안녕하세요 이딸라입니다
오늘은 개발자가 알려 드리는
현실 블랙미러에 대해서 말씀 드리고자 합니다
여러분들 혹시 블랙미러 보시나요?
저는 블랙미러 좀 보긴 하거든요
제가 본 블랙미러 같은 경우에는
미래 세상에 대해서 비판적인 시선으로 그려내려고 하는 드라마입니다
대표적인 에피소드는
죽은 사람을 로봇으로 다시 만들어 낸다든지
그리고 인공 지능 스피커가 자아를 갖는다든지
이런 에피소드들이 좀 생각나는 것 같아요
이런 에피소드들의 공통적인 전제에는
인공지능이 기본적인 상식을 가지고 있고
범용적 이라는 것이 될 거 같아요
이미 우리 현실 세계에서도 이런 인공 지능들
범용적인 인공지능 들에 대한 시도들이 이어지고 있죠
대표적인 예가 인공지능 스피커 인데요
실제로 써 본 사람들은 알겠지만
아직은 좀 멍청하고 사람의 말귀를 좀 잘 못 알아듣고
특정기능에만 특화 되어 있는 것을 알 수가 있습니다
저 같은 경우에는 집에서 기가지니를 쓰는데
TV 켜 놓은 거랑
그리고 특정 예능을 찾아 볼 때
주로 기가지니를 쓰고 있습니다 (그 외엔 노답..)
그런데 최근에 이런 인공지능
범용 인공지능 중에 엄청 똑똑한 녀석이 나왔어요
GPT 3를 어디서 만들었냐면
OpenAI 라는 연구소에서 만들었습니다
참고로 OpenAI 는 
여러분들이 잘 알고 있는 테슬라의 일론머스크
유명한 스타트업들을 많이 배양해낸
인큐베이팅 프로그램인 와이콤비네이터의
샘 알트만 전 대표가 같이 만들어 낸 
인공지능연구소 인데요
쉽게 생각하면 여러분들이 이미 알고 있는 알파고를 만든
딥마인드라는 인공지능연구소가 있을 거예요
거기에 대적하는 인공지능연구소라고
생각하시면 되겠습니다
최근에 여기에서 GPT-3 라는
인공 지능 언어모델을 만들었는데
이게 성능이 엄청 탁월하다는 거예요
GPT 2 에서는 이제 그 매개변수는 거의 뭐
한 15억 개 정도였지만
이제 새로운 버전 GPT 3에서는
무료 1,750억 개에 달하는 매개변수를 갖고
학습을 시켰기 때문에
더욱더 인간 다워지면서
더 정교해졌다 라고 볼 수 있는 거죠
그 동안의 인공지능 같은 경우에는
특정영역에 대해서 사람을 뛰어넘어섰지만,
인간만큼 상식이 좀 없고
그렇기 때문에 범용성이 낮다는
한계를 가지고 있었습니다
근데 GPT 3라는 녀석은 기존의 비해서
훨씬 범용적으로 사용할 수 있는
인공 지능 모델인 거예요
이게 무슨 말이냐면
이제 사람의 말귀를 훨씬 더 잘 알아들을 수 있고
어느 정도의 상식을 가지고 있기 때문에 
인간과의 대화가 가능해 지고요
그리고 현재 대화를 통해서
앞으로의 대화를 예측할 수 있고
일련의 단어 그리고 텍스트 및 기타 
데이터들이 이용을 해 가지고
새로운 기사를 만들어 내거나,  아니면 이미지 
이런 결과물들을 만들어 낼 수 있다는 점이
그래서 쉽게 말하면,
여러분들이 이미 알고 있는 시리 있잖아요
시리보다 훨씬 똑똑한 녀석이 나왔다고 
생각하시면 될 것 같아요
그래서 이제 100번에 말보다 이제 실제로 무엇이 가능해졌는지
살펴보면 좋을 거 같은데요
같이 한번 데모를 살펴보도록 하겠습니다
첫 번째 예는 
어떤 요구사항만 입력하면 
디자인으로 만들어주는 녀석인데요
지금 보시는 화면은 디자인 툴인 피그마인데
피그마에 익스텐션 앱을 만들어 가지고
거기에다가 요구사항을 텍스트로 이렇게 넣었습니다
지금 보시면은 
내비게이션 바에 카메라 아이콘이 있고
포토에 타이틀, 그리고 메시지 아이콘
이런 것들을 포함한 녀석의 앱을 만들려고 한다
그리고 피드에는 포토랑 각각의
각각의 포토는 어떤 유저 아이콘들이 있고
이런 것들을 지금
요구사항들을 직접 쓰고 있는 거예요 (문장으로)
이거 다 쓰고 나서 여기 보시면 디자인 버튼
딱 누르면은 인공지능이 요구 사항을 이해해서
