인공지능(AI)의 새 장을 연 오픈AI(OpenAI)의 '챗GPT(ChatGPT)'가 등장한 지 어느덧 1년이 지났다. 챗GPT는 생성형 AI 기술 수준을 끌어올렸을 뿐만 아니라 AI 산업을 뜨겁게 달군 주인공이기도 하다. 구글(Google)의 딥마인드(Deepmind)가 개발한 AI 바둑 프로그램 ‘알파고(AlphaGo)’가 세상에 AI의 존재를 알리는 역할을 수행했다면, 챗GPT는 인류의 삶 속에서 AI를 필수 요소로 부상시키고 있다.

챗GPT 등장 이후 인류는 생성형 AI(Generative AI)에 열광했고, 이를 만끽하고 있다. 인간만의 재주인 줄 알았던 ‘창작’을 뚝딱 해내는 생성형 AI 기술의 넓은 쓰임새가 AI의 잠재력을 다시금 확인시킨 것이다. 이에 기업들은 저마다 “누가 누가 AI를 잘하나” 경쟁에 빠져들었고, IT 기업들의 먹거리에도 변화가 찾아왔다.

이번 기고에서는 올 한 해 가장 뜨거운 키워드인 챗GPT와 생성형 AI가 1년간 걸어온 행보와 함께 과연 내년에도 올해와 같은 뜨거운 주목을 받을 수 있을지에 대해 알아보고자 한다.

01. 생성형 AI가 걸어온 1년간의 발자국

생성형 AI(Generative AI)의 대명사인 챗GPT(ChatGPT)를 오픈AI(OpenAI)에서 선보인 지 어느덧 1년이 흘렀다. 챗GPT는 전 세계 생성형 AI 기술의 수준을 비약적으로 발전시킨 것뿐만 아니라 AI 비즈니스까지 뜨겁게 달군 주인공이다.

이처럼 많은 관심을 받아온 생성형 AI와 챗GPT는 그동안 많은 성장을 겪었는데, 당시의 생성형 AI는 대부분 문자만 이해·생성할 수 있었다. 그러나 지금의 생성형 AI는 음성, 이미지까지 다룬다. 그리고 챗GPT 출시 초기에는 챗GPT와 같은 생성형 AI를 만들 수 있는 존재는 오픈AI뿐이었다. 하지만 지금은 그 누구나 명령어로 생성형 AI를 만들어 낼 수 있다. 또한 최근 기업들은 자사 솔루션에 생성형 AI를 발 빠르게 도입하는 등 생성형 AI와 챗GPT가 올 한 해 가장 뜨거운 키워드라는 점을 부정할 사람은 많지 않을 것이다.

○ 챗GPT의 등장과 AI 시대의 개막

지난 ‘22년 11월 30일, 오픈AI는 챗GPT를 세상에 처음 선보였다. 챗GPT는 거대언어모델(Large Language Model, 이하 LLM) GPT-3.5를 바탕으로 빠른 질의와 답변 능력과 쉬운 사용법을 통해 순식간에 세계를 사로잡았다. 여기서 GPT-3.5는 1,750억 개의 매개변수로 구성됐으며, ’21년 8월까지의 정보를 학습했다. 당시 오픈AI는 “챗GPT는 인간 피드백을 통한 강화학습을 통해 훈련했다.”라며 "이용자 지시에 더 사람처럼 반응한다.”라고 소개했다. 또한 “기존 챗봇보다 더 복잡한 명령을 똑똑하게 처리할 수 있고 더 길고 품질 높은 결과물을 생성할 수 있다.”라고 덧붙였다. 이러한 챗GPT는 서비스 공개 5일 만에 100만 명이 넘는 사용자를 확보했고, 2달 만에 1억 명 이상의 사용자를 모았다. 이에 이름도 생소하던 오픈AI라는 조직은 전 세계에서 가장 주목받는 기업으로 부상했다.

당시 챗GPT를 두고 다양한 반응이 나타났다. “챗GPT는 애들 장난감에 불과하다.”라는 등 주장도 나왔지만 이러한 주장은 금세 사그라졌다. 대부분은 “챗GPT가 세상을 바꿀 것”, “챗GPT로 인해 업무 효율이 비약적으로 상승할 것”이라는 찬사를 남겼다. 이와 관련해 테슬라(Tesla)의 CEO 일론 머스크(Elon Musk)는 당시 “챗GPT는 무서울 정도로 좋은 성능을 지녔다. 상당히 강력하다.”라는 게시물을 X(前 트위터)에 올리기도 했다.

