오픈AI에서 쿠데타가 일어나는 등 여러 가지 일들이 인공지능 분야에서 일어났지만 그럼에도 시간은 꾸준히 흘러 챗GPT의 첫 생일이 됐다. 그 1년 동안 생성형 인공지능 모델이 사회 곳곳에 도입되고 있기도 하지만, 아직도 이를 낯설어 하는 사람들이 많다.

[보안뉴스=아네카 굽타 CPO, 루브릭] 챗GPT가 첫 돌을 맞이했다. 세계를 깜짝 놀라게 했을 뿐 아니라, 이것 없는 과거를 상상하기 힘들게 만들기까지 했다. 생성형 인공지능이라는, 다소 낯선 기술의 이름이 챗GPT의 등장으로 단숨에 대중화 되기도 했다. 일반 소비자용 애플리케이션으로서 역사상 가장 빠른 성장을 보였다는 기록마저 남겼다.


챗GPT가 등장하고서 1년 동안 수많은 인공지능 프로그램들이 세상에 등장했다. 더 발전된 모델들도 있고, 망신만 당하고 사라진 것들도 있다. 하지만 그러면서 사용자들은 생성형 인공지능이라는 기술이 얼마나 유용할 수 있는지를 이해했다. 아직 기술이 완벽하다고 말할 수 없지만, 그 가능성과 강력함이라는 것에 대해 완벽히 이해하게 된 것이다. 그러니 규제를 먼저 해야 한다는 말에 대다수가 동의하고 있는 것이기도 하다.

하지만 아직도 많은 기업들이 ‘어떻게 해야 이 강력한 기술을 제대로 활용할 수 있는 걸까’를 고민하는 중이다. 어디서부터 어떻게 시작해야 되는지도 잘 몰라서 사용을 망설이는 경우도 제법 많다. 너무나 새로운 기술이니 그럴 만도 하다. 그렇기 때문에 다음 네 가지 절차를 제안한다. 생성형 인공지능을 가지고 경쟁력을 확보하려는 계획을 가진 조직이라면 다음 네 가지를 순서대로 실행하는 것이 좋을 것으로 보인다.

1. 사용처를 분명히 하라
인공지능을 성공적으로 도입하려면 - 그리고 모든 프로젝트가 마찬가지이지만 - 첫 단추를 잘 꿰는 것이 그 무엇보다 중요하다. 그 단추는 바로 ‘왜’이다. 인공지능을 왜 도입해야 하는가? 어떤 문제를 해결하기 위해서 인공지능 기술이 필요한가? 이 질문에 대한 대답이 분명해야 한다는 뜻이다. 인공지능을 도입하기 위해 없던 문제를 만드는 건 좋지 않다.

일반적인 용례라면 다음과 같은 것들이 있을 수 있다.
1) 제품의 사양이나 특정 조직의 인사 관련 규정, 서비스 상세 거래 내역 등 직원들이 업무를 수행하면서 끊임없이 검색해 확인해야 하는 정보가 있다.
2) 24시간 끊임없이 고객들의 지원 요청에 즉각 응해야 한다.
3) 시스템에 과부하가 걸릴 정도로 고객 요청이 많이 들어올 때가 점점 늘어나고 있다.
4) 다양한 언어로 고객 요청에 응해야 할 필요가 생기고 있다.
5) 마케팅용 콘텐츠를 세밀하게 개인화 하여 생성해야 하는데, 필요한 양이 어마어마하게 많다.

2. 데이터를 상세히 파악하라
이제는 모두가 알겠지미나 인공지능 모델이 있다고 해서 위의 여러 문제들이 해결되는 건 아니다. 인공지능은 반드시 훈련 과정을 거쳐야 하며, 이 훈련에 필요한 것은 데이터다. 특히 기업의 필요를 충족시키려면 기업 내에 저장되어 있는 데이터들을 가지고 훈련의 시간을 거쳐야 한다. 인공지능 도입을 고민 중이라면 ‘지금 보유하고 있는 데이터’를 명확히 이해하는 게 중요하다.

