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[뉴스라운지] 빨라지는 생성형 AI 진화...기대와 우려는?

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■ 진행 : 함형건 앵커
■ 출연 : 강정수 미디어스피어 AI 연구센터장

* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기 바랍니다. 인용 시 [YTN 뉴스라운지] 명시해주시기 바랍니다.

[앵커]
우리 사회에 심대한 영향을 끼치는 큰 흐름을 짚어보고 미래를 조망해 보는 비전 카페 시간입니다. 샘 올트먼 오픈AI CEO의 해임과 복귀를 둘러싼 소동이 발생한 이후 AI의 빠른 진화와 속도 조절을 놓고 논쟁이 가열되고 있습니다. 최근 한층 진화한 인공지능 모델이 공개되며 AI가 다시 한 번 전 세계의 시선을 끌고 있기도 한데요. AI 개발 동향부터 해외 인공지능에 대응한 토종 생성형 AI 평가와전망까지, 강정수 미디어스피어 AI 연구센터장 모시고 함께 살펴보겠습니다. 안녕하세요.

정확히 1년 전 챗GPT가 공개됐었고 그 이후에 그야말로 인공지능 열풍이 불었는데요. 최근에도 공개된 새로운 기능들이 있고 업계에 있는 분들이나 아니면 많은 관심 있는 분들이 본인들도 놀랐다, 진화하는 속도가 빨라서. 이런 얘기를 하고 있더라고요. 어떤 변화가 일어나고 있는 겁니까?

[강정수]
기하급수적으로 성장한다고 하죠. 갑자기 어느 지점을 지나면 수직적으로 퍼포먼스가 능력들이 증가하는 것처럼. 우선 작년에 11월 30일날 공개됐던 챗GPT 같은 경우는 GPT 3.5라고 부르고 있습니다. 3.5에 사람들이 많이 놀랐고 순식간에 1억 명의 사람들이 사용하게 되었는데요. 올해 바로 5월에 이것을 4.0으로 버전을 업그레이드 했습니다. 4.0 같은 경우에는 대단히 업그레이드된 수준이 높고요. 그리고 예를 들면 대표적으로 멀티모델이라고 하는데 우리가 그 전에는 텍스트를 입력하면 텍스트로밖에 답변이 안 나왔는데 이미지로 답변이 나오고 또는 대화가 가능하기도 하죠.

가장 중요한 건 요즘 아이폰이라든지 갤럭시폰 같은 데 챗GPT를 깔아놓고 사용하시면 대화를 통해서 의견을 주고받을 수 있고요. 그리고 사진을 찍어서 이 이미지를 갖다가 있는 문제를 해결해달라든지. 예를 들면 카시트를 어떻게 자동차에 장착해야 될지 모르겠다. 그러면 카시트와 자동차의 모습을 찍어주면 파란색으로 그림을 그려주면서 이것부터 찰칵하고 그다음에 2번 이걸 찰칵하면 카시트를 부착할 수 있어. 이런 식으로 이미지를 가지고 설명해 줄 수 있는데 이런 걸 멀티모달이라고 하는데요. 멀티모달 능력을 갖고 있다는 점. 올해 11월에는 개발자 데이를 통해서 혁신적인 모델을 발표했습니다. 핵심은 GPT-S라고 하는 건데요. 누구나 GPT를 만들 수 있다.

그런데 개발지식이 없었고 GPT를 만들 수 있다는 거예요. 그 전에는 개발자들이 예를 들면 YTN 사이언스 프로그램에 나왔던 이 프로그램들을 갖다가 GPT를 학습시킬 수 있었어요. 그 전 3.5 시기에도 학습시킬 수 있었고 4.0 초기에도 학습을 시킬 수 있었습니다. 그러기 위해서는 개발자가 필요했거든요. 개발자가 외주업체라든지 내부의 개발업자들이 이것을 제이슨 파일이라고 하는 데이터를 기계가 쉽게 읽을 수 있는 파일형태로 바꿔준 다음에 GPT에 연결해서 흔히 말하는 미세조정을 해 주어야 학습을 해 주어야 우리 YTN 사이언스만의 GPT를 갖고 있을 수 있습니다. 그러나 이제는 아무런 개발지식이 없어도 보통 GPT 빌더라고 하는데 거기에서 데이터를 업로드만 해도 나만의 GPT를 만들어줄 수 있죠.

