구글, 트랜스포머 그리고 챗GPT

구글과 오픈 AI. 그리고 마이크로 소프트.

바드와 연결되고 제미나이로 진화하는 구글의 서비스 인공지능 하면 아마 대부분의 사람들은 챗gpt를 만든 오픈 AI와 샘 알트만을 떠올릴 것이다.

오픈 AI를 모르는 사람이라고 하더라도 TGPT는 알 것이고, 샘 알트먼도 알 것이다.
하지만 t GPT가 선풍적인 인기를 끌기 전에는 원래 AI 하면 알파고였고, 알파고를 제작한 딥 마인드였다.
딥마인드는 구글의 것이라고 모두가 알고 있었다.

구글에서는 구글 브레인 팀이 발표한 논문인 트랜스포머라는 방식을 2017년에 처음 제안했고, 그것을 토대로 거대 언어 모델이 만들어질 수 있었고, 그것이 바로 챗gpt가 세상에 탄생하게 된 비결이다. 구글의 기술에서 챗GPT가 탄생했고, 그것을 마이크로소프트가 가진셈이다.

 

구글의 트랜스포머(Transformers) 기술은 제 개발에 큰 영향을 미치는 기술이다. 트랜스포머 모델은 2017년 구글 연구팀에 의해 처음 소개되었으며, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에 혁신적인 변화를 가져왔다.
트랜스포머 모델의 주요 특징은 다음과 같다:
어텐션 메커니즘(Attention Mechanism) : 이는 모델이 입력된 문장의 각 단어 사이의 관계를 더 잘 이해하고, 문맥을 파악하는 데 도움을 주는 기능이다. 어텐션은 특히 문장의 다양한 부분에 중점을 두어 해당 부분이 전체 의미에 어떻게 기여하는지 파악하는 데 유용하다.
병렬 처리(Parallel Processing) : 트랜스포머는 RNN(Recurrent Neural Networks)이나 LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 이전의 시퀀스 모델과 달리, 입력 데이터를 한 번에 처리할 수 있다. 이는 학습 속도를 크게 향상시키며, 더 큰 데이터 세트와 더 복잡한 모델을 효율적으로 학습시킬 수 있게 한다.
확장성(Scalability) : 트랜스포머 모델은 매우 큰 데이터 세트와 복잡한 문제에 적용할 수 있도록 설계되었다. 이로 인해, 더 정확하고 다양한 언어적 특징을 학습할 수 있다.

 

챗GPT도 기반을 두고 있는 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈는 바로 이 트랜스포머 아키텍처를 활용하여 개발되었다. GPT 모델들은 대규모 데이터셋에서 사전 학습을 거친 후, 다양한 언어 작업에 맞게 미세 조정(Fine-tuning)된다. 이러한 접근 방식은 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 NLP 작업에서 탁월한 성능을 나타낸다.
따라서, 구글의 트랜스포머 기술은 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델의 발전에 있어 핵심적인 기술이라고 할 수 있다.

