오토-GPT는 기본적으로 챗GPT를 가상 어시스턴트로 바꾸어 프로젝트 관리와 마케팅 캠페인 운영 등 다양한 작업을 돕는다.
인공지능(AI) 툴의 능력은 빠른 속도로 발전한다. 구글, 마이크로소프트, 오픈AI를 비롯한 여러 기업이 AI 툴 배포 경쟁을 펼치기 때문이다. AI 툴은 첨단 기술과 같은 듯한 인상을 주며, AI 툴 앱은 일주일 단위로 등장한다. 그와 동시에 AI가 인간에게 할 수 있는 일을 중심으로 한 금지 사항이 꾸준히 등장한다.
오토-GPT(Auto-GPT)는 가장 최근 입증할 만한 AI 툴의 발전 증거이다. 오토-GPT는 챗GPT의 자동화 AI 어시스턴트를 생성할 능력을 최대한 활용하면서 자체 작업 및 프로젝트 처리 능력과 인간이 매번 명령하지 않더라도 여러 단계를 통해 작업을 처리할 능력을 갖추었다. 다시 말해, 사용자를 위해 수많은 작업을 열심히 처리한다. 사용자는 자체 추가 반응이나 아이디어를 생성할 필요는 없다.
챗GPT로 모든 일을 처리한 뒤 자체 피드백과 선택을 할 수 있는 AI 툴이 시스템에 배포된 상황을 상상해 보아라. 코딩을 예시로 언급할 수 있다. 챗GPT는 사용자가 요구하는 코드 구문을 결과로 생성할 수 있다. 그러나 오토-GPT는 사용자를 위한 전체 소프트웨어 프로젝트를 관리할 수 있다.
와이어드팀은 오토-GPT 측에 iOS, 안드로이드 버전 간의 차이점을 물어보았다. 연구는 사용자 인터페이스 조사, 사용 가능한 앱, 보안 및 프라이버시 기능 등 하위 기능을 조사할 하위 연구로 나누었다. 하위 연구는 운영과 분석 과정 모두 별도로 진행됐다. 연구팀은 텍스트 파일 형태로 카테고리별로 결과를 저장해, 추후 손쉽게 참고하여 사용하도록 했다.
오토-GPT의 또 다른 사용 방식은 웹사이트 구축 혹은 팟캐스트 연구 등 특정 역할을 지정하는 것이다. 그리고 그에 따라 진전 사항을 최신 상태로 유지하도록 한다. 소프트웨어에는 어느 정도 학습 곡선이 있지만, 지원하는 기능에는 시간을 들여 실험할 가치가 있다.
오토-GPT는 웹에서 현재 정보에 접근하고, 과거 행동을 기억할 수 있다. AI 툴의 코드는 무료로 공개된 상태이지만, 오픈AI API 접근 권한을 얻으려면 별도로 비용을 부담해야 한다. 최신 대규모 언어 모델인 챗GPT-4 버전을 사용하고자 해도 오픈AI 유료 계정이 필요하다. (유료 계정을 사용하지 않는다면, 챗GPT-3.5 버전을 사용하게 된다.)
오토-GPT는 오랜 시간 동안 스스로 작업을 처리하기 때문에 통제할 수 없는 문제를 일으킬 위험성이 커졌다. 지금도 챗GPT가 정확하지 않은 답변을 생성하고 실수한다는 사실을 누구나 알고 있다. 오토-GPT를 사용한다면, 정확하지 않은 정보 제공 및 실수와 같은 문제가 더 복잡해질 것이다. 사용자는 오토-GPT가 항상 모든 단계에서 의도한 방식으로 작업을 처리하는지 확인하지 않기 때문이다. 실제 중요성이나 결과를 신뢰할 수 있는 수준에 전혀 가까워지지 않았다.
그러나 AI 개발 실험이 지금 당장, 그리고 머지않은 미래에 AI의 발전 가능성을 보여준 바와 같이 AI 툴은 사용하기 매우 매력적인 툴이면서 항상 개선되는 툴이다. 피자 주문부터 마케팅 광고 운영까지 다른 사용자의 AI 툴 사용 사례를 온라인에서 신속하게 확인할 수 있다.
