챗 GPT와 함께하는 4차 산업혁명…두려움보다 잘 활용할 노력 기울여야 > 보고서

국가미래연구원 산업경쟁력포럼 제67차 세미나 개최

4월19일 아침 7시, 마포 현대빌딩 2층 회의실

ChatGPT의 산업적 활용 방안​,​ 고객 세그먼트 재검토 및 새로운 AI 환경에 대비​ 필요

트랜스포머에 기반한 AI 모델​, 사회 주체 간 협력 가능하케 하는 새로운 가치 창출 가능​ 

학습 데이터 및 AI생성 결과물에 대한 저작​권 문제 대두…법·제도·기술 측면에서 마땅한 해법​ 찾아야

발제 동영상 보러가기 : https://ifs.or.kr/bbs/board.php?bo_table=kimkwangdo&wr_id=10687

토론 동영상 보러가기 : https://ifs.or.kr/bbs/board.php?bo_table=kimkwangdo&wr_id=10688

1. 국가미래연구원은 지난 4월19일  마포 현대빌딩 201호에서 ‘산업경쟁력포럼 제67차 세미나’를 열고, “챗 GPT와 함께하는 4차 산업혁명”을 주제로 발제와 토론을 가졌다. 한국경제신문사 후원으로 열린 이날 세미나는 ▲ 김진형 전 인공지능연구원 원장이 발제와 진행을 맡았으며 주제발표 이후 이뤄진 지정토론은 ▲ 이경전 경희대학교 경영학 교수 ▲ 조영환 (주)투블럭 Ai 대표  ▲ 김형철 소프트웨어정책연구소 소장 등이 참여했다.

2. 이날 김진형 전 인공진흥연구원 원장은 주제발표를 통해 “인공지능은 약점도 있지만 이미 놀라운 능력을 보이고 있고, 매우 빠른 속도로 발전하고 있다”고 전제하고 “인공지능에 대한 근거 없는 두려움에서 벗어나서 이를 잘 활용하기 위한 노력을 더 기울여야 한다”고 강조했다. 

3. 토론자들도 산업적 활용과 경제 사회적인 서비스의 발전을 도모하는 방법을 강구해나가야 한다고 입을 모았다.

챗 GPT는 “말귀를 알아듣고, 문맥을 이해하여 대화를 생성하는 인류 역사 최초의 기계라는 점에서 혁명적”이라고 지적하고, ChatGPT의 산업적 활용방안으로 “업무 생산성 향상 방안 마련, 고객 세그먼트 재검토 및 새로운 AI 환경에 대비하는 것”이 필요하다고 주장했다.

특히 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 것이라고 강조했다.

한편 “생성 AI를 학습시키는 데이터 및 AI가 생성한 결과물에 대한 신뢰도, 저작권 문제도 대두될 것”이라고 전제하고, “법과 제도, 그리고 기술적인 측면에서 마땅한 해법을 찾아 나가야 할 것”이라고 밝혔다.

< 사진은 좌로부터​ 이경전 교수, 김진형 전 원장(발제 및 사회),김형철 소장, 조영환 대표 >

4. 다음은 이날 세미나의 발표내용을 간추린 것이다.

◈ 주제 발표

챗 GPT와 함께하는 4차 산업혁명

▲ 김진형 전 인공지능연구원 원장

‘알파고’가 세계 바둑 챔피언 이세돌을 이긴 이후 많은 사람들은 인공지능이 공상소설 속의 이야기가 아니라 현실에 가까이 와 있음을 느꼈다. 그 후 7년 동안 인공지능이라는 이름으로 놀라운 기술이 여럿 등장했다. 자율적으로 운행하는 무인택시, 사람처럼 행동하는 휴먼 아바타 등 이미 놀라운 수준이다. 사망한 가수를 불러내어 그 가수의 톤과 분위기로 후배들과 신곡을 노래하게 하기도 한다.

이러던 차에 인간의 언어로 자연스럽게 대화를 나누는 챗 GPT가 나타나서 다시 한번 우리들을 놀라게 했다. 생성형 AI라고 불리는 새로운 인공지능 기술은 이야기, 컴퓨터 코드, 그림, 음악 등 다양한 창작물을 만들어 내고 있다. 그 중에서도 챗GPT는 특히 대화의 맥락을 이해하고, 적절한 응답을 생성해내는 능력을 발휘하며 인상적인 성과를 보여주고 있다. 챗GPT가 시를 쓰며, 컴퓨터 코드를 작성하고, 보고서를 만들어 낸다. 아버지를 대신해서 딸아이의 생일파티 계획을 세우기도 하고, 회의 결과를 요약해 주기도 한다. 삼각관계가 주된 이야기인 TV 막장 드라마의 대본도 만들어 낸다.

