'챗GPT' 비즈니스 활용 전망 | 업무에 어떻게 쓸 수 있을까?

 

챗GPT, GPT-3 등의 챗봇 플랫폼은 기능을 자동화하고, 창의적인 아이디어를 지원하며, 심지어 고장 난 앱에 새로운 코드 및 수정 사항을 제안하는 유용한 도구가 될 수 있다.

 

기업이라면 챗GPT와 같은 챗봇을 일상적인 업무를 자동화하거나 이메일 세일즈 캠페인을 생성하거나 컴퓨터 코드를 수정하거나 고객 지원을 개선하는 등 복잡한 커뮤니케이션을 강화하는 데 쓸 수 있다.

 

가트너는 2025년까지 AI 소프트웨어 시장 규모가 미화 약 1,348억 달러에 이를 것이며, 시장 성장률은 2021년 14.4%에서 2025년 31.1%로 가속화돼 전체 소프트웨어 시장 성장률을 크게 앞지를 것으로 전망했다. 이 시장의 대부분은 AI와 NLP를 통해 사용자의 질문에 응답하는 챗봇 기술이 될 전망이다. 더 정교한 프로그램은 후속 질문과 답변이 가능하며, 특정 비즈니스 목적에 맞게 조정할 수 있다.

 

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지난주 가트너는 보고서를 통해 챗GPT와 사용자 정의할 수 있는 기본 언어 모델 GPT-3 (GPT 3.5&4)의 사용 가능성을 설명했다.

 

지난 2022년 11월 오픈AI가 출시한 챗GPT는 질문에 심층적이고 인간적인 산문 응답을 생성해 즉시 입소문을 탔고, 공개된 지 5일 만에 100만 명의 사용자를 확보했다. 현재까지는 텍스트 기반 웹 채팅 인터페이스로 즉각 사용해볼 수 있다. GPT-3는 API 액세스를 제공하지만 현재는 API 액세스가 없다 (마이크로소프트는 애저 오픈AI 챗GPT 버전을 위한 API를 제공할 계획이다).

 

기업들은 즉시 사용할 수 있는 접근 방식을 통해 콘텐츠를 추가하거나 생성하고, 이메일의 텍스트를 조작하여 언어를 부드럽게 하거나 특정 어조를 취하며, 콘텐츠를 요약하거나 간소화할 수 있다. 가트너는 보고서에서 “제한된 투자로 이 작업을 실현할 수 있다”라고 언급했다.

챗GPT, GPT-3, 애저 오픈AI의 차이점은?

챗GPT와 GPT-3는 모두 오픈AI가 개발한 머신러닝 언어 모델이다. 챗GPT와 GPT-3 모두 쿼리에 인간과 유사한 텍스트 응답을 생성할 수 있지만 정교함에서 차이가 있다.

 

트립스택스(TripStax)의 수석 솔루션 아키텍트에 따르면 챗GPT와 GPT-3의 핵심 차이점은 크기와 용량이다. 무하마드는 “챗GPT가 챗봇 애플리케이션용으로 설계된 반면, GPT-3는 더 범용적이고 더 광범위한 작업에 사용될 수 있다. 챗GPT는 대화 컨텍스트에서 응답하는 데 그리고 GPT-3는 언어 번역 또는 콘텐츠 작성 등의 작업을 하는 데 더 적합할 수 있다는 의미다”라고 말했다.

 

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챗GPT의 기반이 되는 언어 모델에 액세스할 수 없기 때문에, 챗GPT를 사용자 정의할 순 없다. 개발 회사의 이름은 오픈AI라고 불리지만 챗GPT는 오픈소스 소프트웨어 애플리케이션이 아니다. 하지만 오픈AI는 GPT-3 모델과 기타 대규모 언어 모델(LLM)은 사용할 수 있도록 했다. LLM은 다양한 자연어 처리 작업을 할 수 있는 머신러닝 애플리케이션이다.

