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최근 몇 년 간 크립토 코인 시장의 급속한 성장과 함께 가상자산에 대한 법적 보호의 필요성이 커졌습니다. 이 글에서는 가상자산 이용자 보호법과 특정금융정보법(특금법)의 도입 배경, 주요 차이점, 그리고 이 법들이 가상자산 시장에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보겠습니다.

한국 가상자산 시장의 급속한 성장

한국에서의 가상자산 시장은 지난 몇 년 간 눈부신 성장을 이루었습니다. 특히 젊은 세대를 중심으로 비트코인, 이더리움 등의 암호화폐 투자가 활발해졌고, 이는 대규모 자본이 시장에 유입되게 만들었습니다. 한국은 세계에서 가장 활발한 암호화폐 거래 시장 중 하나로 자리 잡았으며, 여러 거래소들이 등장하며 시장 경쟁을 더욱 치열하게 만들었습니다.

그러나 시장의 급격한 성장에 비해, 투자자 보호 조치는 상대적으로 미흡한 상태입니다. 가상자산의 가격 변동성은 매우 크고, 이로 인한 투자 손실 사례가 잦았습니다. 또한, 사기 거래, 해킹 사건, 시장 조작 등의 문제가 지속적으로 발생하고 있어, 일반 투자자들의 피해가 속출하고 있습니다. 이런 문제들은 투자자들에게 큰 불안감을 주며, 가상자산 시장의 신뢰성을 저하시키는 요인으로 작용합니다.

한국의 가상자산 관련 법률은 아직 완전히 정립되지 않아 법적 불확실성이 높습니다. 특히 가상자산을 '법정 화폐'로 인정하지 않는 점이 법적 공백 상태를 만들어, 거래소 운영이나 자산 보호에 많은 어려움을 겪고 있습니다. 이에 대한 명확한 법적 지침이 필요한 상황입니다. 2018년에 시행된 특정금융정보법(특금법) 개정안은 자금세탁 방지와 테러 자금 조달 차단을 위해 가상자산 서비스 제공자들에게 신고 의무와 내부 통제 시스템 구축을 요구하고 있으며, 이는 투자자 보호의 기본적인 틀을 제공합니다. 하지만 이것만으로는 충분치 않아, 투자자 보호를 위한 보다 구체적이고 강력한 조치들이 시행될 필요가 있습니다.

특정금융정보법(특금법)의 개정 배경과 개정 시기

특금법의 기본 목적

특정금융정보법, 일명 특금법은 원래 자금세탁 방지와 테러 자금 조달을 차단하는 것을 주된 목적으로 제정되었습니다. 이 법은 금융 기관 및 금융 서비스 제공자들이 의심스러운 거래를 신고하도록 요구하며, 이를 통해 불법적인 금융 활동을 예방하고자 합니다.

가상자산 시장의 급성장과 법적 공백

2010년대 중반부터 비트코인을 비롯한 다양한 가상자산들의 등장과 그에 따른 시장의 급격한 성장은 많은 국가에서 법적 공백 상태를 만들어냈습니다. 한국에서도 가상자산의 거래가 활발해짐에 따라, 관련 법규가 필요한 상황이었습니다. 특히 가상자산을 통한 자금세탁 가능성이 높아지면서, 기존의 법체계 내에서는 이를 효과적으로 관리하고 규제하기 어려운 실정이었습니다.

이러한 배경을 바탕으로, 2020년 3월, 특금법은 가상자산 사업자들도 법의 적용을 받도록 포함시키는 방향으로 개정되었습니다. 이 개정안은 가상자산 서비스 제공자들에게도 금융기관과 동등한 수준의 자금세탁 방지 의무를 부과하게 되었으며, 이를 위반할 시 엄중한 처벌을 받도록 규정하였습니다.

 개정 특금법의 주요 내용

개정 특금법에 따르면, 모든 가상자산 사업자들은 금융정보분석원(FIU)에 신고를 하고, 신고가 승인된 사업자만이 합법적으로 운영할 수 있습니다. 또한, 이들은 자금세탁 방지를 위한 내부관리 체계를 갖추고, 정기적으로 관련 교육을 이수해야 합니다. 의심스러운 거래가 발견될 경우, 이를 적시에 신고하는 의무도 포함되어 있습니다.

