[성공예감] 생성형 AI 서비스, 이렇게까지 발전했다 – 김덕진 소장(IT커뮤니케이션연구소)

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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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- 생성형 AI가 목소리도 알아듣고, 사진도 알아봐
- 다음에 오고 갈 대화를 미리 예측하고 준비하는 수준
- 챗GPT 4.0에서는 다양한 언어로 자유롭게 대화가 가능해
- 생성형 AI를 활용해 나만의 앱이나 나만의 서비스를 개발할 수 있어
- 챗GPT, 바드, 네이버 클로버X 등도 각각의 특징적 서비스 내놔
- MS가 오픈AI에 투자해 워드나 파워포인트 등 프로그램에 기능 추가해
- 생성형 AI는 핵개발에 비유해, 어떻게 사용하냐에 따라 달라져
- AI 번역 기술은 의역까지 가능해
- 개인이나 기업이 상품 홍보 시에 네임리스 서비스 활용해 브랜딩 할 수 있어
- 이미지부터 영상 제작, 편집까지 짧은 시간에 가능해져
- 저작권 문제가 계속 문제가 되겠지만 원저작자보다 결과물 쪽에 손 들어주는 판례들 나오고 있어

■ 프로그램명 : 성공예감 이대호입니다
■ 방송시간 : 11월 9일(목) 09:05-10:53 KBS1R FM 97.3MHz
■ 진행 : 이대호 편집장(와이스트릿)
■ 출연 : 김덕진 소장(IT커뮤니케이션연구소)

◇이대호> 성공예감 2대호입니다. 2부가 시작됐습니다. 1부 마무리할 때 예고를 좀 해드렸습니다만 여러분은 혹시 AI 때문에 뒤처지는 사람이 될까 걱정이 되지 않습니까? 저도 걱정이 되는데요. 그러면 우리는 AI를 잘 활용하는 사람이 되면 우리가 AI를 이길 수는 없더라도 AI를 이용하는 사람은 될 수가 있겠죠. 이번 주 토요일 별책부록에서도 AI 트렌드를 또 짚어보는 시간이 있는데요. 오늘 이 시간에는 AI를 어떻게 잘 활용할 수 있는지 구체적인 방법을 알려드리겠습니다. AI 2024라는 책이 최근에 새로 나왔는데요. 이 책을 쓰신 IT 커뮤니케이션 연구소 김덕진 소장과 함께합니다. 안녕하세요.

◆김덕진> 네, 안녕하세요. 반갑습니다. 김덕진입니다.

◇이대호> 그런데 그냥 오지 않으셨더라고요. 선물을 많이 들고 오셨던데요.

◆김덕진> 아무래도 이게 도구 사용법이라는 게 처음에 이거 어떻게 써야 되지에 대해서 걱정하실 수가 있잖아요. 그래서 조금 청취자분들께서 쉽게 접근하시라고 제가 좀 책을 오늘 들으시는 분들에게 좀 나눠드리려고 가져왔습니다.

◇이대호> 감사합니다. 거의 10권이나 갖고 오셨다고 고맙습니다. 그래서 저희 #9730 문자메시지나 KBS 콩을 통해서 말머리에 도서 신청, 도서 신청이라고 써서 어떤 의견이나 사연을 보내주시면 저희가 추첨을 통해서 추첨을 통해서 김덕진 소장이 쓰신 AI 2024 책을 보내드리도록 하겠습니다. 우선은 6492님, 6492님이 나는 40년 동안 1라디오 고정입니다라고. 일단 6492님께 책 한 권을 좀 보내드리면 좋을 것 같습니다. 감사합니다. 사실 챗GPT가 세상에 공개가 된 게 작년 말쯤이었잖아요.

◆김덕진> 아직 1년 조금 안 됐죠.

◇이대호> 그러면서 정말 세상을 놀래켰는데 그 사이에 1년이 조금 되지 않는 사이에 좀 뭐가 많이 바뀌었습니까? 더 많이 진화를 했습니까?

◆김덕진> 일단은 사람들이 처음에는 이거 그냥 우와 뭐지라고 했었던 거에서 그래서 좀 더 구체적으로 어떻게 써먹어야 돼라는 쪽으로 좀 많이 바뀌신 것 같아요. 그래서 처음에는 그냥 대답을 해준다는 것만으로도 놀랐는데.

◇이대호> 신기했죠.

◆김덕진> 조금씩 내용들을 찾아보기도 했고요. 그다음에 좀 기술적으로도 좀 말씀을 드릴 게 처음에는 얘가 글을 써주기만 했잖아요.

◇이대호> 그렇죠. 채팅.

◆김덕진> 그렇죠. 그런데 이제는 얘가 최근에 업그레이드가 돼서 제 목소리도 알아듣고 사진도 알아듣고 사진을 알아봅니다. 정확하게 표현하면 그림도 보고 얘가 뭔지도 얘기해 주고 심지어 대화를 하는데 언어를 가리지도 않고 마구마구 우리가 정말 대화하는 속도로 얘기를 해도 얘가 인지를 하는, 이런 걸 이른바 멀티 모델이라고 표현하거든요. 그래서 단순히 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 동영상 이런 것들도 AI와 함께 하면서 진정한 사람과 커뮤니케이션하는 것 같은 이런 느낌의 결과물들을 얘가 만들어준다. 이렇게 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.

◇이대호> 우리가 스마트폰에 그런 기능이 있지 않습니까? 뭐를 부르면 대답을 하고 자동차에서도 음성 인식을 하는데 사실 제대로 못 알아듣죠.

◆김덕진> 그렇죠. 예를 들면 아마도 누구누구야, 이렇게 아니면 땡땡아, 이렇게 부르고 나가지고 거기서 할 수 있을까 하면. 그냥 TV 켜줘, 볼륨 켜줘, 이런 거지 걔랑 구구절절이 나는 좀 어떤데 니가 해줬으면 좋겠어. 이렇게 얘기를 하면 얘가 잘 못 알아들었습니다, 인지하지 못했습니다. 이렇게 얘기를 하잖아요.

◇이대호> 답답하죠.

◆김덕진> 그렇죠. 그런데 이 언어 모델의 최대 장점이 우리가 어떤 얘기를 하든 얘가 기본적으로 제 말 자체를 인지하는 기술뿐만 아니라 기존에 있는 빅데이터들을 통해서 이런 맥락의 대화를 하면 다음에 비슷한 이런 문장들을 이 사람이 얘기하는 것 같아라는 걸 알고 있는 거예요. 그러니까 이게 뭐랑 비슷한 거냐면 여러분들 실제로 검색 사이트에서 뭔가 예를 들면 이대호의를 치면 그럼 그다음에 성공예감 이런 게 추천 검색어로 뜨잖아요. 그런 것들이 왜 뜰까를 생각을 해보면 이미 수많은 데이터가 그 서버에 쌓여 있기 때문에 사람들이 이대호의라고 하면은 그다음에 성공예감을 검색하겠구나라는 걸 띄워주는 개념이죠. 그런 게 챗GPT 원리라고 보시면 돼요. 그러니까 제가 예를 들면 오늘 밥을이라고 하면 그다음에 먹었어라고 하는 걸 많이 쓸 것 같다는 걸 아니까 제 문장에 다음에 나올 만한 그럴 듯한 단어들을 얘가 준비하고 있는 거예요. 반대로 얘기하면 제가 음성을 막 말하는데 말을 얘가 제대로 잘 못 알아들었어요. 그럼 예전에는 못 알아들었다라고 얘기를 했는데 얘는 대충 이런 식의 느낌이면 제가 예를 들어 이대호의 이렇게 얘기를 하면 이게 이대호의구나라고 하는 걸 얘가 대충 인지를 해서 그걸 텍스트로 이대호의라고 써놓는 거예요. 그렇게 되니까 우리가 막 말 빠른 사람하고 대화를 하면. 예를 들면 콜센터에 계시는 분들은 콜센터에서 많이 하다 보면 대충 이런 거죠라고 얘기를 하잖아요.

