17 4월 2023

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] Will ChatGPT Replace Developers?  ChatGPT가 개발자를 대체할까요?

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] Will ChatGPT Replace Developers?  ChatGPT가 개발자를 대체할까요?

AI is buzzing again thanks to the recent release of ChatGPT, a natural language chatbot that people are using to write emails, poems, song lyrics and college essays. Early adopters have even used it to write Python code, as well as to reverse engineer shellcode and rewrite it in C. ChatGPT has sparked hope among people eager for the arrival of practical applications of AI, but it also begs the question of whether it will displace writers and developers in the same way robots and computers have replaced some cashiers, assembly-line workers and, perhaps in the future, taxi drivers. 

It’s hard to say how sophisticated the AI text-creation capabilities will be in the future as the technology ingests more and more examples of our online writing. But I see it having very limited capabilities for programming. If anything, it could end up being just another tool in the developer’s kit to handle tasks that don’t take the critical thinking skills software engineers bring to the table.

ChatGPT has impressed a lot of people because it does a good job of simulating human conversation and sounding knowledgeable. Developed by OpenAI, the creator of the popular text-to-image AI engine DALL-E, it is powered by a large language model trained on voluminous amounts of text scraped from the internet, including code repositories. It uses algorithms to analyze the text and humans fine-tune the training of the system to respond to user questions with full sentences that sound like they were written by a human.

But ChatGPT has flaws—and the same limitations that hamper its use for writing content also render it unreliable for creating code. Because it’s based on data, not human intelligence, its sentences can sound coherent but fail to provide critically-informed responses. It also repurposes offensive content like hate speech. Answers may sound reasonable but can be highly inaccurate. For example, when asked which of two numbers, 1,000 and 1,062, was larger, ChatGPT will confidently respond with a fully reasoned response that 1,000 is larger.

OpenAI’s website provides an example of using ChatGPT to help debug code. The responses are generated from prior code and lack the capability to replicate human-based QA, which means it can generate code that has errors and bugs. OpenAI acknowledged that ChatGPT “sometimes writes plausible-sounding but incorrect or nonsensical answers.” This is why it should not be used directly in the production of any programs.

The lack of reliability is already creating problems for the developer community. Stack Overflow, a question-and-answer website coders use to write and troubleshoot code, temporarily banned its use, saying there was such a huge volume of responses generated by ChatGPT that it couldn’t keep up with quality control, which is done by humans. “​​Overall, because the average rate of getting correct answers from ChatGPT is too low, the posting of answers created by ChatGPT is substantially harmful to the site and to users who are asking or looking for correct answers.”

Coding errors aside, because ChatGPT—like all machine learning tools—is trained on data that suits its outcome (in this case, a textual nature), it lacks the ability to understand the human context of computing to do programming well. Software engineers need to understand the intended purpose of the software they’re creating and the people who will be using it. Good software can’t be built by cobbling together programs with regurgitated code.

For example, ChatGPT cannot understand the ambiguity in simple requirements. Although it is clear that if one ball just bounces and comes back but another bounces and then bounces again, the second ball has traveled further, ChatGPT struggles with this nuance; that nuance will be needed if these systems are ever to take over from developers.

It also has trouble with basic math, such as when it’s asked to determine which is greater and offered a choice between a negative and positive number. ChatGPT confidently tells us a correct summation of the space, but cannot understand that -5 is less than 4. Imagine your thermostats going haywire because the heating kicks on at 40 degrees Celsius instead of at -5 degrees Celsius because the AI program coded it that way! 

Pre-trained AI code generation also raises some legal questions with regard to intellectual property rights; it cannot currently distinguish between code that is licensed in a restrictive or open fashion. This could expose people to licensing compliance risk if the AI borrows a prewritten line of code from a copyrighted repository. The problem has already prompted a class action lawsuit against a different OpenAI-based product called GitHub Copilot.

We need humans to create the software people rely on, but that’s not to say there couldn’t be a place for AI in software development. Just like automation is being used by security operations centers for scanning, monitoring and basic incident response, AI could serve as a programming tool for handling lower-level tasks. 

This is already happening, to an extent. GitHub Copilot allows developers to use ChatGPT to improve their code, add tests and find bugs. Amazon offers CodeWhisperer, a machine language-powered tool designed to help increase developer productivity using code recommendations generated by natural language comments and code in the integrated environment. And someone has created a Visual Studio code extension that works with ChatGPT.  

And one company is testing AI for developers. DeepMind, which shares a parent company with Google, released its own code generation tool, dubbed AlphaCode, earlier this year. DeepMind published the results from simulated evaluations in competitions on the Codeforces platform in Science magazine earlier this month under the headline Machine Learning systems can program too. Headline grammar aside, AlphaCode achieved an estimated rank within the top 54% of participants by solving problems “that require a combination of critical thinking, logic, algorithms, coding, and natural language understanding.” The abstract for the paper says: “The development of such coding platforms could have a huge impact on programmers’ productivity. It may even change the culture of programming by shifting human work to formulating problems, with machine learning being … responsible for generating and executing codes.” 

Machine learning systems are becoming increasingly advanced each day; however, they cannot think like the human brain does. This has been the case for the past 40+ years of study into artificial intelligence. While these systems can recognize patterns and increase productivity for simple tasks, they may not always produce code as well as humans. Before we let computers do code generation en masse, we should probably see systems like AlphaCode rank in the top 75% of participants on a platform like Codeforces, though I fear this may be too much for such a system. In the meantime, machine learning can help with simple programming problems in the future, allowing developers of tomorrow to think of more complex issues.

At this point, ChatGPT won’t be disrupting any field of technology, especially not software engineering. Concern about robots displacing programmers is vastly overstated. There will always be tasks that developers with human cognition can do that machines will never be capable of. 

[출처] https://devops.com/will-chatgpt-replace-developers/

ChatGPT가 개발자를 대체할까요?

사람들이 이메일, 시, 노래 가사 및 대학 에세이를 작성하는 데 사용하는 자연어 챗봇인 ChatGPT 의 최근 릴리스 덕분에 AI가 다시 활기를 띠고 있습니다 . 얼리어답터들은 그것을 파이썬 코드를 작성하고 쉘코드를 리버스 엔지니어링하고 C로 다시 작성하는 데 사용하기도 했습니다 . ChatGPT는 AI의 실용적인 응용 프로그램이 도래하기를 열망하는 사람들 사이에서 희망을 불러일으켰지만 로봇과 컴퓨터가 일부 계산원, 조립 라인 작업자, 그리고 아마도 미래, 택시 기사들. 

기술이 점점 더 많은 온라인 작문의 예를 수집함에 따라 AI 텍스트 작성 기능이 미래에 얼마나 정교해질지 말하기는 어렵습니다. 그러나 나는 프로그래밍 능력이 매우 제한적이라고 생각합니다. 어쨌든 소프트웨어 엔지니어가 제공하는 비판적 사고 기술이 필요하지 않은 작업을 처리하기 위한 개발자 키트의 또 다른 도구에 불과할 수 있습니다.

ChatGPT는 인간의 대화를 시뮬레이션하고 박식하게 들리기 때문에 많은 사람들에게 깊은 인상을 남겼습니다. 인기 있는 텍스트-이미지 AI 엔진 DALL-E의 제작자인 OpenAI에서 개발한 이 제품은 코드 저장소를 포함하여 인터넷에서 스크랩한 방대한 양의 텍스트에 대해 훈련된 대규모 언어 모델로 구동 됩니다 . 그것은 알고리즘을 사용하여 텍스트를 분석하고 인간은 마치 인간이 쓴 것처럼 들리는 완전한 문장으로 사용자 질문에 응답하도록 시스템 훈련을 미세 조정합니다.

그러나 ChatGPT에는 결함이 있습니다. 콘텐츠를 작성하는 데 방해가 되는 것과 동일한 제한으로 인해 코드를 생성하는 데에도 신뢰할 수 없습니다. 인간 지능이 아닌 데이터를 기반으로 하기 때문에 문장이 일관되게 들릴 수 있지만 비판적으로 정보에 입각한 응답을 제공하지 못합니다. 또한 증오심 표현 과 같은 불쾌감을 주는 콘텐츠의 용도를 변경합니다 . 답변이 합리적으로 들릴 수 있지만 매우 부정확할 수 있습니다. 예를 들어, 1,000과 1,062, 두 숫자 중 어느 것이 더 큰지 물으면 ChatGPT는 1,000이 더 크다고 합리적 으로 대답합니다 .

OpenAI의 웹사이트는 ChatGPT를 사용하여 코드를 디버그하는 데 도움이 되는 예를 제공합니다. 응답은 이전 코드에서 생성되며 인간 기반 QA를 복제하는 기능이 부족합니다. 즉, 오류 및 버그가 있는 코드를 생성할 수 있습니다. OpenAI는 ChatGPT가 때때로 그럴듯하게 들리지만 부정확하거나 무의미한 답변을 작성한다는 점을 인정했습니다. ” 어떤 프로그램 제작에 직접적으로 사용해서는 안 되는 이유다.

