[연합뉴스] 진화한 AI '챗GPT', "특이점은 오는 것 아닌 들이닥치는 것" (2023.01.25)

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[논&설] 진화한 AI '챗GPT'…"특이점은 오는 것 아닌 들이닥치는 것" | 연합뉴스

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 인공지능(Artificial Intelligence)을 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."'다트머스 제안서'라고 불리는 이 문건에서 인공지능(AI)이라는 용어가 처음 세상에 이름을 드러냈다. 그러나 AI 연구는 녹록지 않았다. 인간처럼 생각하는 기계에 대한 연구는 과학기술계의 꿈이었지만, 그 이론을 뒷받침할 기술의 발달이 더뎠기 때문이다. '컴퓨터와 인간의 뇌 구조는 다르다'는 성급한 결론들이 나오면서 답답한 50여 년의 세월이 흘렀다.

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.

사람들의 실망이 고조될 즈음, 지난해 연말 테슬라 CEO 일론 머스크와 실리콘밸리의 천재 투자자 샘 올트먼 등이 공동 설립한 비영리법인 '오픈AI'가 고도화된 언어 생성 인공지능 기술 '챗GPT'(Generative Pre-trained Transformer)를 공개했다.

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.

집 한 채 크기의 에니악 컴퓨터에 의존하던 1955년에 '사람처럼 생각하는 기계'라는 개념을 생각해 낸 인류는 불과 60여 년 만에 거의 인간처럼 대화를 주고받을 수 있는 챗GPT를 만들어 냈다. 딥 러닝이 나오기 전 50여 년이 태동기였다면 불과 10년 만에 이뤄낸 성과다. 1억1천700만 개의 매개변수를 가진 GPT-1 버전이 나온 것이 5년 전인 2018년이다. 1조 개가 넘는 GPT-4 버전은 올해 공개될 예정이라고 한다.

미국의 인공지능학자 레이먼드 커즈와일은 2011년 저서 <특이점이 온다>에서 "정보기술, 유전자 공학, 로봇공학, 나노기술, 인공지능 등의 기하급수적인 성장으로 인해 인류는 마침내 2045년에는 특이점에 이르게 된다"고 했다. 특이점(singularity)이란 무엇인가. 인간이 설정한 기준점을 넘어서는 세상, 인간이 AI가 하는 일을 통제하기는커녕 짐작조차 할 수 없는 세상이 펼쳐진다는 얘기다.

하루 두 배씩 번식하는 연꽃이 보름 동안 연못을 절반가량 채웠다. 연못이 연꽃으로 모두 덮이는 데 앞으로 며칠이 더 걸릴까. 또 다른 보름? 아니다. 정답은 바로 다음 날이다. 기하급수적이라는 말은 이런 것이다. 고 이어령 박사는 "특이점은 오는 것이 아니라 들이닥치는 것"이라고 했다.