생성형 AI 정리 3

AI 학습의 두 가지 길과 ChatGPT 실전 활용법

1. AI는 어떻게 학습하는가?: GPT vs Gemini

지난 시간에 AI가 '다음에 올 단어'를 확률적으로 예측하며 학습한다고 말씀드렸습니다. 이는 GPT(OpenAI)가 사용하는 대표적인 방식입니다. 하지만 또 다른 중요한 학습 방식이 있습니다.

바로 '가운데 단어'를 맞추는 마스크드 랭귀지 모델(Masked Language Model)입니다. 예를 들어, '아름다운 [___] 강산'이라는 문장에서 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어를 추론하는 방식입니다. 이는 구글의 Gemini(과거 Bard)가 사용하는 핵심 원리입니다.

• GPT 방식 (Next-Word): 데이터가 많을수록 성능이 기하급수적으로 좋아져 대규모 학습에 유리합니다.
• Gemini/BERT 방식 (Masked): 앞뒤 문맥을 모두 고려하므로 적은 데이터로도 비교적 정확한 답변이 가능하지만, 계산량이 많아 대규모로 확장하기가 더 어렵습니다.

이러한 학습 방식의 차이가 각 AI 모델의 특성을 결정짓는 중요한 요소가 됩니다.

2. ChatGPT 실전 워크플로우: 아이디어에서 실행까지

이제 ChatGPT를 활용하여 실제 업무를 어떻게 처리할 수 있는지 단계별로 시연해 보겠습니다. 하나의 아이디어가 어떻게 구체적인 결과물로 발전하는지 확인해 보세요.

1단계: 비전 수립 및 고도화

먼저, 추상적인 아이디어를 구체화합니다. 여기서는 '대한민국 국회의 미래 비전'을 요청했습니다. ChatGPT는 즉시 7가지 핵심 비전을 제시했습니다. 여기서 핵심은 '대화의 연속성'입니다. 별도의 설명 없이 "여기에 인공지능을 넣어서 다시 작성해 줘"라고 요청하면, 이전 대화의 맥락을 기억하고 AI 기반의 고도화된 비전으로 내용을 수정해 줍니다.

2단계: 콘텐츠 형식 변환 (하나의 소스로 다양한 결과물)

완성된 비전 내용을 다양한 형식의 콘텐츠로 손쉽게 변환할 수 있습니다.

• 보도자료 작성: "위 내용으로 보도 자료를 작성해 줘" → 전문적인 톤앤매너를 갖춘 보도자료 생성
• 이메일 작성: "미래일보 홍길동 기자에게 메일을 보내줘" → 격식을 갖춘 기자 대상 이메일 초안 생성
• 영문 번역 및 현지화: "뉴욕 타임즈 리차드 기자에게 보낼 영어 메일을 작성해 줘" → 단순 번역이 아닌 "I hope this email finds you well"과 같은 영어권의 관용적 표현까지 포함한 자연스러운 메일 생성
• 연설문 작성: "국회의장이 할 인사말을 작성해 줘" → 행사의 성격에 맞는 격조 있는 연설문 생성

이 모든 과정이 단 몇 분 만에 이루어집니다. 사람이 했다면 며칠이 걸렸을지도 모르는 작업입니다.

3단계: 웹 검색 및 정보 요약 (유료 버전 기능)

ChatGPT 유료 버전은 자체 지식으로 답변할 수 없을 때, Bing 검색 엔진을 활용하여 최신 정보를 찾아 요약해 줍니다. 예를 들어 "삼성전자와 관련된 최신 기사들을 찾아서 정리해서 알려 줘"라고 요청하면, 웹을 검색하여 주요 기사를 요약하고 출처 링크까지 제공합니다.

3. GPT-4o: 텍스트를 넘어선 멀티모달 AI

최신 모델인 GPT-4o는 텍스트만 다루던 이전 모델과 차원이 다릅니다. 다양한 종류의 데이터를 이해하고 처리하는 멀티모달(Multi-modal) 능력을 갖추고 있습니다. GPT-4o는 마치 여러 전문가를 지휘하는 '매니저'처럼, 필요에 따라 이미지 생성, 이미지 분석, 데이터 분석 등 다양한 작업을 수행합니다.

이미지 분석 (Computer Vision)

이미지를 업로드하고 분석을 요청할 수 있습니다. 아래는 편의점 앞 눈사람 사진을 보여주고 "사진에 대해 설명하고 적당한 제목 5개를 추천해 줘"라고 요청한 결과입니다. AI는 사진의 분위기와 특징을 정확히 묘사하고 '겨울의 사색', '편의점 앞 겨울 수호자' 등 창의적인 제목까지 제안했습니다.

이미지 생성 (DALL-E Integration)

황당한 상상도 현실로 만들어 줍니다. "대한민국 수도 서울에 외계인이 쳐들어왔다. 걸그룹이 호랑이를 타고 용감하게 맞서 싸우는 모습을 그려 줘"라는 요청에, 남산타워를 배경으로 한 역동적인 일러스트를 생성했습니다. 하지만 "병에 갇힌 미키마우스"처럼 저작권이 있는 캐릭터는 정책에 따라 생성을 거부하며, 안전장치가 작동함을 보여줍니다.

데이터 분석 (Advanced Data Analysis)

CSV나 엑셀 파일을 업로드하여 데이터 분석을 맡길 수 있습니다. 타이타닉호 탑승객 데이터를 올리고 "데이터를 설명하고, 생존율과 관련된 내용을 시각화해서 보여줘"라고 요청했습니다. GPT-4o는 데이터를 분석하기 위해 스스로 파이썬 코드를 작성하고 실행했으며, 그 결과 성별과 객실 등급에 따른 생존율 차이를 보여주는 그래프를 생성했습니다. 이는 ChatGPT가 이제 데이터 분석가의 역할까지 수행할 수 있음을 의미합니다.

 

이처럼 ChatGPT는 단순한 대화 상대를 넘어, 우리의 아이디어를 구체화하고, 다양한 결과물로 변환하며, 심지어 전문적인 분석까지 수행하는 강력한 AI 파트너로 진화하고 있습니다.