ChatGPT가 Google을 죽일 수 있나요?

저자 | Xu Jiecheng

ChatGPT 출시 전날 Google 인공 지능 연구소의 책임자인 Zoubin Ghahramani도 공개적으로 다음과 같이 말했습니다. "챗봇은 사람들이 매일 안정적으로 사용할 수 있는 것이 아닙니다." Zoubin Ghahramani는 "얼굴을 때리는 일"이 그렇게 빨리 올 것이라고 예상하지 못했을 것입니다. 그의 발언이 있은 지 불과 몇 주 만에 ChatGPT가 거의 전 세계에서 사용되고 논의되었습니다.

ChatGPT는 11월 말 출시 이후 단 1주일 만에 사용자가 100만 명이 넘는 등 인터넷 전역에서 빠르게 인기를 얻었습니다. 오늘날 ChatGPT는 역사상 세계에서 가장 많은 사용자를 보유한 LLM(Large Language Model) 챗봇이 되었습니다. 그리고 ChatGPT의 정보 검색 모드 혁신으로 인해 현재 많은 ChatGPT 지지자들은 ChatGPT가 짧은 시간 내에 전통적인 정보 검색 모드를 전복하고 정보 검색에서 Google을 대체할 수 있을 것이라고 믿고 이를 "Google 킬러"라고 부릅니다. 검색 도메인 지배력.

그렇다면 대다수의 ChatGPT 팬이 말하는 사실이 사실인가요? ChatGPT는 현재 검색 엔진에 도전할 수 있는 능력을 갖추고 있습니까? 수십 년 동안 검색 분야를 장악해 온 거대 기술 기업인 Google은 실제로 ChatGPT 팬들이 생각하는 것만큼 취약합니까?

1. ChatGPT의 꿀과 독

현재 ChatGPT에 대한 대부분의 사랑은 ChatGPT의 강력한 의사소통 능력에서 비롯됩니다. ChatGPT에 질문하고 실제 사람과 대화하는 것처럼 느껴보세요. 이는 실제로 검색 엔진에 비해 채팅봇의 주요 장점입니다. 채팅 형태의 답변 출력은 검색 엔진의 한 줄씩 URL보다 훨씬 직접적이고 친숙합니다.

하지만 반면에 ChatGPT는 정보 검색에 있어서 신뢰할 수 없는 답변, 외부 영향에 대한 취약성, 위조된 정보라는 세 가지 주요 문제도 가지고 있습니다.

첫째, ChatGPT의 답변은 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니며 추론과 사실에 있어 실수를 하는 경우가 많습니다. 둘째, ChatGPT는 외부 정보의 영향을 받기 쉽습니다. ChatGPT의 독특한 기능 중 가장 중요한 것은 학습 능력입니다. 모델은 다른 사용자와의 이전 대화 내용을 기억하고 다시 말할 수 있습니다. 이로 인해 사용자는 ChatGPT의 판단과 질문에 대한 답변에 매우 쉽게 개입할 수 있습니다. 최근 Stack Overflow 포럼에서는 ChatGPT가 작성한 모든 답변을 금지했습니다. 그 이유는 ChatGPT가 수많은 질문에 대해 사용자로부터 배운 오류 예제를 제공하기 때문입니다.

또한 특정 모호하거나 설명적인 질문에 직면했을 때 ChatGPT는 답변을 더욱 설득력 있게 만들기 위해 생성하는 콘텐츠 중 일부를 위조하기로 선택한 것 같습니다. 예를 들어 ChatGPT는 특정 질문에 대해 다양한 소셜 미디어 전문가의 답변을 인용할 때 텍스트 내용을 수정하거나 A의 발언이나 사건을 B의 이름과 일치시키는 경우도 있습니다. 가장 일반적인 예는 기자가 ChatGPT에 Microsoft의 분기별 수익에 대한 기사를 작성해 달라고 요청한 경우입니다. 기사의 신뢰성을 높이기 위해 ChatGPT는 Microsoft CEO인 Satya Nadella의 인용문을 위조했습니다.

ChatGPT가 혁신적인 질문 및 답변 모델을 통해 정보 검색에 어느 정도 영향력과 많은 관심을 얻었음에도 불구하고 정보 제공의 정확성과 신뢰성 측면에서 ChatGPT에는 여전히 몇 가지 명백한 결함이 있음을 알 수 있습니다. . 이는 검색 엔진의 포지셔닝 및 목표에 명백히 반대되는 결함입니다. ChatGPT는 원래 대화형 Q&A와 인간의 대화 행동을 시뮬레이션하기 위해 설계되었기 때문에 ChatGPT는 특정 키워드 검색 시나리오에 직면했을 때 특정 설명을 제공할 수 있지만 사용자에게 충분한 양의 유용한 추가 정보를 제공할 수는 없습니다. 따라서 ChatGPT의 현재 포지셔닝과 기능 측면에서 볼 때 Google에 도전하거나 검색 엔진을 완전히 교체하는 것은 분명히 현실적이지 않습니다.

