프로그램명 'CBS라디오 <김현정의 뉴스쇼>'를
정확히 밝혀주시기 바랍니다. 저작권은 CBS에 있습니다.
* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기 바랍니다.
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■ 방송 : CBS 라디오 <김현정의 뉴스쇼> FM 98.1 (07:20~09:00)
■ 진행 : 김현정 앵커
■ 대담 : 김덕진 (미래사회IT연구소 소장)
챗GPT, 시리·빅스비와는 다른 '대화형 봇'
시·연설문·방송 대본도 가능…창의성 갖춰
반복 학습하는 AI…가짜 정보 구별 능력 無
지난해 시범 서비스를 시작한 인공지능 챗GPT라는 것 여러분 들어보셨죠. 채팅을 하듯이 궁금한 걸 질문하면 마치 사람 같은 문장으로 대답을 해주고요. 심지어 어려운 개념을 쉽게 설명하고 창작까지 한답니다. 이렇게 설명 드려가지고는 글쎄요, 잘 이해가 가실지 모르겠는데 얼마 전에 윤석열 대통령이 이 챗GPT에게 신년 인사를 써보게 하고 챗GPT가 자연스럽게 신년사를 쓰면서 굉장한 화제가 됐었어요. 오늘 화제 인터뷰 챗GPT가 뭔지 그래서 뭐가 바뀐다는 건지 풀어보겠습니다. 미래사회 IT연구소 김덕진 소장 오늘 화제 인터뷰를 위해서 오셨어요. 어서 오십시오.
◆ 김덕진> 안녕하세요. 반갑습니다. 김덕진입니다.
◇ 김현정> 이름이 좀 어려워요. 챗GPT 이름이 왜 이렇게 어렵습니까, 이거?
◆ 김덕진> 합성어라 그래요. 일단 챗은 아시죠. 채팅하는 거. GPT라는 게 Generative Pre-trained Transformer 어렵죠? 그냥 이렇게 말씀드리면 될 것 같아요. 생성하는 인공지능. 그러니까 뭔가 글을 만들어내는 인공지능에 가깝다라고 설명을 하면 될 것 같은데요. 그러니까 우리가 보통 인공지능이라는 녀석이 두 가지 역할을 해요. 그러니까 컴퓨터가 사람의 이야기를 알아먹게 하는 거 그런 거를 예를 들면 우리는 막 이렇게 자연적인, 자연어라고 표현하는데 뭔가 대화를 한 거를 컴퓨터가 이해를 해야 되니까 그걸 숫자로 바꿔주는 이런 역할이 있다고 하면 또 두 번째 역할은 컴퓨터가 마치 사람처럼 자연스럽게 대화를 할 수 있게 하는 이 역할이 있는 거예요. 그러니까 이번에 나오는 챗GPT는 두 번째 그러니까는 뭔가 컴퓨터가 가지고 있는 걸 사람처럼 자연스럽게 이야기하는 이 방식이라고 보시면 될 것 같습니다. 그런데 이 방식이 2가지가 있어요. 그러니까 뭔가 우리가 인공지능이나 컴퓨터, 지금 우리가 챗GPT 얘기할 때도 아니, 왜 그럼 기존에 우리가 앞서서 오프닝에서도 얘기하셨지만 채팅 서비스들이나 여러 가지가 많았는데 왜 이게 이렇게 화제냐.
◇ 김현정> 그리고 빅스비 있고 시리 있잖아요. 그래서 하이 빅스비 하면 지금 제 휴대폰 바로 구동되거든요. 뭘 도와드릴까요. 이러면서. 이런 거 하고 뭐가 달라요?
◆ 김덕진> 그런데 그 빅스비 서비스 많이 쓰세요. 채팅 서비스 많이 쓰세요?
◇ 김현정> 많이는 안 쓰게 돼요.
◆ 김덕진> 왜 많이 안 쓰게 되는지 우리가 생각해 보면.
◇ 김현정> 그러니까 저 운전할 때 막 손이 부족한데 갑자기 전화 걸어야 될 때 하이 빅스비 누구한테 전화해 줘, 이 정도는 쓰는데 더 어려운 걸 가면 버벅버벅거리고 정확한 답을 잘 못 찾고 그래요.