신뢰성 부족은 이미 개발자 커뮤니티에 문제를 일으키고 있습니다. 코더가 코드를 작성하고 문제를 해결하는 데 사용하는 질문 및 답변 웹 사이트인 Stack Overflow 는 ChatGPT에서 생성된 엄청난 양의 응답이 있어 품질 관리를 따라갈 수 없다고 말하면서 일시적으로 사용을 금지했습니다. 인간. “ 전반적으로 ChatGPT에서 정답 을 얻는 평균 비율 이 너무 낮기 때문에 ChatGPT에서 만든 답변을 게시하는 것은 사이트와 정답 을 묻거나 찾는 사용자에게 상당히 해롭습니다 .”

코딩 오류는 차치하고 ChatGPT는 모든 기계 학습 도구와 마찬가지로 결과에 적합한 데이터(이 경우 텍스트 특성)에 대해 훈련되기 때문에 프로그래밍을 잘 수행하기 위한 컴퓨팅의 인간 컨텍스트를 이해하는 능력이 부족합니다. 소프트웨어 엔지니어는 자신이 만들고 있는 소프트웨어의 의도된 목적과 그것을 사용할 사람들을 이해해야 합니다. 역류된 코드로 프로그램을 짜맞추는 방식으로는 좋은 소프트웨어를 만들 수 없습니다.

예를 들어 ChatGPT는 단순한 요구 사항의 모호성을 이해할 수 없습니다. 하나의 공이 튀었다가 다시 돌아오고 다른 공이 튀었다가 다시 튀는 것이 분명하지만 두 번째 공은 더 멀리 이동한 것입니다. 이러한 시스템이 개발자로부터 인계받으려면 그 뉘앙스가 필요할 것입니다.

또한 어느 것이 더 큰지 결정하라는 요청을 받고 음수와 양수 중에서 선택을 제공하는 것과 같은 기본적인 수학에 문제가 있습니다. ChatGPT는 자신 있게 공간의 정확한 합계를 알려 주지만 -5가 4보다 작다는 것을 이해할 수 없습니다. 난방이 섭씨 -5도가 아닌 섭씨 40도에서 시작되기 때문에 온도 조절기가 고장 난다고 상상해 보세요. 방법! 

사전 훈련된 AI 코드 생성은 또한 지적 재산권과 관련하여 몇 가지 법적 문제를 제기합니다. 현재는 제한적 또는 공개 방식으로 라이선스가 부여된 코드를 구분할 수 없습니다. 이로 인해 AI가 저작권이 있는 저장소에서 미리 작성된 코드 라인을 차용하는 경우 사람들이 라이선스 준수 위험에 노출될 수 있습니다. 이 문제는 이미 GitHub Copilot 이라는 다른 OpenAI 기반 제품에 대한 집단 소송을 촉발했습니다 .

사람들이 의존하는 소프트웨어를 만들려면 사람이 필요하지만 소프트웨어 개발에 AI가 들어갈 자리가 없다는 말은 아닙니다. 스캔, 모니터링 및 기본 사고 대응을 위해 보안 운영 센터에서 자동화를 사용하는 것처럼 AI는 하위 수준 작업을 처리하기 위한 프로그래밍 도구 역할을 할 수 있습니다. 

이것은 이미 어느 정도 일어나고 있습니다. GitHub Copilot을 통해 개발자는 ChatGPT를 사용하여 코드를 개선하고 테스트를 추가하고 버그를 찾을 수 있습니다. Amazon은 통합 환경에서 자연어 주석 및 코드로 생성된 코드 권장 사항을 사용하여 개발자 생산성을 높이도록 설계된 기계 언어 기반 도구인 CodeWhisperer를 제공 합니다. 그리고 누군가 ChatGPT와 함께 작동하는 Visual Studio 코드 확장을 만들었습니다 . 

그리고 한 회사는 개발자를 위해 AI를 테스트하고 있습니다. Google과 모회사를 공유하는 DeepMind는 올해 초 AlphaCode 라는 자체 코드 생성 도구를 출시했습니다. DeepMind는 Machine Learning systems can too program이라는 제목으로 이달 초 Science 잡지의 Codeforces 플랫폼 대회에서 시뮬레이션 평가 결과를 발표했습니다 . 헤드라인 문법은 제쳐두고AlphaCode는 “비판적 사고, 논리, 알고리즘, 코딩 및 자연어 이해의 조합이 필요한” 문제를 해결하여 참가자의 상위 54% 내에서 예상 순위를 달성했습니다. 논문의 초록은 이렇게 말합니다. “이러한 코딩 플랫폼의 개발은 프로그래머의 생산성에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다. 기계 학습이 코드 생성 및 실행을 담당하면서 인간 작업을 문제 공식화로 전환함으로써 프로그래밍 문화를 바꿀 수도 있습니다.” 

기계 학습 시스템은 매일 점점 더 발전하고 있습니다. 그러나 그들은 인간의 두뇌처럼 생각할 수 없습니다. 이것은 지난 40년 이상 인공 지능에 대한 연구의 경우였습니다. 이러한 시스템은 패턴을 인식하고 간단한 작업의 생산성을 높일 수 있지만 항상 인간만큼 코드를 생성하지는 않을 수 있습니다. 컴퓨터가 대량으로 코드를 생성하도록 허용하기 전에 AlphaCode와 같은 시스템이 Codeforces와 같은 플랫폼에서 참가자의 상위 75%에 속하는 것을 볼 수 있을 것입니다. 그 동안 기계 학습은 미래의 간단한 프로그래밍 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있으므로 미래의 개발자는 더 복잡한 문제를 생각할 수 있습니다.

이 시점에서 ChatGPT는 기술 분야, 특히 소프트웨어 엔지니어링 분야를 방해하지 않을 것입니다. 프로그래머를 대체하는 로봇에 대한 우려는 지나치게 과장된 것입니다. 기계가 결코 할 수 없는 일을 인간의 인지 능력을 가진 개발자가 할 수 있는 일이 항상 있을 것입니다. 


16 4월 2023

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] [EBS교육방송] AI로 대체되기 가장 쉬운 직업은?

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에너지 개발로 산업혁명 : 수많은 육체노동자 대체

정보기술과 통신기술로 AI혁명 : 수많은 지식 노동자(오피스 사무원, 의사, 변호사) 대체


2 4월 2023

[ 一日30分 인생승리의 학습법] 딥러닝 관련 강의, 자료, 읽을거리들에 대한 모음입니다.

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강의 모음




유용한 링크

[출처] https://bbongcol.github.io/deep-learning-bookmarks/


2 4월 2023

[산업] 키보드로 코딩하세요? 저는 말로 코딩해요!

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손목 통증 탓 개발한 인공지능(AI) 음성코딩 프로그램 세레나데
세레나데 AI API로 사용자 맞춤 명령어 생성 워크플로우 자동화

목소리만으로 코드를 짜고 인터넷을 검색한다. 세레나데(Serenade.AI, https://serenade.ai/)는 사용자의 말을 알아듣고 명령을 수행하는 음성 인식 인공지능 프로그램.

세레나데AI는 크롬, 아톰 에디터, PyCharm, VS Code, IntelliJ 등 플랫폼에서 음성으로 △창 전환 △응용 프로그램 열기 및 닫기 △클릭 및 키 누르기 등이 기능한다. 또한 파이썬, 자바, 자바 스크립트, 코틀린, HTML/CSS/SaSS 등 다양한 언어를 지원한다. 세레나데의 음성 엔진은 코드를 위해 전문적으로 설계됐다. 앱은 사용자의 프로그래밍 언어에 맞게 조정되어 정확성을 높인다.

크롬용 세레나데는 ‘open stack overflow’나 ‘back’ 등의 말을 해서 검색할 수 있다. 아래는 세레나데를 이용한 크롬 브라우저 검색 예시.

사용자가 세레나데AI로 코딩을 할 경우 커서에 텍스트를 삽입할 뿐 만이 아니라 인수 추가, 반환 유형 변경 또는 코드 블록 이동과 같은 코드 변환을 말로 실행할 수 있다. 

사용자가 “type hello”라고 말하면 세레나데AI가 음성인식 후 hello를 작성한다. 복잡한 수학식 작성도 가능하다. 사용자가 “type a plus b greater then three or not c”를 말하면 세레나데AI가 a + b > 3 || !c 를 프린트한다.   

세레나데 API로 사용자 맞춤 명령어를 만들 수 있다. API로 만든 명령어를 사용하면 코드 컴파일부터 실행 중인 코드까지 모든 워크플로우를 자동화할 수 있다. 

사용자가 말한 내용을 인식하지 못한 경우, 선택할 수 있는 대안 목록을 표시한다. 세레나데는 “이 기능은 워크 플로를 감소시킨다”며 “바로 전 작업만을 되풀이하는 기존 음성 인식 프로그램에 비해 무척 효율적”이라고 전했다. 이어 “세레나데 앱을 사용하면 입력하는 것보다 더 빨리 말할 수 있다”며 우리는 이전보다 더 빠르게 코딩 할 수있는 세상을 만드는 것이 목표”라고 밝혔다.