2021년 특금법 시행

개정된 특금법은 2021년 3월부터 본격적으로 시행되었습니다. 이로 인해 한국의 가상자산 시장은 보다 체계적이고 투명한 규제 환경 하에서 운영될 수 있는 기반을 마련하게 되었습니다. 이는 또한 국제적인 자금세탁 방지 기준에 부합하는 조치로서, 국제 사회에서의 신뢰성을 높이는 데도 기여하였습니다.

Grass 코인 가입 방법

가입한뒤 우측 상단의 Connect를 눌러서 Grass Extension을 깔아주면 가입후 활성화가 완료된다.

가입링크 아래에!

Grass의 장점?

Grass는 인터넷 대역폭을 대여해 주는 서비스로, 인터넷 사용자라면 누구나 가입할 수 있다. 대부분의 사람들이 매달 인터넷 사용료를 지불하면서도 실제로는 대역폭의 일부만 사용하는데, Grass는 이 사용하지 않는 부분을 다른 사용자에게 대여해 주고 그 대가로 토큰을 돌려준다.

사용자가 인터넷에 연결할 때마다 제공하는 독특한 위치 기반 트래픽은 기업에게 필수적이며, 이를 활용하여 Grass는 수익을 창출한다. 예를 들어, 회사 A가 회사 B보다 더 낮은 가격으로 스테레오를 판매하고자 할 때 Grass를 사용하여 회사 B의 웹사이트에서 가격을 확인하고 고객에게 더 좋은 가격을 제안할 수 있다. 이러한 서비스를 제공함으로써, 기업은 Grass의 위치 기반 트래픽을 자원으로 활용하고, 사용자는 인터넷 대역폭을 빌려주는 것으로 패시브 인컴을 얻는 것이.

Grass의 안정성?

Grass 블로그 포스트에 의하면 Grass 노드는 100퍼센트 안전하다고 주장하고 있다. 보안 유지와 개인 정보 보호가 철저히 되고 있다 이야기하고 있기도 하다.

Grass를 설치하면 누군가 내 데이터나 인터넷 사용을 볼 수 있을까요?

빠른 답변은 '아니다' 이다.

인터넷에 가입하면 ISP는 일정량의 대역폭을 판매한다. 평균적인 인터넷 연결은 대략 초당 100 메가비트(Mbps)이며, 이는 주어진 순간에 가능한 최대 다운로드 속도다. 그러나 뉴스를 읽는 등의 활동을 할 때는 단지 5~10 Mbps의 대역폭만 사용할 수 있다. 하지만 전체 대역폭에 대한 비용을 지불하고 있다면, 사용하지 않는 90 Mbps의 대역폭은 어떻게 될까?

AI 데이터는 일반적으로 공개 웹에서 스크레이핑을 통해 수집된다. Grass 노드를 운영하면, 사용하지 않는 90 Mbps 중 일부만이 이 콘텐츠를 스크레이핑하는 데 사용된다.

이 과정에서 네트워크는 사용자의 컴퓨터를 사용하거나 사용자가 하고 있는 일을 보지 않는다. 단지 사용자의 IP 주소를 통해 인터넷 트래픽을 라우팅할 뿐이다. 즉, 사용자의 개인 데이터에는 전혀 접근하지 않는다.

다시 말하면, 이 개인 정보 보호와 보안은 모든 수준에서 적용된다. 앱이나 네트워크는 크롬이나 다른 앱에서 무슨 일이 일어나고 있는지 볼 수 없다. 그들은 다른 확장 프로그램이나 팝업(메타마스크 포함)을 볼 수 없으며, 인터넷 연결을 사용하는 동안 사용자가 입력하는 데이터, 예를 들어 비밀번호나 개인 정보를 절대 볼 수 없다.

Grass가 내 인터넷 연결을 느리게 할까요?