 

가트너는 “기본 데이터가 다르기 때문에 프로세스를 훨씬 더 많이 제어할 수 있어 더 나은 결과를 얻을 수 있다. 이러한 접근 방식에는 상당한 기술, 데이터 큐레이션, 자금이 필요하지만 서드파티의 목적에 맞는 특화된 모델 시장의 출현으로 이 옵션이 점점 더 매력적일 수 있다”라고 전했다.

 

예를 들어 챗GPT는 마이크로소프트의 오픈AI 서비스에서 사용돼 비즈니스 및 애플리케이션 개발자에게 새로운 기술을 활용할 수 있는 방법을 제공한다. 한편 마이크로소프트의 최신 빙(Bing) 검색 엔진은 GPT-4 (오픈AI의 최신 버전)를 쓴다.

 

챗GPT는 약 1억 1,700만 개의 매개변수를 가진, 더 작은 텍스트 모델을 기반으로 한다. 무하마드는 45TB의 방대한 텍스트 데이터로 학습된 GPT-3는 1,750억 개의 매개변수를 가져 훨씬 더 크다고 강조했다. 또한 챗GPT는 인터넷에 연결돼 있지 않으며, 때때로 오답을 생성할 수 있다. 오픈AI의 FAQ에 따르면 [2021년까지의 데이터로만 학습했기 때문에] 2021년 이후의 지식이 제한적이며, 때로는 유해한 지침이나 편향된 내용을 생성할 수도 있다.

 

가트너의 부사장이자 겸 애널리스트 베른 엘리엇은 “챗GPT는 사전 및 사후 준비, 스크리닝으로 구성된 애플리케이션이며, GPT-3.5의 맞춤형 버전이다. 프롬프트라고 하는 추가 정보와 함께 질문을 제출한다. 챗GPT에서 사용자 정의된 GPT-3에 액세스할 순 없지만 질문하는 방식(프롬프트)은 결과의 품질에 중요한 영향을 미칠 수 있다”라고 언급했다. 이를 일반적으로 ‘프롬프트 엔지니어링’이라고 하며, 모든 대규모 언어 모델에서 수행할 수 있다. 대부분의 경우 사용자는 GPT-3 등의 기본 LLM에도 액세스할 수 있다.

챗GPT&GPT-3 사용법

가트너는 기본적으로 챗GPT를 사용하여 콘텐츠 생성 및 변환 자동화를 개선하는 동시에, 빠르고 매력적인 사용자 경험을 제공할 수 있다고 밝혔다.

 

챗GPT를 사용하는 가장 간단한 방법은 질의응답 프롬프트다. 예를 들면 “보스턴에서 샌프란시스코까지 차로 몇 km가 걸립니까?”라고 묻는 식이다. 아울러 챗GPT는 언어를 부드럽게 하거나 전문화하여 콘텐츠를 만들거나, 이미 작성된 콘텐츠를 보강하고 다른 억양을 제공하는 데도 쓸 수 있다.

 

가트너는 보고서에서 “챗GPT로 원하는 길이와 스타일을 충족하는 ‘초안’ 텍스트를 생성할 수 있으며, 그다음 사용자가 검토할 수 있다. 특정 용도에는 마케팅 설명 초안, 추천서, 에세이, 매뉴얼 또는 지침, 교육 가이드, 소셜 미디어 또는 뉴스 게시물이 포함된다”라고 말했다. 엘리엇은 “[이를 사용해] 이메일 세일즈 캠페인 자료를 작성하거나 고객 상담원에게 답변을 제안할 수도 있다”라고 덧붙였다.

 

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챗봇 기술은 대화, 기사, 이메일, 웹 페이지의 요약을 제공할 수도 있다. 챗GPT 및 GPT-3의 또 다른 용도는 기존 고객 서비스 챗봇을 개선하여 더욱더 상세하고 인간적인 응대를 제공하는 것이다. 또한 이 플랫폼은 고객 의도 식별을 개선하고, 대화를 요약하며, 고객의 질문에 답하고, 고객을 리소스로 안내할 수 있다. 단, 이를 위해서는 GPT-3 언어 모델에 추가해야 하는 엔터프라이즈 컨텍스트, 서비스 설명, 사용 권한, 비즈니스 로직, 어조 형식 또는 브랜드 톤이 필요하다.

