#인공지능 챗 서비스의 신세계, 챗 GPT(Chat GPT)
제가 이전에 챗봇이나 인공지능 AI에 대해서 여러 회사의 프로그램을 소개해 드린 적이
있는데 그런 프로그램들을 아득히 넘어서는 프로그램이 나왔으니 그게 바로 오늘
소개해 드릴 '챗 GPT' 입니다.
챗 GPT는 지난해(2022년) 12월경 첫 선을 보였는데요. 출시한 지 불가 2달 만에
전 세계의 이목을 주목시키며 기존 경쟁자들을 긴장시키고 있습니다.
아마 여러분도 다양한 뉴스를 통하여 챗 GPT의 뛰어남에 대해서 접하셨을 텐데요.
듣는 것보다 실제 사용해 보면 완전 '어나더레벨'임을 알 수 있습니다.
쉽게 설명하면 제가 기존 소개했던 챗봇들은 말이 인공지능이니 실제론 매크로
수준의 프로그램이었다면 챗 GPT는 실제 우리가 영화에서 접했던 그런 미래형
인공지능 채팅서비스입니다.
#챗 GPT, 무엇이 다른가?
일단 기존 챗봇 서비스와 어떠한 점에서 차이를 보이는지 간략하게 표로
한번 나타내보겠습니다.
기존 챗봇 | 챗 GPT(Chat CPT) | |
주요서비스 | 고객 응대(질의응답) | 모든 수준의 질문 소화 가능 |
주요 알고리즘 | 기존 보유 매뉴얼 기반 | 빅 데이터 기반 |
주요 기능 | 각 서비스에(의료, 식품 등 제한적인) 기초한 간단한 질의응답 가능 |
기본 수준의 질의 응답 뿐만 아니라 코딩의 문제점을 파악이 가능할 만큼 전문 영역의 질의까지 영역 확장이 가능 |
제작사 | 각 회사의 필요에 의해 제작 | 미국의 '오픈 AI'사 |
프로그램 형식 | 카카오톡 메신저 친구 형식 | 웹 기반의 오픈 소스 프로그램(부분 유료) |
주요 로직 | 제작자의 의도 | 딥 러닝을 통한 인공지능 |
일단 간단하게 표로 설명해 보았는데요. 여기서 가장 중요한 점은 바로 '로직'입니다.
기존 챗봇들은 제작자의 의도에 의해 정해진 답을 도출해 내는 사실 매크로 방식
인데요. 챗 GPT는 말로만 듣던 딥 러닝 방식을 챗봇에서 구현해 냈습니다.
즉, 기존 챗봇은 A라는 질문을 하였다면 A라는 질문과 가장 가까운 답안지를 찾아내
B라는 답안을 고객에게 전달하였다면 챗 GPT는 B 혹은 C의 답변들을 전부 확인한 후
새롭게 D라는 답변을 내놓을 수 있는 프로그램인 거죠.
말 그대로 진짜 리얼한 '인공지능' 시스템인 것입니다.
#챗 GPT, 사용하는 방법은?
사용 방법은 간단합니다. 먼저 챗 GPT의 웹으로 먼저 들어가 주세요.
그 후 Try ChatGPT를 클릭하면 로그인 화면이 뜹니다. 여기서 본인이 가진 이메일을 통해
새로 아이디를 만들어도 되고 구글 아이디가 있다면 그대로 연동해서 사용할 수 있습니다.
단, 이메일 및 전화번호로 코드를 한번 확인하기 때문에 실시간으로 확인할 수 있어야 합니다.
그리고 나면 다음과 같이 텅 빈 화면과 채팅창이 보이실 거예요.
여기에 본인이 원하는 내용을 적으시고 대화를 이어나가시면 됩니다.
#챗 GPT, 한글화 서비스는 아직....
현재 챗 GPT는 다양한 영역에서 활용시도가 이어지고 있는데요.
논문을 축약하여 초록을 요청하거나, 내가 짜놓은 프로그램 코드 중에 잘못된 부분이
있는지 2차 확인 작업을 시킨다거나 기획안을 상의해서 작성하거나 아이디어 등을
얻는 등 이미 외국에서는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
딥 러닝 베이스의 인공지능이기에 시간이 지날수록 더 정교하고 내가 얻고자 하는
명쾌한 답을 얻을 것이라고 생각합니다.
다만, 아직 한국에서는 서비스된 기간이 짧고 딥 러닝의 기반인 빅 데이터 자료가
영어 자료이기에 한국어 질문에 대해서는 아직 정확한 결과를 얻을 수 없습니다.
하지만 이러한 부분은 시간이 곧 해결해 줄 것이라고 생각됩니다.
#챗 GPT의 확산이 불러올 미래
인공지능 및 딥 러닝 기술의 비약적인 발전으로 인해 직업에 관한 인간의 고유 영역이
무너지고 있습니다.
챗 GPT는 단기간 동안 개인의 생산성의 향상하고 인간을 보조하는 역할을 수행
할 테지만 머지않아 인간의 창조적인 행위까지 대신할 가능성이 있기 때문입니다.
디지털카메라의 등장으로 사라진 필름 산업처럼 글 작가 및 미술 작가라는 직업이
언제까지 지속될지 아무도 예측할 수 없다는 이야기죠.
확실히 이제 우리나라도 4차 산업을 대비함에 있어 노동에 대한 정의를 다시 내릴 때가
아닌가 싶습니다.
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