[산업동향 no.31] 챗GPT, 기회인가 위협인가(챗GPT 이해와 영향 분석 보고서)

2024. 5. 28.

No.31

안녕하세요, 미래전략실 여러분😊 SP Team입니다.

이번주에는 삼일회계법인(PwC)에서 제시한 챗GPT 이해와 영향 분석 보고서에 대해 살펴보고 당사에서 추진중인 에듀테크사업에서 활용될 챗GPT 기술중 참고할 만한 요소가 어떤것이 있을지 살펴보도록 하겠습니다.

챗GPT, 기회인가 위협인가

챗GPT 이해와 영향 분석 보고서

📄 출처. 챗GPT, 기회인가 위협인가. 삼일회계법인(PwC).2024.4. / 총 23p.

작년 3월, ChatGPT라는 ‘초거대 AI’가 등장을 하며 전세계적으로 충격을 주었습니다. ChatGPT는 인간의 고유의 영역으로 여겨졌던 ‘창조’의 영역에 진입한 생성AI로, 세상에 없는 창작물을 만들어내며 무섭고도 놀라운 능력을 보여주고 있기 때문입니다. 또한, 기존의 AI 모델 대비 언어의 맥락을 더 정교하게 이해하고 오류를 스스로 수정하며 마치 ‘사람’과 대화하는 듯한 착각에 빠지게 만들만큼 고도화된 기술력을 보여주고 있습니다. 이와 같은 ChatGPT의 등장은 대중의 환호와 우려를 동시에 불러일으키고 있습니다. 세간의 ChatGPT의 긍정적, 부정적 영향 평가를 따져보며 우리의 미래사업전략에 이 기술을 어떻게, 얼마나 접목시킬지 고심해봐야 할 것입니다. ChatGPT 열풍에 따라 전세계는 이미 AI 기술 패권 전쟁을 시작하였으며, 이에 삼일PwC경영연구원에서 제공한 ChatGPT가 끼칠 경제적, 기술적 영향의 분석과 시사점을 살펴보고자 합니다.

1. 챗GPT의 이해 : 자연어처리 인공지능 모델 기반 챗봇 서비스

챗GPT(ChatGPT)는 세계 최대의 AI연구소인 오픈AI(OpenAI)가 자연어처리 인공지능(AI) 모델 GPT-3.5를 기반으로 제작한 대화형 챗봇 서비스임
챗GPT는 생성AI(Generative AI)의 대표적 모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 기술을 기반으로 함

- GPT는 말 그대로 '자가학습'하여 답변을 '생성'하고 대량의 데이터와 맥락을 처리할 수 있

는 '트랜스포머(변환기)' 기술이며 대규모 언어 모델을 기반으로 함

- GPT 중 'T'에 해당하는 '트랜스포머(Transformer)'가 핵심적인 기술 원리 → 문장 속의 단

어와 같은 순차적인 데이터 내의 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습

2. [공급자 학습원리] 챗GPT 응답 생성 방법: 인간 피드백 기반 강화 학습 적용

챗GPT가 사용자의 의도와 니즈에 부합하는 답변을 도출할 수 있도록 인간의 피드백을 반영하고 학습하는 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF, Reinforcement Learning with Human Feedback) 테크닉이 적용됨

- 기존의 AI 학습데이터에는 사람의 작업이 소량이거나 존재하지 않으나, 챗GPT의 경우 AI

가 데이터를 학습하는 중간 단계에 레이블러(labeler)라는 '인간' 학습가이드를 두어 이들

의 피드백(Human Feedback)을 바탕으로 최종 아웃풋의 퀄리티를 높임

- 즉, 인간의 선호도를 AI의 보상 신호(reward signal)로 사용하여 챗GPT 모델을 미세조정

(fine-tuning)하는 것

3. [사용자 활용예시] 챗GPT의 기능 : 인간의 지적 능력 관련 대부분의 일 수행 가능

챗GPT는 문서 생성, 질문 응답, 번역, 텍스트 요약 등을 포괄하는 다양한 기능을 수행할 수 있으며, 챗GPT가 수행할 수 있는 작업과 품질은 학습한 훈련 데이터의 양과 유형, 기술의 한계 등에 따라 달라질 수 있음

4. 챗GPT의 한계: 챗GPT는 '만능'이 아니라는 점

챗GPT는 끊임없는 학습과 종합적 추론을 바탕으로 문장이나 언어 표현을 스스로 '창작'해낼 수 있는 능력을 갖추고 있으나, 제공 받은 훈련 데이터 기반으로만 응답을 생성할 수 있으며, 훈련 데이터의 출처마저 명확하지가 않아 챗GPT가 제공하는 정보에 의존하는 것은 큰 리스크임