이것은 꼭 기업이라든지 회사뿐만 아니라 예를 들면 회사 같은 경우에도 보통 IP를 갖고 있는 드라마, 어떤 배우랑만 내가 대화하고 싶다. 배우의 대사를 학습시켜주면. 또는 특정 드라마를 한편을 쫙 학습시켜주면 A라는 배우, B라는 배우, C라는 배우하고 나는 대화를 하고 싶다면 이것도 가능해지고요. 또는 우리 집에 어머니께서 일기를 많이 쓰셨다. 연로하셨고 이제 세상을 뜨셨다. 그러면 어머니의 유품인 일기를 만약에 이걸 데이터로 전환시켜서 학습시키면 우리가 어머니 기일날 모여서 어머니랑 대화를 해보는 이런 것들도 가능해지는 이런 부분이 11월에 이루어진 거라고 볼 수 있습니다.

[앵커]
지금 방금 말씀하신 방대한 자료를 입력하면 한 300페이지 정도까지 한번에 입력할 수 있다고 하죠?

[강정수]
그거는 입력할 때 300페이지인데요. 지금 말씀드렸던 GPTS에서 GPT 빌더라는 데이터 제한이 없습니다.

[앵커]
그러니까 기존에는 전문적인 프로그래머가 개발을 해야지 가능했었던 그런 맞춤형 AI를 누구나 코딩 없이 만들 수 없게 됐다. 이것이 가장 큰 변화라는 말씀이시죠?

[강정수]
그렇죠. 왜냐하면 우리가 유튜버 시대라고 얘기하지 않습니까, 요즘은 영상시대는. 유튜브 시대를 만든 건 뭐냐 하면 영어로 표현하면 유저 제너레이티드 콘텐츠라고 합니다. 누구나 동영상을 만드는 것은 YTN 같은 전문 기업이, 전문가들이 영상을 작업할 수 있었고. 물론 지금에서도 품질에서 차이는 나겠지만 이제는 누구든지 손쉽게 스마트폰으로 영상을 만들어서 유튜버에 올리는 이것이 바로 새로운 동영상 시대를 완전히 만들어낸 거고 질적 전환을 만들어낸 거거든요.

그런데 GPT도 인공지능도 나만의 인공지능 또는 내가 어떤 아이디어가 있어서 특정 상품을 만들 수 있는 아이디어가 있다면 많은 사람들에게 이것을 판매할 수도 있는 구조가 되어 있는데요. 누구든지 만들 수 있는 유저 제너레이티드 인공지능, AI 이런 시대로 가고 있다는 게 벌써 1년 사이에 이루어진 가장 큰 변화라고 보고 있습니다.

[앵커]
그런데 개발자가 전문적으로 만든 그런 AI와 코딩 없이 일반 시민이 맞춤형으로 만든 것을 비교해 보면 성능이나 정확도나 이런 면에서 차이가 나지 않겠습니까?

[강정수]
당연하죠. 우리가 플러그인이라고 보통 얘기하는데요. 우리가 스마트폰에서 쓰는 앱입니다. 앱은 전문가가 만들죠. 유튜브라는 앱이 있습니다. 여기에 콘텐츠를 올려야 돼요. 이건 이용자들이 올릴 수 있습니다. 그것이 GPTS입니다. 즉 GPT4가 나왔던 5월에 공개했던 건 플러그인. 즉 이것은 스마트폰 앱과 같다고 볼 수 있습니다. 전문가들이 만드는 거죠. 여기에 네이버라든지 당근이라든지 구글이라든지 쿠팡이라든지 다양한 상용 앱들이 그쪽에서 원할 경우 그쪽에서 그것을 플러그인으로 만들어서 그것을 인공지능인 GPT와 결합할 수 있죠.

그러면 제가 물건을 구매하거나 배송 조회나 이런 것들도 인공지능이 대신해서 저를 대신해 줄 수 있습니다. 이건 대단히 상업적이고 개발자들이 있고 비용투자가 있어야 되겠죠. 처음에 스마트폰이 등장한 이후, 특히 아이폰이 등장한 이후에 2007년에 등장하고 앱스토어가 2007년에 나왔지만 앱스토어가 본격적으로 성장한 것은 2014년부터입니다. 나름대로 시간이 걸립니다. 왜냐하면 여기는 전문가들이 뛰어들어야 되기 때문에.

