[컴퓨터월드] 기업의 효율성과 경쟁력을 높이기 위한 도구로 인공지능이 점점 더 중요해지고 있다. 이 중에서도 언어 모델인 ‘챗GPT’가 기업 활용 전략의 핵심으로 여겨지고 있다.

챗GPT는 고객 서비스 향상부터 마케팅 캠페인 최적화, 새로운 제품 개발, 생산성 향상, 비용 절감까지 다양한 영역에서 기대치가 높다. 특히, 고객 서비스 향상에 있어 챗GPT에 거는 기대가 크다. 고객의 다양한 질문에 신속하고 유익하게 답변을 제공하며, 고객의 피드백을 수집하고 분석함으로써 고객 만족도를 향상시킬 것으로 기대한다. 보다 나은 서비스를 제공하고 성공적인 상품 개발을 위해서는 고객의 목소리를 빠르고 정확하게 파악하는 것이 무엇보다 중요하기 때문이다.

마케팅 캠페인 분야에서도 챗GPT의 활용 잠재력은 무궁무진하다. 고객의 관심사에 맞는 마케팅 콘텐츠를 생성하고, 고객의 행동 패턴을 분석함으로써 캠페인의 효과를 측정하고 개선할 수 있다. 이는 더욱 세밀한 타기팅과 고객 이해를 가능케 한다.

새로운 제품 개발에 있어서도 챗GPT는 큰 잠재력을 보인다. 고객의 요구 사항을 파악하고 새로운 제품에 대한 아이디어를 제공함으로써, 제품의 개선과 혁신을 도모할 수 있다. 더 나아가, 새로운 제품을 테스트하고 고객의 피드백을 수집하여 제품의 품질을 개선하는 역할도 수행한다.

챗GPT는 기업의 생산성 향상에도 크게 기여할 수 있다. 반복적인 업무를 자동화함으로써 직원들이 더 중요하고 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 돕는다. 또한, 챗GPT는 기업의 비용 절감에도 도음을 줄 수 있다. 인건비 절감은 물론, 업무 처리 시간의 단축을 통한 간접적인 비용 절감 효과도 가져올 수 있다.

이와 같이 기업들이 챗GPT에 기대하는 바가 매우 컸음에도 불구하고 국내에서 챗GPT에 대한 관심이 최근 줄어들고 있다. 이는 미국의 관심도 변화 추이와 비교할 때 완전히 다른 양상을 보인다. 한국에서는 미국보다 늦게 출발해서 매우 빠른 속도로 폭등한 후, 아주 빠르게 열기가 식어가고 있다. 2023년 정점에 비해 1/3수준까지 주저앉았다. 이는 무엇을 의미할까?

국내에서 챗GPT에 대한 관심의 하락은 이 기술에 대한 초기 열기가 가라앉고 있다는 신호로 해석될 수 있다. 초기에는 챗GPT의 놀라운 능력과 잠재성에 많은 사람들이 흥미를 보였고, 이에 따라 관련 기사와 이슈가 폭발적으로 증가했다. 그러나 시간이 지남에 따라 이 관심은 조용히 사그라들고 있다.

이러한 현상은 몇 가지 요인으로 설명될 수 있다. 첫째, 초기에는 챗GPT의 혁신적인 기술과 가능성에 대한 호기심과 기대가 컸다. 그러나 시간이 지나면서 실제 사용 및 적용에서 문제들이 드러났을 가능성이 있다. 기술적인 한계, 품질과 정확성 문제, 편향성 등에서 문제가 나타났다고 봐야 한다.

둘째, 초기에는 새로운 기술에 대한 탐색과 실험의 시기였기 때문에, 많은 기업과 조직이 챗GPT를 도입하거나 연구에 활용하는 시도를 했을 것으로 예상된다. 그러나 이후에는 실제 활용의 어려움이나 결과물의 한계를 경험한 기업들이 있을 수 있다. 이러한 경험을 통해 기업들은 챗GPT를 적용하기 전에 신중한 검토와 평가를 거치는 것이 중요하다는 깨달음을 얻게 되었다.

