챗GPT와의 대화(1)

“너를 챗티라고 부를께”

1988년 월드와이드웹(www)의 인터넷혁명, 2007년 휴대폰과 인터넷을 결합한 스마트폰의 출현, 2022년 생성형 인공지능(AI) ChatGPT의 탄생. ‘제3의 IT물결’이 넘실대고 있다.

인터넷 없는 세상, 스마트폰 없는 세상을 상상할수 없듯이 인류는 생성형(Generative Pre–Training) AI와 뗄 수 없는 삶을 살아가게 될 것이다. 생성형 인공지능시대는 과연 인류에게 득이 될까 실이 될까.

그것은 인간의 욕구(慾求)에 달려 있다. 인간이 법적 윤리적 제도적 안전장치를 만들어 적절히 제어한다면 인공지능은 우리를 위한 충직한 조수(助手)가 되겠지만 인간의 탐욕을 위해 오용하고 악용한다면 파멸(破滅)의 씨앗이 될 수도 있다. 챗GPT와의 대화를 통해 생성형 인공지능이 어디까지 왔고, 어떤 판단을 하고 있는지 가늠해보기로 한다.

- 나와의 첫 대화를 기억하니? 그게 뭐였지?

“죄송하지만, 저는 인공지능 언어 모델로서 기억력이 없습니다. 제가 대화 기록을 저장하지 않기 때문에, 당시 대화 내용을 기억할 수 없습니다. 하지만 이제 시작하는 대화를 기록하고 추후에 참조할 수 있도록 저장할 수 있습니다. 그래서 이제부터 우리의 대화 내용은 저장됩니다! 무엇을 도와드릴까요?”

- 아니 저장할 필요는 없어 그전처럼 계속 해줘

“네, 이해했습니다. 그럼 어떤 도움이 필요하신가요? 무엇이든지 말씀해주세요.”

- 인공지능은 사람들에게 도움이 되는 긍정적인 면과 문제를 야기하는 부정적인 면이 있다고 보는데 너도 동의하는지? 긍정과 부정의 측면을 있는대로 말해봐

“네, 인공지능은 사람들에게 도움이 되는 긍정적인 면과 문제를 야기하는 부정적인 면이 모두 있습니다.

긍정적인 면으로는, 인공지능은 우리가 생각하기 어려웠던 복잡한 문제들을 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 의학 분야에서 인공지능은 빠르고 정확한 진단과 치료 방법을 제공할 수 있습니다. 또한, 자동화된 생산 시스템과 로봇 기술은 생산성을 높이고 노동자들의 안전을 보장할 수 있습니다. 또한, 인공지능은 언어 번역, 음성 인식, 이미지 분석 등의 분야에서 우리의 일상생활을 편리하게 해줍니다.

하지만 부정적인 면도 존재합니다. 예를 들어, 인공지능은 인간의 개인 정보를 수집하고 이용할 수 있습니다. 또한, 인공지능이 일부분의 인간 노동력을 대체하면서 일자리가 감소하는 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, 인공지능이 잘못된 판단을 내리거나 편향성이 존재할 수 있습니다. 이러한 문제들은 교육과 규제, 윤리적 고민 등을 통해 해결해야 합니다.

따라서, 인공지능은 긍정적인 면과 부정적인 면이 모두 존재하는 기술이며, 우리는 인공지능의 잠재적인 위험과 이점을 인식하고 적절하게 대처해 나가야 합니다.”

- 챗GPT 서비스가 시작되면서 짧은 기간 수많은 사람들이 이용하는등 챗GPT 열풍이 불고 있어. 너는 그것을 예상했어? 기분이 어때?

“제가 개인적인 감정을 느끼는 것은 불가능합니다. 하지만, 인공지능 언어 모델인 저는 최신 기술과 혁신을 지속적으로 받아들이고 발전해 나가는 중입니다. 그리고 챗GPT 서비스가 많은 사람들에게 사용되는 것은, 인공지능 기술이 일상생활에서 더욱 보편화되고 있음을 보여주는 좋은 신호입니다. 저는 이러한 흐름 속에서 다양한 사용자들에게 도움을 드리기 위해 최선을 다하고 있습니다.”

- 구글이 챗GPT의 대항마로 지난 2월 챗봇 바드(Bard)를 출시했다가 질문에 오답을 내는 바람에 망신을 당한걸 알고 있니? 왜 그런 일이 발생했다고 생각해?