 

영업 및 마케팅은 챗GPT & GPT-3를 사용하여 웹 사이트나 챗봇을 통해 잠재고객에게 권장 사항 및 제품 설명을 제공할 수 있다. 다시 말하지만, 챗봇 플랫폼은 기업 컨텍스트에 맞게 사용자 정의돼야 한다.

 

아울러 챗봇은 일정 관리, 이메일 요약, 이메일 및 회신 작성, 일반 문서 초안 작성 등 업무를 수행하는 개인 비서로 사용될 수도 있다. 교육에서 챗봇은 튜터처럼 개인적인 학습 경험을 만드는 데 활용할 수 있다. 또 의료 분야에서 챗봇과 애플리케이션은 의료 정보 및 치료 권장 사항에 관한 간단한 설명을 제공할 수 있다.

프롬프트 엔지니어링

엘리엇은 챗GPT 서비스의 내부의 GPT-3 모델은 자체 수정이 불가능하지만 사용자는 기본 GPT-3 모델을 받아 챗봇 엔진(챗GPT 애플리케이션 없이)에서 사용할 수 있도록 개별적으로 수정할 수 있다고 말했다. GPT-3 모델은 다른 LLM과 마찬가지로 손쉽게 쓸 수 있다.

 

예를 들면 사용자는 데이터를 추가하고 GTP-3 모델 또는 데이터 세트의 매개변수를 조정할 수 있다. 이 모델에 질문하는 방법은 질문할 때 쓰이는 표현에 영향을 받을 수 있다. 엘리엇은 “다시 말하지만, 프롬프트 엔지니어링이 유용할 수 있다”라고 언급했다.

 

가트너는 보고서에서는 “이러한 접근 방식에는 상당한 기술, 데이터 큐레이션 및 자금이 필요하지만 서드파티의 목적에 맞는 특화된 모델 시장의 출현으로 이 옵션이 점점 더 매력적으로 변할 수 있다”라고 말했다.

 

이제 막 등장했지만 소프트웨어 코드 생성, 번역, 설명, 검증에 챗GPT 및 GPT-3를 활용하면 개발 프로세스를 강화할 수 있다. 가트너에 의하면 [이는] 통합개발자환경(IDE)에서 사용될 가능성이 가장 높다. 이를테면 개발자는 검색창에 “이 코드가 예상대로 작동하지 않는다. 어떻게 수정할 수 있는가?”를 입력할 수 있다. 오픈AI에 따르면 첫 번째 응답으로 문제가 해결될 가능성은 낮지만 후속 질문을 통해 챗GPT는 해결책을 고안할 수 있다.

 

ⓒGartner

 

또 챗GPT는 산문에서 코드를 작성하거나 한 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 코드를 변환하거나 잘못된 코드를 수정하거나 코드를 설명할 수 있다. 엘리엇은 “소프트웨어 코드 대안을 제안하거나 코딩 오류를 식별하는 것에 효과적이다. 단, 챗GPT가 코드를 ‘수정’하지 않도록 하고 검토할 영역을 제안하라”라고 권고했다.

 

오픈AI는 FAQ 페이지에서 코딩 쿼리와 응답의 예를 아래와 같이 제공한다.

 

ⓒOpenAI

챗봇의 위험

가트너는 많은 사용자가 데이터, 보안, 애널리틱스 제한을 이해하지 못할 수 있기 때문에 챗GPT에 의존하는 위험이 있다고 경고했다. 가장 큰 우려는 챗GPT가 가치 없는 자연어로 산문을 생성하거나 또는 심지어 더 나쁜 거짓 진술을 생성할 수 있다는 점이다. 엘리엇은 “결과를 수용하기 전에 사용자가 출력의 정확성, 적합성, 실제 유용성을 검토하도록 의무화해야 한다”라고 강조했다.

