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챗GPT 빅 웨이브
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챗GPT 빅 웨이브

: 초거대 AI가 불러올 비즈니스 변화

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품목정보

품목정보
발행일 2023년 05월 15일
쪽수, 무게, 크기 244쪽 | 414g | 145*212*17mm
ISBN13 9791192742076
ISBN10 1192742079

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2023년 상반기는 하루가 1년 같았다. 1년 동안 벌어질 일들이 하루 안에 너무나도 압축해서 이루어지고 있다. 그만큼 챗 GPT가 쏘아 올린 공이 나비 효과로 이어져 많은 변화를 만들어 내는 것 같다. 기업들도 이 챗GPT의 기술이 앞으로 어떠한 변화를 만들어 낼지, 또 비즈니스 모델(BM) 혁신에 대해 고민이 많다.
---「1장」중에서

챗GPT에 적용된 AI는 LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델)이라 불리는 것으로, 기존의 인공지능보다 범용적으로 사용될 수 있고 인간의 언어를 기반으로 학습된 모델이다. 챗GPT는 우리 모든 일상에서 범용적으로 쓸 수 있는 AI라는 점에서 기존 AI와 다르다. 알파고는 특정 목적으로만 해결할 수 있는 ‘특정 용도의 AI(좁은 AI 혹은 내로우 AI)’이며, 기존에 우리가 접한 대부분의 AI가 그렇다. 예를 들면 자율 주행차에 탑재된 AI는 운전만 잘하도록 특정되어 있고, 페이스 레커그니션 AI(Face Recognition AI)는 얼굴만 인식하는 데 특화되어 있다. 그런데 챗GPT에 사용된 AI는 ‘범용 AI’로 말 그대로 여러 분야나 용도로 널리 쓰여 뭐든지 잘 수행한다. 이것이 가능해진 이유는 LLM이라는 새로운 AI 모델 때문이다. LLM의 ‘Language(언어)’가 중요한데, 컴퓨터 언어가 아니라 우리가 말하는 ‘인간의 언어’다. LLM은 영어, 한국어, 일본어 등 수많은 인간의 언어를 이해할 수 있는 범용 AI 모델이 기반이 되어 기존의 AI와는 큰 차이가 있다.
---「1장」중에서

GPT-4(Generative Pre-trained Transformer 4)는 오픈AI에서 만든 다중 모드 대규모 언어 모델이며 GPT 시리즈의 네 번째 모델이다. 2023년 3월 14일에 출시되었으며 챗GPT 플러스를 통해 제한된 형태로 공개적으로 사용할 수 있게 되었으며 상용 API에 대한 액세스는 대기자 명단을 통해 제공된다. GPT-4는 다음 토큰을 예측하도록 사전 훈련되었으며(공개 데이터와 ‘제3자로부터 라이선스를 제공받은 데이터’를 모두 사용) 다음을 위한 인간 및 AI 피드백의 강화학습으로 미세 조정되었다.
---「1장」중에서

챗GPT가 검색을 대체할 것이냐고 묻는다면 그럴 것 같지 않다고 답할 것이다. 챗GPT는 ‘대화형’이다. 대화하다가 무언가를 물어볼 수도 있고, 답변해 주고, 그러다 다른 걸 물어보기도 한다. 하지만 주고받는 대화와 검색을 통해 읽는 것은 다르다. 사람과 대화할 때 특정 주제에 관해 상대방이 더 잘 알고 있다고 생각하면 검색하거나 찾아보지 않을 것이다. 그런 것처럼 검색을 통해 비슷한 자료를 여러 개 찾아보는 것과 챗GPT 같은 대화형 인터페이스로 필요한 것만 물어보고 정보를 주고받으면서 얻는 차이가 있다. 그래서 검색은 검색대로 서비스를 이어갈 것이고, 챗GPT는 그것대로 시장을 점유해 나갈 것이다.
---「2장」중에서

