싱싱한 인터뷰! 찾아가는 인터뷰! 한국경제신문 더부자 Alive 입니다.
요즘 챗GPT라 불리는 언어모델 인공지능(AI)가 시장에서 많은 관심을 받고 있는데요. 어떤 AI인지, 또 우리가 어떤 투자아이디어를 얻을 수 있는지, (투자 과정에서) 주의해야 할 점은 무엇인지 알아보기 위해서 유진투자증권의 허석민 연구원을 찾아갔습니다.
고윤상 기자: 챗GPT가 무엇인가요?
허석민 연구원: 챗GPT는 자연어 처리 딥러닝 모델 기반으로 만들어진 챗봇이라고 볼 수가 있는데요. 자연어 처리란 저희가 지금 대화를 하는 것이나 문학작품, 학술적 논문 등 텍스트로 표현 가능한 데이터를 기계가 이해할 수 있도록 가공하는 것입니다.
챗GPT는 그 능력이 기존 것들보다 너무 좋아요. 예를 들어 제가 전혀 상관없는 테마를 연결시키잖아요. 예를 들어 볼펜과 마스크 이 두 개의 테마를 가지고 이 키워드로 문학 작품을 씨를 만들어 달라 이렇게 요청을 하면 사실 되게 그럴 듯한 작품을 만들어내기도 합니다. 심지어 너무 인간스러운 답변을 해요. 위트(유머)라는 개념도 있어요. 재치를 글에 녹여낸다는 거죠. 그래서 주목하는 겁니다.
고윤상 기자: 딥러닝은 다양한 방식으로 AI업계에서 발전해왔는데요. 지금 어떤 식으로 기술 발전이 이뤄지고 있는건가요?
허석민 연구원: 큰 맥락에서부터 설명을 드릴게요. 저희가 상상하는 인공지능은 아톰 이런 게 있겠죠. 정말 사람같이 행동하고 생각하는 그런 로봇 같은 기계를 의미를 합니다. 그리고 그게 현실적으로 인공지능의 궁극적인 목표라고 볼 수 있겠죠. 인간과 같은 지능을 갖고 판단을 내릴 수 있는 기계. 인공 일반 지능(Artificial general intelligence)이 궁극적으로 목표하는 인공지능입니다.
그런데 범용 인공지능은 언어로 소통을 해야 하죠. 따라서 자연어 처리의 발전이 인공지능의 발전과 가장 밀접하게 연관이 돼 있다고 보시면 될 것 같습니다. 인공지능 자체는 정말 본인이 다 판단해서 하는 이런 것도 있겠지만, 지금은 우리가 원하는 텍스트에 맞게 어떤 결과물을 최적화 시키면 그것을 다 인공지능이라 통칭하는 겁니다.
고윤상 기자: 인공지능 역사를 보면 새로운 기술이 나올 때마다 관심이 급증했다가 다시 무관심해지는 일이 반복됐습니다. 이번에는 무엇이 다른겁니까? 왜 챗GPT가 게임체인저라는 평가를 받나요?
허석민 연구원: AI가 발달 과정에서 어떤 한계에 부딪혀서 막히고 다시 그럼 암흑길을 거쳤다가 다시 혁신이 있어서 발전을 했다가 다시 암흑기에 접어드는 걸 반복했어요. 결국 지금 AI에 환호하는 건 인간이 같은 (인간처럼 대화가 가능한) 기계를 만들 수 있다는 (기대) 때문인데요. 결국에는 AGI, 범용 인공지능으로 발전을 해야 진정한 발전이 됩니다. 챗GPT로 인해 AGI로 한 발자국 다가갔다는 것이죠.
실제 AGI가 되려면 언어모델이 주어진 문제를 해결할 때 논리적 추론을 해낼 수 있어야 합니다. 단순히 인간처럼 말하는 패턴을 학습한 것이 아니라 실제로 텍스트를 이해하고 논리 구조를 이해해야 해요.
