빙챗을 사용해본 경험으로는 내게는 챗GPT기 훨씬 더 맞다는 느낌이다. 그 이유는 빙챗의 경우 현재의 링크를 달아주어 더 많은 글을 볼 수 있게 해주지만, 질문에 대한 답이 짧고 중간 중간 끊는 느낌이며, AI넷이라는 신문을 발행하는 사람으로서 깨끗하게 기사로 써 주는 챗GPT가 수많은 구질 구질한 링크를 달아주는 빙챗보다 더 좋았다. 하지만 무엇을 연구하는 사람으로서는 빙챗이 더 나을 수도 있겠다.

 

GPT-4 의 등장에 사람들이 흥분하지 않는다. 왜일까? GPT-4 는 2020년 등장한 GPT-3 가 나온지 3년만에 등장한 새로운 모델이다. 챗GPT에 사용된 모델이 중간인 GPT-3.5 이었는데, GPT-4는 이미 작년 챗GPT가 나올 시점에는 GPT-4가 어느정도 완성이 되었다고 볼 수 있다.

 

일단 좋아진 점은 이미지를 이해하는 능력이란다. GPT-4 는 단순히 언어를 이해하는 것 뿐 아니라 이미지를 이해하는 능력을 갖추게 되었다. 이미지를 보고 이것을 언어로 이해하게 되었다는 뜻. 예를 들어 그래프가 있는 시험문제를 집어 넣으면 그 문제를 풀어준다. 단순히 이미지에 해당하는 텍스트를 찾아내는 것이 아니라 이미지의 글자도 인식해서 텍스트로 바꾸는 능력을 갖춘 것이다.

 

향상된 지능과 지식이다. GPT-3 는 더 똑똑해졌고 더 많은 지식을 갖게 되었다. 오픈AI 는 여러 시험 점수를 통해서 이를 비교해줬는데, 변호사 시험에서 GPT-3.5가 하위 10% 의성적을 냈었다면, GPT-4 는 상위 10%의 성적을 받았단다. 미국 수능인 SAT 읽기와 쓰기에서는 상위 7%, SAT 수학에서는 상위 11% 의 점수를 기록. 대학원 시험인 GRE Quantitative에서 170점 만점에서 163점, Verbal 에서는 170점 만점에 169점을 받았다고한다. 

 

영어 외의 외국어 능력도 크게 향상되었다고 한다. 한국어 능력도 크게 좋아졌다는 의미. 심지어 GPT-4 는 유머를 이해한다고도 한다. 웃긴 사진을 보고 왜 이 사진이 이상한가를 설명해달라고 하면 해준다. 

 

더 안전해졌다고 한다. 오픈AI 에 따르면 GPT-4 는 허용되지 않은 콘텐츠에 대답할 확률이 82% 줄었고, GPT-3.5 보다는 팩트에 맞는 답변을 할 확률이 40% 늘어났다. 

 

이외에도 GPT-4 는 인공지능 학습 결과의 성과를 예측하거나, 컴퓨팅 비용을 절감하는 등의 발전이 있었다. 다만 유료 구독자인 챗GPT 플러스 이용자만 사용해 볼 수 있다.  

 

 

그런데 GPT-4 가 등장하고서의 반응은 챗GPT 가 뜨거웠을 때와 좀 다르다. 

1. 기대치와 만족도: 챗GPT-3가 이미 높은 수준의 인공지능 성능을 보여줬기 때문에, 챗GPT-4의 개선 사항이 사람들의 기대치를 크게 넘어서지 못할 수 있다. 따라서, 이전 버전과의 차이가 눈에 띄게 크지 않다면 사람들이 크게 흥분하지 않을 수 있다.

2. 경험의 한계: 인공지능의 발전에 따라 사람들이 점차 적응하게 되면서, 새로운 기술에 대한 경이로움이 감소할 수 있다. 이전 세대의 인공지능 기술에 비해 GPT-4가 훨씬 뛰어나더라도, 사람들은 이러한 발전에 이미 익숙해져 있을 수 있다.

3. 사회적 이슈와 걱정: 인공지능의 발전과 함께 사회적 이슈와 걱정도 늘어난다. 일자리 감소, 사생활 침해, 편견 및 오용 등과 관련된 우려가 있으며, 이러한 문제들 때문에 사람들이 새로운 인공지능 기술에 크게 열광하지 않을 수 있다.

