생성형 AI 시대의 개막

생성형 AI 시대의 개막

생성형 AI는 대규모 언어 모델을 적용해 인간처럼 질문에 답변하며, 교육, 디지털 헬스, 엔터테인먼트 등 다양한 영역에 혁신을 가져오고 있습니다. 대표적인 예로 오픈AI의 ChatGPT가 있습니다. 이 기술은 자연어 처리(NLP)와 기계 학습(ML)을 결합하여 인간과 유사한 대화를 가능하게 합니다.

AI의 다양한 적용 분야

교육:

• 맞춤형 학습: AI는 학생들의 학습 패턴을 분석해 개인 맞춤형 학습 계획을 제공합니다. 이를 통해 학생들은 자신의 학습 속도와 스타일에 맞춘 교육을 받을 수 있습니다.
• 언어 학습: AI 기반 언어 학습 앱은 사용자와의 대화를 통해 실시간 피드백을 제공하며, 언어 습득을 돕습니다.

디지털 헬스:

• 진단 보조: AI는 의료 데이터를 분석해 질병 진단을 보조합니다. 예를 들어, 이미지 분석을 통해 암을 조기에 발견할 수 있습니다.
• 환자 모니터링: AI는 환자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링하고, 이상 징후를 감지해 의료진에게 알립니다.

엔터테인먼트:

• 콘텐츠 생성: AI는 소설, 음악, 그림 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이는 창작자들에게 새로운 영감을 제공하며, 콘텐츠 제작 시간을 단축시킵니다.
• 게임 개발: AI는 게임 캐릭터의 행동을 더욱 자연스럽게 만들어 게임의 몰입감을 높입니다.

메타버스를 넘어선 AI

AI 기술은 메타버스를 넘어 다양한 산업에 혁신을 가져오고 있습니다. 예를 들어, 게임 캐릭터 제작에 AI를 활용해 더 자연스러운 상호작용을 구현하고 있습니다. 이는 게임 개발자들이 더 복잡하고 현실감 있는 캐릭터를 만들 수 있게 합니다.

AI가 바꾸는 산업들

게임:

• AI 캐릭터: AI는 게임 캐릭터의 행동을 더욱 자연스럽게 만들어 게임의 몰입감을 높입니다. 이는 게임 개발자들이 더 복잡하고 현실감 있는 캐릭터를 만들 수 있게 합니다.
• 게임 디자인: AI는 게임 디자인 과정에서 반복적인 작업을 자동화해 개발 시간을 단축시킵니다.

미디어:

• 콘텐츠 추천: AI는 사용자의 시청 기록을 분석해 맞춤형 콘텐츠를 추천합니다. 이는 사용자 경험을 향상시키고, 플랫폼의 이용 시간을 늘립니다.
• 뉴스 작성: AI는 뉴스 기사를 자동으로 작성해 기자들의 업무를 보조합니다. 이는 뉴스 생산 속도를 높이고, 다양한 주제를 다룰 수 있게 합니다.

헬스케어:

• 진단 보조: AI는 의료 데이터를 분석해 질병 진단을 보조합니다. 예를 들어, 이미지 분석을 통해 암을 조기에 발견할 수 있습니다.
• 환자 모니터링: AI는 환자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링하고, 이상 징후를 감지해 의료진에게 알립니다.

AI의 투자와 발전

AI 기술에 대한 투자는 계속해서 증가하고 있습니다. 오픈AI는 마이크로소프트로부터 100억 달러 이상의 투자를 받았으며, 이를 통해 GPT-3.5 기술을 Bing과 Edge에 통합했습니다. 이러한 투자는 AI 기술의 발전을 가속화하고, 더 많은 혁신을 가능하게 합니다.

ChatGPT의 인기

ChatGPT는 2022년 11월 출시 이후 무료로 제공되면서 전 세계적으로 빠르게 확산되었습니다. 이는 사용자들이 AI와의 상호작용을 통해 다양한 혜택을 누릴 수 있게 했습니다. ChatGPT는 교육, 헬스케어, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 사용자 경험을 크게 향상시키고 있습니다.