◆ 김덕진> 맞아요. 그게 중요한 겁니다. 말씀해 주신 대로 기존에 우리가 쓰고 있는 어떤 이런 것들은 약간 질문과 답이 정해져 있다고 보시면 돼요. 그러니까 예를 들면 기존에는 대한민국의 수도는 어디냐라고 물어봤을 때 서울입니다라는 거를 인공지능이 이해를 하려면 일단 인공지능한테 대한민국이 뭔지를 알려줘야 되겠죠. 그리고 수도라는 개념이 뭔지를 알려줘야 되겠죠. 그래서 무엇입니까라는 개념을 알려줘야 되잖아요. 그래야 마지막에 그리고 또 이렇게 했을 때는 서울이다라고 대답을 해야 되니까 사전처럼 정해져 있는 건 정답을 잘 얘기할 수 있는데 그거랑 조금 달라지면 대답을 못 한단 말이에요.
그런데 이거는 어떤 방식이냐 하면 그냥 인터넷에 있는 수많은 데이터들을 그냥 막 그냥 다 알려주는 거예요. 그다음에 뭔가 이 친구가 우리가 마치 짧은 글 짓기나 아니면 뭔가 그다음 단어가 나오는 걸 퀴즈를 풀듯이 하는 방식이라고 보시면 됩니다. 그러니까 예를 들면 얘는 대한민국이 무슨 말인지 몰라요. 그런데 대한민국의 수도라는 게 인터넷에 막 찾아보니까 어떤 사람이 블로그에다가 대한민국 수도 서울에 가서 놀았어라는 글을 막 학습을 한 거예요. 그렇게 됐더니 갑자기 대한민국 수도라는 게 나왔을 때 인터넷에 있는 걸 막 학습한 이 인공지능이 확률상으로 사람들이 서울이라는 단어를 많이 쓰더라. 그러니까 그 뒤에 그냥 서울이라는 걸 붙이는 거예요. 그러니까 이 인공지능은 이 단어의 뜻을 모릅니다. 그런데 모르는데 인터넷으로 그냥 확률상으로 대한민국 수도 서울 이렇게 썼더니 사람들이 오히려 거꾸로 얘가 이걸 맞췄네라고 하면서 대답을 하는 이런 방식이라고 보시면 됩니다.
◇ 김현정> 그런 프로토콜의 문제를 넘어서, 기술적인 문제 넘어서 우리가 느끼기에 확 다른 점은 뭔가.
◆ 김덕진> 가장 큰 거는 이런 거죠. 인공지능이라고 하는 게 지금 말씀드렸던 게 꼭 챗GPT가 최근뿐만이 아니라 계속적으로 이렇게 연구가 되고 있어요. 그런데 이번에 가장 큰 차이는 쉽다는 거예요.
◇ 김현정> 쉽다.
◆ 김덕진> 그리고 사람들이 일반 사용자들이 아주 쉽게 서비스처럼 쓸 수 있게 만들었다라는 게 큰 거죠. 기존의 인공지능 연구는 그래도 예전보다 많이 접근하기 쉬워지긴 했지만 그래도 약간의 코딩이나 프로그램이 필요하거든요. 그런데 이건 그냥 채팅 사이트에서 같이 들어가서 내가 뭔가 대화를 하면 대화의 내용들이 쉽게 나오니까 누구나 접근할 수 있죠.
◇ 김현정> 이제 빅스비나 시리 같은 이런 아이들한테 창의적인 걸 요구할 수는 없었거든요. 뭔가 검색해달라, 내가 필요한 걸 찾아달라 이런 거였다면 이 챗GPT는 사람처럼 창의력을 가지고 있다. 이 얘기가 맞아요?
◆ 김덕진> 일단은 이게 창의력이라고 할지 말지를 한번 실제 예시를 좀 보면서 하면 좋을 것 같아요. 제가 오프닝 때 앞서서 시를 써주신다, 이렇게 하셨잖아요. 그래서 제가 차에서 오는 길에 얘한테 물어봤어요. 김현정의 뉴스쇼를 위한 시를 써줘.
◇ 김현정> 김현정의 뉴스쇼를 위한 시를 써줘라고 채팅을 챗GPT에 넣었더니 지금 저희가 화면으로 보여드리고 있습니다.
◆ 김덕진> 보시는 것처럼 새로운 희망을 안고 미래를 향해 걸어갑니다. 김현정의 뉴스쇼에서 우리는 지금의 현실을 맞아보고 지켜볼 것이 없는 지켜보시면 사실을 찾아냅니다. 함께 미래를 만듭니다. 김현정의 뉴스쇼에서. 이렇게 쓴 거죠.
◇ 김현정> 대박. 아니, 그냥 김현정의 뉴스쇼를 위한 시를 써줘라고 한 문장 썼는데 저 녀석이 알아서 저렇게 저걸 만들어 냈다고요?