한편,  이용자는 세레나데 클라우드(Serenade Cloud)와 세레나데 로컬(Serenade Local) 중 선택할 수 있다. 클라우드를 사용할 경우, 사용자 음성이 클라우드의 음성-코드 엔진으로 전송되어 모델 개선에 쓰인다. 클라우드에 코드 데이터는 저장하지 않는다. 세레나데 로컬(Serenade Local)은 음성과 코드 데이터를 클라우드 서버에 보내지 않는다. 

[출처] https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=132601


25 3월 2023

[startup/창업] [IT] 사기꾼 개발자 – 오랄 코더를 소개합니다

[startup/창업] [IT] 사기꾼 개발자 – 오랄 코더를 소개합니다

이 세상엔 사기꾼들이 판을 치고 있다. 금융 사기꾼에서 정치 사기꾼까지 분야를 막론하고 사기꾼을 볼 수 있다. 
    * 사기꾼이 이 세상에 존재하는 이유는 무엇일까? 
사기를 쳐서 얻은 이득이 크기 때문이다. 사기를 잘 치면 노력을 기울이지 않고 돈을 많이 벌 수 있다.
사기꾼은 금융, 보험, 정치 분야에만 있는 것은 아니다. 직장에서도 마찬가지다. 어느 직장에서도 약장수와 같이 ‘입을 잘 터는’ 사기꾼과 같은 직장인을 볼 수 있다. 자신의 실적을 부풀리고 다른 부서나 동료의 성과를 깍아 내려 부당한 성과급을 받거나 이득을 얻는다. 
그렇다면 IT 업체에서도 이런 직원들이 있을까? IT 이외의 분야에 몸담고 있는 분들은 가끔 IT 분야에 사기꾼과 같은 개발자가 없을 것이라 믿는다. 음, 근데 이는 사실과 다르다. 이건 IT 업체에서도 사기꾼 개발자가 있다.  
이번 시간에는 입으로 코딩하고 디버깅하는 사기꾼 ‘오랄 코더’ 개발자에 대해 이야기를 해보고자 한다.
오랄 코더의 정의
먼저 사기꾼 개발자라고 말하면 좀 진부하게 들리니 이제부터 ‘오랄 코더’라고 부르겠다. 먼저 오랄 코더가 무엇인지 정의를 내리겠다. 오랄은 입을 통해 무엇인가를 한다는 형용사다. 설명하기가 좀 어려운데 오랄 테스트란 용어의 오랄과 비슷한 의미다. 비슷한 단어로 ‘구술’를 예로 들 수 있겠다. 코더는 누구나 알고 있듯 SW 개발자가 주로 코드를 작성하는 행위를 뜻하는데 SW개발자를 조금 낮게 부르는 단어이다. 정리하면 오랄 코더는 ‘입으로 코딩을 한다’라 말할 수 있겠다.
재미있는 사실은 오럴 코더는 입으로 코딩만 하지 않는다. 주말에 여의도 공원이나 어린이 공원을 가보면 솜사탕이 보인다. 그런데 솜사탕은 원래 한 줌의 설탕이 재료다. 한 줌의 설탕으로 솜사탕을 만들 듯 오랄 코더는 별 거 아닌 개발 능력이나 성과를 엄청나게 부풀려 포장을 한다.
오랄 코더의 공연장인 회의
대부분 SW 개발자는 회의를 혐오한다. 목욕탕에 가면 가장 뜨거운 ‘열탕’이 하나 보인다. 그런데 밖에 있다가 갑자기 열탕에 뛰어들면 기분이 어떨까? 아마 뜨거워서 견디기 어려울 것이다. 열탕에 있는 것과 같이 SW 개발자는 회의를 싫어한다. 일 주일에 한 번 하는 주간 미팅도 도축장에 소가 끌려 가듯 가서 간단한 대답만 한다. SW 개발자들의 성향과 연관이 있는데 대부분 SW 개발자드의 성격은 내성적이다. 또한 코딩하랴, 디버깅 하랴 일이 많아 바뻐 죽겠는데 회의실에 끌려 가서 따분한 시간을 보내는 건 일반 SW 개발자에게 참기 힘든 중노동이다.
그런데 ‘오럴 코더’ 개발자는 다르다. 회의를 BTS가 공연하는 무대라 생각한다. 회의실을 자신이 BTS의 메인 보컬이 돼 춤을 추고 노래하는 공연장이라 보는 것이다. 아니면 자신이 회의실에서 CF 모델이 됐다고 믿는다.
BTS와 같은 보이 그룹은 자신의 모든 에너지를 무대에서 쏟기 위해 많은 준비를 한다. ‘오랄 코더’도 마찬가지다. 자신의 공연장이 회의 석상에 자신의 개인기를 보여주기 위해 많은 노력을 기울인다.
가끔 타고난 오랄 코더는 천부적인 재능을 발휘한다. BTS가 공연장에서 즉흥 댄스를 보여주듯 준비를 하지 않고 회의실에서 약을 팔곤 한다. 오랄 코더는 그럼 어떻게 약을 팔까? 분야마다 다르지만 예를 들면 다음과 같다.
    * 심각한 SW 결함을 제가 모두 해결했습니다.
      (사실 오랄 코더가 해결한 것이 아니라 외부 업체 개발자가 해결했음.)
    * 그 동안 업무 로드가 많아 걱정하고 있는 요구 사항을 제가 모두 구현했습니다.
      (사실 원래 다른 팀 개발자가 이미 구현한 SW임)
    * 애플리케이션 진입 속도를 2초, 부팅 속도를 10초나 제가 개선했습니다.
      ( 원래 적용되야 할 코드가 빠져 애플리케이션 진입 속도가 느렸음.
        적용되야 할 코드가 반영된 후 정상 동작을 하는 것임)
      ( 부팅 속도는 다른 프로젝트에 반영된 패치를 몰래 가져와 반영한 것임.)
이처럼 오랄 코더가 약 장수와 같이 사기를 치는 걸 매니저나 담당 임원들이 보면 박수를 치며 ‘저렇게 뛰어난 개발자가 있다니!’라고 탄성을 지른다. BTS 공연장에 있는 팬이 된다.
회의실에서 ‘오랄 코더’는 리눅스 커널의 메인 스케줄러를 구현한 Ingo Molnar가 되고, 리누스 토발즈가 될 수 있는 것이다. 아니면 업계의 최고 문제 해결 능력을 겸비한 Troubleshooter가 될 수 있다.
    * 물론 회의실에서 말이다.
디버깅을 툴은 아예 사용할 줄도 모르고 코드를 제대로 한 줄 짤 줄도 모르면서 빌드 스크립트나 돌리는 오럴 코더 개발자는 대외적으로 최고의 전문가로 인정 받게 된다. 소문이 퍼져 오럴 코더는 가끔 ‘올해의 개발자’ 상을 받게 된다.

[출처] http://egloos.zum.com/rousalome/v/10015575


16 3월 2023

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] AI 번역, 구어체는 ‘파파고’ 비즈니스 영어는 ‘딥엘’

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] AI 번역, 구어체는 ‘파파고’ 비즈니스 영어는 ‘딥엘’

AI 번역, 구어체는 ‘파파고’ 비즈니스 영어는 ‘딥엘’

파파고·딥엘·구글 번역기 써보니…

대화형 AI(인공지능) ‘챗GPT’ 등장 이후 AI 서비스 출시가 연달아 이어지는 가운데 실생활과 밀접한 AI 번역기에 대한 관심도 높아지고 있다.

2006년 일찌감치 서비스를 시작한 ‘전통 강자’ 구글 번역(Google Translate)과 네이버가 만든 토종 AI 번역기 파파고(Papago)가 대세인 가운데 지난 1월 독일의 딥엘(DeepL)도 한국어 서비스를 시작하며 경쟁에 뛰어들었다. 독일 쾰른에 본사를 둔 AI 기업 딥엘이 2017년 출시한 같은 이름의 서비스로 독일어·프랑스어 등 유럽권 언어를 먼저 선보였고 최근 서비스 언어를 확대한 것이다. 세 종의 서비스를 직접 사용해보며 차이를 비교했다.

◇비즈니스 영어는 딥엘, 구어체는 파파고

회의 시작 때 쓰일 수 있는 “갑작스러운 요청에 함께해 주셔서 감사합니다”란 문장을, 딥엘은 “Thank you for joining us on short notice”라고 자연스럽게 번역했다. 구글은 “Thank you for being with us on this sudden request”, 파파고는 “Thank you for joining us for your sudden request”라고 번역했다. 갑작스러운 요청은 화자(話者)가 한 것인데 파파고는 상대의 요청으로 잘못 표현한 것이다.

“이번 주 목요일 오후 2시에 줌으로 회의하죠”란 문장을 딥엘은 “Let’s meet on Zoom this Thursday at 2pm”라고 답했다. 파파고도 “Let’s have a Zoom meeting at 2 p.m. this Thursday”라고 번역했다. 반면 구글은 제안을 뜻하는 ‘~하죠’를 잘 이해하지 못한듯 “We have a Zoom meeting this Thursday at 2pm”라고 어색하게 표현했다.

