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송명국 캘리포니아 주립대 롱비치 경영대학 교수
이미지 인식, 음성 인식, 언어 번역 등의 영역에서 거둔 눈부신 성과를 바탕으로 인류 역사를 바꾸어 놓을 파괴적 기술로 평가됨에도 불구하고 인공지능(AI)은 최근까지 약한 또는 좁은 AI라 불렸다. 바둑에서 이세돌 프로를 꺾은 알파고와 같이 특정한 영역의 과제만을 수행할 수 있는 좁은 AI는 그동안 어린아이 수준의 추론 능력도 갖추지 못했다. 예를 들어, 사람과 동물이 섞여 있는 그림에서 사람과 동물 중 누가 더 많은가, 블록탑에서 가장 위쪽 블록을 제거하면 탑이 무너질까 등에 대한 질문에 AI는 답을 하지 못했다.
현대 딥러닝 혁명을 주도하고 있는 학자 중의 하나인 제프리 힌튼은 이러한 AI의 한계를 빅데이터를 학습하여 규칙을 스스로 찾아 나가는 머신러닝의 틀 안에서 해결할 수 있다고 믿었다. 챗GPT의 기반기술인 GPT-3가 1750억개의 파라미터(매개변수)로 이루어져 있지만 100조개가 넘는 시냅스를 가진 인간의 뇌에 비하면 아직 미미한 숫자이다. 따라서, 더 많은 데이타와 매개변수를 지원할 수 있는 환경이 제공되면 딥러닝의 개선을 통해 인간처럼 사고할 수 있는 AI가 가능할 것이라는 것이다.
데이터와 매개변수를 증가시킴으로써 인간 지능을 모방할 수 있다는 주장은 선뜻 이해하기가 쉽지 않은데 언어모델의 역사에서도 이와 관련된 일화를 찾아 볼 수 있다. 1996년, 마이크로소프트는 인간의 언어를 처리할 수 있는 AI를 개발하기 위해 워싱턴 대학의 언어학 교수였던 크리스 브로켓을 영입한다. 브로켓은 6년 넘게 인간이 의미를 전달하기 위해 단어와 구문을 어떻게 엮어 문장을 만들어 내는지를 컴퓨터가 이해할 수 있는 규칙으로 체계화하고자 했다.
그런데, 2003년 마이크로소프트의 한 팀이 통계적(머신러닝) 방법을 기반으로 언어 번역 시스템을 구축하려는 시도를 선보였다. 즉, 두 언어에서 특정한 단어들이 동일한 문맥에서 동일한 빈도로 나타날 경우, 그것이 바로 한 언어에서 다른 언어로의 번역인 셈이다. 이러한 방법으로 그 팀은 불과 6주 만에 번역 시스템의 기본 원형을 완성했다.
브로켓은 자신의 접근 방식이 곧 쓸모 없어질 것이라는 생각에 그 자리에서 쓰러져 병원에 실려 갔다. 당시에는 지금처럼 대규모 데이터를 처리할 수 있는 환경이 마련되어 있지 않아 머신러닝 방식이 곧바로 빛을 볼 수는 없었지만, 2022년 11월 챗GPT와 같은 초거대 AI 모델이 대중에게 공개되면서, 이제 AI가 인간처럼 다양한 기능을 수행할 수 있는 인공일반지능에 한발 다가섰다는 평가가 제기되고 있다. 챗GPT와 같은 언어모델은 텍스트를 숫자로 변형하고, 이들 간의 관계를 수학적으로 표현하여 인간 언어의 일종의 통계적 지도를 저장하고 있는데, 이러한 방식을 통해 놀랍게도 컴퓨터는 단어의 의미와 문맥을 파악하여 인간언어를 유창하게 구사하게 된 것이다.
2023년 3월에 출시된 GTP-4는 챗GPT의 기반기술인 GPT-3.5보다 훨씬 많은 수의 파라미터에 기반한 것으로 알려져 있다. GPT-4는 이미지도 인식할 수 있는데 아이폰 충전포트에 VGA케이블이 연결되어 있는 사진을 보여 주면, 작고 현대적인 스마트폰 충전 포트에 크고 오래된 VGA 커넥터가 꽂혀 있다는 부조리함이 재미있다고 답해 한층 발전된 능력을 보여주었다. 또 마이크로소프트의 연구원들이 책, 아홉개의 달걀, 노트북컴퓨터, 병, 못을 안정적으로 쌓는 방법을 묻자 GPT-4는 책 위에 달걀을 3×3 격자로 배열하고 노트북을 그 위에 올려놓으면 노트북의 평평하고 단단한 표면이 다음 층을 위한 안정적인 플랫폼을 제공할 것이라고 답해 연구자들을 놀라게 했다. GPT-4가 물리적 세계에 대한 직관적인 이해가 필요한 문제를 해결할 수 있다는 사실은 인공일반지능을 향한 중요한 단계를 보여준 것으로 평가된다.
송명국 California State University Long Beach (캘리포니아 주립대 롱비치) 경영대학 교수
서울대 철학과에서 학사와 석사학위를 취득한 후, 미국 뉴욕주 로체스터 대학 MBA 를 거쳐 텍사스 A&M 주립대에서 마케팅으로 박사 학위를 받았다. 이후 캔자스 주립대 조교수를 거쳐, 현재는 캘리포니아 주립대 롱비치에서 정교수로 재직 중이다. 마케팅 애널리틱스 석사과정을 수립하여 디렉터 역할을 맡고 있으며, 머신러닝, 인공지능, 데이터 사이언스, 마케팅 전략, 국제경영 전략 관련 연구를 진행하고 있다.
Journal of Marketing, Production and Operations Management, International Journal of Research in Marketing, Journal of Academy of Marketing Science, Journal of Business Ethics, Journal of Retailing, Journal of Interactive Marketing, Marketing Letters 등 SSCI 급 국제 저명 학술지에 다수의 논문을 발표했다.