2. Google의 레이아웃과 선택

Google을 되돌아보면 실제로 ChatGPT가 출시되기 전에 이 거대 기업은 이미 수많은 LLM 프로젝트의 연구 개발에 참여했습니다. 가장 유명한 프로젝트는 Google에서 명명한 것입니다. 몇 달 전 엔지니어들은 "이미 인간의 감정을 가지고 있는" LaMDA 챗봇입니다. 그렇다면 현재 인기 있는 ChatGPT와 비교할 때 Google이 항상 우위를 숨기려고 했던 LaMDA는 어떻게 수행됩니까?

현 단계에서 Google의 가장 성숙한 대화형 언어 모델인 LaMDA는 1,370억 개의 매개변수로 구성되어 있으며 공개적으로 사용 가능한 1.56TB의 대화 데이터 및 웹 문서로 학습되었습니다. 반면, ChatGPT는 1,750억 개의 매개변수가 있는 GPT-3.5 아키텍처를 기반으로 하며 인간이 작성한 텍스트 시연과 전체 품질 점수에 대해 인간 주석자가 평가한 샘플에 대한 감독 미세 조정을 통해 교육됩니다.

얼핏 보면 LaMDA와 ChatGPT의 매개변수와 훈련 방법의 차이가 뚜렷하지 않지만, 구체적인 사용 경험 측면에서는 두 가지가 서로 다른 특징을 보입니다. Scale AI의 연구원인 Riley Goodside는 블로그에서 다음과 같이 말했습니다. 동일한 문제에 직면했을 때 ChatGPT는 종종 더 명확한 응답을 제공할 수 있지만 LaMDA가 제공하는 응답 형식은 더 친숙하고 인간의 언어 패턴에 더 가깝습니다. 이는 LaMDA가 대화 훈련을 받는 것과 직접적인 관련이 있는 반면 ChatGPT는 네트워크 텍스트에 대해 더 많은 훈련을 받았습니다.

따라서 LaMDA 자체에도 몇 가지 허점이 있지만 실제 애플리케이션 수준에서 Google이 LaMDA를 사용하여 ChatGPT와 경쟁하기를 희망한다면 둘의 결과는 여전히 불분명합니다. 구글이 지금까지 LaMDA를 외부에 공개하지 않은 이유는 주로 회사의 평판을 고려했기 때문이다. 구글 AI의 제프 딘 대표도 지난 12월 중순 내부 회의에서 “구글은 현재 AI 제품과 기술을 만들 수 있는 능력을 갖추고 있지만 중소기업에 비해 좀 더 보수적으로 결정을 내려야 한다”고 주장했다.

Google AI에 대해 Jeff Dean은 다음과 같이 말했습니다. 챗봇은 편견과 잘못된 정보에 쉽게 영향을 받는데, 10억 명 이상의 사용자를 보유한 대기업인 Google은 이러한 영향에서 벗어나기가 더욱 어렵습니다. 물론 우리는 특히 더 나은 언어 모델을 사용하여 이러한 기술을 실제 제품에 사용하기를 매우 희망하지만 더 중요한 것은 올바른 일을 해야 한다는 것입니다. 또한, 구글도 최근 내부팀의 업무를 조정하고 AI 기술과 제품에 대한 연구개발 지원을 강화했다는 점도 주목할 만하다. 위의 조치를 통해 Google이 ChatGPT가 제기하는 일부 과제에 여전히 매우 자신감을 갖고 있음을 알 수 있습니다.

3. 통합은 새로운 기회를 창출할 수 있습니다

최종 분석에서 챗봇과 검색 엔진을 비교하는 것은 잘못된 제안입니다. ChatGPT의 가치는 실제 사람들의 "사고" 행동을 시뮬레이션하고 대화를 통해 배운 지식을 사용하여 일부 질문에 답하거나 창의적이고 간단한 작문 작업을 완료하는 능력에 있습니다. 검색 엔진의 주요 임무는 사람들에게 필요한 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 것입니다. 둘 사이에 존재하는 장벽은 기술적 수단으로는 효과적으로 메울 수 없습니다.

두 가지의 향후 개발 동향에 대해 많은 업계 전문가들이 거의 만장일치로 의견을 밝혔습니다. 즉, ChatGPT 대화형 로봇은 향후 검색 엔진과 1+1>2 "공생" 관계를 형성할 것이라는 것입니다. 검색 엔진에. 이 새로운 모드에서는 사람들이 음성이나 문자를 통해 검색 엔진과 직접 소통할 수 있으며, 검색 엔진도 대화형 로봇의 이해와 인지를 활용하여 방대한 데이터를 사람들에게 빠르게 요약하여 보다 정확하고 선호하는 검색 결과를 생성할 수 있습니다. 사람들은 정보 검색 단계를 줄이고 전체 검색 프로세스의 효율성을 크게 최적화합니다.

ChatGPT와 Google은 현재 표면적으로는 어느 정도 반대 입장을 보이고 있지만 이러한 추세는 그다지 관심을 끌지 못하는 것 같습니다. 시간이 흐르고 기술이 계속 발전할수록 현재의 둘 사이의 모순은 점차 사라질 것이라고 믿습니다.

참조 링크:

​​https://www.php.cn/link/3142c42ca1d6675586ec636631a0c922​​

​​https://www.php.cn/link/86f3f50a6f945bbfa3 51e55faac043fb​​

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