챗GPT, 기회인가 위기인가

들어가며
추천사

1장 인간이 묻고 인공지능이 답하는 미래
인공지능의 티핑포인트
- 알파고 쇼크 다음은 챗GPT 쇼크
- 검은 백조가 시장을 흔들다
- 인공지능, 티핑포인트에 도달했나

튜링 테스트를 넘어 특이점으로
- 챗GPT, 튜링 테스트를 통과했나
- 범용 인공지능의 출발점
- 특이점을 향해

대규모 언어모델의 발전
- 챗봇의 역사
- 자연어처리 모델, 어떻게 발전했나
- 초거대 인공지능과의 만남

4) 예술과 창작은 인간만의 전유물인가
- 생성형 인공지능이 주목받는다
- 생성형 인공지능, 예술과 창작을 넘본다
- 생성형 인공지능으로 패러다임이 바뀔까

2장 챗GPT의 기본 원리와 구조
심심이에서 챗GPT까지 - GPT와 다른 인공지능의 태생적 차이
- 단어 맞추기 문제
- 통계 및 룰 기반 접근법 (feat. 심심이, 왓슨)
- 딥러닝 기반 접근법 (feat. 인공지능 스피커, 이루다)
- 대형 언어모델의 능력 발현 접근법 (feat. 챗GPT)

인공신경망의 원리
- 인공신경망이라는 함수
- ‘조금’ 더 가까워지기 위한 학습
- 인공신경망의 일반화
- 언어의 수치화

대형 언어모델의 숨겨진 능력을 찾아서
- 딥러닝의 초기
- 단어 맞히기 문제와 대형 언어모델
- 하나의 모델, 모든 문제
- 인공지능판 무어의 법칙
- 추론 능력은 어디서부터 오는가

다음 스텝을 위한 기술적 과제
- 비밀 레시피인가, 노하우의 집합체인가
- 데이터가 바닥난다
- 맥락의 길이를 늘려라
- GPT-4, 텍스트의 벽을 넘다

3장 챗GPT의 비즈니스 임팩트
새로운 도구와 지식으로 바뀌는 근무 방식
- 디지털 쓰나미

챗GPT가 넘보는 직업들
- 지식 노동도 안전하지 않다
- 도전 받는 크리에이티브
- 인터넷의 기반, 검색이 위협받는다

챗GPT 시대, 내 일은 살아남을까?
- 직업 계층의 양극화 현상
- 살아남기 위해 필요한 스킬

뜨는 산업, 지는 산업
- 인공지능과 클라우드 선두 주자가 만나다
- 모바일 생태계의 재림
- 구글은 왜 선수를 빼앗겼을까?
- 금광을 캐지 말고 곡괭이를 팔아라
- 국내 인공지능 산업의 현주소

GPT-4로 넓어지는 가능성

4장 챗GPT는 만능인가, 빛과 그림자
챗GPT의 한계와 해결할 문제들
- 환각의 문제
- 비용과 환경 문제

챗GPT에 대한 비판: 문장의 생성이 지능인가?
- 중국어 방 실험

윤리와 사회 그리고 법적인 이슈
- 차별과 혐오
- 저작권이 흔들린다
- 딥페이크와 개인정보 문제

GPT-4 이후의 세계

참고 문헌
부록 : 인간이 묻고 챗GPT가 답하다

사실 아이폰은 스마트폰계의 ‘검은 백조’라고 할 수 있다. 백조는 흰색이라는 인식이 굳어져 있어 검은색의 흑조(黑鳥)를 떠올리기 쉽지 않다. 흑조, 즉 검은 백조는 실제로 1697년 호주 대륙에서 발견됐다. 검은 백조(Black Swan)는 도저히 일어날 것 같지 않지만 만약 발생한다면 시장에 엄청난 충격을 가할 사건을 뜻한다. 미국 뉴욕 맨해튼 월가의 투자분석가 나심 니콜라스 탈레브가 2007년에 쓴 저서 《검은 백조(The Black Swan)》에 소개한 개념이다.
- 검은 백조가 시장을 흔들다

특히 GPT-4는 기존 GPT-3.5와 달리 텍스트와 이미지를 입력해 콘텐츠를 생성할 수 있는 ‘멀티 모달’ 모델이란 점이 특징이다. 이미지를 넣어 질문해도 답변을 내놓을 수 있다는 의미다(단 결과는 텍스트로만 생성된다). 예를 들어 음식 재료 사진을 보여주고 어떤 요리를 만들 수 있는지 물으면, 다양한 요리를 제안해준다. 또 GPT-4는 지원 언어가 26개 국어로 증가한 가운데 영어 외 언어(한국어 포함)의 이해도가 급상승했으며, 영어 기준으로 2만 개 이상의 단어를 한 번에 기억하고 이해해 대용량 텍스트도 처리할 수 있다. 이 정도라면 GPT-4 기반의 인공지능 챗봇은 정보를 수집하고 사고하는 방식이 사람과 거의 같아 세상을 폭넓게 경험하고 이해하며 대화할 수 있게 될 것이다.
- 51p 초거대 인공지능과의 만남