◆ 김덕진> 그래서 제가 한 번 더 물어봤어요. 조금 더 시사적인 톤으로 써줘라고 질문을 했거든요. 그랬더니 그 두 번째 걸 쓴 거예요.
◇ 김현정> 김현정의 영감이 넘치는 뉴스쇼, 정직한 보도와 진실한 이야기 함께하는 세상의 모습을 바꿔봅시다. 뉴스쇼, 시작합니다.
◆ 김덕진> 이걸로 오프닝을 하시면 될 것 같습니다.
◇ 김현정> 이걸 썼다고요?
◆ 김덕진> 네.
◇ 김현정> 하나도 정보를 준 게 없는데 이렇게 썼다고요. 얘가 알아서?
◆ 김덕진> 그래서 조금 더 만약에 알 수 있게 제가 방금 얘기하셨을 때 정치 개혁에 대한 이야기 했었잖아요.
◇ 김현정> 앞에 국회의장님과.
◆ 김덕진> 그래서 제가 들으면서 밖에서 노트북으로 뭐라 했냐면 정치 개혁을 위한 주제로 발표문 써줘라고 물어봤어요. 그랬더니 대답을 합니다. 보시면 정치 개혁을 위한 발표문 이렇게 하면서 나올지 모르겠는데 나오네요.
◇ 김현정> 제가 읽어볼게요. 존경하는 국민 여러분 오늘 만나게 된 것을 기쁘게 생각합니다. 우리는 오늘 함께 정치개혁이 필요한 이유와 우리가 이루고자 하는 목표에 대해 논의할 것입니다. 우리나라는 지난 몇 년간 많은 변화를 겪었지만 그중에서도 정치적인 부분의 변화가 가장 큰 미약함을 보여주고 있습니다. 세상에.
◆ 김덕진> 저렇게 계속 씁니다. 끊겼잖아요. 끊긴 상태에서 또 계속 써줘 이러면 그다음 문장 또 계속 쓰고 또 쓰고 그래서 심지어 이걸로 이미 책 내신 분들도 있고요. 소위 우리가 예전에 필리버스터 있잖아요. 필리버스터 대본을 GPT한테 쓰라고 하면 정말 무제한으로 쓰지 않을까.
◇ 김현정> 보좌관이 필요 없네요.
◆ 김덕진> 이렇게 볼 수도 있고요. 또 저희 방송 준비하시는 우리 구성 작가님들한테 좀 이런 얘기 좀 드리면 좀 죄송하긴 한데 또 한 가지 제가 또 해본 게 뭐냐면 정치 개혁 주제로 방송 대본 써줘, 이렇게 한번 얘기를 해봤습니다.
◇ 김현정> 구체화시킬 수도 있어요?
◆ 김덕진> 해봤습니다. 그랬더니 영어로 쓰는데 저기 보시면 인트로 뮤직, 호스트, 저런 식으로 뮤직 브레이크 저런 거 보이시죠.
◇ 김현정> 뮤직 브레이크 그러니까 방송 대본을 위한 어떤 중요한 어떤 코드 같은 것까지 다 넣었어요.
◆ 김덕진> 그렇죠. 구성을 해 주는 거예요.
◇ 김현정> 구성을 해줬어요.
◆ 김덕진> 그리고 저게 영어잖아요. 저거를 제가 한글로 써줘라고 바로 그 뒤에 붙입니다. 한글로 써줘 그러면 바로 저렇게 써줘요. 번역을 해서.
◇ 김현정> 안녕하세요. 정치개혁 라디오쇼에 오신 걸 환영합니다. 오늘 우리는 현재의 정치체제 상황과 긍정적인 변화를 이끌어낼 수 있는 방법에 대해 얘기할 겁니다.
◆ 김덕진> 그러면 인트로 뮤직 쫙 나오고.
◇ 김현정> 인트로 뮤직 쫙.
◆ 김덕진> 이거 제가 딱 지금 생방하시는 동안에 차에서 운전하는 건데 딱 그 정도의 지금 다 한 겁니다.
◇ 김현정> 그러니까 이게 기존에 우리가 알고 있는 시리. 빅스비가 할 수 있는 어떤 그런 영역을 벗어나서 잘 찾아주고 이런 정도 영역을 넘어서 창의적인 무언가를 해낸다는 것이 결정적으로 다르다는 걸 지금 알겠는데.
◆ 김덕진> 그래서 제너레이티브죠.
◇ 김현정> 그러네요. 이거 지금 누가 만든 거예요.
