화제의 중심에 있는 챗봇, 챗GPT의 기저기술은
AI의 문턱을 낮추고 업계를 혁신적으로 파괴할 것이다
오픈AI(OpenAI)가 최근 출시한 챗GPT 열풍이 전 세계를 강타하고 있다. 이 AI 챗봇의 가능성에 대해 호기심과 흥분, 한계에 대한 우려와 논란이 함께 쏟아지고 있다. 하지만 이러한 열띤 관심으로 인해 근본적인 진실이 가려져서는 안 된다. 챗GPT의 기반이 되는 기술인 생성형 AI(Generative AI)는 문서화된 기록, 비디오, 이미지 형태로 된 지식을 디지털화할 수 있는 거의 모든 산업을 파괴할 준비가 되어 있다. 초기의 한계점은 있겠지만, 챗GPT의 등장은 확장형 AI 도입에 어려움을 겪었던 기존 기업 리더들에게 눈이 번쩍 뜨일 만한 순간임이 분명하다.
단기적 영향: AI 접근성 향상
생성형 AI는 알고리즘을 이용해 인간 수준의 콘텐츠를 생성하는 컴퓨팅 패러다임을 말한다. 앞으로 1~3년간 생성형 알고리즘은 2가지 주요 수단을 통해 AI 접근성을 높일 것이다.
[1] 자연어 인터페이스 제공
생성형 AI를 이용하면 사용자들은 자연어를 통해 대화 방식으로 쉽게 AI 시스템을 개발하고 소통할 수 있으며, 피드백 역시 자연어로 제공된다. 이로 인해 코딩과 같은 전문 기술에 대한 필요가 줄어 더 많은 사람들이 AI와 소통하고 AI를 사용할 수 있다.
[2] 진입 장벽 완화
AI의 성공적인 사용을 위해서는 전통적으로 세 가지 요소가 필요했다. 알고리즘 학습을 위한 고품질 데이터, 알고리즘 개발을 위한 유능한 엔지니어, 알고리즘 학습을 위한 빠른 컴퓨팅이 가능한 하드웨어가 그것이다. 생성형 AI는 ‘기초 모델(foundation model)’을 이용해 이 요소들을 준비하는 부담을 최종 소비자에서 중앙 주체로 이동시킨다. 이 기초 모델은 오픈 AI나 스태빌리티 AI(Stability AI)와 같은 기업에 의해 사전 학습되고, 기성품으로 제공되며 오픈소스 커뮤니티를 지향하는 허깅 페이스(Hugging Face)에서 사용 가능하다. 그 후 최종 사용자는 미세조정이라는 프로세스를 통해 이 모델을 맞춤화하고 아주 소량의 데이터(소수의 사례에서 사전 학습된 데이터세트 크기의 10% 미만)만 이용하면 특정 과제를 해결할 수 있다. 사전 학습을 통해 컴퓨팅, 데이터, 인재 자원이 중앙화되고 비용이 수많은 최종 사용자에게 분배되기 때문에 진입 장벽을 효과적으로 낮춰준다.
생성형 AI를 이용하면 기존 애플리케이션들을 훨씬 더 저렴하고 효과적으로 사용할 수 있다. 예를 들어, 실시간 결함 감지 기능을 제조 프로세스에 통합하면 기업들은 수백만 달러의 비용을 절감할 수 있다. 생성형 AI를 이용해 기업들은 머지 않아 기성품 이미지 인식 솔루션을 다운로드하고, 결함 이미지 수백 장을 이용해 이를 미세조정한 후 솔루션 배치를 준비할 수 있다. 예전에는 수개월이 걸리고 수십만 달러가 필요했던 프로세스가 훨씬 빠르게 훨씬 적은 비용으로 실행될 것이다.
중기적 영향: 혁신 주도
한편, 앞으로 3~5년 내로 생성형 알고리즘이 기초모델의 핵심 기능인 ‘전이학습’을 통한 새로운 역량으로 업계에 새바람을 불러일으킬 것이다. 전이학습을 이용하면 모델은 한 작업을 통해 얻은 학습 내용을 다른 작업에 적용하고, 겉보기에 별개의 개념과 연결할 수 있다. 예를 들어, 챗GPT는 ’시’, ‘양자역학’, ‘로버트 프로스트(Robert Frost)’라는 개념들을 연결해 로버트 프로스트 스타일로 양자역학에 대한 시를 쓸 수 있다.
바이오제약업계에서, 이 기술은 과학자들이 신종질환 치료를 위해 후보분자를 생성하고 연구개발 주기를 단축하는데 도움이 된다. 엔지니어들은 새로운 사용사례에 적합하게 인장강도와 유연성 등 특정 속성을 갖춘 맞춤형 소재를 만들 수 있다. 소프트웨어 개발자들은 코딩을 최소화하거나 아예 필요없는 ‘노코드/로우코드(no-code/low code)’ 개념을 다른 수준으로 끌어올려, 단순히 AI에 지시하는 것만으로 직접 전체 어플리케이션을 코딩할 수 있다.
이 경로를 비롯해 여러 다른 경로에 대한 연구가 계속 진행 중이고, 새로운 어플리케이션이 거의 매주 등장하면서 많은 산업에서 급속한 변화가 일어나고 있다. 기존 기업 리더들은 이에 반드시 대비해야 한다. 마켓플레이스에서 경쟁력을 유지하려면 리더들은 자신들의 조직에서 생성형 AI 활용을 시작해야 한다. 과거에 AI 솔루션을 위한 데이터, 인재, 자원이 충분하지 못했던 비즈니스 내 사용사례를 위해 생성형 AI의 장벽을 낮추는 것에서 시작할 수 있다. 기회는 손에 닿는 곳에 있다. 기초모델(허깅페이스, 스태빌리티 AI 등)의 몇 가지 오픈소스 구현은 이미 다운로드 및 미세조정이 가능하다.
아마도 가장 중요한 것은, 리더들이 생성형 AI를 이용할 수 있는 범위를 새롭게 구상하는 것이다. 현재의 열띤 분위기와 초기 형태 챗GPT의 불확실성을 넘어 그 기저기술의 혁신적 파괴와 변혁의 잠재력을 상상해야 한다.
