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'''챗GPT'''(ChatGPT)는 [[오픈AI]](OpenAI)가 2022년 11월 30일 공개한 대화형 [[인공지능]] [[챗봇]]이다. [[대규모 언어 모델]](LLM) GPT-3의 개선판인 GPT-3.5를 기반으로 개발되었으며, [[지도학습]]과 [[강화학습]]을 모두 사용해 [[미세조정]](fine-tuning)되었다. 제품명은 채팅(Chating)과 ''''G'''enerative '''P'''re-trained '''T'''ransformer'의 합성어이다.
 
'''챗GPT'''(ChatGPT)는 [[오픈AI]](OpenAI)가 2022년 11월 30일 공개한 대화형 [[인공지능]] [[챗봇]]이다. [[대규모 언어 모델]](LLM) GPT-3의 개선판인 GPT-3.5를 기반으로 개발되었으며, [[지도학습]]과 [[강화학습]]을 모두 사용해 [[미세조정]](fine-tuning)되었다. 제품명은 채팅(Chating)과 ''''G'''enerative '''P'''re-trained '''T'''ransformer'의 합성어이다.
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== 버전별 특징 ==
 
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===GPT-1===
 
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GPT-1은 오픈AI가 2018년에 발표한 최초의 생성형 [[사전 학습]] [[트랜스포머]] 모델이다. GPT-1은 약 1억 1천 7백만 개의 [[파라미터]]로 구성된 모델로, 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한다. GPT-1 이전의 언어 모델들은 대부분 [[지도 학습]]을 기반으로 했으며, 이로 인해 대량의 레이블링 된 [[데이터]]를 필요로 했다. 그러나 GPT-1은 비지도 사전 학습을 통해 대규모 데이터를 미리 학습하고, 이를 바탕으로 특정 작업에 맞게 [[미세 조정]]을 하는 방법을 도입했다.
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GPT-1은 오픈AI가 2018년에 발표한 최초의 생성형 [[사전 학습]] [[트랜스포머]] 모델이다. GPT-1은 약 1억 1천 7백만 개의 [[파라미터]]로 구성된 모델로, [[트랜스포머]] 아키텍처를 기반으로 한다. GPT-1 이전의 언어 모델들은 대부분 [[지도 학습]]을 기반으로 했으며, 이로 인해 대량의 레이블링 된 [[데이터]]를 필요로 했다. 그러나 GPT-1은 비지도 사전 학습을 통해 대규모 데이터를 미리 학습하고, 이를 바탕으로 특정 작업에 맞게 [[미세 조정]]을 하는 방법을 도입했다.
  
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이 방식은 [[자연어 처리]] 모델의 효율성을 크게 향상시켰다. GPT-1은 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며, [[비지도 학습]]이 언어 모델의 발전에 얼마나 중요한지를 입증했다. GPT-1은 비록 작은 크기였지만, 그 혁신적인 학습 방식 덕분에 이후 GPT 모델의 발전 가능성을 시사했다. 트랜스포머 아키텍처의 유연성과 GPT-1의 성공은 더 많은 데이터를 활용하고 파라미터를 확장함으로써 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 점을 보여주었다. 이는 이후 GPT-2, GPT-3 등 더 강력한 모델의 등장을 위한 중요한 기초가 되었다.<ref name="테크유람"> 테크유람, 〈[https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2619/ ‘GPT-5’를 기다리며: GPT 발전 역사 돌아보기]〉, 《요즘IT》, 2024-06-07 </ref>
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이 방식은 [[자연어 처리]] 모델의 효율성을 크게 향상시켰다. GPT-1은 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며, [[비지도 학습]]이 언어 모델의 발전에 얼마나 중요한지를 입증했다. GPT-1은 비록 작은 크기였지만, 그 혁신적인 학습 방식 덕분에 이후 GPT 모델의 발전 가능성을 시사했다. [[트랜스포머]] 아키텍처의 유연성과 GPT-1의 성공은 더 많은 데이터를 활용하고 파라미터를 확장함으로써 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 점을 보여주었다. 이는 이후 GPT-2, GPT-3 등 더 강력한 모델의 등장을 위한 중요한 기초가 되었다.<ref name="테크유람"> 테크유람, 〈[https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2619/ ‘GPT-5’를 기다리며: GPT 발전 역사 돌아보기]〉, 《요즘IT》, 2024-06-07 </ref>
  
 
===GPT-2===
 
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== 관련 기술 ==
 
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===트랜스포머 아키텍처===
 
===트랜스포머 아키텍처===
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[[트랜스포머]]는 2017년 바스와니(Vaswani) 등의 연구에서 처음 도입된 혁신적인 아키텍처로, 기존의 [[순환신경망]](RNN) 및 [[합성곱신경망]](CNN) 기반의 모델과는 달리 병렬 처리가 가능한 구조이다. 트랜스포머의 가장 중요한 특징은 [[어텐션 메커니즘]](Self-Attention)을 기반으로 한다는 점이다. 이 모델은 입력된 문장 내 각 단어가 문맥 내에서 다른 단어와 어떻게 연관되는지를 스스로 학습하여, 문맥을 고려한 더 나은 이해와 응답을 가능하게 한다. 트랜스포머는 입력 데이터를 [[토큰 (데이터)|토큰]](Token)이라는 단위로 나누고, 각 토큰이 다른 토큰들과의 관계를 학습하는 방식으로 작동한다. 이는 특히 긴 문장을 처리할 때 효율적이며, 병렬 처리가 가능하다는 점에서 모델의 학습 속도를 크게 향상시켰다. 트랜스포머는 인코더-디코더 구조를 기반으로 하며, 챗GPT와 같은 모델에서는 주로 트랜스포머의 [[디코더]](decoder) 부분만 사용하여 주어진 텍스트의 문맥을 예측하고 적절한 다음 단어를 생성하는 방식으로 응답을 생성한다.
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[[트랜스포머]]는 2017년 [[바스와니]](Vaswani) 등의 연구에서 처음 도입된 혁신적인 아키텍처로, 기존의 [[순환신경망]](RNN) 및 [[합성곱신경망]](CNN) 기반의 모델과는 달리 병렬 처리가 가능한 구조이다. 트랜스포머의 가장 중요한 특징은 [[주의 메커니즘]](Self-Attention)을 기반으로 한다는 점이다. 이 모델은 입력된 문장 내 각 단어가 문맥 내에서 다른 단어와 어떻게 연관되는지를 스스로 학습하여, 문맥을 고려한 더 나은 이해와 응답을 가능하게 한다. 트랜스포머는 입력 데이터를 [[토큰 (데이터)|토큰]](Token)이라는 단위로 나누고, 각 토큰이 다른 토큰들과의 관계를 학습하는 방식으로 작동한다. 이는 특히 긴 문장을 처리할 때 효율적이며, 병렬 처리가 가능하다는 점에서 모델의 학습 속도를 크게 향상시켰다. 트랜스포머는 인코더-디코더 구조를 기반으로 하며, 챗GPT와 같은 모델에서는 주로 트랜스포머의 [[디코더]](decoder) 부분만 사용하여 주어진 텍스트의 문맥을 예측하고 적절한 다음 단어를 생성하는 방식으로 응답을 생성한다.
  
 
===사전학습과 미세 조정===
 
===사전학습과 미세 조정===
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[[대규모 언어 모델]]은 방대한 양의 [[텍스트]] 데이터를 학습하여 인간처럼 자연스러운 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델이다. 챗GPT는 GPT라는 대규모 언어 모델 시리즈의 최신 버전인 GPT-3와 GPT-4 모델을 기반으로 동작한다. GPT-3는 1,750억 개의 매개변수를 가진 거대한 언어 모델로, 다양한 언어적 맥락을 이해하고 새로운 텍스트를 생성하는 데 뛰어난 성능을 발휘한다. GPT-4는 더 나아가 [[멀티모달]] 기능을 일부 지원하여 텍스트뿐만 아니라 이미지와 같은 비언어적 데이터를 처리할 수 있는 가능성도 열고 있다. 이로 인해 더 다양한 상황에서 유용하게 사용할 수 있다. 이러한 대규모 언어 모델은 방대한 데이터를 학습하면서 문법, 어휘, 문맥 등을 이해하게 된다. 데이터의 규모가 클수록 모델이 학습할 수 있는 정보량도 많아지며, 그만큼 모델의 응답이 더 정교하고 자연스러워진다. 그러나, 모델의 크기가 커질수록 더 많은 연산 자원이 필요하며, 모델이 [[할루시네이션]]을 일으킬 가능성도 커진다. 할루시네이션은 모델이 자신있게 잘못된 정보를 생성하는 현상을 말하는데, 이는 대규모 언어 모델의 한계 중 하나로 자주 언급된다.
 
[[대규모 언어 모델]]은 방대한 양의 [[텍스트]] 데이터를 학습하여 인간처럼 자연스러운 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델이다. 챗GPT는 GPT라는 대규모 언어 모델 시리즈의 최신 버전인 GPT-3와 GPT-4 모델을 기반으로 동작한다. GPT-3는 1,750억 개의 매개변수를 가진 거대한 언어 모델로, 다양한 언어적 맥락을 이해하고 새로운 텍스트를 생성하는 데 뛰어난 성능을 발휘한다. GPT-4는 더 나아가 [[멀티모달]] 기능을 일부 지원하여 텍스트뿐만 아니라 이미지와 같은 비언어적 데이터를 처리할 수 있는 가능성도 열고 있다. 이로 인해 더 다양한 상황에서 유용하게 사용할 수 있다. 이러한 대규모 언어 모델은 방대한 데이터를 학습하면서 문법, 어휘, 문맥 등을 이해하게 된다. 데이터의 규모가 클수록 모델이 학습할 수 있는 정보량도 많아지며, 그만큼 모델의 응답이 더 정교하고 자연스러워진다. 그러나, 모델의 크기가 커질수록 더 많은 연산 자원이 필요하며, 모델이 [[할루시네이션]]을 일으킬 가능성도 커진다. 할루시네이션은 모델이 자신있게 잘못된 정보를 생성하는 현상을 말하는데, 이는 대규모 언어 모델의 한계 중 하나로 자주 언급된다.
  
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===어텐션 메커니즘===
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===주의 메커니즘===
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[[어텐션 메커니즘]]은 [[트랜스포머 아키텍처]]의 핵심 요소로, 입력 문장의 각 부분에 서로 다른 '중요도'를 부여하는 기술이다. 어텐션 메커니즘은 단어와 문맥 간의 관계를 효과적으로 파악할 수 있게 해준다. 문장을 처리할 때, 모든 단어가 동일하게 중요한 것은 아니다. 어떤 단어는 문맥을 이해하는 데 더 중요한 역할을 하며, 어텐션 메커니즘은 이를 자동으로 학습하여 특정 단어에 더 많은 '집중(attention)'을 할당한다.
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[[주의 메커니즘]]은 [[트랜스포머]] [[아키텍처]]의 핵심 요소로, 입력 문장의 각 부분에 서로 다른 '중요도'를 부여하는 기술이다. 주의 메커니즘은 단어와 문맥 간의 관계를 효과적으로 파악할 수 있게 해준다. 문장을 처리할 때, 모든 단어가 동일하게 중요한 것은 아니다. 어떤 단어는 문맥을 이해하는 데 더 중요한 역할을 하며, 주의 메커니즘은 이를 자동으로 학습하여 특정 단어에 더 많은 '집중(attention)'을 할당한다.
  