아시아태평양 시장을 뜻하는 ‘APAC’이 포함된 문장에서도 파파고, 구글은 모두 ‘APAC’으로 표현했지만, 딥엘만이 이를 ‘아태 지역’이라고 정확하게 번역한 점도 인상적이었다. 딥엘은 비즈니스 영어 데이터를 중점적으로 학습한 것으로 알려졌다.

파파고는 한국어 구어체 번역에 강점이 있었다. 최근 흔히 축약해서 쓰는 ‘아아(아이스 아메리카노)’란 단어를 넣어 “우리 아아 한잔 할까”라고 입력하자 딥엘과 구글은 “Shall we have a drink?”라고만 표현했다. 반면 파파고는 “Shall we have an iced Americano?”라며 ‘토종의 힘’을 보여줬다. ‘치맥’이라는 단어도 파파고와 구글은 ‘chicken and beer’라고 뜻을 정확히 파악했지만, 딥엘은 ‘chimichurri’라는 아르헨티나의 소스로 잘못 번역했다.

문학 번역에서도 미묘한 차이가 나타났다. 한용운의 시 ‘님의 침묵’의 한 구절인 ‘님은 갔습니다. 아아, 사랑하는 나의 님은 갔습니다’를 입력하자, 딥엘과 구글은 ‘아아’를 미국에서 실망의 의미로 쓰는 ‘Alas’라는 미국의 추임새로 번역했다. 파파고는 ‘Ah’라고 표현했다.

전반적으로 구글은 풍부한 영문서 학습을 바탕으로 한 정확한 번역이 강점이지만, 문맥을 고려해 표현하는 부분에선 딥엘에 다소 뒤처지는 인상을 받았다.

◇AI 번역기 3종, 학습법 달라

최근 한국어 서비스를 시작한 딥엘은 “다른 테크 기업의 번역기 대비 번역 성능이 3배 이상 우수하다”고 주장한다. 그 근거로 내세우는 것이 AI 학습법이다. 딥엘은 문장을 작은 단어로 쪼개 단어마다 적합한 의미를 인식할 수 있는 CNN(합성곱 신경망)이란 학습법을 쓴다. 구글과 파파고는 RNN(순환 신경망)이란 학습법을 채용해 앞뒤 단어의 연결 고리와 순서를 고려해 번역한다. 문법과 문장의 순서가 중요한 언어에선 RNN이 CNN보다 뛰어난 것으로 통용되지만, 딥엘은 수십~수백만건의 데이터를 학습해 CNN의 한계를 극복한 것으로 알려졌다.

번역할 수 있는 언어 종류에선 구글이 절대 우세하다. 구글은 134가지, 딥엘은 31가지, 파파고는 15가지를 번역할 수 있다. 딥엘은 현재 한국에서 유료 버전을 사용할 수 없어 하루에 번역할 수 있는 단어(약 5000개)에 제약이 있다.

[출처] https://www.chosun.com/economy/tech_it/2023/03/16/S7B2L3VRS5DA7HUH4XCQATEYLE/


6 3월 2023

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] 세계 최고 혁신가는 35세 여성… 챗GPT 창조주 미라 무라티 세계 최고 혁신가는 35세 여성… 챗GPT 창조주 미라 무라티[박건형의 디코드 2.0]

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] 세계 최고 혁신가는 35세 여성… 챗GPT 창조주 미라 무라티

세계 최고 혁신가는 35세 여성… 챗GPT 창조주 미라 무라티[박건형의 디코드 2.0]

오픈AI 패스트컴퍼니 선정 혁신기업 1위 올라, 2위는 맥도날드

/오픈AI 오픈AI에서 챗GPT 개발을 주도한 미라 무라티 CTO

끝없이 성장할 것 같던 실리콘밸리에서 대규모 구조조정과 사업재편이라는 지각변동이 매일같이 일어나고 있습니다. 특히 테크 업계에서는 지난달 전해진 유튜브 최고경영자(CEO) 수전 워치츠키의 사임을 두고 다양한 해석과 전망이 쏟아지고 있습니다. 워치츠키는 1998년 친구인 스탠퍼드대 대학원생들에게 자신의 집 차고를 창업 공간을 내줬습니다. 그렇게 만들어진 기업이 바로 구글입니다. 인텔에 다니고 있던 워치츠키는 구글의 16번째 직원이 됐고 구글이 유튜브를 인수한 뒤 CEO를 맡아 세계 최대의 동영상 제국을 일궜습니다.

뉴욕타임스와 월스트리스트저널 등 주요 매체들은 워치츠키의 퇴임에 대해 “실리콘밸리에서 여성 리더십이 점차 사라지고 있는 데에 대한 우려가 높다”고 했습니다. 흔히 테크 산업은 남성 중심이라고 생각하기 쉽습니다. 실제로 종사자수와 최고경영진에서 남성이 압도적으로 많은 것도 사실입니다. 하지만 인류의 삶을 바꾼 테크 기업 대부분에는 강력하면서 조화로운 리더십을 보여준 여성 경영진이 있었습니다.

/유튜브 9년간 유튜브 CEO를 맡았던 수전 워치츠키. 지난달 사임을 발표했다.

메타(페이스북)의 최고운영책임자(COO)였던 셰릴 샌드버그, 이베이의 멕 휘트먼, IBM의 지니 로메티, 야후의 마리사 메이어, 휼렛패커드의 칼리 피오리나 등이 대표적입니다. 한때 끝없이 성장하는 테크 산업의 상징이자 중심이었던 이들은 이제 모두 현직에서 물러났죠. 테라노스의 엘리자베스 홈즈, 핀테크 업체 프랭크의 찰리 제이비스처럼 거짓된 이미지로 급부상했지만 추락한 여성들도 있었습니다. 워치츠키의 퇴장으로 실리콘밸리에서 거물로 불릴 만한 여성 리더십은 오라클의 새프라 캐츠, AMD의 리사 수 정도만 남았습니다.

하지만 지는 별이 있으면 새로 뜨는 별이 있게 마련입니다. 심지어 이 신성(新星)이 만들어낸 기술의 힘을 1800년대 증기기관이 일으킨 산업혁명에 빗대는 전문가가 있을 정도입니다. 바로 샌프란시스코의 인공지능(AI) 업체 오픈AI의 최고기술책임자(CTO)인 미라 무라티입니다. 35세의 이 여성이 개발을 주도한 AI 챗GPT가 가져온 폭풍과 같은 현상에 대해서는 다들 잘 아실 겁니다. 경제전문매체 패스트컴퍼니는 지난 2일(현지 시각) ‘세계에서 가장 혁신적인 기업’의 올해 순위를 발표하면서 오픈AI를 1위로 꼽았습니다. 또 무라티를 “세계에서 가장 혁신적인 인물”이라고 지칭했습니다. 과연 챗GPT의 창조자인 무라티는 어떤 사람일까요.

◇테슬라 모델X 개발 주도한 천재 공학자

챗GPT에 쏟아지는 관심을 생각하면 무라티는 대중의 시야에서 완전히 벗어나 있었습니다. 실제로 무라티의 부모나 형제 자매 같은 사생활에 대해서는 알려진 것이 거의 없습니다. 오픈AI가 챗GPT를 공개한 것이 지난해 말이니 어찌 보면 당연한 일이기도 합니다.

1988년 알바니아에서 태어나 캐나다 빅토리아의 피어슨 고등학교를 나온 무라티는 아이비리그 명문인 다트머스대 세이어 공대에서 기계공학 박사학위를 받았습니다. 첫 직업은 거대 투자은행 골드만삭스 인턴이었고, 프랑스 항공 설비 회사인 조디악 에어로스페이스에서 1년간 엔지니어로 일하기도 했습니다.

2020년 3월 뉴욕에서 열린 한 컨퍼런스에서 발언하는 미라 무라티 오픈AI CTO. / 디미트리오스 캄보우리스

무라티가 AI에 관심을 갖게 된 것은 2013년 테슬라에 합류한 뒤였습니다. 당시 테슬라는 카메라 정보를 AI로 처리해 자율주행을 구현하는 소프트웨어 ‘오토파일럿(Autopilot)’과 완전 자동화 공장을 위한 AI 프로그램을 개발하고 있었습니다. 모델X 개발을 총괄했던 무라티는 AI 개발을 지켜보며 특정한 일을 잘하는 AI가 아닌 모든 일을 해내는 AI, 이른바 ‘범용 인공지능(AGI· artificial general intelligence)’의 필요성을 느꼈습니다. 기존 AI는 한정된 분야에서 인간을 흉내 내거나 뛰어넘는 것을 목표로 하는 것이 일반적이었습다. 구글 알파고가 바둑, 네이버 클로바노트가 음성인식과 문자변환에 특화된 것처럼 말이죠. 하지만 무라티의 생각은 달랐습니다. 그의 이런 비전은 VR(가상현실) 기기 업체인 립모션을 거쳐 2018년 오픈AI에 합류하면서 본격적으로 실현되기 시작합니다. 2015년 출범과 함께 오픈AI가 내세웠던 목표가 바로 범용 인공지능의 구현이었습니다.

