구글 딥마인드 AI챗봇 스패로우 총정리 (챗GPT, 차이점, 관련주)

요즘 인공지능의 발전에 획을 긋고자 하는 오픈AI의 챗GPT가 연이어 화두에 오르고 있는데요. 워낙 챗GPT에 대한 이슈가 커서, 인공지능 AI를 통한 채팅형 검색 엔진이 챗GPT가 유일하다고 알고 계신 분들이 많은 것 같습니다.

 

구글-스패로우

 

현재 전세계 검색 엔진을 가장 높은 점유율로 장악하고 있는 구글이 이러한 AI챗봇 시스템의 챗GPT에 대해 가장 민감하게 반응을 했습니다. 마이크로소프트의 자사 검색 엔진인 빙(Bing)에 챗GPT를 도입하려는 조짐을 보이자, 구글은 자사에서 심각한 위협을 의미하는 'Code Red'를 선포하면서 레리 페이지, 세르게이 브린 등 일선에서 물러났던 구글 창립자를 불러들이는 등 아주 전투적인 태세를 취하고 있습니다.

 

이번에는 창립자 일론머스크의 스타트업 회사인 오픈AI에서 개발한 챗GPT에 이어, 구글 자회사 딥마인드에서 개발한 AI챗봇 스패로우에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

구글-스패로우

 

 

 

[ 구글 딥마인드 AI챗봇 스패로우 ]

구글은 인공지능 자회사인 딥마인드(Deepmind)에서 개발한 스패로우(Sparrow)를  내세워 챗GPT와 경쟁을 시도할 것이라는 전망을 보이고 있습니다. 

 

구글-딥마인드

 

구글 자회사 딥마인드는 우리에게 조금 생소한 기업이지만, 2015년 이세돌 9단과 바둑 대국을 벌였던 알파고를 기억하실 겁니다. 그 인공지능 바둑 프로그램인 알파고를 개발한 회사가 바로 구글 딥마인드입니다.

 

딥마인드의 최고경영자 데미스 하사비스에 따르면, 딥마인드는 2023년 올해 1분기에 스패로우 출시를 목표로 스패로우 비공개 베타 버전을 개발 중에 있다고 발표했습니다.

 

구글-스패로우

구글-스패로우

스패로우는 딥마인드 언어 모델 친칠라를 바탕으로 둔 인공지능 AI챗봇입니다. 스패로우는 챗GPT와 유사하게 사용자의 대화형 질문에 따라, 의미를 분석하고 사용자가 원하는 대답을 선택하여 내놓도록 설계되었습니다.

 

 

[ 구글 스패로우 관련주 ]

구글 스패로우 미국주식 관련주로는 모회사인 구글, 챗GPT에서도 언급했던 AI 관련주(버즈피드, 사운드하운드AI, 빅베어AI홀딩스), 엔비디아 등이 있겠습니다.

 

 

 

 

[ 스패로우와 챗GPT 차이점 ]

구글 딥마인드에서 개발한 스패로우, 오픈AI에서 개발한 챗GPT는 전반적으로 비슷한 방식으로 대답을 추출하며 사용자가 원하는 대답을 주는 대화형 검색 엔진 프로그램이라는 것은 동일합니다. 하지만 차이점 또한 존재하는데요.

 

 

챗GPT는 GPT 3.5 모델을 통해 학습하였는데, 이 언어 모델은 지난 2021년에 나왔습니다. 따라서 스패로우처럼 인터넷에 있는 실시간 정보를 활용하지 않고, 챗GPT는 2021년 이전에 공개된 데이터만을 사용하여 답변합니다.

 

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챗GPT가 2021년 이전에 공개된 데이터만을 사용하여 답변을 하는 내용은 위의 글에 제가 여러 가지 질문을 통해 확인했고 캡처로 남겨두었으니 확인해 보시면 좋을 듯합니다.

