영화 아이언맨 속 '자비스' 현실로…GPT-4 등장 초읽기

[테크업팩토리]오픈AI GPT-4 튜링테스트 통과…내년 출시 기대

(서울=뉴스1) 구윤성 기자 = 6일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '스마트팩토리·자동화산업전(SFAW) 2022'에서 협동로봇이 '아이언맨' 마스크를 조립하고 있다. 스마트공장, 자동화산업 분야에서 아시아 최대 규모 종합 전시회인 이번 행사는 오는 8일까지 코엑스 전시홀 전관에서 열린다. 2022.4.6/뉴스1

영화 '아이언맨' 시리즈를 보면 주인공 토니 스타크와 그의 AI(인공지능) 비서 '자비스'가 쉴새 없이 말을 주고 받는다. 자비스는 스타크의 무모함에 빈정거리기도 하고, 세계를 구하기 위해 죽음을 불사한 스타크 대신 그의 연인인 페퍼 포츠에게 전화를 걸어주기도 한다. 사람보다 더 사람다운 AI, 자의식이 있는 것 마냥 자연스러운 대화가 가능한 AI를 현실에서도 만날 수 있을까.

최근 AI 커뮤니티를 들썩이는 소문이 돌고 있다. 차세대 AI 모델 GPT-4가 튜링테스트를 통과했다는 것. 튜링테스트는 AI가 얼마나 사람과 자연스럽게 소통할 수 있느냐를 측정하는 테스트다. AI 업계에 따르면 지금까지 튜링테스트를 완벽하게 통과한 모델은 없었다.

GPT-4를 개발 중인 오픈AI 측도 튜링테스트 통과를 간접적으로 밝혔다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영책임자(CEO)는 관련 뉴스가 나온 직후 자신의 트위터 계정에 "너희가 만든 '기술적 테러'에 자만하지 마라. '튜링테스트를 통과하는 능력'도 포스의 힘 앞에 무력하다"고 올렸다. 튜링테스트를 통과한 GPT-4와 다른 AI 모델과의 기술적 격차를 유머 있게 꼬집은 것으로 풀이된다.

문장만 넣으면 답변도 척척…오픈AI 'GPT'

GPT는 일론 머스크가 설립한 AI 연구소 오픈AI가 만든 자연어처리(NLP) 모델이다. 여러 종류의 텍스트 데이터들을 토대로 적절한 문장을 만들어 내는 게 목표다. 오픈AI는 2018년 GPT-1을 처음 세상에 선보인 데 이어 2019년 GPT-2, 2020년 GPT-3가 등장했다.

GPT의 기본적인 작동구조는 여타 NLP와 동일하다. 주어진 문장에 대해 적절한 답변 혹은 문장을 예측해 제시한다. 예를 들어 '한국의 수도는 어디인가'라고 질문했을 때 '한국'과 '수도'라는 키워드를 토대로 여러 텍스트 데이터를 검토하고 선별해 '서울'이라고 답한다.

각 버전의 차이는 파라미터(매개변수)다. 첫 모델인 GPT-1은 1억1700만개, GPT-2는 15억개, GPT-3는 1750억개의 파라미터를 갖췄다. 파라미터는 데이터가 들어왔을 때 일정 가중치로 결과물을 만든다. 같은 데이터가 들어와도 파라미터에 따라 결과물은 다를 수 있다. 파라미터가 많으면 많을수록 단순한 번역부터 프로그램 코딩까지 GPT의 확장성은 그만큼 커진다.

GPT는 GPT-2에서 GPT-3로 넘어오면서 격변기를 맞는다. GPT-2가 제대로 작동하려면 학습데이터를 넣고 트레이닝을 거쳐야 한다. 반면 GPT-3는 트레이닝이 필요 없다. 문장 몇 줄만 넣으면 바로 작동한다. 개발자가 아니라도 누구나 쉽게 GPT 모델을 이용할 수 있다.

GPT-4 볼륨보다 효율…"코딩에 초점 맞춰

지난 9일(현지시간) 샘 알트만 오픈AI CEO은 자신의 트위터에 튜링테스트와 관련된 포스트를 게재했다. /사진=샘 알트만 트위터

AI 업계는 내년 출시가 기대되는 GPT-4가 GPT-3에 상당하는 파급력을 가져올 것으로 기대하고 있다. 아직 GPT-4에 대한 구체적인 정보는 공개되지 않았지만, 유추할 수 있는 부분은 있다.

지난해 알트먼 CEO는 AC10 온라인 미팅 질의응답 세션에서 GPT-4와 관련해 "GPT-3와 비교해 파라미터는 큰 차이가 없을 것"이라며 "컴퓨팅 리소스를 얼마나 더 효율적으로 활용할 수 있느냐에 초점을 맞추고 있다"고 말했다. 작은 모델이라도 효율적으로 작동할 수 있도록 하겠다는 것.

알트먼 CEO는 또 GPT-4는 코딩 부문에 초점을 맞출 것이라고 밝혔다. 오픈AI는 이미 GPT-3를 기반으로 한 AI 코딩 모델 '코덱스'를 선보인 바 있다. 별도의 코딩 작업 없이도 대화하듯이 필요한 정보를 입력하면 코덱스가 알아서 코드를 짜고 앱을 만드는 모델이다. GPT-4가 코딩 측면에서 GPT-3보다 발전된 모습을 보일 수 있다면 비개발자의 앱 개발도 보다 손쉬워진다.

그러나 이같은 GPT-4의 파급력이 AI 업계 전체로 퍼져나갈지는 미지수다. 비용적인 측면에서 GPT에 대한 접근도가 크게 떨어지기 때문이다. 한 AI 스타트업 대표는 "GPT-3 기반으로 챗봇을 만들어 2시간 정도 사내에서 채팅했더니 30만원 정도 나왔다"며 "글자 수대로 가격이 책정되다 보니 유의미한 결과를 얻기까지 비용이 상당하다. 실제 서비스는 엄두도 못 낸다"고 말했다.

이 때문에 대부분 스타트업은 오픈 API(응용프로그램 인터페이스)로 공개된 GPT-2를 튜닝해 사용하고 있다. 트레이닝 과정을 거쳐야 하기 때문에 GPT-3보다 개발 기간은 길지만, 입맛에 맞는 모델을 만들기엔 GPT-3보다 오히려 낫다는 평가도 나온다.

한 AI 업계 관계자는 "GPT-4에 대해 공개된 정보가 적어 아직 섣불리 판단하긴 힘들지만, AI 업계 미치는 영향을 상당할 것"이라며 "인간과 AI 간극은 더욱 줄어들 것"이라고 말했다.

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