그리고 중국과 러시아 등에서도 챗GPT와 같은 챗봇(ChatBot)을 만든다는 소식이 이어지며 ‘생성형 AI 열풍’은 더욱 가속화됐다. 오픈AI는 올해 2월부터 개인 유료 버전인 ‘챗GPT 프리미엄(월 20달러)’을 추가했는데, 이에 대해 “유료 버전이 무료 버전보다 더 빠르고 구체적인 답변을 제공한다.”라며 생성형 AI를 통한 수익화에도 앞장섰다.

○ 하나둘씩 등장한 생성형 AI의 부작용

하지만 승승장구하던 챗GPT와 생성형 AI에도 제동이 걸렸다. 챗GPT의 기반이 된 GPT-3.5는 ’21년 8월까지 인터넷에서 수집된 데이터셋으로만 학습해 최신 정보를 요구하는 질문에 답변을 할 수 없어, 사용자들의 불편이 발생한 것이다.

하지만 이는 빙산의 일각이었는데, 더욱 큰 문제점들이 드러나기 시작한 것이다. 가장 큰 문제는 틀린 답도 마치 정답인 것처럼 답을 하는 환각 현상(Hallucination, 할루시네이션)이다. 챗GPT는 사용자의 질문에 모르면 “모른다.”라고 답하지 못했다. 정답보다는 문맥상 가장 답과 유사한 정보를 끌어와 답한 것인데, 결과적으로 틀린 답도 맞는 것처럼 대답하는 환각 현상이 발생했다. 그리고 비윤리적인 답변도 문제로 부상했다. 사용자가 챗GPT에게 인종, 성별, 종교 등 민감하고 비도덕적인 질문을 하면, 챗GPT는 이를 필터링하지 못하고 비윤리적인 답변을 하는 사례가 등장했다. 이로 인해 챗GPT도 지난 ’21년 혐오 발언과 차별 등으로 인해 출시 21일만에 사라진 AI 챗봇 ‘이루다’의 행보를 걷는 것은 아닌지에 대한 우려가 등장하기도 했다. 이와 관련해 당시 오픈AI의 CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 “챗GPT 기능이 상당히 제한된 상태”라며 “중대한 질문에 대한 답변을 챗GPT에 의지하는 것은 실수”라고 당부한 바 있다.

○ 고속 성장하는 오픈AI와 챗GPT

이 같은 부작용이 이슈가 되자 오픈AI는 ’23년 3월, 새로운 LLM GPT-4를 공개하고 이를 챗GPT에 탑재했다. 여기서 GPT-4는 문자뿐만 아니라 이미지까지 이해할 수 있는 멀티모달(Multimodal) 모델이다. 다만 입력과는 다르게 생성은 문자로만 가능했다.

GPT-4는 GPT-3.5보다 큰 텍스트 용량을 처리할 수 있도록 개선됐는데, A4 용지 약 5장이 넘는 2만 개 이상의 단어를 한 번에 이해할 수 있다. 특히 오픈AI는 GPT-4가 당시 생성형 AI 분야에서 가장 큰 이슈로 떠오른 환각 현상과 비윤리적 답변 생성 정도를 낮췄다고 설명한 바 있다. 오픈AI의 공식 블로그 게시물에 따르면, GPT-4는 의료 등 전문적인 질문에 대해 이전보다 29% 더 정확한 답을 제공할 수 있다. 비윤리적인 질문에 응답할 가능성은 82%나 떨어졌다. 다만 오픈AI는 “약점을 일부 개선했지만 완전히 제거하지는 못했다.”라고 전했다.

이쯤이면 하나의 의문점이 발생한다. 바로 이름조차 생소했던 오픈AI가 어떻게 구글(Google)과 메타(Meta)와 같은 빅테크 기업들보다도 생성형 AI 분야에서 이름을 떨치게 되었을까?

사실 GPT-3.5와 4.0과 같은 LLM 운영에는 천문학적인 비용이 필요하다. 그러나 오픈AI는 ‘인류에게 유익한 AI 개발’을 위해 지난 ’15년 출범한 비영리 기관으로 외부의 투자를 받을 수 없었다. 하지만 수많은 비용이 필요하자 오픈AI는 지난 ‘19년, 영리 목적의 자회사 ‘OpenAI GP LLC’를 설립했다. 여기에 오픈AI의 잠재력을 알아본 마이크로소프트(MS)가 올해 1월 100억 달러를 투자하며 오픈AI의 지분 49%를 확보했다. MS의 투자를 통해 오픈AI는 자금난을 해결했고, MS는 오픈AI와의 협업을 통해 글로벌 검색 엔진 1위 기업인 구글을 뛰어넘을 전략을 구상했다.

