ChatGPT란 무엇인가요?

대화형 AI의 가장 잘 유명한 구현 중 하나인 ChatGPT는 OpenAI의 생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT) 모델에서 실행됩니다. 이 글을 쓰는 현재 ChatGPT는 멀티모달 GPT-4o AI 모델을 기반으로 하여 텍스트 생성 외에도 이미지를 생성 및 오디오 대화를 할 수 있습니다.

ChatGPT는 2022년 처음 출시된 이후 언론의 큰 주목을 받았습니다. 그 인기는 Google Gemini(구 Bard) 및 Anthropic's Claude와와 같은 경쟁 제품의 개발을 포함하여 현재의 AI 붐에 크게 기여했습니다. 

그러나 ChatGPT는 표절, 잘못된 정보를 생성하고 인간 작업자를 대체하기 위한 생성형 AI 사용 등 대규모 언어 모델(LLM) 기술과 관련된 문제에 대한 우려를 불러일으키기도 했습니다.

ChatGPT는 CEO인 Sam Altman과 사장 Greg Brockman, 그리고 Elon Musk와 Ilya Sutskever 등이 설립한 머신 러닝 및 AI 스타트업인 OpenAI에서 개발했습니다. OpenAI는 ChatGPT와 GPT 모델 제품군 외에도 DALL-E 이미지 생성 모델과 텍스트-비디오 모델인 Sora도 개발했습니다. 

OpenAI는 처음에 비영리 단체로 설립되었지만, 현재는 501(c)(3) 비영리 단체인 OpenAI, Inc.가 영리 자회사인 OpenAI Global LLC의 대주주인 지주 회사를 지배하는 혼합형 벤처입니다. OpenAI는 설립 이후 2019년까지 Microsoft로부터 총 130억 달러에 달하는 상당한 투자를 받았습니다. 

OpenAI에 대한 Microsoft의 투자는 대부분 Azure 클라우드 컴퓨팅 크레딧의 형태로 이루어졌습니다.¹ 그 대가로 Microsoft는 다른 개발자가 자체 생성형 AI 툴을 만드는 데 사용할 수 있는 OpenAI API에 Azure 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 통해 액세스 권한을 제공하고 OpenAI의 수익을 공유합니다. Microsoft Copilot 및 Bing AI 서비스도 GPT 모델로 구동됩니다.

ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)의 일종인 생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT)를 사용하여 작동합니다. 트랜스포머는 모델이 입력 시퀀스에서 가장 관련성이 높은 부분을 식별할 수 있도록 하는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 대규모 입력에 대한 컨텍스트를 유지하는 데 특화된 딥 러닝 신경망 아키텍처의 한 유형입니다. 

일반적으로 ChatGPT는 다음과 같은 2단계 프로세스를 통해 응답을 생성합니다. 

1. 언어 이해: 모델은 임베딩 과정을 통해 사용자 입력을 숫자 표현으로 변환합니다. 임베딩을 통해 ChatGPT는 사용자 의도와 의미 및 구문적 의미를 포착하고 처리할 수 있습니다. 
2. 응답 생성: GPT 모델은 입력 시퀀스와 사용자 상호작용의 더 큰 맥락을 결합하여 응답을 생성합니다. 응답은 모델이 학습 과정을 통해 얻은 지식에 의해 결정됩니다. 모델은 학습 데이터의 유사한 콘텐츠를 기반으로 응답을 예측합니다. 
   

ChatGPT와 같은 AI 기반 챗봇은 사용자 입력과 데이터 세트의 내용을 비교하는 복잡한 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 작동합니다. 학습 중에 GPT는 학습 데이터에서 패턴과 관계를 식별한 다음 이러한 결과를 사용하여 문장의 다음 단어와 같은 실제 결과를 예측합니다. ChatGPT의 아웃풋은 학습 데이터의 패턴을 기반으로 한 예측을 나타냅니다. 

ChatGPT의 첫 번째 버전을 구동한 모델인 GPT-3.5는 2018년에 처음 도입된 3세대 GPT 모델 제품군의 일부였습니다. 이제 GPT-4o에 액세스할 수 있는 사용자는 ChatGPT를 사용하여 오디오 및 이미지 콘텐츠를 모두 생성할 수 있습니다. 사용자는 인터넷 브라우저 또는 macOS, Windows, iOS 및 Android의 앱을 통해 ChatGPT에 액세스할 수 있습니다. 

ChatGPT는 인터넷에서 가져온 방대한 콘텐츠 데이터 세트를 기반으로 학습됩니다. 여기에는 포럼 게시물, 뉴스 기사, 이미지 및 웹사이트가 포함됩니다. 예를 들어 GPT-3는 당시 Wikipedia 전체를 포함하여 45테라바이트가 넘는 텍스트 데이터로 학습되었습니다. 이를 통해 인간이 생성한 언어의 패턴을 이해하고 서로 다른 주제 간의 관계를 이해할 수 있습니다. 

