생성 AI 챗봇에 관한 오해의 확산은 이 주제에 대한 오해가 빠르게 확산되고 있음을 강조하는 것으로 주목할 만합니다.
인공지능(AI) 챗봇은 짧은 시간 동안 21세기의 가장 혁신적인 기술 중 하나로 부상했습니다. 그러나 이 획기적인 혁신은 논란에 휩싸여 있으며, 일부 측면에서는 우려를 불러일으키고 있습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 우려 중 일부는 AI 챗봇을 둘러싼 오해나 신화에서 비롯된 것입니다.
AI 챗봇을 둘러싼 가장 널리 퍼진 오해를 파헤치면서 진실과 거짓을 정교하게 구분하는 방법을 설명해 드리겠습니다.
AI 챗봇은 지각이 있다
ChatGPT 및 Bing Chat과 같은 챗봇은 인간과 유사한 답변을 생성할 수 있지만, 지능은 실제 의식이 아닌 단순한 시뮬레이션에 국한되어 있습니다. 인간과 유사한 응답을 생성하는 능력은 방대한 양의 서면 및 시각적 데이터 저장소를 기반으로 하며, 이를 활용하여 인간의 응답을 모방한 답변을 만들어냅니다.
이러한 도구의 특성은 다면적이며 대뇌의 통찰력을 인정해야 하지만, 일각에서는 이들의 의식이 진정한 지성이 아닌 알고리즘 처리의 영역에 국한되어 있다고 주장할 수 있습니다. 이러한 기기의 숙련도는 방대한 정보 저장소에 노출된 데서 비롯된 것으로, 주관적 인식을 부여받은 생명체라기보다는 뛰어난 인지 능력을 갖춘 고급 데이터뱅크와 유사하다는 점을 강조합니다.
챗봇은 모든 유형의 작업이나 요청을 처리할 수 있다
챗봇은 스위스 군용 칼을 연상시키는 다재다능한 기능을 가지고 있지만, 복잡하거나 틈새 분야를 다루는 데는 한계가 있습니다. 사실 기본적인 작업조차도 챗봇에게는 어려울 수 있습니다.
대화형 에이전트 개발에 고급 인공 지능을 활용하면서 점점 더 전문화된 문의 영역이 생겨났습니다. 그럼에도 불구하고 동료에 대한 문의를 할 때 이러한 시스템 내에서 특정 결함이 드러나는 경우가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 동료 대화 상담원에 대한 문의를 ChatGPT에 전달하면 해당 문제에 대한 지식에 한계가 있다는 것을 금방 알 수 있습니다.
Google Bard는 사람과 유사한 텍스트를 놀라운 정확도로 처리하고 생성할 수 있는 GPT-3라는 강력한 언어 모델을 활용합니다.
ChatGPT의 성능에 대해 명확히 알고 싶은 점이 있나요?
챗봇은 높은 수준의 지능을 가지고 있지만, 특정 작업 수행에 제한되어 있으며 기본적인 쿼리조차 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
챗봇은 인류에 대한 위협이다
생산성 도구와 로보캅과 같은 로봇을 고용에 미칠 잠재적 영향 측면에서 혼동하는 경향이 있다는 지적이 있습니다. 챗봇이 특정 일자리에 위협이 될 수 있고 특정 분야에 혼란을 야기할 수는 있지만, 인류 전체를 위험에 빠뜨릴 수 있다고 성급하게 일반화하는 것은 정당화될 수 없습니다.
결론적으로 인공지능은 윤리성과 안전성을 보장하기 위해 지속적인 경계가 필요한 발전 중인 기술입니다. 그러나 챗봇이 인류를 지배할 임박한 위협은 아닙니다.
이 경우 ChatGPT의 성명서를 개선하기는 어렵습니다.
당연히 이러한 주장은 선언적 진술의 성격에 부합하는 방식으로 표현될 것으로 기대할 수 있습니다.
AI 챗봇은 오류가 없다
앞서 언급한 주장이 정확하다는 것은 특허상 사실이 아닙니다. 사실, 도구 자체에서 알 수 있듯이 대규모 언어 모델(LLM)로 알려진 광범위한 언어 데이터베이스에 의존하기 때문에 부정확한 데이터를 생성할 가능성이 있습니다.
언어 모델에서 활용하는 말뭉치에는 문학 작품부터 소셜 미디어 게시물에 이르기까지 광범위한 소스가 포함되어 있습니다. 이 다양한 컬렉션은 챗봇이 응답을 생성할 때 활용할 수 있는 저장소 역할을 하며, 그 안에 부정확한 내용이 있으면 부정확한 답변이 제공될 수 있습니다.
AI로 인한 착각은 이러한 시스템의 오류를 자주 입증하는 부정확성의 대표적인 사례입니다.
