정확도 면에서 우월한 바드 vs 창작 도와주는 '빙'
[뉴스핌=실리콘밸리] 김나래 특파원 = 구글이 인공지능(AI) 챗봇 '바드(Bard)'를 전격 공개하자 앞서 나온 오픈AI 챗GPT, 마이크로소프트(MS) 빙(Bing)과의 차별성에 대한 관심이 높아졌다.
특히 바드가 한국어를 지원하면서 AI 챗봇 삼형제 모두 이제 한국어에 능숙하다. 하지만 회사별로 AI 챗봇의 성능과 한국어 답변에서 차이가 있다.
바드는 챗GPT, 빙보다는 비교적 정확도가 높았고, 빙은 검색 결과에 의존하는 듯해 구체적이지 않았지만 창작면에서는 앞섰다. 챗GPT는 정보의 최신성은 떨어졌지만 새롭게 보완했고, 창의적인 아이디어에 대해서는 거침없이 제안했다.
[바드가 궁금해] 글싣는 순서
1. '전격해부' 바드, A to Z 사용 설명서
2. 바드가 언어마다 다른 답을 내놓는 이유는
3. 바드와 챗GPT·빙 뭐가 더 나을까
4. '20년 검색 원조 맛집' 구글, SGE·제니마이로 판도 바꾼다
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◆ AI 챗봇 삼형제 스팩 비교
먼저 언어 모델에 있어서는 구글이 최근 공개한 대규모 언어 모델(LLM) 팜2(PaLM)가 현재로서는 가장 앞서 있다는 평가를 받는다. 팜2는 매개변수가 5300억개가 넘어 오픈AI '챗GPT'에 탑재된 GPT-3.5(매개변수 약 1750억개)보다 3배 이상 거대하다.
특히, 팜2의 학습량은 기존 출시된 LLM보다 월등히 높았다. 구글이 2년 전 발표한 LLM인 람다(LaMDA)가 학습한 토큰은 1조5000억 개였지만 이보다 5배 많은 7800억개의 토큰으로 학습됐다. 토큰은 AI가 인식하는 단어의 문자열로, LLM이 다음에 나타날 단어를 예측하도록 학습시키는 요소를 말한다. 오픈AI가 마지막으로 챗GPT의 학습 규모를 공개한 것은 GPT-3로 당시 회사는 3000억 개의 토큰으로 학습했다고 밝혔다.
데이터 학습 면에서 보면 팜2는 100개가 넘는 언어와 수학, 과학, 프로그래밍, 문학 등과 같은 다양한 영역에서 교육했으며 선별적 데이터를 사용했다. GPT-4는 인터넷에서 사용할 수 있는 거의 모든 도메인과 26개 언어를 포함해 다양한 데이터를 학습한 것이 특징이다.
유료화 역시 큰 차이다. 오픈AI의 GPT-3는 무료지만 GPT-4를 기반의 챗GPT서비스는 월 20달러의 챗GPT 플러스 유료 가입자만 이용할 수 있다. 빙은 GPT-4를 누구나 무료로 액세스 할 수 있지만 매일 제한된 수의 질문만 받고 있다. 반면에 바드는 180개국에서 무료로 사용할 수 있다.
데이터의 반영 시기 역시 챗GPT와 바드의 주요 차이점 중 하나다. 바드와 빙은 실시간으로 인터넷에서 응답을 가져올 수 있는 반면 챗GPT는 2021년 9월까지의 데이터 세트에 의존한다. 이같은 단점을 보완하기 위해 오픈AI는 챗GPT 플러그인 베타서비스를 시작했다. 플러그인은 챗GPT에 특정 웹사이트를 연결한 뒤 해당 사이트의 데이터를 가지고 정보를 검색해 이용할 수 있게 했다.
◆ 바드 VS 챗GPT VS 빙, 누가 더 낫나?
실제로 이들 AI챗봇은 다른 경쟁회사 제품에 대해 어떻게 생각할까. 바드, 챗GPT와 빙에게 각각 경쟁사의 장단점을 비교해보라고 각각 질문했다. 챗GPT는 바드의 장점을 텍스트 음성 변환 합성의 특화된 점과 범용성을 꼽았다. 빙은 정확도가 중요한 경우 바드가 좋은 선택이며, 창의성이 중요한 경우 챗GPT가 좋은 선택이고 유익성이 중요한 경우 빙이 좋은 선택이라고 답했다.
