최근 전 세계적으로 ChatGPT에 대한 관심이 매우 뜨겁습니다. 이는 오픈AI가 개발한 생성형 인공지능으로, 방대한 데이터를 바탕으로 인간과 유사한 대화를 가능하게 합니다. 이러한 인공지능이 언어를 이해하는 핵심 원리는 트랜스포머 기술에 있습니다. 텍스트를 잘게 쪼개어 딥러닝 알고리즘으로 분석하는 이 방식은 인간의 뇌와 유사한 정보 처리 과정을 거칩니다. 또한, 인터넷과 서적 등 방대한 소스에서 학습된 매개변수를 활용하는 트랜스포머 아키텍처는 인공지능이 스스로 답변을 생성할 수 있도록 돕는 중추적인 역할을 수행하며 차세대 인공지능 경쟁의 서막을 알리고 있습니다.

인공지능은 수많은 데이터를 반복 학습하여 일종의 언어 모델을 만들고, 이전 단어를 통해 다음 단어를 스스로 예측합니다.

인공지능의 언어 이해를 돕는 또 다른 핵심 기술은 셀프 어텐션입니다. 이는 인간의 주의력을 모방하여 문장에서 가장 중요한 단어에 집중하고 단어 간의 관련성을 추론하는 방법입니다. 덕분에 인공지능은 문맥의 전체적인 의미를 명확하게 파악할 수 있습니다. 하지만 이러한 발전에도 불구하고 여전히 보완해야 할 점은 존재합니다. 대표적으로 주관적인 가치 판단의 부재를 들 수 있는데, 특정 선택지에 대해 단정적인 답변을 내놓지 못하는 한계가 있습니다. 또한 과제 대필이나 가짜 뉴스 생성과 같은 윤리적 문제와 정보의 신뢰성 확보는 인공지능 서비스가 앞으로 반드시 해결해야 할 숙제로 남아 있습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 한국전자통신연구원(ETRI)이 개발한 엑소브레인이 주목받고 있습니다. 엑소브레인은 일반적인 대화에 치중하는 기존 서비스와 달리 법률이나 금융 등 전문 분야에서 명확한 설명과 근거를 함께 제시하는 인공지능입니다. 이는 정보의 출처와 근거를 밝힘으로써 가짜 뉴스와 같은 오정보를 선별하는 데 큰 도움을 줍니다. 4차 산업혁명의 핵심 동력인 인공지능 기술은 이제 단순한 답변 생성을 넘어 신뢰할 수 있는 지식 파트너로 진화하고 있습니다. 국내 연구진이 주도하는 인공지능 핵심 기술의 발전은 앞으로 우리 사회의 다양한 문제를 해결하고 새로운 혁신을 이끌어갈 것으로 기대됩니다.