4. 경쟁과 시장 포화: 인공지능 분야에서의 경쟁이 치열해지면서, 다양한 기업들이 비슷한 기술을 개발하고 있다. 따라서, 챗GPT-4와 같은 기술이 독보적인 위치를 차지하지 못하게 되어, 사람들의 관심을 끌기 어려울 수 있다.

5. 마케팅 및 홍보: 챗GPT-4의 출시와 관련된 마케팅 및 홍보 전략이 효과적이지 않았을 수 있다. 제품의 특성과 이점을 강조하지 못하면, 사람들이 크게 관심을 갖지 않을 수 있다.

 

소셜미디어에 나오는 여러 반응 등을 정리해보자. 가장 큰 우려는 오픈AI, MS 등이 AI 스타트업들의 영역을 침범한다는 점이다.  GPT-4 는 멀티모달리티라고 해서 언어를 넘어서 이미지까지 대응이 가능하므로, 이제는 이미지 영상제작 등의 스타트업들이 바짝 긴장하고 있다.

 

인공지능 분야는 매우 경쟁이 치열하며, 다양한 기업과 연구기관이 참여하고 있다. 실제로 많은 스타트업과 중소기업들도 인공지능 기술을 개발하고 시장에서 자리를 차지하고 있다. 이들 중 일부는 성공적으로 성장하여 큰 기업들과 경쟁하거나, 기술 혁신을 이루어 시장에 영향을 미치고 있다. 또한, 인공지능 기술의 발전은 협업과 공유를 통해 이루어지고 있다. 많은 인공지능 연구는 공개적으로 이루어지며, 연구 결과와 아이디어는 학술 커뮤니티와 공유되어 다양한 기업과 연구자들에게 도움을 준다. 이러한 협업을 통해 인공지능 기술의 발전이 지속적으로 이루어지고, 독점과 같은 현상을 완화할 수 있다. 픈AI, 마이크로소프트, 구글, 딥마인드 등의 기업들은 인공지능 시장에서 강력한 위치를 차지하고 있지만, 이들이 독점적으로 기술을 발전시키는 것은 아닙니다. 다양한 기업과 연구기관들의 경쟁과 협업을 통해 인공지능 기술의 발전이 이루어지고 있다.

 

여기에 또 루머로 애플이 이 시장에 뛰어든다고 한다. 애플은 인공지능과 기계학습 분야에 큰 관심을 갖고 있으며, 다양한 인공지능 기술을 개발하고 있다. 애플의 Siri는 대표적인 인공지능 비서로 알려져 있다. 애플은 인공지능 분야의 연구를 확장하고자 계속해서 인공지능 전문가를 채용하고, 인공지능 스타트업을 인수하고 있습니다. 이러한 노력을 통해 애플은 인공지능 시장에서의 경쟁력을 강화하려고 한다. 그러므로 애플이 생성 AI에 뛰어들 것이라는 루머는 가능성이 있는 주장일 수 있다. 하지만 현재까지는 구체적인 정보가 부족하여 애플이 생성 AI 분야에서 어떤 연구 및 개발을 진행하고 있는지 모른다.

 

오픈AI 의 기존 사업모델은 GPT 의 API를 스타트업들에게 제공하는 방식이었다. 스타트업들은 만드는데 큰 돈이 필요한 초거대 AI모델은 오픈AI 의 것을 가져와서 쓰고, 대신 이 AI를 가지고 소비자들에게 필요한 뾰족한 제품을 만들었다. 그런데 GPT 가 똑똑해지고 챗GPT처럼 아주 고객이 쓰기 편한 서비스로 나오면서 API를 사용하는 스타트업의 서비스와 오픈AI 의 서비스 영역이 겹치고 있다. 오픈AI 는 월 20달러 구독서비스인 챗GPT 플러스를 제공하고 있는데, 기업이 아닌 개인 생산성 향상을 위해서는 챗GPT 플러스만 있어도 충분하다. 