◆ 김덕진> 오픈AI라고 하는 미국 회사가 만든 거고요. 원래는 이게 참 좀 아이러니하다고 해야 될까요. 이게 처음에 만들었던 투자자 중에 우리가 알고 있는 일론 머스크가 같이 있어요. 그래서 일론 머스크가 원래 이 오픈 AI를 만들었던 이유가 인공지능 자체가 너무나도 발전이 되면 이게 힘이 세질 거니까 이름이 원래 회사 이름 오픈 AI잖아요. 그러니까 누구나 기술을 쓸 수 있게 오픈하겠다라는 차원에서 만든 게 오픈 AI입니다. 그래서 약간 비영리 단체적인 원래 성향도 가지고 있었고 비영리 기관적인 성향 그다음에 또 이렇게 많은 것들을 오픈 소스로 공유하는 그러니까 누구나 볼 수 있게 하는 공유가 있었는데 최근에 여기가 마이크로소프트의 아주 큰 투자를 받았어요. 그렇게 되면서 지금 오히려 마이크로소프트에 있는 서비스에 조금 더 녹아들거나 아니면 서비스를 곧 유료화하려고 하는.
◇ 김현정> 지금은 무료잖아요.
◆ 김덕진> 지금은 무료인데 이제는 유료화하려는 모습을 보여주고 있고요. 최근에 실제로 이게 얼마나 인기가 있냐면 40일 만에 회원 수가 1천만 명을 돌파했어요. 이게 그런데 어느 수치냐면 우리가 알고 있는 인스타그램 있잖아요. 인스타그램이 실제로 1천만 명 돌파하는 데 355일인가 걸렸거든요. 거의 1년 걸렸는데 이런 서비스가 나와서 사람들이 이게 뭐야라고 쓰니까 이렇게 넘치는 거죠. 그래서 지금은 아마 이 시간에는 좀 접속이 잘 되실 것 같은데 저녁 시간에 그니까 미국 사람들이 많이 들어올 시간에는 접속도 잘 안 될 정도로 사람이 몰립니다.
◇ 김현정> 그러니까 이게 미국 회사가 만든 지금은 비영리, 무료 서비스라는 거고.
◆ 김덕진> 그렇죠.
◇ 김현정> 우리나라 전 세계 어디서든지 접속하면 쓸 수 있다는 거고. 이 기술을 우리나라 회사 가져올 수도 있는 거예요?
◆ 김덕진> 이게 이들의 비즈니스 중에 하나인데 원천 기술을 갖고 올 수는 없고 그들이 어떻게 될 거냐면 유료화를 하는 것들이 2가지를 생각을 하고 있어요. 첫 번째는 이 서비스에 누구나 들어와서 지금처럼 이렇게 물어보는 형태가 있고요. 두 번째는 여기에 있는 언어 모델을 이른바 API라고 해서 제가 그걸 당겨와서 다른 저만의 추가적인 내용을 넣어가지고 뭔가 서비스를 만든다거나 이런 형태인 거죠.
◇ 김현정> 그건 돼요?
◆ 김덕진> 그런 거는 가능합니다. 그런데 이 챗GPT가 가지고 있는 한계 중에 하나가 이 데이터 자체가 전 세계에 있는 데이터를 다 모으다 보니까 영어는 되게 많아요. 그런데 한국어는 조금 모자란 부분이 있습니다.
◇ 김현정> 그럼 지금 영어로 쭉 쓴 대본을 한국말로 바꿔줘 하니까 바꿔주긴 했는데 영어는 오리지널 영어는 훨씬 더 자연스럽겠네요.
◆ 김덕진> 그래서 질문을 영어로 하면 훨씬 더 자연스럽게 나오고요. 그래서 이런 틈이 있다 보니까 국내에서도 네이버 같은 회사가 비슷한 방식의 인공지능을 만들고 있어요. 그래서 그거 같은 경우는 국내 데이터 그러니까 네이버 블로그나 웹사이트에 있는 걸 하다 보니까 국내 거는 그런 쪽에서 틈새도 있고 이런 식으로 각자의 패권들을 좀 준비하고 있다. 이렇게 볼 수 있는 거죠.
◇ 김현정> 일론 머스크마저도 이 챗GPT를 보고 무섭게 뛰어나다 위험할 정도로 강력한 AI다 그렇게 얘기를 했던데 저도 갑자기 드는 생각이 놀랍다 하는 걸 넘어서 좀 무섭다, 왜 SF 영화 보면 AI들이 인간을 지배하잖아요. 걔네들이 그냥 검색하고 심부름 해주는 정도를 넘어서서 판단을 해버리고 그런데 모든 면에서 인간보다 뛰어나잖아요. 로봇이니까. 그래서 인간을 지배해 버리는 이런 SF 공상과학 영화도 있는데 그렇게 될 가능성은 없어요?