GPT 모델은 지도 학습, 비지도 학습 및 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF) 등 다양한 기법을 혼합하여 학습되며, 이 기법에서는 인간 트레이너가 모델의 응답에 순위를 매기고 최적의 성능을 위한 보상 메커니즘을 생성합니다. 초기 사전 학습 단계는 감독하지 않으며 나중에 RLHF가 미세 조정을 위해 사용됩니다. 

ChatGPT는 영화 대화로 구성된 데이터 세트와 같은 추가 대화 데이터 세트를 사용하여 기본 GPT 모델에서 더욱 미세 조정됩니다. 비지도 학습 프로세스를 통해 모델은 방대한 비정형 데이터를 소화하고 해당 콘텐츠의 패턴과 의미에 대해 자체 결론을 내립니다. 

ChatGPT는 사람의 피드백에 응답합니다. 사용자는 치료사나 커리어 가이드와 같은 특정 방식으로 작동하도록 ChatGPT에 지시할 수 있습니다. 사용자 피드백은 엄지 올리기 및 엄지 내리기 버튼으로 확장되어 ChatGPT의 응답을 더욱 맞춤화할 수 있습니다. 

ChatGPT는 다양한 작업을 처리할 수 있는 다목적 AI 기술의 예입니다. 무료 버전의 ChatGPT도 상당한 유용성을 제공하지만, OpenAI 계정으로 ChatGPT의 유료 티어 중 하나를 구독하는 사용자는 더 강력한 GPT 모델을 이용할 수 있습니다. 

ChatGPT의 사용 사례는 다음과 같습니다. 

• 콘텐츠 제작: ChatGPT는 이메일 작성, 기사 개요 및 초안 작성, 팟캐스트 및 동영상 스크립팅, 소셜 미디어 게시물 작성 등을 도울 수 있습니다. 

• 요약: ChatGPT는 긴 글과 보고서를 사용자가 원하는 형식으로 처리하고 요약할 수 있습니다. 사용자는 복잡한 주제에 대한 간단한 설명을 생성하도록 지시할 수도 있습니다. 

• 웹 검색: 2024년 10월부터 검색 엔진에 액세스할 수 있게 된 ChatGPT는 생성된 텍스트 및 오디오 응답에 실시간 검색 결과를 포함할 수 있습니다. 

• 입사 지원: 2024년 10월부터 검색 엔진에 액세스할 수 있게 된 ChatGPT는 회사를 조사하고 관련 채용 기회를 찾으며 특정 직무에 맞는 이력서와 자기소개서를 맞춤화할 수 있습니다. 

• 비즈니스 기획: 사용자는 ChatGPT에 비즈니스 분석가 역할을 요청하여 시장 조사를 실시한 후 비즈니스 계획과 보고서를 작성할 수 있습니다. 

• SEO: ChatGPT는 쿼리에 대한 관련 키워드 목록을 반환할 수 있습니다. 그런 다음 사용자는 해당 글 또는 웹페이지 사본의 개요와 초안을 작성하도록 요청할 수 있습니다. 

• 전자 상거래: ChatGPT는 전자 상거래 웹사이트에서 사용할 제품 설명 초안을 작성할 수 있습니다. 

• 언어 번역: ChatGPT는 80개 이상의 언어를 지원하며 언어 간에 기계 번역을 제공할 수도 있습니다. 

• 콘텐츠 마케팅: ChatGPT는 기사나 백서에서 일련의 소셜 미디어 게시물을 생성하는 등 한 채널에서 다른 채널로 콘텐츠의 용도를 변경할 수 있습니다. 

• 조언: 사용자는 실제 상황이나 가상의 상황을 설명하고 ChatGPT에 무엇을 해야 하는지 또는 어떻게 대응해야 하는지에 대한 조언을 요청할 수 있습니다. 치료사나 코치처럼 특정 방식으로 행동하도록 ChatGPT에 지시를 내릴 수 있습니다. 하지만 ChatGPT는 숙련된 사람이 아닌 머신 러닝 알고리즘이므로, 특히 법률이나 의료 서비스와 같은 민감한 주제에 대해서는 그 응답을 진정한 전문 지식으로 간주해서는 안 됩니다.

• 이미지 생성: ChatGPT의 새로운 피처 중 하나는 AI가 생성한 이미지를 만드는 것입니다. ChatGPT는 이전에 OpenAI의 DALL-E 모델로 이미지를 생성할 수 있었지만 이제는 자체적으로 생성할 수 있습니다. 

