[IT 달린다] 깊게 공부한 AI가 깊숙이 들어온 세상
아, 힘들다. ‘IT 달린다’ 첫 시간입니다. 바이라인네트워크가 새로 준비한 기획. 분당과 가산과 구로와 강남에 있는 개발자님들을 위한 야외 코너. IT 달린다. 달리는 기술들을 소개하는 코너입니다. 그럼 한번 달려볼게요.
오늘은 한강. 상수동 나들목으로 나왔어요. 여기 이름이 따로 있는데. 저희는 당인리 발전소를 통해서 엘리베이터를 타고 아주 편안하게 내려와서 지금 여러분께 풍경을 보여드리고 있습니다. 저는 자전거가 취미에요. 그래서 안장 위에서 공상도 하고 이런 걸 굉장히 좋아하는데요. 일이랑 쉼이랑 떼지 못하는 스타일이라서 자전거 타다가도 요새는 항상 AI 생각을 하게 되더라고요.
AI, AI 하는데 이게 기시감이 있습니다. 제가 꼬맹이였던 한 1997년? 그때 세계 체스 챔피언이 IBM 슈퍼컴퓨터 ‘딥블루’에 진 적이 있어요. 그때 저는 진짜 처음 깜짝 놀랐거든요. “어떻게 사람이 컴퓨터한테 지지?” 하다가 이제 한 2000년? 엠파스라는 검색엔진이 나왔어요. 인터넷이 나오면서 아시는 분은 아시겠지만 옛날에는 춘추전국시대였습니다. 엠파스, 네이버, 다음, 라이코스, 야후, 한미르도 아시는 분은 아실 거예요. 심마니도 있었나?.
그 당시 엠파스가 2000년대 초반 잠깐 이제 왕좌에 올랐을 때가 있었습니다. 지금으로 생각하면 자연어 검색이랑 비슷해요. 챗GPT랑 비슷하게 자연어 검색으로 말하면서 쓰는… “자전거 펑크 나면 알려줘” 아니면 “홍대에 맛있는 빈대떡집이 어디야?”라고 얘기하면. 쫘라락. 검색 결과로 나와주는, 키워드 검색보다 조금 더 편하게 검색할 수가 있었던 거죠.
그러다 이제 한 2003~2004년쯤인가 네이버가 지금의 네이버를 만들 수 있는 계기가 있습니다. ‘지식iN’. 엠파스를 누르게 된 결정적인 계기였는데요. 풀어 말하면 ‘AI가 사람의 집단지성한테 안된다’라고 보여준 계기가 된 사례기도 하죠. 변호사분들 아니면 의사분들. 전문가분들이 있잖아요. 그게 일반인 전문가분들도 직접 답변을 달아주니까 자연어 검색 알고리즘을 잘 짜도 네이버 지식인보다는 애매할 수밖에 없었던 거예요. 당연히 많은 분이 네이버로 옮겨왔고요.
지금 AI 취재를 가다 보면 엠파스 출신 분들이 굉장히 많으시거든요. 그런 거 보면 20년 전인데도 앞선 기술이었다. 그리고 지금 뿌리가 됐다고 이야기할 수 있습니다. 그분들도 이제 물 밑에서 계속 20년 동안 달려오신 거죠.
그리고 2000년대 중반 머신러닝이라는 게 나오면서 다시 좀 뛰어난 AI가 개발될 수 있는 토양. 퀀텀점프를 할 수 있는 토양이 만들어졌어요. 머신러닝은 말 그대로 기계학습인데요. 기계학습이라는 게 그런 겁니다. 계속 AI 모델을 데이터를 넣어서 학습시키는 거죠. 쉽게 설명 드리자면’ 뾰족한 귀에 뾰족한 입에 수염이 났고 구슬같이 귀여운 눈, 반짝이는 눈을 가진’ 사진을 계속 넣어주고 “이건 고양이야”라고 학습을 시킨다든가, ‘바퀴 두 개인데 체인을 가지고 있다’ 아니면 ‘쫄쫄이 입고 헬멧을 쓴 사람이 한강에서 탄다’ 이런 사진 계속 넣으면서 “이게 자전거야”라고 규칙 설명을 계속해서 주입을 하는 거죠. 그렇게 되면 이게 나중에 자전거 사진을 보면 자전거로 분류를 하고, 고양이 사진을 보면 고양이로 분류를 하고 이렇게 되는 건데요.
거기서 더 나온 게 이제 머신러닝이죠. 아! 딥러닝입니다. 딥러닝. 제가 지금 딥하게 달리고 있어서… 딥러닝이라고 하면 반대로 생각하시면 좀 편할 것 같아요. 규칙을 찾아내서 계속 데이터를 끊임없이 흡수를 하는 것. 고양이 사진을 계속 보면서 그 다음에 자전거 사진 계속 보면서 오토바이 사진을 계속 보면서 스스로 학습을 하는 거예요. 엇 이렇게 생긴 것는 고양이라고 부르네. 쫄쫄이 입고 사람이 위에 타고 있으면 자전거라고 부르네. 이걸 학습해서 배우게 되는 거죠. 계속 자가발전을 하는 모델입니다.