셋째, 챗GPT의 관심 감소는 다른 인공지능 기술이나 솔루션들의 등장과 경쟁으로 인해 발생한 것일 수도 있다. 기술 혁신은 빠르게 진화하고, 다양한 선택지가 제공되는 현대 사회에서 기업들은 자사의 목표와 필요에 맞는 가장 적절한 솔루션을 선택하고 적용하려는 경향이 있다. 이에 따라 챗GPT 외에도 다른 선택지를 탐색하고 있는 기업들이 있을 수 있다. 마이크로소프트, 구글, 아마존 등이 이미 대안적인 서비스들을 출시한 상황이다.

하지만, 이러한 관심의 하락은 단지 초기 열기가 주춤해지는 것만을 의미하는 것이 아닐 수도 있다. 더 나아가, 기업들이 챗GPT를 비판적으로 평가하고 기술적인 한계와 함께 다른 대안을 찾는 과정일 수도 있다는 것이다. 이는 기술의 성숙과 발전을 위한 필연적인 단계로 볼 수 있으며, 기술을 보다 실용적이고 효과적으로 활용하기 위한 노력의 결과로 이해될 수 있다.

관심 감소는 챗GPT의 가치와 잠재력을 일시적으로 부정하거나 무시하는 것을 의미하지 않을 수 있다. 여전히 챗GPT는 언어 이해와 응용 분야에서 뛰어난 성과를 보여주고 있으며, 기업들이 이를 적극적으로 활용하여 경쟁 우위를 확보할 수 있는 기회가 여전히 존재한다. 따라서, 기업들은 관심의 하락에 주목하면서도 챗GPT의 장점과 한계를 정확히 이해하고, 최적의 전략과 실행 방안을 고민하는 것이 중요하다.

실제로 기업들의 챗GPT 활용과 관련해 중요한 문제점들을 다수 안고 있다. 먼저, 편향성이다. 챗GPT는 방대한 양의 텍스트 데이터셋으로 학습되는데, 그 과정에서 편향된 정보가 학습 데이터에 포함될 수 있다. 이로 인해 챗GPT가 편향된 텍스트를 생성하며, 이는 특히 기업 환경에서 예상치 못한 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 예를 들면 모델이 고객과의 상호작용에서 차별적인 의견을 제공하면, 이는 고객들 사이에서 불만, 갈등, 소송 등의 결과로 이어질 수 있다. 모델이 부정확하거나 거짓된 정보를 전파하면, 이는 기업의 신뢰성과 신뢰도에 영향을 미칠 수 있으며, 소비자의 혼란과 불신을 야기할 수도 있다.

둘째로, 챗GPT의 응답이 항상 정확하지 않다는 점이다. 오류는 고객 서비스나 의료, 공공행정 분야 등과 같은 매우 민감한 업무에서 큰 문제를 일으킬 수 있다. 이는 최근 여러 챗GPT기반의 응용서비스들이 환각(Hallucination) 문제를 해결했다고 강조하는 이유이기도 하다. 셋째로, 챗GPT가 거의 동일하거나 유사한 응답을 반복하는 경향이 있으며, 이는 사용자에게 불편함을 주고, 업무 처리 속도를 저하시킬 수 있다.

넷째, 챗GPT의 제어가 쉽지 않다. 엄격한 보안이나 규제가 필요한 기업 환경에서는 이 문제가 더욱 중요해진다. 다섯째로, 챗GPT의 배포와 유지 비용은 일부 기업에게 상당한 경제적인 부담이 될 수 있다. 현재는 감당할 수 있는 수준이라고 하더라도 향후 공급사의 가격 정책이 어떻게 변화하게 될지는 예상하기 어렵다. 여섯째로, 기존 시스템과의 통합이 생각보다 어려울 수 있다. 특히 복잡한 IT 인프라를 갖춘 기업에서라면 이 문제가 더욱 심각하다.

