생성형 AI 어떻게 진화할까?
2024.05.23
생성형 AI 어떻게 진화할까?
by 박동균(BC카드 공공사업팀)
| 5배 이상의 업무 효율성을 발휘하는 ChatGPT
정부기관 대상으로 사업을 수행하기 위해 매월 또는 매일 정부기관과 고객사간 정산을 마감할 필요가 생긴다. 월 천억단위의 자금과 관련되어 있기 때문에 업무 수행시 매우 예민하고 중요게 처리해야한다. 업무를 수행하는 사람 입장에서는 같은 업무가 매월 또는 매일 반복되기 때문에 Excel을 이용하여 함수를 만들고 매크로를 활용하여 다양한 기능을 구현해 반복적인 업무를 버튼하나로 신속하고 정확하게 수행하고자 했다.
기존에 매크로를 개발하기 위해서는 VBA에 대한 지식을 습득하고 각 기능에 대한 함수를 인터넷 서치하여 개발과 테스트를 반복하며 완료해야 했었다. 인터넷에 공유되고있는 코드들은 커스터마이즈가 되어있는 상태가 아니기 때문에 나에게 필요한 정보를 얻기위하여 인터넷 서치를 하는데 많은 시간을 소비했다. 구글에 VBA를 활용한 메일 보내기라고 검색을 하면 많은 결과를 볼 수 있으며 나에게 맞는 자료를 찾기 위해 다양한 키워드를 활용해야했다.
하지만 ChatGPT는 이러한 프로세스를 획기적으로 줄여준다. 질의를 하자마자 몇 초안에 코드가 나오며 커스터마이즈를 위한 질의를 더할수록 코드가 추가되는 것을 볼 수 있었다.(그림 1~2 참고)
ChatGPT가 응답한 코드로 개발을 진행하자 원래는 3시간이상 걸려 개발할 기능들이 30분이면 테스트가 완료된 모습을 보여주고 있으며 현재 필자가 수작업으로 하던 정산 업무 효율성을 약 20% 향상시켰다. 따라서 현업에서 일하는 직장인들도 약간의 IT적 사고방식이 있다면 쉽게 프로그램을 개발할 수 있다는 것을 보여주고 있다.
현업에서 일하는 사람들에게도 엄청난 업무 효율성을 보여주고 있는 ChatGPT는 IT 종사자들에게는 어떤 효율성을 보여주고 있을까?
주변에 있는 IT 종사자 의견은 한결같이 “Chat GPT를 사용하지 않을 수가 없다.” 라고 한다. 코드의 오류를 1분내로 찾아주며 단순한 질의를 통해 커스터마이즈 해준다. 또한 주석을 통해 친절하게 코드별 쓰임새를 자세하게 알려주기 때문에 업무효율성이 기하급수적으로 늘어나고 있다는 의견이 대부분이다.
이처럼 Chat GPT는 직장인들 사이에서 훌륭한 조력자로 일을 도와주고 있으며 이는 직장인뿐만 아니라 학생, 선생님 등 다양한 직종에서 개인 비서의 역할을 톡톡히 하고 있다.
| Chat GPT의 탄생과 경제적 가치
생성형 AI에는 대규모 언어모델과 이미지 생성모델이 있는데 그중 LLM을 활용한 서비스가 Chat GPT이다. 2022년 11월 30일 출시하여 5일만에 100만명의 사용자를 달성한 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능인데, GPT(Generative Pre-trained Transformer) 기술을 기반으로 대량의 텍스트를 학습하여 대화 이해하고 응답을 생성하는데, 언어 이해능력이 뛰어나 주목을 받고 있다.(그림3[1] 참고)
그림3 - 생성형 AI의 하위분야(출처:삼일PWC)많은 사람들의 주목을 받았던 OpenAI는 2023년 매출 16억 달러를 넘어서면서 2022년 매출인 2,800만 달러에 비해 57배 이상 증가했다. 뉴욕타임스(NYT)[2]에 따르면 OpenAI의 몸값이 최소 800억달러(106조8천400억원)로 10개월사이에 거의 3배정도 뛰었다고 보도했다.
생성형 AI를 만들기 위해서는 엄청난 컴퓨팅 파워가 필요하고 이를 위해서는 그래픽카드가 매우 중요한 역할을 하고 있는데, 높은 성능을 보여주는 GPU를 판매하는 엔비디아의 주가 또한 2024년 4월 26일 기준 877.35달러로 연초에 비해 82%가 상승하여 미국 시가총액 3위를 달성하는 기염을 토해내기도 했다.
| 생성AI는 어떻게 진화하고 있을까?
현재 OpenAI가 생성 AI의 선두에서서 연구 개발을 진행하고 있다. 가장 유명한 LLM기반의 ChatGPT부터 이미지 생성 모델기반의 DALL-E는 고객들이 유튜브나 인스타그램 등 SNS채널에서 이미지 컨텐츠를 만드는데 적극적으로 활용되고 있다.
