필자, 최재식 교수는 2016년부터 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 연구에 몰두하면서 현재, 국내외를 망라한 XAI 분야에서 최고의 전문가이자 석학으로 꼽힌다.

KAIST 김재철AI대학원 교수이자 ‘KAIST XAI 연구센터’ 선터장인 최재식 교수(교수 창업기업, 국내 XAI 대표 기업 '인이지' 대표이사)는 산업부 ‘산업 디지털 전환 위원회’ AI 위원, '디지털 신질서 정립 협의체' ICT위원, 과기정통부 ‘인공지능 윤리정책포럼’ 위원, 한국인공지능협회 전문위원 등으로 활동 중이다.<편집자 주>

오픈AI(OpenAI)에서 개발하고 마이크로소프트가 상용 서비스로 적용한 대화형 생성 인공지능(generative AI) 챗GPT(ChatGPT) 서비스가 세계에 큰 반향을 넘어 인공지능 광풍을 이끌고 있다.

2022년 3000만 달러(약 390억 원)의 매출을 달성한 오픈AI는 2023년 10배에 가까운 2억 달러(약 2,600억 원)의 매출을 올릴 것으로 보고 있으며, 24년에는 10억 달러(약 1.3조 원) 클럽에 입성할 것으로 예상되고 있다.

또한 인공지능 분야의 인재들도 속속 오픈A에 합류하고 있다. 대표적으로 테슬라에서 자율주행 AI개발을 책임지던 안드레 카파시(Andre Karpathy)도 최근 OpenAI에 합류하고 있으며, 구글과 메타(Meta) 뿐만 아니라 전세계의 AI 연구자 및 개발자의 합류도 이어지고 있다는 소식이다.

그럼 챗GPT에 활용되고 있는 기술은 어떤 것일까?

첫째, GPT(Generative Pre-trained Transformer)라는 이름을 뜻하는 생성 선행학습 트랜스포머는 구글이 개발한 트랜스포머에 기반하고 있다. 구글은 트랜스포머에 기반을 둔 버트(BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers)라는 모델을 개발해 생성 언어모델의 성능을 급격하게 향상시켰다.

오픈AI는 2018년 GPT-1을 처음 출시한 이후, 지난 14일(현지시간) GPT-4 버전을 출시하기까지 계속 성능을 고도화하여 경쟁을 통해 더 좋은 모델을 만들고자 노력을 기울였고, 그 여정에서 구글과 직접 경쟁이 어려운 상황 속에서 재정과 자원의 부족을 느껴 마이크로소프트와 손을 잡았으며, 그 결과 2019년 7월 마이크로소프트의 투자금 10억 달러(약 1.3조원)을 유치했다. (아래는 투자를 받을 당시 OpenAI의 워크샵 사진)

그 후 마이크로소프트는 오픈AI를 인수합병 하는 것이 아니라 오픈AI를 스타트업으로 유지, 그 성장성은 그대로 두면서 지분을 늘리는 방식으로 100억 달러(약 13조원)을 투자하여 그 영향력을 높였다. 

이러한 최근의 진행 상황은 여러 가지 시사점을 주고 있다. 첫 번째는 오픈AI와 마이크로소프트가 새롭게 내어놓은 AI 시스템은 그들이 전부 새롭게 개발한 것이 아니라, 구글이나 여러 대학들이 선행 개발한 기술들을 새로운 서비스로 잘 다듬어 출시한 것으로 볼 수 있다는 것이다.

챗GPT가 잘 제공하고 많은 사람들이 호평하는 서비스 중 하나는 "다른 사람들은 보통 어떻게 하나요?"라는 질문에 대한 답변이다. 예를 들어, “미국 실리콘밸리에 취업을 하려면 어떻게 하면 되나요?”, “영어를 잘하고 싶으면 어떻게 할까요?”, “AI 수업은 어떤 내용으로 구성이 될까요?” 라는 질문에 대한 답을 잘한다.

이러한 질문은 이미 구글과 네이버와 같이 인터넷 검색 서비스를 제공하는 회사에서는 이미 잘 알고 있는 질문과 답이다. 기존 서비스는 이런 질문에 대한 답을 문서로 제공하는 데 그쳤지만 오픈AI는 이런 질문을 사람이 직접 답하는 것처럼, 마치 네이버 지식인의 AI버전인 것처럼, 중요한 내용을 추출해 잘 답변해주고 있는 것이다.

많은 사람들이 생성 AI 또는 대형 언어모델(LLM)에 빠져 있을 때, 우리가 구글과 오픈AI를 따라가는 것이 아니라 예를 들어, 네이버 지식인 서비스에 있는 질의와 대답을 자유롭게 학습하고 서비스를 개발할 수 있었다면, 오픈AI가 제공하는 서비스를 더 빨리 제공하고 있을지도 모른다.

두 번째는 오픈AI는 스타트업의 에너지가 살아있다는 것이다.

오픈AI는 대형언어 모델뿐 아니라 신기술기반 서비스 등 다양한 기술 개발을 시도했다. 바둑보다 더 어려운 전략 시뮬레이션 게임 분야에서 강화학습(RL)을 통해 사람과 비슷한 기술을 만들려는 노력을 하였고, 결국은 많은 연구원들이 대형 언어모델에 집중하며, 이런 결과를 만들어 냈다.

오픈AI의 성장 비결은 바로 ‘끝까지 생존해서 새로운 기술을 개발하고 서비스한다’는 스타트업의 생존 정신뿐 아니라, 세상에서 독보적인 서비스를 만들겠다는 세계 최고 지향성이라고 분석된다. 결국은 오픈AI의 살아있는 문화와 비전이 이처럼 남다른 결과를 만들어 낸 셈이다

물론 챗GPT와 최근 출시된 GPT-4 서비스는 현재 구글의 상용 검색 서비스에 비하면 부족한 점이 많다. 질문이 가짜인 경우, 대부분 가짜 답변을 생성하고, 명백한 사실을 가짜로 바꾸어 이야기하는 경우도 있다. KAIST를 설명하라고 했는데, KAIST 출신이 아닌 노벨상 수상자를 이야기하기도 한다.

챗GPT는 비록 많은 기술이 기존에 다른 기관에서 만든 기술에 의존적이긴 하지만, 그럼에도 이 서비스를 통해 사람들이 보다 만족하고, 기존에 불편하게 느꼈던 점을 해소하는 등 개선된 서비스를 제공한다는 점에서 큰 발전이 있다고 볼 수 있다.

국내에도 챗GPT와 GPT-4 사용자가 많다. 그 중에서는 이런 서비스에 크게 매료된 사용자들도 있다. 사용자가 여러 서비스를 까다롭게 검증하고 사용하는 것, 그 중에서 좋은 성능을 내는 서비스를 선호하는 것은 어쩌면 자연스러운 일이다.

다만 AI 분야의 경우, 우리의 일자리와 미래 성장성 그리고 서비스의 부가가치에 있어서 매우 중요한 분기점이 될 수 있기에, AI시장을 바라보는 태도와 시각은 마치 프로축구에서 영국 프리미어리그와 한국 K-리그를 나누고, 그 수준의 차이를 인정하는 양상과는 차이가 있어야 한다

그런 측면에서 우리나라의 사용자, 개발자, AI 전문 기업들은 오픈AI의 혁신을 빠르게 알고 따라 하는 것에 만족할 것이 아니라, 그 후 미래의 혁신이 어디에서 일어날지 생각하고, 도전하고, 실패해서 오픈AI가 아직 만들지 못하는 기술을 먼저 만들고 선점하여 서비스를 제공하는 데 보다 주목해야 할 시점이다.