3억 명 중 지속해서 이탈하지 않고 꾸준히 쓰는 사용자에 대한 데이터는 없지만, 아마도 GPT-4 같은 새로운 형태의 기술이 지속적으로 발표되고 이어서 챗GPT 플러그인에 다양한 서비스들이 가세하면 사용자 유입은 계속 늘어날 것이다. 오픈AI의 발전 속도를 볼 때, 지금 3억 명의 사용자가 5억 명이 되는 건 시간 문제 아닐까? 그 5억 명이 지속적으로, 매일 사용한다고 가정했을 때 생활화 검증은 끝났다고 본다. ‘산업화’는 비즈니스를 하는 기업이 받아들여야 하는 분야다. 최근 토스와 카카오톡 같은 국내 빅테크 기업이 이를 활용하고 있고, 교육 IT 분야에서도 받아들이는 속도가 빠르다. 이런 흐름 속에서 원래 IT 사업을 하지 않았던 스타트업도 새로운 서비스에 챗GPT를 활용하려는 움직임이 있다. 이런 현상을 보고 ‘생활화’에 이어 ‘산업화’도 빨라지겠다는 생각이 들었다. 모바일이 확대되는 데 3~4년이 걸렸다면 이번 ‘챗GPT의 산업화’는 2024년 정도가 되면 훨씬 빠른 속도로 앞당겨질 것이다.
---「2장」중에서

기존에 존재하는 소프트웨어나 서비스, 솔루션에 LLM, 챗GPT 기술을 적극적으로 도입해 품질을 높여 경쟁력을 강화하면 큰 기회가 될 것이다. 현재 외국의 기업뿐 아니라 우리나라의 삼성SDS, 비아이매트릭스, 패스트포워드 등 관련 업계에서는 이미 챗GPT를 도입하며 제품 고도화를 실시하고 있다. 국내외 빅테크 기업이 기술 도입에 적극적이기에 참여하지 않는다면 위기가 찾아올 수 있다. 또한 챗GPT나 마이크로소프트의 엣지 브라우저에서 AGI 서비스들을 한데 묶어 새로운 슈퍼앱이 탄생한다면 이는 기존의 구글이나 네이버, 카카오, 페이스북과 같은 파워풀한 고객 접점을 갖춘 인터넷 서비스 기업들에게는 위기가 될 것이다.
---「2장」중에서

디지털 트랜스포메이션이나 AI 기반의 디지털 트랜스포메이션에서 제일 중요한 핵심은 ‘목적’에 대한 정의다. 경영진과 AI를 통한 디테일을 추진하는 부서가 해당 사업을 왜 하는지를 먼저 명확히 하고 추진해야 한다. 현재 몇몇 기업에서는 AI 트랜스포메이션에 박차를 기하고 있고, AI 트랜스포메이션 생태계 확장을 위해 움직이고 있다. 그렇다면 LLM 기술을 기반으로 어떻게 더 기업에 맞는 비즈니스 모델을 혁신할 수 있는지 살펴볼 필요가 있다.
---「3장」중에서

물론 그렇다고 개별적인 AGI 서비스의 존재 가치가 필요 없다는 것은 아니다. 다양한 법률 상담을 하는 회사에서 인공지능 기반의 법률 상담을 저렴한 가격에 서비스하고, 더 고도화된 상담을 받기 원하는 고객에게는 실제 변호사를 소개해 줄 수 있다. 그리고 챗GPT 플러그인을 통해 대중적인 챗GPT 내에서는 무료로 가벼운 법률 상담을 제공함으로써 브랜드를 알리는 마케팅 용도로 활용할 수도 있을 것이다. 이처럼 특정 영역에서 AGI 서비스를 만드는 기업은 LLM 기술과 개별 AGI 서비스 그리고 포털화된 챗GPT와 같은 통합형 AGI 서비스 사이에서 어떻게 서비스 전략을 구축할 것인지 다각도로 고민해야 할 것이다.
---「3장」중에서

