미라클 모닝을 하는 일잘러들의 참고서 어제 아침 미라클레터에서 오픈AI의 새로운 인공지능 모델인 GPT-4 가 나온다는 루머가 있다고 말씀드렸는데 그날 바로 오픈AI 가 GPT-4 를 공개했습니다... 이런 머쓱타드 😅
오늘은 그래서 금요일자 레터를 하루 앞당겨 발행하기로 했습니다. GPT-4 의 새로운 능력은 무엇일까요? 그리고 비즈니스 측면에서 시사점은 무엇일까요? 짧고 굵게 가보도록 하겠습니다! |
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- GPT-4의 등장
- 엄청난 성능인데.. 어라?
- 오픈소스냐 오픈AI냐
- 한줄브리핑
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GPT-4 는 2020년 등장한 GPT-3 가 나온지 3년만에 등장한 새로운 모델. 챗GPT에 사용된 모델이 중간인 GPT-3.5 이었는데요. GPT-4 의 안전과 얼라인먼트에만 6개월을 쏟았다는 것을 보면 이미 작년 챗GPT 가 나올 시점에는 GPT-4 가 어느정도 완성이 되었다고 볼 수 있을 것 같아요.
오픈AI 에 따르면 GPT-4 가 이전 모델에 비해서 좋아진 점은 이런 것들.
GPT-4 는 단순히 언어를 이해하는 것 뿐 아니라 이미지를 이해하는 능력을 갖추게 되었는데요. 이미지를 보고 이것을 언어로 이해하게 되었다는 뜻. 예를 들어 그래프가 있는 수능 시험문제를 집어 넣으면 그 문제를 풀어줍니다. 단순히 이미지에 해당하는 텍스트를 찾아내는 것이 아니라 이미지의 글자도 인식해서 텍스트로 바꾸는 능력을 갖춘 것!
GPT-3 는 더 똑똑해졌고 더 많은 지식을 갖게 되었다고 해요. 오픈AI 는 여러 시험 점수를 통해서 이를 비교해줬는데요. 변호사 시험에서 GPT-3.5가 하위 10% 의성적을 냈었다면, GPT-4 는 상위 10%의 성적을 받았어요. 미국 수능인 SAT 읽기와 쓰기에서는 상위 7%, SAT 수학에서는 상위 11% 의 점수를 기록. 대학원 시험인 GRE Quantitative 에서 170점 만점에서 163점, Verbal 에서는 170점 만점에 169점을 받았다고 해요. 🙄
뿐만 아니라 영어 외의 외국어 능력도 크게 향상되었다고 해요. 한국어 능력도 크게 좋아졌다는 의미. 심지어 GPT-4 는 유머를 이해한다고도 하는데요. 웃긴 사진을 보고 왜 이 사진이 이상한가를 설명해달라고 하면 해준다고 하네요.
오픈AI 에 따르면 GPT-4 는 허용되지 않은 콘텐츠에 대답할 확률이 82% 줄었고, GPT-3.5 보다는 팩트에 맞는 답변을 할 확률이 40% 늘어났다고 해요.
이외에도 GPT-4 는 인공지능 학습 결과의 성과를 예측하거나, 컴퓨팅 비용을 절감하는 등의 발전이 있었다고 해요. 다만 유료 구독자인 챗GPT 플러스 이용자만 사용해 볼 수 있습니다.
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그런데 GPT-4 가 등장하고서의 반응은 챗GPT 가 뜨거웠을 때와 좀 다른 것 같아요. 소셜미디어에 나오는 여러 반응 등을 정리해봤어요.
- 오픈AI 가 AI 스타트업들의 영역을 침범하는거 아냐?
GPT-4 는 멀티모달리티라고 해서 언어를 넘어서 이미지까지 대응이 가능하죠. 그리고 점점 똑똑해지고 있어요.
오픈AI 의 기존 사업모델은 GPT 의 API를 스타트업들에게 제공하는 방식이었어요. 스타트업들은 만드는데 큰 돈이 필요한 초거대 AI모델은 오픈AI 의 것을 가져와서 쓰고, 대신 이 AI를 가지고 소비자들에게 필요한 뾰족한 제품을 만들었어요.
