♣오픈AI에 대해 이야기해 줘.

-오픈AI는 인공지능 기술을 발전시키고, 이를 사회적으로 적절하게 활용해 긍정적인 결과를 촉진하기 위한 비영리기관입니다. 오픈AI2015년에 설립됐으며, 경쟁적인 경우에서도 공유와 협업을 추구하는 개방적인 접근방식을 가지고 있습니다.

 

오픈AI는 다양한 인공지능 기술을 개발하고, 이를 기업*기관*정부 등과의 파트너쉽을 통해 실용적인 응용으로 적용하고 있습니다.

 

♣대표 설립자는 누구?

-오픈AI의 설립자 중 대표적인 인물은 일론 머스크, 샘 알트만, 그렉 브록먼, 일리야 수츠케버, 존 슐만 등이 있습니다.

 

♣비영리기관으로 시작했지만, 상용화 서비스를 시작했지?

-오픈AI는 비영리기관으로 시작되었지만, 이후에 상용화 서비스를 제공하는 상용화 기관으로 전환되었습니다. 오픈AI의 기술은 인공지능의 개발과 연구에 초점을 맞춘 비영리기관에서 개발되었지만, 그 기술을 활용해 상용 제품을 개발하고 판매하는 상용화 기관으로 전환됐습니다.

 

♣오픈AI는 유료 서비스의 이유에 대해 ‘컴퓨팅 및 인재에 대한 투자를 빠르게 늘리기 위함’이라고 밝혔다.

 

♣오픈AI는 챗GPT에도 유료 모델을 적용했는데, 이것이 바로 ‘ChatGPT Plus’다.

 

ChatGPT Plus의 금액은 매월 20달러이며, 3가지 혜택을 받을 수 있다. 첫째, 사용자들이 많이 몰리는 피크타임에도 쉽게 접속할 수 있다. 둘째, 더 빠르게 응답해 준다. 셋째, 새로운 기능 및 개선사항에 대해 우선적으로 액세스할 수 있다.

 

우리나라도 20232월부터 유료 버전 가입이 가능해졌다.

 

GPT의 성공 이후 인공지능 서비스를 내놓는 수많은 회사들이 구독서비스를 내놓을 것으로 예상된다. 하지만 결국 선택은 대중의 몫이다. 돈을 내는 것만큼의 가치가 있어야 한다.

 

--이임복의 [GPT 질문하는 인간, 답하는 AI] 중에서!!

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챗GPT 질문하는 인간, 답하는 AI

 

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챗GPT /마침내 찾아온 특이점

 

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사물인터넷(IoT)은 모든 사물이 인터넷으로 연결된다는 뜻이겠지요? 이제는 과거에 인터넷과 상관없다고 생각했던 가전제품이나 자동차, 공장기계 등이 모두 연결되는 것입니다. 그래서 Internet of Things, 사물인터넷이라고 불리게 된 것이지요.

 

과거 PC나 노트북, 핸드폰의 인터넷 연결과 최근의 사물인터넷 사이에는 어떤 차이가 있을까요?

 

기존에 PC를 사용하든 노트북을 사용하든, 어쨌든 인터넷에서 접속하는 것은 사람이었습니다. 사람이 직접 네트워크에 접속해서 필요한 정보를 찾고 소통하는 것이지요. 이것은 스마트폰 시대에 와서도 마찬가지입니다. 스마트폰을 조작하는 것은 사람입니다.

 

그런데 요즘 사물인터넷 기기들은 사람이 아니라 기계가 직접 인터넷 접속자가 됩니다. 예를 들어 커넥티드 카(Connected Car)는 자동차가 인터넷 접속의 주체가 되어, 사람이 시키지 않아도 인터넷을 통해 어느 길이 덜 막힐지 자동으로 정보를 검색해서 길 찾기에 반영합니다.

 

사물인터넷이 적용된 가전제품이나 스마트홈의 경우 집밖에 있는 주인과 집안의 가전기기가 인터넷을 통해 서로 연결됩니다. 그리고 사물인터넷이 적용된 공장은 개별 기계들이 동시에 인터넷에 접속합니다.

 

이처럼 인간이 아니라 기계가 직접 인터넷 사용자가 되는 것이 사물인터넷과 기존 인터넷의 가장 큰 차이점입니다.

 

최근의 사물인터넷은 사람-인터넷에서 사물-인터넷으로의 큰 변화라고 할 수 있겠네요. 사물이 독자적인 학습능력을 갖추고, 네트워크망을 통해 확장까지 할 수 있다는 의미로 이해되는데요.

