OpenAI에서 개발한 대화형 AI 챗봇인 ChatGPT는 인간과 유사한 텍스트를 생성하고, 질문에 답변하며, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠를 작성할 수 있는 능력으로 전 세계를 매료시켰습니다. 그러나 그 인상적인 능력에도 불구하고 ChatGPT에는 한계가 있습니다. 이러한 한계는 악의나 잠재력을 억제하려는 적극적인 시도에 기인한 것이 아니라, 기술적 제약, 윤리적 고려 사항, 그리고 대형 언어 모델이 훈련되고 배포되는 방식의 본질적인 결합에 기인합니다. 이러한 한계를 이해하는 것은 사용자와 개발자 모두에게 중요하며, 기대를 관리하고 AI 분야의 혁신을 이끄는 데 필요합니다. 이러한 한계에 기여하는 요인은 여러 가지가 있습니다. 컴퓨터 복잡성, 유해 콘텐츠 생성 가능성, 비용 요인 및 훈련 데이터 자체에 의해 부과된 제약 등이 포함됩니다.
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ChatGPT에 한계가 있는 주요 이유 중 하나는 이러한 대형 언어 모델을 운영하는 데 드는 막대한 계산 비용입니다. ChatGPT는 수십억 개의 매개변수로 구성된 신경망에 의해 구동됩니다. 사용자가 프롬프트를 제출할 때마다, 모델은 일관되고 관련 있는 응답을 생성하기 위해 이러한 매개변수에 대해 복잡한 계산을 수행해야 합니다. 이는 상당한 컴퓨팅 파워, 특수 하드웨어(GPU와 같은) 및 상당한 양의 에너지를 필요로 합니다. 이는 마치 수백만 개의 정사각형이 있는 룸빅스 큐브를 풀려는 것과 같습니다. 고려해야 할 조합의 sheer 숫자 때문에 문제는 계산 집약적입니다. 입력 프롬프트와 생성된 출력의 길이를 제한하는 것은 이러한 계산 요구를 관리하기 위한 중요한 전략입니다. 이러한 제한이 없으면 시스템은 운영하기에 지나치게 느리고 비쌀 수 있으며, 대부분의 사용자에게 접근 불가능해질 수 있습니다.
계산 비용 외에도 ChatGPT의 한계 뒤에 또 다른 중요한 요소는 안전과 윤리적 고려 사항입니다. ChatGPT는 인터넷에서 수집한 방대한 데이터셋의 텍스트와 코드로 훈련되므로, 그에 따라 유해하거나 편향되거나 오해를 초래할 수 있는 콘텐츠를 생성하는 법을 배우게 됩니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 OpenAI는 모델이 부적절한 응답을 생성하지 않도록 필터 및 평활화 시스템 등 다양한 안전 조치를 구현했습니다. 특히 모델이 문제가 될 수 있는 콘텐츠를 생성하도록 유도할 수 있는 프롬프트의 길이를 제한하는 것은 증오 발언, 허위 정보 또는 성적으로 노골적인 자료와 같은 유해한 출력의 생성을 탐지하고 방지하는 데 더 용이하게 만듭니다. 이러한 안전 장치는 책임 있는 AI 개발에는 필수적이지만, 모델의 능력에도 제약을 가합니다.
특히, 출력 길이를 조절하는 것은 허위 정보의 확산을 방지하는 중요한 메커니즘입니다. 사용자가 ChatGPT에 "백신이 자폐를 유발한다"라는 허위 주장에 대한 뉴스 기사를 작성하도록 요청하는 시나리오를 고려해보세요. 모델이 이 허위 사실을 반복하는 길고, 그럴듯하게 연구된 기사를 생성한다면, 심각한 결과를 초래할 수 있으며, 대중의 백신 hesitancy와 공공 건강에 영향을 미칠 수 있습니다. 출력 길이를 제한하면, 신뢰할 수 있는 것처럼 보이는 주장을 만들어낼 수 있는 능력이 상당히 줄어들어 허위 뉴스의 확산 위험이 완화됩니다. 정보가 빛의 속도로 전달되는 세상에서, 허위 정보로부터 발생할 수 있는 손해의 잠재력은 상당합니다.
