엔지니어로서 10년 넘게 일하며 많은 신기술을 접했다. 챗GPT(ChatGPT)는 지난 10년 동안 만난 신기술 중 가장 범용적으로 사용될 좋은 기술이라 생각한다. 엄밀히 따지면 신기술이라기보다는 신제품이라 하는 게 맞겠다. 챗GPT는 기술이 아닌 애플리케이션이기 때문이다.

지난 2022년 말부터 업계 주요 키워드 자리를 고수하는 챗GPT. 이 글에서는 챗GPT를 알아보고 챗GPT를 비롯한 AI 애플리케이션이 우리 일상에 그리고 업무에 어떻게 관여하게 될지 알아본다.

챗GPT란 무엇인가

먼저 챗GPT에 앞서 챗GPT의 기반이 되는 GPT와 GPT를 만든 OpenAI에 관해 알아보자.

◼︎ OpenAI란 무엇인가

OpenAI 타임라인

OpenAI는 GPT를 만든 인공지능 회사다. GPT는 “Generative Pre-trained Transformer”의 약자로 OpenAI에서 만든 언어모델이다. 2015년 12월 설립된 OpenAI는 2년 6개월 뒤인 2018년 6월에 GPT 논문을 출시했다. 이후 8개월 뒤인 2019년 2월에 GPT-2 그리고 1년 4개월 뒤이자 OpenAI 설립 4년 6개월 뒤인 2020년 6월에 GPT-3가 나왔다. GPT-3가 출시된 후 1년 9개월 뒤 2022년 3월에는 InstructGPT가 출시됐다.

다시 9개월 뒤인 2022년 11월. GPT-3를 발표한 지 2년 6개월 그리고 OpenAI가 설립 된지 7년 만에 챗GPT가 세상에 나온다. 다시 3개월 뒤인 2023년 3월엔 GPT-4가. 그리고 열흘 뒤엔 ChatGPT Plugin이 나오며 2023년 4월 현재까지 업계의 주요 키워드를 장악하고 있다.

샘 알트만

OpenAI의 성공으로 단번에 세계적인 스타가 된 인물이 있다. OpenAI CEO 샘 알트만(Sam Altman)이다.

사실 샘 알트만은 스타트업 업계에서 이미 유명인이었다. 초기 스타트업 액셀러레이터로 유명한 와이콤비네이터(Y-combinator) CEO와 의장까지 역임하며 VC(벤처캐피탈) 업계에서 2014년부터 2019년까지 2천 개가 넘는 초기 스타트업에 투자를 했다.

샘 알트만은 1985년생으로 미국에서 태어났다. 스탠퍼드에서 컴퓨터를 전공했지만 2년 뒤 중퇴하고 2005년 위치 공유 소셜 서비스 루프트(Loopt)를 공동창업해 2012년 그린닷이라는 금융회사에 판매했따. 2011년 공동창업한 온라인 데이팅 서비스 오케이큐피드(OkCupid)는 매치 그룹이 5천만 달러에 인수했다.

이후 샘 알트만은 2014년 와이콤비네이터에 합류해 에어비앤비, 스트라이프, 레딧, 아사나, 핀터레스트 등 유명 스타트업에 투자했다. 투자자로 일하며 2015년엔 일론 머스크와 함께 OpenAI를 공동 창업했다. 2019년부터는 OpenAI의 CEO로 일했다.

샘 알트만은 캐릭터가 강한 인물이다. 17세에 커밍아웃한 게이이며, 두 번의 성공적인 스타트업 엑싯을 경험하고, 30대의 나이로 세계 최고 VC 대표를 경험한 뒤 OpenAI로 세상을 뒤흔들며 역사를 만들어가는 중이다. 그런데 단순히 비즈니스 영역에서만 활동한 인물이 아니다.

샘 알트만은 “주요한 과학적 진전 없이 수십조 기업을 만들 수 없다”라며 딥테크, 엔지니어링, 과학 스타트업에 투자했다. 융합 기술 스타트업인 헬리온에 투자한 뒤에는 “헬리온은 내게 투자 포트폴리오 그 이상이다”라며 굉장한 애정을 보이기도 했다. 비즈니스를 넘어 인류의 발전에도 관심을 둔 것이다.