MS는 오픈AI와 협력해 자사 검색 엔진 ‘빙(Bing)’에 챗GPT를 연동해 ‘빙 챗(Bing Chat)’을 출시했다. 이는 지금 ‘코파일럿(Copilot)’으로 이름이 변경됐다. 그리고 ‘애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service)’를 제공하기 시작했는데, 이를 통해 AI 분야 개발자들이 생성형 AI 비즈니스·개발을 하고 있다. 이뿐만 아니라 MS는 자사의 오피스 제품인 ‘MS365’에도 GPT를 적용했다. 이에 대해 MS의 CEO 사티아 나델라(Satya Nadella)는 “앞으로 AI 비서 ‘코파일럿’이 고객 문서 작업을 대신해 줄 것”이라고 밝혔다. 오피스 제품군인 워드, 파워포인트, 아웃룩, 팀즈 등에 오픈AI의 GPT가 탑재돼 업무 자동화를 진행하고 있다.

MS를 시작으로 수많은 기업들은 오픈AI의 GPT를 자사 솔루션에 연동하기 시작했다. 이에 오래전부터 AI 개발에 나섰던 글로벌 빅테크 기업들은 당황할 수밖에 없었다. 세계의 찬사를 오픈AI가 모두 가져간 모양새가 됐기 때문이다. 이에 대응하기 위해 구글은 자체 개발한 LLM ‘팜2(PaLM2)’를 활용한 챗봇 ‘바드(Bard)’를 선보였으며, 메타는 LLM ‘라마2(LLaMA2)’를 오픈소스로 제공하는 등 움직임을 보였지만, 이는 모두 오픈AI를 뒤따르는 후발주자의 모습으로 비춰졌다.

여기에 더해 오픈 AI는 지난 9월, 사람과 음성으로 소통할 수 있도록 GPT-4에 음성 기능을 추가했으며, 이미지 생성 AI인 ‘달리 3(DALL·E 3)’도 연동시켜 음성은 물론 이미지로도 문답을 주고받을 수 있도록 변모했다. 여기서 그치지 않고 오픈AI는 지난 11월 6일, 첫 번째 개발자 컨퍼런스인 ‘오픈AI 데브데이(OpenAI DevDay)’를 개최해 챗GPT와 유사한 기능을 갖춘 맞춤형 챗봇을 만들 수 있는 ‘GPT 빌더(GPT Builder)’를 선보였으며, 올해 4월까지 모인 데이터를 학습해 기존 GPT-4보다 최신의 답변을 할 수 있는 ‘GPT-4 터보(GPT-4 Turbo)’를 공개하며 고속 성장을 이어나가고 있다.

02. 생성형 AI가 인류에게 남긴 과제

생성형 AI의 넓은 쓰임새가 입증됨에 따라 기업들은 저마다 “누가 누가 AI를 잘하나” 경쟁에 빠져들었고, IT 기업들의 먹거리에도 변화가 찾아왔다. 생성형 AI 분야는 최근 그 어떠한 산업보다도 가장 빠르게 발전하고 있는 분야 중 하나인데, 그럼에도 불구하고 여전히 해결해야 할 과제가 많이 남아있다.

○ 생성형 AI의 환각 현상(할루시네이션)

앞서 언급했듯이 가장 시급한 과제는 환각 현상, 즉 할루시네이션을 해결해야 한다는 점이다. 생성형 AI는 많이 성장했지만, 여전히 개인이나 기업에 잘못된 결정이나 답변을 제공한다는 의견이 지배적이다. 심지어 올해 11월 오픈AI의 최신 LLM인 GPT-4 터보 조차도 환각 현상을 완벽하게 제거하지 못했다. 다수의 조직들이 생성형 AI를 도입하고 있으나, 환각 현상은 개별 조직이 선뜻 생성형 AI를 솔루션에 도입하지 못하는 주요 이유 중 하나이다.

