아마도 인공지능(AI)이라는 말이 우리에게 다가온 계기가 2016년 구글 딥마인드의 알파고(AlphaGo)가 이세돌 9단을 4:1로 이긴 세계적 사건 때문이었을 것입니다. ‘이게 뭐지?’하며 충격 속에서 몇년을 보내다 2020년 무렵 블록체인과 메타버스, 증강현실 등의 새로운 세계가 열릴 듯한 잠깐의 이슈가 있었고, 급기야 2022년 11월,  ChatGPT의 등장으로 비로소 AI 시대가 핵폭탄급 충격으로 다가왔습니다.

이것을 두고 어떤 IT전문가는 <인공지능의 캄브리아기>(5억 4200만 년 전 ~ 4억 8830만 년 전, 생물이 폭발적으로 나타났던 시기)라고 말하기도 합니다.

단지 ChatGPT의 출현을 두고 하는 말이 아닐 것입니다. 그 이후 약 1년 반동안 일어난 엄청난 일들이 앞으로를 가늠할 수 없을 정도의 대 충격이기 떄문일 것입니다. 소위 빅테크 기업인 마이크로소프트나 구글, 아마존, 메타, 엔비디아 등을 중심으로 하루가 멀다하고 경쟁적으로 내놓는 기술들이 우선 충격이고, 이미 인공지능을 넘어선 인공일반지능(AGI)의 가능성에 대한 우려에 직면해 있기 때문입니다.

ChatPGT 이후 인공지능 이슈

2022년 11월 30일에 공개된 ChatGPT는 두 달만에 1억명의 사용자를 돌파한, 충격을 준 사건을 계기로 빅테크 기업들도 경쟁적으로 자기들만의 인공지능 기술을 내놓기 시작했습니다. 

ChatGPT를 내놓은 OpenAI사에 투자한 MS가 가장 발빠르게 ChatGPT 기술을 자사 제품에 접목하여 대부분의 MS-Office 제품에 AI기술을 접목시켰고, 자체 브라우저에 생성형 AI 서비스인 ‘코파일럿’을 접목시켜 발표했습니다.

2023년 2월  초에 구글이 ‘바드’라는 인공지능을 내놓고 2023년 12월, 멀티모달로 설계된 차세대 AI모델인 ‘제미나이’를 발표했습니다.

페이스북에서 이름을 바꾼 메타는 다소 뒤늦게 뛰어들어 2023년 7월 자체 LLM인 ‘라마2’를 공개했습니다. 이것은 Open소스 형태로 발표되어 누구나 소스 수정이 가능하고 새로운 인공지능을 만들 수 있는 발판을 마련한 것으로 관심을 모았습니다.

국내에서도 네이버가 하이퍼클로버X 기반의 AI챗봇 서비스인 ‘클로바X’를 선보이고 카카오의 ‘코-GPT’, 삼성 SDS의 B2B시장에 대응한 ‘패브릭스’ 등 몇 몇 기업들이 AI시장에 뛰어들고 있습니다. 

그러나 여전히 LLM 시장을 주도하고 있는 OpenAI인지라 처음 발표된 ChatGPT 3.5은 1,750억 개의 매개변수를 가지고 나왔는데, 불과 3개월여 만에 발표한 ChatGPT 4에서는 약 1조 7천개로 추산되는 매개변수로 학습되어 학습능력이 엄청나게 향상된 모델입니다.

2024년 5월, 드디어 ChatGPT의 새 모델인 GPT-4o가 공개되었습니다. 여기서 o는 omni의 약자로 ‘모든’, ‘전체의’를 뜻하듯, 텍스트 뿐만 아니라 이미지, 음성 등 ‘모든’ 형태의 입력을 이해하고 처리할 수 있는 능력이 있음을 강조하는 의도가 담긴 이름입니다.

인공지능 시대, GPT의 활용

GPT-4o를 발표하면서 기존 ChatGPT, ChatGPTs 등으로 불리던 것을 그냥 GPT로 부르게 되었습니다.

아마 써보신 분들도 있겠지만 최신 모델의 GPT-4o나 엔트로픽사의 ‘클로드 3.5 Sonnet’ 등은 그야말로 불평하지 않고 끝까지 자료를 찾아주고 글을 써주고, 요약해주고, 이미지를 만들어주고, 작곡까지 해주고, 번역에 통역까지 해주는 착한 비서 대여섯 쯤 데리고 있는 것을 실감할 수 있습니다.

한창 시도되고 있는 AI 영상 제작 기술은 실제 영화 제작에 사용될 정도로 퀄리티가 뛰어나고, 가사를 쓰고 작곡을 하는 실력은 왠만한 전문 작곡가 수준을 넘어서고 있습니다.

간단한 스토리를 주고 시를 써 달라고 하면 우리 정서에 크게 어긋나지 않는 시를 써 줍니다. 주제를 주고 책을 써 달라고 하면 목차부터, 각 항목별로 250쪽 분량의 책을 10분도 안돼서 뚝딱 써 줍니다. 그것도 전문가 수준으로, 수십번 수정과 보완 요청을 해도 아무런 불평없이...

AI 발전 이면의 이슈들

물론 AI의 놀라운 발전들이 장밋빛으로만 다가오는 것은 아닙니다. 이미 구글은 하반기 기술부문의 수백명의 감원을 발표할 정도로, 상당부분의 일자리가 빠른 시간 안에 없어질 것이고, 여기에 맞춰 교육부문의 변화와 직업에 대한 개념도 상당부분 바뀌지 않을 수 없을 것입니다.

현편, AI는 전기먹는 하마라는 말이 있듯 환경문제에서 이슈가 되고 있습니다.

오픈AI의 챗GPT는 하루 약 2억건의 요청에 응답하는 데 50만KWh 이상의 전력을 사용하고 있다고 하는데, 이것은 미국 가정에서 사용하는 전력량 29KWh의 1만7000배 이상을 사용하는 것입니다. 급성장하는 AI 산업이 얼마나 많은 전력을 소비하는지 추정하기는 어려운 정도로 전기 사용량이 증가할 것이고 이로 인한 전력생산에 따른 환경문제가 해결해야할 과제가 되고 있습니다.​