바드는 자신을 유익한 방식으로 질문에 답할 수 있지만 때때로 부정확하거나 오해의 소지가 있는 텍스트를 생성할 수 있다고 진단했다. 챗 GPT의 경우 창의적인 콘텐츠를 작성하지만 때때로 불법적이거나 유해한 텍스트를 생성할 수 있다고 답했다. 또 바드는 빙에 대해 정확하지 않은 텍스트를 생성할 수 있다고 평가했다.
바드는 "궁극적으로 당신에게 가장 적합한 모델은 당신이 요구하는 특정 사항에 따라 다르다"며 "정확도가 중요한 경우 바드가 좋은 선택이며 창의성이 중요한 경우 챗GPT가 좋은 선택이고 유익성이 중요한 경우 빙이 좋은 선택"이라고 조언했다.
세 가지 시스템 모두 기계 학습을 사용하여 출력을 생성한다는 점은 비슷하지만 서로 다른 목적을 위해 설계됐으며 서로 고유의 강점과 약점을 가지고 있다는 얘기다.
◆ AI 챗봇 답변 실제로 비교해보니
실제 기자가 바드의 한국어 서비스를 직접 써본 결과 빙과 굉장히 유사했다. 바드가 생성한 한국어 문장은 자연스러웠고 답변에는 최신 정보가 반영됐으며 여러 번 같은 질문을 해도 다른 답변을 받을 수 있었다. 다만 빙은 바드에 비해 정확성이 조금 떨어졌지만 창의성이 눈에 띄었다. 무료 챗GPT 버전은 다른 AI 챗봇에 비해 정보의 최신성에 차이가 있었지만 논란이 되는 이슈와 창작에서는 다수 보수적인 접근을 했다.
최신 정보면에서는 바드와 빙은 이슈 파이팅에 강점이 있었다. 예컨대 김남국 의원의 코인 사태 의혹 뉴스 가운데 최신 의혹을 알려달라는 질문에 모두 간밤에 단독 기사들을 척척 알려줬다. 반면 챗GPT는 2021년 까지만의 정보만 있어 알려주기 어렵다고 답했다.
또 정보의 출처에 대한 소스와 후속 질문이 자동 생성된다는 점에서는 빙이 더 편리했다. 다만 빙은 바드보다는 중간 중간 오류가 많이 발견됐다. 예컨대 챗GPT를 네이버가 출시했다는 오류가 중간중간에 보였다.
몇 가지 복잡한 주제들의 질문에 대한 답도 차이를 보였다. '챗GPT, 빙, 바드 등 AI를 규제를 해야 한다는 목소리가 커지고 있는에 어떻게 생각하냐'는 질문에 이들은 규제가 필요하지만 지나친 규제는 지양해야 한다고 입을 모았다. 특히 빙과 바드는 챗GPT와 다르게 EU가 세계 최초로 다음달 'AI법 (AI Act)'에 대해 유럽의회 본회의 표결에 부친는 소식과 미국 바이든 행정부가 '알고리즘 책임법안' 입법을 추진중이라는 구체적인 최근 사례도 들었다.
이에 기자가 "그렇다면 AI 규제가 어떤 방식으로 이뤄지면 좋을까?"라고 질문하자 다른 답변을 보였다. 챗GPT는 거침없이 생각을 밝혔지만 바드와 빙은 답을 피했다. 챗GPT는 무려 7가지 방식을 제안했다. 알고리즘 작동방식의 투명성과 책임성 강화를 위한 제언과 개인정보 강화 등 구체적인 제안을 했다.
반면 바드는 AI 규제에 대해 일반론적인 이야기들을 언급했으며 빙은 자신은 인공지능으로 생각을 가지고 있지 않고 정보만 제공하고 있어 답변이 어렵다고 밝혔다.
콘텐츠 창작 능력은 빙이 앞섰다. 'OO기자의 문체로 OOO 기사를 써줘'라는 질문에 빙은 바이라인 표기를 정확히 하며 얼핏 기자의 문체와 비슷하게 써내려갔다. 특히 회사의 표기 준칙에 맞게 창작을 했다. 반면 챗GPT는 '자신은 기사를 작성하는 것은 불가하며 일반적인 정보와 비교를 제공한다'고 답변했다. 바드도 기사 작성을 대신해 원론적인 답변을 내놨다.
한편 구체적이고 창의적인 아이디어는 챗GPT가 뛰어난 모습을 보였다. 예컨대 '아이가 야채와 과일을 먹지 않는데 좋은 아이디어를 제공해줘'라는 질문에 챗GPT는 요리나 도시락의 활용 등 총 7가지의 구체적인 아이디어를 제시했다. 또 아이의 나이를 특정하자 연령에 맞는 해결책도 제시했다.
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