챗GPT vs. 경쟁자: AI 챗봇 시장에서 누가 우위를 점하고 있는가?

2022년 11월, 챗GPT (ChatGPT)의 출시는 기술 환경, 특히 인공지능 업계에 중요한 전환점이 되었다.

챗GPT는 생성된 텍스트로 사용자의 질문에 답할 수 있을 뿐만 아니라 기사, 콘텐츠, 코드 및 기타 수많은 작업을 처리할 수 있는 인공지능 (AI) 기반 챗봇을 시장에 공개했다.

출시 이후 몇 달 동안 더 많은 AI 기반 자연어 처리 (NLP) 도구가 등장하면서 대규모 언어 모델 (LLM) 간의 경쟁은 점점 더 치열해지고 있다.

챗GPT와 비슷한 다른 인공지능에는 또 어떤 것들이 있는지 궁금하다면, 이번 기사를 통해 ChatGPT의 강력한 라이벌로 부상할 수 있는 시장의 주요 경쟁자들을 알아볼 수 있다.

챗GPT (ChatGPT)란?

챗GPT (Chat GPT)는 마이크로소프트로부터 지원을 받은 오픈AI (OpenAI)가 개발한 AI 챗봇으로, 2022년 11월에 출시되었다.

이는 생성형 사전 학습 변환기(GPT) 언어 모델 제품군에 속한다. 챗GPT는 GPT-3.5 및 GPT-4 LLM 제품군을 기반으로 하며, 빙(Bing) 검색 엔진을 통해 인터넷을 쿼리할 수 있다.

챗GPT는 지도 및 강화 학습 모델을 사용하여 학습되었다. 또한, 사용자 입력을 자세히 파악하고 즉각적으로 응답하도록 학습된 InstructGPT의 형제다.

이 LLM은 대량의 데이터를 정확하게 처리할 수 있으며 다른 사람처럼 사용자와 지능적으로 상호 작용할 수 있다.

생성형 AI 및 경쟁

생성형 AI는 학습 데이터를 기반으로 사용자 프롬프트에 따라 텍스트 이미지, 동영상 및 기타 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI의 한 유형이다. 챗GPT는 텍스트 기반 생성형 AI 솔루션의 한 예이다.

생성형 AI의 주요 장점 중 하나는 더 적은 자원으로 콘텐츠를 제작할 수 있다는 점이다. 반면에 이러한 도구는 저작권이 있는 학습 데이터를 사용하고 사람의 작업을 자동화할 수 있다.

떠오르는 AI 챗봇 시장에서 생성형 AI는 진정한 게임 체인저다. 웹에서 사용 가능한 모든 데이터를 가져와 AI 모델을 학습시킨다.

챗GPT가 가장 큰 규모를 자랑하지만, 구글과 메타부터 앤트로픽과 아마존까지 다양한 경쟁업체들이 LLM, 딥러닝, 미세 조정을 통해 시장에서 우위를 점하기 위해 노력하고 있다.

챗GPT의 경쟁자는 누구인가?

AI LLM 분야에는 유망한 경쟁자들이 많이 있다. 아래에서 ChatGPT와 비슷한 인공지능에는 어떤 것들이 있는지 하나씩 살펴보자.

구글 바드(LaMDA)

챗GPT의 가장 큰 경쟁자 중 하나는 2024년 3월에 출시된 AI 기반 챗봇인 구글 바드 (Google Bard)로, 웹에서 가져온 학습 데이터를 사용하여 응답을 알려주는 챗봇이다.

구글 바드는 원래 대화 애플리케이션용 언어 모델(LAMDA)을 기반으로 구축되었으며, 이제 구글의 차세대 LLM PaLM 2를 포함하고 있다.

구글 바드와 챗GPT의 가장 큰 차이점은 구글 바드는 공개 웹과 구글 앱 및 서비스에서 가져온 데이터를 처리하는 반면, 챗GPT는 독점적인 학습 데이터 세트와 빙(Bing)에서 가져온 결과를 혼합하여 활용한다는 점이다.

마이크로소프트 빙 챗 (Bing Chat)

LLM 시장의 또 다른 주요 경쟁자는 2024년 2월에 출시된 마이크로소프트의 빙(Bing) 검색 엔진의 AI 기반 버전인 마이크로소프트 빙 챗(Bing Chat)이다.

출시 당시 사티아 나델라 (Satya Nadella) 마이크로소프트 회장 겸 CEO는 “AI는 가장 큰 범주인 검색을 시작으로 모든 소프트웨어 범주를 재편할 것“이라고 말했다.

빙 챗은 기본 LLM으로 GPT-4를 사용하므로 덜 강력한 GPT-3.5를 기반으로 하는 챗GPT보다 유리한다. 빙 챗은 검색 쿼리에 더 잘 응답하고 작성 시점에 더 관련성 높은 결과를 제공한다.

메타 라마 2 (Meta Llama 2)

라마 2 (Llama 2)는 Meta에서 개발한 오픈소스 대규모 언어 모델로, 최대 700억 개의 파라미터를 지원하며 기존 버전의 라마 (Llama)보다 40% 더 많은 데이터로 학습된다.

이 LLM은 최근 2024년 7월의 학습 데이터를 사용하며, 대규모 다중 작업 언어 이해(MMLU) 채점 시스템에서 GPT-3.5와 비슷한 점수를 받았다.