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오토-GPT 혹은 에이전트GPT 설치 및 사용
깃허브 프로젝트를 컴퓨터에 설치하는 방법을 알고 있다면, 즉시 오토-GPT를 내려받을 수 있다. 단계별 지시사항이 필요하다면, 운영체제마다 선택할 수 있는 설치 접근 방식과 다커(Docker), 파이썬(Python) 등 사용할 수 있는 툴이 매우 많다. 이 기사에서는 윈도 환경에서 파이썬으로 설치하는 방법만 설명하지만, 실제로 온라인 검색을 통해 훨씬 더 많은 설치 방법을 찾아볼 수 있다. 공식 오토-GPT 문건으로도 확인해볼 수 있다.
윈도에서 파이썬을 이용하고자 할 때 깃(Git)과 파이썬 모두 PC에 설치해야 한다. 설치 도중 ‘설치 경로에 python.exe 추가하기’가 활성화되도록 확인해야 한다. 설치 과정은 간단하지만, 문제가 있을 때는 파이썬 웹사이트의 다양한 설치 문서를 참고하면 된다.
이제 깃허브에서 오토-GPT를 내려받아야 한다. 최신 배포 버전 링크를 따라 이동한 뒤 발견한 zip 파일을 설치해야 한다. zip 파일 아카이브 압축을 해제하면, .env.template이라는 파일을 복제한 뒤 .env로 명칭을 바꾸고 텍스트 편집기를 실행하라. 그리고 "OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key"라는 구문을 찾아 "your-openai-api-key"를 오픈AI 계정으로 얻은 실제 API 키로 변경해야 한다.
API 키는 오픈AI 웹사이트에서 얻을 수 있다. 챗GPT의 무료 API는 단 몇 개만 받을 수 있으므로 유료 서비스 버전을 설치할 때 최신 가격 정보는 오픈AI 웹사이트에서 확인할 수 있다. (이 기사가 송출될 시점 기준 토큰 1,000개 혹은 정보 처리량 기준 청구 비용은 단 몇 센트이다.) 결제 방식을 정했다면, 결제 범위 제한도 설정하여 오토GPT 결제 비용이 부담할 수 있는 수준 이상으로 과도하게 청구되지 않도록 할 수도 있다.
.env 파일 저장 후 종료했다면, .env 파일 폴더 오른쪽 버튼 클릭 및 ‘터미널에서 열기’ 선택 후 오토-GPT를 바로 시행할 수 있다. “pip install -r remquirements.txt” 입력 후 엔터 버튼을 눌러서 필요한 라이브러리를 설치할 수 있다. 완료되었다면, “python -m autogpt”를 입력하고 엔터 버튼을 눌러 오토-GPT를 입력할 수 있다. 그렇다면, 익명으로 오토-GPT를 무료 사용하기 시작할 수 있다. 오토-GPT에 원하는 바를 입력하기만 한다면, 바로 작업을 처리할 것이다.
오토-GPT는 사용자의 명령에 따라 생각한 바를 화면에 띄울 것이다. 그리고 오토-GPT가 실행되는 모든 동작을 확인하도록 질문을 받을 것이다. 혹은 몇 가지 행동을 연속으로 승인하고, “y-x”를 입력하라. x는 봇이 사용자의 승인 없이 처리하도록 허용할 작업 수이다. (모든 챗GPT 요청이 사용자가 부담하는 소액의 청구 비용을 대가로 한다는 점을 고려하라.) 작업 완료 전 오토-GPT의 작업을 끝내고자 한다면, Ctrl 키와 C 키를 함께 사용하면 된다.
오토-GPT 설치 시 많은 작업이 소요되며, 더 간단한 방법을 원할 때는 오토-GPT를 기반으로 하여 브라우저에서 사용할 수 있어, 별도의 프로그램 설치가 필요하지 않은 에이전트GPT(AgentGPT)를 사용할 수 있다. 에이전트GPT는 오토-GPT만큼 뛰어나지 않지만, 초급자가 비교적 더 간단하게 사용하기 좋다. 또한, 자동화 AI 에이전트로 사용할 수 있는 부분을 이해하는 데 도움이 된다.