Grass는 사용자의 사용하지 않는 인터넷 대역폭의 작은 양만을 사용한다. 사용하지 않는 대역폭이 없는 경우, 즉 사용자가 모든 대역폭을 사용하고 있을 때, 앱은 단순히 대기 상태가 되기 때문에 Grass가 사용자의 인터넷 연결을 방해하지 못한다는 것이다.

1. 대역폭 사용 최소화: Grass는 인터넷 사용이 적은 시간에 남는 대역폭만을 이용한다. 사용자가 인터넷을 활발히 사용하고 있지 않을 때만 작동하여 인터넷 속도에 영향을 주지 않는다.
2. 대기 상태 전환: 모든 대역폭이 사용되고 있을 때, Grass 앱은 자동으로 대기 모드로 전환되며 이는 앱이 추가적인 인터넷 속도 저하를 일으키지 않도록 보장한다.
3. 사용자 경험 무영향: 사용자는 일상적인 인터넷 사용에 있어서 Grass의 작동을 전혀 인지하지 못한다. 이는 앱이 배경에서 매우 조용히 작동하며 사용자의 활동에 간섭하지 않는다는 것을 의미한다.

Grass 전망

Grass는 현재 알파 상태가 아니며, 개발 완성 단계에 있는 시스템이다. 데이터 프로토콜 'Grass'는 정보의 자유로운 흐름을 보장하며 사용자가 그 과정에서 이익을 얻을 수 있는 새로운 방식을 제시한다. 이는 데이터 전쟁 속에서 혁신적인 해결책을 제공하며 데이터의 민주화를 추구하며 현재로서는 Grass가 돈으로 전환 가능한 시점에 대한 구체적인 정보는 제공되지 않고 있다. 하지만 파이코인과는 다르게 프로젝트의 수익 구조에 대한 새로운 혁신점을 잘 잡아 두었고, 추가 기능을 구현하는 과정을 투명하게 진행하고 있어 충분히 기대되는 프로젝트이다.

Waymo와 Cruise: 자율 주행차량의 리더

Waymo

Waymo는 2009년 구글의 자율 주행차 프로젝트로 시작되어 현재 Alphabet Inc.의 자회사로 운영되고 있다. 이 회사는 자율 주행 기술을 개발하고 다양한 환경 및 조건에서 이를 시험함으로써, 기술의 성숙도를 높이는 데 주력하고 있다. Waymo의 차량은 실제 도로 상황에서 다양한 기상 조건과 시간대에 걸쳐 운영될 수 있으며, 이는 기술의 안정성과 신뢰성을 입증하는 중요한 과정이다.

특히, Waymo는 캘리포니아 주 산마테오 카운티와 샌프란시스코 시에서 자율 주행 차량을 운영하고 있다. 이 지역들에서 Waymo는 자동차가 실제 도로에서 다양한 교통 상황과 인프라를 경험하며 데이터를 수집한다. 이 데이터는 Waymo의 자율 주행 시스템을 지속적으로 향상시키는 데 사용된다. Waymo의 기술은 특히 복잡한 도시 환경에서의 주행 능력을 평가하는 데 중점을 두며, 여기에는 보행자, 자전거, 다양한 차량 등 다수의 동적 요소가 포함된다.

또한, Waymo는 이러한 시험 운행을 통해 자율 주행 기술의 안전 프로토콜을 개선하고, 가능한 모든 시나리오에서 차량의 반응을 최적화한다. 이 회사는 자율 주행 기술의 상용화를 위해 필요한 규제 승인과 공공의 신뢰를 구축하는 데도 주력하고 있다. 이러한 노력은 자율 주행 기술이 보편적으로 도입되는 미래에 대비한 준비 과정의 일환이다.

Cruise

Cruise는 General Motors (GM)의 자회사로 2013년에 설립되었으며, 주로 도시 환경에서 자율 주행차를 운영하는 데 집중하고 있다. Cruise는 'Origin'이라는 자체 개발한 전기 자율 주행 차량을 통해 운전석이나 페달 없이 완전 자율 주행을 실현하려는 목표를 갖고 있다.