하지만 라마 2의 주요 판매 포인트 중 하나는 연구 및 상업적 용도로는 무료라는 점이다.

클로드 (Claude)

클로드 (Claude)는 자연어 처리를 사용하여 2022년 12월까지 학습 데이터를 기반으로 대화형 텍스트를 생성하는 차세대 AI 어시스턴트로, 앤스로픽 (Anthropic)에서 개발했다.

클로드는 챗GPT보다 더 대화적인 형식으로 콘텐츠와 창작물을 요약, 검색, 작성할 수 있다.

다른 주요 차이점은 사용자가 업로드한 파일도 처리할 수 있으며, 챗GPT의 8,000개(GPT4 사용 시)에 비해 100,000개의 컨텍스트 토큰으로 각 프롬프트마다 많은 수의 단어를 지원한다는 점이다.

깃허브 코파일럿 (GitHub CoPilot)

깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)은 소프트웨어 개발자가 Codex LLM을 사용하여 코드를 작성할 수 있도록 설계된 AI 기반 코딩 어시스턴트이다. 이 솔루션은 사용자가 입력하는 동안 코드와 구문에 대한 자동 완성 제안을 제공하도록 설계되었다.

챗GPT와 달리 깃허브 코파일럿은 개발자가 코드를 더 빠르게 생성할 수 있도록 특별히 설계되었다.

재스퍼 AI (Jasper AI)

재스퍼 (Jasper)는 GPT-3.5로 마케팅 콘텐츠를 제작할 수 있도록 특별히 설계된 AI 가상의 비서이자 코파일럿 어시스턴트이다.

사용자는 재스퍼를 사용하여 스타일 가이드 및 제품 카탈로그와 같은 자원과 함께 웹사이트를 스캔하여 챗봇이 조직의 브랜드 보이스를 이해할 수 있도록 할 수 있다.

음성 중심의 마케팅 콘텐츠를 제작할 수 있는 재스퍼의 기능은 챗GPT의 범용 텍스트 생성 기능과는 차별화된다.

아마존의 새로운 언어 모델

아마존은 생성형 AI 시장의 또 다른 대형 업체다. 올해 초에는 GPT 3.5보다 훨씬 더 효율적인 것으로 알려진 다중 모달 사고 체인 LLM을 제안했다.

과학적 질의응답(ScienceQA) 벤치마크에서 이 새로운 아마존의 언어 모델은 GPT3.5보다 16% 포인트(75.17%) 더 뛰어난 성능을 보였다. 과학적 질의응답 벤치마크는 다중 모드 과학 질문에 대한 주석이 달린 답변의 대규모 모음이다.

이는 아마존의 LLM이 복잡한 추론을 처리하는 데 더 효율적이라는 것을 나타낸다.

아마존 Codewhisperer

아마존 Codewhisperer는 개발자를 위해 특별히 설계된 또 다른 AI 도구다. 자연어 처리 및 머신러닝 알고리즘을 사용하여 코드를 검사하고 실시간 권장 사항을 제공한다.

높은 수준에서 코드 추천을 생성하여 개발자의 생산성 향상에 도움을 준다. 이 글을 쓰는 시점에 개발자에게는 아마존 Codewhisperer도 무료다.

캐릭터 (Character AI)

캐릭터 AI(Character AI)는 전직 구글의 LaMDA 개발자들이 개발한 챗봇으로, 신경 언어 모델을 사용하여 찰리 채플린, 윌리엄 셰익스피어와 같은 역사적 인물이나 올리버 트위스트, 셜록 홈즈와 같은 가상의 인물을 사칭한다.

이 챗봇은 사용자를 즐겁게 하려고 위해 설계되었기 때문에 다양한 기업 사용 사례에 사용할 수 있는 챗GPT와는 다른 초점을 제공한다.

퍼플렉시티 AI (Perplexity AI)

퍼플렉시티 AI(Perplexity AI)는 검색 엔진처럼 작동하여 인터넷을 검색하여 사용자 쿼리에 응답하는 GPT-3 및 GPT-4 기반의 AI 챗봇이다. 퍼플렉시티 AI는 2022년 8월에 처음 출시되었다.

퍼플렉시티 AI에 포함된 주목할 만한 기능 중 하나는 사용자에게 제공하는 정보의 출처를 표시한다는 것이다.

이러한 의미에서 퍼플렉시티 AI는 출처에 대한 높은 수준의 투명성을 제공하며, 인터넷 전반에서 가져온 정보를 실시간으로 제공할 수 있다.

결론

위에서 언급한 다양한 도구를 보면 생성형AI 도구가 인간 생활의 여러 측면을 혁신할 준비가 되어있다는 것을 알 수 있다.

현재 챗GPT는 인기 면에서 가장 뛰어난 AI 챗봇으로 자리 잡고 있다. 하지만 경쟁사들 또한 새로운 고유 기능과 이니셔티브를 부지런히 개발하고 있다.

어떤 챗봇은 일반적인 접근 방식을 유지하는 반면, 다른 챗봇은 특정 사용 사례에 맞게 맞춤화되어 있다. AI 챗봇의 미래를 예측하기는 매우 어렵지만, 가까운 미래에 우리의 삶에 미치는 영향은 상당한 변화를 겪을 것으로 보인다.