GPT가 비영어권 데이터도 학습하면서 한글 질문에도 명확하게 답변하자, 국내에서 챗GPT의 능력을 과대평가하거나 만능이라고 오해하는 경우를 많이 봅니다. 정말로 챗GPT는 만능일까요?
기술 관련 컨퍼런스 콜이나 회의에 참석하면 자주 받는 질문이 있습니다. 바로 "챗GPT를 사내에 도입할 때 어느 영역까지 활용 가능한가?"입니다. 많은 분들이 100%에 가까운 정확성과 효율성을 기대하시지만, 제가 항상 드리는 답변은 이렇습니다.
질문에 대한 답변 만족도가 75%만 넘어도 성공적인 사내 도입이라고 볼 수 있다는 것입니다.
그렇다면 사람들은 챗GPT에 대해 어떤 오해를 하고 있을까요? Q&A 형식으로 정리해보았습니다.
챗GPT에 대한 대표적인 오해
Q1. 챗GPT가 말해주는건 정확한 정보인가요?
A1.
챗GPT는 학습된 데이터를 기반으로 가장 적절해 보이는 답변을 생성하는 것입니다.
즉, 진실과 거짓을 구분하는 것이 아니라, 주어진 맥락에서 통계적으로 가장 그럴듯한 응답을 만들어내는 것이죠. 따라서 때로는 매우 그럴듯하게 들리지만 사실이 아닌 정보를 제공할 수도 있습니다.
Q2. 챗GPT는 알고 얘기하는 건가요?
A2.
챗GPT는 실제 세계에 대해 전혀 알지 못합니다.
챗GPT는 단지 인터넷과 책에서 수집된 방대한 데이터를 통계적으로 분석하여 학습한 패턴만을 가지고 있을 뿐입니다. 실제 세계에 있는 데이터에서 선별되고 필터링된 정보만 알고 있으며, 이 제한된 정보를 토대로 매우 설득력 있는 이야기를 만들어내는 것입니다.
GPT는 이렇게 학습한 패턴을 기반으로 문장을 생성하고 스스로가 학습한 바를 자연스럽게 표현할 뿐, 실제 세계에 대한 진정한 이해나 경험은 전혀 없다고 할 수 있습니다.
Q3. 챗GPT는 생각을 할 수 있나요?
A3.
챗GPT는 생각하지 않습니다.
챗GPT는 단순히 패턴 매칭과 통계적 분석을 통해 입력받은 텍스트에 대한 응답을 생성하는 시스템입니다.
요청된 문제나 글에 대해 대체로 정확한 전제와 옳은 문장을 기술할 수 있지만, 이는 학습된 패턴을 재조합하는 것일 뿐 진정한 의미의 사고 과정이 아닙니다.
GPT는 스스로 추론하거나 생각을 확장하는 기계가 아니며, 인간처럼 의식적인 사고나 독창적인 아이디어를 만들어내는 능력이 없습니다.
Q4. 챗GPT가 자신있게 답변하는 근거가 있나요?
A4.
챗GPT는 본질적으로 텍스트를 생성하는 언어 모델입니다.
이 모델은 입력받은 질문의 맥락과 의도를 분석한 후, 방대한 학습 데이터베이스에서 관련성 높은 정보를 찾아 응답을 구성합니다. 특히 주목할 만한 점은 GPT의 자신감이 학습 데이터와의 유사성에 따라 크게 달라진다는 것입니다.
익숙한 주제나 패턴을 다룰 때는 매우 확신에 찬 어조로 상세하고 그럴듯한 답변을 제시하지만, 반복적으로 오류를 지적받거나 불확실한 영역에 대해 질문받으면 "단지 도움이 되고 싶었을 뿐입니다"와 같은 겸손하고 조심스러운 태도를 보이기도 합니다.
이러한 행동 패턴은 모델의 응답이 실제 지식이나 이해에 기반한 것이 아니라, 학습된 패턴의 재현이라는 것을 잘 보여줍니다.
맺음말
챗GPT는 강력한 도구이지만 만능이 아닙니다. 할루시네이션이라는 심각한 약점이 있으며, 실제 세계에 대한 진정한 이해나 경험 없이 학습된 데이터의 패턴을 재구성할 뿐입니다. 또한 진정한 의미의 사고나 추론 능력이 없고, 단순히 통계적 패턴 매칭으로 응답을 생성합니다.
따라서 챗GPT를 활용할 때는 이러한 한계를 명확히 인식하고, 보조 도구로서 적절하게 활용하는 것이 중요합니다. 특히 답변의 정확성을 맹신하지 말고, 필요한 경우 반드시 추가 검증을 거쳐야 합니다.
챗GPT와 같은 LLM 모델의 허위 정보 생성이라는 약점을 보완하기 위해 RAG가 주목받고 있지만, 아직 정확성을 완벽히 보장하지는 못합니다. Fine-Tuning처럼 특정 도메인에 최적화해야 하지만, 모든 모델에서 '최적화'는 '과적합'이라는 양면성을 가진다는 점을 기억하시기 바랍니다.
