TIL Today I Learned : Dall-E2와 ChatGPT

오늘 한 일

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1. 면접 특강했던 거 다시 들음
2. 면접 질문 준비해 보려고 했는데 소재만 한참 고민하다 결국 아무것도 쓴 게 없다. 생각만 많이 했다. 목요일에 모의 면접이니까 내일은 진짜 써야지.
3. 포브스에서 테크 뉴스 읽음. 코딩 안 해서 TIL에 쓸 게 없으니 이거 쓸 거임. 대충 시장 조사했다고 치자.

OpenAI Positioned Itself As The AI Leader In 2022. But Could Google Supersede It In '23? (링크 걸려있음)

🔼 이거 읽었다.

기사 요약 (기사에 적힌 순서대로 요약해서 좀 중구난방 밑에 핵심 요약 따로 있음)

1. OpenAI가 자연어로부터 이미지를 만들어주는 AI 시스템인 DALL·E 2를 내놓은 데 이어 GPT-3.5에 기반한 챗봇인ChatGPT를 선보였다. 이에 따라 2023년에는 마이크로소프트사의 지원을 받는 OpenAI와 구글의 각축전이 예상된다.
2. OpenAI가 대중에게 베타 버전을 성공적으로 공개한 이후로 생성AI 분야에 사람이 몰리며 SNS에서도 유행이 시작됐다.
3. OpenAI는 대기자 명단 시스템을 없애고 회사들에게 API를 공개했지만, 연구실의 원래 비전과 달리 모델에 접근하는 데에는 요금을 부과했다.
4. ChatGPT는 런칭되자마자 사람들을 끌어모아 수익을 올리고 있다. 경기침체가 심화되며 회사들이 비용을 줄이고 있는 추세에도 이런 도구들의(생성 AI) 인기는 계속 치솟고 있다. 대유행과 함께 2024년쯤엔 10억달러(2023년 1월 3일 기준 한화 약 1조 2770억 원)의 수익이 예상되고 있다.
5. ChatGPT는 런칭되자마자 사람들을 끌어모아 수익을 올리고 있다. 경기침체가 심화되며 회사들이 비용을 줄이고 있는 추세에도 이런 도구들의(생성 AI) 인기는 계속 치솟고 있다. 대유행과 함께 2024년쯤엔 10억달러(2023년 1월 3일 기준 한화 약 1조 2770억 원)의 수익이 예상되고 있다.
6. 사실 구글이 실업과 관련한 정치적 영향을 우려해 ChatGPT보다 4년이나 앞서있단 사실을 숨기고있다는 이야기도 있는 모양이다. 하지만 구글이 Imagen과 AI Test Kitchen 등을 선보이며 AI에 공을 들이고 있음에도 불구하고 생성 모델을 공개하는 데 시간이 걸리고 있다.
7. OepnAI는 처음에 DALL-E를 비영리 오픈 소스로 푼다고 해놓고 지금 와선 사용자에게 요금을 부과하고 있다. 반면 Stability AI는 텍스트를 이미지로 바꿔주는 모델 Stable Diffusion을 비영리 오픈 소스로 풀었다. 오픈 소스라는 특성상 Canva를 포함한 많은 소비자들이 Stable Diffusion을 사용하고 있다.

핵심 요약

1. OpenAI가 DALL·E 2를 내놓은 데 이어 GPT-3.5를 기반으로 한 챗봇 서비스 ChatGPT를 선보였다.
2. DALL·E 2의 성공으로 많은 사람을 생성 AI 분야로 이끈 데 이어, ChatGPT 역시 런칭되자마자 사람들을 끌어모아 수익을 올리고 있다.
3. 2023년에는 GPT4의 출시가 예상된다.
4. 구글은 AI에 공을 들이고 있긴 하지만 생성 모델을 공개하는 데 애를 먹고 있다.
5. 한편 OpenAI가 비영리 기업에서 영리 기업으로 돌아선 것과는 대조적으로 Stability AI에선 Stable Diffusion 모델을 오픈 소스로 풀어 소비자들을 끌어모으는 중이다.

