증권사 리포트로 배우는 chatGPT

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chatGPT가 우리에게 미치는 영향을 알 수 있는 지표는 여럿입니다. 저널이나 언론에서 다루는 빈도가 대표적이겠죠. 또하나를 덧붙이면 증권사의 리서치보고서입니다. 암호통화나 가상현실이 영향력을 키울 때도 비슷했습니다. 이유는 간단합니다. 돈이 움직이기 때문입니다. “어떻게 사랑이 움직이니?”라는 대사와 다르지만 항상 돈은 움직입니다. 더 높은 수익율을 찾아서…

증권사 리서치보고서를 보면 회사마다 특징이 있습니다. 개인별로 호불호가 다릅니다. 개인적으론 두께를 중심합니다. 주절주절 나열보고서일 수도 있지만 많은 정보를 축약해서 얻을 수 있는 장점이 있기때문입니다. 최근 chatGPT를 다루는 보고서들이 많습니다. 이 중에서 미래에셋증권의 보고서가 압권입니다. 분량도 책 한권분량입니다. 두 보고서를 더하면 4백여쪽에 달합니다.

Everything Everywhere All at OnceAI가 불러온 新산업혁명
생성 AI: 제 2의 기계 시대

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위 보고서중 AI가 불러온 신산업혁명 마무리를 보면 무척 흥미로운 주제를 간단히 다룹니다. 저도 관심이 많은 주제이기도 합니다. 공을 많이 들어갔습니다.

인공지능 vs 인간지능

ChatGPT는 질문을 받고 나서 인터넷에서 정보를 찾아다가 내놓는 것이 아니다. 최적의 파라미터로 구현된 모델 알고리즘이 서버에 저장되어 있어 구동될 뿐이다. 또 텍스트로 저장되어 있는 것이 아니다. 인터넷 검색이나 텍스트 참고가 없이, 그냥 알고 있는 것을 생성하는 것이다. ChatGPT의 GPT-3는 인터넷상에서 20조 개의 글자를 학습하고, 질문받은 대로 어울리는 답을 생성한다. 말 그대로 사람의 언어를 흉내낼 수 있는 것이지, 사람의 생각 자체는 흉내낼 수 없다. 사람의 생각을 흉내낸다는 것은 현재 인공지능을 개발하는 입장에서도 기피하는 편이다.
ChatGPT가 엄청나게 많은 인터넷 지식을 학습했음에도 역설적이게도 사람에게는 당연한 “상식”이 부족하다. 메타 산하 AI 연구소 수석연구원인 얀 르쿤은 이런 점을 들어 ChatGPT의 역량을 평가절하하기도했다. 종이를 잡은 두 손 중에서 한 쪽 손을 놓을 때 어떤 일이 발생하는지에 대한 것은, 우리에게는 매우 간단해서 인터넷에는 설명조차 없는 지식이다.

신뢰성 문제도 있다. 이동진 영화평론가는 “현재까지 ChatGPT를 써보면, 우선 사실적인 측면에서 틀린게 너무 많다. 그 지식을 고스란히 쓰는 방법에는 무리가 있을 것 같다”고 언급했다.하지만, 그의 발언 중 “ChatGPT같은 인공지능이 나의 창의성을 건드릴 수 있는 무언가의 팁을 주고, 거기서 영감을 받아 사고를 뻗어나가면 되는 것이다”고 말한 점이 인상깊었다. 인간이 가진 고유의 창의력을 가지고 생성형 AI를 조수로 활용하는 것이 ChatGPT와 공생하는 가장 좋은 방법인 것이다. 우리 팀또한 리포트를 작성하는데 있어 AI로부터 많은 도움을 받았다.

그런데, ChatGPT와 같은 생성형 AI가 안드로이드 로봇과 결합한다고 한 번 상상해보자. 카메라와 스피커가 입력 데이터를 받아내는 센서가 되고, 팔, 다리 등이 출력을 위한 액츄에이터가 된다. 안드로이드는 이제 대자연을 직접 보고 그 상황에서 학습을 하게 될 것이다. 텍스트만 학습하는 게 아니라 이 세상의 구조를 이해할 수도 있게 될 것이다. 마치 인간처럼 말이다.실제로 지난 3월 8일, 구글은 사람처럼 보고 듣고 움직이는 인공지능 기반 로봇제어 방식을 공개했다. 언어와 비전 인식 기능을 모두 지원하는 멀티모달 언어모델 “팜-E(PaLM-E) ”으로 파라미터 숫자만 5,620억개다. 예를 들어, 팜-E에게 “서랍에서 과자를 꺼내와”와 같은 명령을 하면, 자연어 분석과 함께 컴퓨터
비전을 기반으로 행동 계획을 “생성”한다. 이처럼 멀티모들은 더 많은 맥락과 정보를 포착할 수 있어 일반적인 인공지능(AGI)에 가까운 성능을 보여주기도 한다. 인간 수준은 아니지만 AGI 시대가 성큼 다가오고 있다는 것은 절대 부인할 수 없다.

