전 세계의 많은 AI 모델 중 오픈AI의 GPT-3는 사람들의 상상력을 가장 많이 자극한다. GPT-3는 시, 이야기, 노래 등을 거의 바로 만들어 낼 수 있고, 그 결과물은 사람이 썼다고 생각될 정도로 뛰어나다. 하지만 GPT-3가 만들어 내는 글은 실제 지능이 아닌 속임수에 가깝다.

그럼에도 연구자들은 GPT-3를 만드는 데 사용된 기술이 더 진화된 AI의 출발점 일 수 있다고 믿는다. GPT-3는 방대한 양의 텍스트 데이터로 훈련된 인공 지능이다. 만약 동일한 기술을 텍스트와 이미지를 둘 다 사용해 훈련하면 어떻게 될까?

지금 앨런 인공지능연구소(AI2)는 새로운 연구를 통해 이 생각을 더욱 심도 깊게 연구 중이다. 연구자들은 캡션을 보고 이미지를 생성할 수 있는 새로운 텍스트-이미지 모델을 개발했다. 이 사진들은 생성적 적대 신경망(GANs) 모델이 만들어 낸 초현실적인 딥페이크(deepfake)와는 전혀 다른 불안하고 괴상해 보이는 사진이다. 하지만 더 일반화 가능한 지능과 어쩌면 더 똑똑한 로봇을 완성하기 위한 새로운 방향을 제시해 줄지도 모른다.

빈칸을 채우시오

GPT-3는 구글의 AI 모델 버트(BERT)의 성공으로 인기를 끌었던 모델 ‘트랜스포머’의 일부다. 버트가 나오기 전 언어 모델은 그리 성능이 좋지 않았다. 이전 모델들은 자동 완성 같은 애플리케이션에 유용할 정도의 예측력은 갖췄지만, 문법 규칙과 상식을 따르는 긴 문장을 만들기에는 부족했다.