본 게시물은 한국반송통신전파진흥원의 동향자료를 참조하여 작성되었으며, 원문의 일부를 포함하고 있습니다.
참조URL : https://www.kca.kr/boardView.do?pageId=www145&boardId=TRENDS&seq=854479&movePage=1

생성형 AI(Generative AI)가 전 세계를 흔들고 있다. 대규 모 언어 모델(Large Language Model)을 적용해 마치 인간 처럼 질문에 대답하는 생성형 AI는 다양한 영역에 침투하 고 있다. 교육은 물론이고 디지털 헬스, 엔터테인먼트까지 생성형 AI가 적용되지 않는 곳은 없다. 생성형 AI의 선두 주자는 다름 아닌 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT) 다. 챗GPT는 마이크로소프트의 검색 엔진 빙(Bing)과 손 잡으면서 새로운 시대를 열고 있다. 이들은 기존 빅테크가 사람을 모으는 핵심 기능이었던 ‘검색’을 ‘대화’로 바꾸고 있다. 특히, 2023년 3월 14일 공개된 오픈AI의 최신 버전 ‘GPT-4’는 ‘AI와 인간의 삶’이 공존할 수 있다는 새로운 메시지를 던지고 있다. GPT-4는 이제 스스로 세금 계산 도 하고 재료 사진을 통해 음식 레시피도 찾아낸다. 이 글 에서는 생성형 AI가 바꾸는 현재와 미래를 알아본다.

2023년 2월 영국에 본사를 두고 있는 비디오 게임 개발 AI 테크 스타트업 랜턴 테크놀로지(Latent Technology) 가 루트 벤처스(Root Ventures)와 스파크 캐피탈(Spark Capital)이 이끄는 프리 시드 라운드에서 210만 달러를 투 자받았다. 랜턴은 AI 기술을 게임 캐릭터 제작에 활용하는 회사다. 게 임 캐릭터는 모션캡처 기술을 이용, 실사 배우의 움직임을 기록해 이를 컴퓨터 그래픽으로 구현하는 것이 일반적이 다. 그러나 랜턴 창업주이자 CEO인 호르헤 델 발 산토스 (Jorge del Val Santos)는 악시오스와의 인터뷰에서 “사실 모션 캡처는 진정한 상호작용이 아니다. 즉, 게임에서 캐릭 터에게 돌을 던지면 캐릭터가 특별히 디자인된 애니메이션 이 없는 한 그 돌에 반응하지 않는다”고 말했다. 

랜턴의 기술을 적용하면 게임 제작자들이 신체 움직임과 각도(각 단계, 신체 회전 등)를 일일이 수동으로 기록할 필 요가 없다. AI가 머신러닝(Machine Learning)을 통해 사람 들의 행동 자료를 수집하고 이를 캐릭터 제작에 자동 적용 한다. 랜턴의 머신 러닝 기술은 비디오 게임 캐릭터가 게임 속 모든 상황에 반응할 수 있도록 한다. 산토스 CEO는 “이는 생성형 AI인 오픈AI(OpenAI)의 챗 GPT에 특정 스타일로 특정 주제에 대해 글을 쓰라고 말하 는 것과 비슷하다”며 “사람들은 프롬프트를 만들지만 직접 글을 쓰지 않는다”고 말했다. 

그는 또 “우리가 할 일은 이전 에 기록된 인간의 실제 데이터를 사용하는 것이다. 이 데이 터를 통해 캐릭터를 만들 수 있다”고 말했다. 게임에 AI가 적용된 사례나 트렌드는 새롭지는 않다.1) 안드 레센 호로위츠(Andreessen Horowitz)의 제임스 그워츠만 (James Gwertzman)은 블로그에서 “아타리 퐁과 같은 초 기 아케이드 게임에서도 컴퓨터로 만들어진 캐릭터가 있었 다”며 “단 그때와 다른 점은 지금은 컴퓨터의 성능이 엄청 나게 강해졌다는 것이다. 지금은 매우 복잡한 영역에서 패 턴과 표현을 식별할 수 있는 대규모 신경망을 구축하는 것 이 가능하다”고 설명했다. 