챗GPT가 문제해결 능력도 보여준다. 회의 참가자 모두의 일정을 검토해서 회의할 빈 시간을 제시한다. 최근에 발표된 GPT4는 사진을 보고 그 내용을 이해해서 대답한다. 요리대 위의 계란, 설탕, 밀가루를 보여주면서 이것으로 만들 수 있는 요리가 무엇인 지 질문하면 팬케익, 카스텔라 등등의 레시피를 제공한다. 챗GPT가 변호사 시험에 합격점을 받고, 대입 시험에서 우수한 성적을 올리는 것으로 나타났다.

놀라운 것은 챗GPT가 모르는 것을 배울 수 있다는 점이다. 처음에 삼행시를 지어보라고 하니 그냥 세 줄 짜리 문장을 뱉어 놓았다. 삼행시가 무엇인지 모르는 것이다. 그러나 서너 개의 예제를 보여주니 삼행시를 잘 짓는다. 사람이 언어 구사 능력을 이용하여 지식을 쌓아가고, 문제해결 능력을 배워 가는 능력을 챗GPT가 갖고 있는 것은 아닌지 놀랍기만 하다.

이번 챗GPT가 일으킨 반향은 알파고에 비할 바가 아니다. 알파고와는 달리 일반 사람들 누구나 쉽게 챗GPT에 접근하고 사용할 수 있어서 충격이 더욱 컸다. 카카오톡을 통해서 챗GPT에게 질문하면 점잖은 어투로 대답을 보내온다. 알파고는 바둑만 잘 두지만 챗GPT는 내 옆에서 업무를 대신하여 보고서를 작성해준다. 범용성이 있어 보인다. 마이크로소프트(MS)사는 문서작성 도구에 챗GPT를 연계하여 일하는 방법을 바꾸겠다고 한다. 

챗GPT는 모르는 것은 모르겠다고 하기도 하지만 잘못 대답하는 경우도 종종 있다. 이순신 장군을 군주라고 하질 않나 2008년 당시의 대통령을 윤석열이라고 한다. 테슬라 자동차 회사의 연(年)매출을 근거 없는 엉뚱한 값으로 정하고 계속 강력히 주장하기도 했고, 어느 학자의 이름을 대면서 그분이 작성하지도 않은 가공의 논문을 거론하면서 엉뚱한 주장을 한다.

기본적으로 이 기술은 문장에 나오는 단어들을 보고 다음에 어떤 단어가 나올 것인가를 확률적으로 예측하는 것이다. 방대한 문서를 학습했다고는 하지만 의미로는 도저히 통하지 않는 것도 생성한다. 생성한 단어를 다시 이용해서 다음 문장을 만들기 때문에 첫 단추를 잘못 끼우면 엉뚱한 곳으로 가는 것도 발생한다. 말은 유창하게 하지만 아직 아는 것이 부족한 학생 같다. 이러한 잘못이 발견돼서 경쟁 회사에서는 공개를 꺼리고 있던 차에 챗GPT가 치고 나왔다.

이러한 약점도 있지만 인공지능은 이미 놀라운 능력을 보이고, 매우 빠른 속도로 발전하고 있다. 인공지능은 인간이 전수해준 지식을 이용하기도 하고, 데이터로부터 스스로 학습하여 능력을 갖추기도 한다. 챗GPT가 세상의 모든 문서를 읽어서 학습을 완료했다고 선언하는 시점도 멀지 않았다. 인공지능은 실수를 분석하여 스스로 수정하기도 하고, 자기복제와의 경쟁을 통하여 실력을 쌓기도 한다. 여러 챗봇이 컨센서스를 만들어가는 것도 가능할 것이다. 이런 기법들은 지난 수천 년 동안 지식을 쌓아 왔던 인간의 능력을 능가한다. 인간이 전혀 생각하지 못했던 새로운 전략으로 문제를 해결하기도 한다. 