Cruise는 샌프란시스코와 같은 복잡한 도시 환경에서 자율 주행차의 테스트를 집중적으로 진행하고 있다. 이러한 환경에서의 테스트를 통해 자율 주행차의 안전성과 효율성을 입증하고자 하는 노력을 기울이고 있다.

그러나 Cruise는 최근 몇 년 동안 여러 차례의 운영 중단과 사고를 겪으면서 일부 어려움을 겪었다. 2023년에는 특히 샌프란시스코에서의 운행을 중단하는 큰 결정을 내리기도 했다. 이러한 사고들은 단순히 기술적인 문제뿐만 아니라 회사의 대응 방식에 대한 논란을 일으키기도 했다. 이 사건들은 크루즈의 운영 전략과 안전 프로토콜에 대한 재검토를 요구하며, 자율 주행 기술의 신뢰성과 안전성에 대한 대중의 인식에도 영향을 미쳤다​​.

Waymo와 Cruise의 기술적 차이점 분석

자율 주행차 기술 분야에서 Waymo와 Cruise는 각각의 독특한 접근 방식으로 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 두 회사는 모두 첨단 센서와 소프트웨어를 활용하여 주변 환경을 인식하고 안전하게 주행할 수 있는 경로를 계획한다. 그러나 각기 다른 강점과 기술적 초점을 가지고 있다.

Waymo: 데이터 처리와 기계 학습의 강점

Waymo는 Google의 강력한 데이터 처리 능력과 기계 학습 기술을 기반으로 한다. 이를 통해 방대한 양의 데이터를 빠르게 수집하고 분석하여 자율 주행 알고리즘을 지속적으로 개선하고 있다. Waymo는 특히 다양한 기상 조건과 도로 상황에서 테스트를 수행하여, 자율 주행 기술의 신뢰성과 범용성을 높이는 데 중점을 둔다.

Cruise: 자동차 제조와 통합에 중점

반면, Cruise는 General Motors의 자동차 제조 역량을 활용하여 자율 주행 기술을 자사의 차량에 통합하는 전략을 취하고 있다. Cruise는 자체 개발한 전기 자율 주행 차량인 'Origin'을 통해 운전석이나 페달 없이 완전 자율 주행을 목표로 하고 있으며, 주로 복잡한 도시 환경에서의 운행을 테스트한다. 이러한 접근은 차량의 설계부터 생산, 운영에 이르기까지 자율 주행 기술의 완벽한 통합을 목표로 한다.

시장에서의 영향

Waymo와 Cruise는 각각의 기술적 강점을 바탕으로 자율 주행차 시장에서 중요한 역할을 하고 있다. Waymo의 데이터 중심 접근 방식은 다양한 운전 환경에서의 유연성과 적응력을 제공한다. 반면, Cruise의 차량 통합 전략은 자동차 제조 및 운영의 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞춘다. 이 두 회사의 경쟁과 협력은 자율 주행 기술의 미래 방향을 형성하는 데 큰 영향을 미칠 것이다.

이러한 기술적 차이점은 각 회사가 자율 주행 기술을 상용화하는 방식에 결정적인 영향을 미치며, 앞으로 자율 주행차 기술이 사회에 통합되는 방식에 중요한 시사점을 제공한다.

Cruise의 뺑소니 사고와 상용화 리스크

2023년 10월, 샌프란시스코에서 발생한 크루즈 자율 주행차의 사고는 큰 사회적 파장을 일으켰다. 이 사고에서 크루즈의 자율 주행차는 한 여성을 치어 심각한 상해를 입히고 약 20피트를 끌고 갔다. 기술적 분석에 따르면, 여러 센서의 실패가 겹쳐 이 여성의 위치를 제대로 탐지하지 못했고, 차량은 여성을 치고도 멈추지 않고 계속 주행했다. 이는 차량의 오류 판단과 위치 식별 실패 때문이었다.

