OpenAI의 ChatGPT : 대화형 AI의 혁신적인 변화 (1)

디지털 기술의 발전과 함께 인공지능은 우리의 일상에 점점 더 깊게 녹아들어가고 있습니다. 스마트폰의 음성 인식 기능부터 자동화된 고객 서비스, 심지어는 작곡과 미술 작품 창작에 이르기까지 다양한 형태로 인공지능은 우리 삶의 많은 부분을 보조하고 있습니다. 이러한 변화는 우리가 기술과 상호작용하는 방식을 새롭게 만들었으며, 대화하는 인공지능이 나타나면서 그 변화는 더욱 두드러졌습니다.

 

이 글에서는 바로 이런 변화를 주도하고 있는 주요 플레이어 중 하나인 OpenAI의 ChatGPT에 대해 알아보겠습니다. ChatGPT는 인공지능 기반의 대화 시스템으로, 사용자와 자연스럽게 대화를 나눌 수 있는 능력을 지니고 있습니다. GPT-4 아키텍처에 기반을 둔 이 시스템은 기계 학습 알고리즘을 활용하여 대화의 맥락을 파악하고, 그에 맞는 적절한 답변을 생성합니다.
이 포스트에서는 ChatGPT가 어떻게 작동하는지, 이를 통해 어떤 가능성이 열리는지, 그리고 인공지능이 우리와 대화하는 미래에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 탐구하려 합니다. 인공지능이 우리 일상의 어떤 면에 녹아들어가는지를 이해하는 것은, 우리가 살아가는 세상을 더욱 잘 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 따라서 이 포스트는 그런 이해를 돕는 가이드가 되고자 합니다.

ChatGPT ?

ChatGPT는 OpenAI에 의해 개발된 고도의 인공지능 기반 챗봇입니다. 'GPT'는 'Generative Pretrained Transformer'의 약자로, 기계가 사람처럼 텍스트를 생성하고 이해하는 능력을 갖춘 AI 모델을 의미합니다. 'Chat'는 이러한 AI 모델이 대화에 초점을 맞추고 있다는 것을 나타냅니다.
 
이 모델의 목표는 단순히 질문에 대답하는 것이 아니라, 사용자와 사람처럼 대화를 나누는 것입니다. 이를 위해 ChatGPT는 각 대화의 맥락을 파악하고, 그에 따라 적절한 응답을 생성합니다. 이런 기능은 간단한 질문 응답부터 복잡한 문단 작성까지 다양한 활용을 가능하게 합니다.
 
ChatGPT는 GPT-4 모델에 기반을 두고 있습니다. GPT-4는 대규모 언어 모델로, 수십억 개 이상의 단어를 학습하고 이를 바탕으로 새로운 텍스트를 생성합니다. 이는 인터넷에서 수집한 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 합니다. 그 과정에서 모델은 단어, 문장, 문단이 어떻게 서로 연결되는지를 학습하며, 이를 통해 자연스럽게 보이는 텍스트를 생성하게 됩니다.
 
이렇게 학습된 GPT-4는 자연어를 이해하고 생성하는 데 매우 효과적입니다. 즉, 이 모델은 대화의 맥락을 이해하고, 그에 따라 응답을 생성하는 능력을 가지게 됩니다. 그러나 이 기능은 완벽하지 않습니다. ChatGPT는 학습한 데이터에 근거한 정보만 제공할 수 있으며, 그 이후의 정보나 개인적인 데이터에 대해서는 알 수 없습니다. 그리고 때때로 예상치 못한 답변을 제공할 수도 있습니다.

ChatGPT는 어떻게 대화를 이해하고 생성하지?

ChatGPT, 인공지능 챗봇의 핵심은 어떻게 대화를 이해하고 생성하는지에 대한 질문에서 시작됩니다. 이 과정은 그 자체가 복잡한 컴퓨터 과학의 문제지만, 여기서는 그 원리를 간략하게 설명하려 합니다.
 
첫 번째로 이해해야 할 점은, ChatGPT가 기본적으로 텍스트 패턴을 인식하고 이를 사용하여 응답을 생성하는 "자연어 생성" 모델이라는 것입니다. 이는 기본적으로 텍스트 데이터에 포함된 정보를 분석하고 이해하는 능력을 기반으로 합니다. ChatGPT는 사용자가 제공하는 입력 텍스트(대화)를 받아서 이를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 적절한 응답을 생성합니다.
 
이 모델은 GPT-4라는 더 큰 언어 모델에 기반을 두고 있습니다. GPT-4는 매우 큰 규모의 텍스트 데이터 세트에서 패턴을 학습합니다. 이 데이터 세트는 인터넷에서 수집한 다양한 종류의 텍스트로 구성되어 있습니다. GPT-4는 이 데이터 세트에서 각 단어와 문장, 문단이 어떻게 연결되는지를 학습합니다. 이를 통해 모델은 특정 문맥에서 사용되는 자연스러운 언어 패턴을 학습하게 됩니다.
 
학습 과정은 '비지도 학습' 방식을 사용합니다. 즉, 사람이 직접 가르치는 것이 아니라, 모델 스스로가 데이터 세트를 분석하고 패턴을 학습하게 됩니다. 이 과정에서 GPT-4는 특정 문맥에서 어떤 단어나 구문이 자주 나오는지, 어떤 단어가 함께 사용되는지 등을 배웁니다. 이런 방식으로, 모델은 '강아지'라는 단어 뒤에 '짖다', '먹다', '뛰다' 등의 동사가 자주 나타날 것이라는 것을 예측할 수 있게 됩니다.
 
이렇게 학습된 GPT-4 모델은 이후에 새로운 입력에 대한 응답을 생성할 때, 학습한 패턴을 바탕으로 적절한 텍스트를 생성합니다. 예를 들어, "강아지가"라는 입력에 대해, GPT-4는 "짖었다"나 "뛰었다"와 같은 문장을 생성할 수 있습니다.
 
이 모델의 한계점 중 하나는 현재 정보를 이해하는 능력이 제한적이라는 것입니다. GPT-4는 2021년까지의 데이터를 학습했기 때문에, 그 이후의 정보를 제대로 이해하거나 반영하지 못할 수 있습니다. 또한, 개인적인 정보나 특정한 지식을 '알고' 있는 것이 아니라, 단지 학습한 패턴에 따라 응답을 생성한다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 
 
OpenAI의 ChatGPT : 대화형 AI의 혁신적인 변화 (2) ... 계속 됩니다.