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셀프 어텐션(Self-Attention)은 입력된 문장에서 각 단어가 다른 단어와 어떻게 연관되는지를 계산하는 방식이다. 예를 들어, "The cat sat on the mat"라는 문장에서 'cat'이라는 단어는 'sat'과 긴밀하게 연결되고, 'mat'은 그 문맥에서 중요하다. 어텐션 메커니즘은 이러한 관계를 학습하여, 더 정확한 언어 이해와 생성이 가능하게 한다.
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셀프 어텐션(Self-Attention)은 입력된 문장에서 각 단어가 다른 단어와 어떻게 연관되는지를 계산하는 방식이다. 예를 들어, "The cat sat on the mat"라는 문장에서 'cat'이라는 단어는 'sat'과 긴밀하게 연결되고, 'mat'은 그 문맥에서 중요하다. 주의 메커니즘은 이러한 관계를 학습하여, 더 정확한 언어 이해와 생성이 가능하게 한다.
  
 
===자연어 처리===
 
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== 같이 보기 ==
 
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2024년 11월 11일 (월) 01:49 기준 최신판

챗GPT(ChatGPT)
챗GPT(ChatGPT)

챗GPT(ChatGPT)는 오픈AI(OpenAI)가 2022년 11월 30일 공개한 대화형 인공지능 챗봇이다. 대규모 언어 모델(LLM) GPT-3의 개선판인 GPT-3.5를 기반으로 개발되었으며, 지도학습과 강화학습을 모두 사용해 미세조정(fine-tuning)되었다. 제품명은 채팅(Chating)과 'Generative Pre-trained Transformer'의 합성어이다.

아사달 스마트 호스팅 가로 배너 (since 1998).jpg
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[아사달] 스마트 호스팅

개요[편집]

챗GPT는 미국의 인공지능 연구소 오픈AI가 개발한 자연어 처리(NLP) 기반 대화형 인공지능 모델이다. GPT(Generative Pretrained Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 주로 대화를 통해 다양한 정보를 제공하거나 문제를 해결하는 데 활용된다. 특히 챗GPT는 문맥을 이해하고 자연스러운 대화를 생성하는 데 뛰어난 성능을 발휘하며, 그 응용 범위는 고객 지원, 교육, 콘텐츠 생성, 프로그램 코딩 지원 등 매우 넓다. 챗GPT는 대규모 언어 모델로, 대량의 텍스트 데이터를 바탕으로 학습되었다. 이를 통해 언어적 패턴을 학습하여 인간과 유사한 대화 스타일을 구현한다. 또한 챗GPT는 여러 버전으로 개선되었으며, 각 버전은 성능과 기능 면에서 진화를 거듭해왔다. 다만 챗GPT가 내놓는 정보의 신뢰도에는 한계가 있다. 답변을 생성하는 과정에서 잘못되거나 왜곡된 정보를 포함하는 할루시네이션 사례도 빈번하게 발견된다.[1] 챗GPT는 출시 후 5일 만에 100만 명, 1개월 만에 약 1,000만 명의 사용자를 모은 데 이어 2개월 만에 월간 활성 사용자 수(Monthly Active Users, MAU) 1억 명을 돌파하는 등 폭발적인 관심을 받았다.

역사[편집]

챗GPT의 역사적 배경은 오픈AI가 2018년에 발표한 GPT-1에서 시작된다. GPT-1은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 최초의 언어 모델로, 대규모 텍스트 데이터에서 패턴을 학습하여 자연어 생성을 가능하게 했다. 그 이후로 GPT-2(2019)와 GPT-3(2020)가 연이어 출시되면서 언어 모델의 성능은 크게 향상되었으며, 특히 GPT-3는 1750억 개의 매개변수를 사용하여 기존 모델들과 비교할 수 없는 성능을 보여주었다.

2022년 말, 오픈AI는 이러한 기술적 진보를 바탕으로 챗GPT를 출시하며 대중에게 큰 관심을 받았다. 특히 2023년에 등장한 GPT-4 버전은 이전 모델들에 비해 더욱 정교한 문맥 이해와 창의적인 텍스트 생성을 가능하게 하여 더욱 강력한 성능을 자랑한다. 챗GPT는 오픈AI의 AI 연구 성과의 일환으로 상업적 응용과 연구 모두에서 널리 사용되고 있다.

버전별 특징[편집]

GPT-1[편집]

GPT-1은 오픈AI가 2018년에 발표한 최초의 생성형 사전 학습 트랜스포머 모델이다. GPT-1은 약 1억 1천 7백만 개의 파라미터로 구성된 모델로, 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한다. GPT-1 이전의 언어 모델들은 대부분 지도 학습을 기반으로 했으며, 이로 인해 대량의 레이블링 된 데이터를 필요로 했다. 그러나 GPT-1은 비지도 사전 학습을 통해 대규모 데이터를 미리 학습하고, 이를 바탕으로 특정 작업에 맞게 미세 조정을 하는 방법을 도입했다.

이 방식은 자연어 처리 모델의 효율성을 크게 향상시켰다. GPT-1은 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며, 비지도 학습이 언어 모델의 발전에 얼마나 중요한지를 입증했다. GPT-1은 비록 작은 크기였지만, 그 혁신적인 학습 방식 덕분에 이후 GPT 모델의 발전 가능성을 시사했다. 트랜스포머 아키텍처의 유연성과 GPT-1의 성공은 더 많은 데이터를 활용하고 파라미터를 확장함으로써 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 점을 보여주었다. 이는 이후 GPT-2, GPT-3 등 더 강력한 모델의 등장을 위한 중요한 기초가 되었다.[2]

GPT-2[편집]

GPT-2는 2019년에 발표된 GPT-2는 GPT-1의 확장된 버전으로, 파라미터의 수가 15억 개로 10배 증가했다. GPT-2는 GPT-1과 비교해 파라미터 수와 학습 데이터의 크기가 10배 증가한 점이 가장 큰 특징이다. GPT-2는 약 15억 개의 파라미터를 가지고 있었으며, 이는 GPT-1에 비해 엄청난 증가폭이었다. 이 모델은 40GB의 텍스트 데이터로 학습되었으며, 그 결과 자연어 처리에서 더 정교하고 뛰어난 성능을 발휘할 수 있었다. 특히, 문맥을 이해하고 다음 단어를 예측하는 능력이 탁월해졌으며, 긴 텍스트 생성에서도 GPT-2는 매우 자연스러운 언어를 생성할 수 있게 되었다.

하지만, GPT-2는 그 강력한 성능으로 인해 윤리적 문제도 제기되었다. 특히, 가짜 뉴스나 잘못된 정보 생성에 악용될 수 있다는 문제가 지적되었다. 오픈AI는 이 모델이 악용될 가능성을 우려해 처음에는 전체 모델을 공개하지 않았으며, 이후에도 단계적으로 공개했다. GPT-2는 이후 다양한 연구와 상용 애플리케이션에서 사용되며, 대규모 자연어 생성 모델의 가능성과 위험성을 동시에 보여주었다.[2]

GPT-3[편집]

GPT-3는 2020년 6월에 공개되었으며, 그 크기와 성능 면에서 GPT 시리즈의 중요한 도약을 의미했다. GPT-3는 약 1,750억 개의 파라미터를 가지고 있었으며, 이는 당시 가장 큰 규모의 언어 모델이었다. 이 모델은 다양한 인터넷 소스에서 수집된 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여, 더 넓은 범위의 작업을 처리할 수 있게 되었다.

GPT-3의 가장 큰 특징 중 하나는 다양한 작업을 수행할 수 있는 다재다능함이다. GPT-3는 텍스트 생성뿐만 아니라, 코드 작성, 번역, 수학 문제 해결, 요약 등 여러 작업을 효율적으로 처리할 수 있었다. 이러한 다목적 성능 덕분에 GPT-3는 연구뿐 아니라 상업적 응용에서도 큰 주목을 받았다.

특히 GPT-3는 특정 작업을 위해 별도의 데이터 레이블링이 필요 없는 제로샷(zero-shot) 학습을 지원했다. 즉, 학습된 적 없는 작업에 대해서도, 사용자가 간단한 지시만으로도 그 작업을 수행할 수 있다는 점에서 혁신적이었다. 또한, GPT-3는 강화 학습 기반의 인스트럭트 시리즈(Instruct Series)를 통해 사용자 피드백을 반영하여 성능을 개선하는 방식도 도입했다.[2]

GPT-3.5[편집]

2022년 3월에 출시된 GPT-3.5는 GPT-3와 GPT-4 사이의 중간 모델로, 성능과 처리 속도 면에서 개선된 모습을 보였다. 이 모델은 주로 텍스트 편집, 요약, 텍스트 추가 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 더욱 자연스러운 대화형 AI 모델을 위한 기초를 다졌다.

GPT-3.5의 가장 중요한 응용 중 하나는 2022년 11월에 출시된 챗GPT이다. 챗GPT는 대화형 AI로, GPT-3.5의 개선된 자연어 처리 능력을 활용해 사용자와의 대화를 더욱 원활하고 유창하게 처리할 수 있다. 또한, 코드 작성과 같은 전문적인 작업을 위해 GPT-3.5 기반의 코덱스(Codecs) 모델이 출시되었으며, 이는 깃허브의 코파일럿(Copilot) 등 개발 도구에 통합되었다.[2]

GPT-4[편집]

2023년 3월에 발표된 GPT-4는 이전 GPT 모델들과는 달리 멀티모달(Multimodal) 기능을 탑재했다는 점이 가장 큰 특징이다. 즉, GPT-4는 텍스트뿐 아니라 이미지 인식 및 해석 기능도 제공한다. 예를 들어, 사용자가 냉장고 내부 사진을 업로드하면, 이를 분석해 어떤 요리를 할 수 있는지 제안할 수 있다. 그러나 출력은 여전히 텍스트로만 제공된다.