그는 또 “생성형 AI를 제작에 활 용할 때 큰 장점은 시간과 비용의 절약”이라고 언급했다. 이렇듯 챗GPT 등 생성형 AI(Generative AI) 열풍은 모든 기 술 산업을2) 흔들고 있다. 생성형 AI는 사람처럼 독창적인 이미지를 만들고 텍스트를 작성할 수 있는 인공지능이다. 달-E2(DALL-E 2), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 미드 저니(Mid Journey), 렌사(Lensa) 등이 열었던 생성형 AI 시 장은 이제 챗GPT가 흔들고 있다. 2023년 1월 CES에서도 AI 카테고리에 등장한 기업이 579개나 됐다. 이는 메타버스 (176개), 암호화폐(19개), 블록체인(55개)보다 훨씬 많았다.

구글 트렌드에서도 AI 검색 키워드가 단연 제일 앞섰다.3) 지 난 12개월 사이 암호화폐(Cryptocurrency)와 AI가 검색 트 렌드를 이끌었다. 특히, 미국 테크 기업들이 엄청난 규모의 정리해고를 단행4)하고 있는 상황에서도 AI 분야는 상대적 으로 고용 상태가 안정적이었다. CES 전시 기업들은 AI 기술을 탑재한 아기침대(Baby Bassinets), 청소기(Vacuum Cleaners), 스마트 미러 (Smart Mirrors), 오븐(Ovens), 새 모이 급여기(Bird Feeders) 등을 내놨다. 프롬프트헤로(PromptHero)5) 등 새로운 비즈니스들은 AI 이미지 생성기(AI Image Generators)로 올바른 결과물을 만드는 데 도움이 되는 도 구를 제공한다. 프롬프트베이스(PromptBase)와 같은 마 켓플레이스에서는 사용자들이 AI로 만든 프롬프트를 판매 할 수도 있다. 

AI에 대한 투자도 이어지고 있다. 파이낸셜 타임스에 따르 면 2022년에만 벤처캐피탈들은 20억 달러를 AI에 투자했 다.6) 생성형 테크(Generative Tech) 분야 스타트업도7) 늘 고 있다. 월스트리트저널에 따르면 챗GPT를 만든 오픈AI의 경우 기업 가치가 290억 달러8)에 달했다. 투자 회사 세쿼이 아 캐피탈(Sequoia Capital)의 투자자는 2022년 9월 한 기 고에서9) 일부에서는 거품이라고 하지만10) “생성형 AI는 잠 재적으로 수조 달러의 경제적 효과를 만들어내는 잠재력을 가지고 있다”고 설명했다. 생성형 AI 기술은 빠르게 확산되고 있다. 

오픈AI는 2022년 9월 AI 그림 솔루션 달-E2(DALL-E 2) 이용자가 150만 명을 돌파했고 온종일 200만 장의11) 사진을 양산한다고 밝혔다. 챗GPT의 경우 런칭 일주일 만에 100만 명 이상이 몰렸다. 창의적인 픽션부터 기술 프로그래밍 질문, 기본 조언12)까지 모든 것을 다루는 방식에 대한 찬사가 쏟아졌다.