◇이대호> 문맥을 이해하죠. 사람은.

◆김덕진> 그렇죠. 그러니까 마치 AI를 데이터 기반으로 표현을 하면 말씀하신 대로 얘가 사람으로 표현하면 문맥을 이해한다는 거고 기술적으로 표현하면 수많은 빅데이터에서 그다음에 나올 만한 단어들을 얘가 확률적으로 계속 갖다 붙인다. 그리고 그 확률적으로 갖다 붙이는 거를 실제로 사람이 너 틀렸어라고 하면은 그때 또 고쳐서 또 얘기를 한다. 이렇게 말씀드릴 수 있는 것이죠.

◇이대호> 확률적으로 그 데이터들을 많이 갖다 붙이니까. 그러니까 예를 들어서 오늘 점심 때라고 하면 벌써 먹을까 이런 걸 막 준비하고 있는 거죠.

◆김덕진> 그렇죠. 그렇죠. 그렇죠.

◇이대호> 혹시 이걸 좀 예를 들어서 좀.

◆김덕진> 실제로 이게 될지 안 될지 모르겠는데 한번 제가 이 오픈 AI에서 이번에 챗GPT 유료 버전이 실은 어제 업데이트가 한 번 더 됐거든요. 그래서 약간 지금 서버가 불안하긴 한데 한번 제가 해볼게요. 뭐냐면.

◇이대호> 지금 녹음해 오신 게 아니거.

◆김덕진> 생방으로 지금 제가 라이브로 한번 앱을 실행을 해보려고 합니다. 여기에 보면 헤드폰 모양이 있어서 AI랑 대화를 하는데 제가 어떻게 한번 해볼 거냐면 얘한테 한번 제가 뭘 해볼까 하다가 라디오를 제가 준비한다고 생각하고 얘한테 가상의 DJ를 해달라고 그래서 제가 한번 연습을 하는 걸 한번 해볼게요. 될지 모르겠어요. 지금 눌러보겠습니다. 안녕. 이게 지금 삑 소리 났죠. 지금부터 내가 라디오 연습을 좀 했으면 좋겠는데 네가 경제 전문 DJ를 해주고 내가 패널을 할게. 내가 AI에 대해서 이야기하려고 하는데 네가 먼저 DJ로서 연습을 좀 시작해줄래? 지금 또 들었습니다, 얘가. 영어로 얘기를 해줘. 영어로 하니까 힘든데. 제가 한국어로 바꿔달라고.

◇이대호> 지금 챗GPT의 음성을 듣고 계시는 겁니다. 그거를 말을 끊을 수도 있나요?

◆김덕진> 네.

◇이대호> AI가 기분 나빠하진 않겠죠.

◆김덕진> 괜찮습니다. 얘가 지금 얘기를 하는데 자꾸 영어로 얘기를 해서. 한국어로 얘기 좀 해줘. 짧게. 제가 한국어로 해달라고 그랬어요.

★> 물론이죠. *

◆김덕진> 한국어로 합니다.

★> 여러분 경제 트렌드에 관한 통찰을 드리는 이 시간 저는 DJ콘입니다.

◆김덕진> DJ라고 하네요. 이렇게 해서 실은 제가 뭔가 대화를 하면 대화를 나누기도 하고요. 그다음에 또 한 가지 보여드리면 얘를 제가 그렇게 쓸 수도 있어요. 예를 들면 얘한테 영어 선생님을 해달라고 하는 거예요. 그래서 영어 회화를 우리가 보통 전화 영어 같은 거 하잖아요. 이 상황을 설정해주고 전화 영어를 저랑 해달라고 하는 겁니다. 예를 들면 또 제가 해서 얘한테, 커넥티브. 안녕, 내가 지금부터 영어 공부하고 싶은데 한 중학교 1학년 수준으로 네가 영어로 얘기해줬으면 좋겠어. 그런데 내가 영어를 진짜 못하니까 영어 잘할 수 있다고 응원하면서 얘기해줬으면 좋겠는데 한국어로 응원 먼저 해주고 영어로 네가 먼저 시작해줘. 시작.

◇이대호> 괴롭히는 거 아닙니까, 이거?

◆김덕진> 제가 지금 이렇게 시켰습니다. 그럼 얘가.

★> 걱정 마세요.

◆김덕진> 걱정 말래요.

★> 천천히 하나 배워나가면 분명히 영어를 잘하게 될 거예요. 유 캔 두잇.

◆김덕진> 이런 식으로 해서.

◇이대호> 자비스인데요?

◆김덕진> 그렇죠.

◇이대호> 인공지능 비서잖아요. 지금 여러분은 챗GPT 4.0버전인가요?

◆김덕진> 파인 땡큐. 네, 이런식으로.

◇이대호> 지금 김덕진 소장의 챗GPT와의 대화를 지금 실시간으로 들으신 겁니다. 저는 그래서 이거 음성 들려주신다고 해서 미리 녹음을 해 오신 줄 알았어요.

◆김덕진> 아닙니다. 이게 이렇게 해서 언어도 바꾸고요. 제가 지금 시간상 못 보여드렸지만 예를 들면 제가 내일 중국에 중요한 출장이 있는데 내가 중국 바이어를 만나야 되는데 중국 바이어에 대해서 막 일일이 막 얘기를 해줘요. 일일이 얘기해 준 다음에 내가 그 사람한테 강력하게 얘기할 만한 세일즈 피치 2분짜리를 중국어로 만들어주고 그게 무슨 말인지 한국어로도 얘기해 봐. 이렇게 하면 중국어로 얘기하고 한국어로 얘기하고요. 더 놀라운 건 이 모든 대화가 기록이 그대로 남아 있습니다. 그러니까 제가 이 음성으로 끝난 게 아니라 이 화면에 제가 대화한 대화의 내용들이 한국어, 중국어, 영어 이런 게 섞여서 다 들어가 있다는 거예요.

◇이대호> 지금 김덕진 소장님의 말씀 속도가 굉장히 빠르더라고요.

◆김덕진> 네, 일부러 더 빨리했죠.

◇이대호> 그런데 그걸 다 알아듣는 거죠.

◆김덕진> 그렇죠. 그러니까 아까 말씀드린 기술적으로 말하면 얘가 하나하나의 문장을 정확하게 이해한다기보다는 얘가 알아듣는 게 있고 못 알아듣는 게 있는데 못 알아듣는 건 보통 이렇게 얘기할 때 대충 이런 문맥이지라는 걸 얘가 써준다는 거예요, 같이.

◇이대호> 데이터를 통해서 마치 문맥을 이해하듯이 9208님이 무서울 정도로 신기하군요. 그리고 이현정 님은 DJ자리의 위기네요. 정말 지금 제가 땀이 좀 나고 있습니다.

◆김덕진> 놀라운 거는 이 기술을 그냥 한 달에 한 22달러, 20달러 그러니까 한 3만 원 안 되는 돈으로 이렇게 쓸 수 있다는 거예요. 누구나 지금 스마트폰에서.

