챗GPT, 기회인가 위기인가
GPT-4로 급변하는 미래 산업 트렌드 전망
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| Publication Date | 2023/04/15 |
| Pages/Weight/Size | 152*223*20mm |
| ISBN | 9791163636533 |
| Categories | 경제 경영 > 경영 |
Description
새 시대 패러다임, 챗GPT가 바꿀 일상
2022년 11월 30일, 인공지능 개발사 오픈 AI가 공개한 챗봇 ‘챗GPT’는 지구라는 호수 중심에 던져진 돌덩이가 되어 전 세계에 거대한 파문을 불러일으켰다. 정해진 답변만 반복하던 기존 챗봇들과 달리, 마치 살아있는 인간과 대화하는 것 같은 지적 수준과 언어능력을 보여주었기 때문이다. 사람들은 경악했고 이 인공지능으로 인해 앞으로의 삶이 크게 바뀔 것이라는 미래를 직감했다.
트랜스포머 기반 언어모델 GPT 시리즈는 2018년 6월 첫 버전이 출시된 이래, 꾸준하게 기능을 개선해 왔다. 작년 11월에 공개된 챗GPT는 GPT-3.5를 기반으로 하고 있으며 올해 3월 10일에는 최신 버전인 GPT-4까지 공개되었다. 지난 버전만 해도 화려한 언변으로 세상 사람들을 깜짝 놀라게 만들었는데, 신형 GPT-4는 한 번에 처리할 수 있는 단어 개수도 3,000개에서 2만 5,000개로 8배 이상 늘어났으며 엉뚱한 답변이나 위험한 사실을 언급하지 않도록 안전 필터를 강화하고 환각 오류를 줄이는 등 불과 몇 개월 사이에 예상을 뛰어넘는 진보를 이루어 냈다. 심지어는 사진만 보고 사진 속 상황을 추론하기까지 했다. 이러한 진화 속도라면 몇 년 이내에 챗GPT 없이는 제대로 된 삶을 살아가기 힘든 사회가 될지도 모른다. 인터넷이나 스마트폰이 그러했듯이 말이다.
2022년 11월 30일, 인공지능 개발사 오픈 AI가 공개한 챗봇 ‘챗GPT’는 지구라는 호수 중심에 던져진 돌덩이가 되어 전 세계에 거대한 파문을 불러일으켰다. 정해진 답변만 반복하던 기존 챗봇들과 달리, 마치 살아있는 인간과 대화하는 것 같은 지적 수준과 언어능력을 보여주었기 때문이다. 사람들은 경악했고 이 인공지능으로 인해 앞으로의 삶이 크게 바뀔 것이라는 미래를 직감했다.
트랜스포머 기반 언어모델 GPT 시리즈는 2018년 6월 첫 버전이 출시된 이래, 꾸준하게 기능을 개선해 왔다. 작년 11월에 공개된 챗GPT는 GPT-3.5를 기반으로 하고 있으며 올해 3월 10일에는 최신 버전인 GPT-4까지 공개되었다. 지난 버전만 해도 화려한 언변으로 세상 사람들을 깜짝 놀라게 만들었는데, 신형 GPT-4는 한 번에 처리할 수 있는 단어 개수도 3,000개에서 2만 5,000개로 8배 이상 늘어났으며 엉뚱한 답변이나 위험한 사실을 언급하지 않도록 안전 필터를 강화하고 환각 오류를 줄이는 등 불과 몇 개월 사이에 예상을 뛰어넘는 진보를 이루어 냈다. 심지어는 사진만 보고 사진 속 상황을 추론하기까지 했다. 이러한 진화 속도라면 몇 년 이내에 챗GPT 없이는 제대로 된 삶을 살아가기 힘든 사회가 될지도 모른다. 인터넷이나 스마트폰이 그러했듯이 말이다.
Contents
머리말
1장 인간이 묻고 인공지능이 답하는 미래
1) 인공지능의 티핑포인트
- 알파고 쇼크 다음은 챗GPT 쇼크
- 검은 백조가 시장을 흔들다
- 인공지능, 티핑포인트에 도달했나
2) 튜링테스트를 넘어 특이점으로
- 챗GPT와 튜링 테스트
- 범용 인공지능(AGI)의 출발점
- 특이점을 향해
3) 대규모 언어모델의 발전
- 챗봇의 역사
- 자연어처리 모델, 어떻게 발전했나
- 초거대 AI와의 만남
4) 예술과 창작은 인간만의 전유물인가
- 생성형 AI가 주목받는다
- 예술과 창작을 넘보는 생성형 AI
- 생성형 AI로 패러다임이 바뀔까
2장 챗GPT의 기본 원리와 구조
1) 심심이에서 챗GPT까지 - GPT와 다른 인공지능의 태생적 차이
- 단어 맞추기 문제
- 통계 및 룰 기반 접근법 (feat. 심심이, 왓슨)
- 딥러닝 기반 접근법 (feat. AI스피커, 이루다)
- 대형 언어모델의 능력 발현 접근법 (feat. 챗GPT)
2) 인공신경망의 원리
- 인공신경망이라는 함수
- ‘조금’ 더 가까워지기 위한 학습
- 인공신경망의 일반화
3) 대형 언어모델의 숨겨진 능력을 찾아서
- 딥러닝의 초기
- 단어 맞추기 문제와 대형 언어모델
- 하나의 모델, 모든 문제
- 인공지능판 무어의 법칙
- 추론 능력은 어디서부터 오는가
4) 다음 스텝을 위한 기술적 과제
- 비밀 레시피인가, 노하우의 집합체인가
- 맥락의 길이를 늘려라
- 이미지와 비디오 그리고 GPT-4
3장 챗GPT의 비즈니스 임팩트
1) 새로운 도구와 지식으로 바뀌는 근무 방식
- 디지털 쓰나미
2) 챗GPT가 대체할 직업들
- 지식 노동 분야
- 창작 활동 분야
- 검색 엔진 분야
3) 챗GPT 시대, 내 일은 살아남을까?
