'ChatGPT 및 GPT-3' 기업의 올바른 활용 방법

챗봇 리스크를 줄이기 위해 정확성, 적절성 및 실제 유용성에 대해 검토 필수
인공지능과 검색 전쟁 '마이크로소프트' VS '구글'

ChatGPT 로고(출처=OpenAI)

ChatGPT와 GPT-3와 같은 챗봇 플랫폼은 기능을 자동화하고 창의적인 아이디어를 돕고 심지어 오류가 발생한 앱에 대한 새로운 코드와 수정 사항을 제안하는 귀중한 도구가 될 수 있다. 

 

하지만 기업들이 너무 빨리 움직이기 전에 주의 사항도 반듯이 필요하다. 기업의 경우, 이러한 ChatGPT 챗봇은 일상적인 작업을 자동화하거나 이메일 판매 캠페인을 만들거나 컴퓨터 코드를 수정하거나 고객 지원을 개선하는 등 복잡한 커뮤니케이션을 강화할 수 있다.

 

리서치업체 가트너는 2025년까지 AI 소프트웨어 시장 규모가 거의 1,348억 달러에 이를 것으로 전망하고 있으며, 시장 성장률은 2021년 14.4%에서 2025년 31.1%로 가속화돼 전체 소프트웨어 시장 성장률을 크게 앞지를 것으로 전망했다.

 

그 시장의 큰 부분은 인공지능(AI)과 자연어 처리를 사용하여 사용자의 질문에 응답하는 챗봇 기술이 될 것이다. 인간과 같은 대답은 산문의 형태로 되어 있다. 더 정교한 프로그램은 후속 질문과 답변을 허용하며, 특정 비즈니스 목적으로 수정할 수 있다. 지난주 보고서에서 Gartner는 ChatGPT와 사용자 정의가 가능한 기본 언어 모델 GPT-3(GPT 3.5 및 4도 존재)의 사용 가능성을 설명했다.

 

OpenAI가 출시한 ChatGPT는 2022년 11월 출시 이후에 질의에 대한 심층적이고 인간적인 산문 응답을 생성하는 정교한 방법 때문에 즉시 입소문이 났고 첫 5일 만에 100만 명의 사용자를 확보했다. 현재로서는 텍스트 기반 웹 채팅 인터페이스로서 "즉시 사용"이 가능한 상태로 가장 많이 사용되고 있다. 

 

GPT-3는 API 액세스를 제공하지만 현재는 API 액세스가 없다. 기업은 즉시 사용할 수 있는 접근 방식을 사용하여 콘텐츠를 추가 또는 생성하고, 이메일의 텍스트를 조작하여 언어를 부드럽게 하거나 특정 어조를 취하며, 콘텐츠를 요약하거나 단순화할 수 있다. Gartner는 보고서에서 "제한된 투자로 이 작업을 수행할 수 있습니다."라고 설명했다.

 

◇ChatGPT, GPT-3, Azure OpenAI의 차이점은 무엇인가?

 

ChatGPT와 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer의 약자) 둘 다 OpenAI에 의해 훈련된 기계 학습 언어 모델이다. 샌프란시스코에 기반을 둔 연구소이자 회사인 OpenAI의 ChatGPT와 GPT-3 모두 쿼리에 대한 인간과 같은 텍스트 응답을 생성할 수 있지만, 정교함 면에서는 동일하지 않다.

 

TripStax의 수석 솔루션 설계자에 따르면 ChatGPT와 GPT-3의 주요 차이점 중 하나는 크기와 용량이라고 한다.

 

Muhammad A.는 블로그 게시물에서 "ChatGPT은 챗봇 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 반면, GPT-3는 더 범용적이고 더 광범위한 작업에 사용될 수 있다"라고 썼다. 이것은 ChatGPT가 대화 맥락에서 응답을 생성하는 데 더 효과적일 수 있고, GPT-3가 언어 번역이나 콘텐츠 생성과 같은 작업에 더 적합할 수 있다는 것을 의미한다.

