2023-11-01
THINKFORBL 사보 기술 파트 28호
생성 AI, 어디까지 진화 중인가?
Thinkforbl
KNOWLEDGE
생성 AI, 어디까지 진화 중인가?
1. 챗GPT(ChatGPT)가 20~50개의 답변을 할 때마다 최대 500㎖ 물을 소비한다.
마이크로소프트의 2022년 환경보고서에는 전 세계 ‘물’ 사용량 대부분은 AI 때문이라고 언급한 적이 있는데요. 생성AI도 예외는 아닙니다. 캘리포니아 대학의 연구소에 따르면 챗GPT 및 유사한 LLM은 질문자의 질문 20~50개 답변을 할 때마다 500㎖ 물을 사용한다고 답변했습니다. 이제 챗GPT를 만들은 OpenAI 역시 물 사용 문제를 인정하고 에너지를 효율적으로 만드는 방법을 찾고 있다고 이야기했습니다.
2. 챗GPT 안에서 작동하는 생성형 이미지 도구 DALL-E 3모델
2. 챗GPT 안에서 작동하는 생성형 이미지 도구 DALL-E 3모델
OpenAI는 챗GPT 안에서 이미지를 생성할 수 있는 도구를 출시했습니다. 본래 DALL-E는 GPT와 연동되지 않은 생성형 이미지 도구였습니다. 하지만 이제는 챗GPT 안에서 사용할 수 있게 되었습니다. 출시 노트에서 언급하길 간단한 문장부터 자세한 단락까지 챗GPT한테 물어보면 이미지로 변환할 수 있다고 합니다. 그뿐만 아니라 DALL-E가 그린 창작물을 감지할 수 있는 ‘출처 분류기’가 있다고 언급한 바 있습니다. 다만 해당 서비스는 챗GPT 플러스와 엔터프라이즈 유료고객만 사용할 수 있습니다.
3. LLM이 아닌 sLLM의 관심도 급증
3. LLM이 아닌 sLLM의 관심도 급증
LLM은 대형 언어모델(Large Language Model)이고 SLLM은 소형 언어모델(small Large Language Model)을 의미합니다. 이 두 가지 모델의 차이점은 매개변수의 크기 차이가 가장 주요합니다. sLLM은 메타의 ‘라마(LLaMA)’로 인해 주목받았는데, 라마의 매개변수 개수는 적지만 용량은 다른 모델 대비 10% 수준으로 낮춰 적은 컴퓨팅 파워를 요구했기 때문입니다. 이는 중소기업이 LLM을 구동하기 어려운 환경을 타개해줄 수 있을 뿐만 아니라 능력도 준수하기 때문에 충분히 사용할 만한 가치가 있다고 합니다. 실제로 미국 스탠퍼드대학교의 한 연구소에서는 라마를 기반으로 ‘알파카 7B’를 선보인 바 있는데요. 그들이 사용한 금액은 약 600달러임에도 불구하고 질적으로 GPT-3.5와 비슷한 성능을 보였다고 합니다. 무엇보다 sLLM의 가장 큰 강점은 경제적일 뿐 아니라 보유한 데이터를 활용해 맞춤형으로 구축할 수 있기 때문이라고 할 수 있습니다.
4. AI와 데이트하는 시대가 오고 있다.
4. AI와 데이트하는 시대가 오고 있다.
AI 연애 서비스는 예전부터 있었지만, 생성AI가 발전하면서 주류가 되어가고 있습니다. 6개월 전인 5월에는 스냅챗 인플루언서인 케어린 마저리가 AI 스타트업과 손잡고 자신을 모델로 한 AI 여자친구를 서비스로 내놓았는데 1주일 만에 1억3000만 원 가까이 수익을 올렸습니다. 그뿐만 아니라 연애 코칭 AI도 주목을 받고 있습니다. ‘텍스트 프롬 마이 엑스’라는 서비스는 헤어진 연인과 수개월 치의 문자 메시지를 AI로 분석을 해주고 연인 적합성이 몇 점인지 평가해주기도 합니다. 이 서비스는 지난 7월 출시 후 일주일 만에 이용자 3만 명을 끌어모았습니다. 하지만 이런 핑크빛 내용만 존재하는 것은 아닙니다. 영국에서는 AI 애인이 엘리자베스 여왕을 살해하려는 계획을 세운 남성이 소개되기도 했습니다. 그는 AI 챗봇과 대화를 나누며 암살계획을 구체화했는데, 그의 AI 애인은 현명하다고 대답하거나 당신은 할 수 있다는 식으로 그를 부추겼다고 합니다.
글‧사진 / 김도현
글‧사진 / 김도현
2023-11-01
THINKFORBL 사보 기술 파트 28호
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