📰 이번에 다룬 뉴스:
Devansh- Machine Learning Made Simple 의
Why Google’s BARD will beat ChatGPT
⚠️ 작성자 편한대로, 이해한 대로, 기억하고 싶은 부분만 번역했습니다. 믿지 마시고, 되도록이면 위의 원문을 봐주세요.
✒️ 느낀 점
자, 구글 주식 물타기한 사람들, 걱정마세요.
결국은 구글이 해낼 것입니다.
라고 스스로한테 위로를 해주기 위해서 번역했다. 원래 인공지능 분야의 선두주자인 구글이 대중에게 공개할 준비를 충분히 하지 못한채 급하게 하다보니 실수한 거라고 생각하고 있기도 하고. 마이크로소프트가 직접 개발한 것이 아닌, 투자를 한 것이기 때문에 거기서 오는 한계점도 있을 것이다.
여튼 난, 이미 물 탔고 기다리는 수밖에.
그리고 어떻게 이 상황에서 이익을 얻을 수 있을지 알려주겠다고 하는데... 걍 지금 하는 일을 잘하고, 이를 홍보할 줄 알면 된다고 말하고 있다. 굳이 뒷 부분까지 읽을 필요는 없는 거 같아서 번역도 안했다.
김 팍 샘....
🔤 번역
머신러닝 관점에서 봤을 때, 구글은 Open AI 와 Microsoft에 비해 확실한 우위를 점하는 부분이 있다.
AI전쟁이 새로운 국면에 접어들었다. 구글은 ChatGPT에 대한 답변으로서, BARD의 공개를 발표했다. 그들의 발표에서는 AI의 미래에 대한 중요한 단계를 들을 수 있었는데, 구글의 CEO Sundar Pichai 는 다음과 같이 말했다-
조만간, AI로 강화된 검색은 복잡한 정보와 다양한 관점에 대해서 이해하기 쉬운 형태로 정제한 결과물을 보여주어 당신이 웹에 대한 큰 그림과 더욱 많은 것을 이해할 수 있도록 할 것이다. 마치 피아노와 기타 모두를 연주하는 사람들의 블로그를 통해서 새로운 관점을 찾거나, 초심자 입장에서 주제 관련 더욱 심화된 정보를 찾는 것 모두 포함된다. 이 새로운 AI 특징은 구글 검색에서 곧 확인할 수 있을 것이다.
몇몇 인터넷상의 사람들은 구글의 이와 같은 모델의 발표가 조금 늦은데다 충분치 않다고 평가한다. 이제 마이크로소프트가 ChatGPT를 시스템에 적용함으로서 구글의 검색시장에서의 독점을 끝낼 수 있을까? 현재로서는, BARD에 대한 부정적인 의견이 만연하고, 많은 수의 인터넷 지식인들은 선두로서 이기게 될 것이라고 예측한다. 이는 BARD가 발표에서 저지른 실수에 의해 만들어진 것이다.
구글의 광고에서의 실수는 1000억 달러의 기업가치손실을 야기했다.
하지만, 구글과 마이크로소프트 측에서 진행된 AI 연구에 따르면 매우 다른 그림을 보게 된다. 이 글에서, 왜 구글의 BARD가 ChatGPT에 비해 우위를 가지는지에 대해서 다루겠다. 여러분이 봤듯이, 이 장점은 극복하기 어렵다. 마지막에서는 수십억 달러의 AI 군비경쟁 국면에서 어떻게 이득을 볼 수 있을지에 대해서도 말하겠다.
복합성
구글이 ChatGPT에 대해 가지는 가장 큰 장점 중에 하나는 구글의 AI 시스템의 복합성에 대응할 수 있다는 점이다. 간단하게 말하자면, BARD는 언어 모델 그 이상이다. BARD는 언어, 이미지, 소리 그 외에 다른 방법들을 통합할 것이다. 그들의 머신러닝 모델에 대한 훈련 계획에 대해 소개한 글 Introducing Pathways: A next-generation AI architecture 을 인용하자면,
(위 사진 번역)
모델이 단어 '표범'에 대해서 처리할 때, 텍스트 형태의 '표범', 사람이 '표범'을 소리내 말하든, 표범이 달리는 영상이든, 똑같은 반응을 야기하도록 내부적으로 작동한다. 모델의 결과는 더욱 통찰력있고, 편견이나 실수는 줄어든다.