하지만 그 전문가들이 만든 앱 중의 하나가 유튜브 앱이죠. 유튜브 앱에서 스마트폰에서 유튜브를 촬영하기 시작한 후부터는 누구든지 스마트폰에서 동영상을 찍기 시작하는 게 아니겠습니까? 이게 11월에 공개한 거예요. 그래서 유저 제너레이티드 AI와 전문가가 만든 플러그인 이 두 가지는 구별할 수 있어야 됩니다.

[앵커]
많은 사람들이 여기에 참여하게 되고 그것이 시장을 형성하게 되면 다른 빅테크 기업이나 스타트업들에 상당히 타격이 있지 않겠습니까? 어떻게 보십니까?

[강정수]
예를 들어서 그것을 대행해 줬던 유튜브랑 쉽게 비교하시면 돼요. 유튜브를 초기에 만들 때는 전문가들이 만들어줬어요. 이 정도 만들려면 편집자들도 필요하죠. 하지만 초등학생도 만들 수 있는 거거든요. 마찬가지로 이와 관련한 생태계에서 대행해 주던 업체들, 대신해서 영상을 제작해 주던 업체들은 많이 축소되고 있고 또는 그 단가 비용이 매우 낮아지고 있습니다. 누구나 만들 수 있는데 당신이 좀 더 세련되게 만들어줄 수 있다면 내가 저비용을 주겠다고 해서 요즘 유튜브 영상 제작비용이 대단히 낮아지고 있는 거거든요.

그러면 과연 그 돈 받고도 그 업체가 살 수 있는가는 다른 경제성의 문제라고 볼 수 있는 거죠. 인공지능도 이제는 쉽게 얘기해서 나이를 불문하고 그리고 학력을 불문하고 누구나 쉽게 만들 수 있다면 전문가들도 물론 존재하겠죠. 전문가들도 대행업체도 존재하겠지만 그 가격이 아주 큰 폭으로 하락할 수밖에 없습니다.

[앵커]
일종의 거래장터 같은 만들겠다는 건데. 그건 출범이 조금 늦춰지고 있는 것 같고요.

[강정수]
원래 11~12월에 출범하려고 했는데 내년 정도에 오픈AI가 내부 내홍을 겪다 보니까 이런 일정들이 늦춰지고 있는 상황입니다. 그래서 아마 내년 정도에 나올 거라고 보고 있는데. 나만을 위해서 나만 쓰게 만들 수 있고요. 그래서 GPT스토어라고 해서 나는 이게 너무 좋은데 내가 만든 나의 자료를 가지고 이거를 다른 사람들도 쓸 수 있었으면 좋겠다.

예를 들면 YTN 사이언스 같은 경우에는 초등학교, 중학교 과학교사로서 작동할 수 있으니까 과학수업에 도움이 될 수 있으니까 YTN 사이언스 같은 경우에는 우리가 스토어에 판매를 해보자. 이렇게 될 경우에는 초등학교나 중학교에서 이것을 구매해서 학생들이 수업시간에 쓸 수도 있겠죠. 이런 식으로 흔히 말하는 유저 제너레이티드의 AI의 거래장터가 GPT 스토어라고 볼 수 있습니다.

[앵커]
오픈AI 입장에서 보면 어떤 영리한 비즈니스 전략이라고 볼 수 있을 텐데. 문제는 이용자 입장에서 보면 이것이 지금 말씀하신 기능들 구독료를 내야지 쓸 수 있는 유료버전이지 않습니까? 그런데 그 비용이 월별 일정액을 내야 되는 거여서 이렇게 되면 또 문제가 발생할 수 있지 않습니까? AI가 유용하다고 하는데 누구나 접근할 수 없으니까.

