최근 IDC는, 생성형 AI가 monetizing 측면에서 가장 영향을 많이 미치는 영역이 ‘개발’이라는 조사 결과를 발표했습니다. 생성형 AI의 활용으로 글쓰기나 디자인 영역에서 다양한 버즈가 발생하고 있지만, 비즈니스에 직접적인 영향을 미치는 생산성의 변화는 ‘개발 환경의 자동화’에서 두각을 나타내고 있지요
이러한 변화 속에서 부각되는 흥미로운 관점은 ‘AI의 민주화’입니다. 수년 전 노코드(No-code), 로우코드(Low-code) 개념이 등장하면서 일반인들도 손쉽게 프로그램을 만드는 ‘개발의 대중화’ 여건이 조성되었는데요, 생성형 AI는 여기에 한발 앞서 이전에 개발자들도 감히(?) 건드리지 않았던 ‘AI 기술의 대중화’를 실현시키고 있습니다. 일부 전문가들만의 리그였던 AI가 대중의 품에 안겨진 미래는 어떤 모습이고, 그 속에서 기업의 비즈니스 앞으로 어떤 준비를 해야 할까요?
개발자가 비개발자와 경쟁하는 시대
생성형 AI 도구의 사용 편의성, 경제성 혁신은 AI 서비스 제작을 위한 일반인들의 허들을 대폭 낮추고 있습니다. 이미지, 영상, 텍스트 등 각 영역에 특화된 다양한 AI 도구들이 창작 과정을 단순화하고, 전문 지식이나 경험 없이도 높은 품질의 콘텐츠와 서비스를 생성할 수 있도록 도와주고 있기 때문이죠.
특히, 사용자의 질문을 대응하는 AI 챗봇 개발은 Open AI의 GPTs의 출시 이후 큰 전환기를 맞이하고 있습니다. 코딩이 없이도 AI 비서를 만들 수 있어, 실제 2023년 1월말 기준 300만개의 GTPs가 등록되며 뜨거운 관심을 받고 있습니다. ChatGPT 가 AI 활용의 대중화 시대를 열었다면, GPTs는 AI 개발의 대중화를 가속화 시켰다고 할 수 있습니다. 이제는 AI 개발자가 비개발자와 경쟁하는 시대가 된 것이죠.
GPTs 가 제시하는 근본적인 가치 제안은 무엇일까요. 샘 알트만이 GPTs를 발표하며 강조했던 세가지,
①5분만에 ②당신만의 챗봇을 만들고 ③수익 창출도 가능하다'는 비전에서 찾아볼 수 있을 것 같습니다.
중요한 것은 이 세가지 비전이 개발자들과 우리 일상에 적지 않은 영향을 미친다는 것입니다. 그 이유를 알아보겠습니다.
① 5분만에 뚝딱 만듭니다
'5분만에' 라는 단어가 참 자극적입니다. 딸아이를 위해 계란 후라이를 만드는 시간보다 적은 시간입니다.
세부 기능 구현에 복잡성은 있지만, 실제로 GPTs는 5분이면 기본적인 챗봇을 만들어낼 수 있습니다. 기존에 AI 챗봇을 개발하고 운영하는데 소모되던 시간과 노력을 생각해 보면, 혁명적인 변화라 할 수 있습니다.
과거 AI 챗봇을 개발하고 운영하던 과정은 개발자들에게 난이도가 높은 작업이었습니다.
사용자 발화를 이해하는 자연어 처리(NLU)의 복잡성이 높고 사용자가 질문하는 다양한 의도와 맥락를 이해하는 것이 쉽지 않습니다. 또한 학습된 데이터의 무결성을 유지하는 것과 사용자와 자연스럽고 친숙하게 느껴지는 대화를 구현하는 것도 어려움이 컸지요.