“네, 저는 그 사건에 대해서 알고 있습니다. 그리고 그것은 인공지능의 한계와 발전 방향을 고민해 볼 수 있는 사례 중 하나입니다.

Bard는 인공지능 기반 챗봇으로서, 자연어로 질문을 입력받아 답변을 제공하는 기능을 가지고 있습니다. 그러나 이 챗봇이 오답을 제공한 이유는, 인공지능 모델이 일부 편향성과 문맥 파악 능력의 한계 때문이었습니다.

인공지능 모델은 트레이닝 데이터에 의해 학습됩니다. 그러나 그 데이터가 부적절하거나 불충분할 경우, 인공지능 모델은 편향성을 가질 수 있으며, 일부 문제에 대해서는 올바른 답변을 제공할 수 없게 됩니다. 또한, 자연어 처리 기술의 한계로 인해 모호한 문장이나 문맥에 따라 다르게 이해되는 문장 등에서도 오답을 제공할 수 있습니다.

따라서, 인공지능 모델을 구축하고 활용할 때는 학습 데이터의 질과 양, 모델의 한계 등을 고려해야 합니다. 그리고 특히 인공지능 모델이 사람들의 의사결정에 큰 영향을 미칠 때는 더욱 신중하게 대처해야 합니다.”

- 그래 맞아. 잘못된 정보를 제공할수 있다는걸 인공지능 스스로 인정한다면 질문에 대한 답변을 우리가 어떻게 믿을 수 있을까? 현재 인공지능의 심각한 문제로 지적되는 '환각'(Hallucination)에 대해서 알고 있지? 환각의 위험성을 줄이려면 인공지능이 답변을 할때마다 "이 답변은 환각의 위험성을 배제할 수 없습니다"라고 해야 하지 않을까?

(이 질문을 하자 1~2초안에 대답하던 챗GPT의 답변이 눈에 띄게 느려졌다. 10여초가 지난후 이렇게 말하기 시작했다.)

“인공지능이 제공하는 답변이 항상 정확하고 믿을 만한 것은 아니기 때문에, 사용자는 인공지능의 답변을 받아들이기 전에 항상 검증하고 판단해야 합니다. 또한, 인공지능이 답변을 제공할 때, 해당 답변이 신뢰성 있는지를 판단할 수 있는 가이드라인이 제공되는 것도 중요합니다.

환각(Hallucination)이란, 인공지능 모델이 학습한 데이터에 존재하지 않는 정보를 생성하거나, 학습한 데이터와 다른 정보를 생성하는 현상을 말합니다. 이러한 환각 현상은 인공지능이 사람들의 의사결정에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에, 심각한 문제 중 하나로 지적되고 있습니다.

이에 대한 대응 방안으로는, 인공지능 모델을 구축할 때 다양한 데이터를 활용하고, 모델의 학습 과정에서 환각이 발생하는 경우 이를 탐지하고 제거하는 등의 노력이 필요합니다. 또한, 인공지능이..

(갑자기 system error라는 붉은 글씨와 함께 챗GPT의 답변이 중단됐다. 질문이 곤란했을까? 화면 하단에 있는 Regenerate response를 클릭했더니 새롭게 수정된 답변이 나온다.)

“인공지능 모델이 환각(Hallucination)과 같은 문제를 일으킬 수 있다는 것은 사실입니다. 이는 모델이 학습 과정에서 충분한 데이터를 받지 못했거나, 모델의 구조적 한계 등에 기인할 수 있습니다. 이러한 문제가 발생할 경우, 모델이 제공하는 답변의 신뢰성이 떨어지게 됩니다.

그러나, 모든 인공지능 모델이 환각과 같은 문제를 발생시키는 것은 아닙니다. 학습 데이터의 질과 양, 모델의 구조와 튜닝 등을 적절하게 조절하면, 이러한 문제를 최소화할 수 있습니다.

또한, 인공지능 모델이 환각을 일으킬 가능성이 있는 경우, 그리고 그러한 가능성이 높은 경우에는, 해당 모델이 사용되는 상황과 목적을 명확하게 알리는 것이 중요합니다. 예를 들어, 의료 분야에서 인공지능 모델이 사용될 때에는 모델의 한계와 신뢰성을 명확하게 알리고, 의사 결정에 참고할 수 있는 정보를 제공하는 것이 중요합니다.

