초거대 AI시대, 챗GPT가 촉발한 비즈니스 기회

한경 CEO 인사이트 이슈 분석
생성형 AI '챗GPT' 등장
산업 측면 활용 방법은

오픈AI가 2022년 첫 선
대규모 데이터 패턴 학습으로
텍스트·음악·영상 등 콘텐츠 생성
글로벌 빅테크 앞다퉈 개발

산업 가치사슬 혁신 예상
기업 인사·마케팅·법률 분야
R&D·물류·유통 등 변화 예고

혁신적인 기술로 주목받는 챗GPT를 비즈니스에 어떻게 활용할지 기업의 고심이 깊어지고 있다. 챗GPT를 이해하기 위해서는 인공지능(AI) 언어모델로 방대한 양의 데이터와 작업을 처리하는 AI 시스템인 초거대 AI의 개념과 발전사를 살펴볼 필요가 있다. 초거대 AI의 등장에 따라 AI는 데이터 분석과 처리의 수동적 역할을 넘어 생성을 수행하게 됐다.

○챗GPT로 살펴보는 GPT 발전사

챗GPT의 GPT는 ‘사전 훈련된 생성 변환기’를 뜻한다. 미국의 AI 전문 기업 오픈AI가 2022년 11월 말 챗GPT를 선보이면서 세계적 반향을 일으켰지만 GPT는 오픈AI의 전유물은 아니다. 챗GPT의 근간이 되는 모델은 2017년 구글이 발표한 자연어 처리 모델인 트랜스포머로, 다음에 오는 단어나 문장을 예측하며 맞히는 방식이다. 문장의 생성을 위한 최적화 모델이라는 의미에서 ‘언어 생성 모델’로 부르고 있다. 챗GPT와 함께 등장하는 키워드인 생성형 AI는 ‘대규모 데이터의 패턴을 자기 지도 학습해 명령어에 따라 새로운 텍스트, 코드, 이미지, 음악, 영상 등의 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술’로 정의할 수 있다.

챗GPT는 어느 날 갑자기 탄생한 것이 아니다. 2018년 GPT-1이 나와 진화를 거듭하다가 GPT-3.5 버전에 해당하는 챗GPT가 세계에 초강력 돌풍을 일으킨 것이다. 챗GPT가 주목받은 이유는 우수한 성능에 있다. 출시 초기 모든 이용자에게 무료로 제공됐고 사용자가 편하게 느끼는 대화형으로 설계했다는 것도 큰 반향의 비결이다. 오픈AI는 지난 3월 이미지·음성 데이터를 인식하는 GPT-4를 출시하며 버전을 거듭할 때마다 활용성을 강화하고 있다.

글로벌 빅테크들은 대규모 투자를 기반으로 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 분야의 생성형 AI를 앞다퉈 출시하고 있다. 구글은 지난 5월 생성형 AI 챗봇 바드를 전격 공개하며 영어 외에도 한국어 일본어를 지원하기 시작했다. 국내에서도 네이버, 카카오 등이 생성형 AI 서비스를 적극 개발하고 있다. 국내 다수 스타트업 또한 국내외 주요 AI 파운데이션 모델을 기반으로 다양한 생성형 AI 앱을 선보였다. 여러 기업에서 선보인 AI의 유사점·차이점을 비교해보는 것이 관전 포인트이다.

○초거대 AI가 불러올 혁신

데이터가 초거대 AI와 융합되면 산업 가치사슬 전반의 혁신이 예상된다. 기업에서 생성형 AI의 영향력이 크게 미치는 부서로 마케팅과 영업을 꼽을 수 있다. 과거에는 카피라이터가 1안부터 50안, 때로는 100안까지 광고 문구 가안을 작성했다. 생성형 AI 시대에는 다채로운 가안을 챗GPT가 만든 후 전문가가 최종 결정을 내려 시간과 비용을 단축하게 된다. 세일즈 전략을 세울 때도 제품 추천·가격 설정 등에서 AI 기술을 적극 활용할 수 있다.

기업의 인사(HR) 부서는 생성형 AI 기술 도입을 통해 채용 프로세스를 자동화하고 인적 자원의 역량 분석·개발을 고도화할 수 있다. 법률·컴플라이언스 부서는 AI를 통한 법적 문서 작성, 규제 준수 모니터링의 신속성과 정확성을 높이게 된다. 연구개발(R&D) 부서는 생성형 AI 기술 발달로 개발 부담이 줄어드는 노코드, 로코드를 활용해 생산성을 높일 수 있다. 물류·유통 부문에서는 AI 기술을 활용해 재고 관리 및 발주·유통 프로세스를 자동화하고, 최적화된 경로를 설정함과 함께 관리가 용이해질 것으로 예상된다.

○초거대 AI가 사회에 던지는 화두

초거대 AI가 조명받으면서 소수 대형 기업의 독과점 심화, AI 규범체계에 대한 우려도 상존한다. 일부 기업과 교육계는 정보 유출, 부정행위 등을 방지하기 위해 초거대 AI 서비스의 사용 제한 및 금지 정책을 시행 중이다. 이에 미국과 EU(유럽연합)를 비롯한 다수 국가는 초거대 AI 규제 기준을 강화하는 동시에 산업 진흥을 저해하지 않는 방향으로 제도적 틀을 마련하고 있다.

기업의 C-레벨 경영진은 AI 도입에 따른 부작용을 예측하고 선제 관리해야 한다. AI의 잠재적 리스크로는 편향된 데이터로 인해 부정확한 결과가 도출되는 경우를 꼽을 수 있다. 학습 데이터 기준의 부재로 인해 윤리적 문제도 발생할 수 있다. ‘AI 모델이 도출한 결과값을 신뢰할 수 있는가?’ ‘AI 관련 사고 발생 시 대응 프로세스가 존재하는가?’ ‘AI 판단 결과를 어떻게 고객이나 규제당국에 이해시킬 수 있는가?’ 등의 질문에 대한 답을 마련해야 한다. 기업의 고유한 상황을 고려해 조직의 역할과 책임, 프로세스 및 모형 검증 측면에서 AI를 통제하고 관리하는 원칙을 수립해야 한다. 이를 토대로 AI 관련 법·제도 및 회사 내부 규정을 검토해 AI 거버넌스 가이드라인을 작성해야 한다. 아울러 AI 생애주기를 관리하기 위해 AI위원회, 전담조직 등 신규 조직 구성을 고려해야 하며 실행 관점에서 기획·설계, 개발, 평가·검증, 운영 단계별로 상세한 설계와 역할 지정이 필요하다. 이를 통해 고객의 신뢰를 확보하고 AI가 촉발한 새로운 비즈니스 기회를 포착할 수 있을 것이다.

삼정KPMG 디지털본부장 조재박 부대