또한 기본소득 정책에 적극 지지 의사를 밝히기도 했고, 2020년에는 월드코인이라는 암호화폐 프로젝트를 공동 창업해 홍채 인증을 한 사용자에게 매달 암호 화폐를 지급하겠다는 비전을 보이기도 했다. 이는 기본소득의 일환으로 보인다.

와이콤비네이터의 공동 창업자 폴 그레이엄(Paul Graham)은 지난 30년 동안 가장 흥미로운 스타트업 창업자 5명을 꼽아달라는 질문에 ▲애플의 스티브 잡스와 ▲구글의 래리와 세르게이 옆에 샘 알트만을 두었다. 심지어 이 질문에서는 와이콤비네이터 인물을 빼달라고 했는데, 그런 어설픈 규칙으로 샘 알트만을 뺄 수 없다며 이런 평가를 했다.

“디자인에 관해선 ‘스티브 잡스’라면 어떻게 했을까? 생각합니다. 전략이나 야망에 관해선 ‘샘이 어떻게 할까?’ 자문하고요. – 폴 그레이엄

세계를 뒤흔드는 애플리케이션 챗GPT는 이런 리더와 함께 탄생했다.

◼︎ GPT란 무엇인가

GPT를 내가 소개하는 것보다 챗GPT가 설명하는 게 재밌을 것 같다. 챗GPT에게 GPT를 설명해보라고 했더니 이렇게 답했다.

GPT는 “Generative Pre-trained Transformer”의 약어입니다. GPT 모델은 OpenAI가 개발한 딥러닝 언어 모델로, 텍스트 생성, 번역, 요약 등 다양한 자연어 처리 (NLP) 작업에 사용됩니다.

GPT 모델은 Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다. Transformer는 시퀀스-투-시퀀스(seq2seq) 모델을 개선하기 위해 개발된 인코더-디코더 구조의 모델입니다. Transformer는 RNN이나 CNN과 같은 기존의 네트워크 아키텍처와 달리, self-attention 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스의 모든 요소 간의 관계를 모델링합니다.

GPT 모델은 이러한 Transformer 아키텍처를 사용하여, 대량의 텍스트 데이터를 사전 훈련하고, 이를 기반으로 특정 NLP 작업에 대해 fine-tuning을 수행합니다. 이를 통해 GPT 모델은 대용량 텍스트 데이터를 기반으로 높은 성능을 발휘할 수 있으며, 다양한 NLP 작업에 적용할 수 있습니다.

GPT 모델은 현재까지도 많은 연구자들에 의해 활발하게 연구되고 있으며, 매년 새로운 버전이 출시되어 더욱 높은 성능을 보여주고 있습니다.

무슨 말인지 잘 모르겠다. 챗GPT를 소개하는데 여기서 멈추는 건 의미가 없겠다. 챗GPT에게 초등학생도 알아들을 수 있게 설명해보라고 했다.

GPT는 자연어 처리를 위한 딥러닝 모델 중 하나입니다. 이 모델은 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여, 사람이 사용하는 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다.

예를 들어, GPT 모델에 “나는 학교에 갔다”라는 문장을 입력하면, 모델은 이 문장의 구조와 의미를 파악하고, 이를 바탕으로 “나는 학교에 갔어” 또는 “학교에 가서 노래를 부르고 싶었다”와 같은 새로운 문장을 생성할 수 있습니다.

이러한 GPT 모델은 자연어 처리 분야에서 다양한 활용이 가능합니다. 예를 들어, 번역, 요약, 질문 응답, 챗봇 등 다양한 언어 모델링 작업에 사용될 수 있습니다.

쉽게 말하면, GPT는 컴퓨터가 우리가 말하는 언어를 이해하고, 이를 사용해 새로운 문장을 만들어 낼 수 있는 기술입니다.

이 글은 GPT라는 딥러닝 모델 자체를 분석하는 것을 주제로 하지 않는다. 챗GPT라는 애플리케이션에 관한 내용을 주제로 한다. 때문에 GPT 모델을 좀 더 자세히 분석하지는 않는다.