바로 어떤 디자인을 만들어 내겠죠
한번 보면은 
짠~
보시면은 이제 이런 포토
이런 요구사항들 
약간 인스타그램 비슷한 디자인의
이런 요구사항들을 딱 이해를 해 가지고
디자인을 뽑아낸 것을 확인할 수가 있어요
이렇게 스크롤도 되고
그래서 이제 가능해졌다는 거는 뭐냐면
개인 앱이나 간단한 앱의 디자인을 할 때는
GPT 3를 통해서 아주 담백한
디자인의 쉽게 뽑아낼 수 있겠다
라는 생각이 드네요
이번에 이제 두 번째에 데모를 보려고 하는데
두 번째 데모는 요구사항을 넣으면
앱을 만들어 주는 데모를 한번 살펴보도록 하겠습니다
여기다가 이제 앱 만들려고하는데요
앱의 요구사항을 넣는 거예요
투두 버튼을 누르면은 
투두 리스트를 저장 할 수 있게
여기에 앱 요구사항들
그래서 투두관리 앱을 만들어 줘  라고 지금
만들었습니다
그래서 엔터 투두라는 입력창이 있고
세이브 투두 누르면
투두 리스트 들이 저장되는 것을 확인 할 수 있습니다
투두 앱을 바로 React 코드로
인공지능이 다 뽑아 준 거예요
그래서 앞선 예제처럼 비슷하게
어떤 요구 사항을 인공지능한테 넣어 주면
인공지능이 이제 코딩 할 수 있는 거예요
요구 사항을 넣어주고
이제 만들라고 하니까
React 코드를 생성하는 예제를 볼 수가 있네요
그래서 이런 예제를 보니까
iOS 개발 하는 저 입장에서도
아주 간단한 리스트 만드는 거를
인공지능한테 시킬 수도 있겠다
혹은 실제로 또 실무하시는 분들이 잘 알겠지만
우리가 테스트코드 작성하는 것이 상당히
귀찮은 일 중에 하나 이긴 하거든요
인공지능한테 제가 만들었던
비즈니스로직에 대해서
테스트 코드를 다 작성해 달라
라고 할 수 있게 되는 거죠
이런 응용들이 자꾸 생각나는 거 같아요
세 번째 예제 같은 경우에는
여러분들이 자주 보는 위키피디아
어떤 아티클들 있잖아요
근데 글이 너무 길어 가지고
우리가 원하는 내용만 뽑아가지고 발췌 한다고 하죠
혹시 발췌해서 그 내용만 가져올 수 있는지
이런 것을 확인해보는 데모를 보도록 하겠습니다
위키피디아에 들어가서
예를 들어 빵에 대해서 검색을 했어요
빵에 대한 내용이 너무 많은데
빵은 왜 푹신푹신 한가요? 라고 질문하면
그 결과를 인공지능이 찾아 가지고
어느정도 요약도 해 주고
그리고 위치까지 알려 줘요
위치를 딱 가 보면, 
해당 부분에
빵이 푹신푹신한 이유에 대해서
가리키고 있는 문장으로
바로 가는 거죠
이렇게 세 번째 데모까지 봤는데 
세 번째를 보더라도
우리는 이제 논문이나 긴 사문을 다 읽을 필요 없이
우리가 원하는 것들을 발췌록 할 수 있겠다
그런 거를 인공지능이 도와준다
이렇게도 생각할 수가 있는 것 같아요
지금 이렇게 보신 데모들 말고도
현재 공개된 테스트 모델을 가지고
많은 인공지능 서비스들를 찍어 내고 있어요
그래서 결론을 좀 말씀드리자면
결국에는 사용범위가 너무 넓어 가지고
저도 어떤 서비스들이 나올지 가늠이 안 돼요
그 제가 생각했을 때는 지금은 GPT 3를 이용해 가지고
먼저 만드는 놈이 이기는 거 같다
라는 생각이 좀 드는 것 같고요
먼저 만든 사람이 시발(점)
먼저 만든 사람이
이제 시장을 좀 지배할 거 같고
중요한 것은 빨리 상상할 수 있고
그걸 빨리 만들어 낼 수 있으면 되겠다
저는 이제 GPT 3 예제를 보니까 
조금 약간 소름이 돋았던게
아마 2009년 이었나요
그때 아이폰 새로 나왔을 때 
그런 느낌을 받아 가지고
저는 소름이 돋고, 막 털들이 섰었어요
여러분들에게 요거 잠깐 GPT 3에 대해서
소개를 해 드렸으니까
시장을 한번 먹으려면
제가 이제 아까 상상을 많이 해야 된다 그랬죠
그래서 저는 오늘 여기까지만 마치고
바로 상상 하러 가 보도록 하겠습니다
그럼 오늘은 여기까지 할게요
뿅
