'인공지능과 저널리즘(간사: 김정훈 CBS정책기획부장)' 연구모임에서 8월 30일 모임을 가진 후 제공한 강의 내용을 공유합니다.

□ 주제 : ChatGPT 시대 기업이 살아남는 법

□ 강사 : 장동인 카이스트 교수

<인공지능과 저널리즘 회원들이 장동인 카이스트 교수의 강의를 듣고 있는 모습.>

1. 구글과 마이크로소프트

 - 구글은 밀리고 있음

 - 구글이 인공지능에서는 졌지만 사람들이 쓰는 검색 플랫폼은 구글이 앞서고 있음

 - 마이크로소프트의 사티아 나델라는 대표는 인포메이션 게더링에서 팩트를 알아내는 데 특출난 재주가 있음.

 - 마이크로소프트는 전 세계 프로그래머들이 작성한 소스 코드를 얹어놓는 깃허브를 가지고 있어 인공지능 시대에 이것이 가질 향후 잠재력을 모두 크게 평가하고 있음. 실제로 깃허브의 소스코드를 학습해서 Copilot이라는 2021년에 자동 코드 생성기를 만들었음.

 - 마이크로소프트는 오픈 AI에 자동 코딩을 할 수 있는 툴을 만들어달라고 하고 동시에 투자하면서 이익이 나면 75%를 돌려주는 조건을 달았음

 - 마이크로소프트는 오픈 AI와 클라우드 소스로 GPT4를 라이선스를 맺어가지고 지금 마이크로소프트의 모든 제품과 클라우드 시스템에 다 적용하고 있음

2. 오픈AI

 - 오픈 AI의 사명은 모든 인류에게 인공지능 시대의 혜택을 줄 수 있도록 하는 것임. 다시 말해 회사의 목적은 AGI(Artificial General Intelligence)를 만드는 것임

 - 오픈 AI는 돈을 벌기 위해 인공지능을 연구하는 게 아니라 인공지능을 연구하기 위해서 돈을 번다고 함. 즉, 오픈 AI는 이상주의임

 - 일론 머스크는 미래를 잘 보는 사람인데, 그는 소프트웨어로는 돈이 안 된다고 생각하는 편임. 그러나 인공지능을 돌려서 자율주행이나 추천 마케팅 플랫폼을 만들면 돈이 된다고 생각함.

 - 작년까지는 논문을 내는 것만이 자기 실력을 입증할 수 있는 유일한 길이었는데 올해부터는 오픈 AI가 돈을 벌면서 AI의 중심이 아카데미아에서 기업 레벨로 내려옴

 - 그러나 제대로 무언가를 돌리려면 GPU 만 장이 있어야 큰 모델을 돌릴 수 있음

3. 검색의 시대

 - 인간의 지식을 찾고 전수해 주는 방법이 책에서 검색으로 바뀜

 - 책을 만드는 것도 어렵지만 책을 한 권 얻어가지고 옛날에는 필사를 하고 그랬었음

 - 책이 금속활자로 대량 생산되면서부터 종교개혁이 일어나고 세상이 많이 바뀜

 - 검색이 되면서 상거래의 근본부터 바뀌어 나갈 것임. 사람들의 구매 방식이 변하기 때문임. 그래서 사람의 행동이 바뀌면 근본적인 비즈니스의 변화가 올 수밖에 없고, 그래서 여기에 기회가 있음.

 - 챗GPT를 쓰면 정보 검색에서부터 조회해서 선택해가지고 요약정리하는 이 모든 과정을 챗GPT에게 다 시킬 수 있음

 - 엔터프라이즈 챗GPT는 기업 고객을 서비스하기 위해 만든 것임. 

 - 올해 1월부터 학문 위주의 인공지능에서 상업적인 인공지능 시대로 넘어옴

 - 인공지능이, 연구자 시대에서 사용자 시대로 넘어감

4. GPT4의 단점

 - GPT4는 많이 줄기는 했지만 아무 말 대단치 hallucination이 아직도 남아 있음

 - 그리고 콜센터에 적용하려면 고객과의 대화를 이끌어가서 고객에게서 특정한 니즈를 알아  그것을 해결해야 하는데, 대화 후에 원래 목적으로 다시 돌아오기 힘듦. 그래서 콜센터에 사용할 수 없음.

 - 온 디바이스 구현도 안 되어서 클라우드에 올려야만 함.

 - 이 외 대외비 유출 우려 등의 이유로 우리나라 대부분 기업에서는 챗 GPT를 막아놨음.

 - API만 사용해 GPT4를 쓰는 것과 데이터 보완이 되는 Enterprise ChatGPT를 쓰는 것 중에 후자가 더 낫다고 생각함. 결국 대중도 후자를 선택할 것이라고 생각함.

 - GPT4 대신에 LLM을 사용해 파인 튜닝 하는 것은 5억 정도 든다고 함. 그리고 성능은 GPT-4에 못 따라 감 

5. 인공지능과 직업

 - ChatGPT 때문에 의사, 판사, 변호사, 회계사, 변리사, 컨설팅, 계리사 이런 업종들 고액 연봉의 사람 고용이 없어지지는 않겠지만 크게 줄 것임. 심지어 요즘은 신입도 잘 뽑지 않는 추세임.

 - 데이터 사이언티스트를 예로 들더라도, 사람들이 그만두더라도 그 자리를 대체할 사람을 뽑는 대신, 분석하는 것을 템플릿화 시켜 나갈 것임. 다시 말해 기업은 인공지능을 활용해 직원 수를 줄여나갈 수 있음.

 - 콜센터를 운영하는 사람이 콜센터에 LLM을 집어넣으면 안 되는 것은 룰 기반이 아니기 때문임

 - 콜센터에 전화를 거는 사람들은 목적이 분명한 이야기만 하는 것이 아니라, 세상 돌아가는 이야기, 사적으로 화가 난 부분 등까지도 다 두서없이 말하는 경향이 있기 때문에 콜센터 고객서비스에 인공지능을  접목하는 것은 사실상 불가능함.