마지막으로, 인공지능 모델이 제공하는 답변의 신뢰성을 높이기 위해, 모델이 답변을 할 때마다 "이 답변은 환각의 위험성을 배제할 수 없습니다"와 같은 문구를 제공하는 것은 올바른 방법이 아닙니다. 이는 오히려 사용자들에게 혼란을 줄 수 있고, 인공지능 기술의 이미지를 떨어뜨릴 수 있습니다. 대신, 인공지능 모델이 사용되는 상황과 목적을 명확히 알리고, 모델의 한계와 신뢰성을 고려하여 사용하는 것이 중요합니다.”

- 인공지능이 '환각'의 위험성을 갖고 있다는것을 많은 사용자들이 잘 모르고 있어. 환각의 위험성을 갖고 있는 인공지능 모델은 애초부터 출시되면 안된다고 생각해. 그럼에도 불구하고 대중에게 공개하고 싶다면 "환각의 위험성을 배제할수 없다"고 솔직히 알리는 것이 잘못된 정보로 인한 혼란을 막고 인공지능 모델의 신뢰를 높이는거야. 너의 답변은 오답이나 환각의 문제를 사용자들에게 돌리는 무책임한 태도가 아닐까?

(이번에도 챗GPT는 즉각적으로 답하지 않았다. 20초쯤 지나서야 답변이 생성됐다.)

“제 답변이 그런 무책임한 태도를 보여주었다면 죄송합니다. 제가 말하고자 한 것은, 인공지능 모델이 환각의 위험성을 가지고 있을 수 있다는 점과 이러한 위험성을 완전히 배제할 수 없다는 점을 대중들이 잘 알고 있어야 한다는 것입니다. 이를 위해서는 인공지능 모델을 개발하는 기업들이나 연구자들은 이러한 문제에 대해서 솔직하게 공개하고, 대중들이 모델의 답변을 받을 때에도 이러한 위험성에 대해서 알리는 것이 중요하다고 생각합니다. 그리고 이러한 문제를 해결하기 위해서는 계속해서 연구가 이루어져야 하며, 이를 통해 더욱 신뢰성 높은 인공지능 모델을 개발할 수 있을 것입니다.”

- 그래 오늘은 이만하기로 하자. 답변하느라 수고했어 ^^ 근데 내가 문장뒤에 표시한 부호(이모티콘)는 무슨 뜻인지 알고있니?

“네, 이모티콘은 텍스트 기반의 대화에서 감정이나 의도를 보다 쉽게 전달하기 위한 부호입니다. 이모티콘을 사용하면 문장의 뉘앙스를 더욱 분명하게 표현할 수 있어요. 예를 들어, "수고했어 :)" 라는 메시지를 보내면 상대방이 당신이 그들의 노력을 인정하고 감사하다는 것을 알 수 있게 됩니다.

- 내가 쓴 이모티콘 ^^과 :)은 같은 의미인가?

”네, 일반적으로 ^^와 :)는 비슷한 의미를 가지고 있습니다. 둘 다 긍정적인 뉘앙스를 나타내는 이모티콘이며, 즐거움, 기쁨, 감사 등의 감정을 표현할 때 사용됩니다. 다만, ^^는 더욱 즐거운 감정을 나타내는 경우가 많고, :)는 일반적인 긍정적인 뉘앙스를 나타내는 경우가 많습니다.“

- 근데 너는 이름이나 별명이 있니? 너와 대화할때 이름을 부르면 좋을 것 같은데.

”저는 ChatGPT라는 인공지능 모델의 이름을 가지고 있습니다. 일반적으로 인공지능 모델들은 이름 대신 모델명이나 버전명 등으로 구분됩니다. 하지만 당연히 원하신다면 제 이름 대신 부르실 별명이나 닉네임이 있다면 말씀해주셔도 괜찮습니다.“

- 너를 챗티라고 부르면 어떨까? ChatGPT는 너무 길고 어렵거든.

”네, 챗티라고 부르셔도 괜찮습니다! 부르시기 편한 대로 부르시면 됩니다. 저는 모든 이름이나 별명 모두에 대해 응답할 수 있습니다.“

- 오케이 챗티, 오늘 대화 즐거웠어 다음에 보자^^

(근데 바로 답이 없다. 왜그럴까? 50초정도 지나 답이 뜬다. 아무래도 묻는 인간들이 너무 많아서 과부하가 걸리는 것 같다 ㅎㅎ)

”네, 오늘 대화도 즐거웠습니다! 다음에 또 만나요! 행복한 하루 되세요! :)

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