[EOST2023] 거대언어모델을 활용한 연구 효율화
ChatGPT가 등장한 지 1년도 채 되지 않아 바드, 하이퍼클로바X, 라마 등 다양한 거대 언어 모델(LLM)들이 쏟아져 나오고 있습니다. 현재 이 시장은 거대하고 강력한 모델을 지향하는 흐름과 오픈소스 기반의 최적화 모델을 지향하는 두 가지 흐름으로 나뉩니다. 초창기에는 텍스트 생성에만 치중되어 할루시네이션(환각) 문제가 심각하다는 우려도 컸습니다. 하지만 사용자가 직접 작성한 글을 번역하고 요약하며, 말투를 교정하는 등의 정교한 작업이 가능해지면서 단순한 검색 엔진을 넘어선 활용 가능성을 보여주고 있습니다. 거대 언어 모델(LLM)의 흥미로운 점은 가르치지 않은 능력이 발현되는 '창발' 현상입니다. 일정 규모 이상의 모델은 숫자 계산이나 논리적 추론, 심지어 문맥 속에 숨겨진 감정까지 파악해 내는 능력을 보여줍니다. 예를 들어 소년이 소녀에게 꽃을 주고 자리를 치워주는 행동을 묘사한 지문을 통해 두 사람 사이의 감정을 '사랑'으로 추론해 내기도 합니다. 이러한 능력은 연구자가 지문이나 근거 자료를 제공하고 그 안에서 새로운 통찰을 이끌어내거나 논리적인 분석을 요청할 때 매우 강력한 도구가 됩니다. 연구 현장에서 인공지능을 효율적으로 활용하기 위해서는 '검색 증강 생성(RAG)' 기술이 필수적입니다. 이는 단순히 모델의 지식에만 의존하는 것이 아니라 규정, 특허, 논문 등 신뢰할 수 있는 외부 데이터를 모델에게 제공하여 답변을 생성하게 하는 방식입니다. 이를 통해 오류를 방지하고 기관 내부의 데이터베이스를 기반으로 정확한 정보를 처리할 수 있습니다. 수많은 정보를 목적에 맞게 가공하고, 한정된 자원을 어디에 투자할지 결정하는 의사 결정 과정에 인공지능이 깊숙이 개입할 수 있게 된 것입니다. 이제 연구자는 핵심 질문만 던지면 인공지능이 보고서의 초안을 작성하고 관련 논문을 찾아 요약해 주는 시대를 살고 있습니다. SciSpace나 Perplexity 같은 도구는 수백 페이지에 달하는 논문 속에서 필요한 정보를 단숨에 추출하며, 인용 관계를 그래프로 보여주어 학문적 지도를 그려주기도 합니다. 또한 코딩 지식이 없어도 거대 언어 모델(LLM)에게 데이터 분석을 시키거나 발표용 그림을 생성하게 하는 등 작업 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다. 며칠이 걸리던 문헌 조사가 단 몇 시간 만에 끝나는 효율화가 현실이 되었습니다. 기술의 발전은 연구자에게 일의 본질이 무엇인지 다시 묻게 합니다. 이미지 생성 인공지능을 활용해 논문의 개념도를 그리거나 발표 자료를 꾸밀 때는 저작권과 윤리적 가이드라인을 지키는 것이 중요합니다. 인공지능은 더 이상 미래의 기술이 아니라 이미 누구나 누릴 수 있는 현재의 기술이기에, 이를 활용하지 않는 것은 손해에 가깝습니다. 인간은 역사적으로 새로운 도구와 싸워 이기려 하기보다 이를 이용해 더 큰 성취를 이뤄왔습니다. 이제 인공지능을 동료로 삼아 단순 작업에서 벗어나 더 깊고 창의적인 연구에 몰입해야 할 때입니다.
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