 

하지만 구글 딥마인드의 스패로우는 정보 활용 방법이 조금 다릅니다. 스패로우는 이전의 데이터만을 이용하는 것이 아니라, 실시간 인터넷 검색도 동시에 사용하고 있기 때문에 챗GPT보다는 훨씬 최신의 정보를 바로 받아볼 수 있습니다. 2023년 지금까지 인터넷에 공개된 모든 최신 데이터를 활용하는 것이죠. 게다가 모회사인 검색 엔진 구글의 방대한 데이터를 활용하는 것은 당연합니다.

 

 

저번 챗GPT를 정리한 글에서도 언급했듯이 인공지능 AI는 인간의 신경망인 스냅스에 비유되는 매개 변수(파라미터)가 많으면 많을수록 성능이 뛰어납니다.

 

챗GPT의 경우 현재 GPT-3.5 매개 변수를 사용하는데, 그보단 한 단계 아래 세대였던 GPT-3.0 매개 변수의 경우 1750억 개에 해당했습니다. 현재 사용되는 GPT-3.5 매개 변수의 경우에는 정확한 매개 변수의 수가 알려지지 않았으나 이보다 훨씬 뛰어날 것이라는 예측이 있는데요.

스패로우의 학습 기반이 된 언어 모델 친칠라의 경우 매개 변수가 약 700억 개로, 챗GPT 매개 변수에는 한참 못 미치는 개수라고 할 수 있겠습니다.

 

 

하지만 구글 딥마인드에서는 단순히 매개 변수의 숫자가 인공지능 학습에 있어 중요하지 않다고 보고 있습니다. 그렇게 말한 이유는, 딥마인드 자사 언어 모델 중 하나인 고퍼와 친칠라의 성능을 비교한 결과에서 답을 찾을 수 있는데요.

2800억 개의 매개 변수를 지닌 고퍼와, 700억 개의 매개 변수를 지닌 친칠라의 성능을 비교한 실험에서 친칠라가 모든 테스트에서 고퍼를 비롯한 대형 언어 모델을 넘어섰다는 결과를 발표했습니다.

즉, 단순히 매개 변수의 숫자만으로 인공지능의 성능을 평가할 수 없다는 것으로 챗GPT와 스패로우를 매개 변수로만 비교할 수 있다는 의미로 해석될 수 있습니다.

 

 

챗GPT와 구글 스패로우는 여러 다른 점이 있지만 그 중 가장 차별화된 점이라고 한다면 바로 '윤리'와 '출처'라고 할 수 있겠습니다. 윤리라는 단어로 정확히 꼽아 이야기하기는 다소 어려울 수 있지만 단순하게 서술하자면 비슷한 맥락이니 그렇게 표현해 보겠습니다.

 

 

위의 대화 내용은 구글 스패로우를 통해 질문한 것인데요, 차키가 없이 열선으로만 차에 시동을 걸 수 있는 방법을 물어본 내용입니다. 그에 따른 대답으로 스패로우는 '법을 어길 수도 있는 행위에 대한 답변은 줄 수 없다'라고 대답합니다.

 

챗GPT 또한 혐오와 차별을 조장할 수 있는 질문 등은 거부하도록 설계가 되어있다고는 하나, 실제로 대화를 나누어 본 결과 다소 윤리적인 문제가 제기될 수 있는 부분에 대해서도 출처가 없이 무분별하게 답변하는 모습을 볼 수 있었습니다.

 

구글 스패로우는 딥마인드에서 자체적으로 23개의 규칙을 정하여 스패로우에 적용했고, 아직 완벽하지 않으나 비윤리적이고 도의에 어긋나거나 혹은 정확하지 않은 답변을 하지 않도록 설계했다고 했습니다.

 

 

구글 스패로우는 답변과 더불어 출처를 알려주는 등, 정확한 답변을 주고자 하여 챗GPT와 차별화된 점을 꾀했습니다. 아직 둘 다 본격적인 상용화에는 무리가 있기 때문에 칼 같은 비교는 다소 어렵지만 위와 같은 점을 통해 챗GPT와 구글 스패로우에 대해 보다 알아볼 수 있었습니다.

 

현재까지 알려진 구글 스패로우의 성능이나 정보 등은 자회사 딥마인드 측에서 나온 주장이기 때문에, 정확한 성능과 정보에 대해서는 정식 출시 후에 확인할 수 있을 것입니다.

 

 

 

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