오토-GPT와 마찬가지로 API 키나 챗GPT 사용 권한이 있어야 에이전트GPT를 제대로 사용할 수 있다. 그리고 사용량을 기준으로 비용을 부담해야 한다. API 키는 화면 왼쪽 ‘설정’을 통해 툴과 연결할 수 있다. 에이전트 이름과 화면 입력 사항으로 이용하는 바의 목적을 지정하면, ‘에이전트 구축하기’를 설정할 수 있다. 작업은 사용자의 명령에 따라 생성되면서 완료되는 즉시 화면 오른쪽에 등장한다.
정치인도 ‘AI 작동 방식’ 신속한 학습 필요해
테크 업계 규제는 종종 실망스러웠다. 자동화 기술 전문가 미시 커밍스는 정치인에게 인공지능을 가르치는 것이 더 나은 규제에 도움이 되기를 바란다.
2023년 5월, 미국 상원 의회 청문회는 오픈AI CEO 샘 알트만(Sam Altman)의 발언대로 검증되지 않은 인공지능(AI)이 인간의 일자리 위협, 거짓 정보 유포를 비롯해 전체적으로 매우 심각한 문제를 일으킬 수 있다는 위험성을 제시했다. 알트만과 청문회에 참석한 다수 의원은 미국에는 AI 개발을 감독할 새로운 연방 기관이 필요하다는 주장에 동의했다. 그러나 청문회에서는 그 누구도 생산성을 높이면서 미국이 새로운 기술 혁명을 이끌 가능성을 열어줄 수 있는 기술 처벌을 원하지 않는다는 사실도 볼 수 있었다.
AI의 위험성을 우려한 상원 의원은 전투기 조종사이자 조지메이슨대학교 공학 및 로봇학 교수인 미시 커밍스(Missy Cummings) 교수와의 대화를 고려할 수도 있다. 커밍스 교수는 차량과 비행기 등 안전성이 중요한 시스템의 AI, 자동화 기술 사용을 연구하는 인물이자 2023년 초, 테슬라 오토파일럿과 자율주행차를 포함한 자동차 기술 감독 기구인 미국 고속도로교통안전국(National Highway Traffic Safety Administration, 이하 NHTSA)에서의 임기를 끝내고 학계로 돌아온 인물이다. 커밍스 교수의 전망은 미래에 위험성을 동반한 채로 지나치게 과장된 새로운 알고리즘의 장점에 무게를 싣고자 하는 정치인과 정책 입안자에게 도움이 될 수 있을 것이다.
커밍스 교수는 필자에게 NHTSA 임기를 마칠 때 다수 차량 제조사가 구축할 자동화 시스템을 몹시 우려했다고 밝혔다. 커밍스 교수는 “자율주행 차량 기능 측면에서 매우 심각한 문제가 있다. 자율주행 차량은 실제 많은 이들이 생각하는 수준의 기능 지원에 가까워지지도 않았다”라고 말했다.
필자는 챗GPT 및 그와 비슷한 AI 챗봇이 AI의 강점과 관련하여 흥미와 우려를 동시에 자극하는 상황과 평행한 문제가 있다는 점에서 흥미롭다고 생각했다. 자동화 기술은 오랫동안 존재했으나 대규모 언어 모델과 같이 본질적으로 예측과 감시가 어려운 데다가 과거의 여러 공학적 사고가 필요한 머신러닝 알고리즘에 의존한다.
[사진=Freepik]
필자는 챗GPT와 테슬라의 오토파일럿, 그 외 자율주행 프로젝트 등이 말도 안 될 정도로 대대적인 과장 광고 수준을 향상한 점도 좋아한다. 교통수단 혁명이라는 자신감이 넘치는 전망은 자동차 제조사와 스타트업, 혁신가가 지금도 여러 가지 미해결 문제를 지닌 기술 개발, 구축에 큰돈을 투자하는 결과로 이어졌다. 2010년대 중반에는 자율주행 차량을 허용하는 규제 환경이 펼쳐졌다. 정부 관료는 종종 미국 기업이 수십억 달러에 이르는 가치를 달성하도록 약속할 수 있는 자율주행 기술 개발에 제동을 거는 것을 달갑지 않게 생각했다.