다만 자연어 처리와 딥러닝 모델 등은 앞으로 쏟아지는 AI 애플리케이션을 사용하기 위해서라도 대략적으로 이해하는 건 의미 있다고 생각한다. 역시 챗GPT에게 물어봤다.

자연어 처리는 인간이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리하는 기술입니다.

우리가 말하는 언어는 다양한 형태로 사용됩니다. 예를 들어, 문장을 이해하고 번역하는 것부터 시작해서, 단어의 뜻을 파악하고 문맥에 따라 적절한 대답을 하는 것까지 다양한 작업이 있습니다.

이러한 작업들은 자연어 처리 기술을 이용하여 해결할 수 있습니다. 자연어 처리 기술은 컴퓨터가 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 다양한 알고리즘과 기술을 사용합니다.

자연어 처리 기술은 예를 들어, 다양한 언어로 된 문서들을 분석하여 중요한 정보를 추출하거나, 온라인 상에서 사용자가 입력한 검색어를 이해하고 적절한 검색 결과를 제공하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

쉽게 말하면, 자연어 처리는 인간이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 도와주는 기술입니다.

딥러닝 모델에 관해서도 알아보자.

딥러닝 모델은 인공지능의 한 종류입니다.

우리가 생각하는 인공지능은 대부분 프로그램을 이용하여 사람이 직접 만들어낸 규칙을 컴퓨터가 따르도록 하는 것이었습니다. 그러나 딥러닝 모델은 이와 달리, 데이터를 바탕으로 스스로 학습하며, 규칙을 찾아내는 방법을 사용합니다.

예를 들어, 딥러닝 모델에게 사과 사진을 보여주면, 이를 인식하고 ‘사과’라는 결과를 출력할 수 있습니다. 이 과정에서 딥러닝 모델은 수많은 사과 사진 데이터를 학습하고, 사과의 특징을 스스로 학습합니다.

이러한 딥러닝 모델은 더 복잡한 작업도 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 인간의 언어를 이해하고 번역하는 것부터 시작해서, 이미지 인식, 음성인식, 게임 플레이 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

쉽게 말하면, 딥러닝 모델은 데이터를 기반으로 자신의 능력을 스스로 향상시켜가며, 다양한 작업을 수행할 수 있는 인공지능입니다.

정리하면 자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 도와주는 기술이며 딥러닝은 자연어 처리를 위한 기술 중 하나다. 딥러닝 모델은 인공지능의 한 종류로 데이터를 바탕으로 스스로 학습해 규칙을 찾아내는 인공지능이다.

그리고 GPT는 딥러닝 모델 중 하나다. AI 애플리케이션 사용자 입장에서는 이 정도만 이해해도 충분하다고 생각한다.

◼︎ 왜 챗GPT에 열광하는가

2022년 11월 출시한 챗GPT는 엄청난 속도로 우리 삶에 스며들고 있다. 사실 여전히 챗GPT를 사용하지 않은 사람이 더 많다. 사용하지 않았다면 속도감을 느끼지 못할 수 있겠다. 과연 얼마나 빠르게 스며들고 있을까?

챗GPT의 속도

세계를 필드로 볼 경우 적어도 100만 사용자는 확보해야 ‘사용자가 있다’고 평가할 수 있겠다. 그림은 세계적인 서비스가 100만 사용자를 확보하기까지의 시간을 그린 것이다. 그림에서 확연히 보이듯 챗GPT는 단연 압도적이다. 단 5일 만에 100만 사용자를 확보했다.

엔지니어로서 5일이란 숫자는 다소 당황스럽기도 하며 샘 알트만이 얼마나 자신감이 있었는지 그리고 그 자신감에 걸맞은 준비성에 놀랍다. 챗GPT가 종종 멈추긴 했지만 대부분 정상 작동했다. 이는 샘 알트만이 시작부터 100만 사용자 정도는 염두에 두고 서비스를 런칭했다는 것이다. 최근 클라우드 기술이 많이 발전했다고 해도 시작부터 100만 사용자를 염두에 두고 서비스를 구성한 것은 소름이 돋는다.