 

ChatGPT의 기반이 되는 언어 모델에 액세스할 수 없기 때문에 사용자 지정할 수 없다. 개발한 회사는 OpenAI이지만 인공지능, ChatGPT는 오픈 소스 소프트웨어 애플리케이션이 아니다. 그러나, OpenAI는 GPT-3 모델과 다른 대형 언어 모델(LLM)을 이용할 수 있게 만들었다. LLM은 다수의 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 머신러닝 애플리케이션이다.

 

Gartner는 "기본 데이터가 목표에 따라 다르기 때문에 프로세스를 훨씬 더 잘 제어할 수 있어 더 나은 결과를 창출할 수 있습니다."라고 말했다. 이러한 접근 방식에는 상당한 기술, 데이터 큐레이션 및 자금이 필요하지만, 타사의 목적에 맞는 특화된 모델 시장의 등장으로 인해 이 옵션이 점점 더 매력적으로 보일 수 있다.

 

예를 들어, ChatGPT는 Microsoft의 OpenAI Service에서 활용된다. 비즈니스 및 애플리케이션 개발자에게 새로운 기술을 활용할 수 있는 방법을 제공하는 AI 서비스이다. 그러나 마이크로소프트의 새롭게 개선된 빙 검색 엔진은 GPT-4를 사용한다.

 

ChatGPT는 약 1억 1,700만 개의 매개 변수를 가진 더 작은 텍스트 모델을 기반으로 한다. 45TB의 방대한 텍스트 데이터에 대해 훈련된 GPT-3는 1750억 개의 매개 변수를 가진 훨씬 더 큰 것이라고 Muhammad는 지적했다.

 

ChatGPT는 또한 인터넷에 연결되어 있지 않을 때, 때때로 오답을 생성할 수 있다.  OpenAI FAQ에 따르면 2021년 이후 세계 이벤트에 대한 지식이 제한되어 있으며 때때로 유해한 지침이나 편향된 콘텐츠를 생성할 수도 있다.

 

Gartner의 부사장 겸 저명한 애널리스트인 Bern Elliot는 “ChatGPT는 사전 및 사후 준비와 심사로 구성된 애플리케이션이며 GPT-3.5의 맞춤형 버전입니다. 프롬프트라고 하는 추가 정보와 함께 질문을 제출합니다. ChatGPT에서 맞춤형 GPT-3에 액세스할 수는 없지만 질문하는 방식(프롬프트)은 결과의 품질에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다.”라고 말했다.

 

이것은 일반적으로 "프롬프트 엔지니어링"이라고 불리며, 어떤 큰 언어 모델에서도 수행될 수 있다. 대부분의 경우 사용자는 GPT-3와 같은 기본 LLM에도 액세스할 수 있다.

 

◇ChatGPT 및 GPT-3 사용

 

기본적으로 Gartner는 ChatGPT를 사용하여 콘텐츠 생성 및 변환 자동화를 개선하는 동시에 빠르고 매력적인 사용자 환경을 제공할 수 있다고 말했다.

 

ChatGPT를 사용하는 가장 간단한 방법은 질의응답 프롬프트이다. 예를 들어, "서울에서 부산까지 차로 몇 시간이나 걸립니까?" ChatGPT는 또한 언어를 부드럽게 하거나 전문화하여 서면 콘텐츠를 생성하거나 이미 작성된 콘텐츠를 보강하여 다른 억양을 제공하는 데 사용할 수 있다.

 

Gartner는 보고서에서 “ChatGPT가 원하는 길이와 스타일을 충족하는 '초안' 텍스트를 생성할 수 있는 방법은 여러 가지가 있으며, 그런 다음 사용자가 이를 검토할 수 있습니다. 특정 용도에는 마케팅 설명 초안, 추천서, 에세이, 매뉴얼 또는 지침, 교육 가이드, 소셜 미디어 또는 뉴스 게시물이 포함됩니다."라고 언급했다. Gartner의 Elliot는 "이메일 판매 캠페인 자료를 작성하거나 고객 상담원에게 답변을 제안하는 것은 합당한 사용입니다."라고 덧붙였다.

