챗 GPT 대화형 인공지능 서비스 기능과 한계에 대해 알아보기

챗 GPT는 대화형 인공지능 서비스 입니다.그냥 회원가입을 하고 채팅하듯이 쓰면 됩니다.

스마트폰으로도 이 서비스를 제공하는 웹사이트에 들어가면 이용할 수 있으며,PC나 노트북에서는 줄바꿈은 시프트 키와 엔터 키를 동시에 눌러서 하며,스마트폰에서는 종이비행기 모양의 전송 버튼을 누르기 전까지는 전송이 안 되므로 자판에서 엔터에 해당하는 부분을 터치하면 됩니다.챗 GPT를 이용하는 것은 이 분야에서 쓰이는 용어로는'프롬프트(prompt)'를 입력하면 '응답(response)'이 생성된다고 표현합니다.즉 질문을 하면 응답을 한다는 것입니다.

open AI 출저

1.CHAT GPT 의의

기존까지 대화형 AI는 사람이 하는 말을 잘 못 알아듣는 경우가 많았습니다.사람은 문법과 맞춤법을 완벽하게 구사하지 못할뿐더러 언어의 특성상 해석의 차이가 매우 광범위하며,인간 같은 대화를 위해서는 인간이 가진 문화적 배경과 상식들도 가져야 하므로 동문서답을 하거나 아예 답변을 못 하는 경우가 많아 단답형 외에는 활용도가 극히 제한적이었습니다.

하지만 CHAT GPT는 언어 부분에서 대량의 학습을 시키고 최상의 AI를 접목했고 앞뒤 문맥과 이전 대화를 기억했으며 대충 말해도 거의 알아듣는 수준에 도달했습니다.그냥 알아듣는 정도를 넘어서 웬만한 전문적인 지식도 일반인 수준 이상을 보여주는 경우가 많아서 다재다능하다고 볼수 있습니다.

대화형 인공지능-open AI출저

이는 이전까지 본 적 없는 수준의 능력으로 사람들에게 놀라움을 주었습니다.또한 시,소설,입사지원서,수필과 같은 창작의 영역도 일정 수준 이상의 능력을 보여주는 것은 물론,전문 데이터 학습을 통해 코딩 작성 전문 영역까지 신뢰도가 높은 답변을 보이면서 그 활용성이 다양해졌습니다.

 

알파고가 정상급 바둑기사를 이기면서 AI의 능력에 대해 놀라움을 주었다면,챗GPT는 뛰어난 능력을 바탕으로 실생활에 영향을 주고 있는 것이 가장 큰 의미라고 할 수 있습니다. 벌써 부터 업무에 활용하면서 생산성을 늘린 사람들이 많습니다.이에 따라 긍정적인 부분도 있지만,일부 능력이 인간 수준을 뛰어넘으면서 AI 때문에 직업을 잃게 될 미래가 더 가까워졌다는 평가도 존재합니다.

새로 나온 GPT-4 버전에서는 의사,변호사같은 전문직 시험 테스트에서 상위 10% 수준의 답변을 내놓으면서 인간의 능력을 점점 뛰어넘고 있었습니다.특히 언어적인 업무를 위주로 하는 직종은 직격탄을 맞을 위기에 처해 있습니다.변호사는 물론 일부 개발자,회계사,세무사,번역가,통역사,기자,교육가,재무설계사 등 같은 직종들일 것입니다.현재는 이들의 업무를 완전히 맡기기는 어려우나 수단으로 활용하고 있는 사람들이 상당히 많으며 4개월 만에 출시된 GPT-4 버전의 발전이 상당하다는 점에서 앞으로 수년간 그 발전 속도는 상상하기 어려울 정도가 되었습니다.

2.기술적인 측면

하지만 그래도 기능적으로 한계가 있을 것이라 추측합니다.챗GPT는 주고받은 대화와 대화의 문맥을 기억할 수 있으며,보고서나 실제로 작동하는 파이선 코드를 비롯한 인간과 같은 상세하고 논리적인 글을 만들어 낼 수 있습니다.그리고 음악 에세이를 작성하고 문제에까지 답할 수 있습니다.

 

그리고 모든 시험에 문제에 인간 테스트 응시자보다 높은 수준으로 답을 합니다. 시와 노래 가사 쓰기; Linux 시스템을 모방하고,채팅방을 시뮬레이션하고,틱택도와 같은 게임을 하고,ATM을 시뮬레이션합니다.챗 GPT의 교육 데이터는 man page와 인터넷 현상 및 게시판 시스템,파이션 프로그래밍 언어와 같은 프로그래밍 언어에 대한 정보도 포함되어 있습니다.

일부 저술가는 CHAT GPT가 놀라울 만큼 인간적이고 상세한 글을 생성할 수 있어서 이런 부분이 학계에서 심각한 문제가 될 수 있다고 평가했습니다.전작인 Instruct GPT에 비해 CHAT GPT는 위험하고 부정직한 답변을 가능한 회피하도록 설계되었습니다.

Time to reset

3.기능적인 한계

그러나 CHAT GPT에는 여러 가지 한계가 있는 것 같습니다.OpenAI는 CHAT GPT가 "때로는 그럴듯하지만 부정확하거나 터무니없는 대답을 쓰기도 한다"는 것을 인정하고 있습니다.이러한 행동은 대형 언어 모델에 공통으로 나타나며 "광각"이라고 불립니다.인간의 감시를 중심으로 설계된 CHAT GPT의 보상 모델은 Good hart의 법칙으로 알려진 최적화 병리학의 예에서 과도하게 최적화되어 성능을 저해할 수도 있다고 합니다.

ChatGPT 훈련에서 인간 검토자들은 실제 이해나 사실 내용과 관계없이 더 긴 답변을 선호했습니다.훈련 데이터는 또한 알고리즘 편향으로 어려움을 겪으며,이는 CHAT GPT가 사람에 대한 설명자를 포함한 프롬프트에 응답할 때 드러날 수 있습니다.한 예로 여성과 유색인종 과학자들이 백인과 남성 과학자들보다 열등하다는 것을 나타내는 랩을 만들었습니다.

OpenAI의 개발자이자 CEO인 샘 알트먼은'명백하게 AGI에 근접하지 않았다'라고 말했습니다. CHAT GPT에 '너는 강인공지능인가?'라고 물어보면 자기는 그저 언어모델일 뿐 절대 AGI는 아니라고 답을 합니다.그것은 사고에 의한 답변이 아니라 개발자들이 입력해놓은 수동적인 답변이라고 합니다.잠재성을 어필해야 하는 CHAT GPT를 개발자들조차 한계를 느끼고 있습니다.CHAT GPT는 소위 '어떤 언어를 자연어에 대한 흉내만 낼 뿐이며,자신이 무슨 말을 하는지 무슨 의미를 전달하는지 알지 못합니다.

인터넷 탄생 이후,4차산업 혁명으로 접어들며 5g 그리고 인공지능 이제는 AI 서비스로 가장 빠른 속도로 퍼져나가는 소비자 중심의 소프트웨어이자 최고 혁신이라고 불리고 있는 것 같습니다.