본문내용
1. AI 기술의 이해
1.1. AI의 정의와 종류
AI의 정의와 종류는 다음과 같다.
AI(Artificial Intelligence, 인공지능)는 인간의 지능적 행동을 모방하여 컴퓨터가 이를 수행할 수 있도록 하는 기술이다. 1956년 다트머스 회의에서 처음 용어가 사용되었으며, 인간의 사고, 학습, 자기계발 등의 지능적 행동을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.
AI는 크게 약인공지능과 강인공지능으로 구분된다. 약인공지능은 특정한 인지 기능만 수행할 수 있는 인공지능을 말하며, 챗봇, 음성인식 비서, 자동 수정 시스템 등이 이에 해당한다. 반면 강인공지능은 인간의 두뇌를 모방할 수 있는 수준에 도달한 인공지능으로, 분석적 사고와 일반적인 작업 처리가 가능하다.
AI의 발전을 위해서는 머신러닝과 딥러닝 기술이 중요하다. 머신러닝은 인간이 직접 데이터를 입력하지 않아도 기계가 스스로 데이터를 수집하고 학습할 수 있는 기술이다. 딥러닝은 다양한 형태의 데이터를 수집하고 분석하여 보다 정확한 판단을 내릴 수 있는 기술이다. 이러한 기술의 발전으로 AI는 점점 더 인간의 지능을 모방하고 능가할 수 있게 되고 있다.
1.2. AI 개발의 역사와 관련기업 현황
AI 개발의 역사와 관련기업 현황은 다음과 같다.
인공지능은 이미 사용되어 왔던 개념이지만 최근 IT 기술의 발전과 더불어 다양한 분야에서 가시적인 성과를 나타내고 있으며, 앞으로 미래사회에서 반드시 필요로 하는 핵심기술로 예상되고 있다. 1956년 다트머스 회의에서 처음으로 '인공지능'이라는 용어가 사용되었으며, 당시 연구자들은 인간의 지능적 사고와 행동을 모방한 컴퓨터 프로그램이라는 개략적인 설명을 내놓았다. 그러나 연구자마다 인공지능에 대한 관점이 조금씩 달랐다.
인공지능 개발의 역사에서 주목할 만한 사례로는 1997년 세계 체스 챔피언을 격파한 슈퍼컴퓨터 '딥블루', 2011년 '제퍼디' 퀴즈쇼에서 우승한 슈퍼컴퓨터 '왓슨', 2012년 무인자동차에게 운전면허증을 발급한 네바다 주, 2014년 일본에서 출시된 감정인식 로봇 '페페' 등이 있다. 이처럼 로봇의 발달과 인공지능이 연계되면서 무인자동차, 무인비행기 등 다양한 무인장비에 인공지능 기술이 접목되어 자율운행(비행)이 가능해졌다.
한편, 세계 곳곳에서 인공지능 개발에 박차를 가하고 있는 대표적인 기업들이 있다. IBM은 체스게임에 이어 퀴즈쇼 '제퍼디'에서 우승했던 '왓슨'을 개발했으며, 인간의 신경 세포를 닮은 컴퓨터 칩 프로토타입도 선보인 바 있다. 구글은 딥 러닝(인간의 두뇌를 닮은 데이터 분석체계) 분야에서 주목받고 있는데, 사람의 개입 없이도 사물을 인식할 수 있는 기술을 개발했다. 또한 음성인식, 무인자동차 프로젝트 등 다양한 분야에 인공지능 기술을 접목하고 있다. 퀄컴은 인지기능을 갖춘 인간 뇌 모방 컴퓨터칩 '제로스'를 개발 중이며, 이를 통해 오감데이터 처리나 이미지 인식기능을 갖춘 휴대폰 개발을 기대하고 있다.
이처럼 인공지능 시장은 크게 성장할 것으로 예상된다. 컨설팅 전문업체 '매킨지' 보고서에 따르면 2025년 사물인터넷 기술시장만 연간 2조 7,000억~6조 2,000억 달러에 이를 것으로 예측했다. 이는 지식작업자동화와 클라우드 기술에 버금가는 수준이다. 이와 같은 인공지능 관련 시장의 폭발적인 성장세와 함께 인공지능은 이제 더 이상 공상과학 기술이 아니라 실제 삶 속에서 적용되는 기술이 되었음을 알 수 있다.
2. 대화형 인공지능의 등장과 변화
2.1. 챗 GPT의 등장과 인공지능의 변환점
챗 GPT의 등장은 인공지능 기술의 변화에 있어 중요한 전환점이 되었다고 할 수 있다. 챗 GPT는 2022년 오픈AI에서 발표한 대화형 인공지능으로, 텍스트 기반의 대화를 통해 이용자에게 유용한 정보와 답변을 제공한다. 챗 GPT의 등장 이전에도 인공지능 기술은 지속적으로 발전되어 왔지만, 챗 GPT는 대화형 인공지능의 새로운 가능성을 보여주었다는 점에서 큰 의미를 가진다.
