오픈 AI, '챗GPT' 업그레이드 버전 출시
유료 버전 'GPT-3.5 터보' 및 'GPT-4' 업데이트... 자연어로 API 호출 가능해지고 비용도 절감할 수 있어
오픈 AI는 13일(현지시간) 블로그에 이 같은 내용을 중심으로 GPT-3.5-터보 및 GPT-4 모델을 업데이트, 다음 주 중으로 대기자들에게 업데이트 내용을 공개할 예정이라고 발표했다. 개발자는 ‘함수 호출(function calling)’을 사용해 자연어로 프로그래밍 함수를 GPT-3.5-터보 및 GPT-4에 설명하고 모델이 해당 함수를 실행하는 코드를 생성하도록 할 수 있다.
함수 호출 기능을 통해 자연어 설명을 플러그인을 위한 외부 API로 호출하거나, 내부 API 호출이나 데이터베이스 쿼리로 변환하고, 텍스트에서 구조화된 데이터를 추출하는 함수를 정의할 수 있다.
예를 들어, "보스턴의 날씨는 어떻습니까?"라는 질문에 답하는 플러그인을 호출하기 위해 외부 API ‘get_current_weather(location: string, unit: 'celsius''fahrenheit')’를 호출하거나, "내 최고 고객은 누구입니까?"라는 질문을 내부 API호출 ‘get_customers(min_revenue: int, created_before: string, limit: int)’로 변환하고, "지난달 몇 건의 주문을 했습니까?"라는 질문을 SQL 데이터베이스 쿼리 ‘sql_query(query: string)’로 변환할 수 있다.
또 ‘extract_data(name: string, birthday: string)’라는 함수를 정의해 텍스트에서 데이터를 추출할 수도 있다.
함수 호출은 챗GPT의 기능을 외부 도구 및 API와 보다 안정적으로 연결하는 새로운 방법이다 오픈 AI는 함수를 호출해야 하는 시기를 감지하고 함수의 매개변수에 맞춰 JSON 형식으로 응답하도록 모델을 미세조정했다고 밝혔다.
이로써 개발자는 함수 호출을 통해 모델에서 구조화된 데이터를 보다 안정적으로 가져올 수 있게 됐다.
또한 업데이트 버전인 'GPT-3.5-터보-16k'는 기존 ‘GPT-3.5-터보’보다 4배 긴 텍스트를 한 번에 처리할 수 있도록 콘텍스트 창(context window)을 확장했다. 이는 약 1만 6000개 토큰으로, 영어 기준 약 20페이지 분량이다.
콘텍스트 창은 다음 단어를 예측하기 위해 참고하는 토큰의 수다. 하나의 단어는 1개 이상의 토큰으로 구성된다. 본질적으로 더 긴 텍스트 차이를 통해 모델은 더 많은 텍스트를 기억할 수 있다.
요금은 기존 버전과 동일하다. 기존에는 0.003달러로 250 토큰을 입력할 수 있었다면, 이제는 1000 토큰을 입력할 수 있게 됐다. 출력 기준으로는 0.004달러에 250 토큰을 얻을 수 있었다면 이제는 1000 토큰만큼의 답변을 받을 수 있다.
업데이트 버전 요금을 유지하는 대신, 기존 버전은 4분의 1로 낮췄다. 기존 GPT-3.5-터보는 토큰 1000개에 입력 기준 0.0015달러, 출력 기준 0.002 달러가 되는데, 이는 1달러로 약 700페이지의 분량을 처리할 수 있다 설명이다.
GPT-4는 대기자 명단을 받아 순차적으로 '함수 호출' 및 텍스트 확장 기능을 추가할 방침이다. GPT-4의 요금 및 토큰 증가 수 등 구체적인 업데이트 내용은 공개되지 않았다. 단, GPT-4-32K라고 이름 붙인 것으로 보아 최대 3만 2000 토큰을 처리할 수 있을 것으로 추측된다.
모바일서도 '챗GPT' 사용한다… 오픈 AI, 아이폰용 앱 출시
모바일서도 '챗GPT' 사용한다… 오픈 AI, 아이폰용 앱 출시
오픈 AI가 아이폰용 '챗GPT' 앱을 내놨다. 전날 마이크로소프트가 챗GPT를 탑재한 '빙챗' 위젯을 출시한 데 이어 모바일 시장을 장악해 가는 모양새다.