• 음성 대화: ChatGPT의 음성 모드를 사용하면 사용자와 보다 자연스럽게 상호작용할 수 있습니다. 자연어 이해(NLU) 및 자연어 생성(NLG)기능은 AI 기반 대화 경험으로 이어집니다. 현재 OpenAI는 사용자가 ChatGPT와 할 수 있는 음성 대화의 수를 제한합니다. 

• 코딩 및 코드 디버깅: 프로그래머와 개발자는 ChatGPT에 코드를 검토하고 잠재적으로 오류를 찾거나 누락된 코드 스니펫을 제공하도록 요청할 수 있습니다. 

2023년에 OpenAI는 맞춤형 GPT(사용자가 특정 목적에 맞게 수정할 수 있는 ChatGPT 기반 챗봇) 를 생성하는 옵션을 도입했습니다. 사용자는 매번 행동 방법에 대한 자세한 지침을 프롬프트하는 대신, 특정 사용 사례에 맞게 맞춤형 GPT를 미세 조정할 수 있습니다. 

맞춤형 GPT의 장점은 지식 파일을 GPT 빌더에 업로드하고 다른 사용자와 GPT를 공유할 수 있는 것입니다. 맞춤형 GPT를 사용하면 기본 ChatGPT의 기본 능력 이상의 기능을 추가하는 자체 AI 시스템을 만들 수 있습니다. 맞춤형 GPT를 만드는 기능은 프리미엄 사용자로 제한되지만 무료 사용자도 사용할 수 있습니다.

ChatGPT는 무료 OpenAI 계정 또는 여러 유료 티어에서 사용할 수 있습니다. 게시 시점을 기준으로 ChatGPT 요금제는 다음과 같습니다. 

• ChatGPT 무료: 무료 사용자는 기본적으로 GPT4o-mini를 사용하며, 2025년 1월에 출시된 최신 소형 모델인 GPT-4o 및 GPT-o3 mini에 제한적으로 액세스할 수 있습니다. 사용자는 ChatGPT가 웹을 검색하여 실시간 데이터를 찾고 응답에 포함하도록 할 수 있습니다. 음성 모드 및 파일 업로드는 제한됩니다. 

• ChatGPT Plus: 이 티어에서는 OpenAI의 '심층 연구' 및 추론 모델, 음성 모드 및 GPT-4.5 미리 보기에 대한 액세스뿐만 아니라 사용 제한을 늘립니다. 사용자는 맞춤형 GPT를 만들 수 있으며 OpenAI의 비디오 생성 모델인 Sora에 제한적으로 액세스할 수 있습니다. 

• ChatGPT Pro: ChatGPT Pro는 고급 음성 모드 외에도 모든 추론 모델과 GPT-4o에 대한 무제한 액세스를 제공합니다. 사용자는 비디오 및 화면 공유, 심층 연구 모델 및 Sora 비디오 생성에 대한 제한을 늘릴 수 있습니다. ChatGPT Pro 사용자는 OpenAI가 '가장 어려운 질문에 대한 최상의 답변을 위해 더 많은 컴퓨팅'을 제공한다고 설명하는 o1 '프로 모드'에도 액세스할 수 있습니다.²

• ChatGPT Teams:  Teams는 ChatGPT를 위한 두 가지 직장용 요금제 중 첫 번째 요금제입니다. 조직은 내부 Google Drive 스토리지를 연결하여 개인화된 아웃풋을 제공하는 동시에 직원에게 모든 Plus 피처를 제공할 수 있으며, GPT-4o의 메시지 한도를 높일 수 있습니다. 

• ChatGPT Enterprise: 조직 전체에 적용되는 ChatGPT 요금제는 GPT-4o에 더 큰 컨텍스트 창을 제공하여 사용자가 더 많은 콘텐츠와 데이터로 더 큰 입력 시퀀스를 만들 수 있도록 합니다. OpenAI의 추론 모델에 대한 액세스는 포함되지만, 엔터프라이즈 데이터는 모델 학습에서 제외됩니다(기본적으로 사용자 데이터에 대한 모델 학습 권한은 OpenAI가 보유). 

• ChatGPT Edu: ChatGPT의 교육 중심 요금제는 ChatGPT Enterprise와 유사하지만 대학 및 대학교를 대상으로 합니다. 여기에는 ChatGPT Edu 사용자가 제공한 입력 데이터에 대한 학습 면제가 포함됩니다. 

ChatGPT와 생성형 AI는 전반적으로 인상적인 기술입니다. 사용자는 콘텐츠를 생성하고 시간이 많이 소요될 수 있는 일상적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 그러나 일각에서는 소프트웨어의 단점을 발견하기도 합니다. ChatGPT의 한계는 다음과 같습니다. 

