응답 속도, 텍스트 생성 능력, 정확도와 신뢰도 “둘다 비슷”
다만 챗GPT ‘단락 구분, 요약 등 텍스트 기반 처리 작업 능숙’
구글 바드는 ‘대화 잘 이어가’, “챗GPT보다 바드가 최신 결과 도출”
[애플경제 김홍기 기자] 챗GPT와 구글 바드, 둘 중 어느 것이 낫다고 단언할 수 없다. 기본적으로 프롬프트에 대한 응답을 생성하는 기능은 유사하며, 기업이나 개인의 용도에 따라, 또는 활용하는 상황에 따라 차이가 있을 뿐이다.
그러나 지금까지 오픈AI나 구글, 그리고 전문가들의 평가를 종합해보면, 그 ‘차이’는 때로 매우 큰 것일 수도 있다.
‘엔가젯’, ‘IT프로포털’, ‘테크리퍼블릭’, ‘테크레이다’ 등 해외 기술매체들도 그 우열을 평가하기보단, 차이점을 분석, 강조하는데 주력하고 있다.
둘다 프롬프트에 대한 응답을 생성할 수 있도록 설계된 AI 챗봇이긴 마찬가지다. 이들을 적절히 활용하면 콘텐츠 제작, 개발 등 특정 비즈니스 프로세스를 지원할 수 있고, 비즈니스 용도에 맞게 각 툴의 특징과 장단점을 살릴 수도 있다.
둘다 정보 요약, 시, 에세이 작성 등 능해
전문가들과 기술매체들의 평가를 종합해보면, 우선 텍스트 생성 능력에선 둘 다 대동소이하다. 챗GPT와 구글 바드는 정보 요약부터 시 창작, 에세이 작성에 이르기까지 텍스트를 만드는 데 유용한 도구라고 할 수 있다.
다만 챗GPT는 인터넷상의 텍스트로, 구글 바드는 대화를 위한 특정 데이터 세트로 훈련을 받은 점이 다르다. 이로 인해 전문가에 따라선 챗GPT가 단락이나, 요약, 기타 텍스트 기반 처리 작업을 더 잘 수행하는 반면, 구글 바드는 ‘대화’를 더 잘 이어나간다는 주장이 나오기도 한다.
챗GPT와 구글 바드 모두 수천억 개의 매개 변수가 포함된 데이터 세트에 대해 교육을 받았고, 이로 인해 놀라울 정도로 인간과 유사한 반응을 보인다는 점에선 같다. 특히 GPT-4는 100조 개 이상의 매개 변수를 가지고 있다.
다만 구글 바드는 인터넷에 즉시 접근할 수 있고, 최신의 라이브러리를 가진 데이터에 대한 훈련을 받았기 때문에, 챗GPT의 응답보다 한층 최신의 결과나 응답을 생성할 수 있다.
예를 들어, “도널드 트럼프 전 미국 대통령에게 어제 무슨 일이 있었는가”라고 질문하면, 구글 바드는 조지아주 검찰의 기소 검토 등 최신 뉴스 몇 가지를 추려 그 요점을 제시할 수 있다. 그러나 챗GPT는 2021년 9월에 입수 가능한 데이터를 기반으로, “2020년 1월 의회 의사당 난입사건을 부추긴 혐의로 비판받고 있다”는 정도의 추론 밖에 할 수 없다.
챗GPT는 또 직전에 사용자와 나눴던 대화와, 사용자가 이전 프롬프트에서 제시한 정보를 수집, 다음 응답의 재료로 활용한다. 즉, 사용자가 채팅을 하면서 사용했던 컨텍스트를 실시간으로 참조, 대답에 활용할 수 있는 것이다.
바드 역시 사용자와 나눈 대화에 등장했던 내용을 사용할 수 있으며, 사용자가 대화 도중 중단했던 내용도 취사, 선택할 수 있다.
예를 들어, “내가 수 일 전에 말한 신입사원에 대한 설명에 대해 어떻게 생각하는가”라고 물으면, 바드는 당시 수집했던 정보와 단서를 사용하여 대답할 수 있다. 하지만 때때로 그런 단서들을 수집, 재구성하는데 어려움을 겪기도 한다.
챗GPT의 장점과 단점 엇갈려
챗GPT의 경우 빠른 응답 속도가 장기다. 응답 속도가 종전이 어떤 AI 챗봇보다 빨라서, 업무 현장이나 기업체 의사결정의 효율성을 극대화할 수 있다. 특히 후속 버전인 챗GPT 플러스는 구글 바드보다 빠르다는 평가다.