추가 조사

1. 자연어 (natural language)
2. : 컴퓨터에서 사용하는 프로그램 작성 언어 또는 기계어와 구분하기 위해 인간이 일상생활에서 의사 소통을 위해 사용하는 언어를 가리키는 말. 컴퓨터 환경에서 자연 언어를 이해하고 모방하는 것이 인공 지능 분야의 연구 목표 중 하나이다.
3. 생성 모델(generative model)
4. : 말 그대로 데이터를 생성해내는 모델을 말한다. 그러나 기존에 없던 데이터를 아무렇게나 만들 수는 없는 노릇. 그래서 정확히 말하자면 생성모델은 주어진 데이터를 바탕으로, 해당 데이터의 분포를 따르는 유사하지만 기존에는 없던 새로운 데이터를 생성해내는 모델을 말한다.
5. ChatGPT : 챗봇 서비스
   • 자연어를 사용해 티키타카를 할 수 있는 잘 학습된 AI이다.
   • 단순한 챗봇 수준을 넘어 정보 검색, 번역, 작문, 요약, 문법 교정 등의 영역에서 활용할 수 있다.
   • 허나 아직 한국어 학습 데이터가 많지 않다. 근데 이건 뭐…
   • jail break 이슈가 있다.
   • → Jailbreaking is the process of exploiting the flaws of a locked-down electronic device to install software other than what the manufacturer has made available for that device. Jailbreaking allows the device owner to gain full access to the root of the operating system and access all the features. It is called jailbreaking because it involves freeing users from the ‘jail’ of limitations that are perceived to exist.
6. GPT-3.5
   • GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 머리글자로, OpenAI가 발표한 모델이다.
7. OpenAI가 원래 비영리였다가 영리로 바뀐 이유 : 인공지능 모델 개발과 학습에 많은 비용이 필요했고, 그 과정에서 마이크로소프트로부터 10억달러 투자도 받게 되었다. 그러면서 영리 단체로 바뀌었다. 기사에 azure 서버 어쩌구 적혀있던데 그거 때문인가 봄.
8. OpenAI는 일론 머스크와 샘 알트만이 2015년 12월 11일 공동 설립한 인류에게 이익을 주는 것을 목표로 하는 인공지능 회사이다. 인공지능의 정보를 오픈소스화 하여 더 안전한 인공지능의 발전을 추구한다했었다.
9. Dall-E2 VS Stable Diffusion
   • Dall-E2는 512x512까지 가능하고 Stable Diffusion은 1024x1024까지니까 고화질을 원하면 Stable Diffusion이 낫다.
   • 그림 퀄리티는 Dall-E2가 더 좋지만, Stable Diffusion이 유명인의 이름 같은 텍스트도 받는다.
   • 가격은 Stable Diffusion이 10배 가까이 싸다.

만약 사용하게 된다면 나는 Stable Diffusion을 쓸 것 같다.

1. 일단 찾아보니 이 기술 자체가 그렇게 역사가 오래되고 고도화된 기술은 아니던데, 초기에 테스트 삼아 써보는 것에 많은 비용을 들이고싶지 않다.
2. 더 높은 화질을 지원한다는 점에서도 Stable Diffusion 쪽이 더 매력적이다. 유명인 어쩌구 이런 건 알 바 아니지만. 미국이야 주마다 법이 다르니까 되는 주도 있겠지만, 한국에선 갖다쓰면 빼박 범죄 아닐까(…)

ChatGPT의 활용 방안

1. 번역 : 그냥 내가 예전에 통번역 대학원을 가고 싶어했어서 ㅎ 근데 솔직히 말하면 기계가 사람을 대체할 정도의 번역 결과물을 내려면 진짜 몇십년은 멀었다. 그래도 기술 문서 번역같은 데에는 활용할 수 있지 않을까 어쨌든 파파고보단 잘할 거 아녀 이미 trados같은 애가 있기도 하고
2. 문법 교정 : 고딩 떄 작문 수행평가 생기면 문법 교정기 찾아보고 그랬는데 제대로 된 놈이 없었다. 그리고 다 외국제라 알파벳을 작년에 외운 영알못이었던 나는 뭘 눌러야 될지 모르겠더라. 과거의 나를 위한 한국제 영어 문법 교정 사이트…!
3. 대학생 때 학과실에서 TA를 하며 느꼈던 건, 사무 처리할 때 별다른 통찰력이나 기술력 없이 작성할 수 있는 문서들이 되게 많다는 거였다. 내가 보기에 ChatGPT가 이 정도는 해줄 수 있지 않을까.

1도 아는 게 없는 분야라 이것저것 찾아보면서 읽은 거라 틀린 거 있으면 지적 환영