생성형 AI 서비스를 아는가? chatGPT나 미드저니가 그렇듯이, 실제 컴퓨터가 수십 초만에 '창작'하는 행위는 꽤나 놀랍고 재미있다.
필자도 이런 '생성형 AI' 서비스에 관심을 가지고, 탐구하다가 아래 영상을 발견하였다. KAIST의 김대식 교수님이 한 강연인데, 다 보고 나니 흥미로운점이 있어 공유하고자 글을 남긴다.
카이스트 김대식 교수 | (1부) “인공지능 시대에 애플의 움직임이 없는 이유” 처음 듣는 챗GPT 이야기
인공지능의 역사는 꽤 깊다.
인공지능의 개념은 1950년도에 등장했으며, 인공지능의 특성에 따라 크게 두 가지로 분류된다.
1. 기호기반 인공지능
- 특정 객체에 대한 규칙을 설명해 학습한다. (EX. 토끼는 긴 귀를 가지고 있다.)
- 이러한 인공지능은 실패했다.
학습할 규칙이 너무 많고, 특히 언어는 수십만 가지의 규칙이 있다.
규칙을 학습하더라도, 물체를 구별하지 못한다.
2. 학습기반 인공지능(ML)
- 인간의 학습 방법을 모방해서 등장한 인공지능이다.
- 엄마가 아이에게 토끼를 가르칠 때, 모든 부위의 특징을 알려주지 않는다.
- 인간은 대략적인 개념을 기반으로, 객체를 관찰한 경험을 통해 학습한다.
- 오늘날의 딥 러닝(DL)과 알고리즘은 같다.
- 이러한 AI는 세상을 식별하는 법을 배운다.
- 패턴을 찾고, 이를 분류하는 Convolution 알고리즘을 사용한다.
- 등장 당시에는 실패했지만, 지금은 널리 사용하고 있다.
- 인터넷의 확산으로, 데이터의 양이 달라졌기 때문이다
- 데이터 양이 많아지면서, 특징 추출 및 분석이 용이해졌다.
Transformer 알고리즘이 새로운 AI의 시대를 열다.
이러한 학습기반 인공지능은 널리 사용되고 있으며, 이제 더 이상 창출할 혁신적인 서비스가 거의 없게 되었다. Transformer 알고리즘이 나오기 전 까지는.
1. 원래 인공지능으로 자연어 처리는 불가능한 영역이었다.
- 언어에는 수십만 가지의 문법, 순서가 존재한다.
- 문장이 길어질수록 기억해야 할 가짓수가 급격히 많아진다.
- 그래서 현재의 컴퓨터 성능으로는 이를 학습할 수 없다는 것이 정론이었다.
2. Transformer 알고리즘은 문장의 순서를 배제한다.
- 문장 안의 단어에는 연관 관계의 확률이 존재한다.
- '나는 A를 먹는다'의 문장에서, A에 음식이 들어올 확률이 높다.
- '안녕하세요, 저는 B 입니다'의 문장에서, 저는 뒤에 이름이 들어갈 확률이 높다.
- Transformer 알고리즘은 모든 단어의 '연관 관계의 확률'를 모두 학습한다.
* 단어의 연관 관계를 지도로 그림으로써, 새로운 문장을 쉽게 생성할 수 있다.
3. 이러한 알고리즘을 사용한 '생성형 AI' 서비스가 등장하였다.
- 대화형 인공지능 서비스 chatGPT, 그림을 그리는 미드저니 등...
- 이러한 서비스들은 기존 세상을 인식하고 분류한 것이 아닌, 새로운 객체를 생성한다.
- 똑같은 Input으로 매번 다른 Output을 창출한다.
- 인공지능이 못한다고 생각한 '창작'의 대량생산이 이뤄질 수 있다.
- 이런 서비스들의 성능은 '데이터 양'에 따라 달라진다.
- chatGPT가 가장 잘하는 언어가 영어이고, 그 다음이 파이썬이다.
생성형 AI의 시대, 이제는 클라우드다.
1. 이제 검색의 시대는 끝났다.
- 본래 검색이란 행위는 꽤나 중노동이다.
- 검색엔진이 반환한 수백 가지의 Link를 직접 살펴봐야 한다.
- 이용자 입장에서 불편하고, 검색 결과도 신용할 수 없다.
- 이제 '생성형 AI'가 chatGPT가 자연어 기반으로 검색을 대신해주고 있다.
* 이러한 서비스가 발전한다면, 검색 엔진이 필요없어질 수 있다.
2. 생성형 AI는 자원이 많이 필요하다.
- '생성형 AI' 서비스는 모든 단어를 학습하는 Transformer 알고리즘을 사용한다.
- 이러한 알고리즘은 학습은 물론이고, 결과물 추론에도 많은 연산량이 필요하다.
- 수많은 연산량을 일반 PC로 감당할 수 없고, '클라우드 서비스'를 사용해야 한다.
3. 수많은 기업들은 '클라우드 싸움'에 들어갔다.
- chatGPT의 투자자 MS가 chatGPT 사용을 MS Azure 클라우드에서 독점하겠다 선언했다.
- 인프라 역할만 했던 클라우드가 새로운 '플랫폼'으로 도약한다는 신호이다.
- 이제 검색에 대한 헤게모니가 클라우드에 대한 헤게모니로 바뀌고 있다.
- 추후에 이러한 AI 서비스가 IT 기업의 성패를 달리할 것이므로.
이도저도 아닌 개발자