1. 생성형 AI? 챗GPT란 

이렇듯 질문자의 의도를 파악해 인간처럼 답하는 생성형 AI(Generative AI)가 테크놀로지를 넘어 미디어, 테크놀 로지 등 전 영역을 지배하고 있다. 생성형 AI 시장은 오픈 AI가 만든 챗GPT(ChatGPT, Conversational Generative Pretrained Transformer)가 이끌고 있다. 챗GPT는 OpenAI가 개발한 자연어 생성 모델이다. 자연어 생성 모델이란 대화와 관련된 많은 텍스트 데이터를 학습 해 마치 사람처럼 대화할 수 있도록 교육된 모델이다. 이 중 트랜스포머(Transformer) 모델은 자연어 처리에 효과적인 딥 러닝 기술이다.13) 트랜스포머 모델은 문장 속 단어 등 순차 데이터 내의 관계 를 추적해 맥락과 의미를 학습하는 신경망이다. 이는 어텐 션(Attention) 혹은 셀프어텐션(Self-attention)이라 불린 다. 해당 신경망은 진화를 거듭하는 수학적 기법을 응용해 서로 떨어져 있는 데이터 요소들의 의미가 ‘관계에 따라 변 하는 부분’까지 감지해낸다. 이런 장점 덕분에 챗GPT는 질 문에 대한 답변, 일상 대화 등 다양한 상황에서 사람처럼 대 화할 수 있다. 2017년 처음 소개된 트랜스포머 모델은 현존 하는 개발 모델 중 가장 신선하다는 평가를 받으며 머신 러 닝계의 변화를 주도하고 있다.

트랜스포머 모델의 또 다른 장점은 텍스트와 음성을 거의 실시간으로 옮길 수 있다는 것이다. 트랜스포머 모델이 개 발되기 전까지는 라벨링된 대규모 데이터 세트로 신경망을 훈련해야 했다. 그러나 이런 데이터 세트들은 구축에 많은 시간과 비용이 소요됐다. AI 기반 챗봇의 발전이 더딘 이유 가 여기 있었다. 하지만, 트랜스포머는 요소들 사이의 패턴 을 수학적으로 찾아내기 때문에 이 과정이 필요 없다. 이에 수조 개의 이미지와 페타바이트(Petabytes)급 텍스트 데이 터를 인터넷 등에서 사용할 수 있게 됐다

일상 대화는 물론, 신약 개발 등 전문 분야에서도 AI는 폭넓 게 사용될 수 있다. 우리가 챗GPT에 주목하는 또 다른 이유 는 다양한 응용 애플리케이션 개발이 가능한 API로 제공된 다는 점이다. 챗GPT를 탑재한 쇼핑 앱, OTT 앱 등의 구축 이 용이한 것이다. 응용 애플리케이션의 개발은 확산의 속도와 비례한다. 실 제, 챗GPT는 생활과 전 산업 영역에 빠르게 침투하고 있다. 2022년 4분기 실적 발표에서 정유 회사에서부터 대형 중장 기 제조 기업 캐터필러(Caterpillar)까지 미국의 주요 기업 들이 생성형 AI를 언급했다. AI를 기반으로 한 제품과 서비 스를 내놓겠다는 전략이다. 물론 빠른 전파 속도만큼, 우려 도 동시에 증가하고 있다. 학교에서 학생들이 챗GPT를 활 용해 에세이를 작성하고 해커들은 악성 코드를 만들고 테 스트하는 용도로 생성형 AI를 이용할 수 있는 것이다.

2. 챗GPT의 발전 역사 

챗GPT는 미국 캘리포니아 샌프란시스코에 기반을 두고 있 는 스타트업 오픈AI(OpenAI)가 개발한 AI 챗봇이다. 오픈AI 는 2015년 테슬라 창업주 일론 머스크(Elon Musk)와 샘 알 트만(Sam Altman)이 공동 창업한 회사다. 특히, 마이크로 소프트가 상당한 자금을 투자한 것으로도 유명하다. 챗GPT는 생성형 AI의 카테고리 중 하나다. 생성형 AI는 사 용자들이 텍스트로 명령(Written Prompts)을 내리면 인간 과 유사한 형태의 답변 텍스트나 이미지, 동영상을 제공한 다. 

