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[논&설] 진화한 AI '챗GPT'…'특이점은 오는 것 아닌 들이닥치는 것'
김현재 논설위원=1955년 9월의 마지막 날. 28살의 미국 인지과학자 존 매카시는 록펠러 재단에 한 통의 편지를 보낸다."내년 여름 뉴햄프셔 하노버에 있는 다트머스대에서 두 달 동안 10명의 과학자가 모여 인공지능을 연구할 것을 제안합니다. 연구는 학습과 기타 지성의 모든 측면을 자세히 묘사해서, 기계로 지능을 구현할 수 있다는 추측을 기반으로 진행될 것입니다. 언어를 사용하고, 추상과 개념을 만들고, 지금은 인간만 다룰 수 있는 문제들을 풀고, 스스로를 발전시키는 기계를 만들고자 합니다."
다시 AI의 붐을 불러온 것은 캐나다 토론토대의 제프리 힌턴이었다. 그는 '딥 러닝'이라는 기술로 2012년 이미지 인식 경시대회에서 오류율 15%를 기록, '마의 24%' 구간을 훨씬 뛰어넘어 우승을 차지한다. 이후 딥러닝을 중심으로 한 AI 경쟁의 막이 올랐다. 우리가 잘 아는 알파고 역시 딥러닝의 산물이다.알파고와 이세돌의 세기의 대결이 있었던 2016년 구글의 순다이 피차르 CEO는"모바일 퍼스트에서 AI 퍼스트로"를 선언했다. 이후 '오케이 구글'과 애플 '시리' 등 이른바 AI 비서로 불리는 기기들이 대거 출시됐다. AI 비서들이 급속도로 발전해 인간의 대화 상대가 될 것이라는 기대가 넘쳐났다. 하지만 이들은 지난 6년여간 날씨나 알람, 음악 재생 등 좁은 분야에서 정해진 질문에만 답을 하고, 조금만 그 틀을 벗어나면 '죄송합니다. 더 노력하겠습니다'라고 해놓고는 그만이었다.
물론, 아직 부족하고 실망스러운 부분도 많다. 엉뚱한 대답을 하거나, 석연찮은 논리로 잘못된 주장을 옹호하기도 한다. 데이터는 2021년으로 한정돼 있고, 몇 개 언어를 한다지만 영어에만 익숙하다.하지만 1천750억 개의 매개 변수를 가진 'GPT-3'의 업그레이드 버전으로 만들어진 이 챗봇이 매개변수가 1조∼100조 개에 이르는 'GPT-4'로 넘어가면 상황은 완전히 달라질 것이다. 인간의 뇌 신경세포와 유사한 기능을 하는 매개 변수가 많아진다는 것은 그만큼 지능이 향상된다는 것을 의미한다. 그동안 텍스트 기반 데이터만 학습했다면, 소리, 영상, 사진 등 다양한 형태의 정보 입력과 사고가 가능해진다. 인격체 같은 AI에 멀티모달이 구현되는 것이다.
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