이러한 문제를 극복한 AI 챗봇을 이제는 비 개발자도 손쉽게 구현할 수 있게 된 것이죠
| 특징 | 기존 챗봇 개발 | GPT 기반 챗봇 개발 |
| 자연어 이해 | 낮음(제한된 패턴과 키워드에 의존) | 매우높음(다양한 언어와 상황에 대한 이해력) |
| 대화의 유연성 | 낮음(사전에 정의된 시나리오에 의존) | 높음(다양한 주제와 상황에 동적으로 대응가능 |
| 개발 시간 | 길음(규칙 및 응답 수동 설정) | 짧음(사전 학습된 모델 사용) |
| 데이터 의존도 | 높음(특정 도메인에 대한 상세 데이터 필요) | 낮음(대규모 데이터셋으로 사전 학습) |
| 맥락 이해 및 유지 | 낮음(간단한 대화에서만 유효) | 높음(대화의 맥락을 잘 이해하고 유지) |
| 사용자 맞춤화 | 제한적(사용자 맞춤화에 제한적) | 유연함(사용자 입력과 상호작용에 기반하여 동적으로 조정) |
| 유지보수 및 확장성 | 어려움(규칙 및 시나리오 수동 업데이트 필요) | 용이함(모델 업데이트를 통한 쉬운 확장) |
중요한 사실은 실패의 비용이 크지 않다는 것입니다.
이렇게도 해보고 저렇게도 해봐도 챗봇을 만드는데 걸리는 시간과 비용은 이전에 비할 바가 아닙니다. 줄어든 개발 비용만큼 다양한 실험적인 시도가 가능해지고, 자연스럽게 혁신성이 확대되는 결과를 창출합니다.
과거 개발자들이 심혈을 기울이며 알고리즘을 개발하던 고난의 시간은, 프롬프트를 튜닝하고, SEO를 높이기 위한 노력으로 대체되며, (개발팀장이 아닌) 시장이 원하는 완성도를 높이는 시간으로 바뀌는 것이지요
② 당신만의 챗봇을 만들 수 있습니다.
GPTs가 가진 흥미로운 기능 중 하나는, 개발자가 챗봇의 성격을 창조해 낼 수 있다는 점입니다. 이 영역은, 오히려 (저를 포함한) 공돌이, 개발자보다 문과생들에게 더 유리해 보입니다.
- 우선, 페르소나가 있는 챗봇을 만들 수 있습니다.
Instruction 부문에 챗봇의 직업이 무엇이고, 어떤 미션을 가지고 있으며, 이를위해 어떤 역할을, 어떤 순서로 한다는 등의 대화의 방식까지 정의할 수 있습니다. 심지어 궁서체로 말할지 흥분한 브라질 아나운서 톤으로 말할지를 정의하거나, 논리성을 가지고 사실대로 말할지, 또는 사실이 아니라 허구 또는 상상력을 발휘하며 말할지도 정할 수 있습니다.
이는 ChatGPT에게 직접 문제 해결을 요청할 때, 페르소나와 상황을 먼저 명시하면 그에 의도한 답변이 유도되는 기능과 동일합니다. 예를들어 ‘존 레논이 천체 물리학을 배우는 이유’를 물어보면 기본적으로 해당 사실은 알려진 바 없다고 답변하지만, 넌센스 질문에 대한 답변을 하라고 하면 ‘비틀즈의 노래가 실제로는 우주 여행을 준비하는 비밀코드’였다며 상상력과 영감을 자극하는 재미있는 답변을 제시합니다. - 또한, 나만의 데이터를 기반으로 Unique한 챗봇을 만들 수도 있습니다.
특정 지식 학습을 위한 별도 문서를 업로드할 수 있어, 개인과 기업이 가진 노하우에 특화된 챗봇을 개발할 수 있습니다. 카카오톡 대화 csv 파일이나, 유투브 스크립트를 다운받아 사용할 수도 있고, 특정 Site의 내용을 크롤링해서 데이터로 활용할 수 있습니다
실제로 연인의 카카오톡 대화 내용을 가지고 궁합을 맞추거나, 공공데이터를 기반으로 [퇴직 소득세를 계산하고, 법률 조언을 하는 Gpts 세무 도움이]를 만들 수도 있습니다.