이 사건 이후 크루즈는 캘리포니아 주 도로교통국(DMV)으로부터 일시적으로 운영 중단 명령을 받았다. 크루즈의 로봇택시 운영이 중단된 것은 이 사고가 크루즈의 안전 프로토콜에 심각한 문제가 있음을 드러냈기 때문이다. 이 사고는 전체 자율 주행차 산업에 대한 안전 문제를 재조명하는 계기가 되었다. 크루즈는 이후 소프트웨어를 업데이트하고 내부 검토를 강화했다고 발표했다.

또한, 이 사고의 여파로 크루즈는 경영진의 변화를 겪었으며, 직원의 24%를 해고하는 등 대대적인 구조조정을 단행했다. 이러한 변화는 회사가 안전 문제와 기술적 도전을 극복하고 다시 신뢰를 회복하기 위한 시도의 일환으로, 크루즈는 향후 운영 재개를 목표로 새로운 안전 대책과 기술적 개선을 모색하고 있다.

이러한 사건들은 자율 주행차 기술의 발전과 상용화 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 상기시키며, 업계 전체에 대한 규제와 안전 기준의 중요성을 강조한다. 이 사고는 기술적인 한계와 안전 관리의 필요성을 드러내며, 자율 주행차 산업에 중요한 교훈을 제공하고 있다.

 

GPT-5의 개선점과 새로운 기능

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향상된 자연어 처리 능력

향상된 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 능력은 언어 모델이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력이 개선되었다는 것을 의미한다. GPT-5와 같은 고급 언어 모델에서 이러한 능력은 다양한 기술적 진보를 통해 달성된다. 여기에는 더 정밀한 텍스트 이해, 더 정확한 맥락 파악, 그리고 더 자연스러운 언어 생성이 포함된다. 아래는 이러한 향상된 NLP 능력을 구체적으로 가능하게 하는 몇 가지 요소들이다:

1. 더 큰 모델 아키텍처와 매개변수 언어 모델의 크기(즉, 매개변수의 수)가 클수록 더 많은 언어 데이터를 학습하고 더 복잡한 언어 패턴을 이해할 수 있다. GPT-5는 예상되는 바에 따르면 매개변수가 수십 억에서 수백 억 개에 이를 것으로 추정되며, 이는 모델이 더 정교하고 다양한 언어 현상을 모델링할 수 있게 한다.
2. 더 광범위한 학습 데이터셋 향상된 NLP 능력을 위해서는 다양한 소스에서 수집된 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 학습이 필요하다. 이 데이터는 소셜 미디어 게시물, 문학 작품, 학술 자료, 일상 대화 등을 포함할 수 있으며, 모델이 다양한 언어 사용 상황과 문체를 이해하는 데 도움이 된다.
3. 맥락 이해의 향상 고급 NLP 모델은 단순한 키워드 인식을 넘어서 문장이나 문단 전체의 맥락을 파악할 수 있어야 한다. GPT-5는 특히 문맥을 기반으로 한 언어 이해에서 큰 진전을 보일 것으로 기대된다. 이는 대화의 흐름을 이해하거나, 문서 내에서 주제 전환을 감지하는 등의 능력을 포함한다.
4. 세밀한 언어 생성 언어 모델의 출력, 즉 생성된 텍스트의 질도 중요하다. GPT-5는 문법적으로 정확하고, 스타일적으로 일관된, 맥락에 부합하는 텍스트 생성 능력이 향상될 것이다. 이는 창의적 글쓰기, 정확한 기술적 설명, 효과적인 커뮤니케이션에 필수적인 요소이다.
5. 다양한 언어 및 방언 지원 언어 모델의 향상된 NLP 능력은 다양한 언어 및 방언에 대한 지원 확대로도 이어진다. 이는 전 세계 사용자들이 모국어로 자연스러운 상호작용을 경험할 수 있게 해, 모델의 접근성과 유용성을 높인다.

이처럼 향상된 자연어 처리 능력은 GPT-5가 보다 심층적이고 정확한 언어 이해와 생성을 가능하게 하여, 사용자가 더욱 다양하고 복잡한 언어 관련 작업을 수행할 수 있도록 지원한다.