고윤상 기자: 참과 거짓을 구분하는 수준이 돼야 한다는 겁니까?
허석민 연구원: 정확히 말하면 참 거짓 요구를 모른다고 하더라도 논리 구조 그 자체를 알 수 있어야 된다는 거죠. 예를 들어 논리학에서 귀납추론과 연역 추론이 있죠. 이런 논리구조를 AI가 이해하는 단계가 그 다음 발전 단계입니다. 지금 딥러닝은 귀납추론에 가깝죠. 다양한 데이터를 학습해서 결과를 도출하니까요.
반대로 연역추론, 그러니까 어떤 개념을 이해하고 그 개념을 토대로 데이터를 만드는 방식에는 되게 취약합니다. 챗GPT는 기존의 AI와 다르게 연역 추론 분야에서도 어느 정도 가능성을 보여준다는 게 차별점이죠. 단순히 빅데이터 언어를 학습한 건데도, 논리적 추론이 요구되는 문제를 해결하는 모습을 보여줬다는 겁니다.
저는 챗GPT 한계도 명확하고 가능성도 명확하다 이렇게 말씀을 드릴 수 있습니다. 언제까지나 학습된 패턴으로부터 무언가를 대답하는 데 유용한 모델이기 때문에 이 지점에서 한계가 명확합니다. 지금 모델은 2021년까지의 데이터를 학습한 모델인데요. 추가로 데이터를 학습하더라도 발전 여지가 그렇게 크지 않다는 것이죠. 단순히 데이터의 양으로 승부를 보기 때문입니다.
앞으로 빅테크들이 언어 생산 모델에 대한 투자를 계속 이어가긴 할거예요. 그런데 우리가 각 빅테크에서 더 주목해야 할 기술이 있다면, 그건 예를 들어 구글 딥마인드 AI가 수학 문제를 푸는 그런 딥러닝 모델을 개발하는 과정이 필요해요. 지금은 단순히 빅데이터를 많이 학습시키고 (그 데이터를 학습하기 위해) 전기를 많이 소비하는 모델이란 거지요.
고윤상 기자: 빅테크들이 AI 투자를 경쟁적으로 하고 있는데요. 마이크로소프트에서 챗GPT를 내놓고 구글이 비상을 선언했다고 해요. 왜 비상을 선언할 정도로 위기감을 느끼는 걸까요?
허석민 연구원: 챗봇 형태의 AI는 이목을 끌기 좋아요. 성능을 느끼죠. 대중 입장에서는 놀랄 수 밖에 없죠. 구글도 언어 생성 모델은 충분히 개발할 수 있어요. 이건 이견이 없습니다. 오히려 앞섰을 수도 있어요. 빅데이터 차원서 보면 구글의 이점이 있죠. 이목을 끌 타이밍을 놓친겁니다. 마케팅 차원에서 오픈AI가 전략적으로 잘 한거죠. 구글의 비상선언은 그렇게 위협적으로 느끼진 않을 겁니다. 구글도 새로운 모델 발표를 준비하고 있죠.
다만 구글이 고민하는 게 있다면 이제 기술적으로 위협을 받는 것이 아니라, 투자 방향성을 고민해 볼 수 있겠죠. 언어 모델 쪽 투자를 하면 더 많은 인프라가 필요해요. 데이터센터나 그래픽처리장치(GPU) 같은 것이죠. 실제 구글을 정말 대체할 수 있는 위협이라고 까지 고려하진 않을 겁니다.
<중략>
고윤상 기자: 챗GPT 관련주가 난리입니다. 어떻게 보시나요? 진짜가 보이시나요?
허석민 연구원: 국내에서 정말 챗GPT 관련한 기술력으로 주가가 상승한 기업은 거의 없다고 보시면 될 것 같습니다.
<이어질 내용은 첨부한 영상을 확인해주세요>
고윤상 기자
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