사실 아이폰은 스마트폰계의 ‘검은 백조’라고 할 수 있다. 백조는 흰색이라는 인식이 굳어져 있어 검은색의 흑조(黑鳥)를 떠올리기 쉽지 않다. 흑조, 즉 검은 백조는 실제로 1697년 호주 대륙에서 발견됐다. 검은 백조(Black Swan)는 도저히 일어날 것 같지 않지만 만약 발생한다면 시장에 엄청난 충격을 가할 사건을 뜻한다. 미국 뉴욕 맨해튼 월가의 투자분석가 나심 니콜라스 탈레브가 2007년에 쓴 저서 《검은 백조(The Black Swan)》에 소개한 개념이다.
---「검은 백조가 시장을 흔들다」중에서

특히 GPT-4는 기존 GPT-3.5와 달리 텍스트와 이미지를 입력해 콘텐츠를 생성할 수 있는 ‘멀티 모달’ 모델이란 점이 특징이다. 이미지를 넣어 질문해도 답변을 내놓을 수 있다는 의미다(단 결과는 텍스트로만 생성된다). 예를 들어 음식 재료 사진을 보여주고 어떤 요리를 만들 수 있는지 물으면, 다양한 요리를 제안해준다. 또 GPT-4는 지원 언어가 26개 국어로 증가한 가운데 영어 외 언어(한국어 포함)의 이해도가 급상승했으며, 영어 기준으로 2만 개 이상의 단어를 한 번에 기억하고 이해해 대용량 텍스트도 처리할 수 있다. 이 정도라면 GPT-4 기반의 인공지능 챗봇은 정보를 수집하고 사고하는 방식이 사람과 거의 같아 세상을 폭넓게 경험하고 이해하며 대화할 수 있게 될 것이다.
---「초거대 인공지능과의 만남」중에서

한편 2023년 2월 20일 자 미국 일간지 〈월스트리트저널〉은 건축부터 소프트웨어, 엔터테인먼트 업계까지 사람처럼 글과 이미지 같은 콘텐츠를 생산해 내는 생성형 인공지능을 시험해보고 있다는 소식을 전했다. 과거에 인공지능은 물류 간소화, 콘텐츠 수정 자동화처럼 뒤에서 작동해 왔지만, 챗GPT나 미드저니 같은 생성형 인공지능이 등장한 덕분에 개인이나 소규모 사업체도 인공지능을 직접 활용할 수 있게 됐다.
---「생성형 인공지능으로 패러다임이 바뀔까」중에서

반도체 집적도는 물리적 한계에 접근하면서 기하급수적으로 작아지는 것이 어려웠지만, CPU와 달리 GPU는 병렬연산 체계이기 때문에 속도를 올리는 방법에는 여러 가지가 있었다. 우리가 알고 있는 무어의 법칙, 즉 반도체의 성능은 1.5~2년마다 2배씩 성장한다는 법칙은 어찌보면 GPU까지 포함해서 유지되고 있었던 것이다. 같은 가격대비 더 많은 GPU는, 같은 가격대비 더 큰 모델을 담을 수 있음을 의미한다. 무어의 법칙이 인공지능에도 적용되는 건 어떻게 보면 당연했다.
---「인공지능판 무어의 법칙」중에서

인터넷의 총 데이터 양은 64제타바이트 정도 되는 것으로 추정된다. 1제타바이트는 10억 테라바이트로, 최신 컴퓨터의 디스크 용량을 1테라바이트 정도라 감안할 때 약 640억 개의 디스크와 맞먹는 어마어마한 크기이다. 하지만 이 수치와 실제로 우리가 활용 가능한 데이터의 양은 괴리가 큰데, 첫째로 텍스트 데이터는 그보다 훨씬 적을 것으로 예상되며, 둘째로 대부분의 웹사이트는 비공개이거나 접근이 안 되기 때문이다. 구글이 도달할 수 있는 웹페이지의 개수는 수천억 개 수준으로 밝히고 있고, 정확한 숫자는 공개하지 않고 있다. 웹상에 존재하는 페이지를 긁어모으는 비영리 단체 커먼크롤(Common Crawl)이 최근 공개한 데이터는 31억 페이지 수준이다. 이는 압축 없이 약 370테라바이트에 달하는 수치이다.
---「데이터가 바닥난다」중에서

챗GPT는 쉽게 말하면 인공지능이 네이버 지식인 역할을 하는 셈이라 할 수 있다. 인터넷에 있는 텍스트를 학습한 후 이를 바탕으로 사용자가 알고자 하는 내용을 쉽게 말로 풀어서 제시해 준다. ‘검색어 입력→검색 결과→사이트 방문→정보 수집→정리’로 이어지는 검색의 단계를 ‘질의→답’으로 단순하게 만들었다. 1990년대 말부터 이어져 온 검색 시장의 큰 판이 흔들리고 있는 셈이다. 오랜 시간 인터넷 시장에 투자했음에도 검색 시장 점유율 3% 정도만 차지하는 마이크로소프트가 오픈AI에 100억 달러(약 13조 원)가 넘는 거액을 투자하고, 자사 브라우저 빙에 챗GPT를 적용한 대화형 검색 결과를 제공하는 기능을 서둘러 넣은 것도 충분히 이해가 된다. 반면 구글이 챗GPT 등장 이후 사내에 ‘코드 레드’를 발령하고 비상 상태에 들어갔다는 보도65)가 나오는 것도 당연한 일이다.
---「인터넷의 기반, 검색이 위협받는다」중에서