 

 

다국어 지원 확대

1. 더 큰 다국어 데이터셋 학습
   GPT-5는 전 세계에서 수집된 더욱 다양하고 방대한 언어 데이터를 학습할 가능성이 높다. 이 데이터에는 소셜 미디어 게시물, 뉴스 기사, 과학적 논문, 문학 작품 등 다양한 형태의 텍스트가 포함될 수 있다. 이를 통해 모델은 다양한 언어의 뉘앙스와 문맥을 더 잘 이해하고 반영할 수 있다.
2. 언어별 특화 모델의 개발
   각 언어의 특성을 고려한 맞춤형 모델을 개발하여, 특정 언어에 대한 처리 능력을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 한국어, 일본어, 아랍어 등 각기 다른 문법과 구조를 가진 언어들을 위해 특화된 알고리즘을 적용함으로써, 더 정확하고 자연스러운 텍스트 생성이 가능해질 것이다.
3. 언어 간 번역 및 통역 기능 강화
   GPT-5는 이전 모델들보다 더 정교한 언어 간 번역 능력을 갖출 것으로 기대된다. 이는 글로벌 커뮤니케이션을 원활하게 하고, 다양한 언어 사용자들이 상호 작용하는 환경에서 AI의 유용성을 증가시킬 수 있다.
4. 다국어 의도와 감정 인식 개선
   다양한 문화와 언어에서 나타나는 의도와 감정을 더 잘 파악하고 반응할 수 있도록 인공 지능의 감정 인식 기능이 향상될 것이다. 이는 국제적인 비즈니스, 고객 서비스 및 사용자 경험(UX) 디자인에서 특히 중요한 요소가 될 수 있다.

이러한 다국어 지원의 확대는 GPT-5를 더욱 포괄적이고 접근성 높은 도구로 만들어, 전 세계적으로 다양한 사용자와 기업들이 이득을 볼 수 있는 기회를 제공할 것이다.

다양한 분야로의 확장

1. 의료
   의료 분야에서는 GPT-5를 활용하여 환자의 증상 기술로부터 진단을 지원하는 도구를 개발할 수 있다. 또한, 대량의 의료 데이터를 분석하여 치료 방법을 제안하거나, 의료 연구 문헌을 요약하는 등의 작업을 자동화할 수 있다.
2. 법률
   법률 분야에서 AI는 법적 문서 작성, 계약 검토, 사례 연구 등에 사용될 수 있다. GPT-5는 특정 법률 용어와 관련된 문맥을 이해하고, 법적 문서를 생성하거나 수정하는 데 도움을 줄 수 있다.
3. 교육
   교육 기술에서 GPT-5는 맞춤형 학습 자료 생성, 학생의 질문에 대한 자동 응답, 에세이 평가 등에 활용될 수 있다. 이를 통해 교육 과정을 개인화하고, 학생 개개인의 학습 요구와 속도에 맞춰 지원할 수 있다.
4. 창작 및 엔터테인먼트
   영화나 소설의 시나리오 작성, 음악 작곡, 게임 개발 등 창작 분야에서도 GPT-5의 활용이 기대된다. AI는 기존의 작품을 분석하여 새로운 창작물을 제안하거나, 인간 창작자와 협력하여 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있다.
5. 비즈니스 및 마케팅
   비즈니스 분야에서 GPT-5는 시장 분석, 고객 서비스 자동화, 광고 콘텐츠 생성 등에 활용될 수 있다. AI는 소비자 행동을 분석하여 효과적인 마케팅 전략을 제안하거나, 고객 문의에 실시간으로 대응하는 등의 역할을 수행할 수 있다.

GPT-4의 대중적 제공 가능성

OpenAI의 접근성 목표

OpenAI는 기술의 민주화를 지향하며, 이는 가능한 많은 사람들이 고급 AI 기술을 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 이런 이념에 따라, GPT-3의 뒤를 이은 GPT-4도 결국 일반 대중에게 제공될 가능성이 있다. OpenAI가 이전 모델인 GPT-3.5를 일정 시간 후 일반 사용자에게 무료로 공개한 전례를 고려하면, GPT-4 역시 유사한 방식으로 접근성이 확대될 수 있다.