○ LLM 개발·운영에 필요한 인프라 문제 시급

그리고 LLM 개발과 운영에 필요한 인프라 문제도 시급한 것으로 나타났다. LLM 학습과 운영에는 방대한 양의 컴퓨팅 파워가 필요한데, 지금은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit, 이하 GPU)로 이뤄진다. 생성형 AI 열풍이 불며 전 세계적으로 반도체 수요가 급증했지만, 공급이 수요를 충족시키지 못하는 상황이다. 여기서 글로벌 GPU 시장의 90%는 美 반도체 기업 엔비디아(NVIDIA)가 장악한 상태인데, 가격·공급 문제가 꾸준히 발생하고 있다. 이에 엔비디아는 최근 GPU의 공급을 늘리고 있다고 밝혔으나, 관련 분야의 전문가들은 최소 내년까지 생성형 AI 분야의 열풍으로 GPU 공급 부족이 이어질 것으로 봤다. 이러한 문제를 해결하기 위해 대안적인 컴퓨팅 자원 탐색을 해야 한다는 목소리도 나오고 있으며, 이는 탄소 배출을 위해서도 반드시 필요한 조치다.

○ 생성형 AI의 저작권 문제

글로벌 빅테크 기업들의 생성형 AI가 쏟아져 나오고 있는 상황 속에서 이를 활용하는 이들이 점점 많아짐에 따라 AI 문턱이 낮아지고 있다. 하지만 생성형 AI의 저작권 문제는 여전히 해결되지 않고 관련 분야 성장의 걸림돌로 남아있다.

생성형 AI가 온라인 데이터를 무단으로 학습한다는 이유에서다. 최근 소설가를 비롯한 만화가, 코미디언 등은 생성형 AI 기업을 상대로 꾸준히 고소를 진행하고 있다. 심지어 뉴스 사이트도 생성형 AI 학습을 원천 차단하는 추세다. 대표적인 사례로 지난 10월 19일, 글로벌 음반사들은 AI 챗봇 클로드(Claude)를 보유한 앤트로픽(Anthroic)을 상대로 美 테네시(Tennessee) 연방 법원에 저작권 침해 소송을 제기했다. 그리고 네이버(Naver)가 개발한 한국어 기반 생성형 AI ‘하이퍼클로바 X(HyperCLOVA X)’ 역시 학습에 사용된 뉴스 콘텐츠와 관련해 네이버가 대가지급 여부와 기준 등에 대해 명확하게 밝히지 않아 저작권 침해 논란이 발생한 바 있다.

○ 생성형 AI의 보안 위협

마지막으로 사이버 보안 분야에서 생성형 AI는 ‘양날의 검’으로 불린다. 생성형 AI를 활용해 보안업무를 고도화 시킬 수 있는 반면, 사이버 공격자들은 생성형 AI를 △피싱 메일 생성 △악성코드 생성 △소스코드 내 취약점 식별 등에 활용하고 있다. 특히 악의적인 학습데이터 주입으로 결과물에 영향을 주는 데이터 오염 공격을 통해 생성형 AI 자체를 겨냥할 수 있는 만큼, 보안 문제 역시 해결해야 할 과제 중 하나이다.

03. 생성형 AI는 ’24년에도 주목받을 것인가?

지금까지 올 한 해 가장 뜨거운 관심을 받은 생성형 AI가 걸어온 1년간의 발자국에 대해 알아보았다. 실제 개별 키워드에 대한 관심도를 시각화해 보여주는 구글 트렌드(Google Trend)에 다르면 생성형 AI 키워드에 대한 관심도는 현재 100(’23.11.26~12.02 기준)으로 가장 많은 관심을 받는 키워드임이 분명하다. 그렇다면 과연 생성형 AI에 대한 뜨거운 관심은 내년에도 이어질 수 있을까?

이러한 전망을 사전적으로 분석하기 위해 한국무역협회(Korea International Trade Association, 이하 KITA)와 한국정보산업연합회(The Foundation of Korean Information Industries, 이하 FKII)는 지난 11월 21일, ‘2024 디지털 이니셔티브 컨퍼런스’를 개최했다. 이날 행사는 올해 주목받았던 디지털 전환 관련 이슈를 짚어보고 ‘24년 디지털 분야의 트렌드 및 비즈니스 전망을 제시하고자 마련됐다.