챗GPT는 출시 후 세 달이 지나지 않아 사용자 수는 1억 명을 넘어선 것으로 보고됐다. 더 무서운 것은 월 20달러를 내는 유료 사용자가 100만 명을 돌파했다는 것이다. 연 매출로 환산하면 유료 사용자만으로 연 매출 3천억 원을 넘기는 수치다.

챗GPT는 챗과 GPT다

그렇다면 왜 챗GPT에 열광할까? 소프트웨어 개발자로서 그리고 비즈니스에 관심이 많은 엔지니어로서의 생각은 챗GPT가 챗과 GPT에 집중했기 때문이라 생각한다.

서비스 관점에서 더하기와 빼기 중 어려운 건 빼기다. 앞서 딥러닝 모델 등을 물어보며 챗GPT 화면을 보여줬다. 챗GPT는 정말 그게 전부다.

<그림10>은 챗GPT 전체 화면 캡처다. 오른쪽 영역은 채팅 영역이고, 왼쪽 영역은 채팅 기록과 몇몇 설정 버튼뿐이다. OpenAI는 세계 최고 엔지니어들이 모인 기술 기업이다. 이는 서비스 출시 단 5일만에 100만 사용자를 돌파해도 무리가 없을 정도의 서비스를 만들 수 있는 애플리케이션 전문가들이기도 하다는 것이다. 즉, 이들은 현 챗GPT를 훨씬 더 화려하게 만들 수 있는 기술력이 있는 엔지니어들이다.

그런데 챗GPT 사용자가 1억 명을 넘어서는 과정에서 챗GPT의 UI와 기능은 변하지 않았다. 말 그대로 챗과 GPT 외에는 별다른 기능이 없다.

애플리케이션 엔지니어로서 이들의 선택은 정석과도 같다. 정말 필요한 것만 만들었다. 본질에 집중한 서비스는 엔지니어는 물론 서비스 기획자 역시 뛰어난 통찰이 있는 인물이라 생각한다. 다시 말하지만 더하기보다 빼기가 더 어렵다.

그냥 타이핑만 하면 된다

또한 챗GPT는 별다른 사용법이 필요 없다. 그냥 타이핑만 하면 된다. 마치 카카오톡으로 친구와 대화하듯 궁금한 것을 물어보면 끝이다.

챗GPT에 관해 공중파 뉴스에서도 매일 같이 보도하다 보니 부모님도 챗GPT가 궁금하다고 하셨다. 회원가입을 해서 바로 노트북에 사용할 수 있게 하고 채팅 위치만 알려드렸더니 바로 사용하셨다. 내 부모님은 카카오톡과 네이버, 유튜브 정도를 사용하시는 평범한 60대다.

애플리케이션 엔지니어로서 챗GPT 성공의 대부분은 채팅과 GPT 외 모든 것을 덜어낸 빼기에 있다고 생각한다.

챗GPT는 어떻게 활용되는가

SNS를 보다 보면 챗GPT와 관련된 이야기가 정말 많이 올라온다. 그렇게 챗GPT 세계에 들어와 이것저것 사용해본 사례를 공유한다.

◼︎ 전문 지식

애플리케이션 엔지니어로서 코드를 작성한다. 요즘은 엔지니어의 영역이 넓어져서 인프라 영역도 만날 수 있는데 검색을 많이 하는 편이다.

얼마 전에는 와레버스 블로그를 설치한 서버 로그를 보고 싶은데 위치를 찾지 못하던 중이었다. 구글에서 몇 개 문서를 봤지만, 만족스러운 결과를 찾지 못했고, 문득 떠오른 챗GPT에게 물었다.

결론부터 말하자면 정확히 저 위치에 로그가 있었다.

인프라에 익숙한 엔지니어는 당연할 수 있겠지만 평소 코드레벨 작업을 주로 했던 내게는 순간 기억이 나질 않았다. 블로그 설치는 벌써 몇 년 전 해두고 잊었기에 뭐라고 검색해야 할지 바로 떠오르지 않았다. 챗GPT에게 물어본 문장을 보면 주저리주저리 적은 게 보일 것이다. 저렇게 구글 검색을 넣으면 누락된 검색어라며 원하는 답이 나오지 않는다.

이 밖에도 많은 도움을 받았지만 가장 짜릿했던 사례였다.