 

사물인터넷은 인공지능 기술과 긴밀하게 연결되고 있습니다. 인공지능이 사물인터넷의 작동을 돕기도 하고, 반대로 사물인터넷이 인공지능의 발전을 돕기도 합니다. 양방향으로 서로가 서로를 강화시키고 있는 것이지요.

 

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인공지능이 인간과 대화를 하기 위해선 인간의 언어를 이해하고 인간의 언어로 말을 할 수 있어야 한다. 이런 인간의 언어를 자연어라고 하며, 인공지능에게 자연어를 이해하게 만드는 기술을 NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리)라고 한다.

 

구글의 논문에서는 더 효율적으로 인공지능을 학습시키기 위한 방법으로 딥러닝 모델 중 하나인 트랜스포머를 이야기하고 있다. 여기에서는 입력된 자연어 단어들 간의 관계를 파악하고, 이 단어들이 출력(대답)에 기여하는 정도를 계산하는 방식으로 작동하는 어텐션(Attention) 메커니즘이 핵심이다.

 

어텐션 메커니즘이란 입력한 정보에 대해 나오는 다음 결과를 예측할 때 중요한 부분만 집중하게 만들자라는 의미로, 이 정보를 참고해 예측 작업의 성능을 높일 수 있다.

 

예를 들어 한국의 수도는 어디야?’라는 질문(입력)에 대해 한국’, ‘수도’, ‘어디라는 단어들 간의 관계를 파악하고, 각각의 단어 중 답을 찾는데 어떤 게 더 중요한지를 계산한다.

 

이때 한국의 수도는 도쿄한국의 수도는 뉴욕등 잘못된 데이터를 인공지능이 가지고 있더라도, 어텐션 메커니즘은 한국의 수도는 서울이 더 자주 쓰는 표현으로 입력되어 있기에 여기에 가중치를 두어 답을 도출하게 한다.

 

GPT는 인공지능이 사람이 사람이 하는 말(자연어)를 알아듣고, 다시 사람이 알아듣기 쉽게 이야기하는(자연어를 생성하는) 프로그램이다. 이때 질문에 대해 답을 할 때 이 결과물이 그림이면 이미지 생성 AI가 되고, 글이면 챗봇이 된다.

 

따라서 챗GPT는 인간과의 채팅에 더 많은 신경을 쓴 GPT라고 이해하면 된다.

 

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챗GPT /마침내 찾아온 특이점

 

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보행로봇으로 가장 유명한 곳이 보스턴 다이내믹스라는 회사입니다. 1982MIT대학을 기반으로 창업한 회사인데, 구글에 인수된 후 근래에는 다시 손정의 회장의 소프트뱅크에 인수되었습니다.

 

보스턴 다이내믹스사의 치타라는 실험용 로봇은 시속 40킬로미터가 넘는 속도로 뛰는 데 성공했습니다. 물론 실제 치타 속도의 반도 안 되지만, 보행 메커니즘을 기계로 재현하는 것이 얼마나 어려운지를 감안하면 대단한 것이죠.

 

빅독이라는 로봇은 미군에 수송용 로봇으로 납품하려는 실용적 목적을 염두에 두고 만든 것입니다. 150킬로그램 정도의 군장을 짊어지고 군인들과 함께 네 다리로 걸을 수 있어서 노새나 당나귀의 역할을 할 수 있습니다.

 

게다가 동력이 가솔린 엔진이어서 기존 실험용 로봇처럼 전선을 길게 끌고 다닐 필요도 없고, 배터리를 충전할 필요도 없습니다. 기존의 보행로봇은 전부 실험용을 벗어나지 못했는데, 실용 보행로봇을 만들려고 했다는 것이 대단하죠.

 

보행로봇은 일반 차량에 비해 도로가 아닌 곳을 다니는 능력이 뛰어난 반면, 효율성이 매우 떨어진다는 문제점이 있습니다. 에너지의 상당 부분이 자동차처럼 앞으로 나아가는 데 쓰이는 것이 아니라 자세 제어를 위해 투입되니 당연하죠. 바퀴식 자동차에 비해 기계적 구조가 매우 복잡하고요.

 

예를 들어 보스턴 다이내믹스사의 빅독의 경우, 일반 도로 수송용 트럭을 대체할 목적이 아니고, 웬만한 4륜구동 차량도 도저히 갈 수 없는 산악지형을 따라다니기 위한 특수용도입니다.

 

일반자동차보다 연비가 매우 안 좋고 가격이 훨씬 비싸지만, 자동차가 아예 갈 수 없는 길에 쓰는 것입니다. 이를 뒤집어 보면, 일반 차량으로 갈 수 있는 곳은 보행로봇을 쓰지 않는 것이 이득이란 말이지요.

