[스프] 챗GPT에게 물었다 '기술은 빠르게 발전하고 있나?'

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[스프] 챗GPT에게 물었다 '기술은 빠르게 발전하고 있나?' SBS뉴스

인스타그램이 1억 명을 달성하는 데 걸린 시간은 2년 6개월, 유튜브는 2년 10개월, 구글은 8년이 걸렸다고 하죠? MS에서는 이 챗GPT를 활용한 검색 엔진을 발표하려고 하고, 이에 뒤질세라 구글도 바드라는 이름의 챗봇을 공개할 예정이라고 합니다. 이런 상황을 보면 최근 우리 주변의 기술들은 정말 미친 듯한 속도로 발전하고 있다는 느낌이 듭니다.

챗GPT가 바로 대답을 해줬습니다."네. 기술은 과거보다 빠르게 발전하고 있습니다."라고 말이죠. 마치 사람과 대화하는 것처럼 대답하는 챗GPT를 보면 정말 기술이 훌쩍 커버린 느낌이 듭니다. 챗GPT가 근거로 들었던 건 컴퓨터의 성능 발전, 데이터 양의 증가, 데이터 스토리지의 개선 정도입니다. 지금부터는 챗GPT가 이야기한 데이터들을 중심으로 얼마나 기술이 발전해 왔는지 검증해 보는 시간을 가져볼게요. 아이러니하게도 단위 상승을 이끄는 건 거대한 우주가 아닌 아주 작은 반도체 칩 안에서 이뤄지는 컴퓨터와 데이터 과학입니다. 데이터의 양은 과거보다 훨씬 더 빠른 속도로 늘어나고 있고, 그걸 바탕으로 학습하는 AI 모델들, 바로 챗GPT 같은 녀석들이 막대한 데이터를 양분 삼아 엄청난 속도로 성장하고 있어요.단순히 데이터의 양만 늘어나는 게 아니라 그걸 처리하고 연산하는 컴퓨터의 능력도 좋아지고 있습니다. 아마 무어의 법칙이라는 말 들어본 적 있을 겁니다. Intel의 공동 창립자 고든 무어의 이름을 따서 만든 이 법칙은 집적 회로의 트랜지스터 수가 2년마다 2배로 증가한다는 법칙을 말하죠.

성능이 좋아지면서 비용도 줄어들고, 학습에 걸리는 시간도 점점 줄어들고 있어요. 2018년 이후 인공지능이 이미지를 분류하기 위해 훈련하는데 드는 비용은 최대 63.6%나 줄었습니다. 거기에 훈련 시간은 94.4%나 감소! 비용도 줄어들고 훈련시간도 단축되면서 AI 기술이 점점 고도화되어가고 있죠. 발전된 AI 기술을 활용한 연구도 많아지고 있습니다. 구글의 딥마인드가 공개한 단백질 구조 예측 AI 툴을 활용한 연구팀은 지난 10년의 연구 결과보다 더 많은 단백질 구조를 단 3개월 만에 밝혀낼 정도입니다.기술 발전 속도가 체감되는 요즘 같은 시기에 무슨 뚱딴지같은 소리야 하겠지만, 이 이야기는 MIT와 스탠퍼드 대학교에서 2020년에 출간한 논문의 결론입니다. 논문에 따르면 미국의 연구 생산성은 매년 5.3%씩 감소하고 있습니다. 13년이면 절반으로 떨어지죠. 이를 상쇄하기 위해선 13년마다 연구에 투입되는 자원을 두 배로 늘려야 합니다. 인력도, 예산도요.

이런 관점에 봤을 때 챗GPT는 세상을 바꿀 파괴적인 기술인 걸까요? 2018년 컴퓨터과학의 노벨상이라고 불리는 튜링상을 받은 얀 레쿤은 챗GPT를 두고 훌륭한 서비스이지만 혁명적이지는 않다는 평을 내렸어요. 챗GPT가 새로운 기술을 발명한 것이 아니라 기존에 존재하던 방법론을 공학적으로 완성도 있게 내놓았다는 거죠. 사실 챗GPT를 들여다보면 구글이 발명한 트랜스포머 모델에 강화 학습을 적용한 서비스로 볼 수 있거든요. 물론 얀 레쿤이 오픈AI의 경쟁상대인 메타의 수석 AI 과학자라는 것은 감안할 필요가 있습니다.지난 수십 년간 과학 연구를 평가하는 주요 지표로 사용되었던 건 바로 논문 인용 횟수입니다. 다른 연구 동료들이 해당 논문을 얼마나 인용했는지로 연구의 성과를 판단하겠다는 건데, 일각에서는 이 피인용 횟수가 창의적인 연구를 막는 장애물 역할을 하고 있다고 비판하고 있어요.

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