[강정수]
맞습니다. 이것이 사실 심각한 사회문제입니다. 인공지능 격차라고도 얘기하죠. 인공지능 격차는 흔히 말해서 두 가지 층위에서 발생하고 있는데 하나의 층위는 예를 들면 지금 미국 국방부하고 중국 국방부가 AI와 관련된 군비경쟁을 하고 있다고 파이낸셜타임즈는 보도하고 있거든요. 그러니까 이렇게 거대 국가 간에 인공지능 경쟁이 존재하고 있고요. 그리고 또 하나는 미국 같은 경우에는 2012년부터 2022년까지 인공지능 스타트업에 투자했던 돈하고 2023년 1월부터 3월에 투자했던 금액이 같습니다.

그 정도로 폭발적으로 인공지능에 대한 투자를 하고 있는데 과연 그거만큼 한국 스타트업계의 인공지능 투자가 이루어지고 있는가. 이런 기업 간의 격차들도 심화될 수 있고요. 가장 심각한 문제는 우리 사회가 고민해야 될 것은 개인 간의 격차입니다. 한 달에 약 20~22달러까지 부가가치세까지 하면 수수료까지 하면 22달러를 매달 내야 되거든요. 매달 내고 있는 학생과 예를 들면 초등학생 중에도 벌써 쓰고 있는 친구들이 있습니다. 저도 대학에서 강의를 하지만 대학 학부 학생들도 이미 쓰고 있는 친구들도 있다는 얘기예요. 매달 쓰고 있는 친구와 그리고 그걸 못 쓰고 있으면서 무료버전을 찾아서 헤맬 수 있어요. 이것을 무료로 제공해 주는 뤼튼이라든지 또는 애스크업이라든지 이런 서비스들이 존재하긴 하거든요.

그런데 이거하고 나만의 GPT를 20달러를 쓰는 건 질적으로 차이를, 이용자 경험을 만들어냅니다. 그리고 아무래도 돈을 내다 보면 좀 더 자주 사용할 수밖에 없는 거고 여러 가지 부분이 있고. 그러면 한 달이 지나고 6개월이 지나고 1년이 지나면 어마어마하게 인공지능을 다룰 수 있는 부분에서 격차가 생길 수밖에 없는 거죠. 그래서 이 부분을 어떻게 사회적으로 해소할 것인가도 대단히 앞으로 큰 사회적 숙제라고 볼 수 있습니다.

[앵커]
계층별로 그리고 연령대별로 이런 격차가 점점 더 벌어질 수 있을 것 같고요.

[강정수]
예를 들면 저희 어머니 같은 경우는 제가 돈을 내드려도 쓸 수는 없거든요. 팔순이신 어머니께서 쓸 수는 없는 거고 그렇게 되면 인공지능 같은 경우에는 어린 아이일수록 쉽게 배울 수 있거든요. 이런 젊은층과 노년층 간의 갈등 또한 분명히 생길 수밖에 없습니다.

[앵커]
또 생성형 AI의 가장 큰 단점 중의 하나가 이른바 환각현상, 오류를 섞어서 답변하는데 굉장히 그럴싸하게 답변하지만 그중에 가짜정보도 섞여 있고 이런 문제가 있는데 이게 최근 버전에서는 나아지고 있는 편입니까? 어떻게 보십니까?

[강정수]
물론 챗GPT가 처음 나왔던 3.5버전보다 4.0 버전에서는 환각현상을 많이 줄였습니다. 그런데 분명하게 환각현상은 존재하고 있습니다. 그러나 환각현상을 두 가지 부분에서 바라볼 필요가 있는데요. 구조적인 원인이 있습니다. 뭐냐 하면 우리가 지금 말하는 생성AI라고 하는 것들 또는 거대 언어모델이라는 것들은 다음 단어를 하나의 단어가 나오면 다음 단어를 갖다가 확률적으로 추론해내는 거거든요. 진실을 얘기하거나 지시를 전달해 주는 게 주목적이 아닌 거죠. 주목적도 아니고 부수적인 목적도 아닙니다.

그러니까 다음 단어를 갖다가 그럴 듯하게 이것을 듣고 있는 인간이 이용자가 설득당할 수 있도록 말잘하는. 그러니까 과거로 치면 약장사 같은 거예요. 약장사들이 약을 갖다가 진실되는 약을 파는 게 아니거든요. 그런데도 불구하고 많은 사람들이 삽니다. 왜? 그 말이 맞는 것 같아서. 저거 먹으면 내 몸이 건강해질 것 같아서 내 아픈 몸이 치료될 것 같아서. 이런 식으로 약장사한테 우리가 다 당했던 거잖아요. 사기꾼들인 거죠. 그러니까 실제로 인공지능은 이런 사기를 치는 요소가 분명하게 존재하고 있습니다. 어떻게든지 다음 단어가 확률적으로 그 사람을 설득시키면 되는 거거든요. 이런 부분에서 환각부분이 있을 수 있다는 건데.

