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마켓앤마켓(Markets and Markets)의 발표에 따르면 인공지능 글로벌 시장 규모는 향후 5년간 연평균 36.2%의 성장률을 기록해 4070억 달러(513조원)에 이를 것으로 예상된다. 우리나라도 인공지능을 12대 국가전략기술 중 하나로 선정해 다른 분야와의 융합과 활용을 추진하고 있다.
전문가들에 따르면 챗GPT는 자연어 처리에서 강점을 기반으로 상용화 단계까지 도달했다. 처리할 수 있는 자연어 처리량도 2018년 1.17억개 수준에서 2020년 6월 기준 1750억개로 급격히 늘어났다.
전승수 KISTEP 사업조정본부장은 “챗GPT 3.5의 경우 1750억개의 매개변수를 처리할 수 있고, AI 기술 혁신을 주도하고 있다”며 “설계, 미술, 패션, 건축에서 실생활 더 많이 서비스하도록 응용모델도 확장하는데다 문장 속 단어 내 관계를 추적해 맥락과 의미를 파악하는 인공신경망 기술을 더해 발전 속도가 빨라지고 있다”고 했다.
전승수 본부장은 “챗GPT 3.5는 2021년 이전 데이터에 근거한 결과물로 ‘할루시네이션’처럼 인공지능이 환각을 보는 것처럼 잘못된 정보나 무의미한 답변을 할 수 있다”면서도 “하지만 챗GPT를 중심으로 관련 기술 개발이 빠르게 이뤄지면서 복잡한 질문에도 대처하고, 단순 정보 확인을 넘어 새로운 지식을 만드는 수준까지 수준을 높이고 있다”고 했다.
챗GPT의 빠른 발전 속도에도 인공지능에 대한 지나친 기대감은 경계해야 한다는 의견도 나왔다.
구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업들의 인공지능 투자와 관심이 큰 가운데 우리나라도 차세대 인공지능 모델 개발 등을 서둘러야 한다는 의견도 이어졌다.
문형돈 정보통신기획평가원 기술혁신본부장은 “인공지능 기술 적용 범위와 신뢰성을 넓히고, 기술을 산업·공공 난제 해결하는 부분이 관건”이라며 “뚜렷한 주도국이 없는 차세대AI 기술을 단계적으로 개발하고, 초거대 AI 등으로 급증하는 컴퓨팅 자원, 전력 문제에 대응하기 위해 인공지능에 최적화된 초고속·초저전력 반도체 개발을 병행해야 한다”고 조언했다.
이를 위해 인재 확보부터 데이터 접근성 확대가 중요하다는 의견도 나왔다. 임희석 고려대 컴퓨터학과 교수는 임희석 교수는 “앞으로 학습데이터와 컴퓨팅 자원이 중요하기 때문에 AIHub에 구축된 데이터가 국내외에서 가시성을 가지도록 노력해야 한다”며 “빅테크 기업 대비 부족한 데이터 접근성을 늘리고, 인재를 확보하기 위해 처우를 개선하며 우수 인재를 확보해야 한다”고 강조했다.