대화형 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI) 서비스 '챗(Chat) GPT 3.5'가 본격 서비스되면서 AI 관련기술이 빠르게 확산하고 있습니다. 챗 GPT는 사람의 뇌와 같이 복잡한 정보처리를 할 수 있는 인공지능 학습모델로 사람과 일상적인 대화를 나누는 방식으로 복잡하면서도 다양한 주제를 빠르게 검색하고 요약, 정리까지 해주는 대화형 AI 서비스입니다.
인공지능 기술은 구글이 2014년 바둑 인공지능 프로그램인 알파고를 통해 대중들에게 널리 알려지기 시작했는데요, 우리나라의 바둑기사 이세돌 구단과의 바둑대국을 통해 국내는 물론 전 세계적으로도 많은 화제를 모았지요.
알파고는 사람의 뇌와 비슷한 인공 신경망을 통해 많은 정보를 학습함으로써 복잡한 연산을 수행하는 딥러닝(Deep Learning) 기술을 활용한 것이 특징입니다. 구글은 알파고 이후 2017년 수학적 기법을 응용해 서로 연관성이 적은 데이터들 속에서 유사한 의미관계를 파악하는 새로운 AI인 트랜스포머 모델을 공개했습니다.
일론 머스크 등이 설립한 오픈 AI(OpenAI)라는 회사가 이러한 트랜스포머 모델을 응용해 GPT 기술을 처음으로 선보였고 지속적인 개발을 통해 챗 GPT-3.5 버전까지 발전하며, 무려 1750억 개 이상의 데이터 파라메터(Parameter, 매개변수)를 활용해 다양한 지식을 제공하고 있습니다.
챗 GPT는 특히 단순한 정보검색에서 벗어나 대화형 인공지능에 특화돼 사람의 일상적인 대화와 같은 자연어에 대한 이해와 정확성이 높고 맥락을 이해해 연결된 질문이 가능할 뿐 아니라 수천억개의 데이터를 조합해 새로운 결과물을 도출할 수 있습니다.
이를 통해 각종 전문시식과 논문 등의 자료조사 후 결과를 정리해 주는 보고서를 비롯해 사업기획 아이디어와 신문기사 또는 보도자료, 소설 등과 같은 글쓰기는 물론, 엑셀의 복잡한 함수나 프로그래밍 코딩까지 직접 생성할 수 있기 때문에 다양한 업무분야에서 활용도가 높아지고 있습니다.
챗 GPT 보급이 이처럼 빠르게 확산하면서 구글과 마이크로소프트, 페이스북은 물론 국내의 네이버와 카카오 등 전 세계의 많은 회사들이 비슷한 대화형 서비스를 앞다퉈 선보이고 있는 추세인데요.
한 글로벌 완성차가 최근 자동차에 챗 GPT를 적용할 예정이라고 밝혀 비상한 관심을 모으기도 했습니다. 챗 GPT 기술은 자연어 음성명령을 사용하므로 현재의 자동차 음성인식 기능처럼 특정 명령어를 사용하지 않고도 특정한 노래를 재생하거나 차량 실내온도를 조절할 수 있습니다.
또한 대화형 인터페이스를 통해 운전자 또는 탑승자들이 차량과 대화하며 관심있는 분야에 대해 질문을 주고받을 수 있지요. 자율주행차는 특히 AI 시스템을 향상시킴으로써 자동차가 운전자나 탑승자의 의도를 더욱 정확하게 이해하고 이에 적절한 대응을 할 수 있습니다.
이를 통해 안전성을 개선하고 자율주행 때 운전자가 개입할 필요성을 줄여줍니다. 또한 차량의 센서데이터를 분석해 소모품 교환주기나 고장여부 등을 판단해 운전자에게 알려주며, 심각한 고장이 발생하기 전에 잠재적인 위험요소를 예측해 운전자나 서비스센터에 직접 연락해 주기도 합니다.
이러한 챗 GPT는 자동차산업에 있어 많은 부문에서 혁신적인 영향을 미칠 것으로 기대되고 있습니다. 자동차 제조사들은 자연어 처리와 강화된 학습기능으로 운전자들에게 더욱 지능적이고 직관적일 뿐 아니라 운전자 개개인에 최적화된 운전경험을 제공할 수 있을 것으로 보입니다.
그러나 많은 자동차 전문가들은 챗 GPT 기술이 자동차 개발에 적용되는 것에 대한 기대보다는 안정성에 대해 우려하고 있는 분위기입니다. 지난달 미국 디트로이트에서 열린 미국 자동차공학회(SAE) 2023 세계총회(World Congress Experience 2023)의 한 컨퍼런스에서는 “AI의 급속한 발전으로 인해 법적인 위험과 규제에 대한 자동차업계의 요구가 증가할 것”이라는 주장이 제기됐습니다.
사실 챗 GPT는 데이터(파라미터 값)를 조합하는 과정에서 거짓으로 정보를 만들어내거나 편향된 결과값을 도출하는 등 결과활용에 있어 신중을 기해야한다는 주장이 제기되는 등 신뢰성에 대한 논란이 일고 있는 것이 사실입니다. 시스템이 빠르게 개선되고 있기는 하지만 기본적인 수학문제를 틀렸고 성폭행에 대해 도적적으로 비난 받을 에세이를 그대로 답안으로 제시해 논란이 된 적도 있지요.
자동차 업계도 AI 시스템의 편향성 문제가 이미 반복적으로 발생하고 있는데요. 조지아공대 연구결과를 보면 AI 시스템의 학습기능을 향상시키기 위한 몇몇 차량의 테스트 데이터 세트가 흑인을 보행자로 인식하지 못함에도 불구하고 안전 소프트웨어에 포함되었다는 사실을 발견한 바 있습니다.
모든 AI 개발과정에서 다양성을 고려하는 것이 필요하지만 미국자동차공학회와 같은 표준기관에서 이러한 복잡한 문제를 해결하기 위해 새로운 작업그룹을 신설하는 등 안정성을 확보하기 위해 적극적으로 나설 것으로 보입니다.