 

챗봇 기술은 또한 대화 요약, 기사, 이메일 및 웹 페이지를 제공할 수 있다. ChatGPT와 GPT-3의 또 다른 용도는 기존 고객 서비스 챗봇을 개선하여 보다 상세하고 최대한 사람과 같은 응답을 제공하는 것이다. 또한 이 플랫폼은 고객 의도 식별을 개선하고, 대화를 요약하고, 고객 질문에 답변하고, 고객을 리소스로 안내할 수 있다. 

 

이를 위해서는 엔터프라이즈 컨텍스트, 서비스 설명, 권한, 비즈니스 로직, 형식적인 톤, 심지어 브랜드 톤까지 GPT-3 언어 모델에 추가해야 한다. 영업 및 마케팅 부서는 웹 사이트 또는 챗봇을 통해 잠재 고객을 위해 ChatGPT 및 GPT-3를 사용하여 추천 및 제품 설명을 제공할 수 있다. 다시 말하지만, 챗봇 플랫폼은 기업 환경에 맞게 커스터마이징해야 할 것이다. 챗봇은 일정 관리, 이메일 요약, 이메일 및 회신 작성, 공통 문서 초안 작성을 위한 개인 비서로도 사용되어 왔다. 

 

교육에서 챗봇은 튜터가 하는 것처럼 개인적인 학습 경험을 만드는 데 사용될 수 있다. 그리고 의료 분야에서 챗봇과 애플리케이션은 의료 정보와 치료 권장 사항에 대한 간단한 언어 설명을 제공할 수 있다.

 

◇신속한 엔지니어링

 

엘리엇은 ChatGPT 서비스 내부의 GPT-3 모델은 자체 수정이 불가능하지만, 사용자는 기본 GPT-3 모델을 받아 챗봇 엔진에서 사용할 수 있도록 별도로 수정할 수 있다고 설명했다. 

 

GPT-3 모델은 다른 LLM과 마찬가지로 사용될 것이다. 예를 들어, 사용자는 데이터를 추가하고 GTP-3 모델 또는 데이터 세트의 매개 변수를 조정할 수 있다. 이러한 모델에 질문을 제출하는 방식은 질문을 할 때 사용되는 표현에 의해 영향을 받을 수도 있다. 엘리엇은 "다시 말하지만, 신속한 엔지니어링은 유용할 수 있습니다,"라고 말했다.

 

Gartner는 보고서에서 "이러한 접근 방식에는 상당한 기술, 데이터 큐레이션 및 자금 지원이 필요하지만, 타사 맞춤형 전문 모델 시장의 출현으로 이 옵션이 점점 더 매력적으로 바뀔 수 있습니다."라고 말했다. 

 

소프트웨어 코드 생성, 번역, 설명 및 검증을 위한 ChatGPT 및 GPT-3의 사용은 개발 프로세스를 강화할 가능성이 있다. Gartner에 따르면 통합 개발자 환경(IDE)에서 사용될 가능성이 가장 높다. 예를 들어, 개발자는 검색 상자에 다음과 같이 입력할 수 있다. "이 코드는 내가 예상한 대로 작동하지 않습니다. 어떻게 수정합니까?" 

 

OpenAI에 따르면 첫 번째 응답으로 문제가 해결될 가능성은 낮지만, 응답에 대한 후속 질문을 통해 ChatGPT는 해결책을 고안할 수 있다. ChatGPT는 또한 산문에서 코드를 작성하고, 한 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 코드를 변환하고, 잘못된 코드를 수정하고, 코드를 설명할 수 있다.

 

엘리엇은 "소프트웨어 코드에 대한 대안을 제시하거나 코딩 오류를 식별하는 것은 유효하다"고 말했다. "하지만 ChatGPT들이 코드를 '수정'하도록 두지 말고 검토할 영역을 제안하십시오."라고 말했다.

◇챗봇 리스크

 

Gartner는 많은 사용자가 데이터, 보안 및 분석 제한 사항을 이해하지 못할 수 있으므로 ChatGPT에 의존하는 것은 위험이 있다고 경고했다. 또한 "기업의 가장 큰 우려 중 하나는 ChatGPT가 가치가 거의 없는 자연어로 된 답변으로 설득력 있는 산문을 생성하거나 더 나쁘게는 거짓된 진술을 생성할 수 있다는 것입니다. 사용자는 결과를 수락하기 전에 정확성, 적절성 및 실제 유용성에 대해 출력을 검토하는 것이 의무적이어야 합니다."라고 Gartner는 말했다.