 

또 GPT-4 는 마이크로소프트라는 대기업의 서비스에 들어가고 있다. MS 와 경쟁하는 스타트업들은 설자리가 줄어든다. 듀오링고, 스트라이프 같은 큰 테크기업들도 GPT-4를 도입했는데 이들은 모두 스타트업들이 경쟁해야하는 강력한 대기업이다. 

 

GPT-3 API 를 사용하다가 챗GPT 가 등장하면서 오히려 고객을 잃어버린 재스퍼(Jasper)가 대표적인 중소기업이 대기업에게 밟힌 예다. 이건 유통으로 따지면 도매업체가 소매업도 하는 격이다.

 

GPT-4는 한국어도 잘한다.  그동안 한국어 능력은 챗GPT가 떨어진다고 보았지만 이제 아주 잘한다. 한국어 초거대모델을 만들려는 기업들 즉 네이버등은 또 이 초거대AI 기업들이게 밟힐 수 있다. 

 

그러나 한국의 네이버등은 오픈AI등과 협업 및 파트너십: 네이버와 같은 기업들은 오픈AI와 같은 글로벌 기업들과 협업하거나 파트너십을 맺을 수 있다. 이를 통해 기술의 교류와 상호 보완을 통해 서로의 AI 기술을 개선할 수 있다. 지역화 및 맞춤화: 네이버와 같은 기업들은 한국어 처리 능력뿐만 아니라 한국 문화와 관습, 특성에 맞는 AI 기술 개발에 집중할 수 있다. 이를 통해 한국 시장에 더욱 적합한 AI 기술을 제공할 수 있다. 독자적인 기술 개발: 네이버는 계속해서 자체 연구와 개발을 통해 인공지능 분야에서 경쟁력을 갖추면된다.

 

이를 위해 인공지능 전문가를 채용하거나 인공지능 관련 스타트업을 인수할 수 있다. 특정 분야 전문화: 네이버와 같은 기업들은 특정 분야나 산업에 초점을 맞추어 AI 기술을 개발할 수 있다. 이를 통해 해당 분야에서 독보적인 경쟁력을 갖출 수 있다. 오픈소스 및 공유: 네이버와 같은 기업들은 연구 결과와 기술을 오픈소스로 공유함으로써 국내외의 다양한 연구자들과 협력할 수 있다. 이를 통해 AI 기술 발전에 기여할 수 있으며, 기업 이미지와 인지도를 높일 수 있다.

 

오픈AI 는 GPT-4에 대한 주요 정보를 제공하지 않아 오픈AI 가 아니라 폐쇄AI 아니냐고 묻는다. 이번 GPT-4를 공개하면서 오픈AI 는 많은 것을 비밀로 했다. 당장 매개변수의 크기가 공개되지 않았고, 모델의 디테일도 공개되지 않았다. GPT-4와 관련된 정보가 부족하거나 매개변수의 크기, 모델의 디테일 등이 공개되지 않았다는 가정 하에 이에 대한 가능한 이유를 살펴보자. 기술 유출 및 경쟁 우려: 오픈AI는 선두 기업으로서 경쟁 우위를 유지하고자 할 것이다.

또 공개하지 않는 이유는 안전 및 보안 문제: 공개된 인공지능 기술은 오용될 가능성이 있으며, 이로 인해 사회적, 정치적 문제가 발생할 수 있다. 법률 및 규제 이슈: 인공지능 기술의 발전에 따라 법률 및 규제가 점차 강화되고 있다. 오픈AI는 이러한 법률 및 규제 이슈를 고려하여 일부 정보를 비공개로 유지할 수 있다. 연구 및 개발 과정: GPT-4의 연구 및 개발이 아직 완료되지 않았을 수 있다. 

 

 

이런 점에서 챗GPT가 화제가 된 이유는 기존의 AI를 훌륭한 제품으로 만든 것과 많은 사람이 무료로 사용해볼 수 있게 한 것이 결정적이었다.

 

오픈소스냐 오픈AI 냐? 구글의 AI 연구 독점에 대항해서 나온 것이 오픈AI 이고, 오픈AI 가 MS와 손을 잡으면서 여기에 대항해 나온 것이 스태빌리티AI, 일루더AI, 등과 메타도 자신들의 모델을 오픈소스로 공개하면서 개방하는 쪽으로 가고 있다, 구글도 자신의 초거대 언어모델인 PaLM 의 API를 공개하는 등 빅테크들도 오픈AI 와 MS라는 강력한 조합에 대항하기 위해서 숨겨왔던 무기를 개방하고 있다. 

