지난해 11월 30일, 미국 샌프란시스코에 위치한 DALL-E와 휘스퍼 AI를 개발한 오픈에이아이(Open AI)가 대화 전문 인공지능 챗봇을 공개했다. 바로, 챗GPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)다. 챗GPT는 출시 일주일 만에 사용자 1백만 명을 넘기는 등 오픈에이아이에서 만든 대규모 인공지능 모델인 'GPT-3.5' 언어 기술을 기반으로 한 획기적 성능이 화제가 됐다. 주고받은 대화와 문맥을 기억할 수 있고 인간보다 상세하고 논리적인 글을 쓸 수 있으며, 대화를 통해 정보를 얻을 수 있는 생성형 챗봇(generative chatbot)이라는 점에서 다른 챗봇과 차별화된 점을 느낄 수 있다.
　약 10년 전부터 딥러닝, 알고리즘, 빅데이터 등으로 알려진 '인식형' 인공지능의 시대는 끝났다. 새로운 것을 만들어내는 '생성형' 인공지능의 시대가 온 것이다. IT 분야 뿐만 아니라 마케팅 문구 제작, 외국어 번역, 자기소개서 등 일상의 영역에서도 주목받고 있다. 이렇듯, 챗GPT 등장은 사회 전반적으로 큰 파장을 일으켰다.
　하지만, 이러한 등장이 반갑기만 한 것은 아니다. 알아낸 정보가 사실인지는 아무도 알 수 없기 때문이다. 챗GPT는 딥러닝 기술을 통해 세상에 없는 것을 스스로 만들어낸다. 기존의 창작물을 학습한 후에 비로소 결과물이 나온다. 여기서 지식재산권(이하 지재권) 문제가 생기는 것이다. 왜곡되고 검증되지 않은 정보가 많을뿐더러 챗GPT는 자료 출처를 기억하지도 못한다. 그대로 상업적으로 사용된다면 지재권에 저촉될 수도 있다. 이와 관련해 정재민 카이스트 교수는 "챗GPT 이전 소셜미디어에서도 왜곡된 정보는 양산됐다. 결국 자각하고 경계하는 방법뿐이다"며 "새로운 기술의 위험한 부분을 극복하고 활용하는 법을 고민할 필요가 있다"고 말한 바 있다.
　또 다른 문제는 교육 현장에서 발발한다. 초중고등학교 및 대학에서는 챗GPT를 이용한 과제물을 어떻게 처리할 것인가에 대한 설전이 오가고 있다. MBA·로스쿨·의사면허까지 통과한 사례가 있기 때문에 더욱 민감하게 받아들여진다. 정제영 이화여대 미래교육연구소장은 "챗GPT의 '주인'이 되려면 개념적 지식 기반의 판단력, 디지털 리터러시, 자기주도적 학습역량, 실제 문제해결능력 등이 필요하다"며 "특히 자기주도적 학습역량과 문제해결 능력을 기르려면 결국 기본으로 돌아가(back to the basic) 책을 많이 읽는 것이 중요하다"고 말하기도 했다.
　또한, 일자리가 줄어든다는 문제도 있다. 챗GPT가 있는 한 자료 수집, 정리하는 비서나 연구원 등은 유명무실한 직업으로 남게 될 것이다. 지금도 몇몇 기업은 앱봇이 고객센터 대응을 대신하고 있다. 정보처리와 관련된 직업이 사라지는 건 사실상 시간문제다.
　한편, 챗GPT의 이러한 점들을 보완하기 위해 사용 탐지 프로그램 개발도 활발하게 이뤄지고 있다. 프린스턴대학교 컴퓨터전공 4학년 에드워드 티안 학생이 개발한 '지피티제로(GPTZero)'가 그중 하나다. 해당 프로그램은 높은 판별력으로 인공지능이 작성했을 것으로 의심되는 문장의 부분을 노란색으로 경고 표시한다.
　또한, 오픈 AI 자체에 챗봇의 차별·혐오 발언을 차단하기 위해 챗GPT에 AI 기반 조정 시스템 '모더레이션 API'(Moderation API)를 사용하기도 했다. 허용되지 않는 내용의 질문이 나올 경우 '차별적· 공격적이거나 부적절한 질문, 여기에는 인종차별적, 성차별적, 동성애 혐오적, 성전환자 혐오적 또는 기타 차별적이거나 혐오스러운 질문이 포함된다'고 답변한다.
　챗GPT를 둘러싸고 자체적 혹은 대외적으로 큰 노력이 오가고 있다. 인공지능과 인간의 공존은 당연한 것이 됐다. 이렇듯, AI 언어모델이 초래할 수 있는 법적 윤리적 문제를 해결할 수 있는 제도적 뒷받침이 필요하고, 챗GPT를 자기 능력을 개발하는 데 잘 활용하는 방법을 학습하려는 자세가 필요하다.

 조혜연 기자 yeonsop321@wku.ac.kr