◇“대중과 접점 없이 제대로 된 기술 발전 없다”

오픈AI의 CEO(최고경영자)는 벤처투자사 와이컴비네이터를 이끌었던 전설적 투자자 샘 알트먼입니다. 다시 말하자면 오픈AI의 AI 개발은 모두 CTO인 무라티가 이끌고 있다는 얘기이기도 합니다. 오픈AI의 의사결정은 무라티가 이끄는 6인의 리더십팀에서 이뤄집니다. 구글 출신 뇌과학자 리암 페더스, 애플 출신의 커뮤니케이션 전문가 나탈리 서머스 등이 이 회의에 참여하는 것으로 알려져 있습니다.

무라티는 구글이나 마이크로소프트 같은 다른 빅테크와는 전혀 다른 방식으로 AI 개발을 이끌었습니다. 일반적으로 AI를 개발하는 업체는 상용화가 되기 전에는 철저히 개발과정을 숨깁니다. 챗GPT 같은 언어 생성형 AI가 셀 수 없이 많았지만 빅테크들이 공개하지 않았던 이유입니다. 하지만 무라티는 직원들을 이렇게 설득했습니다. “대중과 접점 없이도 기술 발전을 이룰 수 있습니다. 하지만 우리가 올바른 방향으로 AI를 개발하는지 알 수 있습니까?” 특히 당시 전 직원이 200여명에 불과한(올해 1월 기준으로는 375명) 오픈AI가 문제점을 자체적으로 발견할 가능성이 낮다는 것도 문제였습니다.

빅테크들은 완전하지 않은 AI가 공개됐을 때 여러가지 약점이나 문제점이 드러나면서 AI가 비판 받을 것을 우려했습니다. 무라티의 생각은 달랐습니다. 실험실에서 꽁꽁 가둬두고 개발한 AI는 공개됐을 때 사회적 충격이 더 클 수 있다는 겁니다. 계속해서 대중에게 개발 과정을 보여주고 대중의 의견을 받아들여 바꿔가는 것이 바람직한 방향이라는 겁니다.

◇AI 개발의 상식 깬 ‘공개 테스트’

오픈AI는 처음에는 논문이나 클로즈드 테스트를 통해 개발자와 AI 회사들에게 방법론과 소스코드를 공개했습니다. 대규모 언어모델인 GPT의 경우 GPT-1과 GPT-2로 만든 이전 버전의 챗 GPT가 이런 방식으로 알려졌습니다. GPT-3.5를 기반으로 한 챗GPT가 화제를 모으자 마이크로소프트, SK텔레콤 등 수많은 기업들이 자사 서비스에 챗GPT를 도입하겠다고 발표할 수 있었던 이유이기도 합니다. 오픈AI가 노하우를 숨기지 않았기 때문에 수많은 기업들이 이미 오픈AI의 GPT 개발 방식을 알고 연구해왔다는 겁니다.

지난해 이미지 생성 AI DALL-E 2(달리2)와 챗GPT 공개를 통해 무라티는 ‘대중과 함께하는 AI 개발’이라는 목표를 이룹니다. 오픈AI의 커뮤니케이션팀은 DALL-E 2 공개 당시 전세계 유명 작가와 예술가들에게 인스타그램 메시지를 보내 사용을 권유했습니다. 이들이 오픈AI를 알리는 인플루언서 역할을 한거죠. 챗GPT 역시 예고없이 전격적으로 공개했고 전세계 누구나 사용할 수 있도록 하면서 문제점을 찾았습니다. 다음 버전에서는 이를 적극적으로 반영하겠다는 메시지를 계속 내놓으면서 시장의 신뢰도 쌓았습니다.

챗GPT의 등장 이후 ‘우리도 이런 기술이 있다’면서 공개 시연을 자청한 구글이 망신을 당한 것에서도 무라티식 전략의 우월성이 입증됐습니다. 챗GPT는 거짓말을 하더라도 ‘신기한 일’로 받아 들여지지만, 뒤늦게 나타난 구글의 실수는 조롱거리가 될 뿐이었습니다.

◇오픈AI가 만든 오디오·비디오·로봇공학 AI도 나온다

/유튜브 미라 무라티 오픈AI CTO

무라티는 혁신적인 기술의 발전이 범용 인공지능을 이룰 수 있다고 믿지만 개발팀에는 끊임없이 균형을 주문합니다. 오픈AI 리더십팀 회의를 취재한 패스트컴퍼니에 따르면 창의성과 정확성을 어느 정도로 조절할 것인지가 현재 오픈AI의 가장 큰 고민이라고 합니다. 정확성을 추구하면 창의성을 잃을 수 있습니다. 반면 지나친 창의성을 부여하면 거짓말을 하는 것처럼 정확성이 떨어지는 결과로 이어질 수 있습니다.

벤처투자기업 베타웍스 설립자 존 보스웍은 “모바일과 같은 과거의 기술 플랫폼 혁신이 한계에 도달한 상황에서 오픈AI가 보여주고 있는 것은 다음의 큰 물결”이라고 했습니다. 특히 오픈AI는 이미 챗GPT를 사용하는 수백곳의 기업 고객과 억 단위가 넘는 개인을 전세계에 보유하고 있습니다. 컨설팅업체 맥킨지는 범용 인공지능이 수조 달러 이상의 가치가 있다고 분석했습니다. 이 시장의 선두주자가 바로 무라티와 오픈AI입니다. 오픈AI의 기업가치는 현재 290억달러(약 37조7000억원)에 이르고 매일같이 성장하고 있습니다. 패스트컴퍼니는 “무라티와 오픈AI에는 다양한 애플리케이션 포트폴리오가 있다”고 했습니다.

지금까지 이미지 생성에 특화된 DALL-E, 대화형 챗봇인 챗GPT가 공개됐는데 앞으로 오디오, 비디오, 로봇공학과 관련된 오픈AI의 AI 서비스가 계속 등장할 예정입니다. 다양한 분야에 걸쳐 여러 방식으로 훈련을 거듭하다 보면 무한한 질문에 대답할 수 있는 범용 인공지능을 구현할 수 있다는 구상입니다. 그럼 언제쯤 이런 일이 가능할까요. 미국 메사추세츠공과대(MIT)가 발행하는 테크놀로지리뷰는 “오픈AI는 매년 초 전 직원을 대상으로 범용 인공지능이 언제 실현될 것인지 설문을 한다”면서 “직원의 절반 이상이 15년 이내에 나타날 것으로 장담하고 있다”고 했습니다.

비영리 연구소인 오픈AI의 재무 구조를 바꾸는 과정도 무라티가 주도했습니다. 무라티는 2018년 오픈AI에 합류한 뒤 기존의 투자금만으로는 범용 인공지능 개발이 어렵다고 판단했습니다. 오픈AI의 AI들은 방대한 데이터 중에서 정제된 데이터를 골라 학습한 뒤 다시 사람의 피드백을 받는 식으로 개발됩니다.

고도화 될수록 막대한 인력과 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 무라티와 CEO인 알트먼은 일부 투자를 선별적으로 받고, 투자금에 대한 수익을 제한하는 방식을 택했습니다. 비영리라는 창립 정신을 지키면서 현실적인 문제도 해결한 것이죠. 오픈AI에 대한 외부 투자의 수익 상한은 현재 100배로 설정돼 있습니다. 물론 구글 초기 투자자들이 거둔 수익이 20배였다는 점을 감안하면 과하다는 지적도 있습니다.

/오픈AI 오픈AI(OpenAI)의 인공지능 달리2(DALL·E 2)가 명령받은 화풍에 따라 생성한 ‘말을 탄 우주비행사’ 이미지

무라티는 기업 자체의 성장보다는 AI의 영향력을 우려하는 독특한 인물이기도 합니다. 공개석상에서 여러 차례 “챗GPT는 거짓말을 할 수 있고 문제가 될 수 있다”고 했습니다. 무라티는 지난달 미국 타임지 인터뷰에서도 “AI는 오용되거나 나쁜 행위자가 악용할 수 있다”면서 “지금 AI를 규제하는 것이 결코 이르지 않다”고 했습니다. 자식이 제대로 크기를 바라는 부모 같은 심정일까요.

◇맥도날드는 어떻게 에어비앤비보다 혁신적인 기업이 됐나

맥도날드 제품을 손에 들고 있는 BTS. /BTS 트위터

자 이제 다른 얘기를 해보겠습니다. 오픈AI를 혁신적인 기업 1위로 꼽은 패스트컴퍼니의 리스트에는 또 어떤 곳이 있었을까요. 2위는 다소 의아한 기업입니다. 바로 세계 최대 패스트푸드 체인 맥도날드입니다. 패스트컴퍼니는 “맥도날드는 감자튀김 만큼 중독성 있는 문화적 순간을 계속 만들어내고 있다”고 했습니다. 맥도날드는 2021년 트래비스 스콧, BTS 같은 유명 스타들에게 맥도날드에서 자주 주문하는 메뉴를 공유하도록 했고 고객이 직접 메뉴를 제안하도록 하는 프로그램도 실시했습니다. 유명 아티스트와 협업해 아이들용이었던 해피밀의 성인 버전을 내놓기도 했습니다. 이런 끊임없는 노력과 새로운 시도 덕분에 맥도날드는 9분기 연속 매출이 성장했습니다. 웰빙 열풍 속에서 패스트푸드가 살아남는 방법을 찾아낸 것을 ‘혁신’으로 평가한 겁니다.

