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작년과 올해 ICT 분야의 최대 관심사는 챗GPT일 것이다. ChatGPT는 Generative Pre-trained Transformer (GPT)와 Chat의 합성어이다. ChatGPT는 2022년 프로토타입으로 시작되었으며, 다양한 지식 분야에서 상세한 응답과 정교한 답변으로 인해 집중을 받았다. 비영리기업인 OpenAI에서 마이크로소프트로부터 지분 양도에 따른 대규모 투자를 받아서 모든 이들의 이목을 한번에 받았다. ChatGPT는 인공지능의 지도 학습과 강화 학습을 활용해 엄청난 양의 입력 데이터를 분석하여, 사용자가 질문을 하면 이 질문에 대해서 기준의 학습 데이터(Pre-trained Data)를 기반으로 답을 생성하는 생성형 알고리즘이다. 이에 따라 기존의 빅데이터가 제공되면, 최소의 시간 안에 최적의 답변을 내놓을 수 있다. 문제는 이러한 인공지능의 열풍으로 일반인들은 인공지능이 거의 만능인 것처럼 잘못 생각하고 있다. 이 잘못된 인식을 바로잡기 위해서는 인공지능의 역사와 한계를 분명히 알고 있어야 한다. 저자는 먼저 인공지능(AI)이 무엇이고 그 개발의 역사를 시작으로 서문을 열고 있다. 현재 언론이나 메스컴에서 인공지능에 대해서 너무나 무분별하게 이야기 하고 있는 면이 있다.

인공 지능의 역사를 보면 그 부침이 많고 그 활용 측면에서도 활용도가 높은 분야가 있는 반면 아직까지는 그 이론 및 정확도 측면에서 개선의 여지가 많은 분야도 있다. 2차 세계대전이 한창일때, 영국의 천재 수학자인 튜링에 의해서 제시된 인공지능 기계의 탄생, 튜링 테스트 제시(기계가 인간과 구별할 수 없는 지능적인 행동을 보일 수 있는지를 결정하는 기준), 전문가 시스템의 개발, 패턴인식 알고리즘 개발 등이 초기 인공지능 역사이다. 이후 인공지능은 머신러닝(Machine Learning)으로 발전하고 신경망 알고리즘의 개발로 또 한번의 도약을 한다. 이후 머신러인의 한계(XOR 논리 오류..등등)로 침체기를 겪고 이후에 인공지능의 아버지라 이야기되기도 하는 제프리 힌튼 등에 의한 역전파 알고리즘(Back-propagation Algorithm)의 개발은 인공지능의 신경망 개발에 획기적인 도약이 이루어 진다. 여기에 환경의 학습을 적용한 강화학습이론(Reinforcement Learning)은 인공지능 분야의 영역을 확대하였다. 저자는 이 인공지능의 역사를 간단한 수식과 함께 독자들이 이해하기 쉽도록 그림도 제공하고 있다.

인공지능의 발전이 이렇게 빨리 가능했던 이유 중 또 하나는 2000년대 이후 페이스 북을 통한 SNS의 활성화 및 이미지 데이터의 엄청난 증가(아이폰 등 핸드폰에 카메라 기능이 들어 감에 따른 사진 이미지 데이터의 량의 급격한 증가는 인공지능의 입력 데이터를 충분하게 제공하여 인공지능의 학습량을 늘리는 계기가 되었다). 이 데이터들을 이용한 인공지능의 최고 알고리즘인 딥러닝(Deep Learning)이 개발되고, 여기서 Transformer 알고리즘이 개발되어 자연어 처리 및 생성형 인공지능이라는 영역을 창시하게 된다. 이러한 인공 지능의 역사를 알아야만 인공지능의 한계와 발전 방향에 대한 올바른 판단을 할 수 있을 것이다.
여기에서 Transformer 알고리즘의 개선은 인공지능의 적용 분야가 분석형 AI와 생성형 AI로 구분되기 시작하였고 각 분야에서의 새로운 알고리즘 적용과 상용화 소프트웨어의 출시 등으로 인공지능의 급격한 발전을 이루기 시작하였다. 이 두 분야에서의 AI 구분은 그 한계성 및 적용 알고리즘이 다르고 적용 분야의 정확도 측면과 결과에도 많은 차이가 있기 때문에 인공지능을 알고자 하시는 독자들은 이 차이점을 확실히 알아두는 것이 필요하다. 이 알고리즘을 기반으로 Open AI에서 상용프로그램인 챗GPT를 발표하였고 저자는 챗GPT 관련 최신 정보에 대해서도 이야기를 해 주고 있다. 최근 발표된 챗GPT4.0 및 네이버의 하이퍼클로바X 등은 생성형 AI 분야에서 가장 핫한 것으로 저자는 이 흐름에 대해서도 요점을 정확하게 정리 알려준다. 또한 일반인들이 가장 쉽게 범하는 오류인 생성형 AI에 대한 환각현상 및 프라이버시 문제점, 챗GPT의 위험관리 관련 논의 사항에 대해서도 정리하고 있다. 인공지능에 대한 맹목적인 믿음보다는 관련 사항에 대한 심도 깊은 이해와 이를 바탕으로 하는 활용이 필요할 것이다.