 

결과를 수용하기 전에 사용자가 정확성, 적절성 및 실제 유용성을 검토하도록 의무화해야 한다. 챗봇을 사용하면 기밀 및 개인 식별 정보(PII)가 노출될 위험도 있으므로 기업은 챗봇을 제공하는 데 어떤 데이터가 사용되는지 염두에 두고 기밀 정보를 포함하지 않는 것이 중요하다. 강력한 데이터 사용 및 소유 정책을 제공하는 공급업체와 협력하는 것도 중요하다.

 

샘 알트먼 OpenAI 최고경영자(CEO)는 12월 트윗에서 사용자들에게 ChatGPT가 "믿을 수 없을 정도로 제한적"이라고 경고하며 "지금 당장 중요한 것을 위해 그것을 사용하는 것은 실수"라고 말했다. 알트먼은 "이것은 진보의 예고이며, 우리는 견고함과 진실성에 대해 할 일이 많다"라며 ChatGPT이 "진정한 영감을 주는 데" 최선이라고 덧붙였다.

 

Gartner는 보고서에서 기본적으로 동의했다. "이것은 매우 초기 단계이며 잠재적으로 상당한 용도를 가진 과장된 기술임을 인식하십시오. 그러므로 계속 진행하되, 피벗을 오버하지는 마십시오."라고 말했다. 기업들이 업무 프로세스에 대한 "즉각적인" 사고를 장려하고, AI 관련 사용 및 거버넌스 지침을 정의하며, CIO와 CEO에게 수동/인간 보고 파이프라인인 태스크포스(TF)를 개발할 것을 제안했다.

 

엘리엇은 사용자가 엔터프라이즈용 OpenAI ChatGPT보다 Microsoft의 Azure Open Service ChatGPT를 선호한다고 제안했다. 또한 엘리엇은 "기밀 정보를 사용할 계획이라면 Azure를 사용할 계획"이라고 말했다.

인공지능과 검색 전쟁 '마이크로소프트' VS '구글'

◇인공지능과 검색 전쟁 '마이크로소프트' VS '구글'

 

2015년 설립된 오픈AI는 일론 머스크, 아마존웹서비스(AWS), 인포시스, YC리서치, 오픈이 된 알트먼 등 투자자들의 후원을 받았다. 2019년에는 마이크로소프트가 10억 달러를 투자했다. 또한 마이크로소프트는 추가로 수십억 달러를 투자할 계획이라고 발표했다. 

 

마이크로소프트는 또한 자사의 빙 검색 엔진이 오픈이 개발한 AI 언어 모델의 최신 버전인 GPT-4를 사용하여 업그레이드되고 있다고 발표했다. 이 발표로 인해 마이크로소프트와 구글 사이의 검색 챗봇 전쟁이 시작되었다. 

 

마이크로소프트는 GPT-4의 사용이 오랫동안 지배적이었던 구글의 검색 엔진에 대항하여 빙에게 힘을 실어주기를 바라고 있다. 구글은 최근에 '바드(Bard)'라는 고유한 챗봇 기술을 발표했다. 그것은 대화 애플리케이션을 위한 언어 모델(LaMDA)이라는 기술로 구동되는 대화형 AI 서비스이다.

 

글로벌 언어 학습 플랫폼인 Preply가 Google의 지능과 ChatGPT를 비교한 연구 결과를 발표했다. Preply는 40가지 인텔리전스 문제에 대해 각 AI 플랫폼을 평가하는 "커뮤니케이션 전문가 패널"을 구성했다. 이 챌린지에서 ChatGPT가 Google을 23 대 16으로 이기고 1개의 동점을 기록했다. 그러나 Google은 시간이 지남에 따라 정보가 변경되는 기본적인 질문과 쿼리에 탁월했다는 평가를 받았다.

 

 

 

스타트업엔 유인춘 기자

스타트업엔(StartupN)