 이미지를 거의 완벽하게 자동으로 생성을 해주고요. 그걸 5초짜리 영상으로 바꿔줘라고 할 수도 있습니다. 그런 방식으로 AI가 그 영상이나 이미지에 쓰이는 건데 보신 분들도 있겠지만 “Everything Everywhere All At Once”라는 영화가 작년에 아카데미 시상식과 오스카의 최다 후보로 올라서 아카데미에서만 7개 부문 수상을 했다. 이 작품 제작진이 우리 영상 편집을 할 때 런웨이 AI가 가지고 있는 배경 제거 기술이나 그린 스크린 기능을 굉장히 유용하게 썼다. 그래서 시간과 비용을 많이 단축했다는 인터뷰를 하면서 알려졌고요. 사실 이 런웨이라고 하는 회사가 이미지만 2억 4000만 개를 학습시키고 비디오를 640만 개를 학습시켰습니다. 그만큼 정말 막대한 이미지와 영상 데이터를 AI 모델을 학습시켜서 고도화를 시킨 거고요. 아직까지는 굉장히 상세한 인물의 다각도 모습 이런 건 좀 부자연스럽지만 워낙 생성형 AI 영상 분야의 발전이 빠르다 보니까 요즘에는 어떻게까지 쓰이고 있냐면 예를 들어서 똑같은 1분짜리 영상을 촬영을 한 다음에 그 안에 있는 내용들만 바꿀 수 있습니다. 예를 들어 이대호 고객님 생일 축하드립니다. 이런 거라든지 언제 검진하러 오세요 이런 것들을 영상으로 안내를 보내는데 사용자는 한 번만 촬영을 하면 AI가 자동으로 고객 데이터에서 추출을 해서 검진일이 다가온 또는 생일이 다가온 고객 이름과 그 화면과 이런 내용들을 모두 바꿔서 알아서 발송까지 해주는.

◇이대호> 많이 쓰일 것 같아요. 실제로도 최근에도 많이 도입이 되고 있더라고요.

◆조가연> 의료 같은 경우도 문서가 많이 들어가는 분야이잖아요. 보통 검진을 할 때 검진 기록이 들어가기도 하고 건강검진 보고서가 들어가기도 하는데 일부 용어들은 사실 일반 환자들이 알아듣기 어렵거나 또 의사 같은 경우도 진료하기 바쁜데 이걸 기록하기 어렵다 보니까 미국의 유명한 의료 클리닉 체인인데 카보넥스라고 하는 곳은 본인들이 가지고 있는 전자건강기록 EHR 시스템의 챗GPT 4를 적용했습니다. 그래서 의사가 음성 녹음을 하거나 아니면 자동으로 프로그램을 켜두면 환자 동의하에 환자의 진료 기록이 자동으로 문서로 만들어지고요. 또 환자가 이런 질병은 집에 가서 어떻게 관리해야 한다라는 안내문도 자동으로 만들어지고 보험 청구를 하기 위한 코드 같은 경우도 손쉽게 바로 만들어줍니다. 이런 것들은 이미 활용되고 있는 상황이고 구글 같은 경우도 메이오 클리닉이라고 하는 미국 최대 최다 병원 중에 하나랑 같이 협업을 해서 어떤 이게 이미지든 CT 영상이든 글이든 상관없이 어떤 형식이든 내가 원하는 환자의 병력이나 영상 기록이나 아니면 잘 어울리는 최적의 임상실험 조합이나 약물까지 검색만 하면 어떤 데이터로 저장되어 있든 어디에 있든 빠르게 결과물을 추출해서 뽑아주는 기능을 테스트를 하고 있고요. 물론 의료 분야다 보니까 당연히 민감한 환자 데이터에 대한 규정이나 관리 감독도 들어가 있어서 아직까지는 테스트 형식이지만 환자의 어떤 문제만 해결된다면 충분히 상용화될 수 있는 분야입니다.

◇이대호> 텍스트, 이미지, 영상, 광고, 마케팅, 법률, 의료, 헬스케어, 우주도 대신 갈 수 있겠네.

◆조가연> 심지어 요즘에는 지하에 묻혀 있는 광물자원을 생성형 AI로 추적해서 뽑는 것도 있고요. 조향이라고 하죠, 향기. 향기를 생성형 AI로 조합 배합해서.

◇이대호> AI가 향기를 어떻게 알아요?

◆조가연> 이게 화합의 화합물이잖아요. 그러니까 화합물 구조를 이걸 만들어서 이런 작은 스피커 같은 모양으로 향을 뿜어주기도 하고 신약 개발에도 존재하지 않는 화합물이나 단백질 구조를 생성형 AI로 만들어서 하는 프로그램들이 이미 충분히 만들어져서 쓰이고 있습니다.

◇이대호> 끝이 없네요.

◆조가연> 굉장히 방대한 분야라서 사실은 1시간에 얘기하기에는 굉장히 좀 좁긴 합니다.

◇이대호> 아직 원고도 많이 남았습니다. 많이 생성해 주셨는데 AI는 아니지만 우리 가우스벤처스의 조가연 이사가 많이 생성해 주셨는데 오늘 또 다 다루지는 못해서 조금 아쉽습니다. 다음 시간도 또 기대해 볼게요. 고맙습니다.

◆조가연> 감사합니다.

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