챗GPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)의 인기가 전 세계적인 신드롬을 일으키며 폭발적으로 확산되고 있다. 이에 따라 글로벌 빅테크 기업들까지 저마다 이에 필적할 수 있는 기술의 개발을 위해 잰걸음에 나서고 있다.

특히 최근에는 칩셋 제조기업 엔비디아(Nvidia)의 최고 기술 책임자 미카엘 케이건(Michael Kagan)이 암호화폐 대신 챗GPT와 같은 인공지능(AI) 솔루션이 사회에 보다 더 유용하다고 주장하며 챗GPT의 인기몰이를 가속시키고 있다.

◆한의약 분야 최초 인공 지능 활용 연구…기대 이상 결과 얻어내

이처럼 챗GPT의 인기가 고공행진을 거듭하고 있는 가운데 국내에서 생성형 인공지능 모델인 GPT-4에게 마카오 슬롯 머신 추천사 국가시험을 치르게 한 결과 합격선에 거의 근접한 57.29%의 정답률을 기록한 것으로 밝혀져 주목을 받고 있다.

가천대학교 마카오 슬롯 머신 추천과대학 김창업 교수 연구팀은 생성형 인공지능 모델(generative AI model)인 GPT-4가 마카오 슬롯 머신 추천사 국가시험에서 합격선에 근접한 성적을 거두었다고 4일 밝혔다.

이번 연구는 최근 전 세계적으로 치솟는 인기와 함께 대중화되고 있는 GPT-4의 마카오 슬롯 머신 추천 분야인공 지능 기술 개발 가능성 여부를 평가하고 활용 시 발생 가능한 문제점들을 사전에 확인했다는 사실에서 시사하는 바가 크다. 연구 결과를 기반으로 향후 마카오 슬롯 머신 추천 인공지능 기술 개발을 위한 단초를 마련한 것으로 평가받고 있기 때문이다.

잘 알려진 대로 GPT-4는 챗GPT를 개발한 OpenAI에서 3월 14일 출시한 생성형 거대언어모델(generative large language model) 인공지능 챗봇이다.

기존의 챗GPT에 비해 지도 학습 및 강화 학습 기술을 모두 적용한 우수한 성능으로 진짜 사람이 하는 것과 동일한 수준의 언어를 구사하는 것은 물론 각종 보고서와 소설, 시나리오 등 다양한 종류의 작문에서부터 전문가 수준의 코딩에 이르기까지 막힘없이 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

실제로 GPT-4는 외국의 변호사 시험, 생물 올림피아드 등 각종 시험에서 사람을 능가하는 퍼포먼스를 보여주어 큰 주목을 받고 있으며 미국 의사시험에서도 이미 높은 성적을 기록하는 등 의료 인공지능 개발에 이러한 언어 모델을 활용할 수 있을 것인지 여부에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있는 상황이다.

◆별도 추가 훈련 없이 거둔 결과…한의학 인공지능 기술 개발 기대

이번 연구는 전 세계적으로 대중화되고 인기를 얻고 있는 거대언어모델을 마카오 슬롯 머신 추천 관련 인공지능 기술 개발에도 적용할 수 있을지 여부를 평가하기 위해 마련됐다.

연구결과 GPT-4는 2022년 시행된 마카오 슬롯 머신 추천사 국가시험에서 평균 57.29%의 정답률을 기록한 것으로 나타났다. 이는 마카오 슬롯 머신 추천사 국가시험 합격선인 60%에 근접하는 성적이다.

이번 연구 결과는 특히 의학 또는 마카오 슬롯 머신 추천 분야에 대한 별도의 추가 훈련 없는 사전학습 모델만으로 시행해 얻어낸 결과라는 점에서 주목할만한 성과라 할 수 있다.

한편, 이번 연구에서는 GPT-4의 우수한 성능 외에 한국 의료분야에 인공지능 기술을 적용할 때 발생할 수 있는 문제점을 발견했다는 사실에서도 의의를 갖고 있다.

이번 연구에서 GPT-4는 마카오 슬롯 머신 추천사 국가시험의 과목별 정답률에서 극명한 편차를 나타냈다. 예를 들어 국제적으로 표준화된 진단 기준에 대한 문제가 주로 출제된 신경정신과학의 경우 GPT-4는 우수한 성능을 나타냈다.

반면 서양의학은 물론 중국의 중의학과도 차별화되는 이론을 다루는 한방내과학 2과목에서는 가장 낮은 정답률을 나타냈다. 특히 한국의 의료법을 다루는 과목에서는 마카오 슬롯 머신 추천과 직접적인 연관이 없음에도 낮은 정답률을 기록했다.

이러한 결과에 대해 연구팀은 “기존에 영미권에서 생산된 데이터로 학습된 GPT-4는 전 세계에서 통용되는 지식에 대해서는 충분히 학습했지만 한국에서만 적용되는 의료법이나 보험 체계, 한국에서 권장되는 임상 지침 등에 대해서는 충분히 학습하지 못했기 때문일 수 있다”고 밝혔다.

김창업 교수는 “이번 연구는 전 세계적으로 대중화되고 있는 거대 언어모델을 활용한 한의 임상 현장에서의 자동화된 데이터 수집, 한의 임상 보조 인공지능, 한의대생 또는 한의사의 진료 기술을 훈련할 수 있는 학습용 인공지능 개발 등 다양한 분야에서 발전 가능성을 확인했다는 사실에 의의가 있다”고 말했다.

이어 “향후 한의학에 대한 인공지능 기술 개발은 물론 세계 각국의 상황에 적합한 의료 인공지능 기술 개발에 참고할 수 있는 기초 자료로 활용되기를 희망한다’고 덧붙였다.

한편, 이번 연구 결과는 3월 31일 ‘아카이브(arXiv)’에 “Exploring the Potential of Large Language models in Traditional Korean Medicine: A Foundation Model Approach to Culturally-Adapted Healthcare (doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.17807)”라는 제목의 논문으로 공개됐다. [ 슬롯 사이트 드림]