이 때 스스로에게 물을 수 있는 질문은 다음과 같은 것들이 있다.
1) 다양한 활용 방법들이 있을 텐데, 우리가 가진 데이터로는 어떤 활용법을 개발할 수 있을까?
2) 데이터의 품질이나 정확도, 보안성에 문제가 있지는 않은가?
3) 훈련용 데이터를 만든다고 할 때 지금 보유하고 있는 데이터에서 빼야 할 것들은 무엇인가? 얼마나 되는가?
4) 인공지능의 훈련을 누가 맡을 것인가?
5) 인공지능이 낸 결과의 정확도를 누가 검사할 것인가? 누가 인공지능을 관리할 것인가?

3. 어떤 인공지능 모델 혹은 기술이 잘 어울리는지 조사하라
인공지능 모델들에도 여러 가지가 존재한다. 더 넓게는 인공지능이라는 큰 범주 안에 여러 기술이 존재하기도 한다. 그러니 지금 우리 조직이 해결하려는 문제에 가장 좋은 답을 줄 수 있는 것을 찾아내는 것이 중요하다. 사실 이는 인공지능이 아니더라도, 회사 차원에서 소프트웨어나 장비를 대대적으로 구매해야 할 때 고민하는 내용이기도 하다. 가장 적합한 것을 찾는 것이 가장 경제적으로 지출하는 것이니 그럴 수밖에 없다.

인공지능 분야에서 이 고민은 더 난이도가 높다고 할 수 있다. 인공지능 기술 자체가 이제 막 탄생했기 때문에 시장에 정형화된 패키지가 없기 때문이다. 아무리 조사해도 딱 맞는 기술이 아직 없을 수 있고, 그럴 때는 과감히 가장 적합해 보이는 후보들 중에 하나를 선택해야 할 수도 있다. 이 과정에서 자문할 내용들은 다음과 같다.

1) 오픈AI의 GPT-4 LLM은 어떤가?
2) 앤스포픽과 구글에서 개발한 LLM 알고리즘들은 어떤가?
3) 메타에서 오픈소스로 풀어놓은 라마2(Llama 2)나 아부다비의 테크놀로지이노베이션인스티튜트(Technology Innovation Institute)에서 개발한 팔콘(Falcon) 같은 무료 알고리즘은 어떤가?

4. 인간의 개입이 반드시 있어야 한다
위에서도 언급했지만 인공지능은 이제 막 태생기를 지나고 있는 기술이다. 그러니 불완전하고 불안전하다. ‘지능’이라는 단어가 붙기 때문에 인간을 대체할 수 있을 것 같고, 언젠가는 그렇게 될지도 모르지만 지금은 아니다. 반드시 인간 관리자가 함께해야 인공지능은 더 쓸모 있는 기술이 된다. 사람이 없어서 혹은 사람을 대체하기 위해 인공지능을 도입해서는 안 되는 이유다.

위의 과정을 거쳐 인공지능이 결과물을 내기 시작하면, 그때가 인간의 개입이 가장 절실해지는 때다. 훈련을 제대로 시켰는지, 그래서 이제 스스로 신뢰할 만한 결과를 내는지 사람이 직접 확인하고 또 확인해야 한다. 이 과정을 거치지 않으면 인공지능이 외부의 파트너나 고객들에게 엉뚱한 결과를 내고, 이를 통해 회사 전체의 신뢰가 훼손될 수 있다.

1년 전 챗GPT가 얼마나 많은 사람들의 관심을 끌었는지 기억한다면 다들 필자와 비슷한 걸 예상할 수 있을 것이다. 그건 바로 ‘조만간 누구나 챗GPT를 사용하게 된다’는 것이다. 마치 지금 모든 사람이 인터넷이라는 기술을 사용하는 것처럼, 일상에서 모든 사람이 아무렇지 않게 챗GPT와 같은 기술을 사용하고 있을 것은 거의 분명해 보인다. 그게 언제가 되느냐가 문제인데, 필자는 개인적으로 매우 가까운 미래가 될 것이라고 보고 있다.

그러므로 위의 1단계에서부터 미리 준비하고 있어야 한다. 당장 인공지능 구축에 대한 계획이 없더라도 말이다. 모두가 성공적으로 도입한 뒤에야 부랴부랴 위의 1번부터 진행한다면 많이 뒤쳐질 것이다.

글 : 아네카 굽타(Anneka Gupta), CPO, Rubrik
[국제부 문정후 기자(globoan@boannews.com)]

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