OpenAI는 ChatGPT의 편향을 완화하기 위해 적극적으로 노력하고 있지만, 훈련 데이터에서 학습된 편향이 여전히 모델의 출력에 의도치 않게 침투할 수 있다는 점을 인식하고 있습니다. 모델이 생성하는 출력을 단축하는 것은 뚜렷한 편향이 발생할 가능성을 줄이는 한 가지 전략입니다. 짧은 응답은 편향이 드러날 수 있는 기회를 줄이기 때문입니다. 만약 ChatGPT가 성별만으로 설명된 가상의 인물에게 직업을 제안하라는 요청을 받았다면, 제한 없는 경우 전형적으로 남성과 여성 직업이 혼합된 긴 목록을 생성할 수 있습니다. 그러나 제한이 있다면, 응답은 맞춤형으로 제공되어 보다 다양한 선택지를 도입할 수 있는 기회를 제공합니다.
ChatGPT는 놀라운 대화 능력을 가진 것처럼 보이지만, 인간과 같은 방식으로 대화의 과거 단계를 진정으로 "기억"하지 않습니다. 대신, 모델은 현재 대화에서 응답을 생성할 때 고려할 수 있는 텍스트의 양을 의미하는 한정된 "맥락 창"을 가지고 있습니다. 이 맥락 창은 일반적으로 최근 몇 번의 대화를 포함하지만, 무제한은 아니며 모델은 결국 논의의 초기 부분을 "잊어버릴" 수 있습니다. 각 프롬프트와 응답의 길이를 제한하는 것은 대화가 이 맥락 창 내에서 유지되도록 도와주며, 모델이 진행 중인 상호 작용에 적절함을 유지하도록 보장합니다. 대화가 너무 길거나 복잡해지면, 모델은 맥락을 잃고 일관성이 없거나 비논리적인 응답을 생성하기 시작할 수 있습니다.
예를 들어, 로마 제국의 역사와 같은 특정 주제에 대해 ChatGPT와 긴 대화를 나누고 나서 갑자기 대화 초반에 언급된 세부 사항에 대한 질문을 한다면, 모델이 정확하게 기억하지 못할 수 있습니다. 이는 대화의 초기 부분이 맥락 창을 넘어섰기 때문입니다. 이러한 제한을 보완하기 위해, 사용자는 특히 대화 중에 이전에 논의된 정보에 대해 언급할 때 충분한 맥락을 제공하는 데 주의해야 합니다.
ChatGPT를 효과적으로 사용하기 위해서는 이러한 맥락 창의 한계를 인식하고 그에 따라 대화 스타일을 조정하는 것이 중요합니다. 대화 중 이전에 언급된 내용을 참조할 필요가 있다면, 모델에 해당 맥락을 간단히 상기시키는 것이 도움이 됩니다. 예를 들어, "예전에 우리는 서부 로마 제국의 멸망에 대해 논의했습니다. 그 경제가 붕괴에 미친 역할에 대해 더 이야기해 줄 수 있나요?"라고 말할 수 있습니다. 이는 모델이 정확하고 관련성 있는 응답을 생성하는 데 필요한 정보를 확보하도록 도와줍니다. 또한 ChatGPT를 사용하는 애플리케이션을 설계할 때 맥락 창의 요구를 최소화하도록 해야 합니다. 복잡한 작업을 더 작은 관리 가능한 단계로 나누는 것과 같은 방법이 있습니다.
또 다른 실질적인 제한은 이러한 대형 언어 모델을 지속적으로 훈련하고 미세 조정하는 데 드는 비용입니다. 언어 모델의 알고리즘은 대규모 데이터셋이 필요하며, 새로운 데이터를 추가하면 상당히 변경될 수 있습니다. 성능을 개선하고 편향, 유해 콘텐츠 생성 및 특정 지식 부족과 같은 문제를 해결하기 위해 OpenAI는 새로운 데이터로 정기적으로 ChatGPT를 미세 조정합니다. 이는 리소스 집약적인 과정입니다. 이러한 미세 조정은 전문 데이터 과학자, 엔지니어 및 광범위한 컴퓨팅 리소스를 요구합니다. 이러한 비용을 관리하기 위해 미세 조정 업데이트의 크기와 배포 빈도를 신중히 고려합니다. 길이 제한은 모델을 실용적인 시간 내에 미세 조정할 수 있는 사이즈로 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
고품질 훈련 데이터를 수집하고 준비하는 것은 언어 모델 미세 조정에서 주요 비용 항목입니다. ChatGPT를 훈련하는 데 사용되는 데이터는 책, 기사, 웹사이트 및 기타 공개적으로 사용 가능한 텍스트와 코드 등의 다양한 출처에서 확보됩니다. 그러나 모든 데이터가 훈련에 적합한 것은 아니므로 신중하게 선별하고 필터링해야 합니다. 이 과정에는 데이터의 관련성, 정확성 및 잠재적 편향을 나타내기 위해 데이터를 레이블 지정하는 인간 주석자들이 종종 포함됩니다. AI 미세 조정에 필요한 데이터를 수집하고 레이블 지정하는 것은 매우 비쌉니다. 특정한 전문 지식이 요구되기 때문입니다.
