오픈AI의 챗GPT 첫 화면. /사진=챗GPT 홈페이지 갈무리

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 일론 머스크가 설립한 AI 연구소 오픈AI가 만든 자연어처리(NLP) 모델이다. 주어진 문장에 기존 텍스트데이터를 토대로 답변을 제시하는 것이 골자다. 가령 '한국의 수도는 어디인가'라고 질문했을 때 '한국'과 '수도'라는 키워드를 토대로 여러 텍스트 데이터를 검토하고 선별해 '서울'이라고 답한다.

오픈AI는 2018년 GPT-1을 처음 선보인 데 이어 2019년 GPT-2, 2020년 GPT-3가 등장했다. 각 버전의 차이는 파라미터(매개변수)인데, 인간의 뇌신경세포(시냅스)에 해당한다. 파라미터가 늘어나면 더 자연스럽게 질문을 이해하고 문맥에 맞는 답을 내놓을 수 있다. 단순번역에서부터 프로그램 코딩까지 확장성도 커진다. GPT-1은 1억1700만개, GPT-2는 15억개, GPT-3는 1750억개의 파라미터를 갖췄다. 챗GPT는 GPT-3를 개량한 GPT-3.5 기반 초거대 언어모델(LLP)로, 이전 질문까지 기억해 맥락에 적합한 답을 찾아준다.

챗GPT에 자신에 대해 설명해 달라고 질문한 결과. /사진=챗GPT 갈무리

지금까지 '생성 AI(Generative AI)' 모델은 이미지나 음성·영상을 중심으로 발달해왔다. 달리2(Dall-E2)·미드저니·오픈아트 등 최근 이미지 생성 AI가 쏟아져 나왔다. 배우 윤여정의 20대 모습을 재연해 최근 화제가 된 광고도 AI 음성합성과 영상합성 기술을 일부 이용했다. 그런데 텍스트 기반의 '생성 AI'는 이들 분야보다 상대적으로 늦게 개발됐다. 이미지나 음성, 영상에 비해 인간 언어는 매우 복잡하고 미묘해 구조나 의미를 기계가 이해하도록 훈련시키는 것이 쉽지 않아서다. 정제된 고품질 텍스트 데이터를 확보하는 것도 이미지나 영상에 비해 여의치 않았다.
GPT 4.0, 본질만 '쏙' 뽑아 준다업계는 챗GPT가 장기적으로 구글 등을 대체하며 검색포털의 새 패러다임을 제시할 잠재력을 지녔다고 본다. '텍스트 생성 AI'가 다양한 분야에 접목되면 더 전문적이고 세밀한 서비스를 제공할 수 있다는 것. 검색의 본질인 '정확한 정보 전달'이 가능하다는 의미다. AI 업계 관계자는 "구글이나 네이버 등 검색 엔진이 상업적으로 최적화되면서 마케팅 광고 키워드 등 상업적 결과만 내놓은데 반해 챗GPT는 질문자가 원하는 보다 근원적 지식을 찾을 수 있다"고 설명했다. GPT-4.0이 출시되면 검색 인터페이스가 모두 챗봇 형태로 바뀔 것이라는 관측도 나온다.

특히 마이크로소프트(MS)가 검색 서비스 빙(Bing)를 비롯해 클라우드 서비스 애저와 워드·파워포인트·엑셀 등 오피스 프로그램까지 자사 모든 서비스에 오픈 AI 기술을 적용하겠다고 발표해 기대감을 고조시킨다. 간단한 명령어만 입력하면 AI가 PPT를 만들거나 엑셀 스프레드 시트도 작성할 수 있다는 얘기다. 구글이 잔뜩 긴장하며 코드레드를 발령한 것도 이때문이다. 구글은 이에 맞서 AI 챗봇 '스패로우' 출시한다. 스패로우는 챗GPT에는 없는 정보의 출처까지 답변에 명시할 예정이다.

앤서링 AI(Answering AI) 스타트업 포티투마루의 김동환 대표는 "현재는 뉴스를 검색했을 때 심층 기사나 관련 기사를 나열해 주고 이용자가 직접 선택하지만, 앞으로는 이용자가 원하는 맥락을 이해하고 정확히 필요한 기사 내용을 모아 한 번에 제시하는 초개인화 형태로 변할 것"이라고 했다.

이미지·영상·텍스트 등 모든 검색을 통합하게될 것이라는 의견도 나왔다. 퓨처플래닝연구소 김예은 소장은 "GPT-4.0이 확산되면 그림과 글은 물론 구글 검색같은 실시간 정보와 각종 전문분야까지 포괄하는 진정한 의미의 '범용 AI'가 나오게될 것"이라고 말했다.
인간이 입력할 '질문' 중요성 ↑

각종 생성 AI의 프롬프트를 만들어 주는 서비스 프롬프트 베이스(PromptBase). /사진=프롬프트 베이스 홈페이지 갈무리

전문가들은 챗GPT 시대에는 질문인 '프롬프트(명령어)'를 얼마나 잘 입력하느냐가 중요하다고 입모은다. 비슷하지만 미묘하게 다른 질문을 입력하면 결과값이 완전히 달라진다는 사실을 확인했기 때문이다. AI 면접 솔루션 스타트업 제네시스랩의 이영복 대표는 "예를 들어 잘 나가는 주식 5개를 추천해달라고 하면 답을 주지 않는데, 네가 애널이라고 가정하고 이런 상황을 고려했을 때 어떤 주식을 추천해주겠댜고 물으면 답이 나온다"고 설명했다.

이에 업계에서는 생성 AI와 잘 대화하는 법을 찾는 '프롬프트 엔지니어(prompt engineering)'가 앞으로 각광받을 것이라 봤다. 김예은 소장은 "AI가 발전하면서 내가 무엇을 모르는지 조차 알기 힘들어지고 있다"며 "이런 상황에서 정확하게 내가 무엇을 할 수 있는지 도와주는 프롬프트 엔지니어, 테크 어시스턴트가 필요할 것"이라고 전망했다.