그리고 올해 많은 사람들이 기대하고 있는 OpenAI의 서비스가 있다. 바로 Sora이다.
Sora는 텍스트입력을 하면 비디오를 만들어주는 생성형 AI로 현재 하반기 출시로 추정하고 있다. 현재 오픈AI에서는 기술을 구현했으나 ‘위험기술(레드팀)’으로 분류하고 일부 학자와 연구실에만 공유하고 있다. 아래는 OpenAI사에서 자사의 Sora를 활용해 제작한 10분 분량의 동영상 중 일부를 외신 매체에서 게재한 것으로, 1분정도의 고화질 영상은 단 4줄의 텍스트 입력으로 만들어진 영상이다.
입력 텍스트 : A stylish woman walks down a Tokyo street filled with warm glowing neon and animated city signage. She wears a black leather jacket, a long red dress, and black boots, and carries a black purse. She wears sunglasses and red lipstick. She walks confidently and casually. The street is damp and reflective, creating a mirror effect of the colorful lights. Many pedestrians walk about.
몇 줄의 텍스트로 만들어진 동영상의 퀄리티는 미디어 제작업계, 애니메이션 제작업에 충격을 안겨주었다[3]. 미국의 정보기술매체 ‘와이어드’는 “픽사는 괴물의 동작을 표현할 때 털의 정교한 움직임과 질감을 표현하느라 수많은 애니메이터들을 고용해 여러 달 동안 작업해야 했다”며 “하지만 인공지능은 동일한 작업을 눈깜짝할 새 처리했다”고 보도했다.
| 생성형 AI의 미래 그리고 한계
생성형 AI는 이미 새로운 제품 컨셉, 광고 카피, 제작 등 많은 부분에서 활용되고 있다. 사람들은 AI가 만든 제품을 점점 더 많이 소비할 것이며 생성형 AI 없는 세상은 상상할 수 없게 될 것이다.
코딩을 못하던 사람이 프로그램을 개발하고, 그림에 재능이 없는 사람이 몇 개의 아이디어 만으로 훌륭한 이미지를 만들어 내고 있는 흐름에서 몇 년 지나지 않아 창의적인 아이디어를 가진 사람이 ChatGPT로 코드를 짜고 Sora로 영상 컨텐츠를 만든다면 1인이 미디어, 게임, 애니메이션 등 다양한 분야에서 활동할 가능성이 높다. 따라서 고객들은 수많은 컨텐츠들을 즐길 수 있는 기회를 가질 수 있다.
하지만 관련 업종에서 종사하는 사람들의 일자리는 많은 위협을 받을 것이며 극단적으로는 사라질 위험이 있다. 아이디어 고안부터 컨텐츠 생성까지 비용이 획기적으로 줄어든다면 누가 큰 비용을 들이면서 기업에게 의뢰를 하겠는가?
하지만 현재 생성형 AI 한계가 존재하기 때문에 모든 것을 대체할 수는 없을 것이다.
먼저 생성형AI의 응답이 모두 사실은 아니다. 올해 구글에서 나온 생성형 AI 모델인 제미나이는 다양성에 대한 과도한 민감성과 역사적 인물 등에 대한 오류 때문에 서비스가 중단되기도 했으며, Chat GPT 의 답변 중에서 이상하거나 상식적으로 말이 안되는 것을 본적이 있을 것이다.
이유로는 2021년 이전 데이터를 활용하여 학습했기 때문에 생겨난 오류이기도 하지만 일부 생성형 AI의 답변이 일종의 “환각”이기에 검증을 꼭 해야 한다는 전문가의 의견이 있다.
두번째로는 페이크 뉴스 생성, 실시간 학습 불가, 저작권 침해 등 다양한 문제를 안고 있다. 이러한 문제점들은 정치, 법 등과 연관되어 있어서 해결하기 쉽지 않지만 생성형 AI를 막을 수 없을 것으로 보인다. “끝”.
[1] 『챗GPT, 기회인가 위협인가』, 삼일PWC(https://www.pwc.com/kr/ko/insights/issue-brief/chat-gpt.html)
[2] 『오픈AI 기업가치 최소 106조원…"10개월새 3배로 뛰어"』, 한국경제, 20240217(https://www.hankyung.com/article/202402170501Y)
[3] 『오픈AI ‘소라’ 등장…진짜 충격은 따로 있다』, 한겨레, 20240220(https://www.hani.co.kr/arti/economy/it/1128910.html)
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박동균
연세대학교 대학원에서 산업정보경영학 석사 학위를 취득한 그는 BC카드에서 데이터 분석 업무 담당을 거쳐 현재 B2G 사업을 기획하고 있습니다. 데이터를 기반으로 사회적 이슈와 트렌드에 대해 짚어봅니다.
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