오픈 AI는 iOS용 챗GPT 앱을 출시한다고 18일(현지시간) 블로그를 통해 발표했다. 안드로이드용 버전도 조만간 출시할 예정이라고 덧붙였다. 챗GPT 앱은 아이폰과 아이패드에서 사용할 수 있으며 웹 버전과 동일한 기능을 제공한다.
사용자들은 마이크를 통해 음성 명령을 입력할 수 있는 새로운 기능도 이용할 수 있다. '위스퍼(Whisper)’ 음성 인식 시스템을 통해 챗GPT가 음성 질문을 알아들을 수 있기 때문이다. 다만 챗GPT가 아이폰 '시리(Siri)' 같이 음성으로 답하지는 않고, 답변은 텍스트 형태로만 제공한다.
또 사용자들은 모바일에서의 대화를 웹으로 이어가는 등 다양한 기기에서 저장된 대화 기록을 연동해 사용할 수 있다. 월 20달러의 ‘챗GPT 플러스’에 가입한 유료사용자들은 앱에서 GPT-4에 대한 접근 권한을 포함한 추가 혜택을 누릴 수 있다.
현재 오픈 AI는 iOS용 챗GPT 앱을 미국에서만 공식 출시했으며, 몇 주 내에 다른 국가에까지 확대할 계획이다.
오픈 AI, '챗GPT 플러스' 유료 가입자 대상 플러그인 서비스 출시
플러그인 스토어 입점기업 60 개 이상 추가... 총 70개 이상 확대
오픈 AI가 챗GPT의 ‘플러그인(Plugins)’ 기능을 공식 출시했다. 오픈 AI는 15일(현지시간) 블로그를 통해 챗GPT 플러스 유료 가입자를 대상으로 새로운 기능인 ‘웹브라우징(Web browsing)’과 타사 플러그인 베타 테스트를 시작한다고 발표했다.
챗GPT 플러스의 설정화면에서 웹브라우징과 플러그인 항목을 활성화하면 각 기능을 사용할 수 있다.
웹브라우징 기능은 입력한 프롬프트에 따라 마이크로소프트(MS) 검색엔진 ‘빙(Bing)’을 이용해 인터넷 검색 결과를 표시할 수 있다. 플러그인은 챗GPT에 다른 앱 서비스를 연동하는 기능이다. 플러그인 기능을 이용하면 70개 이상 플러그인이 있는 챗GPT 플러그인 스토어에 액세스 할 수 있다.
애플의 앱스토어, 구글의 플레이스토어 같은 플랫폼이 생기는 것이다. 사용자는 챗GPT와 대화하는 동안 플러그인과 연동된 앱 서비스를 실시간으로 이용할 수 있다. 사용자는 한 번에 3개까지 플러그인을 다운로드할 수 있으며 설치는 무료다.
지난 3월 챗GPT 플러그인 기능 출시를 예고할 당시 익스피디아, 쇼피파이, 인스타카트, 카약, 재비어 등 11개 업체가 입점한 이후 지금까지 70개 이상 업체가 입점했다. 앞으로도 플러그인 입점 업체 수는 늘어날 예정이다. 챗GPT의 기반 언어 모델인 GPT-4는 2021년 9월까지 데이터만 반영됐지만 웹브라우징과 플러그인을 활용하면 최신 데이터까지 활용할 수 있어 최신 데이터에 취약한 챗GPT의 약점을 보완하고 환각을 최소화할 수 있다.
그러나 한편으로는 실시간 검색에 따른 민감한 데이터 관련 보안 문제를 일으킬 수 있고, 챗GPT가 웹 탐색을 장악하면서 웹 트래픽을 줄여 웹 서비스 생태계가 파괴될 수 있다는 우려 섞인 전망이 나오기도 한다. 오픈 AI는 새로운 기능에 대한 베타 테스트가 끝나고 오픈 AI의 품질 표준을 충족하는 것으로 평가되면 새로운 기능을 모든 챗GPT 사용자에게 공개할 것이라고 밝혔다. 다만 모든 챗GPT 사용자에게 공개하는 시기에 대해선 밝히지 않았다.
