※ 본 원고는 알파캠퍼스 SKEPTIC 채널의 콘텐츠 ‘챗GPT 영리하게 사용하는법-김태원 수석(한국지능정보사회진흥원)’ 콘텐츠를 발췌·요약했습니다.

알파캠퍼스 ‘스켑틱’ 채널과 함께하는
챗GPT 활용법

2023년 3월 챗GPT-4가 출시된 이후, 생성형 AI에 대한 관심이 높아지면서 다양한 기사와 정보가 쏟아지고 있습니다. 사그라들 것이라 생각했던 챗GPT 열풍은 여전히 거세기만 한데요. 5000만 사용자를 모으는 데 걸린 시간은 전화가 75년, 라디오가 38년, 인터넷이 4년, 챗GPT는 단 2개월이었습니다. 빠르게 변화하는 기술혁신의 흐름 속에서 나만 도태되는 것은 아닐까 불안한 분들을 위해 준비했습니다. 챗GPT의 개념과 한계, 활용법까지 알파캠퍼스와 스켑틱의 콜라보로 전해드립니다.

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챗GPT의 개념과 작동원리

2015년 12월 11일, 샘 알트만은 인류에게 이익을 주는 것을 목표로 인공지능 연구소 오픈AI를 설립했습니다. 오픈AI는 2018년부터 ‘GPT’라는 대형언어모델(Large Language Model, LLM)을 개발하여 업데이트해오고 있는데요. GPT의 성능은 ‘파라미터Parameter’로 불리는 ‘매개변수의 개수’로 좌우됩니다. 파라미터는 인간 뇌의 ‘시냅스’ 와 같이 AI가 사용자의 의도를 이해하기 위해 필요한 데이터 단위로 그 수가 많을수록 성능도 높아집니다. 2023년에 발표된 GPT-4의 매개변수 수는 공개되지 않았으나 대략 5000억 개 규모 인 것으로 추정되고 있습니다.

GPT는 문장을 보면서 ‘스스로 학습한다.’는 것이 기존 AI와 다른 가장 큰 특징인데요. 아이가 문법을 배우지 않고도 책이나 영상을 보면서 직관적으로 말을 구사하는 것처럼 GPT 또한 강화학습 과정을 거쳐 자연어를 끊임없이 학습합니다. 특히, GPT-3.5는 강화학습에 사람이 개입되면서 인간적인 말투와 문화적인 요소까지 반영하고 있습니다.

챗GPT는 GPT-3.5를 기반으로 하는 챗봇입니다. 강화학습을 적용하면서 실제 인간과 구별할 수 없을 정도로 자연스러운 문장 구사가 가능해졌습니다. 사용자가 입력한 문장을 이해하고 관련 있는 답변을 생성할 수 있으며 마치 사람과 대화하는 것처럼 일상적인 언어를 사용해 의사소통을 할 수 있죠. 챗GPT로 대표되는 생성 AI 서비스는 새로운 텍스트, 이미지, 음성, 영상까지 만들어내면서 인간의 창의적 업무까지도 대신할 수 있게 되었습니다.

생성 AI의 한계와 문제점

챗GPT를 포함한 생성 AI 서비스는 태생적 특성에 따른 몇 가지 한계를 가지고 있습니다. 활용 과정에서 발생할 수 있는 문제점을 염두에 두고 이를 최소화하기 위한 노력이 필요합니다.

먼저, 기능적 측면의 한계입니다. 답변하는 정보가 모두 정확한 것은 아니며 논리적으로 보이나 잘못된 정보이거나 무의미한 답변을 내놓기도 합니다. 생성 AI는 문장 속 단어 등 데이터 간 관계를 추적해 맥락을 학습하는 신경망으로서 답을 ‘찾는’ 개념이 아니라 관계성을 분석해 답을 ‘생성’하는 형태로, 다른 정보와 충돌하거나 질문 유형을 잘못 판단하면 오답이 나올 가능성이 있습니다.
비용과 환경적 측면의 한계도 존재합니다 제대로 된 생성 AI 서비스를 구현하기 위해서는 대규모 모델, 데이터의 구축 및 학습, 이를 운영하기 위한 대규모 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. 대규모 모델의 구축 및 학습, 운영에는 막대한 비용 뿐 아니라 엄청난 에너지 소비와 함께 온실가스 배출이 우려되는 상황입니다.

개인정보 문제 또한 고려할 필요가 있습니다. 2023년 3월 30일 이탈리아는 서방 국가 최초로 챗GPT가 EU의 일반데이터보호규제 (General Data Protection Regulation, GDPR를) 위반했다고 판단하고 GDPR을 준수할 수 있을 때까지 챗GPT 금지를 발표했습니다. EU의 GDPR은 세계에서 가장 엄격한 개인정보보호법으로 오픈AI가 GDPR을 준수하지 못할 경우, 다른 유럽 국가에 미칠 영향이 매우 큰 상황 입니다.

챗GPT 영리하게 사용하는 방법

챗GPT와 같은 생성 AI 서비스는 우리 일상 속에 빠르게 자리 잡고 있습니다. 일하는 방식뿐만 아니라 교육, 의료, 금융, 공공, 문화예술 등 다양한 분야에서 우리 생활의 모습을 변화시킬 것으로 예상되고 있죠. 생성 AI 서비스를 혁신 도구로 활용하기 위해서는 해결해야 할 문제를 정확히 인식하고 이에 맞는 AI 기술이 무엇인지 질문하는 것이 중요합니다.

‘대답’을 잘하는 사람, 필요한 정보를 정확하게 ‘검색’하는 사람이 전문가인 시대를 지나 이제는 ‘질문’을 잘하는 사람이 전문가로 인정받는 세상을 맞이하고 있습니다. 앞으로는 필요한 답변을 원하는 양식대로 빠르게 얻어내는 능력이 중요한 시대입니다. AI에 일을 더 잘 시키기 위한 프롬프트를 찾는 작업, 이른바 ‘프롬프트 엔지니어링’이 중요해질 것입니다

그렇다면, 챗GPT에게 원하는 답을 얻기 위해, 효과적으로 질문하는 방법, ‘프롬프트 작성 노하우’는 어떤 것이 있을까요? 프롬프트를 고민하는 기준은 신입사원에게 일을 지시하는 상황과 유사합니다. 먼저, 하려는 일의 맥락을 명확히 하고, 요청은 구체적으로 합니다. 둘째, 열린 질문보다는 닫힌 지시문으로, 한 번 이상의 질문을 통해 답변을 계속 구체화할 수 있도록 합니다. 마지막으로, 한 문장에 여러 개의 질문을 포함시키지 않고 하나씩 세분화해서 질문하는 것이 효과적입니다.

생성 AI의 특징과 한계를 인지하고, 또 다른 기회로 활용하기 위한 지혜가 필요한 시점입니다.
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