◇이대호> 저는 그 챗GPT 무료 버전만 쓰고 있어서 그 정도까지인 줄은 몰랐는데. 장난이 아니네요.

◆김덕진> 그래서 이게 말씀하신 대로 지금 많은 기업들에게 충격을 주고 있어요. 그래서 어떤 사람들은 이걸 보고 이런 AI 기술이 실제 이런 큰 회사들이 하나씩 개발할수록 스타트업 100개씩 망한다라는 얘기를 좀 하고 있고요. 왜냐면 이런 기술을 한 회사에서 다 하면 어떡하냐, 그런데 개인의 관점으로 보면 우리가 이런 기술을 이렇게 저렴하게 쓸 수 있어라고 하는 거에 또 관심을 갖는 분들이 많습니다. 왜냐하면 어제 발표된 기술 중에 사람들이 가장 놀래켰던 게 뭐였냐면 이런 기술들을 활용해서 사람이 레고 블록처럼 여러 가지를 조합해서 나만의 앱이나 나만의 서비스를 만드는 것들을 제공한다는 거예요. 그리고 그런 걸 갖고 스토어를 만든다라는 계획을 갖고 있습니다. 그럼 이게 어떤 개념이냐 딱 스마트폰 처음 나왔을 때 사람들이 앱 스토어라고 하는 게 나왔을 때 이게 뭔가 세상을 바꿀까 안 바꿀까 하고 있을 때 누군가는 한 사람이서 아주 재미있는 앱들을 만들었죠. 예를 들면 초창기에 앱 스토어가 나왔을 때 제일 놀라웠던 것 중에 하나가 이게 후 이렇게 바람을 하면 촛불이 이렇게 흔들리는 앱들이 있었거든요. 그런 게 막 다운로드가 몇 억 되고 막 그랬었어요. 왜냐하면 그땐 그게 신기했으니까.

◇이대호> 그렇죠. 그렇죠.

◆김덕진> 지금 딱 그런 시기라는 거예요. 뭔가 재미있고 신기한 거 하나 하면 그 안에서 사람들이 내가 만든 거를 막 수천만 명이 다운로드 받으면 광고만 붙여도 그 안에서 받을 수 있는 돈들이 상당히 크겠죠. 그래서 결국에는 지금의 변화들이 아마 올해 말 내년이 되면 우리가 마치 앱 스토어에서 여러 가지 앱을 다운로드 받듯이 이런 AI에 있는 여러 가지 기능들이 조합된 레고 블록이 조합된 것 같은 재미있는 앱들이 우리에게 선보일 거고 그 앱들을 우리가 쓰면 그걸 만든 사람들은 돈을 버는데 중요한 건 그걸 만들 때 원천 기술을 만드는 게 아니라 아까 이런 수많이 퍼져 있는 기술들을 합치고 조합해서 그걸 통해서 나만의 앱을 만들고 스토어에 올리면 수수료 내고 내가 돈을 버는 이른바 슈퍼 개인의 시대가 진짜 제대로 왔다. 이렇게 말씀드릴 수 있는 것이죠.

◇이대호> 그러니까 일자리 빼앗기고 기업들 망하는 거 걱정하고 있을 시간에 이걸 어떻게 효율성, 생산성으로 활용할지를 생각하면 되는 거고.

◆김덕진> 그렇죠.

◇이대호> 예를 들면은 KBS가 이 GPT 4.0인가요 지금? 4.0 기술을 KBS 콩에 붙여서 성공 예감 이대호입니다에 김덕진 소장이 나와서 AI 2024 책을 몇 명에게 주겠다고 한 부분을 다시 들려줘라고 내가 음성으로 하면 KBS 콩에서 딱 그 영상 음성만 찾아줄 수도 있는 거네요.

◆김덕진> 정확합니다. 그런 기술이 지금 문맥적으로 가능한 거죠. 최근에 보면 SK텔레콤에서 이 아이폰 녹음하는 이런 기능들 나왔었잖아요. 그런 것들도 이런 생성형 AI 기술이 같이 조합된 거다라고 보시면 될 것 같고요. 그다음에 또 요즘에 나오는 기술 중에 PDF나 한글 파일 이런 것들 이런 것들을 요즘에 이런 툴에다 또 업로드를 할 수가 있어요. 예를 들면 지금 하이퍼 클로바 그러니까 이게 지금 챗GPT만 있는 게 아니고 네이버에서 나오는 또 클로바X라고 하는 녀석이 있습니다. 그것도 지금 우리가 무료로 쓸 수 있거든요 검색을 하면 그런데 거기에 스킬이라고 하는 기능을 키면 제가 파일들을 올릴 수 있어요. 그럼 예를 들어서 제가 오늘 만든 한글 파일이 있겠죠. 혹은 우리가 대본 있지 않습니까? 대본을 거기다 올리면 오늘 한 내용에 대해서 얘가 한 네 줄 정도로 아주 쉽게 일단 요약을 해줘요. 그러고 나서 제가 걔한테 질문을 하는 거예요. 그러니까 대본에 정답하고 질문이 다 있다고 치면 제가 오늘 얘기했던 가장 중요한 얘기를 1분 정도로 요약해서 알려줄래라고 하면 이 내용들을 얘가 이해해서 거기에 있는 수십 페이지의 내용 중에 중요한 부분만 정리를 해서 준다거나 아니면 논문 같은 걸 그렇게 PDF로 올려놓으면 제가 교수님이 되는 거예요. 그러니까 논문에 있는 내용을 제가 교수님처럼 물어보는 겁니다. 이 논문의 핵심이 뭐야 그럼 얘가 이걸 갖고 정리해서 돌려준다든지 이런 식으로 실제 우리가 가지고 있는 수많은 지식들 수많은 파일들을 우리가 커뮤니케이션 하듯이 사람과 뭔가 대화를 하고 리뷰를 하듯이 쓸 수 있다라고 하는 것들이 이런 언어 모델이 지금 우리에게 주는 새로운 놀라움이다 이렇게 말씀드릴 수 있는 것이죠.

◇이대호> 예를 들어서 컴퓨터에 있는 문서 500개 그게 각각 한 100장씩 정도 되는데 그걸 업로드 시켜놓고 나중에 그걸 또 찾아서 쓰거나 그걸 바탕으로 하나를 또 새롭게 만들어낼 수도 있는.