자율주행 기술 개발 분야에 거액을 투자한 뒤에도 자율주행 차량에는 지금도 여러 문제점이 존재하며, 일부 자동차 제조사는 대규모 자동차 프로젝트를 중단했다. 반면, 커밍스 교수가 언급한 바와 같이 대중은 종종 자율주행 기술이 대대적으로 홍보한 기술이 실제로 얼마나 실현 가능한지 확실히 알지 못한다.
한 가지 측면에서 정부 기관과 국회의원이 재빨리 생성형 AI와 대규모 언어 모델 규제를 제시한 것이 고무적이다. 현재 AI 관련 충격은 대규모 언어 모델과 챗GPT를 비롯한 AI 챗봇을 중심으로 발생했다. 대규모 언어 모델과 AI 챗봇은 사용자의 질문 답변 제시 능력과 문제 해결 능력이 놀라울 정도로 뛰어나지만, 사실을 조작하는 등 심각한 단점도 있다.
챗GPT 개발사인 오픈AI CEO 샘 알트만은 청문회에 출석해 오픈AI를 비롯한 AI 개발 기업의 첨단 AI 연구, 개발 작업 진행 허용 여부를 통제할 라이선스 시스템을 촉구했다. 그는 “개인적으로 가장 우려하는 최악의 상황은 AI 연구와 AI, 테크 업계가 전 세계에 심각한 피해를 주는 것”이라고 말했다.
커밍스 교수는 NHTSA 재임 시절을 설명하며, 주요 AI, 테크 기업이 규제 기관이 나아갈 방향과 관련하여 지나친 영향력을 지니게 될 때의 위험성이 크다고 경고했다. 커밍스 교수는 “NHTSA 소속이었을 당시 대부분 시장 이동을 원하지 않기 때문에 지나치게 신중한 기술 사용이 필요하다는 말을 한 차례 이상 들었다. 이는 규제가 제대로 작동하고 있다는 가장 좋은 신호일 것이다. 시장이 움직인다면, 규제가 제대로 시행될 것이다”라고 말했다.
이어, 정치인과 규제 기관이 AI 개발 속도를 높일 필요성과 AI에 더 익숙해지면서 AI 기술 작동 방식을 이해할 필요성이 절실하다는 점도 지적했다. 이와 관련하여 정치인과 규제 기관 관계자가 AI 관련 사건을 조사하도록 교육할 방안을 모색 중이며, 조지메이슨대학교에서 AI를 더 자세히 이해하고자 하는 정치인과 규제 기관 관료를 위한 강좌도 제공하려 준비 중이라고 밝혔다.
덕망이 있는 일부 AI 전문가는 가장 최근 개발된 AI 시스템이 지나치게 영리하면서 피해를 줄 의도를 지니게 된다면, 사무직 종사자의 일자리 대체와 거짓 정보 생성은 물론이고 인류의 존립 위험을 제기할 수 있다고 확신한다. 재차 설명하자면, 커밍스 교수는 AI가 제기할 위험성보다는 인간이 완벽한 역량을 갖추지 않은 기술을 맹신할 것을 더 우려한다.
커밍스 교수는 현재 생성형 AI 열풍에 따라 발생할 수 있는 여파 중 한 가지 예시로 “인간은 어디서나 생성형 툴을 이용하여 코드를 작성하기 시작할 것이다. 문제가 있는 코드를 제거하기만 하는 컴퓨터 과학자에게는 전혀 다른 직무가 등장할 것이다. 평생 직업 보장이 가능할 것이다”라고 언급했다.
"챗GPT 투자 아직 늦지 않았다"…제2의 엔비디아는?
[부꾸미] 권기대 베가북스 대표
챗GPT(생성형 인공지능 대화 서비스)가 촉발한 AI(인공지능) 투자 열풍으로 엔비디아 등 관련주들의 주가가 급등하면서 흙 속에 숨겨진 진주를 찾기 위한 투자자들의 움직임이 분주해진다. 이미 주가가 많이 오른 종목들도 있지만 AI가 사회 각 분야에 미치는 영향력과 시장 규모 등을 감안하면 여전히 투자매력이 높은 기업들이 많다는 시각도 나온다.