그 외에도, 챗GPT는 사이버 공격에 취약하다는 문제점을 안고 있다. 데이터 침해나 기타 보안 문제를 야기할 수 있으므로 주의가 필요하다. 또한, 챗GPT는 잘못된 정보 전파, 가짜 콘텐츠 생성 등으로 기업의 평판을 훼손하거나 사용자를 혼란스럽게 할 위험성이 있다.

또 챗GPT의 학습 데이터가 2021년까지로 제한되어 있다는 점 역시 기업 활용에서의 문제점으로 대두된다. 최근의 동향이나 변화를 반영하지 못하므로, 특히 변화가 빠른 분야에서는 이로 인한 한계를 경험하게 된다. 이는 최신 정보를 제공해야 하는 고객 서비스, 마케팅, 연구 등의 분야에서 특히 문제가 될 수 있다. 최근에는 이 문제를 해결하려는 노력의 일환으로 인터넷 검색 기능이 챗GPT에도 추가되었다. 이로 인해 챗GPT가 더 최신의 정보를 제공하고, 빠르게 변화하는 상황에 대응할 수 있는 능력이 향상되었다.

그러나 이 새로운 기능 역시 최근 데이터를 포함해 완전히 다시 학습하는 것과는 달리 온전한 해결책은 아니다. 또 인터넷 검색 기능은 정확성과 신뢰성 문제를 안고 있다. 검색 결과는 다양한 웹사이트와 소스에서 추출되므로, 그 정보의 품질은 크게 달라질 수 있다. 챗GPT의 인터넷 검색 기능을 활용함에 있어서는 신중한 접근이 필요하다. 검색 결과에 대한 정확성 검증과 허위 정보 필터링 등을 통해 이러한 문제를 완화하는 장치의 추가가 요구된다. 이런 과정에서, 기업은 기술적인 해결책 뿐만 아니라, 적절한 관리와 지침을 마련하는 등의 조직적 노력을 함께 진행해야 한다.

챗GPT는 원래 챗봇으로 개발되었기 때문에, 복잡한 수치 데이터를 처리하는 데에는 한계가 있다. 이는 시장과 환경 분석, 기업 내부 데이터베이스 분석 등, 수치적인 데이터 분석이 필요한 상황에서 큰 약점으로 작용한다. 이 한계는 주로 챗GPT가 설계 단계에서 텍스트 기반의 대화에 초점을 두었기 때문에 발생한다. 그 결과로 정성적인 정보에 대해서는 뛰어난 성능을 보이지만, 정량적인 데이터에 대해서는 그렇지 못하다.

예를 들어 시장의 트렌드를 파악하거나, 기업의 재무 상태를 분석하거나, 고객의 행동 패턴을 해석하는 등의 작업은 대부분 복잡한 수치 데이터를 처리하고 이해하는 과정을 포함한다. 이런 작업에서 챗GPT는 제한된 성능을 보이며, 따라서 기업에서는 다른 도구나 방법을 병행해야 할 필요가 있다.

이 문제를 해결하기 위해서는, 챗GPT에 수치 데이터 처리와 관련된 기능을 추가하거나, 다른 수치 분석 도구와의 연계성을 강화하는 방안을 고려해야 하는데 이 과정에서 기업의 기술적인 능력과 리소스가 중요한 영향 요소가 된다.

기업들이 챗GPT를 성공적으로 활용하기 위해서는 이러한 문제점들을 정확하게 인지하고, 실행가능한 해결 전략을 세우는 것이 중요하다. 아무리 탁월한 기술이라 해도 그것을 제어하고 관리하는 능력 없이는 기업의 업무에 본격적으로 적용하는 데 어려움이 있다는 것을 명심해야 한다.

그리고 가장 중요한 것은, 챗GPT가 인간의 판단을 완전 대체할 수 없다는 사실이다. 기술이 얼마간 발전했다 하더라도, 적어도 아직까지는 신축적으로 다양한 기업의 업무적 상황에 모두 대응할 수 있는 수준이 아니다. 챗GPT로 모든 것을 자동화한다는 것은 환상일 뿐이다. 진보한 챗봇 기술을 적절하게 활용하기 위해서는 실체를 알고 현실적인 기대 위에 실행전략을 수립하는 것이 필수적일 것이다.