이런 기술이 일상화되면 내 일자리는 어떻게 될까? 글 쓰고 그림 그리고, 기획 문서를 만드는 작업이 자동화된다면? 준비되어 있지 않은데 더욱 발전된 인공지능이 확산된다면 지금 우리 사회를 지탱하고 있는 여러 질서가 무너지는 것은 아닌지 걱정된다. 취학이나 취업을 위한 자기소개서를 챗GPT가 멋지게 만들어 주는데 기존의 채용 방식이나 제도에 매달려 있다면 어떻게 되겠는가? 

인간의 판단을 뛰어넘는 인공지능이 우리의 일자리를 대신하고, 나아가 인류의 생존을 위협하게 될지도 모른다는 걱정을 하지만, 그러나 인공지능은 기계이자 도구일 뿐이다. 인공지능에 대한 근거 없는 두려움에서 벗어나서 이를 잘 활용하기 위하여 노력해야 한다. 이를 위해서는 인공지능의 본질에 대한 이해와 그 능력과 한계를 알고 있어야 한다. 또 인류의 미래에 미치는 영향 등에 대하여 다 같이 고민해야 할 것이다. 특히, 산업 및 교육 분야에서 GPT의 적용에 대하여 토론할 것이다.

또한 인공지능 기술 발전에 따라 불가피하게 대두되는 윤리적 이슈와 책임 있는 사용에 대해서도 논의할 계획이다. GPT와 같은 기술이 가져올 수 있는 위험성과 사회적, 경제적 불평등 문제를 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 논의도 필요하다. 기술 발전으로 일부 사람들은 큰 혜택을 받지만 다른 이들은 그 혜택을 누리지 못하는 현상을 해결하기 위해, 기술의 공정한 배분과 보편적인 접근성을 확보하는 방안을 찾아야 한다. 

이번 토론회에서는 인공지능의 본질부터 시작해, GPT의 구조와 작동 원리에 대해 알아보았다. 이를 통해 GPT가 어떻게 인간의 언어와 지식을 처리하는지 이해할 수 있을 것이다. 또한 GPT를 활용한 다양한 사례들을 통해 이 기술이 어떻게 우리의 일상생활과 사회 전반에 큰 변화를 가져오는지 살펴볼 것이다. 인공지능 기술의 혁신과 미래에 대한 이해를 바탕으로 이러한 기술의 적절한 활용과 윤리적 문제에 대한 고찰을 통해 지속 가능한 미래를 만들어 가는데 기여할 수 있기를 기대한다. 

◈ 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 

<ifsPOST>

국가미래연구원 산업경쟁력포럼 제67차 세미나 개최

4월19일 아침 7시, 마포 현대빌딩 2층 회의실

ChatGPT의 산업적 활용 방안​,​ 고객 세그먼트 재검토 및 새로운 AI 환경에 대비​ 필요

트랜스포머에 기반한 AI 모델​, 사회 주체 간 협력 가능하케 하는 새로운 가치 창출 가능​ 

학습 데이터 및 AI생성 결과물에 대한 저작​권 문제 대두…법·제도·기술 측면에서 마땅한 해법​ 찾아야

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토론 동영상 보러가기 : https://ifs.or.kr/bbs/board.php?bo_table=kimkwangdo&wr_id=10688

1. 국가미래연구원은 지난 4월19일  마포 현대빌딩 201호에서 ‘산업경쟁력포럼 제67차 세미나’를 열고, “챗 GPT와 함께하는 4차 산업혁명”을 주제로 발제와 토론을 가졌다. 한국경제신문사 후원으로 열린 이날 세미나는 ▲ 김진형 전 인공지능연구원 원장이 발제와 진행을 맡았으며 주제발표 이후 이뤄진 지정토론은 ▲ 이경전 경희대학교 경영학 교수 ▲ 조영환 (주)투블럭 Ai 대표  ▲ 김형철 소프트웨어정책연구소 소장 등이 참여했다.

2. 이날 김진형 전 인공진흥연구원 원장은 주제발표를 통해 “인공지능은 약점도 있지만 이미 놀라운 능력을 보이고 있고, 매우 빠른 속도로 발전하고 있다”고 전제하고 “인공지능에 대한 근거 없는 두려움에서 벗어나서 이를 잘 활용하기 위한 노력을 더 기울여야 한다”고 강조했다. 

3. 토론자들도 산업적 활용과 경제 사회적인 서비스의 발전을 도모하는 방법을 강구해나가야 한다고 입을 모았다.

