[AI의 습격]② 10년 만에 인간과 나란히 선 기계

누군가 열심히 컴퓨터 코딩 문제를 풀고 있습니다. 인공지능 업체 <딥마인드>가 지난해 2월 출시한 인공지능 '알파코드'입니다. 알파코드는 코딩 작성에 특화된 인공지능입니다.

5,000명 이상이 참가하는 온라인 코딩 대회에서 상위 54% 성적을 거뒀습니다. 아직 최고 수준의 인간에는 미치지 못하지만, 평균적인 프로그래머 수준이라는 평가를 받았습니다.

최근 화제를 모은 미국 인공지능 업체 <오픈AI>의 '챗GPT'나' 알파코드'는 모두 딥러닝 알고리즘을 이용합니다.

'딥러닝'이라는 개념은 캐나다 토론토대학 교수였던 제프리 힌턴이 2006년 만들었습니다.

딥러닝은 입력신호에 부여되는 가중치인 매개변수가 핵심입니다. 결과값이 제대로 나올 수 있도록 최적의 가중치를 찾는 과정이 딥러닝 알고리즘입니다.

예를 들어 인공지능이 강아지 사진을 분석한다면, 털과 색깔, 크기, 무게 등 여러 입력신호에 가중치를 변경하며 최적의 가중치를 찾습니다. 이렇게 찾은 수식으로 강아지 여부를 판별하는 식입니다.

딥러닝 알고리즘은 각 입력신호에 가중치(w)를 부여해 강아지 여부를 판별하는 수식을 만든다.

딥러닝 개념이 세상에 알려진 건 2012년 열린 세계 이미지 식별 경연대회, '이미지넷'을 통해서였습니다. 이미지넷은 이미지 1,200만 장을 컴퓨터로 식별하는 대회였는데, 2011년까지 인식 오류 비율이 26%에 육박했습니다. 사진 100장이 주어졌다면 74장만 맞춘 겁니다.

힌턴 교수 팀은 딥러닝 알고리즘을 세상에 알리기 위해 2012년 이 대회에 참가했고, 1등을 차지했습니다. 이때 기록한 인식 오류 비율은 16.4%로 직전 대회보다 무려 10%포인트 가깝게 떨어졌습니다. 그 전까지는 매년 1~2%포인트 정도 성능이 좋아지고 있었는데, 힌턴 교수의 딥러닝 알고리즘이 갑자기 1년 만에 10%포인트나 성능을 좋게 만든 겁니다.

이 놀라운 성과로 딥러닝 알고리즘은 전 세계서 화제가 됐고, 이후 만들어진 인공지능은 대부분 딥러닝을 이용하게 됐습니다. 2016년 이세돌 9단을 꺾은 인공지능 알파고 역시 딥러닝을 사용했습니다.

하지만, 기존에 출시됐던 인공지능 챗봇들 중 상당수가 차별이나 편향성 등 여러 문제점을 드러내왔습니다. 예컨대 마이크로스프트는 2016년 대화형 챗봇 '테이'를 출시했지만, 여러 논란성 답변을 하다가 출시 하루 만에 서비스를 종료하기도 했습니다.

마이크로소프트가 2016년 공개했던 대화형 인공지능 ‘테이’

딥러닝이 한 단계 발전한 건 2017년 발표된 트랜스포머 알고리즘을 통해서입니다. 언어 알고리즘인 트랜스포머는 단어들 사이의 중요도를 선별해 인공지능의 언어 처리 능력을 향상시켰습니다.

딥러닝과 트랜스포머 알고리즘을 결합해 지난해 12월 출시된 인공지능이 최근 화제를 모은 '챗GPT'입니다. 챗GPT는 3,000억 개 가량의 자료를 딥러닝 학습했는데, "사람과 유사한 수준으로 대화를 나눌 수 있다"는 평가를 받고 있습니다. 챗GPT 개발 업체인 오픈AI는 딥러닝에 기반한 GPT-4를 올해 안에 선보일 예정입니다.

[그래픽 : 김서린]

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