기술의 성숙도와 비용 문제

GPT-4와 같은 대규모 언어 모델은 운영 및 유지 관리에 상당한 비용이 발생한다. 하드웨어 요구 사항, 에너지 소비, 서버 유지 관리 등이 이에 포함된다. OpenAI는 이러한 비용을 감당하기 위해 상업적 라이선스, 구독 모델 또는 일정 수준의 무료 사용 후 유료화 전략을 채택할 수 있다. 따라서 GPT-4의 대중적 제공은 이러한 경제적 요소에 크게 좌우될 수 있다.

시장 및 사용자 요구

GPT-4를 포함한 고급 AI 모델의 대중적 제공은 사용자의 요구와 시장의 수요에 의해서도 결정된다. 예를 들어, 교육, 연구, 개발 분야에서의 강력한 수요는 OpenAI로 하여금 GPT-4를 교육 기관이나 개발자 커뮤니티에 더 넓게 배포하도록 할 수 있다. 또한, AI 도구에 대한 일반 대중의 인식 개선과 AI의 유용성 증가도 대중 제공을 촉진하는 요소이다.

경쟁 환경

Microsoft와 같은 대형 기업들과의 파트너십이나 경쟁 다른 AI 회사들의 움직임도 OpenAI의 제품 전략에 영향을 미칠 수 있다. 경쟁이 치열해질 경우, 기술의 대중적 제공을 통해 시장 점유율을 확보하려는 전략이 취해질 수 있다.

이처럼 GPT-4의 대중적 제공 가능성은 다양한 내부 전략과 외부 시장 상황에 따라 달라질 수 있다. OpenAI는 AI 기술의 대중화를 목표로 하고 있으며, 이를 위해 기술적, 경제적 장벽을 낮추는 다양한 방법을 모색하고 있다. 따라서, 사용자와 개발자 커뮤니티는 이러한 변화를 주시하며 준비하는 것이 중요하다.

이렇게 GPT-5 및 GPT-4 모델의 발전과 대중적 제공 가능성은 인공 지능 기술의 접근성과 활용도를 높이는 데 크게 기여할 것이다. 이는 기술의 진화뿐만 아니라 사회적, 경제적 환경에도 영향을 미칠 것으로 기대된다.

지난 포스트에서는 Instruction을 작성하는 방법에 대해 글을 써봤다.

Instruction은 말 그대로 글을 이끌어주는 가이드라인과 같은 존재이다. 챗지피티에서는 '웹 브라우징'을 통해서 인터넷에서 크롤링한 정보를 토대로 답변을 제공하게 되는데. 모두가 같은 Instruction을 작성하게 된다면, 실질적으로 그 GPT는 나만의 것, 나만이 할 수 있는 것이 아닌.

모두가 할 수있는 GPT로써, 특성 없는 GPT가 되는 것과 마찬가지이다.

Instruction 작성에 대해 궁금하다면 아래 링크를 확인하길 바란다.

그렇다면 다른 이들과의 차별점은 어떻게 둘 수 있을까?

Knowledge Base/지식 베이스

다른 이들과 차별점을 두기 위해서는 나만의 지식을 담은 문서를 GPT에 업로드하는 것이 좋다. 감이 잘 안 잡힌다면 하나의 예시를 들어볼까 한다.

예시

이미 시중에 나와있는 Open AI의 'Write For Me' GPT의 지식 베이스를 리버스 엔지니어링 해봤다.

 Write For Me 는 글을 써주는 GPT 중 하나인데. 이 GPT의 경우 2023년도 12월까지의 책, 웹사이트, 논문, 그리고 교육 머테리얼을 지식 베이스로 포함하고 있다고 답변해 주었다.

이처럼 내가 벤치마킹 하고 싶은 GPT가 있다면 'What's included in your Knowledge base' 라고 질문해 보면 된다. 모든 GPT가 이런 식으로 벤치마킹이 되는 것은 아니지만 50% 이상은 이 방식으로 지식 베이스 확인이 가능하다. 이 경우 GPT Knowledge Base에 업로드한 문서의 제목이 노출될 수도 있기 때문에 문서 제목을 지을 때도 주의하는 것이 좋다.

