1904년 독일에서 한 말이 수학 문제를 풀 수 있다는 소문이 퍼지며 세상을 깜짝 놀라게 한 적이 있습니다. 당시 수학교사였던 오스텐 씨는 자신의 말 ‘한스’가 수학 계산을 할 수 있다고 주장하며 사람들 앞에서 시연을 했습니다. 질문을 받으면 한스는 발굽으로 땅을 두드리며 답을 표현했습니다. 예를 들어, “2 곱하기 2는?”이라는 질문에 한스는 발굽으로 4번 땅을 쳤고, 구경꾼들은 환호성을 지르며 놀라워했습니다.
그러나 얼마 지나지 않아 한스의 비밀이 밝혀졌습니다. 사실 한스는 수학 문제를 푸는 것이 아니라, 사람들의 반응을 매우 예리하게 관찰하고 있었다는 것이 드러났습니다. 사람들이 답에 가까워질수록 흥분된 목소리나 행동 변화를 느끼고, 그 순간 발굽을 멈추었던 것입니다. 이러한 놀라운 관찰력 덕분에 한스는 지능적인 동물로 여겨졌지만, 실제로 수학을 이해한 것은 아니었습니다.
100여 년이 지난 지금, 인류는 다시 한번 인공지능의 등장을 맞이했습니다. 이번에는 ‘챗GPT’라는 이름의 지능적인 시스템이 주목받고 있습니다. 챗GPT는 사람처럼 자연스러운 대화를 하고 복잡한 문제를 해결할 수 있으며, 심지어 인간보다 더 뛰어난 면을 보이기도 합니다. 하지만 한스와는 달리 챗GPT는 단순한 속임수가 아닌 진정한 인공지능으로 평가받고 있습니다. 이로 인해 일부 사람들은 AI의 발전이 인간의 존재에 어떤 영향을 미칠지 두려워하고 있습니다.
챗GPT는 어떻게 만들어졌을까요? 크게 두 단계로 학습이 이루어집니다. 첫 번째는 ‘GPT’라는 모델을 기반으로 지식을 학습시키는 단계입니다. 두 번째는 이 GPT 모델에 대화 능력을 훈련시키는 과정입니다. GPT는 ‘Generative Pre-trained Transformer’의 약자로, 미리 다양한 지식을 학습한 후 특정 작업을 수행할 수 있도록 훈련된 모델을 의미합니다. 즉, GPT는 방대한 데이터를 바탕으로 언어의 패턴을 학습하고, 그 후 사람들과 대화할 수 있도록 발전된 것입니다.
GPT의 학습 방식은 매우 간단해 보이지만 그 안에는 복잡한 과정이 숨겨져 있습니다. 예를 들어, “나는 밥을 _____”이라는 문장에서 빈칸에 들어갈 단어를 예측하는 방식으로 학습을 진행합니다. 이 과정은 단순히 단어를 맞추는 것처럼 보이지만, 실제로는 문맥을 이해하고 적절한 답을 선택하는 능력을 키우는 데 중요한 역할을 합니다.
가장 최신 버전인 GPT-3는 약 1억 5천만 개의 단어로 학습되었다고 알려져 있습니다. 이는 GPT가 매우 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 가지고 있음을 의미합니다. 예를 들어, “나는 밥을 먹었다”와 같은 문장은 매우 흔하게 등장하는 답일 것입니다. 이러한 방식으로 GPT는 단어 간의 연관성을 학습하고, 이 연관성을 바탕으로 자연스러운 대화를 생성할 수 있게 됩니다.
챗GPT는 수많은 데이터를 학습하여 복잡한 문맥을 이해하고 답변을 생성하는 능력을 가지고 있습니다. 이로 인해 많은 사람들이 챗GPT의 능력에 경이로움을 느끼고 있으며, 일부는 그 가능성에 대한 두려움을 표하기도 합니다. 그러나 챗GPT가 모든 것을 해결할 수 있는 만능은 아닙니다. 특정 상황에서 한계가 드러나기도 하며, 아직까지 인간의 창의력이나 직관을 완벽히 모방하는 데에는 한계가 있습니다.
챗GPT와 같은 인공지능 시스템이 발전하면서, 우리는 AI의 장점과 단점을 이해하고 이를 어떻게 활용할지 고민해야 합니다. 챗GPT는 매우 유용한 도구이지만, 그 가능성과 함께 윤리적 문제도 제기되고 있습니다. 인공지능이 인간 사회에 어떤 영향을 미칠지, 앞으로 더 깊이 분석하고 연구해야 할 필요가 있습니다.
챗GPT가 주는 놀라움과 두려움을 이겨내기 위해서는, 그것이 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요합니다. 챗GPT는 단순한 기계가 아닌, 복잡한 학습 과정을 통해 지능을 발전시킨 시스템입니다. 이를 통해 우리는 인공지능이 인간과 함께 발전할 수 있는 방법을 모색하고, 긍정적인 방향으로 나아갈 수 있을 것입니다