[산업경쟁력포럼] 챗GPT와 함께하는 4차 산업혁명 - 토론 > 김광두의 1년 후

◈ 토론 <발표순>

‘AGI 혁명의 이해와 지금 준비해야 할 Next AI’

▲ 이경전 경희대학교 경영학 교수

- 어떤 면에서 혁명적인가?

대화 AI 혁명: 인터페이스 혁명(키보드 – Mouse - Touch – Conversation)

- 여러 턴의 대화가 가능하고, 말귀를 알아듣는, 문맥 이해하여 대화 생성하는 인류 역사 최초의 기계

- 빠른 생성 AI 혁명: 컨텐트를 자동으로 빨리 많이 잘 생성하는 개인/조직이 이긴다 – 정치,

경제, 사회, 문화, 예술, 과학기술 전반에서 일반 인공지능(AGI) 혁명 vs. Domain-Specific:

- 새로 시작하기 딱 좋은 시기: 인공지능 서비스의 퀄리티는 높아지고, 비용은 낮아진다.

- 기업/정부의 AI 활용 방안

① 모든 조직원들의 ChatGPT 등 생성 AI의 적극적 활용

② 초거대 AI 개발: 핵개발에 비유 가능 (초거대기업만 할 수 있음)

③ 초거대 AI 활용

  •자사 빅데이터 활용 AGI FineTuning or AGI API 활용 서비스 개발

  •여러 주체의 데이터를 통합하지 않고도 고성능 인공지능 서비스 개발

  •소상공인을 위한 AI

④ 시민을 위한 대화형 AI 서비스 개발: J.A.R.V.I.S.

  • 시민의 건강 관리 디지털 미(Digital Me)

⑤ Real World AI 개발: 산업내 빅데이터 공동 활용 방안

⑥ New Business Model: e.g. AskUp(아숙업)

- Next wave will be: Real World AI = Transformer + Federated Learning

  = AI Sharing (vs. Data Sharing)

트랜스포머에 기반한 AI 모델을 기본 방법론으로 하고, 모델이 필요로 하는 데이터는 연합 학습에 기반하여 활용하면, 기존에 불가능했던 사회 주체 간 협력을 가능하게 하는 새로운 가치 창출이 가능해질 것

⇨제 분야의 새로운 협력적 AI 공유 플랫폼의 발전이 기대

‘ChatGPT의 산업적 활용’

▲ 조영환 (주)투블럭 Ai 대표

 <요약>

- 대화형 AI (ChatGPT)가 놀라운 성능과 사용자 만족을 보여줌

  • [원리] 성능이 확인된 기반모델(GPT-3)에 문제해결 능력을 강화 학습, GPT-4에서는 사진도 언어적 이해

  • [흥행] 조언받기, 회의 어젠다, 업무 관련 작업, 번역, 요약, 질문 등을 하나의 대화창에서 모두 가능

  • [효과] 검색과 챗봇의 대결구도, 지식과 지혜의 도구, 다국어 대화로 언어장벽의 해소, API 공개를 통한 확산

  • [예측] 업무 생산성의 10배 향상, 신규콘텐츠의 100배 증가, AI가 AI와 협업하여 1000 가지 업무 자동화

  • [시장] AI에 대한 의심 해소, RPA+Ai의 확대, 글로벌 C2C 비즈니스 가능성, 가상 고객 시뮬레이션

  • [기회] 고객 응대의 자동화, 직접적 시장조사, 고객 프로파일링, 교육분야의 혁신, P2P 글로벌 금융 가능성

  • [도전] 한국어와 한국 사회에 대한 지식, 인간의 언어로 대화하는 AI 효율성

⇨ 업무 생산성 향상 방안 마련, 고객 세그먼트 재검토 및 새로운 AI 환경에 대비

‘생성AI(ChatGPT)와 저작권 이슈’

▲ 김형철 소프트웨어정책연구소 소장

① 생성 AI-ChatGPT 개요

 - 생성 AI는 사용자의 요청에 따라 정보 검색,작문,요약,소프트웨어 코드 작성 등 다양한 결과를 생성하는 AI서비스

 - ChatGPT는 요청에 따른 결과를 생서하는 AI이며 , 일상언어를 활용한 대규모 언어모델(LLM)이자 보유한 파라미터 숫자측면(175B)에서 초거대 AI에 해당

