[EP2] ChatGPT시대에 AI로 사업을 한다는 것 (feat)세종대왕 맥북 던짐 사건)
사용자와 비즈니스를 직접 만나고 있는 chatgpt!
그러나 우리가 AI 기반 서비스를 만들어서 사용자를 직접 만나고 비즈니스를 형성하기 위해 많은 요소들이 필요합니다.
이번 에피소드에서는
사용자들과 접하는 빙산 위의 부분이 아닌, 비즈니스를 하는 우리들을 위해
빙산 아래 숨겨진 부분과 ChatGPT에서 배울점 2가지를 다뤄보려고 합니다.
AI로 비즈니스를 수행 하기 위한 치트시트입니다. 먼저, 비즈니스를 정의하는게 중요합니다.
어떤 문제를 해결하고 어떤 분야에서 혁신을 이루어낼 것인지를 고민해야 합니다. AI는 기능입니다.
AI는 기능으로 볼 수 있으며, 딥러닝과 뉴럴 네트워크는 인간의 인식 체계를 모방한 것으로 이해할 수 있습니다.
어떤 기능인지 와닿지 않는다면, 인간의 인식기능을 생각해보세요. 보고, 말하고, 듣고, 쓰는 등의 "오감"입니다.
AI 비즈니스를 선택하는 것은 AI와 다른 산업군을 결합하여 혁신을 이룰 수 있는 새로운 분야를 선택하는 것을 의미합니다.
AI + X(새로운 섹터)로 나타낼 수 있습니다.
가로축에서 하나를 고르고, 세로축에서 하나를 골라보세요.
읽고 쓰고 그리는 것 등의 기존 오감(가로축)에서 기능(AI)을 추가하여 해당 산업군(위 세로축)에서 혁신을 읽어낼 수 있습니다.
어떻게 만들까요? 아래 세로축에서 최첨단 기술을 사용하거나 해당 모델을 맞춤화하여 세계 최고 수준(SOTA)의 기반 기술을 적용하면 됩니다.
AI 모델을 개발하는 데에는 기술 엔지니어가 필요하지만, 실제 서비스를 구현하는 데에는 모델이 차지하는 비중이 극히 일부분에 불과합니다.
AI 서비스를 구축하는 파이프라인에는 여러 요소가 포함되기 때문입니다.
또한, 다른 비즈니스들이 원하는 AI 서비스는 무엇인지 파악하는 것이 중요합니다.
다른 비즈니스들이 원하는 AI는 어떤 것인지 한번 확인해봅시다.
예를 들어, 미국 800개 기업 설문조사에 따르면 83%의 기업의 리더들은 앞으로 연관 있을 부분으로 챗봇을 골랐습니다. (AGI Town 감사합니다)
우연인지 아닌지 전 세계를 휘어잡고 있는 ChatGPT도 챗봇의 인터페이스로 이루어져 있죠.
ChatGPT는 대단한 언어 모델로 쉬운 인터페이스인 챗봇을 통해 전 세계에 접근하고 있으며,
AI 비즈니스의 정점에 있습니다.
- ChatGPT가 쓴 논문 초록은 표절 검사를 100% 통과합니다 (ㄷ ㄷ ...)
- ChatGPT가 수능을 풀면 2등급이 나온다고 합니다.
- ChatGPT의 2023년 예상 수익은 $200라고 하나, OpenAI의 현재 가치는 약 40조에 달합니다.
이 대단한 ChatGPT의 사례에서 AI비즈니스를 하는 우리들에게 2가지 배울 점을 기술적으로 찾아봤습니다.
한계를 다른 방식으로 해결하고, 기존 기술과 결합하여 강점을 극대화하여 수익모델을 만든다.
현재 GPT4가 직접적으로 답변을 생성할때 사용하는 이전 맥락의 토큰의 수는 약 32768개입니다.
현재 GPT-4는 직접적으로 답변을 생성할 때 사용하는 이전 맥락의 토큰 수가 약 32,768개입니다. 비록 ChatGPT는 거의 모든 웹문서와 지식을 탑재하고 있지만, 대화를 통해 새로운 내용을 주입해도 약 50 페이지 이후에는 정보를 잊어버리는 "똑똑한 금붕어"처럼 동작하게 됩니다.
이런 한계를 조금 다른 방식으로 해결하고 있습니다.(생략)
ChatGPT는 플러그인 형태를 누구에게나 오픈하여 기존 서비스와 연결된 플러그인을 개발할 수 있게 하였습니다.
이를 통해 유용성을 높이고 비즈니스 모델하는 방법을 택했습니다.
앞으로 ChatGPT의 수익모델의 대부분은 현존하는 예약,쇼핑 서비스에 대한 수수료로 나올 수도 있지 않을까 잠깐 상상해보았습니다.
이러한 방식으로 ChatGPT는 지속적인 발전과 사용자들의 필요에 부응하며 비즈니스적으로 성공해 나갈 것입니다.
경쟁자는 자기 자신이다. 본인의 한계를 깨서 시장을 압도한다.
,사실 ChatGPT는 갑자기 하늘에서 뚝 떨어진 것이 아닙니다.
2020년 임베딩 모델(위 사내 세미나 자료)부터 출발하여, 자신의 한계를 깨뜨리며 발전하여 세상에 나오게 된 모델입니다.
하지만 여전히 몇 가지 치명적인 한계점이 존재합니다. multiturn 대화에서는 취약점이 있으며, hallucination이라고 불리는 현상 또한 여전히 존재합니다.
이러한 단점들은 그럴 듯한 말을 하게 하고 사용자의 입력을 동조하며 이전에 했던 말도 부정적으로 바꿔버리는 경우가 발생할 수 있습니다.
위 예시와 같은 밈을 만들기 최적화된 단점입니다...
GPT-4는 GPT-3.5보다 53% 더 적은 hallucination을 보여주며, 단순히 모델의 크기를 키우는 것만으로도 이러한 문제점을 어느 정도 해결할 수 있다고 합니다.
이러한 경험과 발전을 통해 AI 기반 비즈니스는 과거와 다른 방식으로 혁신하게 될 것입니다
자신의 한계를 깨고 세상에 나온 모델을 발전시켜온 것처럼요.
AI는 더 자연스럽고 똑똑해질 것입니다.
앞으로도 ChatGPT와 그외 AI전쟁에서 큰 회사들은 그들만의 리그를 할 것이고
우리는 우리만의 리그를 하고, ChatGPT의 과거처럼 갈고 닦아 기회를 잡으면 됩니다.
ChatGPT가 1번 깰 때, 우리는 10번 한계를 깨야 살아남을 수 있습니다.
AI를 접하게된 우리에게 필요한 말은 이거 아닐까요? AI 업체인 허깅 페이스(Hugging Face)의 이렌 솔래이만의 말로 마칩니다.
대형 언어 모델은 과거에 나온 정보를 훈련한다. 사회적, 과학적 진보는 과거와 다른 방식으로 생각할 때 이뤄진다.
EP1 AI전쟁 한방에 정리해드림
EP3 AI엔지니어가 군대를 다녀오고 복귀했다... 는 바로 내일 이어집니다 커밍쑨... 당사자가 직접 글을 씁니다.
EP4 다음 에피소드는 큰일난 콘텐츠 시장입니다.