◆김덕진> 지금 되게 중요한 포인트를 짚어주셨는데 그게 바로 지금 마이크로소프트가 하려는 전략이에요. 요즘에 보면 마이크로소프트의 주식이 되게 많이 올랐잖아요. 그래서 MS가 AI를 갖고 어떻게 하느냐라고 할 때 MS의 전략이 참 재미있는데 이 모든 원천 기술 자체는 말씀드렸던 챗 GPT를 만든 오픈AI가 상당히 많이 만들었어요. 그런데 그 기술을 만들 때 마이크로소프트가 오픈AI한테 지금 누적 한 14조 원 이상 투자를 했거든요. 14조 원 이상 투자를 했는데 지금 그거를 제가 볼 때는 뽑고 더 남았다라고 이해를 해요. 왜냐하면 오픈AI나 챗 GPT 같은 데서 이런 걸 쓸 때는 지금 이번에 기술이 좋아져서 최대 한 300페이지 정도의 분량의 파일 하나만 업로드를 할 수 있어요. 그런데 생각을 해보시면 그런 마이크로소프트 같은 경우에는 클라우드라고 하는 이 데이터를 여러 개 담아놓은 덩어리가 있잖아요. 그래서 많은 분들이 요즘에는 그런 클라우드에다가 내 문서 같은 거 다 올려놓기도 하고 그 마이크로소프트가 오피스라고 하는 우리가 알고 있는 파워포인트나 워드나 엑셀 이게 지금 이런 챗GPT의 기술을 붙여서 코파일럿이라고 하는 녀석을 지금 만들고 있거든요. 그런데 그게 지금 미국에서는 어느 정도 나오고 우리나라에서도 일부 기업한테 베타로 쓰고 있는데 그럼 그게 뭐 하는 거냐 아까 말씀하신 걸 하는 겁니다. 뭐냐 하면 내가 내용을 찾아달라고도 할 수 있지만 제 클라우드에 올라가 있는 수많은 문서 중에 그냥 어떤 메모가 된 예를 들면 어제 회의를 했으면 회의록 문서를 하나 주는 거예요. 그래서 이 회의록 보고 네가 문서 한 2장짜리로 깔끔하게 다시 정리해 봐. 그러면 이거 문서를 정리를 해줘요. 워드에서 그런데 워드를 봤는데 좀 시원치 않아요 그럼 야 그런데 너무 텍스트만 많은데 나 저 PPT 파일에 템플릿 갖고 와서 니가 알아서 이미지 좀 넣어줄래? 그러면 이미지도 넣어주고요. 그다음에 또 물어봐요. 내가 문서를 한 두 장짜리 만들었는데 이 문서를 좀 더 내가 부장님한테 잘 보이려면 어떻게 만들면 좋을 것 같아라고 물어보면 얘가 뭐라고 대답을 하냐면 이 문서 뒤에다가 FAQ를 넣으시면 좋을 것 같아요라고 얘기 얘기를 해줘요. 그럼 제가 자주 묻는 질문 그럼 넣어봐라고 하면 보통 자주 묻는 질문을 얘가 또 문서로 만들어줍니다. 그럼 그거를 그냥 내면 되는 거예요. 그리고 더 놀라운 건 뭐냐면 그렇게 만든 워드 문서를 PPT에다가 파워포인트에다가 코파일럿 기능을 켜놓고 그 문서를 넣고 야 이 문서 기준으로 PPT 5분짜리 발표 자료 만들어줘라고 하면 알아서 얘가 슬라이드를 한 10장 만들고 그다음에 이거에서 또 심지어 발표자 노트라고 그러잖아요. 슬라이드를 보면서 우리가 발표할 때 쓸 대본 대본도 얘가 만들어줘요. 그리고 나서 중간에 야 너무 텍스트가 많은데 이 페이지는 이미지로 좀 바꿔줄래라고 하면 이미지까지도 만들어줍니다.

◇이대호> 유료죠.

◆김덕진> 네, 그렇죠. 이거는 유료인데 중요한 건 아까.

◇이대호> 왜 그 생각부터 들지.

◆김덕진> 그러니까 결국에는 이게 뭐냐 하면 이런 기술을 지금 어디다 붙이는 거냐면 그러니까 지금 이 기술들이 가장 놀라운 게 뭐냐 하면 멀리 떨어져 있으면 접근성이 좋지 않잖아요. 그런데 지금의 기술들은 우리가 잘 쓰고 있는 웹 서비스나 웹사이트에 붙는다는 거예요. 그럼 지금 제가 말씀드린 기능은 어디에 구현이 되느냐 우리가 쓰고 있는 워드, 파워포인트, 엑셀에 메뉴로 이런 게 들어간다는 겁니다. 그런데 그 메뉴를 쓰려면 돈을 내는 구조예요.

◇이대호> 지금 그게 그렇게 서비스가 되고 있는 거죠.

◆김덕진> 지금 미국과 한국의 기업들 대상으로는 이미 조금 시작이 됐고요. 기업들 대상인데 그걸 쓰려면은 한 한 사람당 한 3만 원이었나요? 3만 5천 원 정도의 추가 비용을 내야 되는데 기업 단위 한 1천 명 정도 단위에만 먼저 적용을 해주고 있어요. 그래서 결국 테스트가 하고 있는데 아마도 개인도 내년 정도가 되면 이런 것들을 쓸 수 있지 않을까 이렇게 예상을 할 수 있을 것 같습니다.

◇이대호> 2926님이 김덕진 소장님 목소리가 학습용 목소리시네요. 귀에 쏙쏙 들어온다고.

◆김덕진> 감사합니다.

◇이대호> 성량도 좋으시고 발음도. 지금 잠깐 저 호기심이 들어서 그런데 저희 책을 주셨잖아요. 또 10분께 도서 신청 이렇게 문자 메시지 보내주시면 저희가 선물도 해드릴 건데 이 책 여기 AI 부분이 저는 처음에 이게 책이 상한 건 줄 알았어요. 스크래치가 난 줄 알았는데 옆에 보니까 이게 일부러 이렇게 디자인이 된 거네요.

◆김덕진> 그렇죠. 그렇죠. 그렇죠.

◇이대호> AI 앞에다가 이렇게 좀 스크래치처럼 이게 어떤 의도가 담겨 있는 겁니까?

◆김덕진> 의도 가 여러 가지가 있을 수 있을 것 같은데 제가 챗GPT처럼 의도를 한번 제 머릿속에서 만들어보겠습니다.

◇이대호> 이거 챗GPT였으면 벌써 대답했을 텐데.

◆김덕진> 제가 생각할 때는 AI라는 게 좀 두 가지 관점인 것 같아요. 그러니까 제가 예전에는 계속 빅데이터 분석을 쭉 해왔던 사람인데 이 데이터 분석이라는 게 결국 상당히 항상 양날의 검이다라는 얘기를 해요. 이건 도구입니다, 도구. 그러니까 우리가 칼을 보고도 칼이 요리를 할 때도 만들 수 있지만 사람을 찌를 수도 있잖아요. 그런 부분 때문에 이 도구에 대한 걸 잘 알아야 된다는 거고요. 그런데 이번에 나오는 이 AI의 변화는 이게 단순히 칼 수준이 아니라 전 세계에서 이거를 핵에 비유하시는 분도 많아요. 이거는 거의 핵폭탄 같은 건데 이 핵을 잘 쓰면 우리가 좋은 에너지로도 쓸 수 있지만 이걸 누구나 이렇게 쓰게 되면 문제가 된다. 그래서 실제 이 기술들의 놀라움 때문에 지금 전 세계적으로도 가이드라인이나 규제도 상당히 만들어지고 있는 상황인데요. 오늘 이런 얘기를 드리는 이유는 이 기술을 잘 쓰는 것도 중요하지만 이 기술이 어디까지 될 수 있는지를 잘 아셔야 된다는 얘기를 같이 드리고 싶어요. 왜냐하면 이 기술이 어디까지 되는지를 알고 모르고의 차이가 우리가 향후에 정보를 보는 눈을 바꾸게 됩니다. 제일 대표적인 게 AI를 갖고 가짜 뉴스라든지 아니면 잊지 않은 아주 그럴 듯한 이미지라든지 이런 걸 너무나도 뚝딱하면 쉽게 만들 수 있는 시대라는 거예요.

◇이대호> 지금 그걸 합성을 해서 페이스북, 인스타그램 심지어 유튜브까지 합성을 해서 유명인 사칭 광고 엄청 돌아다니거든요.

