■ 진행 : 나경철 앵커, 유다원 앵커
■ 출연 : 이정환 한양대 경제금융대학 교수

* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기 바랍니다. 인용 시 [YTN 굿모닝와이티엔] 명시해주시기 바랍니다.

◇앵커> 최근 관심을 끌고 있는 게 있습니다. 바로 챗GPT로 불리는 대화형 인공지능시스템인데 대형 it 기업들이 투자 경쟁에 들어갔어요. 그런데 우리 기업도 움직임이 보이고 있는 거죠?

◆이정환> 맞습니다. 챗GPT를 이해하시려면 크게 두 가지를 아셔야 되는데 일단 챗이라는 것을 이해하셔야겠죠. 챗은 챗봇하고 굉장히 비슷하다는 개념으로 설명할 수가 있고요. 결국은 챗봇이라는 것이 여러분들이 간단한 질문을 던지면 그것에 맞는 아주 기계가 이해를 해서, 컴퓨터를 이해해서 그것에 대해서 답변을 주는, 예를 들어서 카드 사용금액이 얼마냐라고 물으면 사람이 답변하는 것이 아니라 컴퓨터가 이해해서 답변하는 시스템이라고 보시면 될 것 같습니다. 챗GPT는 이러한 챗봇에서 보다 빅데이터 성격을 강조한 이런 시스템이라고 보시면 될 것 같고요.

그다음에 G자라는 게 생성형, 제너레이티브라는 건데 이게 굉장히 중요한 이야기긴 하죠. 제가 수업시간에 가르칠 때는 보통 컴퓨터가 위조지폐를 아주 정교하게 만들 수 있게 하는 그런 모형들의 생성형이라고 보통 이야기하는데 어떤 얘기냐 하면 사실 실물 지폐가 있고 위조지폐가 있을 때 컴퓨터를 통해서 아주 실물 지폐와 유사하게 만들어내도록 유도를 하고 다시 또 컴퓨터가 파악을 해서 이게 가짜다라고 인식을 하도록 유도를 계속하면서 아주 실물과 유사한 위조지폐를 만들게 학습시키는 그런 모듈이라고 보통 이야기하거든요.

그러니까 생성형 모듈을 쓴다는 얘기는 진짜 텍스트와 가짜 텍스트의 거의 구분이 없을 정도로 기술적인 수준을 유도하겠다. 그러니까 모형 자체가 예측이 모형이 아니라 우리가 이 모형의 예측 과정 속에서 어떻게 보면 진짜와 가짜를 거의 구분할 수 없을 정도로 컴퓨터 AI가 대답을 할 수 있게 유도하겠다는 이런 기술이라고 보시면 될 것 같고요. 그래서 아까 이런 생성형 챗GPT 같은 경우에는 질문을 던졌을 때 굉장히 리포트에 쓸 수 있을 정도로 현실 글과 유사한 답변들을 굉장히 많이 나오게 된다고 보시면 될 것 같습니다. 어제 재미있는 이벤트가 하나 있었는데 구글 ... (중략)

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