문제는 이것을 어떻게 극복할 것인가 두 가지 차원에서 접근할 필요가 있습니다. 첫 번째 차원은 그것을 제작하는 오픈AI라든지 구글이라든지 메타라든지 또는 네이버라든지 이런 기업들이 이것을 극복해줘야 되는 거고요. 그리고 끊임없이 사회적으로 비판해 주어야 되는 거고요.

두 번째는 많이 사용하다 보면 어떤 부분에서 인공지능이 환각을 일으키리라는 것을 사용자가 경험적으로 알 수 있습니다. 그래서 여기서도 아까 말했던 인공지능 격차가 대단히 중요하다는 거예요. 계속 돈 주고 유료로 써보는 친구들은 환각현상들을 피해 가는 방법들을 체득하게 되고 이것을 내가 절대적으로 신뢰하지 않는 법. 여기에 있는 부분은 분명히 오류가 있을 수 있으니까 반드시 사실확인을 해야 되겠구나. 그래서 이러한 습관들이 생기는 것도 대단히 중요하다고 볼 수 있습니다.

[앵커]
그게 바로 우리가 얘기하는 AI 문해력이 그런 거군요. 그런데 특정 영역의 정보, 맞춤형 AI를 만들었을 경우에는 환각현상이 좀 더 줄어들 수는 있습니까?

[강정수]
아닙니다. 환각현상은 기본적으로 가지고 있는 기본적인 속성이고요. 기본적인 속성이기 때문에 우리가 예를 들면 YTN 사이언스를 자꾸 비유를 드는데 YTN 사이언스에 대한 비유를 제가 들었다고 해서 이 정보만으로 인공지능이 대답을 하는 건 아니거든요. 여기에 일반적인 과학정보를 결합시킬 때 여기에서 예를 들면 위키피디아라든지 이런 정도까지는 현재 문제는 없습니다마는 다른 과학적인 논문들, 네이처에서 이런 논문에 의하면 YTN 사이언스에서 나왔던 말을 이 네이처 논문에서 받쳐주고 있어. 그런데 실제로 네이처 논문은 그런 거에 관련되지 않을 수 있습니다.

그러니까 오히려 신뢰 갈 수 있는 외부정보를 인용할 때 보통 레퍼런스라고 얘기하죠. 이런 것을 인용할 때 훨씬 더 저희가 조심해야 되는 거죠. 그래서 인용 정보는, 특히 권위 있는 인용 정보는 항상 불신하고 봐야 됩니다. 이런 것들이 아까 말했던 문해력, 우리가 인공지능을 쓸수록 생길 수 있는 능력이라고 볼 수 있죠.

[앵커]
오픈AI가 일단 시장을 선도하고 있으니까 챗GPT를 중심으로 주로 흐름을 얘기하게 되긴 하는데 그 외에도 여러 가지 글로벌 빅테크 기업들이 있죠. 유수의 스타트업도 있고 다른 생성형 AI 개발경쟁이 치열한데요. 주도권 싸움이 계속 진행될 것 같은데 우리가 시장의 관전포인트라면 어떤 걸 주목해봐야 될까요?

[강정수]
우선 이제 시작됐다는 겁니다. 분명하게 오픈AI가 5년이 지나고 10년이 지나가면서 1위를 계속 유지할 수 있을지는 당연하게 우리가 근본적인 물음표 속에 담가놔야 됩니다. 그래서 이것은 이제 시작되는 경쟁 싸움이기 때문에 우리가 어떤 1위 자리가 굳어졌다. 오픈AI가 빅테크 시장을 지배할 거다. 왜냐하면 지금 현재까지로써는 압도적인 능력을 보여주고 있거든요. 그래서 이런 부분에서는 오픈AI는 이제 1년밖에 지나지 않았기 때문에. 지금 예를 들면 엔트로픽이라는 회사에서 오픈AI 출신들이 만든 회사죠.