GPT-4는 다양한 시험에서 GPT-3.5를 능가하는 성능을 입증했다. 예를 들어, 미국 모의 변호사 시험에서 상위 10%의 성적을 기록했으며, 대규모 다중작업 언어이해(MMLU) 벤치마크에서도 영어 능력이 85.5%로 GPT-3.5의 70.1%를 크게 상회했다. 또한, GPT-4는 2만 5000단어까지 처리할 수 있어, 더 큰 데이터 처리량을 자랑한다. 또한, GPT-4는 할루시네이션이 GPT-3.5보다 40% 감소했으며, 허용되지 않은 콘텐츠 요청에 응답할 가능성도 82% 줄었다. 이는 GPT-4가 이전 모델보다 더욱 안전하고 신뢰성 있는 모델임을 의미한다.[3]

GPT-4 터보[편집]

GPT-4 터보는 2023년 11월에 발표된 GPT-4의 업그레이드 버전으로, 더 빠르고 비용 효율적인 모델이다. GPT-4 터보는 2023년 4월까지의 데이터를 학습했으며, 이전 버전보다 최신 정보를 반영한 답변을 제공할 수 있다. 한 번에 300페이지까지 입력할 수 있으며, 이미지 생성 AI인 달리(DALL-E 3)와 텍스트 음성 변환 기능도 지원한다. GPT-4 터보는 비전(Vision) 기능을 통해 이미지 분석과 캡션 생성, 이미지 세부 분석을 할 수 있다. 이 모델은 GPT-4보다 비용이 저렴하며, 처리 속도가 빠르다는 장점도 있다. 이러한 특징 덕분에 GPT-4 터보는 다양한 응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있다.[4]

GPT-4o[편집]

GPT-4o는 2024년 5월 13일, 오픈AI의 스프링 업데이트에서 발표된 가장 진보된 AI 언어 모델이다. 이 모델의 이름에서 'o'는 'Omni'를 의미하며, 이는 GPT-4o가 멀티모달를 지원하는 모델임을 강조한다. GPT-4o는 텍스트 입력뿐만 아니라 이미지와 오디오 같은 다양한 입력을 처리할 수 있으며, 이들 입력을 바탕으로 텍스트 출력을 생성하는 데 능숙하다. 이를 통해 이미지나 음성 입력을 바탕으로 더욱 인간과 유사한 자연스러운 응답을 제공할 수 있다. 또한 GPT-4o는 텍스트 생성 속도가 기존 모델들에 비해 2배 더 빨라졌으며, 비용 면에서도 50% 저렴해졌다. 이런 개선은 특히 상업적 사용 사례에서 매우 유리하다. 다중 모드를 활용한 실시간 서비스에 적합하며, 비용 절감과 효율성을 강조한 이번 업데이트는 개발자와 사용자 모두에게 큰 이점으로 작용하고 있다.

GPT-4o의 또 다른 중요한 특징은 다국어 처리 성능의 향상이다. 20개의 언어를 처리할 때 토큰 활용이 최적화되어 더 효율적인 처리가 가능해졌으며, 특히 한국어에서는 토큰 소모량이 1.7배 절감되는 등의 성능 향상을 보여주었다. 이 덕분에 한국어를 포함한 다양한 언어에서 더 빠르고 저렴한 응답이 가능해졌다. API 사용자의 경우, 속도 제한이 5배 높아져 더 많은 요청을 안정적으로 처리할 수 있게 되었으며, 평균 응답 시간이 232밀리초로 줄어들어 인간의 대화 속도에 거의 근접한 성능을 자랑한다. 이러한 개선 사항은 음성 입력에 대한 응답도 가능하게 만들어 대화형 AI 분야에서 혁신을 일으킬 것으로 기대된다.[2]

GPT-4o 미니[편집]

GPT-4o 미니는 2024년 7월 18일 출시된 GPT-4o의 소형 버전으로, 비용 효율성을 극대화한 모델이다. 기존 GPT-3.5 터보를 대체하는 모델로, 크기는 소형이지만 성능은 뛰어나다. 현재 텍스트와 비전만 지원하지만, 추후에는 비디오와 오디오 입력도 처리할 수 있는 기능이 추가될 예정이다. GPT-4o 미니는 12만 8000개의 토큰을 담을 수 있는 컨텍스트 창을 제공하여, 대용량 텍스트 데이터를 처리할 수 있다. GPT-4o 미니는 GPT-4o와 동일한 개선된 토크나이저를 공유하고 있어, 영어 외의 언어를 처리할 때도 비용 효율성이 높다. 또한 초당 202개의 토큰을 출력할 수 있어, GPT-4o나 GPT-3.5 터보보다 2배 이상 빠른 처리 속도를 자랑한다. 이로 인해 AI 에이전트 개발자나 대규모 애플리케이션 개발자들에게 매우 매력적인 옵션으로 부각되고 있다.

모델의 크기는 공개되지 않았지만, 10억에서 20억 개의 매개변수를 가질 것으로 추정된다. 이는 라마 3 8B나 제미나이 1.5 플래시, 클로드 3 하이쿠와 비슷한 규모로 평가받고 있다. 성능 면에서도 추론 능력 측정 벤치마크 MMLU에서 82%의 점수를 기록하며 동급 최강으로 평가되었다. 수학적 추론(MGSM) 및 코딩 성능(HumanEval)에서도 경쟁 모델들을 능가하는 성적을 기록했다. 저렴한 비용도 GPT-4o 미니의 주요 장점 중 하나이다. GPT-3.5 터보보다 60% 이상 저렴한 가격으로 제공되며, 특히 API 기반 서비스에 매우 경제적이다. 100만 개의 입력 토큰당 15센트, 출력 토큰당 60센트로 가격이 책정되었으며, 이는 대규모 AI 서비스를 운영하는 개발자들에게 큰 장점으로 작용할 것이다. 안전성과 신뢰성 면에서도 GPT-4o 미니는 신경을 많이 썼다. 오픈AI는 다양한 분야의 70명 이상의 외부 전문가를 통해 모델을 테스트했으며, 특히 모델이 프롬프트 공격이나 시스템 공격 등에 더 강하게 설계되었다고 강조했다. GPT-4o 미니는 최초로 지시 계층(The Instruction Hierarch) 개념을 적용하여, 이러한 보안 위협에 대한 저항력을 높였다.[5]

GPT-o1[편집]

GPT-o1은 2024년 9월 12일에 출시된 추론에 특화된 AI 모델이다. 이 모델은 코드명 '스트로베리'(Strawberry)로 개발되었으며, GPT 시리즈의 새로운 차원을 보여주는 중요한 업데이트이다. GPT-o1은 챗GPT 및 API를 통해 제공되며, AI 기술에서 가장 복잡한 문제를 해결하는 데 중점을 둔 고급 추론 능력을 자랑한다. GPT-o1에서 'o1'이라는 이름은 다시 초기화하는 의미를 담고 있으며, 이는 AI 기술 발전의 새로운 출발을 상징한다. GPT-o1 시리즈는 크게 o1-프리뷰(preview)와 o1-미니(mini)로 구분되며, 유료 플랜 사용자들에게 제공된다. 이 모델들은 GPT 시리즈 중 가장 강력한 추론 능력을 제공하며, 복잡한 과학적, 수학적, 코딩 문제를 해결하는 데 최적화되어 있다. 특히, GPT-o1은 기존의 언어 모델들보다 생각하는 데 더 많은 시간을 들이도록 설계되었다. 이러한 설계는 단순한 정보 제공을 넘어, 과학, 수학, 코딩과 같은 고차원적인 분야에서 더 정확하고 복잡한 추론을 가능하게 한다. 즉, 이 모델은 사용자가 던지는 질문에 대해 신중하게 분석한 후, 답을 내리는 과정을 통해 더욱 정교한 결과를 제공할 수 있다. o1-미니 모델은 비용 효율적인 코딩 전문 추론 모델로, 프리뷰보다 80% 저렴하다. 주로 광범위한 지식이 요구되지 않는 애플리케이션에서 사용되며, 개발자에게 특히 유용하다. o1-미니 모델은 코딩 작업에 최적화되어 있으면서도 비용 절감이 가능하다는 점에서, 대규모 프로젝트나 자원이 한정된 환경에서도 충분히 활용될 수 있다.

GPT-o1 모델은 물리학, 화학, 생물학과 같은 복잡한 벤치마크 테스트에서 매우 뛰어난 성능을 보였다. 박사 과정 학생과 유사한 수준으로 평가될 정도로 과학적 문제 해결 능력이 향상되었으며, 국제 수학 올림피아드(IMO) 예선 시험에서는 83%의 성적을 기록했다. 이는 GPT-4o의 13% 성적을 크게 상회하는 결과로, 이전 모델과 비교해 대폭 개선된 수학적 추론 능력을 보여준다. 또한 코딩 능력에서도 GPT-o1은 코드포스(Codeforces)에서 89번째 백분위에 오르는 등, 프로그래밍 과제에서도 탁월한 성능을 발휘한다. GPT-o1의 또 다른 중요한 특징은 안전성이 대폭 강화되었다는 점이다. 특히, AI 모델의 탈옥 가능성을 평가하는 탈옥 테스트에서 GPT-o1-프리뷰는 84점을 기록하며 GPT-4o의 22점을 훨씬 능가했다. 이는 GPT-o1이 더 안정적이고 안전하게 운영될 수 있도록 설계되었음을 나타내며, 사용자들에게 더욱 신뢰할 수 있는 AI 도구를 제공한다. GPT-o1은 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 뛰어난 성능을 발휘하므로, 다양한 분야에서 광범위하게 활용될 수 있다. 예를 들어, 의료 연구자는 GPT-o1을 사용하여 세포 시퀀싱 데이터에 주석을 달 수 있으며, 물리학자는 양자 광학과 같은 고난이도의 수학 공식을 생성할 수 있다. 소프트웨어 개발자는 GPT-o1을 통해 다단계 워크플로를 구축하고 효율적으로 관리할 수 있는 도구로 활용할 수 있다.

GPT-o1의 혁신적인 요소 중 하나는 '테스트-시간 계산'(test-time computation) 학습법을 도입한 점이다. 이 개념은 AI 모델이 추론에 더 많은 시간을 할애하고, 문제를 깊이 있게 분석할 수 있도록 돕는다. 더불어, '생각의 사슬'(Chain of Thought, CoT)을 자동화하여 사용자가 별도의 프롬프트 엔지니어링 없이도 모델이 스스로 문제를 분석하고 해결할 수 있도록 했다. 이는 사용자가 단순한 질문을 던졌을 때도, AI가 문제의 본질을 파악하고 가장 적절한 답을 내놓을 수 있게 한다. GPT-o1-프리뷰와 미니 모델은 메시지 한도가 설정되어 있다. 프리뷰는 주간 한도 30개 메시지로 제한되며, 미니는 50개 메시지로 설정되어 있다. 이는 고급 추론에 들어가는 컴퓨팅 용량이 크기 때문이다. 또한, API 사용 요금은 5단계로 구분되어 있으며, 가장 저렴한 1티어는 월 5달러, 가장 비싼 5티어는 월 1000달러로 설정되었다.[6][7]

기능[편집]

무료[편집]

GPT-4o 모델 무료 제공

2024년부터 GPT-4o 모델이 챗GPT의 모든 사용자에게 무료로 제공된다. 이전에는 무료 사용자들이 GPT-3.5 모델에만 접근할 수 있었지만, 이제는 별도의 설정 없이 기본적으로 GPT-4o 모델이 적용되어 있다. 사용자는 가입 후 별도의 절차 없이 고성능의 언어 모델을 무료로 사용할 수 있으며, 답변에 사용된 모델 정보는 채팅 창에서 확인할 수 있다. GPT-4o는 고급 언어 처리 기능을 탑재하여 더 자연스럽고 정확한 대화를 지원한다. 무료 버전 사용자는 5시간당 사용량 제한이 있으며, 사용량을 모두 소진하면 GPT-4o 미니 모델로 자동 전환된다. 이 제한에도 불구하고, 무료 사용자도 고급 AI의 이점을 체감할 수 있다는 점에서 큰 장점을 가진다.

