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요즘 ChatGPT 에 대한 관심이 꽤 높다.
사람들은 몇가지 키워드로 원하는 질문을 하면 거기에 대한 요약된 답을 해주는 ChatGPT 를 신통방통해 한다. ChatGPT 를 소개하는 걸 보면 리포트도 쓸수있고 시도 쓰고 소설도 써준다고 한다. 
확정된 데이터기반의 질문에는 비교적 정확한 답안을 내놓는다.

그런데 AI 라고는 하지만 아직까지 사고와 판단 능력은 없는걸까? 
실제로 판단이 필요한 질문에 대한 답변은 실망스럽다. 판단을 요구하는 대부분의 질문에는 답을 안한다. 아니 못한다. 다양성이 있는 것에 대해서도 자신의 의견을 말하지는 못한다. 단순히 데이터가 있는 사실이어야 답의 신뢰도가 높아진다. 
역사적 사실, 기술에 대한 질문 등은 데이터 기반으로 얼마든지 정확한 답을 내준다.
사실 인터넷 검색으로 정보를 찾으려면 수많은 사이트 정보를 찾아 화면에 띄워줘 사용자가 하나하나 확인해 가며 찾는데 Chat GPT 는 그런거 없이 질문하면 정보를 기반으로 요약된 리포트를 출력해 주니 편하다. 다시 요청하면 같은 질문에도 다른 답변으로 보여준다. 어떨땐 다양한 데이터를 취사선택해서 필요한 정보만 추출하고 싶은 경우 오히려 불편하기도 하다. AI 가 주는 답 외에 더 많은 지엽적인 정보를 확인할 수 없기 때문.

내가 알기로는 현재까지 개발된 AI 기술력은 이보다 훨씬 놀랍다. 이세돌에게 바둑을 이긴 알파고 AI 만 해도 벌써 오래전 일이다. 지금의 AI 수준은 훨씬 더 진보했다. 
지금 Open AI 에서 내놓은 Chat GPT 는 일반에게 오픈하는 성능 수준에 많은 고민을 한 듯 하다. 놀라운 인공지능 능력이 있음에도 대중에게 보여주는 부분은 빙산의 일각에 지나지 않는다. 아마도 인공지능으로 인해 일어날 수 있는 부작용이 큰 걸림돌로 작용했을거다. 
기초 수준의 Chat GPT 를 공개하자 벌써 리포트나 논문등에 사용해서 교육기관에서 이를 사용한 보고서 제출을 금지했다는 소식도 들려온다. 

기술의 진보에 따른 부작용 문제는 언제나 그것을 오용 또는 악용하는 사람들로 부터 발생한다. 
인류가 살아가는 모습이 바뀔 수 있는 기술의 발전은 새로운 변화의 물결과 함께 일어나는 이러한 부작용과 맞서야 할 각오가 필요하다. 
인류 문명 발전의 역사를 보면 언제나 혁신과 함께 이에따른 문제들이 생겨났다. 역사상 반복되어 온 일이다.
산업혁명은 사람들의 일자리를 빼았았고 노동자를 부속품화 시켰다. 채플린의 모던타임즈를 보면 반복작업에서 어떤 상황들이 생겨나는지 풍자적으로 그리고 있다.

핵융합 기술발전은 기술을 만든 인간을 죽이는 전쟁무기로 변모하여 국가간의 힘겨루기 수단으로 사용되고 있다. 
자동차와 비행기계의 발전은 인간의 생활영역을 넓혀주고 시간을 단축시켜 주지만 인간능력범위를 벗어난 스피드와 규모로 인해 사고발생 방지에 골머리를 앓게 만들었다. 
세계를 하나로 묶어준 통신 기술의 발전은 정보의 일반화를 선물해 줬지만 개인정보와 사행활 파괴, 전략무기로 악용되는 해킹에 대항해야하는 숙제도 함께 생겨났다.