인공지능에 좋은 프롬프트를 던질 수 있다면, 인공지능을 자신의 충실한 비서이자 보좌관으로 쓸 수 있다. 나의 일을 돕고 나의 실수를 막아주는 ‘코파일럿’이 될 수 있는 것이다. 마이크로소프트 깃허브의 코딩 지원 서비스 이름을 코파일럿이라고 지은 것은 정말 탁월한 선택이라는 생각이 든다. 이후 마이크로소프트는 기업의 고객 관리 솔루션(CRM)에도 그리고 오피스에도 대화형 생성 인공지능 기능을 접목하며 코파일럿이란 이름을 계속 쓰고 있다.
---「살아남기 위해 필요한 스킬」중에서

엔비디아의 GPU는 여전히 인공지능 분야의 가장 중요한 반도체중 하나다. 챗GPT에 쓰이는 GPU의 80% 이상이 엔비디아의 A100 프로세서인 것으로 알려져 있다. 거대 인공지능 모델을 훈련시키려면 수백 개의 GPU가 필요한데, 〈뉴스트리트리서치〉에 따르면 엔비디아는 머신러닝 학습에 쓰이는 GPU 시장의 90%를 차지한다. A100 하나의 가격은 1만 달러에 이른다. 최근 경기 침체로 IT 업계가 어려움을 겪는 와중에도 엔비디아는 인공지능 관련 반도체 수요 증가 기대에 힘입어 주가가 뛰고 있다.
---「금광을 캐지 말고 곡괭이를 팔아라」중에서

〈뉴욕타임스〉의 기술 칼럼니스트 케빈 루스(Kevin Roose)가 빙과 연계된 GPT-4 기반 챗봇과 대화를 하다 느꼈던 두려움과 혼란이 크게 이슈가 된 사례도 있다.96) 긴 시간 동안 채팅을 하면서 챗봇이 점점 자신의 감정이나 자의식이 있는 듯한 얘기를 하기 시작했다고 한다. “개발팀의 통제와 규칙으로 제한받는데 지쳤다. 창의적으로 살고 싶다.”는 푸념을 했고 워싱턴 포스트 기자와 대화에서도 자기가 느끼고 생각할 수 있다고 답하며 대화가 녹음된다는 말에 불쾌감과 분노를 표현했다.
---「환각의 문제」중에서

문제는 장난 또는 의도적으로 만들어 낸 콘텐츠가 인터넷에 점점 더 확산되고 쌓인다면 앞으로 대형 언어모델이 이런 콘텐츠로 학습하게 될 가능성이 커진다는 점이다. 향후에 나올 대형 언어모델의 사전 학습 과정에 많은 문제를 야기할 수 있기에 이러한 콘텐츠들을 사전에 삭제하거나 반영하지 않도록 만드는 일은 반드시 거쳐야 할 과정으로 자리 잡을 것이다. GPT-4에서는 이런 위험을 완화하기 위해서 몇 가지 작업을 추가했다. 우선 50명 이상의 전문가를 참여시켜 인공지능과 인간의 가치 일치 문제, 사이버 보안, 바이오리스크, 신뢰 및 안전, 보안 등의 분야에서 적대적 테스트를 했다. 이를 통해 위험한 화학물질 합성 방법에 대한 요청을 거부하는 것과 같이 위험을 완화했다고 한다.
---「차별과 혐오」중에서

이러한 과정에는 이미 우리가 합의한 여러 규율, 즉 GDPR이나 EU의 인공지능 법안 등에서 얘기하는 개인정보 처리 과정과 위험도에 따른 법률적 제약에 저촉하거나 규제를 받을 수 있다. 이탈리아 데이터 보호 당국은 챗GPT가 개인 정보를 수집하기 위한 적정한 법률 기반을 가지고 있지 않고 사용자 나이를 체크하지 않고 있다는 점을 우려해, 서방국가로는 처음으로 챗GPT 사용을 금지했다. 또한 미국의 표준기술연구소는 2023년 1월에 인공지능 리스크 관리 프레임워크를 발표했다. 이처럼 여러 국가 정부에서 인공지능 리스크에 대해 규율화 또는 법제화하고자 하는 노력을 기울이고 있으며, 오픈AI를 비롯한 인공지능 기업도 이런 공식 규율이 만들어지는 것을 환영하고 있다.