- 상황에 대한 이해 부족, 창의력 부족, 훈련 데이터의 편향성을 그대로 반영, 2021년까지만

의 데이터로 학습하여 그 이후 정보는 알지 못하는 점 등의 단점 보유

- 유해성 컨텐츠에 대해 이전 모델들보다는 향상된 분별력을 보이나, 완벽하지는 않다는 한

계점도 존재

5. 챗GPT가 비즈니스 환경 및 산업에 미치는 영향

챗GPT는 기존에 기계가 우위를 차지하던 '단순 노동'이 아닌 지적 능력에 기반한 '창조' 분야에 이르렀기에, '지식 산업'에 대한 수요가 지속적으로 증가해온 현대 사회에서 챗GPT의 등장은 충격이 아닐 수 없음
챗GPT가 비즈니스적 환경부터 사회적 환경까지 다방면으로 큰 영향을 미칠 것은 분명하며, 기술에 대한 의존도 상승, 비윤리적인 정보의 영속화 가능성 등 주요 변화에 따른 대응책을 마련하는 것이 필요해 보임
챗GPT는 빅데이터에 대한 자가학습 능력 기반으로 새로운 창작물을 생성할 수 있어 수많은 산업내 혁명을 일으키는 ‘게임 체인저’로 평가됨. 특히 콘텐츠 산업(교육, 광고, 메타버스)과 IT 산업(반도체, 데이터 보안) 중심으로 큰 영향을 줄 것으로 예상됨

6. 챗GPT의 對기업 영향: IT 거인들의 '초거대 AI' 기술 경쟁 심화 전망

GPT-3 모델 공개 이후로 '초거대 AI' 기술의 가능성이 확인되면서 주요국의 빅테크 기업들은 앞다투어 초거대 AI 언어모델 개발을 진행하기 시작했는데, 이번 챗GPT의 등장으로 기업들은 기술 개발에 더 속도를 내어 시장을 선점하기 위한 전략을 펼칠 전망

- 구글은 AI 프로그램 람다(LaMDA) 기반의 실험적인 대화형 AI 서비스인 '바드(Bard)'를 공 개하겠다고 발표했으며, 마이크로소프트는 자사 검색 엔진 빙(Bing)에 챗GPT를 결합해 AI

경쟁력을 강화할 계획

- 국내 기업들의 경우 2021년부터 초거대 AI 모델 개발을 본격화했으며, 네이버, 카카오,

LG, KT 등 일부 대기업들만 시장에 뛰어듦

7. 결론: Implication

기존 AI와의 차별화 & 긍정적 효과와 동시에 부정적 영향 초래 가능
챗GPT와 같은 생성AI의 발전은 인간의 편의성과 효율성을 크게 높일 수 있는 긍정직인 효과를 가져올 수 있는 한편, 훈련 데이터의 한계, 정보의 편향성, 비윤리적 문제 등 부정적인 영향을 초래할 수도 있음
인간과 챗GPT의 공존 필요
챗GPT를 인간의 생산성을 높이는 도구로써, 그 가치를 제대로 발휘하기 위해서는 여전히 챗GPT보다 더 많이 아는 '인간의 지식'이 필요하며, 챗GPT는 사용자가 '잘 모르는 분야' 보다 '잘 아는 분야'를 활용할때 더 큰 위력을 발휘할 수 있을 것임
글로벌 AI 기술패권 경쟁 심화
챗GPT의 열풍으로 세계적 IT 기업들은 초거대 AI 기술에 대한 주도권을 잡기 위해 서둘러 자체적인 챗GPT 서비스를 선보이고자 치열한 경쟁을 벌일 것으로 전망됨
국내 AI경쟁력 미흡, 미래산업의 중심역량인 AI산업 경쟁력 확보 노력 필요시점
전문 스타트업체의 체계적 육성 & 일관성 있는 지원책 필요
당분간 생성 AI 트렌드는 지속될 전망

8. 크레버스는?

여전히 챗GPT 플랫폼의 패권은 Fix된 상황이 아니며 당사에서는 어떤 플랫폼의 GPT 기능을 활용할지를 여부에 두고 콘텐츠 준비에 더욱 집중할 필요가 있음
아울러 당사에서 활용한다면, 로드맵서비스가 가장 접점이 될텐데 애초에 당사에서 활용하고자 하는 데이터 및 GPT기능은 사전에 모두 정제된 자료와 기능으로만 플랫폼과 Data Pool이 구성될 것으로 보임

'챗GPT, 기회인가 위협인가(ChatGPT 이해와 영향 분석)'