커스텀 GPT 기능

무료 사용자도 이제 커스텀 GPT(GPTs) 기능을 사용할 수 있다. GPTs는 특정 작업에 특화된 맞춤형 챗봇으로, 분야별로 특화된 기능을 제공하는 GPT 모델들이다. 과거에는 유료 플랜에서만 제공되었던 이 기능이 이제 무료 사용자들에게도 제공되어, 챗GPT가 다양한 특화 작업을 수행할 수 있게 되었다. 무료 사용자는 이미 만들어진 커스텀 GPT를 사용할 수 있지만, 직접 커스텀 GPT를 제작하는 기능은 제공되지 않는다. 이 기능을 통해 사용자는 로고 제작, 논문 검색, 이미지 변환 등 다양한 작업을 손쉽게 처리할 수 있으며, 이는 챗GPT의 범용성과 유용성을 크게 확장시킨다.

인터넷 브라우징 기능

챗GPT 무료 버전에서도 인터넷 브라우징 기능이 제공된다. 브라우징 기능은 챗GPT가 실시간으로 웹을 검색하여 최신 정보를 제공하는 기능으로, 무료 사용자도 이를 활용할 수 있게 되었다. 무료 사용자는 최신 뉴스나 트렌드를 확인하거나, 과거 데이터로는 알 수 없는 정보를 즉각적으로 얻을 수 있다. 이 기능은 특히 2021년 9월 이후의 정보가 포함되지 않은 기존 GPT 모델의 한계를 극복하는 데 유용하다. 예를 들어, 최신 이벤트, 연구 결과, 시사 이슈 등 실시간 정보가 필요한 상황에서 챗GPT는 사용자가 별도로 웹을 검색할 필요 없이 바로 답변을 제공할 수 있다.

파일 업로드 및 분석 기능

챗GPT 무료 사용자도 이제 파일 업로드 기능을 이용할 수 있다. 사용자는 텍스트 파일, 데이터 파일, 이미지 파일 등을 챗GPT에 업로드하여 다양한 분석 작업을 수행할 수 있다. 이 기능을 통해 챗GPT는 사용자가 제공한 데이터를 분석하고, 결과를 도출하거나 질문에 대한 답변을 제공할 수 있다. 예를 들어, 데이터를 업로드하여 통계 분석을 요청하거나, 이미지 파일을 기반으로 한 시각적 분석을 수행하는 것이 가능하다. 이를 통해 데이터 처리나 분석 작업에서 챗GPT가 유용하게 활용될 수 있으며, 복잡한 데이터를 다루는 사용자에게 큰 도움이 된다.

AI 이미지 생성 기능

2024년 8월 29일부터 챗GPT 무료 사용자도 달리(DALL·E)를 이용하여 AI 이미지를 생성할 수 있게 되었다. 달리는 오픈AI의 이미지 생성 모델로, 사용자가 텍스트로 입력한 설명을 바탕으로 이미지를 만들어준다. 이제 무료 사용자도 하루 최대 2개의 이미지를 생성할 수 있으며, 이 기능을 통해 이미지 제작이 필요한 작업을 간편하게 처리할 수 있다. 이전에는 유료 사용자만이 사용할 수 있었던 기능이지만, 무료 사용자도 이 제한된 범위 내에서 유사한 작업을 수행할 수 있게 된 것은 매우 큰 혜택이다. 단순한 이미지를 생성하거나 텍스트 설명을 시각적으로 구현하고 싶은 사용자에게 이 기능은 매우 유용하다.[8]

유료[편집]

GPT-4o

챗GPT 플러스는 챗GPT의 유료 서비스이다. 챗GPT 플러스의 가장 큰 장점 중 하나는 GPT-4o 모델을 무료 사용자보다 5배 더 많이 사용할 수 있다는 점이다. 무료 사용자는 GPT-3.5 모델을 기본으로 사용하며, 제한된 횟수만 사용할 수 있지만, 플러스 사용자는 3시간마다 최대 80개의 질문을 입력할 수 있다. 이로 인해 유료 사용자는 더 복잡한 작업이나 대규모 데이터 처리에도 여유롭게 접근할 수 있으며, 더 정밀한 결과를 얻을 수 있다. 플러스 사용자는 최신 기능과 성능 향상이 포함된 GPT-4o 모델을 바로 이용할 수 있다는 점에서도 큰 이점을 가진다. 새로운 기능이 업데이트될 때마다 이를 빠르게 체험할 수 있어, AI 기술의 최신 동향을 바로 활용하는 것이 가능하다. 특히 음성 대화나 사진 및 영상과의 대화와 같은 최신 기술들이 플러스 사용자에게 우선 제공된다. 이는 챗GPT를 생산성 도구로 사용하는 전문가나 기업들에게 매우 유용하며, 보다 안정적이고 풍부한 기능을 제공하는 플러스 버전의 가치를 더욱 높인다.

한국어 정확도

챗GPT 플러스의 또 다른 큰 장점은 한국어 처리 능력이 매우 향상되었다는 점이다. 기존 GPT-3.5 모델은 영어 기반으로 학습되었기 때문에, 다른 언어로 질문을 할 경우 영어에 비해 정확도가 떨어졌다. 반면 GPT-4o는 한국어를 포함한 27개의 언어에서 더 자연스러운 대화를 가능하게 하는 고급 자연어 처리 기능을 탑재하고 있다. 특히 토크나이제이션(Tokenization) 기술을 통해 한국어처럼 복잡한 문법 구조를 가진 언어도 더 효율적으로 처리할 수 있게 되었으며, 구어체나 한국 문화적 맥락까지도 잘 반영한다. 이는 토큰 수가 줄어듦으로써 텍스트를 처리하는 속도와 정확성이 크게 향상된 덕분이다. 덕분에 GPT-4 모델에서는 한국어 사용자도 영어 사용자와 동일한 수준의 정확한 답변을 받을 수 있다.

실시간 웹 검색

챗GPT 무료 버전의 가장 큰 한계 중 하나는 학습 데이터가 2021년 9월까지만 포함된다는 점이다. 이로 인해 최신 정보나 트렌드에 대한 질문에 대해 정확한 답변을 받지 못하는 경우가 많았다. 하지만 챗GPT 플러스 사용자는 실시간 웹 검색 기능을 통해 최신 정보에 즉각 접근할 수 있다. 챗GPT가 구글이나 마이크로소프트의 빙(Bing) 같은 검색 엔진을 활용해 실시간으로 정보를 검색하고, 그 결과를 바탕으로 최신 트렌드를 반영한 정확한 답변을 제공한다. 이 기능은 특히 급변하는 정보가 필요한 상황에서 매우 유용하며, 최신 뉴스를 확인하거나 트렌드 분석을 할 때 플러스 사용자가 훨씬 더 빠르고 정확하게 정보를 얻을 수 있다. 또한, 챗GPT가 제공한 정보 출처를 링크 형태로 확인할 수 있어, 답변의 신뢰성을 직접 검증할 수 있다.

이미지 검색

챗GPT 플러스는 이미지 생성 AI인 달리와 통합되어 있어 텍스트뿐만 아니라 이미지 생성도 가능하다. 사용자는 프롬프트에 원하는 이미지를 설명한 뒤 생성 요청을 하면, 챗GPT가 이를 기반으로 이미지를 만들어낸다. 또한, 생성된 이미지에 대한 추가적인 수정 요청도 가능하다. 예를 들어, 이미지의 분위기를 변경하거나 특정 물체의 색상을 바꾸는 등의 작업도 수월하게 처리할 수 있다. 다만, 챗GPT는 이전에 생성된 이미지를 정확히 동일하게 다시 만들 수는 없으며, 프롬프트를 입력할 때마다 새로운 이미지를 생성하는 방식이다. 이로 인해 이미지 수정 요청 시 원본 이미지와 비슷하면서도 디테일이 조금 다른 새로운 이미지가 생성된다.

정확한 계산 및 데이터

챗GPT 플러스에서는 정확한 계산 및 데이터 분석이 가능하다. 코드 인터프리터(Code Interpreter) 기능을 통해 챗GPT는 사용자가 입력한 자연어를 파이썬 코드로 변환하여 계산이나 분석을 수행한다. 이를 통해 복잡한 산수 문제부터 데이터 파일을 분석하고 시각화하는 작업까지 처리할 수 있다. 플러스 사용자는 데이터 파일을 업로드해 통계 분석이나 시각화 작업을 요청할 수 있으며, 이 과정에서 코드 인터프리터가 사용한 코드를 직접 확인하고 수정하여 더 정교한 분석을 수행할 수도 있다. 또한, 이미지를 변환하거나 여러 장의 이미지를 GIF로 생성하는 작업도 코드 기반으로 처리할 수 있다. 이로 인해 데이터 분석 업무를 간편하게 처리할 수 있는 유용한 도구로 자리 잡았다.

원활한 접속

챗GPT 무료 사용자는 피크 시간대에 접속 오류나 로그인 문제를 자주 겪는다. 이는 서버 용량의 한계로 인해 발생하는 문제로, 무료 사용자가 많아지면 서비스에 지연이 발생한다. 반면 챗GPT 플러스 사용자는 이러한 문제에서 자유롭다. 유료 사용자는 서버 우선 접근 권한을 가지기 때문에, 피크 시간대에도 안정적으로 서비스를 이용할 수 있다. 비록 유료 버전의 GPT-4 모델이 GPT-3.5보다 학습량이 많아 응답 속도가 느릴 수 있지만, 서버 접근 권한이 보장되기 때문에 원하는 정보에 언제든 접근할 수 있다는 장점이 있다.

맞춤형 챗봇

챗GPT 플러스는 사용자가 자신만의 맞춤형 챗봇(GPTs)을 쉽게 만들 수 있도록 지원한다. 2023년 11월에 출시된 이 기능은 사용자가 별도의 코딩 없이도 간단한 대화만으로 특정 작업에 특화된 챗봇을 생성할 수 있도록 돕는다. 이미 만들어진 다양한 맞춤형 챗봇을 활용할 수도 있으며, 필요에 따라 이를 커스터마이징하여 자신의 업무에 맞는 챗봇을 사용할 수 있다. 예를 들어, 로고 제작 GPT, 논문 찾기 GPT, 사진을 픽사 스타일로 변경하는 GPT 등 다양한 분야에 특화된 GPT가 이미 등록되어 있어, 사용자는 원하는 작업을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있다.

챗GPT 플러스는 다양한 기능을 제공하지만, 사용량에 일정한 제한이 존재한다. 2024년 5월 기준으로 GPT-4 모델에서는 3시간마다 질문 40개, GPT-4o 모델에서는 3시간마다 80개의 질문을 입력할 수 있다. 짧은 시간 동안 집중적으로 사용해야 할 경우, 이러한 제한이 불편하게 느껴질 수 있으므로 사용 전 이를 염두에 두는 것이 좋다.[9]

음성모드

챗GPT의 음성모드는 두 가지 주요 기능으로 나뉘며, 각각 사용자의 요구와 대화 스타일에 맞추어 설계되었다. 스탠더드 음성모드와 어드밴스드 음성모드가 대표적이다. 이 두 모드는 인공지능 음성 비서 기능을 강화하고, 보다 자연스러운 음성 인터랙션을 제공하는 데 중점을 둔다.