 

보행로봇은 독자적인 쓰임새라기보다는 일반적인 로봇에서 그 활용도를 넓히는 방향으로 쓰임새를 찾게 될 가능성이 높지 않을까 싶습니다. 예를 들어 인간형 로봇에서 보행기술이 더해진다든가, 애완용 로봇에 쓰인다든가 하는 식으로 말이지요.

 

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♣챗GPT에 대한 소개를 부탁해!

저는 오픈AI에서 훈련된 대형 언어모델 ChatGPT입니다. 저는 입력된 문장을 통해 답변을 생성하는 딥러닝 기술을 사용합니다. 저는 여러 종류의 질문에 대해 답변할 수 있으며, 최신의 지식을 바탕으로 하여 정확한 정보를 제공할 수 있습니다.”

 

♣GPT란 무슨 뜻이지?

“GPTGenerative Pretrained Transformer의 약자입니다. 이는 오픈AI에서 개발한 자연어 처리 알고리즘으로, 대규모의 텍스트 데이터를 기반으로 학습한 후 다양한 작업, 특히 자연어 생성과 응용을 수행할 수 있는 기술입니다.”

 

♣GPT와 ChatGPT의 차이점은 구체적으로 무엇일까?

“GPTChatGPT는 오픈AI에서 개발한 자연어 처리 알고리즘으로, 기본적으로 같은 기술이지만 용도가 다릅니다.

 

GPT는 대규모의 텍스트 데이터를 기반으로 학습한 후 자연어 생성, 문장 완성, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 기술입니다.

 

ChatGPTGPT의 특수한 사용 사례인 챗봇(Chatbot) 기술로 사용자의 질의에 대한 응답을 생성하는 기술입니다. 이는 사용자와 상호작용하는 대화에 특화되어 있어 특정 분야의 지식을 바탕으로 의미 있는 대화를 생성할 수 있는 기술입니다.

 

따라서 GPT와 ChatGPT의 차이점은 각각의 용도의 차이입니다. GPT는 다양한 작업을 수행할 수 있지만, ChatGPT는 특히 챗봇 기술에 특화되어 있습니다.

 

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드론이 여객이나 택배를 대체할 수 있을까요?

드론은 산업 분야에서 주로 카메라를 달고 모니터링 용도로 많이 사용됩니다. 화물운송용으로 불가능하지는 않아도 경제성이 떨어질 수 있습니다.

 

만약 화물운송용으로 쓴다면 서류 송달이나 전자부품처럼 무게가 가벼우면서 신속성이 필요한 특송 화물의 배달에서는 강점이 있을 것 같지만요.

그러면 무인 헬리콥터나 비행기 형태의 산업용 드론을 쓰면 되지 않냐?’고 할 수 있지만, 이것들은 멀티콥터에 비해서 정비 및 부품 조달에 인력이 더 많이 들어갑니다.

 

헬리콥터나 비행기는 자동차와는 비교할 수 없을 만큼 유지관리에 사람의 손이 더 많이 갑니다. 따라서 노동력 절감이라는 자동화의 목적과 배치되는 부분이 생기지요.

 

그런 한계가 크지요. 그렇다고 해서 드론이 널리 쓰이지 못하는 것은 아니라고 봅니다. 촬영용 드론은 굉장히 많이 보급되지 않았습니까?

 

아마존의 드론 배송도 무게 대비 값이 비싼 고가치 특송 화물은 경제성을 가질 수도 있다고 봅니다. , 특화된 용도로는 널리 쓰이고 있으나, 모든 형태의 운송수단을 대체할 것이라고 기대할 수는 없습니다.

 

비록 쿼드콥터형 드론이 무거운 화물이나 승객의 운송에는 큰 한계가 있지만 강점을 가지는 영역인 소형 경량의 비행체에 대한 수요는 앞으로 커질 수 있습니다.

 

전체 운송산업에서 보면 틈새 시장에 불과할지 모르지만, 시장이 점점 커지고 있는 팽창하는 틈새이지요.

 

앞으로는 운송의 목적이 물리적인 중량의 수송에서 사진*영상*음성*전파 등의 정보를 포착 및 중개하기 위한 정보 운송으로 중심이 옮겨갈 수 있습니다.

 

앞으로 정보를 포착하기 위한 센서(카메라 등) 운송수단으로서의 드론 시장은 점점 커질 수 있을 것 같습니다.

 

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GPT는 한글보다 영어를 잘 인식한다. 영어가 능숙하지 않다면 크롬 확장 프로그램의 자동번역기를 이용해 보자.

 

(1) PC에서 구글 크롬을 실행한다.

(설치되어 있지 않다면 크롬 브라우저를 먼저 설치한다.)

