설정값을 제공하지 않은 경우, 항상 창의성 의 레벨이 중간 정도로 설정된다는 것이다. 답변이 충분하지 않을 경우 “창의성 레벨이 중간이라 그렇다”는 변명이 가능하며, 답변 이 부정확한 경우에도 같은 변명이 가능해 진다. 그러나 답변이 부정확해 창의성 레벨 을 조정하면 구글 검색 엔진을 사용하는 것 에 비해 매우 빈약한 답변이 생성된다는 점 은 재미있는 부분이다. 06 부피는 작아도 할루시네이션 빈도는 낮게, 가능할까? 국내 기업이 도입할 수 있는 인공지능 의 규모는 아무리 여유롭게 추산하더라도 GPT-3.5 대비 두 배 정도가 한계가 아닐까 생각된다. GPT-3.5의 경우 대략 1,000억 원 수 준의 슈퍼컴퓨터를 구매해야 ‘입장권’이 생 긴다고 평가받고 있다. 그 두 배 규모의 AI 를 운용하려면 단순하게 생각하더라도 2,000억 원 수준의 슈퍼컴퓨터를 구매해야 비 최소 10배에서 최대 1000배 이상 거대할 것으로 예측된 다. AI의 부피가 크면 클수록 성능이 올라간다는 것은 정설 에 가까우므로, 빙은 애초에 세상에서 가장 똑똑한 AI를 가져 와 오류가 발생할 확률 자체를 낮추었다고 평가할 수 있겠다. 반면, 한국형 GPT로 예고된 모델들은 GPT-3.5 대비 1.5배 규모 정도로 알려져 있다. 인공지능의 부피만 두고 비 교하자면, 한국형 GPT가 출시되더라도 빙 대비 뛰어난 성 능을 보이기는 어려울 것이다. 둘째, 빙은 할루시네이션을 줄이기 위해 어텐션의 역 량을 최대한 활용했다. 챗GPT는 질문을 받으면 자신이 갖고 있는 정보 안에 서만 답변을 작성하지만, 빙은 그렇지 않다. 먼저 빙 검색 엔진을 통해 입력받은 질문에 대한 답변을 한 차례 검색한 후, 그 결과를 빠르게 훑어보고 요약하면서 답변을 작성한 다. 손에 커닝 페이퍼를 쥐고 있으므로 잘못된 정보를 제공 할 확률 자체가 현저히 낮아진다는 것이다. 마지막으로, 빙은 할루시네이션 발생의 책임을 일정 부분 사용자에게 떠넘기는 전략을 취하고 있다. 빙의 답변은 3단계의 창의성 레벨로 조절되는데, 가장 낮은 단계를 선택할 경우, 검색 결과를 요약하는 선에서만 답변을 제공한다. 반면, 창의성 레벨을 최대로 높일 경우, 일정 부분 GPT-4 인공지능이 직접 작성한 텍스트의 분량 이 많아지며 할루시네이션 발생 빈도가 올라간다. 그런데 여기서 전략적인 점이 있다. 사용자가 별다른 70
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