지난해 말, 세상에 공개된 생성형 AI 챗 GPT, 출시 두 달 만에 사용자 수 1억 명을 넘기며 돌풍을 일으켰습니다.
챗 GPT에 이번 다큐멘터리 구성안을 묻자 챗 GPT란 무엇인지, AI예술, 음악에 대한 사례를 보여주고 AI 윤리와 규제 문제도 다룰 것을 마치 대화를 하듯 상세하게 추천해줍니다.
박태웅 / 한빛미디어 대표
대화를 한다가 어떤 의미인가 하면 이전까지 사람이 기계한테 말을 걸거나 일을 시키기 위해서는 기계어를 익혀야 됐어요. 근데 사상 최초로 자연어, 그러니까 사람이 쓰는 말 그대로 우리가 사람에게 대화하듯 이 기계한테 말을 걸고 일을 시킬 수가 있게 된 거예요.
AI와의 대화는 엄청난 양의 메모리가 지원되며 가능해졌습니다.
이상완 / 카이스트 바이오및뇌공학과 교수
챗 GPT는 인간의 지식 이런 언어가 가진 복잡성을 이해하기 위해서 많은 메모리를 이용해서 이제 문장으로 풀어내는 일들을 하는데요, 그렇기 때문에 이제 메모리가 아주 많을수록 좀 더 일을 잘할 수밖에 없는 구조고요.
챗 GPT는 질문의 맥락을 파악한 후 이에 맞는 문장을 완성해 나가는데, 그 과정에서 우리는 기계와의 대화가 어색하지 않다는 걸 느끼게 됩니다.
챗 GPT 입장에서는 저희가 던져준 프롬프트로 던져준 대화, 그러니까 이 입력은 전체 맥락을 파악하기 위한 단서고요. 챗GPT 입장에서는 이 맥락을 파악한 다음에 그 뒷부분을 메꿔주는 일을 합니다. 질문을 던진 거에 대해 뒤에 빈자리를 메꿔주는 일을 하는 것이고 그걸 우리는 이제 대화
라고 느끼는 거고요.
알파고에서도 사용한 이른바 강화학습. 계속적인 학습을 통해 챗 GPT가 인간과 대화법을 익힌 것입니다.
박태웅 / 한빛미디어 대표
느닷없이 나타나는 능력이란 게 있습니다. 그러니까 학습 연산량이 10의 22제곱이 되거나 매개 변수가 천억 개를 넘어가면 그전까지 가지지 않았던 어떤 능력들이 느닷없이 튀어나와요. 그러니까 언어가 굉장히 발전을 한다거나 추론 능력이 생긴다거나 하는 일이 생긴 거예요.
챗 GPT는 놀라운 지능 수준을 보여주며 우리를 충격에 빠뜨렸습니다.
출시 두 달 만에 본 미국의사면허 시험을 무난하게 통과했고, 경영전문대학원, MBA 과정을
우수한 성적으로 이수하기도 했습니다. 가장 어려운 시험으로 꼽히는 미국 로스쿨 시험을 이미 통과했고, 최근 새로운 버전으로 다시 진행한 시험에서는 최상위의 점수를 받아냈습니다.
조나단 최 / USC 로스쿨 교수
가장 최근 버전인 챗 GPT4로 실험을 했더니 평균적으로 A학점이 나왔습니다. 특정 과목과 프롬프트 방식에 엄청난 진전이 있었습니다. 챗 GPT 혼자서도 로스쿨 시험에서 꽤 좋은 성적을 낼 수 있고 학생들과 협업할 경우 최하위권 학생들의 성적을 엄청나게 향상시켰습니다.
생성형 AI는 여러 앱과 연결되면서 놀라운 속도로 새로운 콘텐츠들을 생산해내기도 합니다.