 

아울러 챗봇을 사용하면 기밀정보와 개인식별정보(PII)가 노출될 위험도 있기 때문에 기업들은 챗봇을 제공하는 데 어떤 데이터가 사용되는지 주의하고, 민감한 정보를 포함하지 않도록 해야 한다. 강력한 데이터 사용 및 소유 정책을 제공하는 공급업체와 협력하는 것도 중요하다.

 

오픈AI의 CEO 샘 알트맨은 2022년 12월 트윗에서 “챗GPT는 믿을 수 없을 정도로 제한적”이라고 경고하면서, “지금 당장 중요한 것을 위해 이에 의존하는 건 실수”라고 말했다. “이는 진보의 미리보기일 뿐이다. 견고함과 진실성에 관해서는 해야 할 일이 많다. 챗GPT는 영감을 주는 데 가장 적합하다”라고 그는 덧붙였다.

 

가트너는 보고서에서 이에 동의하면서, “이것은 잠재적 가능성이 상당하지만 매우 초기 단계이자 과장된 기술이라는 점을 인지하라. 따라서 계속 진행하되, 과도하게 피벗하지 않는 게 좋다”라고 권고했다.

 

이어 업무 프로세스에 관한 ‘독창적인’ 사고를 장려하고, AI 관련 사용 및 거버넌스 지침을 정의하며, CIO와 CEO에게 태스크포스(수동/인간 보고 파이프라인)를 개발하라고 제안했다. 엘리엇은 “마이크로소프트가 다른 마이크로소프트 제품과 관련된 엔터프라이즈 보안 및 컴플라이언스 제어 기능을 제공하기 때문에 사용자가 기업용 오픈AI 챗GPT보다 마이크로소프트의 애저 오픈 서비스 챗GPT를 선호한다고 말했다.

 

그는 “기밀정보를 사용할 계획이라면 애저를 사용할 것”이라고 덧붙였다(마이크로소프트는 다른 애저 서비스와 마찬가지로 애저 오픈AI에서도 보안 및 기밀 유지 정책을 활성화할 계획이라고 밝혔다.)

 

마지막으로 직원들이 기업 기밀 이터를 공개하는 오픈AI 챗GPT 질문을 하지 못하게 하라고 엘리엇은 지적했다. “챗GPT에 내재된 위험에 관해 직원들을 교육하는 명확한 정책을 발표해야 한다”라고 그는 전했다.

AI와 검색 전쟁

2015년 설립된 오픈AI는 일론 머스크, AWS, 인포시스, YC 리서치, 알트먼 등에게 투자를 받았다. 알트먼은 이 회사가 상장된 해인 2019년에 오픈AI의 CEO가 됐다.

 

다른 초기 투자자로는 2019년 오픈AI에 10억 달러를 투자한 마이크로소프트가 있으며, 최근 수십억 달러의 추가로 투자할 계획을 발표했다. 또한 마이크로소프트는 빙 검색 엔진이 오픈AI 언어 모델의 최신 버전인 GPT-4를 사용하여 업그레이드됐다고 밝혔다.

 

이 발표는 마이크로소프트와 구글 간의 검색 챗봇 전쟁의 시작이었다. 마이크로소프트는 GPT-4를 사용하여 구글이 오랫동안 지배해왔던 검색 엔진을 능가하길 원했다. 이에 구글은 바드(Bard)라는 자체 챗봇 기술을 발표했다. 이는 LaMDA(Language Model for Dialogue Applications)라는 기술을 사용하는 대화형 AI 서비스다.

 

글로벌 언어 학습 플랫폼 프레플리(Preply)는 구글의 인텔리전스와 챗GPT를 비교한 연구 결과를 공개했다. 프레플리는 40가지 인텔리전스 문제에 각 AI 플랫폼을 평가하는 ‘커뮤니케이션 전문가 패널’을 구성했다. 해당 챌린지에서 챗GPT가 구글을 23대 16으로 이기고, 1개의 동점을 기록했다. 하지만 구글은 시간 경과에 따라 정보가 변경되는 기본적인 질문과 쿼리에 탁월했다.

 

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출처

업무에 어떻게 쓸 수 있을까? ‘챗GPT’ 비즈니스 활용 전망