◆김덕진> 그렇죠. 그런데 그거 말씀하신 대로 지금까지는 우리가 그런 거 할 때 포토샵을 띄워서 이미지를 보정한다든지 아니면 영상 프로그램을 아주 잘 편집한다든지 그런 것들이 필요했잖아요. 그런데 이제는 진짜로 한 5분 안에 누구나 클릭 몇 번 하면 되는 시대가 됐다는 겁니다. 예를 들면 이미 톰 크루즈 같은 경우에는 톰 크루즈가 아니라 우리가 알고 있는 톰 행크스, 탐 행크스 같은 경우에는 인스타그램 본인의 인스타그램에 가짜 톰 행크스에 속지 마세요라고 하는 포스팅을 한 적이 있어요. 그게 뭐냐 하면 말씀하신 것처럼 지금 페이스북이나 이런 데서는 다들 사람들이 합성된 이미지가 지금 돌면서 광고를 쓰잖아요. 그런데 심지어 지금 어느 수준이냐 목소리도 그대로 가져갑니다.

◇이대호> 그렇죠.

◆김덕진> 그러니까 본인이 인스타그램에서 본인이 나오는 광고를 봤는데 본인이 안 한 멘트를 하고 있는 본인을 본 거예요. 본인이 하지도 않은 치과 광고를 본인이 하는 걸 보면서 이거 나 아니다 이거 속으면 안 된다라고 하는 거 올릴 정도로 AI 기술이 누구에게나 툭툭 손을 대면 할 수 있는 수준으로 됐다라는 거죠.

◇이대호> 그게 얼굴까지도 합성을 하는 거고.

◆김덕진> 입모양도 정확하게 하고 언어 같은 경우 오늘 저희가 라디오니까 못 보여드리는데 제가 책에도 싣긴 했는데 입 모양까지 정확하게 하고 언어도 막 바꿉니다. 그래서 제가 한국어만 하는데 제가 영어, 중국어, 일본어를 아주 자연스럽게 제 입모양과 제스처를 하게 하는 이런 걸 하는 툴도 있는데 그거 만드는 데 30분도 안 걸려요. 집에서 그냥 스마트폰으로 제 얼굴 찍고 영상 찍은 다음에 원하는 언어들 검색을 해서 넣는 거죠. 그럼 제가 또 그 나라 언어를 못할 수도 있잖아요. 그 나라 언어를 못할 때 요즘에 또 이 AI 번역 기술이 상당히 좋아져서 여러분들이 보통 요즘에 구글이나 여러 가지 번역기는 알고 계실 거예요. 그런데 또 최근에 또 화제가 되는 게 Deep L이라고 하는 또 번역기가 있거든요. 그런데 그거 같은 경우에는 번역이 의역까지 해준다라고 설명을 드리면 좋을 것 같아요.

◇이대호> 의역.

◆김덕진> 의역.

◇이대호> 그걸 얼마나 잘하느냐에 따라서 그 번역가들의 실력이 달라지는 건데 그 의역 한다고요?

◆김덕진> 그래서 아마 여러분들이 CNN 같은 데나 타임지를 볼 때 번역기를 돌렸을 때 보면 되게 어색한 문맥들이 되게 많이 나와요.

◇이대호> 그렇죠, 그렇죠.

◆김덕진> 왜냐하면 특히나 타임지 같은 경우에는 약간 좀 문학적인 표현이나 아니면 이런 좀 의인화하는 이런 것들이 많은데 Deep L이라고 하는 이 번역기를 활용을 하면 그런 것들도 아주 의역을 해줍니다. 그래서 때로는 너무 심하게 의역해서 이상할 정도이긴 한데 그 정도로 이런 AI 번역 기술도 상당히 괜찮아지고 있다. 그러니까 저는 워크 프로세스라는 게 중요한 것 같아요. 그러니까 이렇게 수십 개 혹은 수백 개의 AI 도구가 나올 때 그 도구들을 빠르게 좀 경험해 보고 내가 실제 일을 할 때 이 워크플로우를 어떤 식으로 만들면 될까라는 거를 조합할 수 있는 시대라는 거죠. 일례로 아까처럼 제가 보고서를 만든다. 예를 들면 외국의 어떤 유명한 리포트를 받아서 내가 한 장짜리 보고서를 만든다. 그러면 아까 말씀드린 대로 처음에 그 내용들을 Deep L 같은 걸로 번역을 해서 의역을 시켜놓고 의역을 한 내용을 챗 GPT 같은 거에 넣으면서 심지어 얘가 포맷도 바꿔주거든요. 이 내용들을 한 페이지 분량으로 줄여주고 보고서 형태로 만들어주되 어려운 말은 중학생 수준으로 풀어줘. 이렇게 얘기를 하면 실제 그렇게 풀어줍니다.

◇이대호> 이제 그 수준도 굉장히 많이 올라와 있는 거고요.

◆김덕진> 그렇죠. 그렇게 하고 좀 이상하면 야 이거 좀 이상한데 이 문장에 있는 단어를 이렇게 이렇게 바꿔서 다시 써줘라고 시키면 다시 써주는 거죠.

◇이대호> 그리고 또 아까 어떤 분들 이게 어떤 어플을 말하는 건가요라는 또 질문도 올라왔었는데 일단 조금 전에는 챗GPT 4.0 유료 버전을 시연을 해 주신 거고 이게 종류가 오픈 AI의 챗 GPT가 먼저 선보이기는 했습니다만 구글의 바드.

◆김덕진> 그렇죠.

◇이대호> 또 MS 마이크로소프트가 빙챗이라고 해서 챗GPT를 붙이기도 했었고 또 우리나라 기업 네이버.

◆김덕진> 그렇죠. 네이버에서.

◇이대호> 하이퍼 클로바인가요?

◆김덕진> 하이퍼 클로바 기반으로 지금 두 가지 서비스가 나왔는데 클로바X라고 하는 서비스가 있고요. 그게 챗GPT랑 비슷한 거예요. 그리고 지금 PC 버전에서 베타로 하고 있긴 한데 저는 꼭 이건 한번 써보셨으면 하는 것 중에 하나가 네이버에 Q라고 하는 서비스가 있습니다.

◇이대호> 네이버 Q.

◆김덕진> 그런데 이 네이버 Q가 뭐가 좋냐면 처음에 사람들이 챗 GPT 나왔을 때 가장 와우 했다가 에이 했던 게 뭐냐 하면 챗GPT한테 예를 들면 이대호가 누구야 이렇게 물어보는 거예요. 그러면 얘가 갑자기 야구 선수 이대호를 얘기할 때도 있지만.

◇이대호> 거의 그렇죠.

◆김덕진> 아니면 아예 생뚱맞게 있지도 않은 인물을 얘기할 때도...

◇이대호> 막 만들어내죠.

◆김덕진> 막 만들어냅니다. 혹은 내가 성공 예감 프로그램에 대해서 설명해줘라고 하는데 맞는 얘기를 하는 것 같은데 또 이상한 얘기를 하는 게 있고 막 섞여 있어요.

◇이대호> 맞아요.