AI 기술개발은 어제오늘의 일이 아니다.
그런데 최근 Chat GPT 에 사람들이 열광하는 이유는 뭘까?
그만큼 대중들에게 AI 는 넘사벽의 세계였다. 개인이 이용할 수 있는 범주가 아니였기 때문에 실체를 알 수 없었던것 뿐이다. 
이미 인공지능은 우리 실생활에 적용되어 여러곳에 사용되고 있었다. 
구글링을 통해 정보를 검색하고 휴대폰으로 지도를 찾고, GPS 를 이용해 목표위치를 추적하는 기능은 우리가 익히 사용해 왔던 것들이다. 로봇청소기로 집안 청소를 하고  iOT 를 사용한 홈오토 시스템 등도 AI 기술의 일환이다. 
새로운 것이 아님에도 새로운 기술처럼 Chat GPT 가 부상하는 이유는 기술을 통해 제공되는 서비스의 방식을 바꿨다는데 있다. 
얼마전 구글의 AI 개발현황 발표 이벤트가 있었는데 사람들이 요구하는 관심을 충족시키지 못해 원성을 사기도 했다. 
사람들은 보고 싶어하는 것만 본다. 그 밖의 일은 관심도 없고 알고 싶어하지도 않는다. 구글이 Chat Gpt 보다 앞선 AI 기술력을 보유하고 있다는 발표를 한 직후 개최된 이벤트였기에 실망감이 더했다. 구글의 전반적인 기술력을 발표해서다. 이미 정보를 가지고 있는 내용들에 발전된 기술이 뭔지를 너무 개념적으로 보여줬다는데 실패의 원인이 있는듯 하다. 
사람들은 ChatGPT 와 단적으로 비교해서 얼마나 월등한지를 구글이 보여주길 원했던것 같다. 나 또한 그런 기대를 가지고 실시간 이벤트를 시청했다. 그런데 그 기대를 충족시킬 내용이 전혀 없었다.
분명 구글은 Open AI 의 기술보다 뛰어난 기술을 보유하고 있을거다. AI 개발에 투자한 인력과 시간, 자금이 비교가되지 않는다. 
그럼에도 불구하고 자신들의 역량을 제대로 어필하지 못하는 점이 안타깝다. 마이크로소프트에 쫒기는 마음으로 한 조급한 대응이 자기발목을 잡은 케이스다.

다시 본론으로 돌아와서 AI 서비스와 관련해서 뜬구름 잡는 얘기 말고 좀더 구체적인 얘기를 해보자.
몇달전 ChatGPT 에 관심을 가지면서 AI 로 어떤 웹서비스를 이용할 있는지 테스트 해봤다.

디스코퓨전 (Disco Difusion)

구글에서 제공하는 서비스다. colab 을 사용해서 요청한다.
AI 가 그림을 그려준다.
text-to-image 알고리즘을 사용한다. 
사용해 보면 구글이 이미 어느정도의 AI 기술력을 확보하고 있는지 짐작이 간다.

아래 이미지들은 광고디자인을 하는 아들이 3년전에 보내준 것이다. 
text to image 알고리즘은 text to text 서비스인 Chat GPT 와 달리 문자열 키워드를 받아 AI 가 이미지를 생성해 준다.
문자열 키워드를 받아 가지고 있는 데이터 기반으로 문자로 답을 주는 알고리즘 보다 진일보한 개념이다.

아래 이미지는 내가 직접 만들어본 이미지다. 

결과물을 비교해 보면 알수 있듯 퀄리티 차이가 난다. 
AI 에 던지는 제시어의 명확성, 구체성, 이미지 개연성, 화풍의 설정, 배경에 대한 구체화 등에 대한 스킬 차이다. 내가 상상한 이미지를 얻기 위해서는 어느정도 AI 와 소통할 수 있는 감각이 필요하다. 내가 머릿속에 상상하는 이미지를 AI 가 이해할 수 있도록 정확한 제시어를 줄 수 있는 감각이 생긴다면 손으로 그리는 시간을 엄청나게 줄여줄 수 있고 수작업으로 표현하는 기술의 습득 없이도 그림을 그리는 것이 가능해 진다. 표현을 위한 시간투자를 없애고 상상력에 집중할 수 있게 해 준다는 점에서 AI 를 어떻게 사용하느냐에 가치 기준이 생긴다.

서두에서도 말했듯이 AI 는 사용자가 어떤 목적으로 활용하느냐에 따라 가치가 달라질 수 있다는 것을 명심해야겠다.

-지금을 사는 나-