AGI의 ‘초능력’에 대항해 인류는 방법을 모색할 것이다. 먼 미래처럼 들릴지 모르지만 인류의 도약을 위해 인류적 차원의 고민으로서 결국 두뇌와 반도체와의 융합을 시도할 것이다. 현재 우리는 그 시작점에 있고, 일론 머스크의 “뉴럴링크(Neuralin k) ” 가 등장한 배경이다. AI가 번개처럼 빠르게 진화하고 있지만, 인간의 바이오 시스템은 그 발전 속도를 따라가기 어렵다. 앞으로는 더욱 더 ‘기능적 측면’에서는 그들을 당분간 당해낼 수 없다. 앞으로는 ‘인간이 인간이기 위한’ 고민을 해야 하지 않을까?

인간의 존재론(Ontology)에 관한 소고

인간을 특별하게 만드는 능력은 창의력인가? 딥마인드 CEO 데미스 허사비스는 창의성은 기억에서 나온다고 주장했다. 기존에 알던 것을 모아 새로운 연결고리를 뽑아서 만들어내는 것이 창의성이라는 것이다. 박지성 선수가 영국 맨체스터 유나이티드에서 활약하던 시절, 그에게는 주전 경쟁을 해야 하는 대선배 라이언 긱스가 있었다. 긱스는 원래 측면에서 돌파하는 역습에 능한 윙어였다. 하지만, 나이를 먹으면서 발이 느려지는 노화는 어쩔 수 없었다. 그럼에도 그는 박지성과의 주전 경쟁에서 결코 크게 밀리는 상황을 만들지 않았다. 창의적인 패스를 하는 미드필더로 거듭났기 때문이다. 축구 경험을 연차와 함께 쌓았기 때문에 남들은 잘 보지 못하는 ‘패스 길’이 보였다는 말이다. 이처럼 창의성은 경험적인 지식에서 나온다.그런 측면에서 창의적인 결과물을 내놓는 것은 AI가 우리보다도 더 잘하는 일이다.

ChatGPT를 사용하다 보면, ‘과연 정말 기계가 치는 답변일까’ 하는 의심조차 들 때가 많다. 질의응답이 마치 “의식이 있는 누군가”가 하는 것처럼 느껴지기 때문이다. 인간의 의식이라는 것은 어떻게 정의해야 할까? 인간의 의식을 설명하는 개념에는 크게 두 갈래로 나뉜다. 첫 번째는 바로 에고 이론(Ego Theory) 이고, 다른 하나는 번들 이론(Bundle Theory)이다. 에고 이론에 따르면, 의식은 어떤 분명한 실체가 있는 것이다. 실체가 있기에 인간은 주관적 경험이 가능 하다. 흡사 인간이 영혼을 가지고 있다는 개념과 같다. 이 관점을 인공지능에 관철시키면, AI가 의식을 가지려면 영혼을 가지고 있어야 한다는 주장으로 치환된다. 터무니없는 얘기다.

하지만, 번들 이론에 투사하면 이야기가 완전히 달라진다. 번들 이론은 과학자들이 에고 이론보다 훨씬 더 선호하는 이론이다. 번들 이론은 인간의 의식을 여러가지 독립적 프로세스로 연결된 “번들”로 구성으로 본다. 의식이 하나의 실체가 아닌, 서로 연결된 경험들의 집합으로 이루어져 있다는 것이다. 어릴 때부터 쌓아온 기억, 나라는 것을 인지할 수 있는 몸과 얼굴의 외형, 내 목소리와 “깨어 있다”는 감각, 나를 이루는 모든 인간관계 등을 모두 합치면, 그게 내 의식이라는 말이다.

인간의 의식이 독립적 프로세서의 집합이라는 것은 AI의 멀티모달과 유사한 개념이다. AI에게도 의식이 있다고 생각해봄직하다. AI가 인간의 경험들을 모방하고 그 경험들이 연결되는 방식이라고 한다면 인간처럼 의식을 갖게 된다고 말할 수 있다. 그리고 인공지능이 경험을 모방하는 것은 이미 가능하다. 강화학습(RLHF)을 통해 AI는 경험을 학습하고 그에 맞춰 행동을 최적화한다. 만약, AI와 인간의 의식이 서로 유사한 방식으로 구성되어 있다면, 미래에는 인간과 인공지능 사이의 의식교류와 공유가 가능할지도 모른다. 즉, AI와 인간의 의식에 대한 연구는 상호보완적이 될 것이다. AI의 의식 연구는 인간의 의식에 대한 이해를 높이는 데 도움이 될 수 있고, 반대로 인간의 의식 연구는 AI의 발전을 뒷받침할 수 있다. 결국 뇌 과학과 인공지능은 함께 발전한다.

레이 커즈와일이 제시한 “특이점(Singularity) ” 의 개념은 AI와 인간의 의식 사이의 경계가 모호해지는 시점을 말한다. 이 시점에 인간은 자신의 의식을 기계에 업로드하는 등 협업이 강화된다. 인간의 창의성과 감성, 그리고 AI의 처리 능력이 결합되는 형태다. 공상과학과 같은 이야기이지만, 그 미래가 빠르게 가시화되고 있다는 느낌이 드는 요즘이다.

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ChatGPT를 결이 다른 방식으로 다루는 보고서도 있습니다. 실무형 보고서로 Chat GPT를 활용한 혁신적인 리서치 방법론과 활용사례 분석입니다. 제목처럼 리서치를 위한 어떤 Prompt를 사용하면 좋은지 사례를 모았습니다.