[과학기술 NOW] 생성형 AI (1)

생성형 AI 춘추전국시대
우리 일상을 편리하게
또 한편으로는 위험하게

맥킨지는 지난 6월 발간한 보고서에서 생성형 인공지능(Generative AI)이 세계 경제에 더할 경제적 가치가 연간 3300조~5700조원에 이를 것으로 예측했다. 우리나라 GDP의 1.5~2.5배에 이른다. 생성형 AI는 데이터를 기반으로 자동으로 콘텐츠를 생성하는 AI 시스템을 말하는데, 주로 딥러닝 기술을 사용해 구현된다. 생성 모델링은 대규모 데이터를 학습해 입력 데이터의 분포를 파악하고, 이를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 기술로서 이렇게 학습된 모델은 문장, 그림, 음악 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있다. 가장 잘 알려진 챗GPT는 생성형 AI의 하나로, 심층학습의 한 분야인 자연어 처리기술을 기반으로 한다. 주로 텍스트 기반으로 대화에 참여하는 사용자의 입력에 자연스러운 응답을 생성하고, 지속적으로 학습해 더 자연스러운 대화를 제공한다.

챗GPT는 어떻게 만들어졌을까? 챗GPT는 트랜스포머 아키텍처를 사용해 자연어 이해 및 생성 작업을 수행한다. 트랜스포머는 시퀀스를 처리하는 데에 탁월한 성능을 보이는 모델로서, 이전에 널리 사용되던 순환 신경망 기반 모델보다 더 나은 문맥 파악과 병렬 처리가 가능하다. 이를 가능케 하는 것은 모델이 입력 데이터의 중요한 부분에 집중하도록 해 문장에서 중요한 단어나 구문을 식별하는 것을 가능하게 하는 어텐션 메커니즘이다. 셀프어텐션 메커니즘을 사용해 입력 시퀀스 내 단어들 간의 상호작용을 효과적으로 모델링하고, 이를 통해 모델은 문장의 문맥과 의미를 파악하고 연관된 단어들의 중요도를 계산하는 것이다. 또한 챗GPT는 양방향 언어 모델링을 통해 주어진 텍스트에서 다음 단어를 예측하는 것뿐만 아니라, 이전 단어들에 대한 정보를 활용해 각 단어의 확률을 추정한다. 그리하여 문장의 문맥을 이해하고 더 자연스러운 답변을 생성할 수 있게 되는 것이다. 챗GPT는 인터넷에서 수집된 거대한 양의 텍스트 데이터로 사전 훈련을 통해 일반적인 자연어를 이해하고 생성 작업을 원활하게 하도록 만들어졌다. 파라미터 숫자만 보더라도 GPT-1 때 약 1억2000만개였던 것이 GPT-3의 경우 1750억개로 늘었고, 현재 챗GPT 플러스 구독 시 활용 가능한 GPT-4는 약 170조개다. 학습 과정은 레이블링된 훈련 데이터가 아닌 많은 양의 언레이블링된 데이터로부터 패턴을 학습하는 자체지도학습을 통해 이뤄진다. 이렇게 훈련된 챗GPT 모델은 특정 대화형 환경에서 더 적합하고 안전한 답변을 생성하고 특정 데이터셋과 지도학습을 통해 자연스러운 대화가 가능할 정도로 강력해졌다.

워낙 경제, 산업 및 사회 전반에 파급력이 큰 생성형 AI이다 보니 주요 빅테크 기업들은 모두 다 뛰어든 형국이다. 먼저 치고 나온 챗GPT를 만든 오픈AI는 마이크로소프트와 손잡고 다양한 비즈니스모델을 구상 중이다. '빅데이터 하면 나지'라고 주장하는 구글은 자사의 대형 언어모델인 람다와 팜 기반의 바드를 출시했고, 메타는 '누구나 공짜로 쓰세요'라고 외치며 라마2를 공개하는 등 세계는 가히 생성형 AI의 각축장이다.

이러한 생성형 AI는 산업생산성을 높이고 연구개발에 큰 도움이 되며 일상생활에서도 여행 계획 수립, 스케줄 관리 및 비서 역할, 법률 자문 등 다양한 방식으로 활용되고 있다. 또한 그림과 사진 창작, 작곡 등 예술적인 창의성을 보여주기도 한다. 하지만 악용 가능성도 많다. 가짜뉴스, 가짜사진 등은 우리에게 다양한 피해를 주기 시작했다. 개인정보 보호, 저작권, 윤리 및 사회적 영향 등을 신중히 고려하는 것이 매우 중요한 이유다. 최근 빅테크 기업들은 AI에 의한 사기와 기만을 방지하기 위한 최선의 노력을 하겠다고 선언했다. 진정 전 세계가 함께 해결할 문제다.

[이상엽 KAIST 생명화학공학과 특훈교수]