② 생성 AI의 활용전망과 과제

 - ChatGPT와 같은 생성 AI는 자연어 처리 언어모델로 주목받고 있으나 ,MS의 검색엔진, office에 탑재활용(Bing,Copilot)되는 등 점차 범용성이 확대되며 AI확산에 기여할 것으로 전망 

 - 한편, 생성 AI를 학습시키는 데이터 및 AI가 생성한 결과물에 대한 신뢰도, 저작권 문제도 대두

③ 학습 데이터 저작권 이슈

-학습 데이터에 대한 법적 문제: 학습원본 데이터의 저작권, 개인정보보호법 위반 가능성, 신빙성 등

-해결방안

 <법> ChatGPT가 저작권이 있는 자료를 학습해야 할 때, 원저작자와 합의를 반드시 이행하는 저작권법 조항 신설

 <제도> 데이터를 라이선스화 하고 아티스트에게 보상

 <기술> 저작권 이슈가 없는 자료들만 학습하도록 필터링, 학습소스 표기

 ④ 생성물에 대한 저작권 이슈

 -AI가 생성한 결과 값에 대한 저작권 인정 문제(논란중)

 -대부분 인간외의 창작활동은 저작권 불인정, 예술 문학 등 창작영역과의 갈등, 오남용에 대한 대책 마련 필요

 -해결방안

 <법> 미국 및 영궁의 사례를 참고하여 AI생성물에 대한 저작권인정 여부에 대한 조항 신설

 <제도> 예술 및 문학 등 창작영역 종사자 단체와의 협력을 통해 AI활용 여부 및 가이드라인 제시

 <기술> AI에 의해 생성된 그림임을 워터마크 형태로 입증할 수 있도록 장치 마련

⑤ 국가별 규제동향

-ChatGPT 등 생성 AI의 악용 가능성에 대한 경계 및 및 저작권, 개인정보, 보안, 신뢰성 등의 문제가 계속되자 각국은 규제를 추진

⑥ 규제는 필요한가?

- “AI연구개발 중단하자” vs “계속해야”; 유명CEO, 석학 찬반 논쟁 가열 ​ 

◈ 토론 <발표순>

‘AGI 혁명의 이해와 지금 준비해야 할 Next AI’

▲ 이경전 경희대학교 경영학 교수

- 어떤 면에서 혁명적인가?

대화 AI 혁명: 인터페이스 혁명(키보드 – Mouse - Touch – Conversation)

- 여러 턴의 대화가 가능하고, 말귀를 알아듣는, 문맥 이해하여 대화 생성하는 인류 역사 최초의 기계

- 빠른 생성 AI 혁명: 컨텐트를 자동으로 빨리 많이 잘 생성하는 개인/조직이 이긴다 – 정치,

경제, 사회, 문화, 예술, 과학기술 전반에서 일반 인공지능(AGI) 혁명 vs. Domain-Specific:

- 새로 시작하기 딱 좋은 시기: 인공지능 서비스의 퀄리티는 높아지고, 비용은 낮아진다.

- 기업/정부의 AI 활용 방안

① 모든 조직원들의 ChatGPT 등 생성 AI의 적극적 활용

② 초거대 AI 개발: 핵개발에 비유 가능 (초거대기업만 할 수 있음)

③ 초거대 AI 활용

  •자사 빅데이터 활용 AGI FineTuning or AGI API 활용 서비스 개발

  •여러 주체의 데이터를 통합하지 않고도 고성능 인공지능 서비스 개발

  •소상공인을 위한 AI

④ 시민을 위한 대화형 AI 서비스 개발: J.A.R.V.I.S.

