디지털 지식전문가 조형식의 지식마당

최근 빛보다 더 빠른 것이 발견되었다고 한다. 그것은 갑자기 챗GPT(ChatGPT) 전문가로 변신하는 속도라고 한다. 필자는 2022년 여름부터 GPT 3.0로 나의 개인 생산성을 높이는데 적용했는데, 2022년 11월에 발표된 챗GPT가 모든 것을 변화시키고 있다. 

필자 역시 역시 대세를 거스를 수가 없어서 전문가용 챗GPT 강연 자료를 만들고 있다. 관련 서적을 100권 정도 읽고 발표 자료를 만들고 있다. 제목은 챗GPT에 대한 철학적 고찰(ChatGPT ontology)… ‘챗GPT가 모든 것을 바꾼다’이다. 

그림 1. 빛의 속도로 전문가 되기

최근의 챗GPT 돌풍은 일반인뿐만 아니라 오랜 동안 IT 분야에서 일하는 모든 전문가들도 예측하거나 설명할 수 없는 현상이다. 한국 사회에서 과거에 일어났던 과열 현상에서 보듯이, 챗GPT의 열풍과 함께 여러 가지 부작용이나 이상한 쏠림 현상이 일어나고 있다. 여러가지 급조된 책들과 교육과정들이 나오고, 관련이 있다고 주장하는 기업과 전문가들이 우후죽순처럼 나오고 있다. 최근에는 조금 차분하게 생각하면서 원인과 미래에 대한 체계적인 접근이 필요할 것 같다는 생각을 해 본다.

챗GPT가 인공지능에서 어떤 위치에 있는지도 생각해 볼 필요가 있다. 챗GPT의 근간이 되는 GPT는 인공지능의 행태로 보면 생성형 인공지능(generative AI) 이다. 

그림 2. 챗GPT의 분류

생성형 인공지능은 사용자가 요구하는 것을 생성해 주는 인공지능 분야이다. 2016년에 구글의 딥마인드가 개발한 바둑 인공지능 프로그램인 알파고(AlphaGo)도 생성형 인공지능이라고 할 수 있다. 

챗GPT는 그 중에서 트랜스포머(transformer) 기반의 거대 언어 모델(LLM)이다. LLM(Large Language Model)은 책, 기사 및 위키 같은 온라인 콘텐츠를 기반으로 방대한 양의 자연어 데이터에 대해 학습된 인공지능 알고리즘 유형이다. 

트랜스포머는 기계번역(machine translation), 텍스트 분류(text classification) 및 텍스트 생성(text generative)과 같은 자연어 처리(NLP) 작업에 사용되는 일종의 인공 신경망 아키텍처(artificial neural network architecture)이다. 이는 2017년에 도입되었으며, 이후 이러한 작업에 널리 사용되고 높은 평가를 받는 아키텍처가 되고 있다.

그림 3. 트랜스포머 구조의 발전

GPT-3는 오픈AI(OpenAI)에서 만든 인공지능이다. 비지도 학습과 생성적 사전학습(generative pre-training) 기법, 트랜스포머를 적용하였다. 번역과 대화, 작문을 할 수 있으며 GPT-2에 비해 인간이 쓴 글인지 기계가 쓴 글인지 구분하기가 훨씬 힘들다. 

새롭게 문제가 되는 것 중 인공지능의 착각이나 환각 문제가 있다. 인간 지능의 진화 부산물이 환각이다. 이런 환각이 있기 때문에 메타버스나 영화 같은 창작물이 존재하는 것이다. 이런 환각을 극복하려면 사고의 객관화가 필요하다. 자신의 생각을 객관적 입장에서 보는 것이다. 이것 또한 동물 중에 인간만이 가지고 있는 지능이다. 인공지능도 인간의 지능처럼 이것을 극복해야 한다. 

인공지능 분야는 기술이 점점 정교해지고 분류도 복잡해지며 투자 비용이 엄청나다. 매일 한국 기업들의 단편적 대응이나 챗GPT의 소개자료와 사용방법이나 돈을 버는 상술 등이 기사로 넘쳐 난다. 이런 시점에서 인공지능 분야의 장기 국가 전략도 필요하고, 이에 대응하는 패러다임과 인공지능에 대응하는 철학도 필요하다.

개인이나 기업도 인공지능에 대한 영향에서 자유롭지 않다. 현재 한국에서의 접근방법은 대부분 단기적인 사용법이나 기업들의 마케팅 뉴스이다. 그보다는 체계적인 대응 전략이나 근본적인 접근이 필요하다. 또한 각 분야에서 챗GPT 시대에 대한 새로운 대응 전략도 필요하다. 그러나 이런 전략에는 전문 분야의 품격에서 오는 인문학적 가치나 뇌공학 같은 고급 전략이 필요하다. 단순한 인공지능 기술만으로 해결되는 문제가 아니다.

몽테뉴의 ‘수상록’ 5장, 지식을 얻되 나의 것으로 만들라.
1절, 잘 살고 잘 죽기 위해 공부한다.

조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.

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