③ 수익창출도 가능하다
OpenAI는 GPTs를 만든 개인이 직접적인 수익을 창출할 수 있을 것이라 발표하였습니다.
수익 창출에 대한 구체적인 기준과 방법은 추후 제공될 예정입니다. 하지만 이미 GPTs의 순위권 전쟁은 시작되었고, 수익 분배가 되는 시점에 검색 상위권을 차지하기 위한 노력과, GPTs를 이용해 자신의 사이트를 연결시켜 본캐의 (광고 등의) 노출을 증가 시키는 등 이미 치열한 전쟁이 시작된 양상입니다.
기본적으로 고객이 돈을 지불하는 것은
- 누군가의 시간을 절약해 주거나
- 누군가를 행복하게 해주거나
- 누군가 돈 버는걸 도와줄 때 이루어지며
- 위 항목의 강도가 커질수록 큰돈을 지불할 최소지불의향(MWP) 이 커집니다.
하지만 GPTs만으로 수익 창출이 가능해지는 시점에서 좀 더 심각히 고려해야 할 문제가 있다는 점에서 기존 개발자들에게 반격의 카드가 남아 있습니다.
- 우선, 품질이 완벽해야 합니다.
사용자가 돈을 내는 순간 그들은 고객으로 변합니다. 이러다보니, 할루시네이션(답변 오류)을 허용하는 범위가 급격히 줄어듭니다. 브랜드 평판이 떨어지거나, 불매 여론이 형성될 수 있으며 자칫 소송까지 불사할 수 있습니다. RAG(Retrieval Augmented Generation) 등을 이용해서 정확도와 품질을 높이는 개발자 역량이 필요할 수 있습니다 - 또한, 저작권 문제를 심각히 고려해야 합니다.
모든 저작권 문제는 저작권을 도용한 사람이 돈을 벌 때 발생합니다. 단체 톡방에서 사용된 대화 내용을 무단으로 사용하는 것, 누군가의 Youtube 스크립트를 다운 받아 학습하는 것 모두 적법한 절차를 고려해야 합니다. 나아가, 사용자는 여러분이 만든 GPTs의 산출물을 본인의 상업적 활용 시에도 저작권의 문제가 없을지 확신할 수 있어야 합니다. 생성형 AI 서비스의 활용 시 저작권 이슈는 이미 다양한 소송 사례가 나오고 있어 AI 생성물 또는 저작권에 대해 점검하는 프로그램이 조만간 상용화될 것으로 보입니다.
- 마지막으로 경쟁사가 생깁니다.
비슷한 기능의 GPTs에 비해 차별적 경쟁력을 가지고 있어야 합니다. 경쟁 서비스에게 견제를 당하기도 하고, 서로의 저작권(특히 인스트럭션 부분)에 대핸 마찰이 생길 수도 있습니다. 차별적 경쟁력을 확보하는 것은 GPTs 가 제공하는 기능만으로 어려울 수 있습니다. 다른 API를 연동하거나, 좀더 프로그래밍 특화된 기술로 독특하고 차별적인 기능을 제공할 수 있어야 할 것입니다.
GTPs에 위기를 느끼는 사람이 비단 개발자 만은 아닐 것입니다. 실제로 AI 챗봇이 누군가를 '대체'하기 시작했습니다. 로고 디자이너, 이미지 작가 등 그 시장 수요의 결과를 우리는 GPTs의 대문에서 손쉽게 접할 수 있습니다. (아래 이미지). 마찬가지로 유사 기능을 제공하는 스타트업들도 대체될 수 있습니다.
No-code 가 일상화되면서, 코드 안의 진의를 알 필요가 없어졌습니다. 그렇다면 진의를 탐구하는 사람들(개발자, 작가, 창작자)도 필요 없어지게 될까요? 이후 포스팅에서 이 내용을 집어보려 합니다.
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