◼︎ 단순 계산

애플페이가 한국에 들어오며 현대카드를 발급받아야 할 이유가 생겼다. 평소 신용카드를 사용하지 않았기에 카드 적립금을 계산하는 게 생소했다. 귀찮기도 했다. 제약조건이 있으니 갑자기 계산을 어떻게 할지 떠오르지 않았는데 문득 챗GPT가 떠올랐다.

단순한 계산이지만 계산을 수식이 아닌 한글로 할 수 있는 건 꽤 편리했다. 마찬가지로 서비스 매출을 계산하다가 성장률과 배수의 상관관계가 궁금해졌다.

엑셀로 빠르게 만들 수 있고, 평소 이런 계산을 많이 했던 사람이라면 이미 머릿속에서 계산이 끝났을 것이다. 하지만 평소 생각하지 않던 계산이라면 수식으로 옮기고 엑셀에 넣는 과정이 꽤 귀찮다.

챗GPT는 한글로 물어보면 된다.

◼︎ 아이디어

프로젝트를 진행하며 서비스명이 떠오르지 않아 앓고 있었다. 순간 챗GPT를 활용해보면 어떨까 싶었다. 당장 물어봤다.

딱히 느낌이 오지 않았다. 그런데 갑자기 좋은 생각이 떠올랐다.

결론부터 말하면 챗GPT가 추천해주는 이름을 사용하진 않았다. 하지만 아이디어가 막혔을 때 단순히 ‘더 없어?’라는 말에 즉시 10개를 더 던져줄 수 있는 동료는 없다. 하지만 챗GPT는 가능하다. 심지어 늘 친절하다.

챗GPT를 비롯한 AI 애플리케이션을 만나보자

챗GPT는 GPT 기반 AI 애플리케이션이다. 인공지능은 이렇게 애플리케이션을 통해 우리 삶에 스며들 것이다. 아니, 사실 이미 스며들어있다.

바로 사용해볼 수 있는 AI 애플리케이션을 소개한다.

◼︎ AskUp

아숙업(AskUp)은 한국 스타트업 업스테이지에서 만든 AI 애플리케이션이다. GPT를 카카오톡에서 사용할 수 있도록 카카오 채널에 연동한 것인데, 2023년 3월 5일 출시 후 한 달만에 사용자 60만 명을 확보했다. 챗GPT를 사용하지 않고 카카오톡에서 GPT를 사용할 수 있는 것이다.

4월에는 광학문자 판독(OCR) 기능을 추가해 이미지에서 텍스트를 읽을 수 있게 됐다. ‘그려줘’ 명령어로 그림도 그릴 수 있다.

아숙업을 활용해 ‘선글라스 쓴 하얀 고양이’를 그렸다. 아숙업은 카카오톡에서 친구 추가만 하면 되기 때문에 바로 사용해보길 추천한다. 현재는 코인을 하루 100개 무료로 주는데, 이미지를 그리는데 코인이 3개 필요하다. 국민 메신저에서 무료로 GPT를 가입 없이 사용해볼 수 있으니 테스트해보자.

◼︎ 브루

브루(Vrew)는 한국 스타트업 보이저엑스가 만든 ‘자동 자막 만들기 프로그램’이다. 유튜버를 시도해본 사람이라면 대부분 알 정도로 널리 알려진 서비스다. 2018년 출시돼 2021년 월간 사용자 100만 명을 확보했다.

텍스트를 넣으면 자동으로 자막을 입혀준다. 영상 작업을 해본 사람이라면 자막이 얼마나 지루한 반복 작업인지 알 것이다. 유튜브에서 보는 영상 중 많은 자막이 브루를 사용해 만들었다.

브루는 자막 기능으로 알려졌지만 내가 흥미로웠던 기능은 AI 목소리다. 무려 300개가 넘는 AI 목소리를 제공하는데 2023년 4월 현재 기준 모두 무료다. 4월 말부터는 유료 요금제가 도입된다고 하니 지금 사용해보는 걸 추천한다.