생성형 AI 바람을 만드는 것은 챗GPT뿐만이 아니다. 이미 지를 만들어주는 AI는 일반인들의 호기심을 넘어 영화, 드 라마 제작 현장에 깊숙이 들어와 있다. 상상력을 담은 텍스 트를 입력하면 원하는 이미지를 만들어줘 화제가 된 텍스 트 이미지 AI 달E(Dall-E)와 오픈 소스 AI 프로젝트 스테이 블 디퓨전(Stable Diffusion)을 탑재한 렌사(Lensa)는 셀카 이미지를 SF나 애니메이션의 영감을 담은 아바타로 만들어 줘 널리 사용되고 있다. 렌사는14) 자신의 이미지를 담은 재기발랄한 디지털 아바타 를 만들길 원하는 젊은 층에서 인기를 끌고 있다. 렌사는 현 재 애플 앱스토어 무료 앱 중 최고 인기를 구가하고 있다. 단 렌사는 무료지만 더 많은 그림과 AI 관련 기능을 사용하 기 위해서는 별도로 돈을 내야 한다. 3.99달러를 낼 경우 50 장의 디지털 아바타를 만들어낼 수 있으며 무제한으로 이 미지를 생성할 수 있는 연간 무제한 구독 모델(35.99달러) 도 있다. 렌사는 2018년 사진 편집 툴로 처음 시장에 등장했다. 그리 고 2023년 1월 렌사는 ‘매직 아바타(Magic Avatars)’ 기능 을 내놨다. 

자신의 셀카를 AI 기술을 이용, 디지털 아바타로 변환시키는 기능이다. 렌사는 오픈소스 이미지 생성기 ‘스 테이블 디퓨전’을 이용해 작동한다. 렌사 셀카에 적용시킬 수 있는 이미지는 다양하다. 원하는 애니메이션의 주인공 이 될 수도 있고 좋아하는 예술 작품을 배경으로 한 아바타 도 만들 수 있다. 렌사에 10여 장의 셀카 사진을 올린 뒤 다 양한 콘셉트의 디지털 아바타를 만들 수 있다. 

3. 대규모 언어 모델이 챗GPT 형성 

챗GPT의 뛰어난 능력은 엄청난 데이터 처리 속도와 새로 운 기술 덕분이다. 챗GPT는 인간 언어를 이해하고 데이터 의 큰 말뭉치(Large Corpora of Data)를 바탕으로 반응 을 생성하도록 설계된 대규모 언어 모델(Large Language Model)을 기반으로 한다. 챗GPT의 LLM은 GPT-3.5 버 전으로 불린다. 이전에 오픈AI가 개발한 GPT-3의 업그 레이드 버전인 셈이다. 

1,750억 개의 엄청난 매개 변수 (Parameters)를 가진 GPT-3는 지금까지 등장한 가장 크고 강력한 언어 처리 AI 모델 중 하나다. 챗GPT는 상상을 초월하는 수준의 데이터 학습과 훈련으로 인간과 매우 흡사한 반응을 내놓는다. 컨설팅 회사 EY의 글 로벌 혁신 담당 임원(Global Chief Innovation Officer) 제 프리 윙은 CNBC와의 인터뷰에서 “놀라운 것은 점점 더 사람처럼 대화할 수 있다는 것이다. 이는 이전 컴퓨터에서는 상상도 할 수 없었던 일”이라고 답했다

또 챗GPT가 이전 AI와 다른 또 하나의 특징은 사용자의 이 전 메시지와 맥락(Context)를 이해해 향후 응답에 사용, 참고하는 ‘맥락적 이해’ 능력이다. 대부분 머신 러닝 기술 은 기존 정보에 의존하고 데이터 패턴을 식별해 트렌드를 선정하거나 원하는 결과를 내놓는다. 현재 페이스북이나 틱톡 등이 쓰고 있는 추천 알고리즘(Recommendation Algorithms)이 바로 이런 머신 러닝 기술에 기반을 두고 있다. 이들 소셜 미디어는 소비자들의 검색 습관에 기반해 광고를 추천한다. 그러나 챗GPT, 달E와 같은 생성형 AI툴 (Generative AI Tools)은 빠른 데이터 처리 능력으로 검색 엔진의 자리를 빠르게 차지하고 있다. 생성형 AI의 언어 학 습 방식은 기본적으로 어린이가 말을 배우는 과정과 비슷 하다. 그야 말로 현실 세계의 복제판인 셈이다.

