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‘챗GPT’ 사용해보셨나요? ‘챗GPT’는 오픈AI에서 개발한 딥러닝 기반의 대화형 인공지능 챗봇으로, GPT는 ‘Generated Pre-trained Transformer’의 약자인데요. 챗GPT는 사람처럼 사용자와 대화하며 논문 작성, 번역은 물론 코딩까지 해줍니다. 작년 말 출시 이후 5일 만에 베타 버전 등록자 수가 100만 명을 넘었다고 발표했으며, 현재는 월 사용자(MAU)가 1억 명을 돌파할 만큼 많은 사람들의 관심을 받고 있습니다.

‘챗GPT’가 특히 주목받는 이유는?

하지만 이전에도 ‘챗GPT’와 같은 챗봇은 있었는데요. 서비스를 사용할 때 문의사항이 있으면 고객센터에 문의하지 않아도 즉시 대답해주는 챗봇 이외에도 일상 속 대화가 필요할 때 대화 상대가 되어주는 ‘심심이’와 같은 챗봇 등 기존에도 다양한 역할을 하는 챗봇들이 있었습니다. 그렇다면 기존에도 챗봇이 있었음에도 불구하고 ‘챗GPT’가 특히 더 주목받는 이유는 무엇일까요?

‘챗GPT’가 주목받는 이유는 ‘잘 만든 챗봇’, 다시 말해 ‘사람과 비슷한’ 챗봇이기 때문입니다. ‘챗GPT’는 다양한 지식 분야에서 상세하고 구체적인 응답을 하면서 내용도 정교합니다. 실제로 ‘챗GPT’는 미국의 명문 경영전문대학원(MBA) 펜실베니아대의 와튼스쿨에서 치룬 시험에서 평균 이상의 성적을 받았으며, 미네소타주립대학교의 로스쿨 시험에서는 과목을 수료할 수 있는 성적을 거두었고, 미국 의사면허시험에서도 50% 이상의 정확도를 기록했다고 합니다.

그리고 기존 챗봇들은 학습되지 않은 분야에 대한 질문을 받으면 검색 엔진을 사용하거나 응답을 회피하곤 했는데 ‘챗GPT’는 그렇지 않다는 점도 다른 챗봇과 차별화된 부분입니다. 그리고 ‘챗GPT’ 열풍으로 인해 ‘구글의 위기’까지 등장하게 되었는데요. 기존에는 구글에서 우리가 원하는 정보를 얻을 수 있었지만, ‘챗GPT’는 원하는 정보를 얻고 원하는 형태의 문서 작성까지 가능하기 때문에 사람들은 구글에서 ‘챗GPT’로 옮겨 갈 것으로 추측하고 있습니다. 때문에 현재 구글에서도 ‘람다(LaMDA)’라는 챗봇을 개발하고 있는 중이긴 하지만, 아직까지 공개된 부분은 많지 않습니다.

‘좋은 기술’은 인간과 비슷한 기술입니다.

‘챗GPT’의 사례를 보면서 최근 기술의 트렌드를 알 수 있었는데요. 사람과 비슷하면 비슷할수록 유용하고 잘 만든 기술이라는 것입니다. ‘진짜 사람이 하는 것 같아’라는 이야기는 기술에 대한 극찬이라고 할 정도로 모든 기술의 기준은 얼만큼 사람과 비슷한가에 맞춰져 있곤 하죠. 블루닷의 동영상 인공지능 역시 사람이 인지할 때를 기준으로 개발에 집중하고 있습니다.

블루닷의 화질 개선, 압축 기술들은 모두 인간이 인지하는 수준에서 가장 높은 성능을 내는 것을 기준으로 하고 있는데요. 예를 들어 화소를 생성하면서 화질의 선명도를 높여주는 화질 개선 기술은 ‘사람이 인지할 때 어느 수준을 고화질로 보는가’를 기준으로 개발했으며, 압축 전처리 기술 역시 사람이 인지하는 화질에 영향을 주지 않는 화소를 인공지능으로 구분해 압축 효율을 높여주는 등 대부분의 기술들이 사람이 어디까지 인지하는지를 기준으로 개발하고 있습니다.

이처럼 사람을 기준으로 기술을 개발하는 이유는 ‘네트워크 효율’때문이기도 합니다. 모든 기술은 최고 수준의 퍼포먼스를 구현하는 것을 목표로 하고 있는데요, 사실 개발을 진행하다 보면 사람이 인지하는 수준 이상의 퍼포먼스를 낼 수도 있지만 그렇게 하지 않는 이유는 네트워크 사용량이 많아지기 때문입니다. 네트워크를 많이 사용하면 비용이 엄청나게 높아지고 이는 곧 낭비로 이어지기 때문에 효율적인 네트워크 사용은 개발자들이 반드시 고려해야 할 부분입니다.

사람이 인지하는 수준을 확인하는 방법, “VMAF” 스코어

때문에 개발 전, 사람이 인지하는 수준을 확인해야 할 필요성이 매우 높아졌습니다. 특히 동영상의 경우 시장이 거대해지면서 영상의 수가 급증해 데이터 사용량이 많아졌고, 수많은 기술들이 개발되고 있어 사람이 인지하는 수준을 확인하고자 하는 니즈가 커졌는데요. 사람이 인지하는 수준을 확인하는 대표적인 영상 품질 측정 기준은 넷플릭스가 개발한 ‘VMAF’가 있습니다.

‘VMAF’스코어는 영상의 화질을 측정하는 기준으로, 다양한 화질 측정 기준 중에서 인간이 인지하는 화질 수준과 가장 비슷한 화질 측정 기준으로 주목받고 있습니다. 앞서 이야기했듯이, 사람을 기준으로 가장 유사한 기술이기 때문에 잘 만든 기술이라고 평가받으며 점차 사용자가 증가하고 있죠. ‘VAMF’스코어를 사용하게 될 경우 사람이 인지하는 수준에서 높은 화질이 어느 정도인지를 확인할 수 있어 데이터를 효율적으로 사용할 수 있으면서도 고퀄리티의 영상을 제작할 수 있습니다.

세상에는 앞으로 수많은 기술이 등장하게 될 것입니다. 그리고 사람과 유사한 역할을 하는 기술이 등장하면 ‘챗GPT’와 같이 우리는 또 한번 그 기술을 주목하게 되겠죠. 한편에서는 사람과 유사한 기술이 등장할수록 우려의 목소리를 내는 사람들도 있지만 다른 한편에서는 여전히 사람이 주목할 수 있을정도로 인간과 유사한 기술을 개발하는 데 집중하는 사람들이 있을 것입니다.

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