◆김덕진> 그런 게 이른바 할루시네이션이라고 하는 환각 현상이라고 하는 겁니다. 그런데 그게 왜 생기느냐 챗GPT 같은 언어 모델은 원래 언어를 하는 애예요. 그럼 언어를 한다는 건 얘가 기본적으로 가지고 있는 공부된 내용에서 한다는 거죠. 그런데 공부된 내용이 인터넷에 있는 수많은 자료이긴 한데 그게 최신 것까지 업데이트가 돼 있지 않아요. 그렇기 때문에 얘를 검색 엔진처럼 쓰는 거는 좀 위험할 수 있는 부분이 있습니다. 하지만 아까 말씀드린 네이버 Q나 요즘에 구글 바드도 일부 좀 그런 게 있는데 그런 건 처음부터 검색 엔진이에요. 그러니까 네이버가 가지고 있는 원래 검색 있잖아요. 그런데 얘는 그럼 AI가 뭘 도와주는 거냐 우리가 보통 어떤 걸 검색을 한다고 할 때 막상 검색할 때 뭘 해야 되지라고 하면은 잘 모를 때가 많잖아요. 아니면 단어 하나만 넣어보고 그다음에 이 검색 다음에 또 뭘 하면 될지 이런 걸 잘 모르잖아요. 결국 이 네이버 Q라는 건 그런 걸 도와주는 서비스예요. 그래서 제가 예를 들면 나 오늘 경제에 대해서 좀 잘 알고 싶은 내용들이 있는데 뭘 좀 보면 좋을까라고 얘기를 하면 얘가 네이버 검색에다가 그 문장을 이해를 해서 검색을 여러 번 저 대신 해주는 거예요. 예를 들어서 뭐 경제 팟캐스트. 경제에 좋은 프로그램, 경제 라디오. 이런 것들을 쫙쫙 하는 거죠. 그럼 거기에 나오는 네이버의 검색 결과들이 나올 거잖아요. 그럼 그거를 또 챗GPT 같은 이런 요약 기능을 활용을 해서 요약을 해서 저한테 보여주는 거예요. 그래서 예를 들면 아주 저희 안 해봤지만 아마도 그렇게 나올 거라고 생각하지만 경제를 하려면 뭐 해야 돼? 그럼 얘가 1번으로 성공예감. 이대호의 성공예감을 들으십시오. 이렇게 얘기를 할 수도 있는 건데 중요한 거는 그거를 왜 대답을 했는지 출처를 알려준다는 게 중요합니다. 그래서 하이퍼링크가 걸려 있어서 눌렀더니 누군가 블로그에 그렇게 글을 썼기 때문에 얘가 이렇게 된 거구나라고 하는 걸 보여주는 거예요. 그리고 나서 그다음에 또 제가 이 질문 다음으로 뭘 하면 좋을지 궁금할 때 그 밑에 예를 들면 경제에 대해서 그럼 팟캐스트를 들으려면 어떻게 해야 되나요나처럼 추천 질문들을 얘가 또 밑에 붙여줘요. 그럼 제가 클릭하면 되는 거죠.

◇이대호> 질문까지 추천해 줘요.

◆김덕진> 그렇죠. 그러니까 제가 어떤 지식을 파고 파고 파고 들어갈 때 AI가 슬쩍 저한테 찔러주는 거예요. 그러니까 질문도 추천해 주고 우리가 또 보통 예시를 보면 그 예시를 보고 또 다른 생각을 하게 되잖아요. 그래서 그런 식으로 뭔가에 계속 아이디어를 던져줄 때 AI가 도움을 줍니다. 그래서 이거 같은 경우에는 아직 베타 버전이긴 한데 신청하면 금방 쓸 수 있는 걸로 알고 있습니다.

◇이대호> 지금 그래서 뭔가 베타 서비스. 사전에 활용할 수 있는 걸 신청을 하면 누구나 또 이용을 할 수 있잖아요.

◆김덕진> 그렇죠, 그렇죠.

◇이대호> 네이버 Q라는 걸 말씀해 주셨고 이거는 검색에 조금 더 특화된 거.

◆김덕진> 그렇죠.

◇이대호> 그런데 구글 바드도 있고 이 각각의 장단점이랄까 이걸 어떻게 활용을 해야 되는지 저는 구글 바드로도 검색해 보고 챗GPT로도 검색해 보고 이렇게 좀 크로스를 해 보거든요. 각각의 장단점 어디에서 어떤 걸 활용하는 게 조금 더 나을까요?

◆김덕진> 일단 말씀하신 것처럼 우리가 보통 가장 기본이 되는 언어 모델들을 좀 얘기를 하면 가장 기본이 되는 언어 모델은 챗GPT랑 아까 말씀하신 대로 오픈AI. 그리고 구글의 바드. 그다음에 마이크로소프트의 빙챗. 그리고 하이퍼 클로바의. 네이버의 하이퍼 클로바. 클로바 X 혹은 Q 이 정도로 일단 제일 메인 언어 모델이라고 볼 수 있을 것 같은데 그다음에 SK가 이번에 투자했던 클로드라고 하는 서비스도 있는데 어쨌든 그런 것 중에 이 두 개의 결을 일단 나눠야 돼요. 말씀드린 것처럼 언어. 그러니까 대화를 하는 거에 특화된 녀석들이 있고 검색이나 여러 가지 새로운 정보를 더 잘 얻어내는 애가 있는데 예를 들면 챗GPT도 최근에는 검색 기능이 좋아지고 플러그인이 붙기도 했지만 무료 기준으로 볼 때는 챗GPT는 뭔가 어휘나 말을 풍부하게 만들어주는 녀석입니다. 그럼 정보를 갖다 주는 건 마이크로소프트의 빙챗이나 아니면 말씀드린 네이버 Q 이런 것들은 이제 마이크로소프트의 빙챗 같은 경우에는 MS 빙이라고 하는 웹 검색이 있잖아요. 그거를 기반으로 해서 정보를 갖다 주고 그리고 말씀드렸던 것처럼 네이버는 네이버의 검색 결과를 갖다 주죠. 구글 같은 경우에는 바드가 검색 결과를 갖다 주긴 하는데 아직까지 명확한 출처를 정확하게 보여주지 않아요. 제가 지금 써볼 때. 아마 지금 계속 업데이트 되고 있기 때문에 좀 바뀔 수도 있지만 저는 보통 어떤 식으로 쓰냐면 맨 처음에 뭔가 새로운 걸 알고 싶을 때 정보 검색을 할 때는 네이버 Q나 아니면 말씀드렸던 빙챗을 활용을 하는 거예요. 그런데 얘는 문장이 좀 짧아요. 그럼 그런데 그게 정확한 내용이죠. 그럼 그 정확한 내용을 챗GPT한테 긁어서 붙입니다. 그리고 챗GPT한테 위 내용을 기반으로 해서 그다음에 제가 원하는 방식으로 다시 써달라고 하는 거예요. 예를 들면 더 길게 써줘. 아니면 이 내용들이 어떤 어떤 거에 대한 핵심 정보인데 이 핵심 정보를 기반으로 내가 3분짜리 방송 대본을 만든다고 하면 네가 이걸 방송 대본으로 풀어줄래라고 하면 풀어주거나 혹은 이 내용을 한국어로 돼 있는데 중국에 있는 10대에게 잘 전할 수 있도록 중국 10대들이 쓰는 말투로 인스타그램스럽게 바꿔줘. 그러면 인스타그램 *바꿔주기도 해요. 그래서 그런 식으로 여러 가지 툴들을 크로스해서 쓸 수 있다라는 게 지금 좋은 장점이라고 보시면 될 것 같습니다.

◇이대호> 정말로 이걸 이용해 보지 못하신 분들은 지금 굉장히 놀라면서 들으실 텐데 이걸 일단 남의 이야기가 아니라 내 이야기로 조금 더 가져와 볼까요?

◆김덕진> 그렇죠.

◇이대호> 혹시 자영업하시거나 그냥 소소하게 일상에서 이걸 사용하실 수 있는 분들은 어떻게 활용을 할 수 있을까요? 예를 들어서 한 식당을 운영하시는 분들이.

