챗GPT란? 작동 원리, 일론머스크 참여, GPT 시리즈, 활용 사례, 사용하는 이유와 장점

챗GPT의 정의와 작동 원리

챗GPT는 OpenAI에서 개발한 자연어처리 인공지능 모델 중 하나입니다. OpenAI가 개발한 자연어처리 인공지능 모델에는 챗GPT, GPT-2, GPT-3, BERT, Transformer-XL, CTRL 등이 있고 챗GPT는 이들 중 하나이며, 각 모델마다 성능과 특징이 달라 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 우리가 사용하는 챗GPT는 사람들이 사용하는 자연어를 학습하여 문장 생성, 번역, 질문 응답, 요약 등 다양한 자연어 처리 요청을 처리할 수 있다는 특징이 있습니다. 챗GPT의 이름에서 'GPT'는 Generative Pre-trained Transformer의 약자이며 대규모 데이터를 사전에 학습(pre-training)한다는 챗GPT 모델의 특성을 그대로 담은 이름입니다. 

챗GPT는 위에서 설명한 것처럼 자연어를 학습하여 유저의 대화 속 맥락과 흐름을 파악하고 상황에 따라 자연스러운 답변을 생성해주며, 학습된 데이터에 기반하여 매번 새로운 답변을 생성해줍니다. 챗GPT는 파인튜닝(Fine-tuning)이라는 방법으로 자연어 처리를 수행하며 이 방법을 통해 학습의 질과 답변의 정확도를 향상시키고 있습니다.

 

일론머스크가 참여한 OpenAI

챗GPT를 만든 회사는 OpenAI로, 작년 말 챗GPT을 대중에 오픈하며 전세계적인 관심을 받고 있습니다. 알려진 이야기에 따르면 OpenAI는 2015년 설립 당시 현 테슬라 CEO인 일론머스크와 Y Combinator 대표 샘알트먼, 그리고 Stripe의 CTO인 그렉브로크가 참여했으며 인류에 이익이 되는 방향으로의 인공지능 개발과 민주화가 목표였다고 합니다. 물론 구글과 같은 글로벌 빅테크의 독과점을 어느 정도 저지하려는 목적도 있었을 것으로 봅니다. 일론머스크는 테슬라와 스페이스X 등 본인이 소유한 기업과 관련하여 발생할 수 있는 이해상충의 가능성을 고려하여 2018년 이사회에서 사임했으며 이후 2019년 경 마이크로소프트가 10억 달러를 투자하며 파트너십을 체결했습니다. 여담으로, 마이크로소프트가 OpenAI 사업에 동참한다는 소식에 일론머스크는 OpenAI가 ClosedAI가 되는 것 아니냐며 조롱하기도 했다고 합니다.

 

이후 2021년 경 마이크로소프트는 애저(Azure) 내 OpenAI API 서비스를 제공하기 시작했고 올해 들어서는 앞으로 100억 달러 규모의 투자를 추가적으로 진행하겠다고 발표했습니다. 마이크로소프트의 입장에서는 애저와 Bing 등 자사 사업을 확장하면서 동시에 이미 많은 사람들이 이용하고 있는 오피스 제품과의 연동성도 고려해볼 수 있게 되었습니다. OpenAI의 입장에서는 마이크로소프트로부터 받은 투자금을 인공지능 모델의 추가 개발과 강화 작업을 위한 자금으로 쓸 수 있게 되었습니다. 그리고 OpenAI 측에서 올해 초부터 챗GPT와 DALL-E 2 등 대중에게 오픈한 서비스들에 대해 일부 유료화를 진행하게 되면서 이를 통한 추가 매출도 확보할 수 있게 되었습니다. 2023년 2월 말 현재 기준으로 유료 사용자는 이미 100만 명을 넘어섰다고 합니다. 포춘지에 따르면 올해 OpenAI사의 매출 목표는 2억 달러라고 하는데 현재까지의 흥행 상황을 고려하면 어느정도 달성 가능하지 않을까 조심스레 예상해 봅니다.

 

GPT란? GPT 시리즈?

GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자입니다. 각 단어를 해석하자면 아래와 같습니다.