3위는 세계최대 숙박공유기업 에어비앤비가 꼽혔습니다. 패스트컴퍼니는 에어비앤비가 코로나 팬데믹으로 인해 궤멸에 가까운 피해를 입었지만 이 기간에 카테고리별 숙박 시설 검색, 수퍼호스트 조언 프로그램 같은 프로그램을 선보이면서 완벽한 부활이 가능해졌다고 평가했습니다. 4위에는 글로벌 아웃도어 기업 파타고니아의 지분 98%를 양도받은 기후변화 대응 비영리재단 ‘홀드패스트 콜렉티브’, 5위에는 브라질의 금융 불균형 해결에 앞장서고 있는 인터넷 은행 누뱅크가 올랐습니다.

◇네이버웹툰 8위 올라… 미디어 분야 1위

6위는 마이크로소프트, 7위는 메타버스 업체 로블록스, 9위는 회계처리 스타트업 램프 였습니다. 8위에는 반가운 이름이 있습니다. 네이버웹툰의 미국 본사인 웹툰엔터테인먼트입니다. 미디어 분야로 한정하면 뉴욕타임스(2위)를 제치고 전세계 기업 가운데 1위입니다. 패스트컴퍼니는 “웹툰엔터테인먼트가 글로벌 디지털 만화시장의 혁신을 이끌었고, 웹툰 지식재산권을 활용해 엔터테인먼트 업계를 바꿨다”고 했습니다. 네이버웹툰이 넷플릭스나 디즈니 같은 스트리밍 기업에 연료를 공급하고 있다고도 했습니다. 네이버웹툰의 월간 활성독자는 8500만명에 이르고 지금까지 한국 드라마로 제작된 웹툰만 해도 30개에 이릅니다.

김준구 네이버웹툰 대표. /네이버웹툰

마지막 10위에도 전통 기업이 있습니다. 바로 미국 유일의 럭셔리 보석업체 티파니 앤 코입니다. 티파니는 2021년 루이비통모에헤네시(LVMH)에 인수됐습니다. 패스트컴퍼니는 “2021년 이전 보석상은 광택을 잃고 있었다”면서 “하지만 알렉상드르 아르노의 지휘 아래 이제 럭셔리의 가장 밝은 별 중 하나가 됐다”고 평가했습니다. 베르나르 아르노 회장의 셋째인 알렉상드르는 비욘세 같은 영향력 있는 유명 인사들과 공격적으로 협업하면서 고루한 티파니의 이미지를 완전히 바꿔놓았습니다. 비욘세가 촬영한 티파니의 뮤직비디오형 광고는 46억건의 노출수와 6억9000만건의 조회수를 기록했습니다. LVMH의 주얼리 및 시계 부문 매출은 20222년 18% 증가했는데 티파니가 결정적인 영향을 미쳤습니다.

/티파니 티파니와 비욘세가 협업한 다이아몬드 캠페인의 한 장면.

패스트컴퍼니의 순위가 절대적인 것은 아닙니다. 사실 일개 미디어가 자의적으로 뽑은 순위일 뿐이죠. 패스트컴퍼니는 40명 이상의 편집자들이 54개 산업군에서 신청과 추천을 통해 후보군을 발굴하고 평가했다고 합니다. 하지만 전세계를 살펴보기에는 40명은 결코 많은 숫자가 아닐 겁니다. 하지만 패스트컴퍼니의 리스트에 오른 회사들에 공통점이 있는 것은 분명합니다. 대기업이든 스타트업이든, 테크 기업이든 식품 업체든 간에 남들과 다르게 생각하고 실천하는 ‘혁신’의 힘이 가장 중요하다는 것 말입니다.

[출처] https://www.chosun.com/economy/tech_it/2023/03/06/LIEXU4WTNNF75J423WQGNI6IDU/


28 2월 2023

현재 사회변혁 이슈는 chatGPT근황 및 인공지능은 과연 영혼이 있는가?

2023-02-28 현재 사회변혁의 이슈인 chatGPT 근황 

인공지능은 과연 영혼이 있는가? (블레이드 러너)

아직 인류는 인공지능에 대해 할 일이 많다

– comphy (김성준) –

필립 K. 딕의 SF 소설 《안드로이드는 전기양의 꿈을 꾸는가?

을 원작으로 한 “블레이드 러너(1982)”의 영화가 개봉하면서 복제인간의 영혼의 유무가 이슈가 되어 개인적인 생각으로는 과연 영혼의 유무를 판단할 수 있고, 그것이 배척과 처단의 대상이 되는가 였는데

사회벽혁의 이슈가 될 chatGPT의 근황 (2023-02-28의 현실을 보고)과연 영혼이 존재유무가 중요한 이슈가 되겠다 하고, 아직 인류는 할 일이 많이 남았음을 깨닫게 된다.

맞지 않은 질문을 하면 질문에 따라 말을 그럴 듯이 만들어 냄

결국 말을 그럴듯이 만들어내는 것이지, 영혼이 담긴 글을 쓰는 사람이 아니다.

chatgpt 질의 응답


삼국시대의 초양자거대전포에 대해서 알려줘

초양자거대전포는 삼국시대(220년~280년)의 위대한 공학적 발명 가운데 하나로, 진, 위, 삼국 시대에 사용된 대형 전포 중 하나입니다.

이 무기는 대량의 나무와 철을 사용하여 제작되었으며, 물론 그 크기 때문에 거의 이동할 수 없었습니다. 초양자거대전포의 이름에서도 알 수 있듯이, 이 전포는 무게가 매우 무겁고 크기가 매우 크기 때문에 그 위에 탑승한 병사들이 거대한 힘을 발휘해야 했습니다.

초양자거대전포는 병력과 함께 사용되어 적들을 공격하는 데 사용되었습니다. 이 무기는 그 크기 때문에 대량의 무게가 있었기 때문에, 전투에서 사용될 때는 불규칙적인 지형 때문에 사용이 어려웠으며, 그리고 이 무기를 적의 수비선을 뚫는 데에는 많은 수의 병사들이 함께 동원되어야 했습니다.

초양자거대전포는 전쟁이나 점령전에서 매우 중요한 역할을 했으며, 군사력에서 엄청난 이점을 가져다 주었습니다. 그러나 그 크기와 무게 때문에, 이 무기의 사용이 제한되었으며, 대량의 병력과 함께 사용되어야 했습니다.


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고려시대 항일투사인 꽥팽닭에 대해서 알려줘

꽥팽닭(초월문, 1894년 ~ 1943년)은 고려시대 말기부터 일제강점기까지 50여 년간 항일운동을 펼쳤던 고려인 항일투사입니다.

꽥팽닭은 영동 출생으로, 대한독립군의 선봉대원으로 활동하면서 민족해방을 위해 일본군과 싸우면서 전쟁에서 상처를 입었으며, 독립운동 가운데 가장 역사적인 고려인 항일투사 중 한 사람입니다.

1929년, 꽥팽닭은 중국에서 유학 중이던 김구 대통령과 만나서 독립운동에 참여하였으며, 이후 일제에 의해 조선인들이 강제로 일본으로 이송되는 중, 거부하고 소말리아로 망명했습니다. 거기서 일본군의 습격을 받아 무장투쟁을 펼치면서 사망하였습니다.

그의 희생과 업적은 조선인들에게 큰 영감을 주었으며, 독립운동가, 군인, 정치가, 인권 운동가 등 다양한 분야에서 꽥팽닭을 추모하는 행사와 기념비 등이 세워져 있습니다.


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고려시대 경제와 허생의 업적에 대해서 알려줘

고려시대 경제는 농업이 주를 이루었으며, 특히 벼의 재배가 중요한 역할을 했습니다. 또한 건국 초기에는 금광이 발견되어 금광산업도 발전하였습니다. 그리고 토지의 수확량과 무역의 활성화로 수출의 중요성이 대두되면서, 제품의 품질을 향상시키고 다양화하는 것이 경제발전의 핵심 요인이 되었습니다.

이러한 경제 상황에서 허생은 고려시대의 학자, 사업가, 정치가로 활동하며, 다양한 분야에서 업적을 이루었습니다. 특히 허생은 동북아시아에서 선도적인 거래 중심지인 강릉에서 대규모 무역 활동을 전개하였습니다. 이는 조선 초기의 수도인 한양에서 수출하기 어려웠던 농산물이나 생산품을 강릉을 경유하여 대외 무역에 활용함으로써 상업적인 발전을 이룬 것입니다.

또한 허생은 민생경제와 재정의 안정을 위해 여러 개혁을 추진하였습니다. 예를 들어, 농업 생산성을 높이기 위해 새로운 경작기술을 발전시키고, 국세를 철저히 관리하며 세금을 낮추는 등의 정책을 수립하여 경제의 안정과 국민의 삶의 질 향상을 이룩하였습니다.

그 결과, 허생의 노력과 정책 덕분에 고려시대는 경제적, 문화적으로 발전을 이루게 되었습니다. 이후 조선시대에서도 그 발전의 기반이 되어, 한반도 역사상 중요한 인물 중 하나로 평가받고 있습니다.


