KT가 상반기 출시 예정인 초거대 AI

2023년 AI기업에 관심을 갖는 이유와 KT가 선언한 초거대 AI는 무엇인지 검색엔진을 대체할 챗봇에 대해 기본 적인 내용들을 이해하는 시간이 됐으면 합니다.

 

기계 인간의 언어를 이해하다

지난 몇 년 간 AI 분야에서 가장 큰 발전과 대중성을 보인 분야로

기계가 인간의 언어를 이해하고 구사할 수 있도록 하는 기술이다.

 

딥러닝의 여러 혁신이 GPT-3와 ChatGPT와 같은

강력한 언어 모델을 탄생시킨 것이다.

 

대규모언어모델(LLM)의 크기는

최근 매년 10 배씩 증가해왔고 ,

이에 따라 기능 또한 빠르게 늘어나고 있다.

자동번역 챗봇, 음성 비서 등이

대표적인 대규모 언어모델에 기반한 AI 서비스다.

 

GPT 시리즈, GPT-4 출시 임박

대규모언어모델(LLM)의 대표적인 예가 GPT 모델이다.

GPT 는 ‘Generative Pre-trained Transformer’의 약자로

직역하면 생성적 사전학습 트랜스포머다.

• *트랜스포머 구조 중 언어를 생성 해내는 언어 모델의 주기능에 집중해 인코더는 무시하고 디코더만을 활용하여 언어를 생성해내는 모델이다. (*트랜스포머는 17 년 구글이 발표한 언어모델) 어떤 텍스트가 주어졌을 때 다음 텍스트 를 예측하며 글을 만드는 기술로 네이버나 구글의 연관검색어가 대표적인 GPT 기술이다.

 

2023 년에는 어느때보다 AI 에 대한 기대감이 클 것.

대규모언어모델(LLM) 기술이

비약적으로 발전할 것으로 예상.

 

작년 말 오픈 AI 사가 발표한 ChatGPT 는

출시 5 일만에 100 만명이 넘는 유저를 모았다.

 

100 만 유저를 모으기까지 GPT-3 가 24개월,

페이스북은 10 개월,

인스타그램이 2.5 개월이 걸렸던 점을,

고려하면 폭발적인 반응이다.

 

ChatGPT 는 한계점들은 있지만,

초보/주니어 개발자보다 나은 코딩 실력,

시/에세이와 같은 글쓰기 능력으로

AI 의 새로운 막을 열고 있다.

 

검색 시장에서의 구글의 지배력을

약화시킬 수 있는 존재로 부각되기까지 했다.

 

올해 상반기에는 많은 사람들이

게임 체인저가 될 것이라고 예상하는

GPT-4 가 출시될 예정이다.

 

빅테크들은 대규모 언어모델 개발 계획 및

투자를 발표하고 있다.

이에 따라 LLM 을 적극적으로 개발하고 있는

빅테크들과 관련 기술을 보유한 업체에 주목할 필요가 있다.

 

국내 AI 관련 기업

셀바스 AI : KT 기가지니 이력과 기술력 인정.

KT : 초거대 AI 상반기내 출시 발표. 

자회사 케이티알파

알체라 : 인공지능 솔루션 연구 및 개발업.

인공지능 기반 제품의 개발, 생산 및 판매업.

소프트웨어 개발 자문 및 공급업을 주요 사업으로 영위

 

 Chat-GPT 가 당장 검색 시장을

대체하는 것은 어려울 것이다.

올해 예정대로 GPT-4 가 출시되면

텍스트를 넘어 영상, 이미지 등

멀티모달을 이용하는 검색 형식이

하나의 트렌드로 자리잡을 수 있을 것이다.

 

미래는 기존의 검색엔진에

챗봇 형식의 검색엔진을 추가한

‘하이브리드’ 형태의 변화 가능성이 높을 것.

 

분명한 것은 ChatGPT 와 다음 버전인 GPT-4 모두

인터넷의 핵심 기능인 ‘검색’에

엄청난 변화를 가져올 것이라는 점이다.

이전보다 빠른 검색과 유용한 정보를 식별할 수 있는

새로운 형태의 검색엔진이 나타날 것으로 기대한다.

검색엔진 시장 의 넥스트 구글 또한 구글이 될지,

다른 빅테크 기업 아니면

아예 새로운 형태로 재편될지 고민해볼 필요가 있다

 

튜링테스트는 컴퓨터가 얼마나 자연스럽게

인간 과 소통할 수 있는지를 알아보는 테스트다.

 

아직까지 공식적으로

튜링테스트를 통과한 AI 모델이 없어

실제 튜링테스트를 통과했다면

AI 업계뿐 아니라 산업계 전반에 기술적 혁신으로

 여겨질 만큼의 영향을 줄 수 있을 것으로 보인다.

 

GPT-4 가 100 조개의 파라미터를 보유한

멀티모달 형태일 것으로 추측하는데

이는 읽고 쓸 줄 아는 능력에 이미지와 영상이

동시에 인식이 가능한 모델인 것이다.

 

우리는 글 사진 영상 코딩 등 어떤 정보를 주더라도

이를 인식하고 글 사진 영상 프로그램 코드 등으로

자동으로 만들어낼 수 있는

모델의 등장을 기대할 수 있다.

 

파라미터는 인간의 시냅스 와 유사한

AI 의 뇌 기능인데,

시냅스는 인간의 뇌에서 정보를 학습하고

기억하는 역할을 담당하는 시냅스와 유사한

AI 의 뇌기능이다.

 

파라미터의 규모가 커질수록

AI 는 대용량의 데이터를 학습해

인간에 가까운,

혹은 뛰어넘는 능력 발휘가 가능해진다.

즉, 파라미터가 많으면 많을수록

단순한 번역부터 프로그램 코딩까지

GPT 확장성은 그만큼 커진다고 이해하면 된다.