‘AI로 못할 게 없어’… 누가 어떻게 활용하느냐에 비전 달려
챗GPT로 사회가 한번 들썩인 것이 엊그제 같은데, 구글이 지난 5월, 연례 개발자 회의(I/O)에서 야심 차게 내놓은 인공지능(AI) 챗봇 ‘바드(Bard)’에 대한 평가가 호의적입니다. 누리꾼들도 이에 뒤질세라 바드와 챗GPT의 테스트 결과를 내놓으며 “역시 구글”이라며 엄지손가락을 치켜세웁니다. 단순히 결과값 때문만은 아닐 겁니다.
관련 자료를 찾아보니 검색을 비롯해 음성 인풋(Voice Input), 텍스트 전송(Text Exportation), 웹페이지 요약(Web Page Summarization), 멀티플 드래프츠(Multiple Drafts), 코드 설명(Code Explanation). 여행 계획(Trip Planning), 관련 검색 제안(Related Search Suggestions) 기능은 물론, 다크 모드 구현과 구글 제품 간의 서드파티 플로그인 통합 등 여러 주목할 만한 기능을 갖췄습니다. 마치 플랫폼의 플랫폼을 빨아들이는 블랙홀 같습니다.
이제, 포털의 검색창을 통하지 않고도 한층 더 업그레이드된 매뉴얼 값을 얻을 수 있습니다. 구글의 검색력과 AI가 하나된 결과입니다. 이렇게 디지털 신기술의 등장과 진화에는 AI가 있습니다. 4차 산업혁명의 핵심인 생성형 AI 기술을 이용해 이미 우리는 일상에서 UI·UX 디자인은 물론 UX 라이팅, 블로그 포스팅, 스트레이트 기사작성, 카피작성, 유튜브 숏츠 대본, SNS 광고문구 등에 활용하고 있습니다. 그림을 그리지 못해도 웹툰 작가가 될 수 있습니다. AI가 글을 쓰고, 뉴스를 생성하고 광고하는 시대인 거죠.
우리나라는 미국과 중국, 이스라엘과 함께 거대 AI 모델을 가진 국가로 자리잡았습니다. 네이버의 경우 2,040억 개의 파라미터를 자랑하는 언어모델 ‘하이퍼클로바(HyperCLOVA)’를 발표했을 정도로 놀라운 언어모델을 구축했습니다. 파라미터가 많을수록 AI는 언어 뿐 아니라 이미지와 영상을 이해하고 데이터 추론까지도 가능합니다. 이러한 ‘대형언어모델’은 회사의 기술적 기량을 보여주는 중요한 프로젝트이기도 합니다. 이러한 우리나라 특유의 빠른 피드백 문화 덕분에 구글이 이례적으로 한국어(와 일본어) 지원 서비스를 최우선으로 적용할 정도로 ‘우대’한 것이죠.
이렇듯, 생성형 AI는 우리 주변에서 조금씩 스며들며 일상화되고 있습니다. 구글이 이미 모든 영역에서 생성형 AI를 도입하고 있다는 사실은 이미 잘 알려진 이야기고, AI가 인문학 연구마저 변화시키고 있다는 소식도 미국 현지에서 조금씩 피어나고 있습니다. 심층 신경망은 더 오래된 역사를 조사하는 데도 도움되고, 비석에 새겨진 오래된 비문을 해석할 때 지워졌거나 맥락의 단서가 없을 경우에도 유용합니다.
MIT테크놀로지 리뷰에 따르면, 베네치아 카포스카리 대학교(Ca’ Foscari University)의 티아 소머쉴드(Thea Sommerschield) 교수는 비문에서 지워진 부분을 재구성하고 텍스트에 날짜와 장소를 부여하는 신경망 기술인 이타카(Ithaca)를 개발했습니다. 그는 7만 8,000개 이상의 비문 데이터 세트를 학습한 이 딥러닝 접근 방식으로 대량의 데이터를 학습함으로써 자료의 복원과 추출을 함께 처리했으며, 이는 역사학계의 최초의 사례로 꼽힙니다. 이제 역사가도 AI가 자신의 일과 하등 관련 없다는 등식을 깨기 시작한 거죠.
이런 이야기도 있습니다. 이희대 경희대 교수는 “이야기하는 사람이 신뢰를 얻어야 상대를 설득할 수 있다”고 합니다. 이것이 AI가 인간을 닮을 수는 있어도 인간이 되기 어려운 지점입니다. 때문에 AI는 존재 자체보다 이를 활용하는 인간의 역할에 따라 다른 모습을 띨 것이라고 이 교수는 예상합니다. 날로 진화하는 AI, 이를 어떤 분야에서 어떻게 활용하는지에 따라 비즈니스 향방이 갈린다고 해도 과언이 아니기 때문입니다. 여러분은 어떻게 생각하시나요?