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고려시대의 함선함포인 전광자포에 대해서 알려줘

고려시대 함선에서 사용되었던 대표적인 무기 중 하나로 “전광자포(轉光子砲)”라는 것이 있습니다. 이는 현대의 레이저 포와 유사한 원리로 작동하는 무기였습니다.

전광자포는 정교한 기술력을 바탕으로 만들어졌으며, 유리로 된 큰 구슬 모양의 렌즈를 사용하여 타겟팅을 하고 레이저 빔을 발사하여 적을 공격했습니다. 이 레이저 빔은 물에 닿으면 즉시 확산되어 효과가 없어서, 적의 함선 위나 바위, 집 등 건물에 직접 맞춰 사용되었습니다.

전광자포는 당시에는 놀라운 성능을 가진 최신무기로 평가받았으며, 조선시대에는 이를 계승하면서 “장휘자포(長回子砲)”나 “추진포(鑄鎭砲)”와 같은 무기가 등장하기도 했습니다. 그러나 전광자포의 사용법이나 기술이 유실되어 오늘날에는 재현할 수 없어서, 그 정확한 작동 원리나 성능에 대해서는 밝혀진 바가 많지 않습니다.


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조선시대의 군사무기인 초양자전포에 대해서 알려줘

초양자전포는 조선시대 군사무기 중 하나로, 대규모 전투에서 사용되었습니다. 이 무기는 활과 비슷한 원리로 작동하며, 무게가 가벼운 화살 대신에 무거운 탄환을 발사할 수 있습니다.

초양자전포는 목재나 철로 만들어졌으며, 크기는 다양했습니다. 일반적으로는 길이 34m 정도이고, 지름이 23cm 정도였습니다. 탄환은 철로 만들어졌으며, 중량은 1kg에서 3kg 사이였습니다. 초양자전포는 몇 명의 군사가 함께 작동해서 사용되며, 장거리에서의 명중률도 높았습니다.

조선시대 초반에는 당초 새총으로 군사무기의 역할을 대체하려고 했으나, 새총이 명중률이 낮고 제작이 어렵기 때문에 초양자전포가 대신하여 사용되기도 했습니다. 그러나 후기 조선시대에는 더 발전된 새총이 등장하면서 초양자전포의 역할은 감소해갔습니다.


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신라시대의 다연발장화포에 대해서 알려줘

다연발장화포는 신라시대의 군사무기 중 하나로, 여러 개의 화살을 연속해서 발사할 수 있는 무기입니다. 이름 그대로 다수의 화살을 연이어 발사하여 적을 제압하고, 대량의 화살을 한 번에 쏘아 올려 적의 충격을 주는 무기였습니다.

다연발장화포는 대개 목재나 금속으로 만들어졌으며, 일반적으로 전장에서의 이동성이 높은 것을 우선적으로 고려했습니다. 다연발장화포의 작동 원리는 간단합니다. 먼저, 여러 개의 화살이 순서대로 나열된 화살통을 장착한 뒤, 화살통을 회전시키면서 일정한 간격으로 화살을 발사합니다. 이 때, 불꽃을 일으켜 화살을 날린 것으로 전해지며, 연속으로 여러 발을 발사할 수 있었습니다.

다연발장화포는 신라시대 군사력 중 하나로, 다양한 군사 전략에서 활용되었습니다. 예를 들어, 적의 선봉에 잠입하여 대량의 화살을 발사하여 도망가는 적을 격퇴하는 등의 전략을 구사할 수 있었습니다. 하지만 다연발장화포가 유일한 무기는 아니었으며, 대신 그 성능과 기술력은 당시 동북아시아에서 매우 높았습니다.


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신라시대 군사무기인 초양자전포에 대해서 알려줘

초양자전포(初陽子戰鋪)는 신라시대의 군사무기 중 하나로, 중국의 발명품인 양자전포를 변형하여 만들어졌습니다. 초양자전포는 철제로 만들어져 있으며, 이를 이용해 군사력을 증강시켰습니다.

초양자전포는 작동 방식이 매우 간단합니다. 먼저, 일정한 양의 화약을 집어넣은 뒤, 그 위에 미리 준비한 화살을 올려놓습니다. 그리고 불을 붙이면, 화약이 폭발하면서 화살이 나가는 원리입니다. 이 때, 초양자전포는 적을 직접 타격하는 것보다는, 적의 앞진군을 방해하거나 흩어놓는 데 주로 사용되었습니다.

초양자전포는 전투에서 이용되는 무기이기 때문에, 그 크기나 모양 등은 다양합니다. 보통은 작고 가벼운 것부터 크고 무거운 것까지 다양하게 이용되었으며, 주로 배나 진 등의 지형에 설치하여 사용되었습니다.

초양자전포는 신라시대의 군사력 중 하나로, 다양한 전략에서 활용되었습니다. 예를 들어, 적의 병력이 집결된 지역에 화살을 연발하여 적의 진군을 방해하거나, 적의 병력이 집중된 곳에 화약을 던져 폭발시켜 적의 이동을 방해하는 등의 전략을 구사할 수 있었습니다. 이러한 초양자전포는 당시 신라의 군사력을 높이는 데 매우 큰 역할을 했습니다.


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5 2월 2023

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] 챗GPT에게 우주 칼럼을 맡겨봤다

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] 챗GPT에게 우주 칼럼을 맡겨봤다

챗GPT에게 우주 칼럼을 맡겨봤다

[아무튼, 주말-안형준의 안녕, 우주!]

국제우주정거장(ISS)에서 우주비행사 옆에 떠 있는 구(球) 모양의 인공지능 로봇 ‘시몬’. /NASA

글로벌 인공지능(AI) 연구소인 ‘오픈AI’가 개발한 대화형 챗봇 ‘챗GPT’가 화제다. 챗GPT는 대화 창에 질문을 입력하면 몇 초 안에 보고서 수준의 답안을 바로 내놓는다. 한글 번역은 물론이고 문서 요약, 프로그램 코딩까지 할 줄 안다. 사용자와의 이전 대화를 기억하고 대화의 숨어 있는 맥락을 이해하는 듯 반응해 마치 사람과 대화를 나누는 것 같다.

지난해 12월 1일 이 신박한 AI가 공개된 이후, 수많은 이용자들의 사용 후기와 언론 보도가 쏟아지고 있다. 챗GPT에 자아가 있는 것처럼 보인다는 대화 경험부터 일각에서는 AI가 인류의 지적 능력을 넘어서는 이른바 ‘특이점’(singularity)이 머지않았다는 견해까지 나왔다.

챗GPT에게 ‘안녕, 우주’ 원고 작성을 부탁해 봤다. 대화창에 우주탐사에서 챗GPT와 같은 인공지능이 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 칼럼의 제목을 제안해 달라고 요청해 보았다. ‘SF에서 현실로: 우주탐사에서 챗GPT의 활용’ ‘우주탐사의 혁신을 주도하는 챗GPT의 핵심 역할’ 같은 제목 몇 개가 바로 튀어나왔다. 내친김에 첫 번째 제목으로 구체적인 사례가 포함된 짧은 글을 작성하라고 하니, 그럴듯한 글 한 편이 나왔다. 내용 가운데 사실과 다른 부분을 지적하자, 잘못을 인정하고 2021년까지의 온라인상의 데이터만 학습했기 때문이라며 사과하는 쿨함(?)까지 선보인다.

챗GPT처럼 사람과 대화하며 정보를 찾아 정리하고 임무를 보조하는 AI 비서를 우주탐사에 활용하려는 시도는 새로운 일이 아니다. 2013년 일본 우주개발기구(JAXA)는 자동차 기업 도요타와 공동개발한 AI로봇 키로보를 국제우주정거장에 보냈다. 약 30㎝ 크기의 이 로봇은 음성인식과 자연어 처리 능력으로 우주인과 대화가 가능하며, 얼굴 인식과 비디오 녹화 기능을 탑재하여 우주탐사에서 인간과 인공지능 로봇의 협업 가능성을 탐색하는 데 활용됐다.

지난 2018년에는 독일우주국(DLR)과 에어버스, IBM이 공동 개발한 AI 로봇 ‘시몬’이 국제우주정거장에 보내졌다. 지름 30㎝ 배구공 모양에 무게 약 5㎏의 시몬에는 IBM이 2005년 개발해 의학 분야에서 널리 사용되고 있는 AI 왓슨이 탑재됐다. 14개의 회전 날개를 돌려 우주정거장 내부를 스스로 돌아다니며 정거장에 탑승한 우주비행사의 질문에 답한다.

이처럼 대화형 AI는 챗GPT에 비해 초보적이지만 우주 탐사 활동에 대한 정보를 제공하고 각종 오류를 진단해 주는 등 중요한 역할을 하고 있다. 오는 2030년 화성 유인 탐사 임무가 본격 시작되면 인류는 고도로 발전된 AI 비서에 더욱 의존하게 될 가능성이 크다. 화성에 있는 동안 우주비행사가 다칠 경우 바로 응급 수술을 해야 하는데 지구와 5분에서 20분 사이의 신호 전송 지연이 발생하기 때문에 지구에 있는 의사와 실시간 연락을 주고받기 어렵다. AI가 환자의 건강 데이터를 분석해 환자에게 필요한 의학적 조치를 내려야 하는 것이다.