ChatGPT와 같은 대형 언어 모델을 훈련하는 실제 과정은 GPU와 TPU와 같은 특수 하드웨어를 포함하여 강력한 컴퓨팅 인프라에 대한 접근이 필요합니다. 이러한 GPU는 모델이 꽤 클 때 특히 많은 에너지를 소모합니다. OpenAI는 모델을 훈련하고 미세 조정하는 데 사용되는 이러한 머신의 대규모 클러스터를 유지 관리합니다. 이 인프라의 비용, 전력을 비롯한 운영 비용은 상당합니다. 모델의 크기가 커짐에 따라 컴퓨팅 요구 및 관련 비용이 증가하여 훈련 알고리즘과 인프라의 효율을 개선하기 위해 최적화가 필요합니다.
ChatGPT에 사용되는 훈련 데이터는 저작권이 있는 자료를 포함하여 다양한 출처에서 수집됩니다. OpenAI는 이 데이터를 사용하는 것이 합법적이고 윤리적이며 항상 이러한 사용이 지켜지도록 노력하고 있지만 여전히 잠재적인 저작권 우려가 존재합니다. ChatGPT가 저작권 콘텐츠와 밀접하게 유사한 출력을 생성하는 경우, 법적 문제를 초래할 수 있습니다. 이러한 위험을 줄이기 위해 OpenAI는 모델이 저작권이 있는 자료의 문자 그대로 복사본을 생성하지 않도록 하는 필터나 제한을 구현했을 수 있습니다. 창의적인 콘텐츠인 이야기나 시를 ChatGPT로 생성하는 경우에는 특히 이 점이 중요합니다. 창작자를 보호하는 저작권 법을 준수하는 것이 중요합니다.
모델에 의한 저작권 침해 감지는 기술적으로 도전적입니다. 언어 모델은 패턴을 인식하고 연관된 단어와 함께 단어가 나타나는 가능성에 따라 콘텐츠를 생성하도록 학습합니다. 저작권 침해 우려를 피하기 위해, 일부 제한이 적용되어 대규모 텍스트 콘텐츠의 직접적인 반복을 방지할 수 있습니다.
AI는 종종 일부 저작권 있는 자료가 사용되고 수정되는 "공정 사용"의 경계 내에서 이뤄지도록 하려고 합니다. 여러 가지 목적을 위해 대형 언어 모델을 구축하려고 할 때 이는 어려워질 수 있습니다. 따라서 출력에서 저작권 자료와 유사한 양을 제한하는 것이 출력 특성을 제한하는 데 도움이 됩니다.
AI 기술이 계속 발전함에 따라, 책임 있게 개발되고 사용되도록 보장하기 위한 안전 및 윤리적 기준의 필요성이 점점 더 인식되고 있습니다. 전 세계의 정부와 조직들은 AI 개발 및 배포를 위한 규정과 지침을 개발하기 위해 노력하고 있으며, 이는 ChatGPT와 같은 모델의 기능에 추가적인 제약을 가할 수 있습니다. 이러한 진화하는 기준은 OpenAI가 모델의 기능이나 특정 유형의 정보에 대한 접근을 제어하기 위해 새로운 제한을 구현하도록 요구할 수 있습니다. AI에 대한 법적 및 규제 환경이 변화함에 따라 ChatGPT 및 기타 언어 모델이 이러한 새로운 요구 사항을 준수하기 위해 적응해야 할 가능성이 큽니다.