• Generative: GPT 모델이 학습한 데이터를 기반으로 새로운 텍스트를 생성(generative)할 수 있음을 의미합니다
• Pre-trained: GPT 모델이 구체적인 다운스트림 작업(유저의 질문 또는 요청 등)을 위해 대량의 데이터를 토대로 사전 학습(pre-trained)했음을 의미합니다
• Transformer: 뛰어난 자연어 처리 능력을 보이는 다양한 딥러닝 모델 중 하나인 'transformer 모델'에서 유래한 용어이며 챗GPT는 실제로 이 transformer 모델을 기반으로 학습을 진행하고 있습니다 (참고로 Vaswani라는 학자가 2017년 발표한 논문에서 붙인 용어입니다)

GPT는 시리즈형으로 존재합니다. GPT-1부터 GPT-2, 2023년 현재 이용되고 있는 GPT-3까지 지속적으로 버전 업그레이드가 진행되고 있으며 올해 중 GPT-4가 출시될 거라는 루머도 있습니다. GPT-1은 라벨링 되지 않은 데이터로 비지도(unsupervised) 학습하는 최초의 딥러닝 방식을 따르다 이후에 특정 요청사항에 대해 지도학습(supervised)을 받고 미세조정을 거치는, '준지도학습(semi-supervised)' 방식이었습니다. 이 방식의 단점은, 아무래도 미세 조정 시 데이터나 모델 전체가 쉽게 영향을 받을 수 있다는 점이었습니다. 이를 보완하고자 탄생한 GPT-2는 비지도 사전학습을 선행한 후 미세조정을 거치지 않는 방식을 추구했습니다. GPT-3도 GPT-2와 구조는 같지만 대신 학습하는 데이터의 양을 늘렸습니다. 각 버전 별 데이터의 양을 비교해보면 GPT-1는 117백만 개의 파라미터를, GPT-2는 15억 개의 파라미터를, GPT-3는 1,750억 개의 파라미터를 이용했다고 합니다. GPT-2와 GPT-3만 봐도 차이는 100배 이상입니다. 

아래는 챗GPT가 생성한 GPT 버전 별 비교표이며 함께 참고하시면 되겠습니다.

 

챗GPT를 사용한 활용 사례

다음으로는 챗GPT를 사용한 몇 가지 활용 사례를 살펴보겠습니다.
챗GPT는 자연어 처리라는 강점을 토대로 이미 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 대표적인 예시로는 온라인 쇼핑몰에서 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하는 것이 있습니다. 쇼핑몰 서비스에서는 고객의 검색 기록, 구매 이력, 관심 상품 등을 챗GPT에 입력하고, 챗GPT는 이 데이터를 분석해 고객의 취향과 관심사를 파악한 후 맞춤형 추천을 제공하는 것입니다. 이를 통해 각 고객은 보다 쉽게 원하는 상품을 찾을 수 있으며, 쇼핑몰 쪽에서는 고객 만족도와 매출을 동시에 높일 수 있겠습니다.

챗GPT는 자동 응답 채팅봇의 핵심 기술이기도 합니다. 이미 은행사 사이트, 항공사 사이트, 항공권 가격비교 사이트 등 다양한 곳에서 챗GPT를 활용한 자동 응답 채팅봇을 운영하고 있으며 이를 통해 고객 문의에 빠르고 정확하게 대응하고 동시에 인력 비용과 리소스를 절감하고 있습니다.

챗GPT는 SNS 분야에서도 다양하게 활용되고 있습니다. 예로, Facebook의 채팅봇 서비스에도 챗GPT가 활용되어 유저들의 문의에 답변하고 있고, Twitter에서는 유저들의 트윗 내용을 분석해 이에 대한 자동 응답을 제공하는 기능을 제공하고 있습니다.

다음으로는 챗GPT를 사용하는 이유와 장점에 대해 살펴보겠습니다.

 

챗GPT를 사용하는 이유와 장점

많은 기업들이 챗GPT를 적극 도입하는 이유는 대화형 인공지능을 통해 고객과 더 효율적인 고객 커뮤니케이션을 할 수 있고, 대량의 데이터를 더욱 빠르게 분석/처리할 수 있기 때문입니다. 효율적인 고객 커뮤니케이션 측면으로 보면, 챗GPT는 자연어 처리 능력이 뛰어나 언제든 빠르고 정확도 높은 답변 제공이 가능하며 또한 24시간 연중무휴로 서비스를 제공할 수 있어 고객의 만족도를 높이는 데 큰 도움을 주고 있습니다. 데이터 분석/처리 능력 관점으로 보면, 비교적 적은 노력과 시간을 투입해 대규모 데이터 분석이 가능하다는 장점이 있습니다. 챗GPT가 고객과 나누는 데이터는 기록과 동시에 분석되어, 고객의 요구사항과 피드백을 토대로 마케팅 전략에 대한 인사이트를 얻는 데에 도움을 주고 있습니다.

 

챗GPT는 이미 다양한 기업 뿐아니라 개인에게도 많은 이점을 제공해주고 있습니다. 더 놀라운 건 지금 이 순간에도 챗GPT와 같은 기술은 개선과 발전을 거듭하고 있고, 앞으로 이 기술이 얼마나 더 발전할 수 있을지 현재로서는 가늠도 안된다는 부분입니다. 앞으로 우리 일상 속 더욱 다양한 곳에서 더욱 중요한 역할을 수행하게될 날도 얼마 남지 않은 것 같습니다.

 

 

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