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[기획/챗GPT②] 응답형 AI 기준 높인 ‘챗GPT’, IT서비스업계 상용 서비스 고심

디지털데일리 발행일 2023-01-27 09:37:48
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이상일
[디지털데일리 이상일기자] “오픈AI가 챗GPT 사용료를 향후 얼마나 비싸게 가져가느냐가 중요할 것이다” AI 기반 상용 솔루션을 서비스하고 있는 한 IT서비스업체 관계자의 말이다.

챗GPT의 파급력이 확산중인 가운데 비슷한 사업모델을 준비하고 있던 기업들의 고민도 깊어지고 있다. 챗GPT가 응답형 AI 서비스에 대한 기준을 높여놓은 만큼 챗GPT 수준의 성능이 담보되지 않는 한 기업 시장 창출이 어렵기 때문이다.

현재 챗GPT 서비스 운영 비용은 일당 10만달러, 월간 300만달러로 추정되고 있는데 최근 마이크로소프트가 챗GPT 서비스 기업인 오픈AI에 투자를 결정하는 등 글로벌 시장도 빠르게 움직이고 있다.

통상 AI 모델을 만드는 것은 데이터 수집, GPU 인프라, 모델 개발에 비용이 상당히 들기 때문에 이를 확보한 AI 서비스 기업들은 서비스를 유료화하거나, 단순한 기능만 공개하는 경우가 많다.

사용자인 기업의 경우 비용을 내고 AI기능을 쓴다고 해도 솔루션을 설치하고 사용법을 숙지하는 데 시간이 걸린다. 하지만 챗GPT의 경우에는 웹브라우저에서 바로 쓸 수 있는 클라우드 API 기반 서비스로 설치가 필요 없고, 누구나 무료로 사용해보도록 그랙픽사용자환경(GUI) 를 제공하고 있으며 사용법 숙지 필요없이 원하는 내용을 입력하면 바로 결과를 준다는 점에서 접근성이 매우 편리하다는 장점이 부각되고 있다.

LG CNS 관계자는 “혁신적인 AI 모델들은 이전에도 공개될 때마다 관계자들 사이에 큰 반향을 불러일으켰지만, 챗GPT만큼 AI와 무관한 일반인들이 누구나 즐겁게 사용하고 서로 재미있는 결과를 공유하는, 파급력이 큰 서비스는 없었다”고 평가했다.

챗GPT로 인해 응답형 AI에 대한 기준이 높아진 만큼 국내 관련 업체들도 차별성 확보를 위한 고민에 들어갔다. 물론 챗GPT의 한계도 명확한 만큼 차별화된 포인트를 찾아 나가는 것이 중요해 보인다.

LG CNS 관계자는 “아직 보안 등의 실사용성을 고려하거나 다른 시스템과의 연결, 비즈니스 로직을 고려한 코드 생성에의 적용은 힘들어 보인다. 실제 제품개발이나 서비스 운영에 활용한다면 개발자에게 도움을 주는 보조 수단으로서 사용해볼 수는 있을 것”이라고 말했다.

SK C&C 관계자는 “상용 제품 개발, 상용 서비스 운영에 활용하기 위해서는 답변에 대한 신뢰/정확도, 예측 가능성이 전제되어야 한다. 이러한 전제 조건들에 대한 검토가 선행된 후에 구체적인 활용 방안이 결정될 것으로 판단되지만 우선 코딩 학습을 위한 예제 코드 생성 목적으로는 활용될 수 있을 것으로 판단된다”고 밝혔다.

물론 챗GPT로 바로 기업 시장에서 적용 가능한 부분도 있다는 지적이다.

삼성SDS 관계자는 “일정관리, 일정정리 등 비즈니스업무설계(Business Process management, BPM) 서비스에 적용이 가능하며 단순하지만 손이 많이 가는 반복 업무 비즈니스 분야에 적용이 가능할 것으로 보인다. 뉴스, 광고 시장에선 폭넓게 사용될 듯 하다, 사실 중심 뉴스 기사를 작성 배포하고, 광고 문구를 변경하면서 계속 송출하는 서비스는 바로 적용이 가능할 듯 하며 효과도 높을 것”이라고 예측했다.

그럼에도 불구하고 챗GPT가 가지고 있는 약점은 충분히 파고들만한 여지가 있다는 분석도 나온다.

업계의 한 관계자는 “‘일반적인 사실을 자연스럽게’는 대화하지만 ‘정확한 사실을 실시간으로’ 업데이트하지 못하는 단점은 현장에서 활용하기 어려운 경우가 있다. 명확한 처리가 필요한 목적지향 챗봇 등 업무 수행에 특화된 현장지향 AI 서비스 개발에 초점을 맞추고 있다”고 밝혔다.

SK C&C 관계자 역시 “상용 프로젝트와 서비스를 위해서는 데이터를 추가해 학습시키는 것이 필수인데, 현재 오픈된 챗GPT는 추가 학습 방안을 제공하지 않고 있다. 반면 우리가 개발한/중인 AI서비스, 솔루션의 경우, 고객 데이터를 넣어서 추가 학습시키는 방안을 제공하고 고객에 최적화된 서비스 제공이 가능하다”고 전했다.

삼성SDS 관계자는 “구체적으로 말하기 어렵지만, 다양하고 유사한 서비스를 개발 중에 있고 선행연구를 통해 AI모델 학습 및 개선을 연구 중에 있다”고 밝혔다.
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