여기에는 '어프렌티스 바드(Apprentice Bard, 견습 시인)'라는 챗봇과 질문 및 답변 형식으로 사용할 수 있는 새로운 검색 데스크톱 디자인이 포함된다. 

구글 CEO 선다 피차이(사진:본지DB)
구글 CEO 선다 피차이(사진:본지DB)

인공지능 시대의 정점으로 치닿고 있다. 2023년은 생성 AI(Generative AI)를 통한 영향 범위와 규모는 역사상 그 어떤 변혁기보다 심오할 것으로 예상되는 한해이기도 하다. 글쓰기, 그리기, 음악 등과 같은 창의의 영역에서는 이미 인간의 능력을 초월하기도 한다.

선다 피차이(Sundar Pichai) 구글 CEO는 지난해 5월 구글의 연례 개발자 컨퍼런스 '구글 I/O'에서 사람처럼 대화가 가능한 대화형 AI '람다(LaMDA, Language Model for Dialogue Applications)'를 시연하면서 또 다른 언어 인공지능(AI)에 관심이 집중됐었다.

당시, 그는  "우리는 수년 동안 언어 모델을 연구하고 개발해 왔습니다. LaMDA가 공정성, 정확성, 안전 및 개인 정보 보호에 대한 매우 높은 기준을 충족하고 AI 원칙에 따라 일관되게 개발되도록 하는 데 중점을 두었습니다"라며, "또한 대화 기능을 구글 어시스턴트, 검색 및 작업 공간과 같은 솔루션에 통합하고 개발자와 기업에게 이 기능을 제공할 수 있기를 기대합니다"라고 람다에 대한 포부를 밝혔었다.

그리고 지난해 여름, 구글AI 연구원 블레이크 르모인(Blake Lemoine)이 대형 언어 모델(LLM) 람다에 영혼이 있다고 주장한 후 세계 AI커뮤니티는 지각 AI 싱크홀에 빠졌었다. 대부분의 연구자들은 현실에 가깝지 않다는 데 동의했다(있다면). 반면 많은 전문가들은 그 모델이 실제 지능과 대화하고 있다고 생각하도록 속일 만큼 충분히 좋아지고 있다는데 대체로 공감했다.

여기에 2022년 11월, 오픈AI의 인공지능 챗봇인 챗GPT(ChatGPT)가 공개 테스트를 위해 세상의 문을 열었다. ChatGPT는 프로토타입으로 시작되었으며, 다양한 지식 분야에서 상세한 응답과 정교한 답변으로 인해 기대와 우려는 현재까지 이슈로 이어지고 있다.

다만, 정보의 정확도는 중요한 결점으로 지적되고 있으며, ChatGPT는 대형 언어 모델(LLM) GPT-3의 개선판인 GPT-3.5를 기반으로 만들어졌으며, 지도학습과 강화학습을 모두 사용해 파인 튜닝되었다.

이에 깜짝 놀란 구글은 챗GPT에 대응하기 위한 '적색 경보(code red)'를 발령하고 전전긍긍해왔다.

구글 CEO 선다 피차이(사진:본지DB)
구글 CEO 선다 피차이(사진:본지DB)

현지시간 2일, 구글 선다 피차이 CEO는 목요일 투자자들에게 검색 구성 요소가 포함된 람다 언어 모델을 ”곧” 출시할 계획이라고 밝혔다. 

그는 “머지 않아 사람들은 검색과 함께 가장 새롭고 강력한 언어 모델과 실험적이고 혁신적인 방식으로 직접 상호작용할 수 있게 될 것”이라며, ”앞으로 몇 주, 몇 달 안에 대규모 언어 모델을 출시할 것"이라고 밝혔다.

이 발표는 CNBC보도에 따르면 목요일, 회사(구글)가 4분기 연속 수익과 수익이 애널리스트의 추정치에 미치지 못하는 것으로 보고하면서 나왔다. 여기에는 '어프렌티스 바드(Apprentice Bard, 견습 음유시인)'라는 챗봇과 질문 및 답변 형식으로 사용할 수 있는 새로운 검색 데스크톱 디자인이 포함된다. 

한편, 람다는 구글 버트(BERT)와 GPT-3를 포함한 많은 언어 모델과 마찬가지로 구글 리서치가 2017년에 개발하고 오픈소싱한 신경망 아키텍처인 트랜스포머(Transformer)를 기반으로 구축되었다. 그 구조는 많은 단어(문장이나 단락)를 읽도록 훈련할 수 있는 모델을 만들어 내고, 그 단어들이 서로 어떻게 관련되는지에 주의를 기울이고, 그 다음에 어떤 단어가 나올지 예측한다.

람다는 2020년 2월에 구글 리서치 브레인 팀이 발표한 '인간다운 오픈 도메인 챗봇을 향해(Towards a Human-like Open-Domain Chatbot-다운)' 란 연구를 기반으로 하여 대화에 대해 훈련 된 트랜스포머 기반 언어 모델이 거의 모든 것에 대해 이야기하는 방법을 학습할 수 있음을 보여주었다.

그 이후로 구글은 일단 훈련을 받으면 람다를 미세 조정하여 반응의 민감성과 특이성을 크게 향상시킬 수 있음을 발견했다고 한다.

 

 

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