행사에서 FKII와 KMIS는 ’24년 디지털 비즈니스 트렌드를 조사·분석한 ‘2024 디지털 비즈니스 트렌드 전망’ 보고서를 발표했다. 해당 보고서는 국내 비즈니스 환경을 고려한 비즈니스 트렌드를 도축해 기업의 사업 계획과 방향 설정을 돕기 위해 이뤄졌으며, 조사는 △가트너(Gartner) △인터네셔널 데이터 코퍼레이션(International Data Corporation, 이하 IDC) △MIS 쿼털리(MIS Quarterly, 이하 MISQ) 등 글로벌 리서치 기관들과 △소프트웨어정책연구소(이하 SPRI) △정보통신기획평가원(이하 IITP) 등이 발표한 디지털 비즈니스 트렌드를 바탕으로 수행됐다.

이를 바탕으로 FKII와 KMIS는 ‘2024년 디지털 비즈니스 트렌드 전망’의 ‘디지털 비즈니스 트렌드 Top 11’를 발표했다. 조사에 따르면 ‘생산성 향상을 위한 생성형 AI 응용 확대’가 최상위 트렌드로서 내년을 휩쓸 것으로 전망됐다. 여기에 더해 ‘24년 디지털 비즈니스 트렌드에는 △클라우드 AI 플랫폼 시장의 성장 및 확대 △생성형 AI 기술 기반 스타트업의 출현 △AI가 촉발하는 정보보호/보안 위험 확대 △AI 관련 반도체 생태계 활성화와 같은 5개의 AI 관련 이슈가 포함되며, AI 중심의 트렌드가 강세를 보일 것으로 분석됐다. 이외에도 △슈퍼앱이 주도하는 비즈니스의 진화 △로봇 시장의 성장 △미래 모빌리티 시장 성숙 △ESG 경영 강화 △Low-Code and No-Code(이하 LCNC)를 통한 기업 디지털 혁신 가속화 등이 내년 트렌드로 부상할 것으로 전망됐다. 이번 이글루플러스 12월호에서는 AI 그리고 정보보호와 관련된 3가지 디지털 비즈니스 트렌드에 대해 집중적으로 살펴보고자 한다.

○ 비즈니스 생산성 향상을 위한 생성형 AI의 응용 확대(1위)

다가오는 ‘24년에도 여전히 생성형 AI는 가장 많은 관심을 받을 것으로 예상됐다. 생성형 AI의 다양한 쓰임새 중 ‘비즈니스 생산성 향상’을 위해 응용하는 전략에 대해 기업들이 가장 높은 순위로 주목해야 할 것으로 전망됐다. 이와 관련해 美 다국적 투자은행 골드만삭스(Goldman Sachs)는 생성형 AI가 글로벌 GDP를 약 7% 향상시킬 것이라 전망했으며, 글로벌 컨설팅 기업인 맥킨지앤컴퍼니(McKinsey & Company)는 생성형 AI가 모든 근로자의 작업 시간을 60~70% 절감할 것이라 예측했다. 또한 국내 언론사인 ITWorld/CIO의 조사 결과에 따르면 ‘23년 중반 기준 이미 생성형 AI를 도입한 국내 기업이 25%, 향후 도입 예정이거나 검토하는 기업이 68%인 것으로 나타났다.

이는 향후 기업이 생성형 AI를 도입하는 것이 선택이 아닌 필수 사항으로 자리 잡을 것이라는 것을 의미하며, △운영 자동화 △기업 지식관리 고도화 △기업 R&D 업무 고도화 등 분야에서 활발하게 활용될 것으로 전망된다.

○ 생성형AI 기술 기반 스타 스타트업들의 출현(3위)

오픈AI의 챗GPT가 불러일으킨 생성형 AI 혁명으로 인해 1999~2000년 사이에 경험했던 닷컴버블(Dot-com Bubble)이 다시 재현되고 있다. 美 월스트리트저널(The Wall Street Journal)은 “AI 골드러시에 참여하기 위해 대학을 자퇴하다.”라는 보도자료를 냈다. 많은 투자 자금이 AI(특히나 생성형 AI) 기술 기반 스타트업들에게 집중적으로 투입되고 있으며, 이 기회를 놓치지 않기 위해 청년들이 대학을 자퇴하고 있다는 것이다.

이에 생성형 AI가 기술 산업 전반에 미치는 파급 효과는 지속해서 커질 것이며, 해당 기술과 관련한 스타 스타트업들의 출현도 활발하게 이어질 것으로 전망된다.