“무엇일까?”를 알려면 “무엇이 다를까?”를 알아야 한다. 무엇이 다른지 알아야 “무엇일까?”에 대한 답도 나오기 때문이다. 우리가 그동안 AGI 서비스들에 대해 목격한 것은 대화형 UI가 다르고, 실제 창작물을 생성해서 완성된 결과물을 제시한다는 점이 다르다는 것이다. 이 2가지 다른 점으로 “무엇”을 가능하게 해줄 수 있을까? 특별히 컴퓨터를 작동시키기 위해 배울 필요 없이 우리가 필요로 하는 것을 요청하면, 바로 완성된 결과물을 얻어낼 수 있다. 누구나 필요로 한 것을 컴퓨터, 인터넷 등의 디지털 기술을 활용해 얻을 수 있다. 바로 그렇게 AGI 시대의 킬러앱은 영화 〈아이언맨〉의 자비스처럼 뭐든 알아듣고 우리가 필요로 하는 것을 제시해 줄 수 있는 AI 에이전트가 킬러앱이 될 것이다. 나를 잘 알고 내 마음을 헤아리는 상담사 혹은 친구이자 멘토가 되어 내 옆에서 모든 걸 계속 지원하는 든든한 나의 조력자가 AGI 시대에 가장 보편적으로 많이 사용하는 서비스가 될 것이다.
---「3장」중에서

그럼에도 개인은 기존의 검색 서비스를 사용하는 것처럼 적극적으로 챗GPT를 사용하기 위해 전향적으로 나서고 있다. 나 역시도 아직 검색만큼의 비중은 아니지만, 새로운 아이디어를 떠올리거나 다양한 관점의 생각을 펼치는 데 도움을 받는 용도로 챗GPT를 적극 활용하고 있다. 이때 가장 중요한 나만의 활용 방식은 챗GPT와 대화하는 창에서 최소 10분 이상 오랜 시간 공들여서 지시하며 정보를 탐색한다는 것이다. 두세 번의 프롬프트로 답을 얻으려 하지 않고 긴 시간 공들여서 메시지를 주고받으며 정보를 찾으려고 노력해야 실제 업무에 도움이 되는 시사점을 찾을 수 있기 때문이다. 그렇게 메시지를 주고받는 과정에서는 챗GPT는 나와 주고받은 메시지를 기억한다. 대화창 내에서는 단기적으로 기억을 하는 것이다.
---「4장」중에서

앞으로 경계하고 사회적 담론으로 다뤄야 할 주제인 것 같다. 사실 20년 전에 구글 검색, 네이버 검색이 나와서 발생했던 문제가 있었다. 어느 병원 게시판에 쓴 특정인의 비밀스러운 글도 검색되고, 심지어 주민등록번호를 검색했더니 전화번호부터 시작해 각종 개인 정보가 전부 검색되는 문제가 발견됐다. 이후 이를 차단하는 법도 만들어지고, 공공기관에서도 개인 정보를 보다 철저하게 단속하도록 하는 인식이 마련되었다. 이처럼 지금 너무 짧은 시간에 폭발적인 AGI에 관한 관심이 커지다 보니, 우리가 생각하지 못했던 사회적 이슈가 계속 발생할 것으로 보인다. 이는 사회적으로 충분한 담론이 형성되어 그에 대한 적절한 규제나 이슈 제기 등 앞으로 문제가 발생하지 않도록 잘 채비할 기회도 마련되어야 할 것이다.
---「4장」중에서

“생성형 AI가 인간의 일자리에 위협을 줄까?”라는 질문은 많은 사람이 고민하고 여러 전문가가 다양한 견해로 답변하는 주제다. 어떤 일자리는 사라지고, 어떤 일자리는 새로 생겨날 텐데 내 생각은 그 전체의 합은 아마도 ‘플러스’가 아닐까 싶다. 신기술은 기존의 일자리를 위협했지만, 덕분에 인류 문명이 발전하며 또 다른 일자리를 만들어 냈고, 그 규모는 늘 컸다. 단 우리가 우려해야 할 사항은 내 일자리가 대체될 수 있다는 것과 새로운 일자리의 기회가 내게 오지 않을 수 있다는 것이다. 때문에 내 업무나 내 미래를 위해 생성형 AI를 더 적극적으로 유용하게 활용할 수 있는 지식이 필요하다. 개인은 개인이 할 수 있는 업무 역량을 키워야 한다. 일자리가 사라지는 것에 대한 고민은 정부나 사회학자 등을 비롯한 각계 전문가들이 머리를 맞대어 대처 방안을 찾는 것이 적절할 것이다.
---「4장」중에서

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