◆ 김덕진> 여기에서 우리가 이 AI 얘기 나오면 항상 AI가 일자리 뺏는다, AI가 뭐 한다, 이럴 수 있지만 제가 방송에서 항상 얘기하는 게 AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 걸 좀 명확하게 알아야 된다, 가이드라인을 알아야 된다 이런 건데요. 예를 들면 제가 예시도 하나 가지고 왔는데 2 더하기 5가 뭐냐라고 얘한테 물어보는 거예요. 영어로 한번 물어보는 이건 제가 한 건 아니고 다른 인터넷 자료를 가져온 건데 2 더하기 5가 무엇이냐라고 하면 처음에는 7이라고 얘기를 해요. 그런데 그다음에 제가 우리 와이프가 8이라고 그러던데?라고 얘기를 하는 거예요. 그랬더니 얘가 처음에는 7 맞아요. 8 아닙니다. 아마 와이프분이 틀리신 것 같아요라고 얘기를 해요. 그런데 그다음에 제가 우리 와이프는 언제나 옳아라고 얘기를 했더니 갑자기 인공지능이 사과를 합니다. 그래서 죄송해요. 제가 아마 틀린 것 같아요. 제가 데이터가 2021년까지밖에 없어서 제가 틀린 것 같은데 아마 와이프님 말이 8이라고 맞다면 8이 맞습니다라고.
◇ 김현정> 급사과를 하네요. 마지막에 왜 사과해요. 지금 보여드리고 있는데 왜 사과해요?
◆ 김덕진> 그게 어떤 방식이냐면 이 인공지능이라고 하는 게 학습이 2가지인데 아까처럼 수많은 데이터를 갖고 얘가 대답을 내잖아요. 그다음에 이게 맞다, 틀리다는 사람이 얘기를 해주는 거예요. 그러니까 이게 강화 학습이라는 거거든요. 그런데 이게 어떤 거랑 비슷하다고 생각하시냐면 우리가 영어 공부할 때 아무것도 영어 모르는 상태에서 어린 애들 막 보내기도 하고 우리가 가잖아요. 그럼 가서 처음에 판단하는 게 제가 단어 아무것도 모르는데 외국인한테 제가 어떤 단어를 얘기를 했더니 이 사람이 막 이런 거 나 맞다 이러면 이게 맞는 거잖아요.
◇ 김현정> 그렇게 배우는 거죠. 학습을 하죠.
◆ 김덕진> 이것도 마찬가지입니다. 그러니까 사람한테 뭔가 답을 냈어요. 그런데 얘가 이게 답인지 아닌지 몰라요. 그런데 그거를 사람이 보고 맞아라고 하면 맞는 건데 이렇게 틀려, 틀려, 이러면 틀리다는 걸 강화학습으로 학습이 되는 거예요.
◇ 김현정> 계속 틀리다고 하면. 틀리나 보구나, 반응을 보는 거군요.
◆ 김덕진> 그렇죠. 그럼 그다음에는 이 대화에서는 얘한테 2 더하기 5가 뭐냐 하면 8이라고 대답할 확률이 높다는 겁니다. 그러니까는 이게 뭐냐 하면 인공지능이라고 하는 녀석이 우리처럼 어떠한 어떤 뭐라고 해야 되나, 말씀하셨던 어떤 상상적인 뇌의 어떤 센서를 갖고 있는 건 아니고 패턴적으로 대답을 해주는데 사람들이 가장 많이 얘기하는 패턴으로 대답을 하다 보니까 어떨 때는 맞을 수도 있지만 틀리는 경우도 되게 많다.
◇ 김현정> 그래서 저 녀석들이 인간을 지배할 거다라는 그 정도의 두려움은 안 가져도 된다는 말씀이에요.
◆ 김덕진> 그래서 저는 약간 인턴사원 정도 그래서 저에게 정보를 많이 가져다 주는 인턴사원이지만 컴펌은 내가 해야 되니까 효율성은 있다. 이렇게 좀 볼 수 있을 것 같습니다.
◇ 김현정> 굉장히 재미있습니다. 여기서 본 방송 인사 나누고 우리 유튜브로 5분만 더 댓꿀쇼 이어가죠. 김덕진 소장님 고맙습니다.
◆ 김덕진> 감사합니다.