챗 GPT는 “말귀를 알아듣고, 문맥을 이해하여 대화를 생성하는 인류 역사 최초의 기계라는 점에서 혁명적”이라고 지적하고, ChatGPT의 산업적 활용방안으로 “업무 생산성 향상 방안 마련, 고객 세그먼트 재검토 및 새로운 AI 환경에 대비하는 것”이 필요하다고 주장했다.

특히 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 것이라고 강조했다.

한편 “생성 AI를 학습시키는 데이터 및 AI가 생성한 결과물에 대한 신뢰도, 저작권 문제도 대두될 것”이라고 전제하고, “법과 제도, 그리고 기술적인 측면에서 마땅한 해법을 찾아 나가야 할 것”이라고 밝혔다.

< 사진은 좌로부터​ 이경전 교수, 김진형 전 원장(발제 및 사회),김형철 소장, 조영환 대표 >

4. 다음은 이날 세미나의 발표내용을 간추린 것이다.

◈ 주제 발표

챗 GPT와 함께하는 4차 산업혁명

▲ 김진형 전 인공지능연구원 원장

‘알파고’가 세계 바둑 챔피언 이세돌을 이긴 이후 많은 사람들은 인공지능이 공상소설 속의 이야기가 아니라 현실에 가까이 와 있음을 느꼈다. 그 후 7년 동안 인공지능이라는 이름으로 놀라운 기술이 여럿 등장했다. 자율적으로 운행하는 무인택시, 사람처럼 행동하는 휴먼 아바타 등 이미 놀라운 수준이다. 사망한 가수를 불러내어 그 가수의 톤과 분위기로 후배들과 신곡을 노래하게 하기도 한다.

이러던 차에 인간의 언어로 자연스럽게 대화를 나누는 챗 GPT가 나타나서 다시 한번 우리들을 놀라게 했다. 생성형 AI라고 불리는 새로운 인공지능 기술은 이야기, 컴퓨터 코드, 그림, 음악 등 다양한 창작물을 만들어 내고 있다. 그 중에서도 챗GPT는 특히 대화의 맥락을 이해하고, 적절한 응답을 생성해내는 능력을 발휘하며 인상적인 성과를 보여주고 있다. 챗GPT가 시를 쓰며, 컴퓨터 코드를 작성하고, 보고서를 만들어 낸다. 아버지를 대신해서 딸아이의 생일파티 계획을 세우기도 하고, 회의 결과를 요약해 주기도 한다. 삼각관계가 주된 이야기인 TV 막장 드라마의 대본도 만들어 낸다.

챗GPT가 문제해결 능력도 보여준다. 회의 참가자 모두의 일정을 검토해서 회의할 빈 시간을 제시한다. 최근에 발표된 GPT4는 사진을 보고 그 내용을 이해해서 대답한다. 요리대 위의 계란, 설탕, 밀가루를 보여주면서 이것으로 만들 수 있는 요리가 무엇인 지 질문하면 팬케익, 카스텔라 등등의 레시피를 제공한다. 챗GPT가 변호사 시험에 합격점을 받고, 대입 시험에서 우수한 성적을 올리는 것으로 나타났다.

놀라운 것은 챗GPT가 모르는 것을 배울 수 있다는 점이다. 처음에 삼행시를 지어보라고 하니 그냥 세 줄 짜리 문장을 뱉어 놓았다. 삼행시가 무엇인지 모르는 것이다. 그러나 서너 개의 예제를 보여주니 삼행시를 잘 짓는다. 사람이 언어 구사 능력을 이용하여 지식을 쌓아가고, 문제해결 능력을 배워 가는 능력을 챗GPT가 갖고 있는 것은 아닌지 놀랍기만 하다.

이번 챗GPT가 일으킨 반향은 알파고에 비할 바가 아니다. 알파고와는 달리 일반 사람들 누구나 쉽게 챗GPT에 접근하고 사용할 수 있어서 충격이 더욱 컸다. 카카오톡을 통해서 챗GPT에게 질문하면 점잖은 어투로 대답을 보내온다. 알파고는 바둑만 잘 두지만 챗GPT는 내 옆에서 업무를 대신하여 보고서를 작성해준다. 범용성이 있어 보인다. 마이크로소프트(MS)사는 문서작성 도구에 챗GPT를 연계하여 일하는 방법을 바꾸겠다고 한다. 