4. 챗GPT 첫 5일 이용자, 100만 넘어 

챗GPT의 인기는 그야말로 사회현상이다. 숫자로 확인할 수 있다. 알트먼 CEO의 트윗에 따르면 출시 5일 만에 이용 자가 100만 명을 넘어섰다.15) 2023년 1월 현재, 챗GPT는 월 평균 이용자 1억 명을 넘겼다. 런칭 이후 겨우 두 달 만의 성과다. UBS에 따르면 이는 소비자 대상 애플리케이션 가 운데 역사상 가장 빠른 기록이다. 틱톡의 경우 이용자 1억 명을 넘기기까지 9개월이 걸렸고 인스타그램은 2년 반이 소요됐다.

2023년 1월 31일은 챗GPT 서비스 이후 가장 핫한 하루였 다. 시밀러웹(Similarweb)에 따르면 2,800만 명의 방문자 가 사이트에 몰리면서 온종일 접속이 되지 않았다. 한 달 전 에 비해 165%나 증가한 수치다.

챗GPT의 인기 이유 중 하나는 뛰어난 접근성이다. 오픈AI 는 챗GPT를 더 많은 사람이 이용 할 수 있도록 간단한 웹사 이트 로그인만으로 서비스에 접속할 수 있게 했다. 오픈AI 사이트에 접속해 간단한 회원 인증 절차를 거치면 생성형 AI를 바로 사용할 수 있다. 따라서 많은 이가 학교 숙제에서 부터 법적 문제까지 챗GPT에 물어보기 시작했다. 챗GPT 외에도 다양한 AI가 있으며 개발도 계속 진행되고 있다. 

하지만, 챗GPT와 같은 인기와 영향력은 얻지 못하고 있다. 일례로 중국 빅테크 기업 바이두(Baidu)는 자신들의 독자 개발한 AI ‘어니봇(Ernie Bot)’을 공개했다.16) 2023년 1월 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼(World Economic Forum)에서도 챗GPT는 최대 화제였다.17) 포럼 참가자들은 어디에서나 생성형 AI 현상과 챗GPT의 미래를 이야기했다. 온라인 교육 플랫폼 센츄리(Century)의 CEO 프리야 라카니(Priya Lakhani)는 WEF AI 관련 패널 토론에 서 “전문가들은 AI에 매혹되고 있으며 챗GPT가 교육 시장 을 어떻게 바꿔놓을지 집중적으로 이야기하고 있다”고 전 했다. 

그는 “학습 관리 시스템, 가상 학습 시스템 등에 AI가 적용되고 있다”며 “특히, 팬데믹 이후 확산된 디지털 피로 감을 극복하는 데도 AI는 도움을 주고 있다”고 덧붙였다. CNBC는 챗GPT가 암호화폐와 웹3.0을 완벽히 대체했다 고 보도했다. 세계경제포럼 AI 세미나에 토론자로 참석 한 소니 컴퓨터 사이언스 랩(Sony Computer Science Laboratories) 대표 히로아키 키타노(Hiroaki Kitano)18)는 “생성형 AI는 엄청난 잠재력이 있다”며 “AI는 갑자기 튀어 나온 서비스가 아니다. 딥러닝 기술에 대한 오랜 진보가 있 었고 이는 AI의 처리 능력의 끊임없는 진화를 만들었다”고 설명했다.

AI 기술에 대한 투자도 이어지고 있다. 마이크로소프트는 2023년 1월 10일19) 챗GPT 개발 스타트업 오픈AI에 100억 달러를 투자할 것이라고 밝혔다. 오픈AI의 기업 평가 가치 는 290억 달러다. 이번 투자로 마이크로소프트는 투자금 을 회수하기 전까지 오픈AI가 발생시키는 수익(Profits)의 75%를 갖게 됐다. 이후에는 오픈AI의 지분 49%를 보유한 다. 마이크로소프트는 지난 2019년에도 오픈AI에 100억 달 러를 투자한 바 있다. 마이크로소프트가 오픈AI에 대규모 투자를 감행한 이유는 미래 성장 가능성을 높게 봤기 때문 이다. 