  • 스탠더드 음성모드

스탠더드 음성모드는 기본적인 AI 음성 상호작용을 제공하는 모드이다. 텍스트 기반 대화를 음성으로 변환하거나, 음성으로 명령을 내리면 이를 텍스트로 분석하여 작업을 수행하는 등의 기능을 갖춘다. 주로 명령 기반의 상호작용에 초점을 맞추고 있으며, 비교적 단순한 대화를 자연스럽게 이어나가는 데 강점을 보인다. 스탠더드 모드는 명령 수행에 집중하며, 사용자가 요청한 정보에 대한 빠른 응답을 목표로 한다. 예를 들어, 간단한 정보 검색, 음악 재생, 날씨 확인 등의 작업을 음성으로 요청하면 빠르고 정확하게 응답한다. 하지만 이 모드는 감정 분석이나 대화의 유연성에서는 제한적일 수 있으며, 사용자 경험에 있어서 특정한 자연스러움이 부족할 수 있다. 특히 한국어와 같은 언어에서는 자연스러운 말투 구현에 있어 한계가 있었으며, 복잡한 대화나 다양한 감정 표현을 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 있었다.

  • 어드밴스드 음성모드

어드밴스드 음성모드는 스탠더드 모드에서 한 단계 발전된 AI 음성 비서 기능을 제공한다. 이 모드는 한국어와 영어를 포함한 50개 이상의 언어를 보다 정교하게 지원하며, 특히 한국어의 경우 실제 사람의 발음과 더욱 가까워져 자연스러운 대화를 제공한다. 어드밴스드 음성모드에서는 단순한 명령 수행을 넘어, 실시간 대화를 통해 사용자의 감정과 맥락을 이해하고 이에 맞게 반응하는 능력을 강화했다. 이 모드에서 가장 눈에 띄는 특징 중 하나는 전문 성우를 고용하여 훈련된 새로운 음성 5종이 추가되었다는 점이다. 이를 통해 각기 다른 목소리 톤과 스타일을 선택할 수 있으며, 다양한 감정과 상황에 맞춰 대화할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 “정중하게 인사해 달라”는 요청을 하면, 챗GPT가 “안녕하세요, 만나 뵙게 되어 반갑습니다”와 같은 적절한 톤으로 응답할 수 있다. 반대로, “애교 있게 말해 달라”는 요청에는 귀여운 목소리로 답변할 수 있다. 어드밴스드 모드는 대화 중에도 사용자가 언제든지 끼어들 수 있는 기능을 제공한다. 즉, 사용자가 대화를 끊고 새로운 질문을 던지거나, 대화 흐름을 중단시키지 않고 즉각적인 반응을 얻는 것이 가능하다. 이러한 실시간 대화 기능은 음성 비서의 유용성을 크게 향상시키며, 더욱 유동적인 대화가 가능하도록 돕는다.

또한, 어드밴스드 음성모드는 사용자의 감정 상태를 분석하고 그에 맞는 반응을 제공하는 기능도 갖추고 있다. 이는 단순한 정보 전달을 넘어, 사용자와 더 인간적인 상호작용을 할 수 있는 가능성을 열어준다. 예를 들어, 사용자의 목소리가 피곤하게 들리면 이를 감지하고, 좀 더 차분하고 위로하는 말투로 대화를 이어나가는 식이다. 이 외에도 한국어 사투리나 지역적 특성을 더욱 잘 이해하여, 특정한 지역 방언을 사용하는 사용자와도 원활한 소통이 가능하도록 설계되었다. 마지막으로, 어드밴스드 모드는 욕설이나 부적절한 표현을 감지하고 이를 차단하는 기능도 강화되었다. 이는 AI와의 상호작용에서 발생할 수 있는 윤리적 문제나 불쾌한 대화를 최소화하기 위한 설계로, 구글이나 다른 음성 비서 서비스에서도 중요한 요소로 다루어지고 있다.[10]

인터페이스 특징[편집]

챗GPT는 간단한 회원가입 절차를 거쳐 무료 또는 유료 구독제로 이용할 수 있다. 사용자는 텍스트 기반 대화를 통해 AI와 상호작용하며, 원하는 정보나 질문에 대한 답변을 실시간으로 받을 수 있다. 서비스는 모바일과 데스크탑 환경 모두에서 이용 가능하며, 스마트폰을 통해서도 오픈AI의 플랫폼에 접속해 간편하게 사용할 수 있다.

프롬프트와 응답

챗GPT의 사용 방식은 매우 직관적이다. 사용자는 일반적인 채팅처럼 질문을 입력(프롬프트)하면 AI가 이에 대한 답변(응답)을 제공하는 방식으로 작동한다. 프롬프트는 특정한 형식이나 규칙이 없으며, 사용자가 원하는 어떤 유형의 글이든 입력할 수 있다. AI는 사용자의 입력에 맞춰 다양한 형태의 응답을 생성하는데, 이는 텍스트뿐만 아니라 특정 맥락에 따라서는 복잡한 설명이나 예시를 포함할 수도 있다. 이러한 시스템은 일반적인 질문 응답 외에도, 창작, 번역, 요약 등 다양한 작업을 수행할 수 있다.

대화방 관리 및 공유

각 대화방은 첫 질문과 답변을 바탕으로 자동으로 제목이 생성되며, 사용자가 필요에 따라 제목을 언제든지 변경할 수 있다. 또한 챗GPT는 대화 내역을 링크로 공유할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자는 대화창에서 공유 아이콘을 클릭한 후 링크를 생성하여 다른 사람과 대화 내용을 공유할 수 있다. 공유된 링크를 통해 대화 내용에 접근한 사람은 대화를 그대로 볼 수 있으며, 'Continue this conversation' 버튼을 눌러 해당 대화를 이어갈 수도 있다.

그러나 주의할 점도 있다. 오픈AI는 링크 생성 시 대화 내역을 검토하며, 부적절한 내용이 포함되어 있다고 판단될 경우 링크 생성을 제한할 수 있다. 만약 검토 과정에서 대화 내용이 부적절하다고 판단되면, 대화 내역의 일부 혹은 전체가 삭제될 가능성도 있다. 따라서 민감한 내용은 주의 깊게 관리해야 한다.

무료 및 유료 구독 옵션

챗GPT는 무료 및 유료 두 가지 버전으로 제공된다. 무료 버전에서는 GPT-4o 미니 모델을 사용할 수 있으며, 이는 가볍고 빠른 성능을 제공하지만 고급 기능은 제한적이다. 반면, 유료 구독자인 챗GPT 플러스 사용자에게는 GPT-4 모델과 GPT-4o 및 GPT-4o 미니 등의 더 강력한 모델을 사용할 수 있는 권한이 주어진다. 이러한 고급 모델들은 더 정확하고 복잡한 질문에 대해 더 나은 성능을 발휘하며, 실시간 대화와 같은 상호작용에서 더욱 자연스러운 응답을 제공한다. 특히, 이전의 GPT-3.5와 비교했을 때 엉터리 답변이 대폭 줄어들었으며, 보다 신뢰할 수 있는 정보 제공이 가능해졌다.

새로운 기능과 업그레이드

챗GPT는 꾸준한 업데이트를 통해 새로운 기능을 추가하며 사용자 경험을 개선하고 있다. 2023년 9월 25일, 유료 플러스 구독자에게 이미지 인식 기능이 도입되기 시작했다. 이 기능은 라틴 문자와 수학 기호를 포함한 이미지 내 텍스트를 인식하고 분석할 수 있다. 다만, 한글과 한자와 같은 문자는 해당 글자가 한글이나 한자임을 인식할 수 있을 뿐, 개별 문자에 대한 구체적인 해석은 아직 미흡하다.

2023년 12월에는 유료 사용자를 대상으로 PDF 파일 업로드 기능이 추가되었다. 이를 통해 사용자는 PDF 파일 내의 텍스트를 분석하거나 요약할 수 있으며, 이러한 기능은 문서 작업이나 데이터 분석에 유용하게 활용될 수 있다.

메모리 기능

2024년 2월 13일, 챗GPT는 메모리 기능을 도입하였으며, 이는 일부 사용자에게 우선적으로 테스트되기 시작했다. 메모리 기능은 사용자의 요구사항과 선호도를 기록하여 이후 대화에서 이를 반영하는 시스템이다. 예를 들어, 사용자가 이전 대화에서 밝힌 특정 요구사항을 챗GPT가 기억하고, 이를 다음 대화에서 반영함으로써 보다 개인화된 대화 경험을 제공한다. 이 기능은 대화가 길어지면서 AI가 앞선 내용을 잊어버리는 문제를 크게 개선할 것으로 기대된다.

사용자는 저장된 메모리를 삭제하거나, 저장이 되지 않도록 설정할 수 있으며, 메모리 기능을 임시로 비활성화한 상태에서 대화를 진행할 수도 있다. 이러한 기능은 사용자의 프라이버시를 보호하면서도 보다 스마트한 상호작용을 가능하게 한다.[11]

프롬프트[편집]

  • 줄바꿈: 데스크탑이나 노트북에서 줄바꿈은 시프트 키와 엔터 키를 동시에 눌러서 사용할 수 있고, 스마트폰에서는 전송 버튼을 누르기 전까지는 채팅이 전송되지 않으므로, 자판에서 엔터에 해당하는 부분을 터치하여 사용할 수 있다.
  • 프롬프트 수정(✏️): 대화방의 모든 질문은 수정이 가능하지만, 그 대화가 수정된 이후에는 그 대화 시점 이후 자신이 입력했던 기존 프롬프트는 사라지며, 새로운 대화가 이어진다.
  • 생성 멈춤(⬛): 답변이 생성되는 도중 동그라미 안에 네모가 들어간 버튼을 누르면 답변 생성을 멈출 수 있다.
  • 복사(Copy, 📋): 답변을 복사할 수 있다.
  • 재생성(Regenerate, ↺): 이미 생성된 응답도 'Regenerate'를 눌러서 다시 응답을 생성하게 할 수 있다.
  • 나쁜 응답(Bad response, 👎): 부정확하거나 엉뚱한 응답에 답에 이 아이콘을 눌러 평가할 수 있다. 실제 답변 품질에 장기적으로는 영향을 끼칠 수 있는 기능으로 보인다. 오픈AI는 부정확한 정보에 이 아이콘을 누르도록 권장한다.
  • 계속 생성하기(Continue generating, ▶▶️): 끊긴 메시지에서 등장하는 버튼으로, 기존 메시지에서 끊긴 부분부터 답변을 이어서 작성한다.
  • 파일 첨부(📎): 유료 버전에 한정하여 GPT-4를 이용할 경우 파일을 첨부한 질문이 가능하다.
  • 답장("): 이전 챗GPT 응답의 일부를 선택하여 해당 부분에 대한 추가적인 질문을 할 수 있다. 챗GPT 응답 텍스트에서 원하는 부분을 드래그하면 위에 겹따옴표 모양의 아이콘이 뜨는데, 해당 아이콘을 눌러 사용이 가능하다.
  • GPTs 호출(@): 유료 버전에 한정하여 GPT-4를 이용할 경우, 프롬프트(질문/요청하고자 하는 것)를 입력할 때 먼저 @을 입력하면 GPTs를 호출하여 그 GPTs가 답변하게 할 수 있다.[11]

관련 기술[편집]

트랜스포머 아키텍처[편집]

트랜스포머는 2017년 바스와니(Vaswani) 등의 연구에서 처음 도입된 혁신적인 아키텍처로, 기존의 순환신경망(RNN) 및 합성곱신경망(CNN) 기반의 모델과는 달리 병렬 처리가 가능한 구조이다. 트랜스포머의 가장 중요한 특징은 주의 메커니즘(Self-Attention)을 기반으로 한다는 점이다. 이 모델은 입력된 문장 내 각 단어가 문맥 내에서 다른 단어와 어떻게 연관되는지를 스스로 학습하여, 문맥을 고려한 더 나은 이해와 응답을 가능하게 한다. 트랜스포머는 입력 데이터를 토큰(Token)이라는 단위로 나누고, 각 토큰이 다른 토큰들과의 관계를 학습하는 방식으로 작동한다. 이는 특히 긴 문장을 처리할 때 효율적이며, 병렬 처리가 가능하다는 점에서 모델의 학습 속도를 크게 향상시켰다. 트랜스포머는 인코더-디코더 구조를 기반으로 하며, 챗GPT와 같은 모델에서는 주로 트랜스포머의 디코더(decoder) 부분만 사용하여 주어진 텍스트의 문맥을 예측하고 적절한 다음 단어를 생성하는 방식으로 응답을 생성한다.