◆김덕진> 예를 들면 제가 볼 때는 이건 개인 브랜딩을 할 때 아주 좋은 툴들이 많아요.

◇이대호> 개인 브랜딩이요?

◆김덕진> 네, 뭐 예를 들면 개인이나 기업이 뭔가를 물건을 팔거나 아니면 상품을 홍보하거나 할 때라는 거예요. 예를 들면 이런 겁니다. 일단 우리가 상품을 만들거나 내가 쇼핑몰을 만들든 음식점을 하든 제일 중요한 게 브랜드나 로고를 정해야 되잖아요. 그런데 보통 브랜드나 로고 정하는 것도 상당히 큰 일이고 돈도 많이 들잖아요. 요즘에 이런 것도 AI가 해 줍니다. 예를 들면 네임리스라고 하는 서비스가 있는데 그 서비스. 네임리스라고 하는 이건 해외 서비스이긴 한데요. 거기에다가 들어가면 얘가 어떤 사업을 하고 싶으세요? 그 어떤 형태예요? 그리고 개인 브랜드예요? 아니면 기업이에요? 이런 것들을 몇 개를 질문을 주면 거기에 맞는 어떤 원하는 괜찮을 만한 브랜드의 회사 이름, 오는 상품명 이런 것도 추천해 주고 디자인도 막 골라줘요. 심지어 그런 걸 활용해서 예를 들어서 명함 패키지, 디자인 콘셉트, 굿즈 이런 것도 만들어요. 실은 제가 명함을 최근에 만들었는데 그 명함이 AI한테 만들어 달라고 한 거예요.

◇이대호> 아, 디자인 자체를요.

◆김덕진> 네, 디자인 자체를 AI한테 해달라고 그러고 그걸로 해서 추가적으로 돈을 내면 심지어 티셔츠나 물컵, 물통 이런 굿즈가 다 연결이 돼 있어서 주문만 하면 오는데.

◇이대호> 주문까지 연결해 주는 거예요?

◆김덕진> 네, 그렇죠. 그런데 안타깝게 그건 해외 서비스라서 하면 좀 해외 직구 비용이 많이 들어서 그것까지는 안 했는데요. 어쨌든 명함도 그렇게 만들어주고요. 그다음에 제가 만약에 쇼핑몰에. 네이버 쇼핑몰 같은 데 입점을 하려고 그러면 또 그런 거 많이 고민하시잖아요. 키워드 광고 어떻게 해야 되고 상품 내가 모르는 거 설명 어떻게 해야 되고 이럴 때 또 판다랭크라고 하는 국내 서비스가 있어요. 판단 랭크.

◇이대호> 랭크요, 랭크.

◆김덕진> 네, 판다 랭크라고 하는. 링크가 아니고 랭크입니다. 판다 랭크라고 하는 서비스가 있는데 그건 뭐하는 거냐면 원래 이게 블로그에나 쇼핑몰에서의 순위 같은 걸 보여주는 거거든요. 그런데 이게 요즘에 GPT가 또 붙었어요. 그러면 예를 들어서 제가 커피 그라인더를 팔아야 돼요. 그럼 커피 그라인더를 어떤 식으로 팔면 될지를 알려달라고 얘한테 얘기를 하면 지금 이 커피 그라인더가 네이버에서 제일 많이 팔리는 카테고리가 어떤 거고 30대 남성들이 제일 많이 사고 그렇기 때문에 상품 설명을 이런 식으로 만들면 됩니다라고 상품 설명회 초안까지 다 주게 되는 거죠.

◇이대호> 여기서 궁금한 게 그러면 네임리스나 판다 랭크 이런 서비스들이 챗GPT나 다른 대규모 언어 모델 기술을 가져와서 붙인 거예요? 아니면 독자적으로 개발이 된 거예요?

◆김덕진> 제가 아까 말씀드린 것처럼 예전에는 처음부터 끝까지 다 만들었어야 되는데 요즘에는 이런 회사들. 아까처럼 챗GPT 같은 회사들이 API의 형태들로 기술을 열어줍니다. 그건 뭐냐 하면 아까 말씀드린 레고 블록처럼 엔진을, 자동차 엔진을 빌려온다고 생각하시면 돼요. 그래서 제가 껍데기나 디자인을 해놓고 자동차 엔진을 갖고 오는 거예요. 그런데 거기서 튜닝은 할 수 있겠죠.

◇이대호> 그렇죠.

◆김덕진> 그래서 보통 이런 서비스는 어떻게 되는 거냐. 가장 핵심의 엔진은 그런 언어 모델이 만들어놓은 걸 가져오는데 거기에서 그 회사에 특화되게 한 번 더 튜닝을 한다라고 설명을 드리면 될 것 같아요. 그리고 대부분 이런 회사들은 이것만 하는 회사가 아니라 예를 들면 원래 쇼핑몰 관리하는 서비스, 원래 디자인하는 서비스, 원래 PPT를 쉽게 만들어주는 서비스인데 여기에 이렇게 말 잘하는 녀석이 딱 붙으니까 사람들의 문맥이나 기호를 인식을 해서 더 쉽게 우리에게 보여준다라고 설명을 드리는 게 좋을 것 같습니다.

◇이대호> 그리고 또 많은 분들이 나도 참 유튜브 한번 해보고 싶은데 그런데 유튜브는 또 촬영 장비도 있어야 되고 편집도 해야 되고 좀 일손이 많이 들어가지 않습니까? 이것도 그 생성형 AI로 좀 간편하게 할 수 있는 방법이 있나요?

◆김덕진> 네, 요즘에 이쪽에서 또 재미있는 게 많이 있어요. 예를 들면 요즘에 유튜브에 짧은 영상 쇼츠 같은 거나 정보성 이런 거 보면 사람 안 나오고 이미지랑 텍스트랑 나오는 것들 있잖아요. 대부분 이런 거는 생성형 AI로 요즘에 한 방에 가능합니다. 예를 들면 비디오 스튜 같은 툴이 있는데요. 여러 가지 툴이 있지만 국내 툴 중심으로 설명드리면 비디오 스튜라는 툴하고 브루라고 하는 두 가지 정도의 툴이 있어요. 둘 다 일부 유료긴 합니다. 그런데 무료로도 체험해 볼 수 있는 부분이 있는데 얘한테 예를 들면 이렇게 얘기를 하는 거예요. 대본에 내용을 주고 그 내용을 기반으로 예를 들면 유튜브 쇼츠 영상을 만들어달라고 하면 그 단어들에 맞는 비디오가 됐든 아니면 영상을 얘가 알아서 가져옵니다. 그것들은 어떻게 되냐면 이 회사 자체가 그런 영상 소스를 미리 사놨거나 자기네들이 저작권이 확보된 데이터베이스가 있는 거예요. 그리고 데이터베이스랑 제가 어떤 문장을 쓰면 그 문장에 있는 단어들을 매칭을 해 주는 거죠. 그래서 문장에 대해서 매칭을 해 주고 그거를 제가 원하는 길이 정도로 해주면 자동으로 영상을 만들어주고 거기에서 대본도 심지어 자막도 만들어주고 음성도 제가 목소리를 고르면 해서 이렇게 뚝 하니 만들 수 있는 거고요. 내용 자체도 내가 만들고 싶다. 가능합니다. 요즘에 이런 서비스에 아예 챗GPT가 붙어 있어요. 그래서 제가 심지어 뭘 했냐면 세상에 없는 예를 들면 치즈 삼각김밥에 대한 영상을 만들고 싶다라는 생각을 한 거예요. 그래서 치즈 삼각김밥에 대해서 10대들이 재미있을 만한 영상을 만들어줘 이랬더니 얘가 대본을 호로록 쓰는데 우리들의 치즈 삼각김밥은 어쩌고저쩌고 얘기를 하면서 제가 거기서 너무 감탄을 한 게 치즈 삼각김밥에 대해서 카피라이트를 뽑아달라고 그랬거든요. 얘가 뭐라고 하는지 아세요? 이건 내 삶의 완벽한 삼각형이다라고 하는 멘트를 GPT가 뽑는 거예요.