◼︎ 미드저니

미드저니(Midjourney)는 그림 그리는 AI다. 아래 화면처럼 영어로 명령어를 넣으면 그림을 그려준다. 그림 수준이 상당히 높아서 많은 곳에서 활용도가 있음이 증명됐다. 웹툰이나 로고 등 상업용도로도 사용할 수 있기 때문에 많은 관심을 받고 있다.

<그림26>은 하얀 패딩을 입은 프란치스코 교황으로 보이지만 미드저니로 만들어진 이미지다. 미드저니는 이런 실제 사진도 만들어낼 수 있다. 결과물이 너무 좋아서 문제가 될 정도이니 성능은 검증됐다.

미드저니는 명령어에 따라 결과물이 천차만별이다. 영어로 작성돼야 하는 불편함이 있긴 하지만 뉴비(newbies) 채널은 모두에게 공개돼 있으니 다른 사용자의 명령어를 보고 원하는 명령어를 학습할 수도 있다. 뉴비 채널 참여는 무료이니 메신저 디스코드(Discord)에 가입해 미드저니 채널에 들어가 체험판 사용을 해보길 추천한다.

마무리

챗GPT는 신기술과 범용성을 모두 잡은 훌륭한 AI 애플리케이션이다. OpenAI가 성공 궤도에 오르기까지 강력한 캐릭터의 샘 알트만의 리더십이 있었고 OpenAI는 현재 진행형이다.

GPT는 굉장한 기술이지만 모든 사용자가 GPT의 작동 원리를 깊게 알 필요는 없다고 생각한다. 기술은 결국 사람을 이롭게 하는 수단이며 기술을 활용해 무엇을 하는지가 더 중요하다. 때문에 기술에 겁먹지 말고 가볍게 사용하며 애플리케이션과 친해지길 권장한다.

본문에서는 다양한 장점을 소개했지만 사실 AI 애플리케이션은 ▲거짓 정보 ▲윤리 ▲정치 등 다양한 논란을 마주하고 있다. 나 역시 챗GPT를 사용하며 거짓 정보를 만나기도 했고 다양한 기사를 통해 윤리적, 정치적 문제를 쉽게 찾아볼 수 있다.

최근 업계에서는 인공지능 개발을 잠시 중단하자는 서명운동이 일어날 만큼 챗GPT의 질주가 무섭다. 여기에 MS(마이크로소프트)는 지난 1월 OpenAI와 파트너십을 발표하며 100억 달러(약 12조3500억원)를 투자했다. 이어서 MS의 웹 브라우저인 빙(Bing)에 챗 GPT를 연동하고, MS 오피스에 AI 애플리케이션을 추가하는 등 투자자의 가슴을 설레게 만드는 중이다. 구글은 이 분위기에서 빠르게 AI 챗봇 바드(Bard)를 출시했으나 혹평받으며 주가에 영향을 받기도 했다. AI 애플리케이션 전쟁은 이제 시작이다.

스티브 잡스가 가져온 모바일 혁명을 엔지니어로서 누리며 커리어를 시작했다. 약 10년이 흐른 지금 어쩌면 모바일의 다음 기회로 AI 애플리케이션 시대가 열리는 것 아닐까.

참고자료

• Meet Sam Altman, the man behind OpenAI, ChatGPT, OkCupid, and more – BusinessToday
• ‘챗GPT의 아버지’ 샘 알트만은 어떤 사람인가
• GPT-4 발표한 오픈AI ‘샘 알트만’, “AI가 사회를 재구성할 것이며 위험을 인정합니다, 이것이 조금 두렵습니다” < 기획 < FOCUS < 기사본문 – 인공지능신문
• Five Founders
• 챗GPT 개발사 가치 38조원…이용자 1억 명 돌파
• 챗GPT 돈 되네…유료 이용자 100만명 돌파 | 한국경제
• Paul Graham keynote at RailsConf | Dave Thomas | Flickr
• “그려줘” 한 마디에 없던 이미지도 생성…’AskUp’, 손도 달았다 – 머니투데이
• [생성 AI 서비스 소개] 업스테이지의 인공지능 챗봇 서비스 ‘아숙업(AskUP)’ – 전자신문
• ‘패딩입은 교황-체포된 트럼프’…AI가 만든 가짜뉴스들
• MS, 오픈AI 파트너십 공식 발표…투자 규모 100억달러