생성형 챗GPT AI시스템은 기사를 쓰는 의 영역인 취재 기자의 일상에도 많은 영향을 미치고 있다. 인공지능의 일상으로의 침투는 기자들의 생활과 기사 취재 패턴에도 많은 변화를 주고 있다고 한다. 기존에는 취재를 위한 속기록과 기자 수첩 등이 필수였으나, 현대에는 녹음과 이 녹음을 자동으로 문자로 변환해주는 인공지능의 정확도가 높아짐에 따라 많은 기자의 영역에도 쓰이고 있다고 한다. 문제는 생성형 챗혰 AI의 기본 Pre-Trained Data의 크기가 엄청나게 많아 짐에 따라(LLM의 도입), 단지 생성형 AI의 단순 명령어 입력만으로도 기사 작성이 가능해 졌다는 것이다. 현재에도 금융관련 기사를 챗GPT를 이용해서 실시간으로 제공해 주는 서비스도 있다고 한다. 이러한 인공지능을 이용한 기사 생성에는 저자권 및 그 정확도 측면에서도 확신을 할 수 없는 경우가 있어 해외의 경우는 인공지는 사용 가이드 라인이 있다고 한다. 생성형 AI의 경우, 그 활용 빅데이터의 정확도에 따라서 허위정보를 기반으로 하는 페이크 뉴스(Fake News)도 양산할 수 있는 문제도 있다. 향후 미래에는 이러한 생성형 AI를 이용한 페이크 뉴스와의 전쟁이 격화될 수 도 있다고 예상하고 있다.

작년 마이크로소프트웨어는 자사의 검색엔진에 Open AI의 챗GTP 기능을 추가한 마이크로소프트 빙챗을 발표하였다. 이는 향후 인터넷 포털의 검색엔진 시장에 지각 변동을 일으킬 것으로 예상되어 향후 광고 시장과 검색엔진 포털 사이트의 순위에도 큰 변화를 줄 수 있을 것으로 예측되고 있다. 이에 대응하여 구글은 자체 검색 엔진에 생성형 AI 알고리즘을 추가한 바드를 공개하기도 했다. 그러나 바드의 공개 초기에 그 정확도 측면에서 문제점이 발견되어 또다시 Open AI의 챗GPT의 효용성이 더 부각되는 결과를 낳기도 했다. 이제 포털 시스템의 모든 분야에서 인공지능 서비스가 포함되고 있고, 이의 정확도를 높이기 위한 빅테이터 처리 시스템에 대한 개발도 각 기업들이 앞을 다투며 개발에 나서고 있다. 여기에서 대두되는 문제점이 빅데이터에 포함되어 있는 창작물의 저작권 문제와 개인의 프라이버시 문제가 대두되는데, “이들 문제를 어떻게 해결해야 하는가?”는 미래 인공지능의 개발 방향에도 큰 영향을 미칠 수 있을 것이다. 특히 미국에서는 챗GPT시스템과같이 엄청난 량의 사전학습에 사용되는 데이터의 저작권 침해 논란과 개인 프라이버시 문제(무분별한 정보 수집..)로 수많은 소송이 이루어지고 있다고 한다. 아직은 이에 대한 명확한 법적인 기준이 마련되어 있지 않아서 지속적으로 기업,정부,사회 단체, 개인들 과의 협의 과정이 필요할 것이다.

작년 8월 열린 콜로라도 주립 박람회 미술대회의 디지털아트 부문에서 우승한 ‘스페이스 오페라 극장’이 이 이슈의 중심에 있었다. 이 그림은 화가가 아닌 게임 기획자 제이스 앨런이 텍스트를 이미지로 바꿔주는 생성형 AI인 ‘미드저니(Midjourney)’로 만들었다. 이 그림을 보면 정말 환상적으로 잘 그렸는데, 이것이 이미지 생성형 AI 가 만들었다는 것을 작가가 발표하기 전까지는 아무도 몰랐다는 것이다. 정말 이미지 생성형 AI 시스템이 어디까지 발전을 할지 두려움이 앞선다. 이제 화가나 예술의 영역까지 인공지능이 그 영역을 확장하고 있다는 증거이기도 하다. 가장 앞선 이미지 생성형 AI 소프트웨어인 미드저니를 이용하여 단순한 프롬프트 입력만으로도 환상적인 창작물을 만들 수 있다는 것이다. 이제 예술가나 소설가들도 인공지능이 대체할 수도 있다는 예측이 많이 나오는 상황이다. 알고리즘의 프로그램 코딩 영역에서도 챗GPT를 이용한 코딩이 거의 전문가 수준의 코딩 능력을 보여주고 있다고 한다. 이제 미래사회에는 챗GPT를 이용하여 응용할 수 있는 부류와 챗GPT에 대체되는 부류로 나뉠 수도 있다고 한다. 이제 미래를 대비하기 위해서는 챗GPT를 활용하는 능력을 개발하는 것이 필수가 된 시대에 살고 있는 것이다. 씁쓸하지만 인정하고 대비해야 할 것이다…

인공지능 구조 원리 교과서, 총리뷰

저자는 인공지능의 개발 역사와 이론을 간략한 수식과 정리로 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 전달해 준다. 미래 생성형 인공지능 AI의 명과 암을 알고 인공지능 시대에 대비를 원하는 독자들에게 인공지능의 적용 분야를 상세하게 알려주어 대비할 수 있게 가이드를 해주는 책이다

*본 포스팅은 출판사로부터 해당 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 서평입니다.