사전학습과 미세 조정[편집]

사전학습과 미세 조정은 GPT 모델의 성능을 크게 향상시키는 두 가지 중요한 학습 단계이다. 챗GPT는 사전 학습과 미세 조정 과정을 통해 성능을 높인다. 사전 학습 단계에서는 인터넷에서 수집된 대규모 텍스트 데이터를 이용해 기본적인 언어 패턴과 구조를 학습한다. 이 단계에서 모델은 문법, 단어 간의 관계, 문장 구조 등 언어의 일반적인 특징을 익히게 된다. 사전 학습은 지도 학습(supervised learning)이 아닌, 대규모 비지도 학습(unsupervised learning) 방식으로 진행되며, 주어진 문장에서 다음에 올 단어를 예측하는 작업을 반복한다.

미세 조정 단계에서는 주어진 특정 작업에 맞춰 성능을 조정한다. 이 과정에서 오픈AI는 인간 피드백을 바탕으로 모델의 출력을 개선하고, 챗GPT가 특정한 상황에 맞는 답변을 더 정확하게 제공하도록 훈련시킨다. 이를 위해 사용되는 방법 중 하나는 강화학습(강화학습을 통한 인간 피드백, RLHF)으로, 이 기술을 통해 모델이 학습된 지식에 따라 보다 유용하고 자연스러운 대화를 생성할 수 있게 된다. 그리고 미세 조정 과정에서 특정 작업에 대한 정답이 포함된 레이블 데이터(labelled data)를 사용하여 모델을 더 정밀하게 조정한다. 예를 들어, 챗GPT는 인간과의 대화를 더욱 자연스럽고 유용하게 만들기 위해, 실제 대화 데이터를 기반으로 미세 조정 과정을 거친다. 이를 통해 특정 도메인이나 요구사항에 맞는 응답을 생성하는 능력이 향상된다.

대규모 언어 모델[편집]

대규모 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간처럼 자연스러운 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델이다. 챗GPT는 GPT라는 대규모 언어 모델 시리즈의 최신 버전인 GPT-3와 GPT-4 모델을 기반으로 동작한다. GPT-3는 1,750억 개의 매개변수를 가진 거대한 언어 모델로, 다양한 언어적 맥락을 이해하고 새로운 텍스트를 생성하는 데 뛰어난 성능을 발휘한다. GPT-4는 더 나아가 멀티모달 기능을 일부 지원하여 텍스트뿐만 아니라 이미지와 같은 비언어적 데이터를 처리할 수 있는 가능성도 열고 있다. 이로 인해 더 다양한 상황에서 유용하게 사용할 수 있다. 이러한 대규모 언어 모델은 방대한 데이터를 학습하면서 문법, 어휘, 문맥 등을 이해하게 된다. 데이터의 규모가 클수록 모델이 학습할 수 있는 정보량도 많아지며, 그만큼 모델의 응답이 더 정교하고 자연스러워진다. 그러나, 모델의 크기가 커질수록 더 많은 연산 자원이 필요하며, 모델이 할루시네이션을 일으킬 가능성도 커진다. 할루시네이션은 모델이 자신있게 잘못된 정보를 생성하는 현상을 말하는데, 이는 대규모 언어 모델의 한계 중 하나로 자주 언급된다.

주의 메커니즘[편집]

주의 메커니즘은 트랜스포머 아키텍처의 핵심 요소로, 입력 문장의 각 부분에 서로 다른 '중요도'를 부여하는 기술이다. 주의 메커니즘은 단어와 문맥 간의 관계를 효과적으로 파악할 수 있게 해준다. 문장을 처리할 때, 모든 단어가 동일하게 중요한 것은 아니다. 어떤 단어는 문맥을 이해하는 데 더 중요한 역할을 하며, 주의 메커니즘은 이를 자동으로 학습하여 특정 단어에 더 많은 '집중(attention)'을 할당한다.

셀프 어텐션(Self-Attention)은 입력된 문장에서 각 단어가 다른 단어와 어떻게 연관되는지를 계산하는 방식이다. 예를 들어, "The cat sat on the mat"라는 문장에서 'cat'이라는 단어는 'sat'과 긴밀하게 연결되고, 'mat'은 그 문맥에서 중요하다. 주의 메커니즘은 이러한 관계를 학습하여, 더 정확한 언어 이해와 생성이 가능하게 한다.

자연어 처리[편집]

자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 응답하는 기술이다. 챗GPT는 자연어 처리 기술을 활용하여 인간이 사용하는 자연어를 이해하고, 분석하며, 그에 맞는 텍스트를 생성한다. 자연어 처리는 단순히 문법적 규칙을 따르는 것 이상으로, 문장의 의미와 맥락을 파악하여 정확한 응답을 제공하는 것을 목표로 한다. NLP는 다음과 같은 여러 하위 분야를 포함한다.

  • 문장 분석: 챗GPT는 입력된 문장을 분석하여 문장의 주어, 동사, 목적어 등을 파악하고 문법적으로 정확한 답변을 제공한다.
  • 문맥 이해: 문장의 단어들이 가진 의미뿐만 아니라, 전체 문장의 문맥을 고려해 답변을 생성하는 데 중요한 역할을 한다.
  • 기계 번역: 챗GPT는 다양한 언어를 처리할 수 있으며, 번역 작업에도 응용될 수 있다.
  • 질문 응답: 사용자가 입력한 질문에 대해 적절한 답을 제공하는 질문-응답 시스템(QA)도 NLP의 대표적인 응용 사례이다.

강화학습을 통한 인간 피드백[편집]

강화학습을 통한 인간 피드백(Reward-based Learning with Human Feedback, RLHF)은 AI 모델이 더 나은 성능을 내기 위해 인간의 평가와 피드백을 학습하는 방법이다. RLHF는 GPT 모델을 학습하는 과정에서 매우 중요한 역할을 한다. 기본적으로 AI는 주어진 데이터셋에서 규칙을 학습하지만, 이 과정에서 완벽하지 않은 답변을 생성할 수 있다. 이때 인간 평가자가 모델의 응답을 평가하고, 이를 바탕으로 모델을 개선하는 피드백을 제공한다.

RLHF는 GPT 모델이 더 정확하고 유용한 답변을 생성할 수 있도록 도와주며, 모델의 윤리적, 사회적 책임성을 강화하는 데도 기여한다. 예를 들어, 챗GPT는 RLHF를 통해 부적절하거나 해로운 내용을 학습하지 않도록 조정될 수 있다. 이 과정은 AI가 단순히 데이터에 기반한 패턴을 학습하는 것을 넘어, 인간의 기대와 기준에 맞춘 응답을 생성하게 하는 중요한 기술이다.

멀티모달[편집]

멀티모달은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 데이터 유형을 함께 처리하고 이해하는 기술이다. 전통적인 언어 모델은 텍스트 데이터만을 처리하지만, 멀티모달 모델은 여러 가지 입력 형식을 동시에 처리할 수 있다. 예를 들어, 이미지와 텍스트를 동시에 받아들여 이미지에 대한 설명을 생성하거나, 텍스트와 비디오를 기반으로 정보를 분석하는 방식이다. 챗GPT의 최신 버전에서는 멀티모달 기능이 추가되어, 단순한 텍스트 대화뿐만 아니라 이미지 인식과 같은 기능도 수행할 수 있다. 이러한 기술은 AI가 보다 복합적인 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 하며, 다양한 상황에서 더 유연하게 적용될 수 있다.

활용[편집]

챗GPT API[편집]

챗GPT API(Application Programming Interface)는 다양한 애플리케이션에서 AI 모델을 활용할 수 있는 방법을 제공한다. API는 두 개의 프로그램이 상호 작용할 수 있도록 중간에서 연결하는 도구이다. 개발자는 챗GPT API를 통해 오픈AI가 제공하는 GPT-3, GPT-3.5, 코덱스와 같은 모델에 접근할 수 있으며, 이를 활용해 기존 시스템에 AI 기능을 통합하거나 새로운 제품을 개발할 수 있다.

챗GPT API는 특히 기업과 개발자들에게 유용하다. API를 통해 오픈AI의 고급 언어 모델을 사용하여 자연어 처리, 코딩, 데이터 분석 등 다양한 작업을 자동화할 수 있다. 이를 통해 기존의 문제 해결 방식을 개선하고, 새로운 아이디어를 구현하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있다. 예를 들어, 코덱스 모델은 프로그래머가 필요로 하는 코드를 자동으로 생성하거나, 한 프로그래밍 언어에서 다른 언어로 변환할 수 있는 기능을 제공한다. 이로 인해 개발자는 더 빠르고 효율적으로 작업을 진행할 수 있으며, 특히 프로그래밍 지식이 적은 사용자들도 챗GPT의 도움을 받아 기본적인 코딩을 수행할 수 있게 된다.[12]

GPT 기반 애플리케이션[편집]

마이크로소프트(Microsoft)와 같은 대기업은 GPT 모델을 활용하여 혁신적인 애플리케이션을 개발하고 있다. 마이크로소프트는 GPT-3 모델을 자사 솔루션에 통합하여 생산성을 크게 높였다. 대표적인 예시로는 마이크로소프트 365 코파일럿이 있다. 이 도구는 워드, 파워포인트, 엑셀과 같은 마이크로소프트 오피스 제품에 GPT 기술을 접목하여 문서 작성, 데이터 분석, 발표 자료 생성 등을 자동화할 수 있도록 한다. 사용자가 명령을 내리면 AI가 문장을 자동 완성하거나 데이터를 요약하여 그래프를 생성하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있다.