챗GPT는 거의 인간과 같은 수준의 응답을 생성하는 능력으로 평가된다. 즉, 이전 세대의 AI 챗봇에 비해 매우 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있는데, 이는 그 만큼 방대한 양의 데이터로 훈련된 덕분이다.
그렇다보니 챗GPT는 매우 사용자 친화적이란 평가가 따른다. 즉, 번역부터 축약까지 사용자에게 필요한 다양한 작업을 수행할 수 있고, 다양한 분야의 사용자들에게 두루 유용하다.
또한 간단한 인터페이스와 간단한 응답으로 기술적인 전문 지식이 없는 사용자도 쉽게 사용할 수 있다는 것도 장점이다.
현재 챗GPT는 파이썬, 자바스크립트, 자바 등 20개 이상의 프로그래밍 언어를 지원한다. 이들 다양한 언어로 텍스트를 이해하고 생성할 수 있다.
그러나 챗GPT의 단점도 다수 노출되고 있다. 무엇보다 정확성과 신뢰성의 문제다. 특히 챗GPT는 교육받은 데이터를 사용하고 있기 때문에 응답에 오류가 있을 수 있다. 게다가 2021년 9월 이전의 데이터에만 의존하므로, 최신의 결과가 아닐 수 있다.
또한 문제점으로 지적되는 것은 편견과 환각 현상이다. 특히 훈련받은 데이터 세트 자체에 편견과 잘못된 판단 자료가 들어있을 수 있어, 편향되거나 오류가 섞인 응답을 생성할 수도 있다.
예를 들어, 영어 이외의 언어로 된 질문에 잘 대답하지 못하고, 헤매거나 잘못된 대답을 내놓는 경우가 그런 사례다.
무엇보다 챗GPT 역시 기계의 한계를 넘어서지 못한다는 점도 문제다. 이는 어디까지나 훈련된 데이터 세트 범위 안에서 모든 것을 판단하며, 반응을 생성할 수 있다. 즉 “실제 인간 경험을 통해 배운 것이 아니라 온라인에서 사용할 수 있는 것을 기반으로 한다”는 지적이 따른다.
구글 ‘바드’의 장점과 단점
그렇다면 구글 바드는 또 어떨까. 역시 장․단점이 교차한다.
구글 바드의 장점은 우선 고품질 텍스트를 생성해내는 것이다. 즉, 질의 응답부터 요약 자료, 번역 텍스트에 이르기까지 다양한 작업에 걸쳐, 인간이 만들어내는 수준의 텍스트를 생성할 수 있다.
구글 바드 역시 대규모 데이터 세트를 훈련된 것 또한 큰 무기이자 장점으로 꼽힌다. 이를 통해 소규모 언어모델에 비할 수 없는, 포괄적이고 유익한 응답을 생성할 수 있다.
창의적인 텍스트 출력도 장점으로 꼽힌다. 업무 보고서나 기획서, 인사자료, 사업 보고서 등에 이르기까지 다양한 텍스트를 작성하는 데 도움을 줄 수 있다. 이는 기업을 위한 다목적 도구로 활용될 수 있다.
구글 바드도 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 작성한다. 구글측은 “자연어로 작성된 프롬프트에서조차 여러 프로그래밍 언어로 단순하고 복잡한 작업을 위한 코드를 생성할 수 있다”고 주장하기도 한다.
특히 구글 바드는 미국식 영어외에 세계 최초로 한국어와 일본어를 사용하고 있다. 이를 통해 다른 언어를 번영할 수 있다.
이처럼 장점이 많은 구글 바드이지만, 대형 언어모델을 유지하기 위해 대용량의 컴퓨팅 자원을 활용해야 한다는 점은 문제다. 하긴 챗GPT 역시 그런 점에선 마찬가지라고 할 수 있다.
앞서 언급한 바와 같이, 두 챗봇의 주요한 차이점은 챗GPT에는 최신 정보가 부족하다는 점이다. 이는 또한 유료 사용자를 특정하지 않는다.
또한 챗GPT는 오픈AI의 GPT-4에 기반을 둔데 비해, 구글 바드는 PaLM2에 기반을 둔 것이다. 바드는 또한 이미지를 해석할 수 있는 ‘렌즈’ 등과 같은 다른 구글 제품들과 상호운용성이 있다는 것도 특장점이다. 덕분에 사용자들은 프롬프트에 추가하기 위해 파일을 업로드할 수 있는데, 이는 챗GPT로선 불가능하다. 다만 챗GPT는 URL이 제공될 때 이미지를 해석할 수 있다.