(2) 크롬 웹스토어를 검색해 들어가 검색창에서 ‘ChatGPT’로 검색해 프롬프트지니 : ChatGPT 자동번역기를 크롬에 추가한다.

(3) 설치가 완료된 후 챗GPT에 접속해 보면 [번역해서 질문]이라는 버튼이 추가되어 있다.

(4) 이제 GPT를 잘 사용하는 10가지 방법을 영어로 번역해서 질문해 보자.

 

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요즘 드론이 매우 대중화되었습니다. 대부분 크기가 작은데, 우리가 드론이라고 하는 것들은 대부분 이른바 멀티콥터라고 불리는 특수한 종류의 비행기이기 때문입니다.

 

레저용으로 많이 보는 드론의 경우, 헬리콥터처럼 커다란 회전날개 한 개가 아니라 작은 회전날개 네 개(또는 그 이상)가 달려 있습니다. 그중에 가장 간단한 회전날개 네 개짜리를 쿼드콥터라고 합니다.

 

그런데 멀티콥터는 구조상 크게 만들기가 쉽지 않고 크기가 작아야 비교우위가 있기 때문에, 우리가 주위에서 보는 드론은 대부분 크기가 작은 것입니다.

 

드론=멀티콥터가 아닙니다. 예를 들어 중동전쟁 뉴스에 많이 나오는 미군의 프레데터라는 군용 드론이나, 예전에 우리나라에서 전시작전통제권 환수를 위해 도입해야 하느냐로 말이 많았던 미군의 정찰용 드론인 글로벌 호크를 보면, 둘 다 드론이지만, 작은 회전날개가 여러 개인 멀티콥터가 아닙니다.

 

일반 고정날개를 달고, 일반 비행기에서 조종석만 없애버린 것 같은 디자인입니다. 그러니 크기의 한계는 멀티콥터의 한계이지, 드론의 한계는 아닙니다. 실제로 글로벌호크 같은 정찰용 드론은 크기가 웬만한 유인전투기만합니다.

 

멀티콥터와 헬리콥터는 겉으로는 회전날개의 축이 한 개냐, 아니면 여러 개(4개 이상)이냐의 차이밖에 없어 보입니다. 그런데 축의 개수보다 더 중요한 포인트는 헬리콥터는 회전축이 복잡하게 가동한다는 것입니다.

 

헬리콥터는 회전날개의 축 부분이 구조가 복잡하고, 가격도 비싸고 자주 정비를 해주어야 합니다. 차의 미션오일에 해당하는 윤활유도 차보다 훨씬 더 자주 갈아주어야 하고요.

 

그런데 멀티콥터는 이러한 회전축의 가동장치가 전혀 없습니다. 축은 그냥 고정되어 돌아갈 뿐 헬리콥터처럼 기울어지지도 않습니다. 그러면 어떻게 제어할까요?

 

멀티콥터는 바로 네 개(또는 그 이상)의 회전날개를 서로 조금씩 미세하게 다른 속도로 회전시킵니다. 약간이라도 어긋나면 균형을 잃고 뒤집힙니다. 마치 기다란 막대기를 땅에 세워놓고 쓰러지지 않게 계속 이쪽으로 밀었다 저쪽으로 밀었다 하는 것처럼, 멀티콥터는 근본적으로 불안정한 균형을 정밀한 전자제어로 극복합니다.

 

, 멀티콥터는 헬리콥터에 비해 기계적 구조가 매우 단순한 대신에 전자적 제어는 훨씬 더 복잡하다는 트레이드오프(Trade Off), 즉 어느 것을 얻으려면 다른 것을 희생해야 하는 요소가 있습니다.

 

드론은 기계적 구동장치를 헬리콥터에 비해 엄청나게 단순화할 수 있으니 쉽고 간단하게 만들 수 있습니다. 구조가 단순해서 만들기도 쉽고 정비도 바로 필요 없으니 유지보수가 매우 쉽죠.

 

요즘 작은 드론은 몇만 원짜리도 있는데, 회전날개 네 개가 달린 쿼드콥터니 그렇지, RC 헬리콥터라면 그렇게 싸게 만들기 쉽지 않습니다. 과거에는 회전날개 네 개의 속도를 개별적으로 미세 제어하는 것이 어려웠지만, 요즘은 아주 저렴한 소형칩으로 다 해결됩니다.

 

기계적으로 단순한 대신 전자제어가 복잡하다는 멀티콥터(쿼드콥터)의 트레이드오프가 전자 파트의 비용이 기계 파트의 비용보다 더 빠르게 하락하면서 점점 더 유리하게 작용하게 된 것이지요.

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