◇이대호> 완벽한 삼각형.

◆김덕진> 네, 그래서 난 이런 생각을 못했는데 그런데 10대들을 위해서 해달라고 그랬는데 얘가 좀 틀릴 때도 있습니다. 왜냐하면 치즈 삼각김밥이라고 그랬잖아요. 그래서 그거를 그래서 하는데 얘가 멘트에 뭐라고 그러냐면 그러니까 이 치즈 삼각김밥으로 이번 주말에 친구들과 함께 한 잔 하면서 이렇게 갑자기 멘트를 쓴 거예요. 그래서 이걸 그대로 쓰면 안 되잖아요. 그래서 얘가 제가 GPT야 다시 야, 이 내용은 안 맞아. 이 내용을 좀 다시 고쳐서 다시 임팩트 있게 만들어줘 이랬거든요. 그랬더니 얘가 그다음에 문장을 처음에 어떻게 시작하면 야, 친구들아 어디에서 출시된 치즈 삼각김밥 진짜 미쳤다. 이런 식으로 얘가 문장을 만드는 거예요.

◇이대호> 10대들의 언어로.

◆김덕진> 네, 그렇죠. 그래서 그 내용을 갖고 영상을 만들어달라 해서 영상까지 뚝딱 다 만드는데 제가 기획하고 생각해서 영상까지 뽑아내는 데 정확하게 17분 걸렸습니다. 17분 걸려서 숏폼 영상 하나 만들었고요. 그다음에 좀 제가 조금 좀 익숙해지니까 기계적으로 만들 때는 하나당 7~8분이면 만들고 조금 더 손을 대서 내용을 잘 바꾸더라고 할지라도 1시간 안에 영상이 나와요. 그럼 아까처럼 장비도 없고 뭐도 없어도 내가 원하는 정보로 영상도 만들 수 있고요. 그다음에 또 요즘에는 쇼핑몰에다가 올릴 동영상도 또 만들어주는 서비스들도 있습니다. 예를 들면 브이텍 같은 서비스가 있는데 그 서비스 같은 경우에는 제가 어떤 이미지나 상품을 주면 특정 웹사이트에 있는 내용들을 긁어와서 아주 괜찮은 광고 영상 같은 것들을 만들어주는 이런 것들도 있다. 이렇게 말씀드릴 수 있습니다.

◇이대호> 진짜 영상 만드는 데 오래 걸리는데 좋은 서비스들이 많이 있네요. 정창규 님이 그렇지 않아도 지금 챗GPT 이용해서 논문 수정하고 있습니다. 마지막으로 그런데 이게 결국은 인터넷 어딘가에서 긁어오고 배워오고 하는 거잖아요.

◆김덕진> 그렇죠.

◇이대호> 저작권 문제라든지 남의 걸 무단으로 이용하는 이런 것도 좀 문제 되지 않을까요?

◆김덕진> 이게 지금 가장 전 세계에서 뜨거운 이슈 중에 하나예요. 왜냐하면 이거를 창작으로 볼 거냐 베낀 거로 볼 거냐가 해석마다 지금 다 다릅니다. 예를 들면 이런 거예요. 전 세계에 있는 책을 누군가가 다 봤어요. 그러고 나서 제가 글을 써요. 그럼 이거는 창작일까요 아니면 베낀 걸까요? 이런 이유들이에요. 그러니까 모든 원리는 그런 겁니다. 전 세계에 있는 이미지를 다 봤어요. 그리고 나서 그걸 갖고 얘가 그림을 그려요. 그런데 그게 이미지 기존하고 비슷해요. 그럼 이걸 어디까지 창작으로 보고 어디까지 도용으로 할 거냐가 지금 모든 전 세계의 이슈다라고 보시면 될 것 같고요. 그런데 최근에 나오는 법안들을 보면 아이러니하지만 오히려 원저작자보다는 그걸 만들어낸 결과물들 쪽의 손을 들어주는 지금 미국에서도 여러 가지 판례들이 나오고 있어요. 그런데 그럼에도 불구하고 많은 기업들이 혹시나 상업용으로 썼을 때 저작권 문제가 생길 수 있잖아요. 그래서 요즘에 나오는 서비스 예를 들면 어도비 같은 경우 우리가 알고 있는 포토샵 만든 회사 그 회사는 아예 학습 데이터 자체를 자기들이 저작권이 확보된 걸로만 이번에 했습니다. 그리고 심지어 포토샵 안에도 생성형 AI가 들어갔어요. 그래서 예를 들면 내가 기존에 한 가로세로 비율이 안 맞는 이미지를 정사각형으로 만들어줘. 그럼 예전에는 늘렸잖아요. 이미지를 빈칸을 만들어 놓으면 생성형 AI를 실행시키면 알아서 그 주변을 그럴 듯하게 채워줍니다. 예를 들면 제가 셀카 같은 걸 찍었는데 팔이 잘렸어요. 그러면 얘가 팔을 그려줘요. 그래서 파를 채워주는 방식이거든요. 그런데 이게 문제가 생길 수 있잖아요. 그래서 어도비는 어떤 식이냐면 아예 이번에 약관을 바꿨는데 이거 문제가 생기고 소송 걸리면 자기네들이 해결해 주겠다라는 게 약관에 들어갔어요.

◇이대호> 해결을 해준다고요? 우리는 책임 없습니다가 아니라.

◆김덕진> 아닙니다. 그러니까 그만큼 자기네들이 자신 있다는 거예요. 일단 첫 번째는 우리가 저작권에 다 적용된 걸로만 학습을 시켰고 그럼에도 불구하고 문제가 생기면 그 부분에 있어서 어도비가 법적으로 같이 해줄 거기 때문에 마음껏 써라 하는 거죠.

◇이대호> 믿고 써라.

◆김덕진> 네, 그 대신에 우리한테 유료로 돈 내라 이런 겁니다. 그래서 결국 결론은 서비스별로 이런 약관들이 다 다르기 때문에 상업적으로 쓰실 때는 좀 그런 것들을 좀 잘 확인해 보시면 좋지 않을까 이렇게 말씀도 드릴 수 있을 것 같습니다.

◇이대호> 시간이 벌써 다 가버렸습니다. 벌써 오버 됐습니다. AI 2024 이 책까지 또 선물을 10권이나 해 주셔서 너무나 감사드리고요. 인공지능한테 AI 2024 책 10줄로 요약해줘 하고.

◆김덕진> 잘 요약 안 되시는 분들은 제가 다음 주에 실은 북토크도 하거든요. 마포구 도서관에서 하는데 궁금하신 분들은 좀 찾아보셔가지고 오시면 또 재미있는 거 많이 말씀드리도록 하겠습니다.

◇이대호> 정말 많이 배웠습니다. IT 커뮤니케이션 연구소 김덕진 소장과 함께 했습니다. 고맙습니다.

◆김덕진> 네, 감사합니다.

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