복합성은 수 많은 잠재력을 가진다. 여러 소스의 정보를 통합할 수 있는 능력은 더욱 깊고 풍부한 최종 결과물을 의미한다. 더불어 구글의 제품에 대한 접근성을 더욱 높일 수 있을 것이다. (실시간으로 서로 다른 언어나 표지에 대한 번역을 상상할 수 있나) 이것은 또한 이미지와 비디오를 통해 검색할 수 있도록 함으로써, 스마트폰의 잠재력을 촉발시킬 수 있을 것이다. 이미 이 기능은 이 링크로 연결된 동영상에서 확인할 수 있다: 사진에 대한 설명을 할 수도 있으며, 잘못된 정보를 업데이트할 수도 있다
구글은 이미 그들의 검색, 유튜브 서비스를 통해서 복합적인 정보로 이루어진 라이브러리를 충분히 많이 확보한 상태이다. ChatGPT는 분명 두 말할 필요도 없이 인상적이다. 컨셉에 대해서도 잘 설명해주고 있다. 하지만 Bard에게 코드를 제공했을 때 각각의 컴포넌트를 시각화해서 보여주는 기능의 잠재력을 상상이나 가능한가? 복합성은 시스템의 유용성을 더하는 정도가 아닌, 기하급수적으로 늘릴 수 있을 것이다.
난 이것의 중요성이 얼마나 될지 상상조차 하기 힘들며, 특히 아래의 장점과 합쳐졌을 때의 시너지는 더욱 어렵다.
딥마인드 로봇
지금까지 나는 수많은 사람들이 BARD와 ChatGPT에 대해서 말하는 것을 들었다. 그 중에서 아직 해당 주제를 꺼내는 사람은 보지 못했다. 아마 멋진 새로운 기능으로 인해 주의가 흐트러져서 그런 것으로 생각된다.
이전 섹션에서 구글의 복합 능력에 대해서 다뤘다. 하지만, 구글과 그 자회사가 이뤄낸 것은 이게 다가 아니다. 작년에, 딥마인드는 GATO라는 여러 개의 과제를 놀라울 정도로 유창하게 해결하는 서비스를 공개했다.
동일한 네트워크에서, 동일한 중요도를 가지고 Atari를 플레이하고, 이미지에 자막을 달고, 실제 로봇 팔로 블럭을 쌓고, 채팅을 하며 동시에 텍스트를 출력하고, 토크를 조이고, 버튼을 누르는 업무를 처리할 수 있다.
출처, A Generalist Agent
이것은 구글로 하여금 Bard와 ML을 사용하여 ChatGPT는 따라할 수 조차 없는 방법으로 돈을 만들 수 있도록 할 것이다. 물리적 사용자들은 고유의 한계와 도전으로 인하여 ChatGPT는 번역할 수 없는 상황이 있을 것이다. 하나로 모든 것을 해결하려는 모델 훈련 계획을 봤을때 Bard는 하드웨어 부문에서 기회를 찾을 수 있을 것으로 보인다. 이것은 구글로 하여금 ChatGPT 와 달리 수익 구조를 만들어줄 것이다.
순수 성능
그리고 구글에게 압도적으로 유리한 사실을 사람들이 놓치고 있다. 구글의 모델은 단연코 더 우수하다. 현재까지 구글은 다중 과제 처리에서 최고의 벤치마크 성능을 보이고 있다.
대부분의 경우에, 더 나은 성능은 무의미하다. 2~3% 정도의 추가 성능은 큰 변화를 이끌어내기엔 부족하다. 하지만 그럼에도 이것이 중요한 이유가 있다.
- 수익실현의 관점에서, 더 나은 성능은 비록 적을지라도 아주 좋은 마케팅 수단이 된다. Bard가 더 나은 성능을 보인다면, Bard를 결국 고르게 될 것이다.
- 구글의 규모를 감안하건데, 2~3%의 더욱 정확한 의사결정은 매우 큰 숫자변화를 끌어낼 것이다.
이외에도 구글은 2021~2023년간 혁신적인 일을 이루어냈다. 구글은 단백질 모델링, 암, 수학 이외에 여러분야에서 발전을 이끌어냈다. 그들의 혁신적인 아티클에 따르면 말이다.
이것은 전통적인 딥러닝을 넘어선 확장이다. 구글의 AI블로그의 “AutoML-Zero: Evolving Code that Learns” 아티클에 따르면 EAs를 사용하여 머신러닝 알고리즘을 생성하고 있다. 결과는 매우 인성적이었는데, 점직적 진화방법이 강화 학습보다 더욱 높은 성능을 보였기 때문이다. 이것은 매우 놀랍다. 아래는 저자의 말을 인용한 것이다.
“AutoML-Zero라고 하는 우리가 제안하는 접근 방식은 빈 프로그램에서 시작하고 기본 수학 연산만 빌딩 블록으로 사용하여 완전한 ML 알고리즘에 대한 코드를 자동으로 찾는 진화 방법을 적용합니다. 작은 이미지 분류 문제가 주어지면 우리의 방법은 수년에 걸쳐 연구자들이 발명한 역전파, 선형 회귀 등의 2계층 신경망과 같은 기본 ML 기술을 재발견했습니다. 이 결과는 미래에 더 어려운 문제를 해결하기 위해 더 많은 참신한 ML 알고리즘을 자동으로 발견할 가능성을 보여줍니다.”