챗GPT와 질문하는 교육
최연구 부경대 과학기술정책학과 겸임교수 (프랑스 마른 라 발레대학교 국제관계학 박사)
AI 끝판왕, 챗GPT
지금까지 발표된 인공지능 중 가장 강력한 버전이자 AI 끝판왕이라 할만한 챗GPT가 장안의 화제다. 언론에서는 연일 챗GPT 소개 기사가 실리고 있고, 여러 학회와 포럼에서 챗GPT는 단골 주제다.
SNS에는 챗GPT 사용 후기, 활용 가이드라인이 넘쳐난다. 똑똑한 챗봇 정도가 아니라 자료를 찾아 정리해주고 연설문이나 리포트, 노래 가사도 작성해주고 요약과 번역은 물론이고 상담도 해주며 웬만큼 어려운 코딩까지 막힘없이 척척 해준다.
챗GPT가 뭔지 챗GPT 자신에게 직접 물어봤다. 채팅창에 영어로 “What is the chat GPT?”라고 질문을 입력하니, 몇 초 만에 “I am ChatGPT, a large language model developed by OpenAI.”로 시작되는 답이 올라온다. 한국어 번역을 요청하자 순식간에 한국어로 옮겨준다. 챗GPT의 자기소개인 셈이다.
“저는 오픈AI가 개발한 대형 언어 모델인 ChatGPT입니다. 저는 자연어로 다양한 프롬프트와 질문에 대해 인간과 유사한 응답을 생성할 수 있도록 설계되었습니다.
따라서 사용자들과 쉽게 상호작용하며 대화를 나눌 수 있습니다. 깊은 학습(Deep Learning) 기술로 구축된 거대한 텍스트 데이터셋을 기반으로 학습하여, 인간이 언어를 이해하고 생성하는 방식과 유사하게 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 제 목적은 고객 서비스, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 사용자에게 도움이 되는 응답을 제공하는 것입니다.”
더 쉬운 말로 이야기해 달라고 요청하자 “사람들과 대화할 수 있는 컴퓨터 프로그램이고 가상비서나 친구와 같은 역할을 하며 사람들이 하는 말을 이해하고 이에 대해 응답할 수 있도록 데이터와 복잡한 알고리즘을 사용하는, 시리(Siri)나 알렉사(Alexa)와 같은 매우 똑똑한 고급 버전이라고 생각하면 된다.”라고 설명해준다.
챗GPT는 2015년 샘 알트만(Samuel Altman)이 일론 머스크 등과 함께 설립한 인공지능 스타트업 ‘오픈 AI’사가 GPT 모델을 이용해 개발한 생성형 인공지능(Generative AI)이다.
GPT는 ‘Generative Pre-trained Transformer’의 약자로 ‘미리 훈련(학습)된 생성변환기’란 뜻이다. 딥러닝 기술로 방대한 데이터를 미리 학습해 텍스트, 코딩, 문학 등 창의적 결과물을 생성하는 극강의 인공지능이다. 2022년 11월 말 챗GPT 공개 5일 만에 사용자 100만 명을 모았고, 출시 두 달 만에 ‘월활성사용자(MAU, Monthly Active User)’ 1억 명을 돌파하는 대기록을 세웠다. 외신 보도에 의하면, 챗GPT는 미국 의사 면허시험(USMLE)에서 생화학, 진단 추론, 생명윤리 등 과목에서 대부분 합격했고, 미국 미네소타대 로스쿨의 4개 과목 시험도 통과했다.
2023년 2월에는 한국에서 챗GPT가 저자인 <삶의 목적을 찾는 45가지 방법>이라는 제목의 신간도 출간됐다. 인간 출판 기획자의 기획안을 바탕으로 챗GPT가 영어로 글을 쓰고 번역 AI 파파고가 번역하고 셔터스톡 AI는 표지 일러스트 디자인을 하고 AI가 교열과 교정까지 한 최초의 책이다. 뇌과학자인 카이스트 김대식 교수도 챗GPT와의 대화를 정리해 신간 <챗GPT에게 묻는 인류의 미래>를 출간했다.