국내 1세대 월가 금융인 출신으로 알려진 권기대 베가북스 대표는 최근 머니투데이 증권 전문 유튜브 채널 '부꾸미-부자를 꿈꾸는 개미'와의 인터뷰에서 "챗GPT는 전무후무할 정도로 인류의 생산성에 큰 변화를 일으킬 것"이라며 "GPT와 생성형 AI는 혁명이라고 불러도 부끄럽지 않을 힘을 발휘할 것"이라고 밝혔다.
그는 국내 기업들이 초거대 AI 모델로 구글이나 마이크로소프트 같은 글로벌 빅테크 기업을 이기긴 어려울 것으로 봤다. AI 시장에서 글로벌 독과점을 인정하면서도 국내에서 할 수 있는 특화 서비스에 집중해야 한다는 게 그의 시각이다.
권 대표는 "AI를 활용한 다양한 서비스가 나올텐데 우리가 잘 할 수 있는 것들 위주로 선택과 집중을 해야 한다"며 "한글에 기반한 대화형 서비스나 의료, 반도체 등 각 분야에서 경쟁력 있는 기업은 여전히 있다"고 말했다.
※유튜브 채널 '부꾸미-부자를 꿈꾸는 개미'에 오시면 인터뷰 풀영상을 보실 수 있습니다.
Q. 국내 1세대 월가 금융인 출신이라는 독특한 이력을 갖고 계신데요. ▶권기대 대표 : 저는 원래 음대 지망생이었어요. 문화·예술쪽에 많은 관심을 갖고 있었는데 대학에선 경제학을 전공했죠. 그러다 1980년 미국 모건 은행에 들어가면서 당시 뉴욕증시의 분위기를 경험할 기회를 얻었고요. 덕분에 금융쪽 공부를 많이 했는데 제 마음에 안 들어서 회사를 그만두고 여러 회사를 다니며 다양한 경험을 했습니다. 영화 평론가로 일하기도 했고요. 지금은 출판사 대표이자 '매크로웨이브 탐구자'로서 사회 각 분야의 트렌드에 대한 연구를 하고 있습니다.
Q. 올해 초 '챗GPT 혁명'이라는 책을 내셨는데 이 분야에 관심을 갖게 된 계기가 있나요? ▶저는 어떤 새로운 기술이 나오면 이 기술이 우리 삶에 어떤 영향을 미칠지 관심이 많습니다. 지난해부터 챗GPT란 말을 알게 됐고 계속 화제가 되면서 관련 자료들을 모으기 시작했죠.
AI 기술은 70여년이란 역사를 갖고 있는데 대중에 널리 알려지기 시작한 건 알파고 이후부터 일 겁니다. 그런데 알파고 열풍도 금방 시들해졌어요. 바둑 외에는 할 수 있는 게 없었거든요. 챗GPT는 다릅니다. 알파고가 바둑에서 했던 것 같은 일은 전 분야에 걸쳐서 하는 거죠. '범용성'이라는 장점 때문에 과거 알파고때와는 달리 사람들이 계속 관심을 갖고 열광하는 겁니다.
Q. 챗GPT가 기존 대화형 AI 서비스와는 어떤 점이 다른가요? ▶기존에 나왔던 AI비서는 누가 질문하든지 똑같은 답이 나옵니다. 예를들어 "오늘 날씨가 어때?"하고 물으면 누구에게나 똑같은 답을 하는 거죠. 챗GPT는 사람에 따라 맞춤형으로 대답합니다. 그리고 방대한 양의 데이터를 학습했기 때문에 마치 사람과 대화하는 것처럼 자연스러운 문장을 구사하죠. 챗GPT는 파라미터(매개변수)가 몇 만개 수준이 아니라 수백억, 수천억개나 됩니다. 쉽게 말하면 GPT나 생성형 AI는 인류가 갖고 있는 모든 집단지성을 학습했다고 봐야 해요.