  • 시민의 건강 관리 디지털 미(Digital Me)

⑤ Real World AI 개발: 산업내 빅데이터 공동 활용 방안

⑥ New Business Model: e.g. AskUp(아숙업)

- Next wave will be: Real World AI = Transformer + Federated Learning

  = AI Sharing (vs. Data Sharing)

트랜스포머에 기반한 AI 모델을 기본 방법론으로 하고, 모델이 필요로 하는 데이터는 연합 학습에 기반하여 활용하면, 기존에 불가능했던 사회 주체 간 협력을 가능하게 하는 새로운 가치 창출이 가능해질 것

⇨제 분야의 새로운 협력적 AI 공유 플랫폼의 발전이 기대

‘ChatGPT의 산업적 활용’

▲ 조영환 (주)투블럭 Ai 대표

 <요약>

- 대화형 AI (ChatGPT)가 놀라운 성능과 사용자 만족을 보여줌

  • [원리] 성능이 확인된 기반모델(GPT-3)에 문제해결 능력을 강화 학습, GPT-4에서는 사진도 언어적 이해

  • [흥행] 조언받기, 회의 어젠다, 업무 관련 작업, 번역, 요약, 질문 등을 하나의 대화창에서 모두 가능

  • [효과] 검색과 챗봇의 대결구도, 지식과 지혜의 도구, 다국어 대화로 언어장벽의 해소, API 공개를 통한 확산

  • [예측] 업무 생산성의 10배 향상, 신규콘텐츠의 100배 증가, AI가 AI와 협업하여 1000 가지 업무 자동화

  • [시장] AI에 대한 의심 해소, RPA+Ai의 확대, 글로벌 C2C 비즈니스 가능성, 가상 고객 시뮬레이션

  • [기회] 고객 응대의 자동화, 직접적 시장조사, 고객 프로파일링, 교육분야의 혁신, P2P 글로벌 금융 가능성

  • [도전] 한국어와 한국 사회에 대한 지식, 인간의 언어로 대화하는 AI 효율성

⇨ 업무 생산성 향상 방안 마련, 고객 세그먼트 재검토 및 새로운 AI 환경에 대비

‘생성AI(ChatGPT)와 저작권 이슈’

▲ 김형철 소프트웨어정책연구소 소장

① 생성 AI-ChatGPT 개요

 - 생성 AI는 사용자의 요청에 따라 정보 검색,작문,요약,소프트웨어 코드 작성 등 다양한 결과를 생성하는 AI서비스

 - ChatGPT는 요청에 따른 결과를 생서하는 AI이며 , 일상언어를 활용한 대규모 언어모델(LLM)이자 보유한 파라미터 숫자측면(175B)에서 초거대 AI에 해당

② 생성 AI의 활용전망과 과제

 - ChatGPT와 같은 생성 AI는 자연어 처리 언어모델로 주목받고 있으나 ,MS의 검색엔진, office에 탑재활용(Bing,Copilot)되는 등 점차 범용성이 확대되며 AI확산에 기여할 것으로 전망 

 - 한편, 생성 AI를 학습시키는 데이터 및 AI가 생성한 결과물에 대한 신뢰도, 저작권 문제도 대두

③ 학습 데이터 저작권 이슈

-학습 데이터에 대한 법적 문제: 학습원본 데이터의 저작권, 개인정보보호법 위반 가능성, 신빙성 등

-해결방안

 <법> ChatGPT가 저작권이 있는 자료를 학습해야 할 때, 원저작자와 합의를 반드시 이행하는 저작권법 조항 신설

 <제도> 데이터를 라이선스화 하고 아티스트에게 보상

 <기술> 저작권 이슈가 없는 자료들만 학습하도록 필터링, 학습소스 표기

 ④ 생성물에 대한 저작권 이슈

 -AI가 생성한 결과 값에 대한 저작권 인정 문제(논란중)

 -대부분 인간외의 창작활동은 저작권 불인정, 예술 문학 등 창작영역과의 갈등, 오남용에 대한 대책 마련 필요

 -해결방안

 <법> 미국 및 영궁의 사례를 참고하여 AI생성물에 대한 저작권인정 여부에 대한 조항 신설

 <제도> 예술 및 문학 등 창작영역 종사자 단체와의 협력을 통해 AI활용 여부 및 가이드라인 제시

 <기술> AI에 의해 생성된 그림임을 워터마크 형태로 입증할 수 있도록 장치 마련

⑤ 국가별 규제동향

-ChatGPT 등 생성 AI의 악용 가능성에 대한 경계 및 및 저작권, 개인정보, 보안, 신뢰성 등의 문제가 계속되자 각국은 규제를 추진

⑥ 규제는 필요한가?

- “AI연구개발 중단하자” vs “계속해야”; 유명CEO, 석학 찬반 논쟁 가열 ​