자연어(사람의 언어)로 상황을 묘사하면 기발하게 그림을 그려주는 초거대 언어 모델 AI인 달리(DALL·E)도 인기를 끌고 있는데, 이는 이미지에 특화된 생성형 인공지능이다. 오픈 AI사는 지난 3월 15일 한층 업그레이드된 GPT 4 버전을 선보였는데, 기존 버전이 텍스트 기반이었다면 새 버전은 텍스트와 이미지 둘 다 가능한 멀티모달이라 훨씬 더 강력해졌다. 앞으로 인공지능이 더 발전하면 몇 년 후에는 상상을 초월하는 수준의 인공지능을 볼 수 있을 것이다.
인공지능이 가져올 변화와 미래 교육
산업혁명 이후 기계와 로봇은 인간의 육체노동을 하나둘씩 대신해왔고, 디지털 혁명 이후에는 소프트웨어와 인공지능이 인간의 지적 업무 즉, 인지 노동마저 대신하기 시작했다. 챗GPT 같은 인공지능이 우리 삶 속에 뿌리내리게 되면 미래 인간의 삶은 어떻게 변화할까.
이런 질문은 먼 훗날의 일이 아니라 머지않은 장래에 우리가 맞닥뜨리게 될 현실이다. 인공지능의 발전은 우선은 경제, 산업이나 직업 세계를 변화시키겠지만 교육이나 학습 역시 이 거대한 변화의 흐름에서 비켜 갈 순 없다. 인공지능은 조만간 우리 삶과 교육 현장에 쑥 들어올 것이다.
교육에서 첨단 정보통신기술(ICT)을 도입해 현안을 해결하는 것을 ‘에듀테크(EduTech)’라 부른다. 에듀테크 중 가장 첨단기술은 단연 인공지능이며, 앞으로 미래 교육의 중심을 차지할 것이다. 요즘 TV를 보면 인공지능을 활용한 사교육의 에듀테크 상품광고가 넘쳐난다. 에듀테크 기업들은 AI 기반 학습 솔루션, 빅데이터 기반 학습관리시스템 등 에듀테크 상품을 앞다투어 출시하고 있다. 코로나19로 비대면 교육 및 재택학습이 확대되면서 공교육에서도 인공지능 도입을 서두르고 있다.
인공지능은 교수학습법, 교육과정, 학습관리 및 평가시스템 등 모든 면에서 교육의 근본적인 변화를 주도할 것이다. 챗GPT 같은 상용 프로그램의 경우, 교사나 학생 누구나 지금 당장 사용할 수 있다. 유용한 학습자료를 찾아 정리해주고, 공부하다 모르는 걸 물어보면 막힘없이 가르쳐 주기도 한다. 물론 아직은 챗GPT가 초기 버전이라 잘못된 정보를 주거나 실시간 검색과 업데이트도 안 되는 등 오류나 한계도 많다. 하지만 버전이 거듭될수록 더 정교해지고 성능도 개선될 것이다. 또한 인공지능에 대한 부정적 시선도 많다.
인공지능은 편익만 가져다주는 만능 도구가 아니기에 그 부작용과 위험에 대해 심각하게 경고하는 전문가도 있다. 그러나 계산기나 컴퓨터가 교육에 부정적 영향을 미치고 디지털 기기가 디지털 치매를 야기하는 등 부작용이 있다고 해서 그 사용을 막을 수는 없는 법이다. 지금 컴퓨터 없이는 사무 업무나 공부를 제대로 할 수 없듯, 미래에는 AI가 사무직 노동, 교육 및 학습, 문화 관람 등 다양한 생활영역의 필수품이자 동반자가 될 것이다.
남녀노소를 막론하고 스마트 폰을 사용하듯 누구나 인공지능을 사용하는 시대가 머지않아 올 것이다. 데이터처리 및 학습 능력은 물론이고 판단하고 제안하는 능력까지 갖춘 AI가 잘하는 것을 굳이 인간이 할 필요는 없을 것이다. 이제는 AI의 일과 인간의 일을 구분하고 인간과 인공지능이 협업해 더 나은 성과를 이루는 방법을 고민할 때다.
인공지능과 질문하는 교육
당장 교육 현장에서는 파죽지세로 몰려오는 인공지능에 어떻게 대처해야 할까. 미래 교육에서 인공지능을 어떻게 활용하고 어떤 교육을 할 것인가에 대한 진지한 논의와 준비가 시급하다. 인공지능은 현행 교육과정에서 의무화된 SW 교육에서도 매우 중요한 부분이다.