여기서 만든 클라우드도 대단히 능력이 앞서 있고 또 올해 12월에 발표하기로 했다가 1월로 연기된 구글과 딥마인드. 우리가 딥마인드는 알파고로 유명하죠. 이 딥마인드에서 새롭게 만들고 있는 재밍이라고 하는 이런 인공지능이 대단히 높은 수준을 보여줄 거라고 예상되고 있습니다. 이런 부분이라든지 또는 메타에서 공개했던 람다라고 해서 오픈소스가 있어요. 이런 오픈소스는 위험성도 있지만. 왜냐하면 이 인공지능의 위험성을 누군가 마음대로 바꿀 수 있다는 건 대단히 위험할 수 있거든요. 오픈소스 경쟁이 존재하고 있고요.

국내 기업들도 계속해서 나오고 있고 예를 들면 높은 수준은 아니지만 우리가 알고 있는 일론 머스크 같은 경우에도 xAI라는 회사를 만들어서 그록라고 하는 인공지능을 만들었는데요. 물론 챗GPT에 비해서 많이 떨어집니다. 특히 4.0과 비교해서 많이 떨어지는데 문제는 3개월 만에 만들었다는 거예요. 3개월 만에 만들었다는 건... 그리고 삼성전자 같은 경우도 가우스 같은 것을 대단히 단기간에 만들었거든요. 그것은 뭐냐 하면 충분히 다른 경쟁업체에게도 앞으로 다가올 2024년에는 또 다른 기회가 주어질 수 있다는 겁니다.

[앵커]
국내 기업도 자체적으로 생성형 AI, 거대언어모델을 개발하고 있는데. 어떻습니까? 토종 AI 같은 경우에는 한국어에 특화돼 있다거나 아니면 한국인들이 필요로 하는 지식에 좀 더 특화돼 있다거나 그런 장점이 있을 수 있을 것 같은데. 지금 현주소 어떻게 평가하고 계십니까?

[강정수]
저는 똑같습니다. 여러분들도 아시는 스트리밍서비스 그래서 넷플릭스와 국내 토종 OTT 간의 경쟁에서 대단히 토종 OTT가 힘들어하는 건 시장 사이즈가 작기 때문입니다. 그러면 여기에 오리지널 콘텐츠를 만들어야 하는데 고객수가 기본적으로 작습니다. 그런데 예를 들면 네이버에서도 대단히 좋은 프로그램을 만들고 있고 시도하고 있습니다마는 여기에 개발하는 비용이나 오픈AI에서 챗GPT 개발하는 비용이나 큰 차이가 안 난다는 겁니다. 그런데 오픈AI는 전 세계 이용자들이 사용하고 있다는 거죠.

그러면서 거기에서 나름대로 이걸 가지고 마이크로소프트라는 거대기업과 협력하면서 많은 개발비용들을 막대한. 그러니까 뭐라고 얘기하면 오픈AI 내부적으로 인공지능을 돈 분쇄기라고 하고 있어요. 그러니까 돈 분쇄기라고 할 정도로 어마어마한 돈들을 먹습니다. 그런데 거기는 시장이 큰 데서 이렇게 큰 개발비를 들이는 것과 시장이 작은 데서 어마어마한 개발비를 들인다는 건 근본적인 차이를 가질 수밖에 없거든요. 이 격차를 어떻게 줄일까도 기업의 문제이기도 하지만 사회적으로 국가의 전략적인 고민이 필요한 부분이라고 볼 수 있습니다.

[앵커]
AI를 얘기할 때 여러 가지 떠오른 다른 이슈들. 이를테면 보안 문제라든가 아니면 범용 인공지능이라든가 이런 얘기도 종종 했습니다마는 특히 최근에는 이른바 AI 에이전트가 화두로 떠오를 것이다. 이런 얘기가 많이 나오고 있더라고요. 이건 어떤 개념입니까? 에이전트 개념은 저를 대신해서 무언가를 하는 겁니다. 그러면 인공지능은 지금 흔히 말해서 팔다리가 없는 거예요. 예를 들면 제가 선물시장 투자자입니다. 그런데 제가 밤 10시에 잠을 자게 돼 있어요.

