ChatGPT가 불러온 생성 AI 대개척 시대

2022년 11월 30일 OpenAI사의 ChatGPT의 출시는 생성 AI 분야에서 중요한 이정표가 되었습니다. 처음으로 언어 모델이 비교적 적은 데이터셋으로 인간 수준의 텍스트를 생성할 수 있게 되었습니다. 이러한 혁신은 고객 서비스, 마케팅, 교육 등 다양한 분야에서 생성 AI를 사용할 수 있는 새로운 가능성을 열었습니다.

 

 

ChatGPT는 자연어 처리 작업에 특히 효과적인 트랜스포머 신경망의 일종인 GPT 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 800만 개 이상의 웹 페이지로 구성된 데이터 세트로 학습되었는데, 이는 이전의 생성형 AI 모델을 학습하는 데 사용된 데이터 세트보다 훨씬 작은 규모입니다. 이렇게 작은 데이터 세트에도 불구하고 ChatGPT는 사람이 쓴 텍스트와 거의 구별할 수 없는 수준의 텍스트를 생성할 수 있었습니다.

 

ChatGPT의 출시는 생성 AI 분야에 큰 영향을 미쳤습니다. 비교적 적은 데이터셋으로도 고품질 텍스트를 생성할 수 있는 언어 모델을 만들 수 있다는 것을 보여줬기 때문입니다. 이로 인해 이 분야에서 활발한 활동이 이어졌고, 다른 많은 연구자와 개발자들이 ChatGPT의 연구를 기반으로 더욱 강력한 생성 AI를 개발했습니다.

 

ChatGPT의 원리를 기반으로 구축된 생성 AI의 가장 주목할 만한 사례 중 하나는 텍스트 설명에서 이미지를 생성할 수 있는 모델인 미드저니와 스테이블 디퓨전 그리고 DALL-E입니다. ChatGPT와 마찬가지로 각 모델은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며 비교적 작은 데이터 세트로 학습되었습니다. 하지만 사람이 만든 것과 거의 구분할 수 없을 정도로 놀라울 정도로 사실적인 이미지를 생성할 수 있습니다.

 

ChatGPT의 원리를 기반으로 구축된 생성형 AI의 또 다른 예로는 시를 생성할 수 있는 모델인 Bard가 있습니다. Bard는 30,000개 이상의 시 데이터 세트를 학습했으며, 학습 데이터 세트에 있는 시와 문체가 유사한 새로운 시를 생성할 수 있습니다.

 

ChatGPT와 다른 생성형 AI의 출시로 다양한 분야에서 AI를 활용할 수 있는 새로운 가능성이 열렸지만, 생성형 AI가 가짜 뉴스 및 기타 형태의 잘못된 정보를 생성하는 데 사용될 가능성에 대한 우려도 제기되고 있습니다. 이러한 모델이 더욱 강력해짐에 따라 사람이 작성한 텍스트와 AI가 생성한 텍스트를 구분하는 것이 더욱 어려워질 수 있습니다. 또한 모델의 오용 가능성에 대한 우려도 있지만, 생성 AI가 향후 다양한 산업에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있는 것은 분명할 것입니다.