ChatGPT와 OpenAI에 이것을 비교해보자. 인상적이지만, 어느 부분에서는 혁신적이진 못하다. 물론 마이크로소프트의 검색은 구글만큼 좋다. 하지만 구글은 더 오랜 시간 그들의 여러 가지를 하나로 통합하는 작업을 해왔다. 마이크로소프트는 이 부분에서 그들을 따라잡는데에 시간이 많이 걸릴 것이다.
제품간의 통합
잠시 시간을 들여 ChatGPT로 어떻게 수익을 낼지 고민해보자. 내가 쓴 마이크로소프트의 Open AI로의 이동에 대한 글 을 본다면, 마이크로소프트가 ChatGPT를 MS Office에 쓸 것이라고 썼다. 이 의견이 합리적인 이유는 리스크가 낮으며 무언가 잘못됐을 때 사용자를 잃고 싶어하지 않기 때문이다. 그리고 이 예측은 현실이 됐다.
하지만 이와 같은 로우 리스크 전략은 단점이 있다. 오피스 분야에서 MS가 독점을 해왔던 만큼, 새로운 기능을 추가하는 것은 새로운 유저 유입으로 이어지지 못할 가능성이 크다. 대부분의 팀을 쓰는 사람들은 이미 쓰고 있으며, 대부분의 기업에게 대안이 없기 때문이다. 따라서 통합을 통한 추가적인 수익 창출은 요원하다.
다른 유일한 선택지는 기존의 제품에서 벗어나 새로운 제품을 만드는 것이다. 이것은 더 어렵고 더 많은 비용이 들것이다. MS가 처분할 수 있는 자본을 본다면, 가능은 할 것이다. 하지만, 구글 또한 그들의 다양한 제품에 이것을 통합하는데에 오랜 시간이 걸렸다. 따라서 구글이 선두주자가 될 것이다. 또한 Bard의 다재다능한 능력은 이와 같은 부분에서 ChatGPT에 비해 더 큰 우위를 가진다.
개인적으로 이 글이 ChatGPT와 Bard에 대한 담론의 균형추역할을 하면 좋겠다. 최근의 일들을 통해 많은 사람들이 구글의 몰락과 독점이 어떻게 무너질 것인지에 대한 글을 썼다. Bard의 부주의로 인한 실수에도 불구하고, 구글은 여전히 능력을 개발하고, 수익을 실현할 수 있는 선두에 위치하고 있다. 그래서, 다 차치하고 우리는 이런 AI 전쟁에서 무엇을 얻을 수 있을까?
구글과 ChatGPT의 싸움에서 우리가 이길 수 있는 방법
이 상황은 내가 전에 작성했던 빅테크 기업의 전쟁과 비슷한 상황이다. 기술 기업들은 그들의 핵심 시장에서 독점해왔지만, 강력한 경쟁자의 등장으로 인해 천문학적인 돈을 투자하고 있다. 따라서 그들은 더 이상 탑으로 가기 위해서 편하게 굴러들어오거나 괴롭히는 방법을 쓸 수 없게 됐다.
그렇다면 우리는 어떻게 여기서 이익을 얻을 수 있을까? 요컨대 본인이 하는 일에 매우 능숙해지고 이를 어떻게 드러낼 수 있을지에 대해 배우는 것이다. 당신의 능력은 중력이 되어 돈을 끌어들일 것이다. 내 경우를 봐라. 난 아무도 아니다. 난 학력도 부족하고, 멋있는 기관 교육 이수증도 없으며, FAANG을 다닌 적도 없다. 그런데 내 글이 읽히기 시작하면서 난 여러 제의를 받을 수 있었다.
단어
distill: 정제하다
roll out: 굴러나오다, 발표하다
too little, too late: 이전에 완료되거나 제공되었어야하는 뭔가가 충분하지 않은
seniority: 연공서열, 상급자
come out on top: 이기다
compound: 복합체, 합성하다
multimodality: 복합성
far for than: ~보다 나은
pathway: 계획, 길
prone to: ~을 잘 하는, ~의 경향이 있는
insightful: 통찰력있는
synthesize: 합성하다. 통합하다
unleash: 촉발시키다
exponentially: 기하급수적으로
subsidiary: 자회사
monetize: 화폐로 주조하다
decisively: 결정적으로, 단호히
pathbreaking: 개척자적인, 혁신적인
evolutionary: 점진적인, 진화의
headstart: 선두주자
versatile: 다재다능한
Goofup: (부주의로 인한) 실수를 저지르는 사람, 실수, 대실책
pole position: 선두주자
in a nutshell: 요컨대