잠을 자고 아침 8시인데 그러면 일어나자마자 밤새 일어났던 선물시장의 동향들을 정리해서 고객들에게 이메일로 보내준단 말이죠. 그런데 이렇게 명령을 내리고 잘 수 있죠. 10시부터 아침 7시까지 일어나는 선물시장의 동향을 인공지능 네가 다 보고 이거를 정리해서 하나의 이메일로 만들어서 내 이메일 계정으로 고객들 2000명에게 이걸 발송해 줘라고 제가 부탁을 할 수 있습니다. 이 부탁을 들어주는 게 에이전트입니다. 그러니까 저의 팔과 다리가 돼서 행동해 주는 거죠. 그런데 이것을 많은 사람들이 특히 이번에 오픈AI에서 갈등이 났던 부분에서 이 부분도 존재하거든요.

예를 들면 인공지능이 아직은 완벽하지도 않고 아까 말씀드렸던 환각작용도 있고 여러 가지 오류들이 있고 앞으로 더 많은 오류들이 발생할 수 있는데 인공지능에게 머리만 준 것이 아니라 어느 공간에 머물러 있고 인간이 명령하지 않고 인간이 물어보지 못하면 아무것도 못하는 잠자고 있는 인공지능에게 인간이 잠자는 동안에도 팔과 다리를 줘서 움직이게 해 준다는 건 매우 위험할 수 있다는 발상이라고 해서 사실은 흔히 말하는 일반 인공지능이라고 하는 부분에서 가장 높은 단계를 보통 인공지능의 에이전트를 가지고 있는 거고 에이전트를 마음대로 부릴 수 있는 단계를 보통 일반 인공지능의 최상위 버전이라고 볼 수 있거든요. 그런데 그것을 지금부터 시도하려고 하는 움직임들이 존재하고 있어요. 그거는 오픈AI도 마찬가지고요.

[앵커]
그건 단순히 전자비서의 차원을 넘어서는 거군요.

[강정수]
그렇죠. 전자비서는 가장 중요한 것은 인공지능 비서는 제가 명령하지 않으면 작동하지 않습니다. 그러나 제가 명령해놓을 수 있어요. 제가 명령하지 않는 기간, 내가 자리를 비우는 동안에도 너는 일하거라. 너는 나를 위해서 뭔가를 해 주거라. 이렇게 명령을 해놓으면 제가 없는 자리에서도 부재한 상황 속에서도 이 친구는 일하고 있다는 거죠. 그리고 저를 위해서 무언가를 해주고 저의 스마트폰을 만지고 저의 컴퓨터에 들어와서 이메일 계정에 접속하고 저의 이커머스 계정에 들어와서 상거래해서 어떤 물건이 예를 들면 중고거래 마켓에서 어떤 가격이 얼마에 나온다고 하면 그걸 구매해 주고 저를 위해서 대신해 주고 주가도 어느 정도 이상이면 매도를 해 주고 매수해 달라고 부탁을 해놓으면 이 친구가 들어와서 매수와 매도를 할 수 있다는 거죠. 이런 부분에서 팔과 다리를 주는 건 아직까지 불안한 인공지능 상황에서 위험한 발상이라고 볼 수 있습니다. 하지만 인간이 궁극적으로 원하는 거죠.

[앵커]
기술적으로는 그런 부분을 향해서 지금 연구개발을 하려고 하는데.

[강정수]
이미 연구개발들은 많이 나와 있고요. 대단히 위험하긴 하지만 이건 갈 수밖에 없는 길은 인간이 가장 바라는 거거든요. 저를 위해서 개인비서가 답변도 해 주지만 나를 위해서 대신해서 일을 해주는 것. 이것이 궁극적으로 인공지능과 기계에 바라는 인간의 본연의 욕망일 수 있기 때문에 이 부분들이 저는 실현될 거라고 볼 수 있습니다마는 얼마나 안전하게 실현될 것인가가 큰 쟁점이라고 볼 수 있습니다.

[앵커]
사회적인 고민이 필요할 것 같습니다. 오늘 말씀 여기까지 듣겠습니다. 강정수 미디어스피어AI 연구센터장과 함께했습니다. 고맙습니다.



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