Chat GPT와 앞으로의 변화 (chat Generative Pre-trained Transformer)

최근 인공지능 분야에서는 chat GPT (Generative Pre-trained Transformer)가 매우 화두입니다. 사용자가 궁금한 것을 물으면, 웹에서 학습한 내용을 바탕으로 조리있게 응답해줍니다. 비록 모델을 학습한 데이터가 2021년까지이기에 그 이후의 event에 대해서는 정확하게 답변하지는 못하지만, 역사적 지식이나 변화가 매우 적은 분야에서는 chat GPT의 답변이 어느정도 유용하게 사용 가능할 것이라고 생각됩니다. 하나더 덧붙이자면, 아직은 영어 질문에 더 잘 답변을 하기에, 한글로 질문을 하는 것보다는 영어로 질문을 하는 것이 효과적입니다. 

https://openai.com/blog/chatgpt/

ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue

 

OpenAI 사이트에 소개되어 있는 chatGPT (source: openai.com)

 

Chat GPT 사용 후기

저는 machine learning 모델을 만들고 테스트하는 일을 하는데, 최근에 새로운 분야에서 machine learning 모델을 만들게 되었습니다. machine learning 모델이 데이터 특성에 따라 신경써야할 부분들이 세부적으로 다른데, 그 막막함을 chat GPT를 통해 어느정도 해소할 수 있었습니다. 모델의 loss function을 설정하는 부분이였는데, 기존에 사용하던 loss function이 현재 다루고 있는 데이터에 잘 맞지가 않는 것처럼 느껴졌었습니다. 그래서, chat GPT에게 제가 사용하는 데이터에 적용되는 방법론과 어떠한 loss function이 주로 사용되는지 물어보니, 적절한 방법들과 몇가지 task type에 따른 loss function을 설명해주었습니다. 이것을 경험하고 든 생각은, 앞으로 선생님이나 교수님들의 위치가 많이 달라질 수도 있겠다고 느꼈습니다. 예전에는 검색 시에, 검색 능력에 따라서 사용자 개개인이 얻는 지식의 차이가 컸었는데, chat GPT가 점점 발전한다면 검색 능력에 따른 사용자 개개인의 지식 차이가 많이 줄어들 것으로 느껴졌습니다. 이러한 검색 지식 gap의 감소는 전반적인 사회 구성원의 지식이 고도로 상향될 것으로 생각됩니다. 제가 현재 일하고 있는 연구/개발 분야에 있어서도 기술 발전 속도가 더 빨라질 것으로 생각됩니다. 전문가의 역활을 chat GPT가 점점 대체 가능해 갈 것이라 생각됩니다. 그에 따라, 더욱 더 creative한 사람들이 중요해질 것이라 생각이 됩니다. 

 

 

아직은 먼 미래라고 생각되던 인공지능 기술들이, 이번 chat GPT의 등장으로 사람들에게 ‘먼 미래만은 아니다’라는 생각을 조금 심어준 것 같습니다. 이 분야에서 일하는 사람으로써, 저 역시도 인공지능 기술이 이렇게 발전하는 것이 너무 좋습니다. 사실 실험실과 실세계에서의 성능 차이를 줄이는 것이 쉽지 않은데, 지속적으로 연구/개발을 대규모로 진행해온 openAI, google, microsoft, tesla 등의 기업으로 인해, 이 분야가 급진적인 기술 혁신이 있는 것 같습니다.

앞으로 또 어떠한 혁신적인 서비스를 준비할지 벌써 궁금해지며, 저 역시도 좋은 서비스를 제공할 수 있도록 더 노력하게 되는 chat GPT 소식인것 같습니다.