인공지능은 인간이 만든 도구이므로 도구가 인간을 가리거나 차별하지는 않는다. 즉 모든 인간은 적어도 인공지능 앞에서는 평등하다. 하지만 인공지능을 활용하는 능력은 온전히 개개인의 몫이며, 개인별 격차는 점점 커질 수밖에 없다. 인공지능을 능숙히 다루는 능력은 미래 인재가 갖춰야 할 최우선적인 역량이 될 것이다.
또한 인공지능을 교육에 활용하면 할수록 ‘질문하는 능력’이 중요해질 것이다. 왜냐면 인공지능은 어떻게 질문하느냐에 따라 완전히 다른 대답과 결과물을 내놓기 때문이다. 챗GPT의 경우 질문을 바꾸면 답변이 달라지고 추가 질문을 하면 더 좋은 정보와 지식을 얻을 수 있다. 인공지능으로부터 좋은 답을 얻으려면 좋은 질문을 할 줄 알아야 한다. 질문의 질이 답변의 질을 좌우하며, 질문자의 능력과 역량이 무엇보다 중요하다.
약 20만 년 전 지구상에 출현한 현생인류 호모 사피엔스는 오랜 세월 동안 진화하면서 우주에서 가장 강한 종이 되었다. 육체적으로는 연약한 인간이 우주 만물의 영장이 될 수 있었던 힘은 생각하고 상상하는 능력에 있다. 사물의 이치와 자연현상 원리를 알아내면서 인간은 과학지식을 만들었고, 과학을 바탕으로 기술과 공학을 발전시켰다.
과학의 출발점은 호기심과 질문이다. 물질세계가 무엇으로 구성되고, 생명체는 어떻게 살아 움직이는지, 지구 바깥에 뭐가 있는지 궁금하게 생각하고 질문하는 존재는 인간밖에 없다. 만약 호기심과 질문이 없었다면 인류는 지금과 같은 찬란한 물질문명과 정신문화를 이룰 수 없었을 것이다. 좋은 질문은 지식의 출발점이고 밑거름이다.
미국 시인 메리 올리버(Mary Oliver)는 자신의 산문집에서 ‘인간이 가진 최고의 능력은 사랑하는 힘과 질문하는 능력’이라고 썼다. 인공지능 시대에는 질문하는 능력과 질문하는 교육이 더더욱 중요하다. 많은 걸 알고 있고 엄청나게 똑똑한 인공지능도 스스로 질문하지는 않으며, 하릴없이 상상하지도 호기심을 갖지도 않는다.
인간만이 질문하는 존재며, 그것이 인간이 인공지능과 다른 가장 큰 차이점이다. 요리를 잘하려면 세 가지가 필요하다. 첫째 신선한 재료, 둘째 좋은 요리도구, 셋째 요리를 잘하는 기술과 역량이다. 인공지능은 좋은 데이터(재료)로 학습한 스마트한 도구다. 하지만 재료와 도구가 좋아도 학습자 역량이 부족하면 소기의 성과를 얻을 수 없다. 낫 놓고 기역 자도 모를 수 있듯이, 최신 버전의 인공지능을 갖고도 좋은 지식, 정보를 얻을 줄 모르는 사람이 있을 수 있다.
좋은 자료를 찾고 방대한 데이터를 학습해 적절한 답을 알아내는 건 결국 인간보다는 인공지능이 더 잘하게 될 것이다. 인공지능과 코딩을 가르치고, 컴퓨팅 사고력을 길러주고, 스마트 디바이스 활용법을 교육하는 것은 중요하다. 하지만 그보다 호기심을 잃지 않고 질문하는 습관과 능력을 길러주는 것이 먼저다. 인공지능도 결국은 인간이 만든 수많은 도구 중 하나다.
데이터를 학습하고 답을 찾는 데 인공지능은 강력한 도구지만, 아무리 도구가 좋아도 질문하고 활용하는 능력이 없으면 소용없다. 디지털 전환 시대에 질문하는 교육과 인공지능 활용역량을 기르는 교육의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다.
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