이러한 애플리케이션은 일상 업무에서 시간과 노력을 크게 절약해 주며, 특히 반복적인 작업에서 사용자의 효율성을 극대화할 수 있다. 예를 들어, 회의록 작성이나 이메일 작성 같은 작업이 자동화되어 업무 시간을 절약할 수 있고, 보다 중요한 창의적인 작업에 집중할 수 있다. 더 나아가 마이크로소프트는 GPT를 기반으로 언어로 로봇을 제어하는 기술도 연구하고 있다. 사용자가 음성으로 명령을 내리면 AI가 프로그래밍 코드를 생성하여 로봇에게 명령을 전달하고, 로봇은 그 지시에 따라 작업을 수행하게 된다. 이는 가까운 미래에 로봇과 AI의 통합이 일상 생활에서 더욱 광범위하게 사용될 수 있음을 시사한다.[12]

자동차 산업[편집]

자동차 산업은 빠르게 진화하고 있으며, 최근 몇 년간 자동차 제조사들은 차 안에서 인공지능, 특히 챗GPT를 활용하여 운전자의 경험을 혁신하기 위해 다양한 연구개발에 매진하고 있다. 챗GPT는 고도화된 대화형 AI 모델로, 운전자의 요구에 맞춰 차량 기능을 제어하고 다양한 정보를 제공하는 방식으로 작동할 수 있다. 이 기술이 적용된 차량은 단순한 이동수단을 넘어 스마트한 동반자로 자리 잡고 있다.

푸조

프랑스 자동차 제조사 푸조(Peugeot)는 이러한 흐름에 발 빠르게 대응하며, 2024년 E-라이언 데이에서 챗GPT 기술을 자사의 모든 승용 및 상용차 라인업에 적용할 계획을 발표했다. 푸조의 린다 잭슨 CEO는 이 프로젝트를 푸조의 올해 주요 사업 중 하나로 꼽았다. 푸조는 아이콕핏(i-Cockpit®)에 챗GPT를 내장하고, 운전자가 음성으로 차량에 명령을 내릴 수 있도록 설계하고 있다. 예를 들어, 운전자와 동승자가 유명한 미술 작품에 대해 이야기하다가 "파블로 피카소의 유명한 작품이 무엇이냐"고 물으면, 챗GPT는 "게르니카"라고 답한다. 이어 "그 그림을 어디에서 볼 수 있냐"는 질문에는 "스페인 마드리드에 있는 레이나 소피아 미술관"이라고 답변하는 방식이다. 이를 통해 자동차 안에서 운전자는 운전에만 집중할 수 있으며, 다양한 정보를 빠르게 얻을 수 있다. 챗GPT가 푸조 차량에 적용됨으로써 운전자 편의성이 크게 향상될 전망이다. 운전 중에도 물리 버튼을 조작할 필요 없이 음성 명령만으로 음악 재생, 온도 조절, 목적지 검색 등이 가능하다. 또한, 전기차 충전 중 대기 시간이 생길 때 운전자가 퀴즈를 푸는 등의 활동으로 시간을 보낼 수 있다. 이러한 기술을 통해 푸조는 운전자가 차량 안에서 더욱 풍부한 경험을 할 수 있도록 지원한다. 푸조는 챗GPT를 적용한 차량을 5개 시장에서 시범 도입한 후, 2024년 하반기부터 본격적으로 확대할 계획이다.

폭스바겐

폭스바겐(Volkswagen)도 챗GPT 기술을 자동차에 접목하기 위해 분주히 움직이고 있다. CES 2024에서 세렌스(Cerence)와 협력하여 챗GPT를 탑재한 지능형 음성비서 '아이다(IDA) 음성 어시스턴트'를 발표했다. 이 음성 어시스턴트는 운전자가 단순히 '춥다'고 말하면 운전석 좌석 히터를 켜주거나, 가까운 약국을 검색하고 여러 루트를 안내하는 방식으로 작동한다. 이러한 기능들은 기존의 음성 인식 기술에 비해 훨씬 더 직관적이며, 챗GPT가 통합됨에 따라 더 복잡한 질문에도 답변할 수 있다. 운전자는 아이다를 통해 관광 명소 정보나 축구 경기 결과를 물어볼 수 있으며, 심지어 수학 문제를 푸는 데에도 도움을 받을 수 있다. 폭스바겐은 이러한 챗GPT 적용을 통해 운전자가 자동차를 단순한 이동 수단으로 인식하지 않고, 보다 스마트한 생활의 일부분으로 활용할 수 있도록 하고자 한다. 이를 통해 운전자는 차 안에서 다양한 엔터테인먼트와 정보 서비스를 제공받으며, 운전 중에도 스마트한 경험을 누릴 수 있다.[13]

기아

대한민국의 대표적인 자동차 제조사 기아㈜도 챗GPT 기술을 차량에 도입한 대표적인 사례 중 하나이다. 기아는 월드프리미어 영상을 통해 EV3를 공개하면서, 생성형 인공지능 기술을 적용한 기아 AI 어시스턴트를 탑재했다고 밝혔다. 이 AI 어시스턴트는 운전자의 음성 명령에 따라 다양한 차량 기능을 제어할 수 있을 뿐만 아니라, 챗GPT의 강력한 대화형 능력을 바탕으로 복잡한 질문에도 정확한 답변을 제공할 수 있다. 기아 AI 어시스턴트는 운전자가 길을 잃었을 때 최적의 경로를 제시하거나, 전기차 충전이 필요한 상황에서 가장 가까운 충전소를 안내하는 기능을 제공한다. 또한, 운전 중에도 간단한 대화형 퀴즈나 흥미로운 정보를 제공하여 운전자가 지루함을 느끼지 않도록 돕는다. 기아는 이를 통해 차량 내 엔터테인먼트 시스템을 한층 강화하고, 운전자의 편의를 높이는 데 주력하고 있다.[14]

챗GPT가 차량에 적용됨에 따라 자동차는 단순한 이동수단을 넘어서는 스마트한 동반자로 거듭나고 있다. 운전자는 이제 차량과 대화하며 다양한 정보를 실시간으로 얻을 수 있고, 음성 명령만으로 차량의 모든 기능을 손쉽게 제어할 수 있다. 이러한 기술은 운전자의 안전성을 높이는 동시에, 차량 내에서 편리함과 즐거움을 더해준다. 푸조, 폭스바겐, 기아 등 주요 자동차 제조사들이 챗GPT를 활용한 차량 개발에 앞다퉈 나서고 있는 것은, 이 기술이 자동차 산업의 미래를 이끌 중요한 요소임을 보여준다. 향후 더 많은 제조사들이 이 흐름에 동참할 것이며, 챗GPT와 같은 대화형 AI가 자동차의 표준 기능으로 자리 잡을 가능성도 높아지고 있다. 이러한 변화는 자동차가 단순한 이동수단에서 벗어나 일상 속 스마트한 생활의 중심으로 자리 잡는 새로운 패러다임을 열어갈 것이다.[15]

개인 업무[편집]

챗GPT는 개인 업무에서도 매우 유용하게 활용될 수 있다. 마이크로소프트의 365 코파일럿과 같은 AI 도구가 상용화되면 업무 환경에서 큰 혁신을 가져오겠지만, 현재로서도 챗GPT 웹 UI나 API를 통해 대화를 주고받으며 다양한 작업을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 텍스트 입력을 통해 챗GPT에게 특정 작업을 지시하거나, 프로그램 코드를 작성하도록 요청할 수 있다. 챗GPT는 파이썬, 자바, SQL과 같은 프로그래밍 언어를 이해하고, 이를 통해 복잡한 코딩 작업도 쉽게 수행할 수 있도록 도와준다. 또한 디버깅 과정에서 발생하는 오류를 해결해 주기도 하며, 각 인자별로 코드가 어떻게 작동하는지를 설명하는 등 친절하게 가이드를 제공한다.

한국어로 대화할 때는 속도나 정확도 면에서 다소 차이가 있을 수 있으나, 프롬프트 지니와 같은 번역 확장 프로그램을 사용하면 효율성을 크게 높일 수 있다. 프롬프트 지니는 사용자가 한국어로 입력한 텍스트를 영어로 번역하여 챗GPT에 전달하고, 챗GPT의 응답을 다시 한국어로 번역하여 출력해 준다. 이로 인해 챗GPT를 보다 빠르고 효율적으로 사용할 수 있으며, 특히 영어 기반 대화에서 발생할 수 있는 불편함을 해소할 수 있다.[12]

국내 활용 사례[편집]

대한민국에서도 챗GPT 기술을 활용한 다양한 서비스가 개발되고 있다. 예를 들어, 업스테이지는 오픈AI의 API를 기반으로 한국어 대화를 지원하는 챗봇 아숙업(AskUp)을 개발하였다. 이 챗봇은 사용자가 카카오톡을 통해 대화하듯이 AI와 상호작용할 수 있게 해 주며, 한국어로 작성된 질문에 대해 GPT 모델의 응답을 제공한다. 또한 마이리얼트립은 GPT 모델과 딥엘(DeepL)의 번역 AI를 결합하여 여행 플래너 앱을 개발했다. 이 앱은 사용자가 여행 계획을 세우는 데 필요한 정보를 자동으로 검색하고, AI가 이를 번역해주어 사용자에게 최적의 여행 코스를 추천한다. 이러한 AI 기반 서비스는 사용자들에게 더 나은 경험을 제공하며, 기존의 여행 계획 및 상담 방식보다 훨씬 빠르고 효율적이다. 챗GPT는 특히 번역, 검색, 자동 응답 등 다양한 기능을 통합할 수 있어, 여러 분야에서 혁신적인 서비스를 만들 수 있는 잠재력을 제공한다.[12]

한계[편집]

할루시네이션

챗GPT가 겪는 가장 큰 문제 중 하나는 할루시네이션이다. 할루시네이션이란 AI가 사실이 아닌 정보를 실제처럼 제시하는 현상을 말한다. 이는 특히 AI가 질문에 대해 명확한 정보를 갖고 있지 않을 때 더 자주 발생한다. 챗GPT는 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 그 패턴을 기반으로 응답을 생성하는데, 그 결과 AI가 사실이 아닌 내용을 확신에 차서 말하는 경우가 발생할 수 있다. 예를 들어, 챗GPT가 허구의 인물이나 사건에 대해 확신에 찬 목소리로 설명하거나, 문헌이나 연구 결과를 왜곡하여 전달할 수 있다. 이러한 현상은 AI의 설득력 있는 언어 생성 능력 때문에 사용자에게 잘못된 정보를 제공하게 될 가능성이 크다.[16]

언어적 편향

챗GPT는 대규모 데이터셋을 기반으로 학습하는데, 이 데이터셋은 주로 영어 중심의 자료로 구성되어 있다. 이로 인해 AI가 특정 언어, 문화 또는 지역의 관점을 반영하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 특히 영어가 아닌 언어에 대해 챗GPT는 제한된 이해를 보여줄 수 있으며, 영미권 중심의 시각을 답변에 반영하는 경향이 있다. 예를 들어, 정치적 이념에 대한 질문에서 챗GPT는 영국과 미국의 자유주의적 관점을 중심으로 설명하는 경우가 많다. 하지만 다른 국가나 문화에서 자유주의를 어떻게 정의하는지에 대한 정보는 부족하다. 베트남이나 중국 같은 국가들의 정치적 견해는 챗GPT의 답변에 거의 반영되지 않는다. 이는 다국어 환경에서 챗GPT가 제대로 작동하지 않을 수 있는 중요한 한계점이다.