그러므로 생성형 인공지능의 원조는 구글이라고 할 수 있고, 실제로도 구글은 오픈 AI보다 더 빨리 초거대 인공지능 기술을 준비하고 있었다.
다만 오픈 AI 처럼 대화형인공지능 서비스를 이 세상에 내놓기를 꺼리고 있었던 것 같다.
알파고를 만든 구글의 자회사인 딥마인드는 스페로우라는 대화형 인공지능 서비스도 개발하던 상황이었고, 기술력과 상용화 서비스까지 검증했지만 이것을 사업화 또는 수익화시키지 않고 지속적으로 내부 연구만 발전시키는 중이었다.
그리고 챗gpt가 세상을 뒤집어 놓자 구글은 당황했고, 자신들이 최일선에 서 있다고 생각한 구글은 2023년 2월 급하게 바드를 출시했다.
급하게 출시한 바드는 시연회에서도 그리고 사용자들에게도 그다지 좋은 평가를 얻지 못했고, 알파벳 의 주가에 영향을 끼치기도 했다.
많은 사람들은 옛날에 코스닥처럼 디지털 카메라를 세계 최초로 개발해놓고, 그 디지털 카메라 시장이 커지면 자기들의 필름 카메라 사업이 축소될 것이라고 염려해서 머뭇거리다가 결국에는 다른 기업들에게 디지털 카메라 시장을 뺏기고 몰락의 길을 걸었던 것이다.
마치 생성형 인공지능 시장에서도 구글이 자기의 핵심 매출인 검색 광고 시장을 위협할 수 있는 인공지능 기술을 키우는 것에 대해 의지가 없었던 것 아니냐는 비판이 이어졌고, 오픈 AI와 마이크로소프트의 밀린 주도권 싸움을 어떻게 할지에 대한 우려도 있었다.
하지만 그 이후 구글의 모습을 보면 이런 우려는 더 이상 존재하지 않는 것 같다.
구글 또한 자신들이 보유한 인공지능 기술을 활용해 최선을 다하고 있고 사활을 걸고 있는 모습을 보여주고 있다. 아직 정식으로 출시되지 않았지만 제미나이라는 멀티 모달 인공지능, 즉 이미지와 동영상과 텍스트 모두 인식하여 처리할 수 있는 인공지능 시스템을 올해 안에 출시할 계획을 갖고 있고, 언론에서 말이 많았지만 이 시연하는 동영상에 모두가 깜짝 놀랐을 정도이다.
그리고 마이크로소프트가 코 파일럿을 윈도우에 탑재하고 여러 가지 서비스에 보이는 것처럼 구글도 지메일과 구글 문서, 구글 드라이브, 구글 지도, 유튜브, 구글 항공, 호텔 등 익스펜션의 구글 익스펜션에 사용자들이 인공지능을 붙여서 사용할 수 있게끔 만들었다.

구글도 크롬 브라우저의 익스텐션의 개념으로 라드 익스텐션 서비스를 시작하기 시작했다.
서비스로는 구글의 하드 익스텐션, 유튜브 익스텐션, 구글 워크스페이스 익스텐션, 구글 항공편 익스텐션, 구글 지도 익스텐션 등등이 있다. 크롬에서 구글 바드 사이트에 접속해서 구글 바드어 확장 프로그램을 연결하여 사용하듯이 설정해놓고 쓸 수도 있고, 유튜브와 연결하여 나드 입력창에 구글 번역기를 활용해서 영어 프로포트롤 넣고 바드가 유튜브 익스텐션을 자동으로 실행시켜서 내가 올린 이미지와 일치하는 유튜브 영상을 찾아내기도 한다. 구글 드라이브에 있는 문서도 찾아볼 수 있고 관련 유튜브 영상도 찾아볼 수 있다. 비행기 티켓도 바드로 항공편 정보를 받아 검색할 수 있고, 구글 지도 또한 여행 계획을 짤 수 있다. 구글 호텔 익스텐션을 사용하면 호텔을 예약해달라고 할 수도 있다. 이처럼 구글은 원래 인공지능 최 전선에 있는 회사였고 지금도 여전히 인공지능의 최전선에 있다.
그 내부에는 인공지능과 관련한 수많은 고급 인력들이 있으며, 오픈 AI는 오히려 대중적으로 인기를 끌고 인력 충원을 구글에서 빼가는 형식으로 하고 있는 실정이다.
기술과 누가 먼저냐에 대한 것은 구글이 먼저였지만 대중화된 인기와 인지도를 얻게 된 것은 오픈 AI와 마이크로소프트인 것이다.
누가 먼저냐, 누가 더 낫냐를 굳이 따질 수는 없지만 포문은 마이크로소프트와 오픈 AI가 먼저 열었고, 구글은 충분한 기술력과 인력을 바탕으로 보완하고 따라가며 채우고 다시 1등에 자리를 노리고 있는 형국이다.

 

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