챗GPT는 모르는 것은 모르겠다고 하기도 하지만 잘못 대답하는 경우도 종종 있다. 이순신 장군을 군주라고 하질 않나 2008년 당시의 대통령을 윤석열이라고 한다. 테슬라 자동차 회사의 연(年)매출을 근거 없는 엉뚱한 값으로 정하고 계속 강력히 주장하기도 했고, 어느 학자의 이름을 대면서 그분이 작성하지도 않은 가공의 논문을 거론하면서 엉뚱한 주장을 한다.

기본적으로 이 기술은 문장에 나오는 단어들을 보고 다음에 어떤 단어가 나올 것인가를 확률적으로 예측하는 것이다. 방대한 문서를 학습했다고는 하지만 의미로는 도저히 통하지 않는 것도 생성한다. 생성한 단어를 다시 이용해서 다음 문장을 만들기 때문에 첫 단추를 잘못 끼우면 엉뚱한 곳으로 가는 것도 발생한다. 말은 유창하게 하지만 아직 아는 것이 부족한 학생 같다. 이러한 잘못이 발견돼서 경쟁 회사에서는 공개를 꺼리고 있던 차에 챗GPT가 치고 나왔다.

이러한 약점도 있지만 인공지능은 이미 놀라운 능력을 보이고, 매우 빠른 속도로 발전하고 있다. 인공지능은 인간이 전수해준 지식을 이용하기도 하고, 데이터로부터 스스로 학습하여 능력을 갖추기도 한다. 챗GPT가 세상의 모든 문서를 읽어서 학습을 완료했다고 선언하는 시점도 멀지 않았다. 인공지능은 실수를 분석하여 스스로 수정하기도 하고, 자기복제와의 경쟁을 통하여 실력을 쌓기도 한다. 여러 챗봇이 컨센서스를 만들어가는 것도 가능할 것이다. 이런 기법들은 지난 수천 년 동안 지식을 쌓아 왔던 인간의 능력을 능가한다. 인간이 전혀 생각하지 못했던 새로운 전략으로 문제를 해결하기도 한다. 

이런 기술이 일상화되면 내 일자리는 어떻게 될까? 글 쓰고 그림 그리고, 기획 문서를 만드는 작업이 자동화된다면? 준비되어 있지 않은데 더욱 발전된 인공지능이 확산된다면 지금 우리 사회를 지탱하고 있는 여러 질서가 무너지는 것은 아닌지 걱정된다. 취학이나 취업을 위한 자기소개서를 챗GPT가 멋지게 만들어 주는데 기존의 채용 방식이나 제도에 매달려 있다면 어떻게 되겠는가? 

인간의 판단을 뛰어넘는 인공지능이 우리의 일자리를 대신하고, 나아가 인류의 생존을 위협하게 될지도 모른다는 걱정을 하지만, 그러나 인공지능은 기계이자 도구일 뿐이다. 인공지능에 대한 근거 없는 두려움에서 벗어나서 이를 잘 활용하기 위하여 노력해야 한다. 이를 위해서는 인공지능의 본질에 대한 이해와 그 능력과 한계를 알고 있어야 한다. 또 인류의 미래에 미치는 영향 등에 대하여 다 같이 고민해야 할 것이다. 특히, 산업 및 교육 분야에서 GPT의 적용에 대하여 토론할 것이다.

또한 인공지능 기술 발전에 따라 불가피하게 대두되는 윤리적 이슈와 책임 있는 사용에 대해서도 논의할 계획이다. GPT와 같은 기술이 가져올 수 있는 위험성과 사회적, 경제적 불평등 문제를 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 논의도 필요하다. 기술 발전으로 일부 사람들은 큰 혜택을 받지만 다른 이들은 그 혜택을 누리지 못하는 현상을 해결하기 위해, 기술의 공정한 배분과 보편적인 접근성을 확보하는 방안을 찾아야 한다. 

이번 토론회에서는 인공지능의 본질부터 시작해, GPT의 구조와 작동 원리에 대해 알아보았다. 이를 통해 GPT가 어떻게 인간의 언어와 지식을 처리하는지 이해할 수 있을 것이다. 또한 GPT를 활용한 다양한 사례들을 통해 이 기술이 어떻게 우리의 일상생활과 사회 전반에 큰 변화를 가져오는지 살펴볼 것이다. 인공지능 기술의 혁신과 미래에 대한 이해를 바탕으로 이러한 기술의 적절한 활용과 윤리적 문제에 대한 고찰을 통해 지속 가능한 미래를 만들어 가는데 기여할 수 있기를 기대한다. 

◈ 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 

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