생성형 AI 열풍이 이어지는 가운데 AI챗봇의 ‘환각현상’에 대한 우려가 갈수록 커지고 있다. AI가 오답을 정답처럼 그럴싸하게 말하는 문제가 이어지면서다. 산업 전반에 생성형 AI 도입이 ‘시기상조’라는 시각이 지배적인 이유이기도 하다. 최찬열(32) 위커버 대표는 지난 25일 서울 여의도 위커버 사무실에서 국민일보와 만나 “환각현상은 언어 생성형 AI의 태생적인 한계이기 때문에 환각현상이 쉽게 사라지지 않을 것”이라고 설명했다.
다만 AI가 내놓는 결과물의 정확도와 보안성을 높이는 ‘기술’로 한계를 극복할 수 있다고 강조했다. 최 대표는 미국 매사추세츠공대(MIT) 출신의 전기컴퓨터공학과 박사로 2021년 미국의 경제 전문지 포브스로부터 ‘30세 이하 30인리더’ 과학 부문에 선정됐었다. 최근 국내에서 기업 서비스에 AI 솔루션을 도입해주는 스타트업 위커버를 창업했다.
-챗GPT ‘환각현상’을 어떻게 보는가.
“GPT의 환각현상은 생성형 AI의 원리 때문에 발생하는 것이라 해결하기 어려울 수 있다. 생성형 AI는 학습하는 파라미터(매개변수) 내에서 언어를 만들어낸다. 단어를 생성하고 조합하는 과정을 거치면서 가장 인간이 그럴싸하게 인식하게끔 하는 결과물을 내놓는다. 전체적인 흐름에는 맞지만 구체적인 부분을 들여다보면 틀린 말을 만들어낼 수 있다. 사람이 글을 암기하더라도 세부적인 단어를 틀릴 수 있는 것과 같다.”
-생성형 AI 열풍에 비해 기업들의 AI 도입 움직임은 상대적으로 미온적이다.
“대부분의 기업은 정확성과 데이터 보안 2가지가 담보돼야 생성형 AI를 업무나 서비스에 도입할 거라 한다. 외부로 정보가 유출될 가능성이 크고, 정확하지 않은 결과물을 도출에 업무에 혼선이 생길 수 있다는 점을 걱정해서다. 생성형 AI의 산업적 파급력을 약화하는 주된 원인이다.”
-해결책은 무엇인가.
“생성형 AI의 환각현상을 보완할 수 있는 기술이 검색증강기술(RAG)과 차분 프라이버시, 연합학습(federated learning) 등이다. 학습할 데이터의 출처를 먼저 검색한 뒤 결과물을 생성하는 기술(RAG), 데이터에 노이즈를 추가해 원본 데이터의 프라이버시를 지키는 방식(차분 프라이버시), 개인의 장치를 통해 학습하고 데이터를 수집하는 기술(연합학습)을 통해서 정확도와 보안성을 높일 수 있다. 이를 활용해 기업에 특화한 AI 솔루션을 개발해주고 운영할 수 있도록 해준다면 생성형 AI가 산업 현장 전반에 보급될 수 있다고 본다.”
-생성형 AI 열풍은 얼마나 이어질까.
“약 1년 동안은 생성형 AI의 한계를 보완하고 시험해보는 시기가 될 것 같다. 진정한 생성형 AI 시대는 B2B(기업 간 거래)가 활성화될 때다. 그 전까지는 오토GPT가 생성형 AI 열풍을 이어나갈 것으로 보인다. 오토GPT는 목표를 정해주면 이 목표에 도달하기 위한 모든 단계를 자동으로 수행한다. 20대를 타깃으로 한 신발 판매샵을 만들고 싶다고 목표를 정해주면, 오토GPT는 20대에게 인기가 많은 상점 리스트를 뽑아내고 인기 요소를 분석해 브랜드까지 만들어낸다. 기존 컨설팅 업체가 한 달 동안 할 일을 오토GPT는 수 시간 만에 해낸다. 오토GPT는 10분 만에 웹사이트를 만들어주기도 하고, 소셜미디어 채널 운영도 자동으로 해주기도 한다. 생성형 AI가 산업 전반에 퍼질 수 있는 기폭제가 될 가능성이 있다.”
전성필 기자 feel@kmib.co.kr
GoodNews paper ⓒ 국민일보(www.kmib.co.kr), 무단전재, 수집, 재배포 및 AI학습 이용 금지