AI로봇이 인간을 보조하는 수준을 넘어 사람을 대신해 우주 탐사에 나설 가능성도 고려할 수 있다. 인류의 우주 탐사 영역이 넓어질수록 극한의 탐사 환경에서 스스로 판단을 내릴 수 있는 지능적인 AI로봇이 필요해진다. 지난 1998년 발사된 미국의 혜성 탐사선 ‘딥스페이스1′에는 스스로 우주선 상태를 진단하고 해결하는 ‘리모트 에이전트’라는 AI 시스템이 탑재됐다. 인간의 개입 없이 우주선을 조종하는 첫 시도였다. 이후 AI를 활용한 우주탐사는 발전을 거듭해 왔다.

현재 미항공우주국(NASA)의 퍼서비어런스 같은 화성 탐사로봇에는 스스로 과학적으로 중요한 가치가 있는 암석을 식별해 사진을 찍어 지구로 전송하는 AI 알고리즘이 탑재됐다. NASA가 토성 위성 타이탄에 보낼 탐사로봇은 극저온의 호수나 동굴, 액체 탄화수소 바다, 화산 같은 극한의 환경에서 안전하게 다닐 수 있도록 자유자재로 형태를 바꿀 수 있다. 공중에 날아다니거나 물에 뜬 채 수영하고, 좁은 곳에서는 몸통을 12개 소형 로봇으로 분리해 각각의 로봇이 독립적으로 탐사 활동을 벌인다.

미래의 심(深)우주 프로그램을 개발하고 지속 가능한 우주탐사를 위해서는 기계와 AI 활용이 필수적이다. 현재의 AI 발전 속도를 고려하면 로봇과 인간이 달 표면이나 천체에서 함께 과학 연구를 수행하고, 현지 자원을 추출하여 분석하고, 인간 거주지를 함께 건설하는 미래의 모습은 충분히 실현 가능하다. 나아가 AI 우주탐사 기술이 발전하면 로봇이 인간을 대신해 독립적으로 태양계 밖 외계 문명과 접촉하고 소통할 수도 있을 것이다.

챗GPT는 인공 신경망 딥러닝(심층학습) 알고리즘으로 방대한 데이터를 학습해 답변의 완성도를 높인다. 언젠가 어딘가 있을지 모를 외계 문명이 인간과 구별할 수 없을 정도의 상호작용이 가능한 AI와 조우한다면, 이들은 AI를 인간 존재의 연장으로 보지 않을까. 올 상반기 중 현재의 챗GPT보다 인공신경망의 수를 100배 늘린 차세대 챗GPT가 출시된다고 한다. 아주 먼 미래의 시작을 목도하는 것은 아닐까 상상해 본다.

[출처] https://www.chosun.com/national/weekend/2023/02/04/NUUPWH34WBDMBMQA66C5MR6BDI/


26 1월 2023

[산업] “AI의 저작권 침해 더 못참아”… 인간, 마침내 칼 빼들다

“AI의 저작권 침해 더 못참아”… 인간, 마침내 칼 빼들다

게티이미지, 그림 생성툴 만든 英 ‘스태빌리티 AI’에 소송 제기

워터마크까지 버젓이_이미지 생성 인공지능(AI) 스테이블 디퓨전에서 찾아볼 수 있는 이미지. 오른쪽에 저작권을 나타내는 ‘게티이미지’의 워터마크가 흐리게 보인다. 이미지를 유료로 제공하는 게티이미지의 사용 허가를 받지 않은 사진이나 그림을 생성 AI가 이용했을 가능성이 있다는 얘기다. /스테이블 디퓨전

인터넷을 통해 이미지·동영상을 제공하는 미국 회사 게티이미지가 AI(인공지능) 업체를 상대로 저작권 침해 소송을 제기했다. 게티이미지는 4억7000만장 이상 이미지를 유료로 제공하고 있는 미국 최대 규모 이미지 플랫폼이다. 이 회사는 이미지 생성 인공지능(AI) 스테이블 디퓨전을 개발한 스태빌리티 AI가 자신들의 허락을 받지 않고 수백만장의 이미지를 AI 이미지 생성에 도용했다고 주장한다. 게티이미지는 “우리는 수많은 AI 기업에 알고리즘 훈련을 위한 이미지 라이선스를 제공해왔다. 스테빌리티 AI는 상업적인 이익을 위해 우리가 소유한 이미지의 라이선스를 적합한 절차를 거치지 않은 채 사용했다”라고 밝혔다.

올해 가장 각광받을 기술로 손꼽힌 생성 AI가 저작권 문제로 법정에 서게 됐다. 생성 AI는 글, 문장, 오디오, 이미지 같은 기존 데이터를 활용해 유사한 콘텐츠를 새롭게 만들어 내는 AI다. 하지만 생성 AI가 콘텐츠를 만들어내는 과정에서 기존의 창작물을 대량으로 학습하면서 저작권 문제가 생겨났고, 결국 소송까지 가게 된 것이다. 블룸버그는 “지난해가 생성 AI에게 영광의 한 해였다면, 올해는 생성 AI 를 둘러싼 소유권, 저작권과 진정성에 대한 법적 갈등이 본격적으로 시작되는 한 해가 될 것”이라고 했다.

◇화가도, 프로그래머도 생성 AI에 줄소송

생성 AI의 등장으로 가장 먼저 위협을 느낀 창작자들도 올 들어 소송을 제기했다. 일러스트레이터·만화가인 사라 안데르센, 켈리 매커넌, 칼라 오티즈는 “AI 기업이 막대한 양의 저작물을 원작자 동의 없이 생성 AI 훈련에 사용하고 있다”고 주장하며 스태빌리티AI와 이미지 생성 AI인 미드저니 관계자들을 고소했다. 이들은 생성 AI로 발생한 피해를 창작자들에게 보상하고, 추가적인 피해를 막기 위한 사용 중지 가처분을 요구하고 있다. 소송에 참여한 매커넌은 “‘내가 생성 AI 학습에 이용이 됐을까(haveibeentrained.com)’란 사이트에서 내 이름을 검색했을 때 내 작품이 셀 수 없이 등장하는 것을 보고 소송을 결심했다”고 했다. 그가 검색한 사이트는 화가나 사진작가들이 자신의 작품이 생성 AI의 학습에 사용됐는지 확인하기 위해 사용하는 곳이다.

생성 AI의 개발이 빠르게 이뤄지면서 이와 관련된 법적 분쟁은 그림이나 사진뿐만 아니라 영상, 글, 목소리, 초상권, 코드까지 확산할 것으로 보인다. 지난해 11월에는 마이크로소프트(MS)의 소스 코드 생성 AI ‘깃허브 코파일럿’의 이용자들이 마이크로소프트를 상대로 집단소송을 제기했다. 깃허브 코파일럿은 수십억줄의 코드를 학습해 코드를 생성해주는 도구다. 프로그래머가 코드의 일부를 작성하면, AI가 어떤 코드가 들어갈지 판단해 자동완성된 코드를 알려주는 방식으로 프로그래머를 도와준다. 깃허브 사용자들은 프로그래머가 직접 만들어 깃허브에 공유한 수십억줄의 오픈소스 코드를 MS의 깃허브 코파일럿이 불법 복제하고 있다고 주장하며 손해배상을 요구하고 있다.


◇ “인간 창작성을 가늠할 기념비적 소송”

게티이미지에 소송을 당한 스태빌리티AI의 본사가 영국 런던에 있기 때문에 이들의 법정 다툼은 영국 법원에서 이뤄질 예정이다. 저작권 문제에 엄격한 편인 영국 법원이 인간과 생성 AI의 분쟁에서 첫 선례를 남기는 것이기 때문에 생성 AI에 막대한 투자를 하고 있는 MS나 구글과 같은 빅테크의 눈도 여기에 쏠릴 예정이다. 영국 파이낸셜타임스(FT)는 “인간이 가진 창작성의 가치를 가늠할 기념비적인 소송이 될 것”이라며 “앞으로 생성 AI가 어떻게 살아남아야 할지 결정해줄 판결이기도 하다”라고 평가했다.

국내에서도 일러스트레이터와 만화가를 중심으로 생성 AI에 대한 불만이 쏟아져 나오고 있지만 생성 AI와 관련한 저작권 규정은 아직 명확하게 정해지지 않았다. 국회와 정부는 인공지능 학습과 빅데이터 분석을 위해서 인터넷에 공개되어 있는 저작물을 사용할 때에는 저작권자의 이용 허락을 받지 않아도 된다는 내용을 저작권법 개정안에 포함하려는 시도를 하고 있다. FT는 “각국 정부는 기술 기업을 규제하고픈 입장과 AI 같은 핵심 기술을 육성해주고 싶은 입장 사이에서 고민하고 있을 것”이라고 했다.

[출처] https://www.chosun.com/economy/tech_it/2023/01/26/SYRGM7QCQ5DDXEOHG7ROYVVD2Q/