5. 챗GPT에 긴장한 빅테크 기업들 

챗GPT의 부상에 기존 검색 시장을 장악하고 있었던 빅테 크 기업들도 긴장하며 생성형 AI 시장 공략에 나서고 있다. 챗GPT의 부상에 구글은 ‘코드 레드(Cord Red)’20)라고까 지 말하며 챗GPT가 자신들의 검색 시장을 파고들 것을 우 려했다. 구글의 검색 엔진은 출시 이후 20년간 사실상 인 터넷 이용의 게이트웨이가21) 되어왔다. 물론 구글도 수년 간 생성형 AI 기반 챗봇을 개발해오긴 했다. 람다(LaMDA, Language Model for Dialogue Applications)라는 이름의 AI 엔진은 이제 바드(Bard)라는 제품명으로 출시됐다.

바 드 역시 향후에는 구글 검색23)에 통합된다. 챗GPT는 확실히 구글에는 위협이 되고 있다. 바드는 과거 구글이 개발했던 대규모 언어 모델(Large Language Model) 람다(LaMDA)에 기반을 두고 있다. 람다는 1,370억 개에 달 하는 매개 변수로 학습한 인공지능으로 30억 개에 달하는 문 서, 11억 개에 달하는 대화를 익힌 것24)으로 알려졌다. 구글 CEO 순다 피차이는 회사 포스트를 통해 “기술을 대중 에 완전 공개하기 전에 먼저 일부 테스터를 대상으로 신뢰 테스트를25) 시행한다”고 밝혔다. 피차이는 챗GPT의 등장 에 직원들에게 ‘코드 레드’라며 경계심을 드러내기도 했다. 

바드에는 ‘어프렌티스 바드(Apprentice Bard)’라는 챗봇을 비롯해 질의응답 형식으로 사용할 수 있는 새로운 검색 데 스크톱 디자인이 포함됐다. 어프렌티스 바드는 견습 시인 이라는 뜻이다. 피차이 CEO는 제품 공개에서 “곧 검색에서 복잡한 정보와 다양한 관점을 이해하기 쉬운 형식으로 추출하는 AI 기반 기능을 보게 될 것”이라며 “(바드를 이용하면) 전체 상황을 빠르게 이해하고 웹에서 더 많은 것을 배울 수 있다”고 설 명했다. 구글은 나사 제임스 웹 우주 망원경의 새로운 발견 을 9살 어린이에게 설명하는 등 복잡한 개념을 단순하게 이 야기할 수 있는 바드의 사용 예시도 공개했다. 사용자가 질 문을 입력하면 챗봇이 이에 응답하는 방식이다. 바드는 말 풍선 형태로 질문과 답변을 주고받도록 설계됐다.

구글은 2021년 5월 자체 대규모 언어 모델 람다를 공개하 면서26) 고급 대화형 AI 경쟁에 일찍 진출했다. 그러나 이후 구글은 람다 기반 소비자 제품을 내놓는 타이 밍을 놓쳤다.27) 그 사이 오픈AI는 챗GPT를 내놓으며 사실 상 이 시장을 주도했다. 이에 구글은 바드를 통해 반전을 계 획하고 있다. 구글의 AI 대표 제프 딘(Jeff Dean)은 구글 내 부 직원 미팅에서 “작은 스타트업에 비해 구글은 새로운 기 능과 기술을 적용한 제품을 공개하는 데 조심스럽고 보수 적일 수밖에 없다”고 전했다.

구글과 달리 마이크로소프트는 오픈AI와의 협업을 강화 중 이다. 마이크로소프트는 오픈AI에 100억 달러가 넘는 돈을 투자했다. 이어 마이크로소프트는 2023년 2월 기자 간담 회를 진행하고 자신들의 검색 엔진 빙(Bing)과 웹 브라우저 엣지에 AI 기능을 탑재할 것이라고 밝혔다. 알트만 오픈AI 대표는 “마이크로소프트는 오픈AI의 생성형 AI ‘GPT-3.5’ 랭귀지 테크놀로지를 빙에 적용했다”고 밝혔다.