• 신뢰도: ChatGPT의 주간 활성 사용자 4억 명 중 유료 구독자는 1,550만 명에 불과합니다.³ 일부 사용자는 2025년 초 이후 지능 저하⁴, 메모리 장애⁵, 응답 시간 단축⁶ 등을 이유로 성능이 저하되었다고 보고합니다. 

• 정확성: ChatGPT는 질문에 답할 때 출처를 인용하지 않습니다. 사용자는 ChatGPT를 프롬프트하여 소스를 제공할 수 있지만 이러한 소스는 확인되지 않습니다. 사용하기 전에 ChatGPT에서 제공하는 모든 정보를 확인하는 것이 가장 좋습니다. 

• 투명성: ChatGPT는 OpenAI의 다른 모든 제품과 마찬가지로 비공개 소스입니다. 즉, 제3자가 내부 작동 방식을 확인 또는 검증할 수 없습니다. ChatGPT는 또한 응답에 인용문을 제공하지 않습니다. 

• 할루시네이션: 모든 생성형 AI 툴은 실제 결과와 일치하지 않는 아웃풋을 생성하는 할루시네이션 또는 혼동이 발생하기 쉽습니다. 이는 기본 알고리즘이 실제 생활에 존재하지 않는 학습 데이터의 패턴을 식별하기 때문입니다.

  생성형 AI 모델은 인간과 같은 방식으로 사실을 파악하지 못합니다. 매우 정교한 패턴 인식 툴이며 어떠한 상황에서도 최선을 다해 추측하는 것이 최선입니다. 

• 추론: 2025년 연구⁷ 에 따르면 ChatGPT도 때때로 인간과 동일한 논리적 오류에 빠지는 것으로 나타났습니다. 편향이 있을 수 있으며, 이는 인간이 만든 콘텐츠를 기반으로 학습되었다는 점을 고려하면 당연한 일입니다. 간단한 논리 문제와 마찬가지로 주관적인 추론 작업을 수행하는 데 어려움을 겪습니다. ChatGPT는 또한 인간과 유사한 또 다른 특성인 자신의 지능을 과대평가하는 경향이 있습니다. 

ChatGPT는 출시 초기부터 상당한 인기를 누렸지만, 챗봇과 그 모기업은 다음과 같은 여러 윤리적 문제를 야기했습니다. 

• 저작권 침해: OpenAI는 저작권이 있는 콘텐츠로 모델을 학습시켰다는 이유로 The New York Times와 The Chicago Tribune을 포함한 여러 출판사로부터 소송을 당했습니다. 이에 대해 OpenAI는 공개 서한⁸을 발표하여 자사와 다른 미국 AI 개발자를 허용하는 것이 중국과의 경쟁을 극복하는 데 중요하다고 주장했습니다. 

• 표절: ChatGPT와 같은 생성형 AI 앱의 등장으로 AI 콘텐츠 탐지기가 등장했지만, 항상 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다. 사용자는 ChatGPT가 에세이를 생성하도록 하고 탐지를 우회할 수 있을 정도로 수정할 수 있습니다. ChatGPT 자체도 응답에 저작권이 있는 콘텐츠를 아웃풋할 수 있으며, 이 역시 표절에 해당합니다. 

• 오용 가능성: 다른 생성형 AI 툴과 마찬가지로 ChatGPT도 악의적인 목적으로 사용될 수 있습니다. 전 세계적으로 선거 결과에 영향을 미치기 위해 AI가 만든 딥페이크와 허위 정보가 배포되고 있습니다.⁹

• 개인정보 보호 위반: Teams 및 Enterprise 요금제과 같은 몇 가지 예외를 제외하고 OpenAI는 입력 데이터를 수집하여 모델을 추가로 학습시키는 데 사용합니다. 사용자가 기밀 정보나 민감한 정보가 포함된 프롬프트를 제출하는 경우 해당 데이터가 다른 사용자에게 제공되는 아웃풋에 표시될 수 있습니다. 

• 환경 영향: ChatGPT 쿼리는 인터넷 검색보다 10배 많은 전기를 사용합니다. 기존 검색 엔진 대신 ChatGPT로 검색하는 사용자가 늘어나면서 ¹⁰ 이러한 에너지 수요는 계속 증가하고 있습니다. OpenAI의 새로운 추론 모델인 o3는 작업당 USD 1,000 이상의 컴퓨팅 전력을 소비할 수 있습니다.¹¹ 2021년 발표된 한 논문에 따르면 GPT-3의 학습 과정에서 약 552톤의 이산화탄소가 배출된 것으로 추정되며¹², 그 이후 OpenAI의 모델은 더욱 정교해졌습니다.