이승환 / 국회미래연구원 연구위원
여러분들 유튜브 하루에 몇 개 만들 수 있으실 것 같으세요? 그림 몇 개 그리실 수 있을 것 같으세요? 하루에 책을 한 권 다 쓰세요. 그러면 여러분들은 쓰기가 어렵지 않습니까? 그런데 이제는 이 인공지능이라는 도구를 활용하게 되면은 정말 내가 할 수 없었던 수많은 일들을 하게 된다는 거죠. 슈퍼 개인이 등장해서 완전히 개인이새롭게 태어나는 시대
이건복 / 마이크로소프트
생성형 AI를 통해서 이제 기존에 많이 할 수 없었던 시간이 많이 걸리던 업무들을 아주 짧은 시간에 끝낼 수가 있습니다. 기존에 경험하지 못했던 그런 생산성에 대한 부분들을 확보할 수 있다는 것이 이런 생성형 AI의 가장 큰 의미라고 저는 생각합니다.
좁고 가파른 계단을 로봇이 빠르게 내려갑니다. 발을 헛딛거나 넘어지는 실수는 전혀 없습니다.
최근 카이스트에서 개를 닮은 4족 보행 로봇, 드림워크가 명물로 떠올랐습니다.
지난 5월 영국 런던에서 있었던 4족 로봇 자율보행 경진대회. 우리나라와 미국, 홍콩, 이탈리아 등에서 11개 팀이 출전해 카이스트 팀의 4족 보행 로봇이 우승을 차지했습니다. 2등인 MIT 팀을 4배 이상의 점수 차로 따돌렸습니다.
세계 최고팀들을 꺾고 드림워크가 우승한 비결은 인공지능 탑재에 있습니다. 세계 유명 공과대학도, 10년 이상 로봇을 연구한 유럽의 연구진도 시도하지 못했던 기술입니다.
유병호 / 카이스트 전기 및 전자공학부 대학원생
드림워크는 이제 인공지능, 그중에서도 심층 강화 학습을 통해서 학습이 되고 있고요. 로봇에 장착된 ‘라이다’라는 센서가 이제 눈의 역할을 해서 앞에 있는 장애물을 피하거나 혹은 앞에 어떤 계단이 있다는 것의 정보를 알면 자율적으로 생각을 해서 경로생성 그리고 주변의 지형정보를 작성하는 그런 시스템을 자율보행 시스템이라고 합니다.
다섯 가지 형태의 복잡한 구조물을 주어진 시간 안에 통과하는 대회에서 수동으로 조작했던 다른 로봇들은 넘어지고 경로를 이탈하는 실수가 이어졌습니다. 반면, 인공지능을 탑재한 드림워크는
탁월한 움직임을 보여줬습니다.
(다른 나라 로봇은) 발을 내딛을 곳을 보고 판단하기 때문에 시각정보에 많이 의존을 하게 됩니다. 그렇기 때문에 발 하나 내딛는 데까지 많은 시간이 걸리고 그러다 보니까 보행 속도가 많이 늦어지게 돼서 10분 안에 많이 보행을 해야 하는 대회 규칙상 저희가 조금 더 유리할 수 있었고
명현 / 카이스트 전기 및 전자공학부 교수
저희가 좋은 성과를 거둘 수 있었던 것은 이동 지능 기술을 이제 잘 구현했기 때문인데요. ‘슬램’이라고 부르는 기술, 위치 인식과 맵핑을 동시에 할 수 있는 그런 기술이거든요. 그래서 자기 위치를 인식한 다음에 경로를 계획해서 또 가다 보면은 장애물을 만나지 않습니까? 그래서 장애물을 회피할 수 있는 그런 장애물 회피 기술까지 전부 다 통합적으로 구현이 되어야지
진정한 이동지능 기술이 되겠습니다.
명현 교수팀이 세계 최초로 개발한 드림워크 기술은 시각 정보를 주는 카메라나 라이다, 촉각 정보를 전달하는 센서 없이도 보행이 가능하다는 …
