[스프] 챗GPT는 반도체 시장의 메시아가 될 것인가

[스프] 챗GPT는 반도체 시장의 메시아가 될 것인가 SBS뉴스

지난 1월 반도체 업종의 재고율은 265%에 달했는데, IMF 직전인 1997년 3월 이후 최고치입니다. 재고율만 보면, 반도체 10개를 시장에 파는 동안 재고는 16개가 쌓이고 있는 것입니다. 당연히 반도체가 남아도니까 가격은 더 떨어질 수밖에 없습니다.

물론, 인간처럼 생각하고 반응하는 기계에 대한 고민은 그전부터 있었습니다. 영화 '이미테이션'으로 잘 알려진 수학자인 앨런 튜링은 기계가 지능을 갖고 있는지를 판별하기 위한 목적으로 '튜링 테스트'를 조금 앞선 1950년에 만들어내기도 했습니다. 어찌 됐든 AI는 인간처럼 생각하고 반응하며 학습하는 기계에 대한 오랜 염원에서 시작됐습니다. 이를 위해 과학자들은 인간의 두뇌에 주목했습니다. 인간의 사고방식을 파악해 기계에 적용한다면, 기계도 인간처럼 지적인 존재가 될 수 있다고 생각한 것입니다. 퍼셉트론은 놀라운 발견이었지만, 치명적인 한계도 있습니다. 퍼센트론은 학습을 통해 1 또는 0, 참 아니면 거짓이라는 답을 산출해 낼 수 있습니다. 앞서 설명한 시연에서도 퍼셉트론은 '왼쪽이냐? 오른쪽이냐?'처럼 이분법적인 구분을 통해 해결하는 선형적 문제를 해결했습니다. 그런데 1969년의 어느 날, 또 다른 인공지능의 대가 마빈 민스키가 라는 책을 펴내 단일 퍼셉트론으로는 배타적 논리합과 같은 비선형 문제를 해결할 수 없다는 점을 증명해 냈습니다.

암흑기에 빠져나올 수 있었던 건 퍼셉트론을 여러 겹으로 쌓기 시작하면서입니다. 비유하자면, 곱셈과 나눗셈은 할 줄 모르지만 덧셈과 뺄셈은 할 줄 아는 어린아이에게 더하기와 빼기를 여러 번 해서 같은 결과를 얻을 수 있는 우회적 방법을 알려주는 셈입니다. 대신, 연산을 더 많이 해야 하는 만큼 퍼셉트론도 하나가 아니라 여러 개가 필요하게 됐습니다.퍼셉트론을 여러 개 쌓으면서 탄생한 다층 퍼셉트론은 세포를 넘어서 인간의 신경망까지 AI 기술이 모방해 낸 결과입니다. 다층 퍼셉트론은 입력층과 출력층이 있고 둘 사이에 숨겨져 있는 은닉층이 있습니다. 통상 다층 퍼셉트론부터 인공신경망으로 이해하는데, 은닉층이 많아 신경망의 깊이가 깊고 복잡해 어려운 연산에 활용되는 것을 심층신경망이라 부릅니다. 바둑 천재 이세돌을 꺾은 알파고도, 똑 소리는 나는 천재 AI 챗GPT도 바로 심층신경망을 통한 학습 덕분에 가능했습니다.

미국 스탠퍼드 대학의 교수이자, 중국의 IT 기업인 바이두의 인공지능 연구를 이끌기도 했던 앤드류 응은 지난 2012년에는 구글과 유튜브 동영상을 캡처한 이미지 1,000만 개를 이용해 10억 개의 파라미터를 가진 딥러닝 모델을 학습시키는 프로젝트를 진행했습니다. 1,000만 개의 이미지를 3일 동안 학습했는데, CPU 2,000개가 사용됐기에 가능했습니다.*하지만, 한계도 있었습니다. CPU는 아주 복잡한 연산을 잘 처리하기는 하지만 순차적으로 정보를 처리하기 때문에 셀 수 없이 많은 정보를 학습시켜 판단의 정확도를 높이는 딥러닝 모델에는 완전히 딱 맞는 옷은 아니었습니다.

더하기는 할 줄 알지만 기억은 하지 못한다면 1+1+1+1의 답은 4가 아니라 언제나 2가 나올 것입니다. 이는 연산뿐만 아니라 생각하고 말하며, 읽고 쓰는 인간의 모든 지적활동에 적용되는데요. 인간의 사고방식을 모방해 놓고는 이젠 인간을 뛰어넘는 퍼포먼스를 보여주고 있는 챗GPT도 마찬가지입니다.

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