그렇게 두 가지 뼈대가 있고요. 그리고 딥러닝을 세계에 알린 게 또 하나가 있죠. 바둑 AI ‘알파고’. 이세돌 9단을 꺾은 알파고가 이제 딥러닝을 만천하에 알린 사례가 됐는데요. 제가 이세돌 9단이 한번 이기는 대국을 취재 갔던 기억이 있는데요. 바둑판을 보면 엄청나게 많은 경우의 수가 있잖아요. ‘연산 혹은 경우의 수에서 사람을 앞설 수도 있겠는데?’라고 생각하는 계기가 된 거죠. 게다가 이세돌이라는 상징성이 있는, 정말 우리나라 보배 같은 분을 꺾었기 때문에 만천하에 인공지능 기술이 알려지지 않았나 싶습니다.
여기서 끝나는 줄 알았는데 2022년 겨울이죠. 그 이름도 생소했던 오픈AI. 열린 인공지능(!!)이라는 회사에서. 챗GPT라는 걸 내놔요. 지금 뭐 책상 위에도 아마 열어 놓은 분들이 많으실텐데, 챗GPT가 나오면서 이게 ‘어! 이거 옛날 엠파스보다 훨씬 좋고 알파고보다 훨씬 똑똑한 것 같은데 이거 웬만한 말 다 알게 될 텐데’라고 생각을 하게 된 거예요. 알고 계시겠지만 이게 경우의 수가 너무 많고 자연어, 말투, 언어… 거의 사람 아니면 생각하기 힘든 복잡한 것을 다 알게 되니까 파괴력을 가진거죠. 그래서 저도 ‘대단한 기술이다’라고 생각을 하게 됐고요. 이제까지 말씀드렸던. 딥블루, 엠파스, 알파고가 다 섞인 느낌의 천재 AI가 나왔다고 말할 수도 있겟습니다.
이 다음에 이제 구글의 ‘바드(Bard)’가 나오고 메타도 이제 새로 내놓는다고 하죠. 그리고 ‘코파일럿(Copilot)’. 마이크로소프트 같은 경우는 오픈 AI에 투자를 했으니까 코파일럿으로 엑셀도 돌려주고 프레젠테이션, PPT에도 ‘예쁘게 사람에 들어간 그림을 만들어줘’라고 하면 PPT도 만들어주는 솔루션을 내놨습니다.
보시다시피 기술에는 이렇게 패션 유행처럼 파고가 있습니다. 2025년~2026년이 되면 거의 처음 말씀드린 딥블루가 나온 지 30년이 될 텐데 이처럼 변곡이 있는 거죠. 이게 3rd 웨이브라고 할 정도로 AI 기술은 계속 있었지만 뭔가 임팩트 있는 기술이 하나 확 나와줘야 발전이 되는 것 같아요. 그래서 네이버 같은 경우는 서치 GPT에 속도를 내고 있고요. 아 참. 알파고가 나왔을 때 NHN은 또 대국을 한 번 더 했어요. 그 한게임 가지고 있는 NHN 아시죠? 그래서 NHN은 바둑 AI 이름이 ‘한돌’이에요, 한돌. 뭐, 한게임이랑 바둑돌을 합친 거라고 생각을 하는데요. 그리고 카카오브레인에서는 ‘오지고’라고. ‘고’가 바둑을 말하는 거니까 그런 것을 내놨었습니다.
이렇게 기술 하나가 나오면 계속 가지를 쳐서 붙기 때문에 계속 물밑에서 달려야 되는 것 같아요. 엠파스 출신분들이, 인공지능 선구자분들이었던 분들이 계속 개발하고 계시고, 또 아마도 서치 GPT가 나오면 한글에 특화됐을 테니까요. 네이버가 또 하이퍼 클로버라는 굉장히 좋은 기술을 갖고 있잖아요. 그렇게 되면 또 가지를 쳐서 이야기를 하게 될 테고요.
오늘의 IT 달린다의 결론은. ‘작은 기술도, 꺼진 것 같은 기술도 다시 보자!’에요. 아무리 유행이 있어도 기술들은 돌고 돕니다. 그래서 아마 작은 스타트업 분들도 분발하고 계실 테고 저도 이렇게 분발하면서…지금 날씨가 한 29도 되거든요. 이게 무슨 콘텐츠냐고 생각하실 수 있는데 이건 그냥 하는 거예요. 그러니까 ‘당인리 중얼중얼 프로젝트?’ 이렇게 생각해주시고요. 바이라인이 준비한 회심의 코너는 아니고요 ㅎㅎ 회식하다 생각한 코너, 영상을 보여주는 코너, 경치를 보여주는 코너, 이진호를 볼 수 있는 코너, 그리고 기술 이야기를 살짝 들어볼 수 있는 그런 코너입니다. 그럼 다음에 또 달리면서 뵙겠습니다.
영상제작_ 바이라인네트워크 <임현묵 PD><최미경 PD>hyunm8912@byline.network
대본_ 바이라인네트워크 <이진호 기자>jhlee26@byline.network