그런데 GPT 가 똑똑해지고 챗GPT처럼 아주 고객이 쓰기 편한 서비스로 나오면서 API를 사용하는 스타트업의 서비스와 오픈AI 의 서비스 영역이 겹치고 있어요. 오픈AI 는 월 20달러 구독서비스인 챗GPT 플러스를 제공하고 있는데요. 기업이 아닌 개인 생산성 향상을 위해서는 챗GPT 플러스만 있어도 충분해요.
그뿐인가요. GPT-4 는 마이크로소프트라는 대기업의 서비스에 들어가고 있어요. MS 와 경쟁하는 스타트업들은 설자리가 줄어들죠. 듀오링고, 스트라이프 같은 큰 테크기업들도 GPT-4를 도입했어요. 모두 스타트업들이 경쟁해야하는 강력한 공룡들이죠.
GPT-3 API 를 사용하다가 챗GPT 가 등장하면서 오히려 고객을 잃어버린 재스퍼(Jasper)가 대표적인 예에요. 이건 유통으로 따지면 도매업체가 소매업도 하는 격이에요.
앞서 말씀드린 대로 GPT-4 는 한국어도 잘하게 되었어요. 그동안 한국어 능력은 챗GPT 가 떨어진다고 생각했는데 어느새 학습을 한 거죠. 한국어 초거대모델을 만들려는 기업들은 모두 정신이 바짝 들 것 같아요. 🙀
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오픈AI 는 GPT-4에 대한 주요 정보를 제공하지 않고 있어요. |
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- 오픈AI 가 아니라 폐쇄AI 아냐?
이번 GPT-4를 공개하면서 오픈AI 는 많은 것을 비밀로 했습니다. 당장 매개변수의 크기가 공개되지 않았고, 모델의 디테일도 공개되지 않았어요. 원래도 오픈AI 는 공개하는 것이 많지 않았지만 더욱 공개하는 것이 줄어들었다고 해요. 이미 구글을 긴장시킬 만큼 기술력이나 인지도에서 앞선 오픈AI 입장에서 굳이 정보를 알려주고 싶지 않았겠죠.
하지만 AI 연구자들이나 개발자들 중에는 이를 비판하는 사람들도 많다고 해요. 오픈AI 가 초심을 잃었다는 거죠.
- 챗GPT에 비하면 놀랍지 않은데?
일반인의 입장에서 보면 GPT-4 의 능력은 놀랍기는 하지만 챗GPT 가 줬던 충격에 비하면 그렇게 대단해 보이지 않아요. 특히 이미지를 인식하는 능력같은 경우 챗GPT 플러스를 유료로 구독해도 사용해볼 수 없거든요. 여러 가지 부분에서 똑똑해졌다고 하지만, 이미 챗GPT 로 사람 수준의 능력을 가진 AI를 경험해본 상황이라 크게 놀랍지 않아요.
이런 점에서 챗GPT 가 화제가 되었던 것은 1) 기존의 AI를 훌륭한 제품으로 만든 것 2) 많은 사람이 무료로 사용해볼 수 있게 한 것. 이 두 가지가 결정적이었다고 보는 것이 맞을 것 같아요.
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fighter, wizard, parties are attacking a boss monster. <노블AI>
오픈소스냐 오픈AI 냐
지금까지 AI에 관한 미라클레터를 빠짐없이 읽으셨다면 AI 연구와 개발은 이를 개방하려는 진영과 이를 폐쇄적으로 진행하려는 진영의 대결이었다는걸 알고계실거에요.
구글의 AI 연구 독점에 대항해서 나온 것이 오픈AI 이고, 오픈AI 가 MS 와 손을 잡으면서 여기에 대항해 나온 것이 스태빌리티AI, 일루더AI, 앤스로픽 같은 곳이죠.
최근에는 메타도 자신들의 모델을 오픈소스로 공개하면서 개방하는 쪽으로 가고 있, 구글도 자신의 초거대 언어모델인 PaLM 의 API 를 공개. 빅테크 들도 오픈AI 와 MS 라는 강력한 조합에 대항하기 위해서 숨겨왔던 무기를 꺼내고 있는 모양이에요.
오픈소스에 기반한 AI 비지니스는 지금 많은 사람들의 참여로 빠르게 발전하고 있어요. 대표적인 것이 요즘 화제의 'AI 그림' 영역. 하지만 오픈소스이기 때문에 여기서 돈을 벌 수 있는 기회를 찾기가 쉽지 않다고 해요.