성별 및 사회적 편견

챗GPT는 성별과 관련된 편향을 가지고 있을 수 있다. AI는 인터넷에 존재하는 방대한 텍스트 데이터를 학습하는데, 이 데이터에는 사회적 편견과 고정관념이 포함될 수 있다. 예를 들어, 간호사나 비서는 주로 여성과 연관되고, 엔지니어나 CEO는 남성과 연관되는 전통적인 성역할 고정관념이 반영된 답변을 생성할 수 있다. 이러한 편견은 특정 성별에 대해 부정확하거나 불공평한 이미지를 심어줄 수 있으며, 성차별적인 결과를 낳을 수 있다. 또한, AI가 제공하는 응답은 훈련 데이터의 영향을 받기 때문에 특정 사회적 편견이 포함될 수 있다. 이는 인종, 성적 지향, 나이, 종교 등 다양한 사회적 범주에 걸쳐 나타날 수 있으며, 이러한 편향은 AI의 답변을 신뢰할 때 문제를 일으킬 수 있다.[17]

정치적 편향

챗GPT는 특정 정치적 편향을 내포할 수 있다. AI는 방대한 훈련 데이터에서 다양한 정치적 견해를 학습하지만, 이 데이터가 특정 정치적 관점이나 이념에 치우쳐 있을 수 있다. 예를 들어, 챗GPT가 특정 국가의 정치 체제나 이데올로기에 대해 논할 때, 해당 국가에서 흔히 받아들여지는 주류 정치적 견해를 반영하지 않을 수 있다. 대신, AI는 학습 데이터에서 더 많이 등장하는 서구적 정치 관점을 중심으로 응답을 생성하는 경향이 있다. 이러한 정치적 편향은 특히 민감한 주제에서 두드러질 수 있으며, 사용자가 AI의 답변을 신뢰하고 따를 때 잘못된 판단을 내리게 할 수 있다. AI는 공정하고 중립적인 관점을 유지해야 하지만, 훈련 데이터의 불균형은 이를 어렵게 만든다.

대규모 데이터 학습의 한계

챗GPT는 대규모 데이터셋을 학습하는 과정에서 과거의 정보에 크게 의존한다. 최신 정보나 사건에 대한 AI의 답변은 정확하지 않거나 아예 존재하지 않을 수 있다. 예를 들어, 2023년 이후 발생한 사건에 대해 챗GPT는 제한적인 정보를 제공할 수 있다. 이는 AI가 업데이트된 정보를 실시간으로 반영하지 못하는 한계를 지니고 있기 때문이다. 또한, 챗GPT는 학습된 데이터가 모두 신뢰할 만한 것이 아니라는 문제도 있다. 인터넷에는 많은 허위 정보와 부정확한 내용이 존재하며, AI가 이러한 정보를 학습했을 가능성도 있다. 따라서 챗GPT는 잘못된 정보를 기반으로 답변을 생성할 위험이 있다.

맥락의 이해 부족

챗GPT는 텍스트 데이터를 분석하여 패턴을 찾아내는 데 뛰어나지만, 깊이 있는 맥락 이해에는 제한이 있다. 복잡한 질문이나 다층적인 개념을 다룰 때 AI는 피상적인 수준에서만 답변을 생성할 수 있다. 예를 들어, 철학적 질문이나 감정적으로 복잡한 상황에 대한 답변은 AI의 한계가 두드러질 수 있다. AI는 인간처럼 감정이나 사회적 상호작용을 이해할 수 없기 때문에, 감성적이거나 도덕적인 주제에 대한 응답은 기계적인 성격을 띨 수 있다.[18]

문제점[편집]

윤리적 문제[편집]

저임금 노동 문제

챗GPT를 포함한 대형 언어 모델을 개발하는 과정에서 저임금 노동 문제가 중요한 이슈로 부상하고 있다. 오픈AI는 데이터 세트를 정제하고 유해한 내용을 걸러내기 위해 라벨링 작업을 수행해야 했으며, 이 작업을 위해 케냐 노동자들에게 저임금을 지불한 사실이 밝혀졌다. 해당 노동자들은 시간당 1.32달러에서 2달러 미만의 임금을 받으며, 아동 성적 학대, 자해, 증오 발언, 폭력적인 콘텐츠 등 민감한 내용을 분류하는 일을 담당했다.

이 노동자들은 정신적 피해를 입었다고 주장했으며, 특히 상담 기회가 거의 없었고 과도한 업무 요구로 인해 큰 스트레스를 받았다고 한다. 이러한 윤리적 문제는 AI의 발전이 인간 노동의 희생을 대가로 이루어졌다는 비판을 받게 만들었으며, AI 개발 과정에서 노동자의 권리를 보호하고 적절한 보상을 제공하는 것이 중요한 과제가 되었다.

데이터 학습과 편향성

챗GPT는 방대한 데이터 세트를 학습하는 과정에서 편향된 정보나 유해한 콘텐츠를 함께 학습할 수 있는 위험이 있다. GPT-3는 이미 사람 수준의 문장을 생성할 수 있는 능력을 갖췄지만, 학습한 데이터를 그대로 사용하는 탓에 성차별적, 인종차별적 발언이나 폭력적 콘텐츠가 생성되는 문제가 발생할 수 있다.

이를 방지하기 위해 라벨링 작업을 통해 데이터를 정제하고 부정적인 내용을 걸러내야 하지만, 이 과정에서도 AI가 완벽하게 편향성을 제거하지 못할 수 있다. 이는 AI가 인간 사회의 편견과 차별을 그대로 반영할 수 있다는 우려를 불러일으키며, 윤리적인 AI 개발을 위한 지속적인 관리와 개선이 필요하다.[19]

보안 문제[편집]

기밀 정보 유출 위험

챗GPT가 회사 기밀 정보나 개인의 민감한 정보를 유출할 수 있다는 보안 문제도 심각한 이슈로 대두되고 있다. 특히 많은 사용자들이 챗GPT를 업무에 활용하면서, 의도치 않게 회사의 기밀 문서나 개인 정보를 입력하는 사례가 발생하고 있다. 예를 들어, 어떤 사용자는 기업의 전략 문서를 챗GPT에 입력해 파워포인트로 변환 요청을 했으며, 의료진의 경우 환자의 이름과 의료 기록을 입력해 서신 작성을 요청하기도 했다.

사이버헤이븐의 보고서에 따르면, 조사된 고객사 임직원 중 약 4.2%가 기밀 정보를 챗GPT에 입력한 것으로 나타났다. 이로 인해 기업의 핵심 정보가 외부에 노출될 위험이 있으며, 챗GPT의 데이터 학습 과정에서 이러한 정보들이 사용될 수 있다는 우려가 있다. 이러한 문제는 기업 보안의 허점을 노출하며, AI 도구 사용 시 더욱 철저한 보안 대책이 필요함을 시사한다.[20]

AI 사용 금지 사례

보안 우려로 인해 일부 기업들은 사내에서 챗GPT와 같은 생성형 AI의 사용을 금지하기도 한다. 삼성전자㈜는 사내에서 생성형 AI의 사용을 금지했는데, 이는 사내에서 발생한 기밀 정보 유출 사고 때문이다. 삼성전자는 챗GPT를 통해 반도체 관련 정보가 유출되었음을 밝혔고, 이에 따라 생성형 AI의 사용을 전면 금지하고 자체적인 내부 AI 도구를 개발하고 있다. 이처럼 기업들은 AI 도구 사용의 효율성을 인정하면서도 보안 위험을 최소화하기 위한 방법을 모색하고 있다. 이는 민감한 정보가 AI 플랫폼을 통해 외부로 유출될 가능성을 줄이기 위한 노력의 일환이다.[21]

각주[편집]

  1. ↑ 〈챗GPT〉, 《매일경제》
  2. ↑ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 테크유람, 〈‘GPT-5’를 기다리며: GPT 발전 역사 돌아보기〉, 《요즘IT》, 2024-06-07
  3. ↑ 〈GPT-4〉, 《시사상식사전》
  4. ↑ 〈GPT-4 터보〉, 《시사상식사전》
  5. ↑ 임대준 기자, 〈오픈AI, 비용 줄인 최소형 모델 'GPT-4o 미니' 출시..."챗GPT에 바로 적용"〉, 《AI타임스》, 2024-07-19
  6. ↑ 임대준 기자, 〈오픈AI, '스트로베리' 정식 출시...챗GPT에 새 모델 '오픈AI o1' 탑재〉, 《AI타임스》, 2024-09-13
  7. ↑ 이덕주 기자, 〈오픈AI, 고도의 추론 능력 가진 AI모델 ‘o1’ 공개〉, 《매일경제》, 2024-09-13
  8. ↑ DeepdAive, 〈GPT-4o란 무엇인가? – 챗GPT-4o 무료 사용법〉, 《DeepdAive》, 2024-08-09
  9. ↑ 박영경, 신수지 에디터, 〈챗GPT 유료 결제, 그만한 가치 있을까?〉, 《스파르타코딩클럽》, 2024-02-20
  10. ↑ 송영찬 기자, 〈더 자연스러운 한국어 쓰는 챗GPT…오픈AI, GPT-4o 음성모델 출시〉, 《한국경제》, 2024-09-25
  11. ↑ 11.0 11.1 〈ChatGPT〉, 《나무위키》
  12. ↑ 12.0 12.1 12.2 12.3 삼성SDS 데이터분석서비스팀, 〈ChatGPT 기술 분석 백서 - 2부 ChatGPT 활용〉, 《삼성SDS》, 2023-04-28
  13. ↑ 허인학 기자, 〈폭스바겐, 신차에 ‘챗 GPT’ 기능 탑재…수학 문제도 풀 수 있어〉, 《IT조선》, 2024-07-01
  14. ↑ 박수빈 기자, 〈기아, 신형 EV3에 '챗GPT' 탑재〉, 《AI타임스》, 2024-05-24
  15. ↑ 김동진 기자, 〈[생성 AI 길라잡이] 챗GPT와 자동차의 만남〉, 《동아일보》, 2024-03-08
  16. ↑ 남시현 기자, 〈[IT강의실] 생성형 AI의 최대 난제, '할루시네이션'〉, 《동아일보》, 2024-03-29
  17. ↑ 신재우 기자, 〈유네스코 "챗GPT 등 현존 AI, 여성에 편견…매춘 등 거론"〉, 《연합뉴스》, 2024-03-07
  18. ↑ 〈챗GPT〉, 《위키백과》
  19. ↑ 남혁우 기자, 〈"챗GPT 급성장 이면에 노동착취 있었다"〉, 《지디넷코리아》, 2023-01-20
  20. ↑ 문가용 기자, 〈챗GPT 사용해 업무 능력 향상하려다 민감한 정보와 기밀까지 입력해〉, 《보안뉴스》, 2023-03-08
  21. ↑ 김희정 기자, 〈"삼성전자, 직원들 챗GPT 사용 금지"…회사정보 유출 차단〉, 《머니투데이》, 2023-05-02

참고자료[편집]

같이 보기[편집]


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