 

오픈소스에 기반한 AI 비지니스는 지금 많은 사람들의 참여로 빠르게 발전하고 있다. 대표적인 것이 요즘 화제의 'AI 그림' 영역. 하지만 오픈소스이기 때문에 여기서 돈을 벌 수 있는 기회를 찾기가 쉽지 않다. 오픈AI 의 API를 사용하는 경우 기술적인 차별성을 찾기도 어려울  뿐만 아니라 스타트업들은 오픈AI의 서비스 자체와 경쟁해야하는 딜레마에 빠져있다. 생성형AI 라는 거대한 시장이 열리고 있는 것은 확실해 보이지만 거기서 사업모델을 찾아내고 생존하는 것은 쉽지 않다.

 

생성형AI 는 미디어와 엔터테인먼트에 가장 큰 변화를 가져온다. 그렇다면 초거대AI은 어떤 변화를 겪나?  챗GPT 로 대표되는 초거대AI 사업은 GPT-4 같은 파운데이션 모델을 만드는 회사와 여기에 컴퓨팅 파워를 제공하는 클라우드 회사가 한 몸이 되어 대부분의 이익을 가져간다. 그렇지 않으면 한 분야의 시작과 끝을 모두 장악하는 버티컬 AI 회사가 살아남을 수 있다. 대표적인 것이 테슬라이며, 로보틱스 분야도 있는데 로봇도 만들고, 로봇에 들어가는 AI도 만들고, 로봇에 필요한 데이터도 만드는 회사가 살아남는다. 나머지는 결국 앱스토어에 들어가는 것처럼 AI를 활용한 킬러 앱(서비스)을 만들게 된다. 

 

생성형 AI 는 지금까지 아래와 같은 분야에서 변화를 만들어 낼 것이다. 오피스워커, 개인들의 생산성 향상 툴 : MS가 내놓은 각종 코파일럿 콘텐츠 제작자들을 위한 툴 : 이미지, 영상, 작문, 음악,  뛰어난 성능의 번역 서비스 등이다. 이를 정리해보자.

 

우선 자연어 처리(NLP): 생성 AI는 텍스트 생성, 번역, 감정 분석, 요약 등 다양한 NLP 작업에서 높은 성능을 보여주고 있습니다. 이를 통해 고객 서비스, 기업 내 커뮤니케이션, 소셜 미디어 분석 등 다양한 분야에서 혁신이 이루어질 것으로 예상된다. 또 이미지 및 영상 처리: 생성 AI는 이미지 생성, 스타일 전이, 이미지-텍스트 변환 등 다양한 영상 처리 작업에서 높은 성능을 보여주고 있다. 이를 통해 광고, 미디어, 게임, 디자인 등의 분야에서 큰 변화가 예상된다. 

 

창작 및 예술: 생성 AI는 음악, 그림, 글쓰기 등 다양한 예술 분야에서 새로운 창작물을 만들어낼 수 있다. 이를 통해 예술가들의 창작 과정이 혁신되고, 새로운 예술 형태와 장르가 탄생할 것으로 기대된다. 또 의료: 생성 AI는 의료 영상 분석, 신약 개발, 진단 지원 등 다양한 의료 분야에서 활용될 것으로 예상된다. 이를 통해 의료 서비스의 질이 향상되고, 새로운 치료법이 개발될 것으로 기대된다. 

 

마지막으로 가장 큰 변화는 교육이다: 생성 AI는 맞춤형 교육 콘텐츠를 개발하고, 효과적인 학습 방법을 제안하는 데 활용될 수 있다. 이를 통해 교육의 질이 향상되고, 개인별 학습 경험이 혁신될 것으로 예상된다. 연구 및 개발: 생성 AI는 연구 논문 작성, 데이터 분석, 아이디어 제안 등 연구 및 개발 과정에서 활용될 수 있다. 이를 통해 연구 속도가 빨라지고, 새로운 아이디어와 발견이 촉진될 것으로 기대된다.