챗봇이 인간의 상호작용을 대체할 것이다
앞서 언급한 질의는 앞서 언급한 지성과 관련된 부분으로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 챗봇은 인간의 반응을 시뮬레이션할 수 있고 대부분의 사실적인 질문에 대해 정확한 답변을 제공할 수 있지만 감정, 인간의 경험, 대화의 복잡성에 대한 이해는 여전히 제한적입니다.
인간 간의 상호작용은 공감, 인지적 추론, 정서적 이해, 직관적 판단 등 다양한 요소를 포괄하는 복잡하고 다층적인 현상입니다. 이러한 특성은 생성형 인공지능 대화 에이전트에는 존재하지 않습니다.
AI 생성 챗봇은 텍스트 상호작용에만 적합하다
이 진술에는 진실성이라는 요소가 있습니다.그럼에도 불구하고 AI 기반 대화형 에이전트의 영역에서는 단순한 텍스트 커뮤니케이션을 넘어 기능을 향상시키기 위한 상당한 진전이 이루어졌습니다.
최근 기술의 발전으로 단순한 텍스트 커뮤니케이션을 넘어 이미지와 음성 명령과 같은 시각적, 청각적 양식을 포괄하는 멀티모달 챗봇이 등장했습니다.
이러한 오해의 원인 중 하나는 이러한 도구의 빠른 발전으로 인해 전례 없는 속도로 기능이 확장되었다는 점입니다. 처음에는 이러한 기술이 주로 텍스트 기반 애플리케이션에 국한되었지만 시간이 지남에 따라 구식이 되었습니다.
챗봇은 항상 편견 없는 응답을 제공할 것이다
유감스럽게도 이 진술은 정확하지 않습니다. 인공지능 챗봇의 근본적인 특성으로 인해 편향된 응답의 가능성은 여전히 존재합니다. 이러한 시스템에서 활용하는 광범위한 데이터 세트에는 성별, 인종, 지리적 차별 등을 포함하되 이에 국한되지 않는 편견이 내재되어 있습니다.
챗봇 응답의 편향성을 완화하기 위한 개발자들의 지속적인 시도에도 불구하고, 편향된 응답이 여전히 탐지를 회피하는 사례가 간혹 발생하는 등 이러한 노력은 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다. 그러나 ‘편향되지 않은’ 방법론이 발전함에 따라 이러한 응답이 감소할 것으로 예상할 수 있습니다.
현재로서는 편견으로 오염된 결과를 얻을 가능성은 여전히 논쟁의 여지가 있습니다.
챗봇은 실제로 실제 인간이다
일부에서는 인공지능 챗봇과 실제 인간 사이에 본질적인 상관관계가 존재한다고 주장하지만, 이는 터무니없는 주장에 불과합니다. 각 챗봇이 살아 숨 쉬는 개인에 의해 뒷받침된다는 개념은 사실이 아닐 뿐만 아니라 추측과 우화 사이의 미약한 연관성을 나타냅니다. 저희는 이 근거 없는 주장에 대해 그 터무니없음을 인정하는 것 외에는 더 이상 설명하지 않겠습니다.
인공지능 챗봇은 스스로 프로그래밍할 수 있다
챗봇을 배포하려면 다른 소프트웨어 애플리케이션과 유사한 교육 및 코딩 프로세스가 필요하므로 지정된 기능을 효과적으로 수행할 수 있습니다.
인공지능 챗봇은 머신러닝 알고리즘을 활용하여 기능을 향상시키지만, 사람의 개입 없이 스스로 프로그래밍할 수 있는 것은 아닙니다.
AI 시스템 학습은 미리 정해진 목표를 설정하고, 구조를 개발하며, 특정 LLM 데이터베이스의 정보를 사용하여 답을 공식화하도록 지시하는 과정을 수반하기 때문에 비AI 소프트웨어 프로그램을 테스트하는 과정과 비교할 수 있습니다. 이 과정의 구현은 여전히 사람의 감독과 기술 지식에 의존합니다.
인공지능 챗봇: 사실과 허구 구분하기
이러한 도구의 확산으로 인해 수많은 오류가 발생했습니다. 이러한 허구 중 일부는 완전히 근거가 없는 반면 다른 일부는 어느 정도의 정확성을 지니고 있습니다. 그러나 AI 챗봇과 관련하여 해명이 필요한 잘못된 정보가 많이 존재한다는 것은 분명합니다.
검증 가능한 정보를 객관적으로 분석하고 근거 없는 주장을 배척함으로써 이러한 강력한 기술의 실제 능력과 제약에 대해 보다 깊이 이해할 수 있습니다. 인공지능 챗봇에 대한 오해의 유포는 비단 이뿐만이 아니며, 인공지능 전반에 관한 수많은 허위사실도 계속되고 있습니다.