반면 오픈AI 의 API 를 사용하는 경우 기술적인 차별성을 찾기도 어려울 뿐만 아니라 오픈AI 의 서비스 자체와 경쟁해야하는 딜레마에 빠져있어요. 생성형AI 라는 거대한 시장이 열리고 있는 것은 확실해 보이지만 거기서 사업모델을 찾아내고 생존하는 것은 쉽지 않겠다는 것이 요즘 기업들이 느끼고 있는 것이라고.
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한국 기업들은 어떻게 해야할까요? 비즈니스 전문가가 아닌 저는 사실 잘 모르겠어요. 🤣 대신 최근 한달간 제가 봤었던 AI 비지니스 관련 자료들을 소개드려봅니다.
노정석 비팩토리 대표님의
'비지니스 관점에서의 AI' (링크)
허진호 HRZ벤처스 대표님의
Generative AI 투자 기회에 대한 생각 (링크)
Generative AI에 대한 몇 가지 첨언 (링크)
김태훈 SYMBIOTE.AI 대표님의
상상을 현실로 만드는 이미지 생성 모델을 위한 엔지니어링 (링크)
정지훈 DGIST 겸직교수 겸 모두의 연구소 최고비전책임자 님의 강연 (위에)
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생성형AI 는 미디어와 엔터테인먼트에 가장 큰 변화를 가져올 것 같아요. <런웨이ML> |
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이 자료들을 관통하는 공통의 메시지는 이렇다고 저는 이해하고 있어요.
1. 챗GPT 로 대표되는 초거대AI 사업은 GPT-4 같은 파운데이션 모델을 만드는 회사와 여기에 컴퓨팅 파워를 제공하는 클라우드 회사가 한 몸이 되어 대부분의 이익을 가져갈 것이라는 분석이에요. (지금의 빅테크들이 그런 것처럼)
2. 그렇지 않으면 한 분야의 시작과 끝을 모두 장악하는 버티컬 AI 회사가 살아남을 것이에요. 대표적인 것이 테슬라이며, 로보틱스 분야도 이런 가능성이 있죠. 로봇도 만들고, 로봇에 들어가는 AI 도 만들고, 로봇에 필요한 데이터도 만드는 회사.
3. 위의 1,2가 아닌 회사들은 결국 앱스토어에 들어가는 것처럼 AI 를 활용한 킬러 앱(서비스)을 만드는 것에 주력할 수 밖에 없는데요.
생성형 AI 는 지금까지 아래와 같은 분야에서 변화를 만들어 낼 것으로 예상되고 있어요.
- 오피스워커, 개인들의 생산성 향상 툴 : MS 가 내놓은 각종 코파일럿
- 콘텐츠 제작자들을 위한 툴 : 이미지, 영상, 작문, 음악
- 뛰어난 성능의 번역 서비스
이외에도 앞으로 우리가 생각하지 못 했던 뭔가가 나오겠죠? 스마트폰에서 카카오톡, 인스타그램, 우버가 그랬던 것 같은 초강력 서비스가 AI 에서 나오지 않을까요? |
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2016년 3월15일은 한국에서 알파고와 이세돌의 마지막 바둑 대국이 열린 날. 당시 뉴스를 보면 당장이라도 AI 로 세상이 뒤바뀔 것처럼 느껴졌어요. 실제로는 그렇게 빠르게 바뀌지는 않았어요. 하지만 당시 예측했던 방향으로 세상은 움직였던 것 같아요.
AI 는 기존에는 불가능하다고 했던 것을 가능하게 만드는 기술적인 진보를 만들고 있고, 인간의 일상생활을 바꾸고 있어요. 다만 그것이 스마트폰이나 클라우드 처럼 엄청난 변화일지, 아니면 그보다는 작은 변화일지는 아직 저도 모르겠어요.
딥러닝의 대부로 불리는 '제프리 힌턴' 교수는 GPT-4 가 공개된 날 아래와 같은 말을 트위터에 남겼습니다.
Caterpillars extract nutrients which are then converted into butterflies. People have extracted billions of nuggets of understanding and GPT-4 is humanity's butterfly.
애벌레들은 영양분을 추출한 후 나비로 변환됩니다. 사람들은 수십억 개의 이해의 조각을 추출했고, GPT-4는 인류의 나비입니다. (GPT-4 가 번역했어요)
AI 는 인류의 나비일까요. 저는 다음주 레터로 찾아오겠습니다.
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