- 직업 계층의 양극화 현상
- 살아남기 위해 필요한 스킬
4) 뜨는 산업, 지는 산업
- 선두권을 형성한 그룹들
- 모바일 생태계의 재림
- 구글은 왜 선수를 빼앗겼을까?
- 금광을 캐지 말고 곡괭이를 팔아라
- 국내 AI 산업의 현주소
5) GPT-4로 넓어지는 가능성
4장 챗GPT는 만능인가, 빛과 그림자
1) 챗GPT의 한계와 해결할 문제들
- 환각의 문제
- 비용과 환경의 문제
2) 챗GPT에 대한 비판: 문장의 생성이 지능인가?
- 중국어 방 실험
- 언어학적 관점에서 바라본 챗GPT
3) 윤리와 사회 그리고 법적인 이슈
- 차별과 혐오
- 저작권이 흔들린다
- 딥페이크와 개인정보 문제
4) GPT-4 이후의 세계
참고문헌
1장 인간이 묻고 인공지능이 답하는 미래
1) 인공지능의 티핑포인트
- 알파고 쇼크 다음은 챗GPT 쇼크
- 검은 백조가 시장을 흔들다
- 인공지능, 티핑포인트에 도달했나
2) 튜링테스트를 넘어 특이점으로
- 챗GPT와 튜링 테스트
- 범용 인공지능(AGI)의 출발점
- 특이점을 향해
3) 대규모 언어모델의 발전
- 챗봇의 역사
- 자연어처리 모델, 어떻게 발전했나
- 초거대 AI와의 만남
4) 예술과 창작은 인간만의 전유물인가
- 생성형 AI가 주목받는다
- 예술과 창작을 넘보는 생성형 AI
- 생성형 AI로 패러다임이 바뀔까
2장 챗GPT의 기본 원리와 구조
1) 심심이에서 챗GPT까지 - GPT와 다른 인공지능의 태생적 차이
- 단어 맞추기 문제
- 통계 및 룰 기반 접근법 (feat. 심심이, 왓슨)
- 딥러닝 기반 접근법 (feat. AI스피커, 이루다)
- 대형 언어모델의 능력 발현 접근법 (feat. 챗GPT)
2) 인공신경망의 원리
- 인공신경망이라는 함수
- ‘조금’ 더 가까워지기 위한 학습
- 인공신경망의 일반화
3) 대형 언어모델의 숨겨진 능력을 찾아서
- 딥러닝의 초기
- 단어 맞추기 문제와 대형 언어모델
- 하나의 모델, 모든 문제
- 인공지능판 무어의 법칙
- 추론 능력은 어디서부터 오는가
4) 다음 스텝을 위한 기술적 과제
- 비밀 레시피인가, 노하우의 집합체인가
- 맥락의 길이를 늘려라
- 이미지와 비디오 그리고 GPT-4
3장 챗GPT의 비즈니스 임팩트
1) 새로운 도구와 지식으로 바뀌는 근무 방식
- 디지털 쓰나미
2) 챗GPT가 대체할 직업들
- 지식 노동 분야
- 창작 활동 분야
- 검색 엔진 분야
3) 챗GPT 시대, 내 일은 살아남을까?
- 직업 계층의 양극화 현상
- 살아남기 위해 필요한 스킬
4) 뜨는 산업, 지는 산업
- 선두권을 형성한 그룹들
- 모바일 생태계의 재림
- 구글은 왜 선수를 빼앗겼을까?
- 금광을 캐지 말고 곡괭이를 팔아라
- 국내 AI 산업의 현주소
5) GPT-4로 넓어지는 가능성
4장 챗GPT는 만능인가, 빛과 그림자
1) 챗GPT의 한계와 해결할 문제들
- 환각의 문제
- 비용과 환경의 문제
2) 챗GPT에 대한 비판: 문장의 생성이 지능인가?
- 중국어 방 실험
- 언어학적 관점에서 바라본 챗GPT
3) 윤리와 사회 그리고 법적인 이슈
- 차별과 혐오
- 저작권이 흔들린다
- 딥페이크와 개인정보 문제
4) GPT-4 이후의 세계
참고문헌