먼저, 챗 GPT는 기존의 인공지능과는 달리 자연어 처리 능력이 매우 높다. 챗 GPT는 대형언어모델(LLM)을 활용하여 방대한 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 사용자와 대화하며 구체적이고 논리적인 답변을 제공할 수 있다. 이는 이전까지의 인공지능 기술이 특정 분야에 국한되거나 단순한 질의응답에 머물렀던 것과 달리, 보편적인 지식과 추론 능력을 갖추고 있다는 것을 보여준다.
또한 챗 GPT는 단순히 정보를 제공하는 것뿐만 아니라 이용자와의 상호작용을 통해 지속적으로 학습하고 발전한다는 특징이 있다. 챗 GPT는 인간 피드백 강화학습(RLHF) 방식을 통해 이용자와의 대화에서 얻은 정보를 바탕으로 자신의 응답 방식을 개선해 나간다. 이를 통해 챗 GPT는 개인화된 서비스를 제공하며, 사용자의 만족도를 높일 수 있다.
이처럼 챗 GPT는 자연어 처리 능력과 지속적 학습 능력을 바탕으로 대화형 인공지능 기술의 새로운 지평을 열었다고 평가받고 있다. 특히 챗 GPT가 공개된 이후 구글과 마이크로소프트 등 IT 업계의 주요 기업들이 유사한 대화형 인공지능 서비스를 잇달아 출시하면서, 대화형 인공지능 시장의 경쟁이 본격화되었다.
이와 같은 챗 GPT의 등장과 대화형 인공지능 시장의 변화는 인공지능 기술의 발전 방향을 가늠할 수 있는 중요한 변환점이 되었다. 과거에는 인공지능이 특정 영역에 국한된 기술로 인식되었지만, 챗 GPT를 통해 인공지능이 일상생활과 밀접하게 연결될 수 있는 가능성이 확인된 것이다. 이는 향후 인공지능 기술이 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 인간의 삶에 심대한 영향을 미칠 것이라는 전망을 가능하게 한다.
2.2. 세 개의 대화형 인공지능 비교 분석
2.2.1. 구글 바드
구글 바드는 구글이 개발한 대화형 인공지능이다. 바드는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)을 기반으로 작동한다. 구글은 람다(LaMDA, Language Models for Dialogue Applications)의 경량화, 최적화된 버전에 기반하여 바드를 개발하였다.
바드는 크게 3단계로 작동한다. 먼저 사전 학습을 통해 언어의 패턴을 익히며, 이를 활용해 단어를 순서대로 예측할 수 있는 능력을 갖추게 된다. 이용자가 명령어를 입력하면 바드는 맥락을 활용하여 여러 개의 답변 초안을 작성한다. 이후 바드는 미리 지정된 안전성 기준 척도를 바탕으로 응답을 분류하고, 가장 품질이 높다고 판단한 응답을 이용자에게 제안한다.
구글은 바드를 사용하는 이용자들의 피드백과 평가를 통해 정교화 작업을 거치고 있다. 이용자의 선호도 피드백을 기반으로 LLM을 강화하는 '인간피드백 기반 강화학습'을 사용하고 있다. 이를 통해 바드의 정확도와 응답의 품질이 향상되고 있다.
그러나 바드는 LLM을 활용하고 있기 때문에 LLM이 가지고 있는 한계와 과제를 그대로 가지고 있다. 첫째, 응답의 정확성이 아직 완벽하지 않다. LLM은 때로 사실이 아닌 오류를 포함한 그럴듯한 응답을 제시할 수 있다. 둘째, 편향된 응답을 할 위험이 있다. LLM은 인간이 생성한 데이터에 기반하기 때문에 인간의 편견이 반영될 수 있다. 셋째, 자아에 대한 오해를 불러일으킬 수 있다. 마치 자아와 감정을 가진 것처럼 보이는 응답을 내놓을 수 있다. 넷째, 위양성(거짓정보)과 위음성(오탐지)의 문제가 있다. 가짜뉴스나 잘못된 정보를 사실로 제시할 수 있다. 다섯째, 악용될 수 있는 취약성이 존재한다. 적대적인 요구에도 부적절한 응답을 내놓을 수 있다.
그러나 구글은 바드의 이러한 한계를 극복하기 위해 노력하고 있다. 바드는 복수의 초안을 작성하여 이용자에게 선택권을 제공하고, 구글 검색 기능과의 연계를 통해 정보의 출처와 신뢰도를 높이고 있다. 또한 인용 내용의 출처를 명시하여 저작권 문제를 해결하고자 한다.
구글은 오랜 기간 인공지능 연구개발에 힘써왔기 때문에, 바드가 가진 잠재력은 크다고 평가된다. 비록 챗GPT에 비해 뒤처지는 출발이었지만, 구글의 기술력과 자원을 바탕으로 향후 인공지능 검색 시장을 주도할 수 있을 것으로 기대된다. 구글 검색과의 긍정적인 시너지 효과를 발휘하고, 응답의 정확성과 신뢰도를 높이는 데 성공한다면 바드는 대화형 인공지능 분야에서 강력한 경쟁력을 확보할 수 있을 것이다.
2.2.2. 오픈AI의 챗 GPT
오픈 ...
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