중요한 건 GPT의 발전 속도가 굉장히 빠르다는 겁니다. 올해초 이슈가 됐던 챗GPT는 GPT-3, GPT-3.5 모델이었는데 불과 몇 달 만에 GPT-4버전이 나오고 매개변수도 훨씬 늘어났죠. 이미지 생성쪽에도 많은 발전이 있었고 이제는 동영상까지 생성해 내는 단계가 됐습니다. GPT가 우리 일상과 업무에 얼마나 생산성을 높일 수 있는지 사람들이 깨달으면서 이 기술을 채용하는 기업들도 늘고 있어요.
Q. 글로벌 시장에서 AI 기술력 경쟁이 치열해지고 있는데요. 앞으로 전망은 어떻게 보시나요? ▶마이크로소프트와 오픈AI가 먼저 치고 나가긴 했지만 구글의 경쟁력도 무시할 수 없습니다. 따지고 보면 GPT 기술의 근간이 되는 트랜스포머라는 AI 모델을 구글이 만들었거든요. 이 분야에서 구글을 따라갈 회사는 없어요. MS나 오픈AI도 구글을 넘어서기는 쉽지 않을 겁니다. IBM도 지금 AI 기술 개발을 굉장히 열심히 하고 있고요. 테슬라나 메타 등 주요 빅테크 기업들은 다 AI 개발에 몰두하고 있습니다.
AI 반도체 분야에서는 지금 엔비디아의 GPU가 워낙 난리지만 구글 등 다른 회사들도 반도체 개발에 나서고 있어요. GPU 칩 하나에 8000만원이고 이게 수백개가 들어가는데 개발 할 욕심이 안 생길 수 없겠죠. 엔비디아는 반도체 제조에서 만족하는게 아니라 설계까지도 확장하고 있습니다. 반도체 회사 삼성도 얼마 전에 네이버와 손잡고 한국형 챗GPT를 만들겠다고 했고요. 이 시장은 서로 업역간 경계가 흐려지면서 경쟁은 더 치열해질 겁니다.
Q. AI 시장에서 우리나라 기업들의 경쟁력은 어느정도 인가요? ▶안타깝지만 글로벌 AI 시장은 구글이나 MS 같은 빅테크 기업들의 독과점이 될 수밖에 없어요. 이 근원 기술을 만들기 위해선 어마어마한 돈과 인력이 필요하거든요. 삼성이나 네이버, 카카오가 이들과 한 판 붙어서 기술 경쟁을 해보자 이럴 수는 없는 상황이에요.
우리기업이 할 수 있는 건 선택과 집중이에요. AI 서비스는 굉장히 다양한 데 이 중에 우리가 잘 할 수 있는 곳에 집중해야 합니다. 대표적인 회사가 루닛(99,600원 ▼1,700 -1.68%)이에요. 이 회사는 AI를 활용해서 단순히 진단만 하는게 아니고 치료 솔루션을 제공해 줍니다. 난치병이나 희귀병을 치료할 수 있도록 기여를 하는 거죠. 실제로 전 세계적으로 정부와 의료기관에 솔루션을 계속 공급하고 있어요.
의료쪽에서는 루닛 외에도 뷰노(28,250원 ▲1,600 +6.00%)라는 기업이 있고요. 언어 데이터쪽에서는 솔트룩스(26,650원 ▲1,000 +3.90%)에 주목할만 합니다. 국내 AI 회사 중 처음으로 상장한 셀바스AI(20,050원 ▲260 +1.31%)라는 회사도 경쟁력이 있고요. 리벨리온 같은 반도체 스타트업도 있습니다.
대기업 중에서는 삼성그룹 정도가 맘 먹고 나서기 시작하면 다른 어떤 회사보다 AI 분야에서 두각을 나타낼 수 있지 않을까 생각합니다. NAVER(202,500원 ▲2,000 +1.00%)나 카카오(53,600원 ▼300 -0.56%)도 플랫폼 회사고 그 동안 쌓아 온 데이터가 굉장히 방대하기 때문에 국내 사업에선 유리하다고 할 수 있죠. KT(30,650원 ▼100 -0.33%)나 SK텔레콤(47,200원 ▼900 -1.87%) 같은 통신사들도 미래 먹거리로 AI를 상당히 신경쓰고 있습니다.