○ AI가 촉발하는 정보보호/보안 위험 확대(4위)

생성형 AI의 발전은 보다 강화된 사이버 위협 탐지와 보호를 가능케 하지만, 동시에 사이버 공격자들의 랜섬웨어 등 악성코드 제작을 쉽게 하고, 피싱 및 딥페이크 등의 성능을 제고하여 위험 수준을 높일 수 있다. 특히 오는 ’24년에는 美 대선과 韓 총선을 앞두고 있어, 생성형 AI 발(發) 가짜 뉴스·댓글의 위험이 크게 부각될 것으로 우려되는 상황이다. 이에 AI로 유발되는 정보보호/보안 리스크 관리의 중요성이 부각되고 있다.

이를 위해 가트너(Gartner)는 AI 신뢰·리스크·보안 관리(AI Trust, Risk and Security Management, 이하 AI TRiSM)를 제시한다. AI TRiSM은 △AI 신뢰(AI가 편견 없이 작업을 올바르게 수행하는 것) △AI 리스크(AI의 위험관리를 위해 정확하고 엄격한 거버넌스를 적용하는 것) △AI 보안 관리(무단 액세스, 침입, 조작으로부터 AI 시스템의 인프라, 데이터, 모델 등을 보호하는 것)로 구성되어 있으며, 가트너가 차년도 IT 기술의 흐름과 트렌드를 제시하는 10대 전략 기술 트렌드(Top 10 Strategic Technology Trends)에 ‘23~’24년 연속으로 선정된 바 있다.

04. 마무리

생성형 AI의 대표주자 챗GPT가 등장한지 1주년을 맞이해 챗GPT와 생성형 AI가 1년간 걸어온 발자국에 대해 알아보았다. 국내외 수많은 리서치 기관들이 전망한 ’23~’24년 디지털 비즈니스 트렌드를 살펴보면 일부 차이점이 존재하지만, 공통적으로 강조하는 점이 존재한다. 바로 생성형 AI를 강조한 것이다. 실제로 올해 생성형 AI 분야에 대한 투자가 활발히 이뤄졌는데, 내년에는 생성형 AI가 실제 비즈니스에서 어떻게 활용돼 효용 가치를 증명할 것인지가 관심을 받을 것으로 보인다.

그리고 이러한 전망들을 KITA와 FKII는 ‘24년 가장 주목받을 것으로 예상되는 ‘디지털 비즈니스 트렌드 TOP 11’을 발표했다. 글로벌 리서치 기관들과 KITA, FKII 이들 모두 AI(생성형 AI 포함)를 디지털산업의 최대 화두로 꼽았는데, 이러한 전망은 ’23년에도 나타난 바 있다. 대표적으로 KITA와 FKII가 지난 ‘23년 전망한 디지털 비즈니스 트렌드에서도 AI 관련 트렌드가 1, 2순위를 차지한 것을 알 수 있다.

이를 두고 누군가는 큰 변화가 없다고 느낄 수 있지만 사실 아니다. 생성형 AI를 개발·유지·관리하는 데는 수많은 리소스가 필요하다. 이에 생성형 AI가 실제 비즈니스에서 어떻게 가치를 만들어낼 것인지에 대한 과제를 해결해야만 하는 시점이 도달한 것이다. 과연 생성형 AI는 어떠한 방식으로 비즈니스 측면에서 효용성이 입증될 것인지, 그리고 내년에도 디지털 비즈니스 트렌드의 핵심으로 선정될 것인지에 대해 앞으로 지켜볼 필요가 있다.

05. 참고자료

1. 챗GPT 탄생 1주년···신세계 열었지만 해결 과제도 늘어, ZDNet:
https://zdnet.co.kr/view/?no=20231201110715
2. ‘챗GPT’ 등장 1년…내년에는 사람만큼 똑똑해져 있을까, AI타임스:
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=155566
3. 챗GPT 등장 1년, 업계 뒤흔든 생성AI, 바이라인 네트워크:
https://byline.network/2023/11/1129_003/
4. 오픈AI의 깜짝 쿠데타···’영리+비영리 구조’ 한계 드러냈나, ZDNet:
https://zdnet.co.kr/view/?no=20231118224226
5. 빅테크, 생성 AI 참전 확대···글로벌 패권 누구 손에, 테크월드뉴스:
https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=232702
6. “내년 디지털 비즈니스 트렌드는 AI”, 디지털타임스:
https://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2023112702109931820011
7. [FKII X KMIS] 2024 디지털 비즈니스 트렌드 전망 보고서, 한국정보산업연합회:
https://www.fkii.org/bbs/board.php?tbl=pubreport&mode=VIEW&num=169&chr=&category=&findType=&findWord=&sort1=&sort2=&page=1