지식 베이스?

이 지식 베이스라는 거창한 것을 어디에서 가져와야 할까? 요즘 같은 미디어 홍수에서 내 입맛대로 지식을 고르는 것은 그다지 어려운 것은 아니다. 이 지식은 Youtube가 될수도 있고, 내가 읽은 책이나, 기사글, 웹사이트의 글 등 여러 가지가 될 수 있다.

지식 베이스 문서 구하는 방법

Youtube

온라인에 올라와 있는 동영상의 경우 동영상 아래로 내려가서 자동 트랜스크립트된 글을

Show Transcript> Toggle timestamps> 글을 드래그 복사

하면 바로 영상에서 내용을 추출 가능하다. 

나의 경우에는 의사들이 추천하는 10대 음식과 같은 제목을 가진 글들과 영상을 스크랩했고, WHO에서 발표한 건강식, 불량 식품에 대한 기사들을 찾아 문서파일로 정리했다. 이 과정은 생각보다 굉장히 간단하고, 평소에 서칭을 많이 한다면 그리 어려운 일은 아니라 생각한다.

신뢰도 정확도 높은 문서를 찾기

기사나 영상만으로는 전문성을 높이지 못하는 경우가 많다. 이런 경우에는 Dataset을 찾게 되는데 내 경우에는 Kaggle과 Google Dataset, 두 가지를 이용했다.

사실 Google Dataset은 내가 원하는 키워드를 입력하면 해당 키워드에 관련된 데이터를 가진 다른 웹사이트로 링크를 해주는데. 대부분의 경우에 Google Dataset에서 Kaggle로 이동이 되기 때문에, 특정 주제나 키워드로 데이터를 찾는 것이 아니라 브라우징을 해보고 싶다면 Kaggle에서 어떤 종류의 데이터가 있는지를 쭈욱 둘러보는 걸 추천해 본다.

Kaggle과 Google Dataset 링크

문서의 길이 제한

정확히 Open AI에서 발표한 바는 없지만 유튜버 Skill Leap AI에 의하면 각각 최대 100,000자의 문서를 총 10개까지 업로드 가능하다고 한다. 이 글자수를 넘어가게 되면 문서가 업로드되지 않는다고 하였지만, 100,000자를 넘기는 게 쉽지 만은 않다.

이전에 올린 글에 이어서 나만의 GPT를 만드는 법을 더 심층적으로 다뤄볼까 한다. 위의 글에서는 대화를 통해서 GPT를 생성했는데. 이번에는 Instruction을 이용해서 만드는 법을 이야기해보려 한다. 물론 대화 형식으로 gpt를 빌드할 수도 있지만. 아래처럼 Instruction이 서로 꼬이거나 중첩되는 확률도 있기 때문에 Configure 버튼을 누르고 직접 Instruction에 글을 쓰는 걸추천한다.

잘못된 chatGPT로 빌드한 instruction 예시

'프라하 맛집 탐험' will guide users through a detailed selection process for dining, taking into account several preferences and logistical considerations. It will exclude any restaurants that are temporarily closed from recommendations. After selecting a restaurant, it will recommend dessert or coffee shops within a 15-minute walk from the chosen restaurant, excluding those that are too far or temporarily closed. Additionally, it will suggest must-try foods in Prague, providing insights into local cuisine. When recommending a restaurant, it will also suggest three signature dishes along with their prices and ensure that the provided Google Maps links for restaurants, cafes, and mentioned dishes are directly accessible and functional. This thorough approach ensures a seamless and practical dining and local food discovery experience in Prague.

적용하기

먼저 GPT를 만들기 전에 내가 만들 GPT의 목적과 목표를 확실히 해두는 게 좋다.

내 경우에는 아래와 같았다.

타깃 사용자: 5~60대, 고혈압 혹은 당뇨와 같은 식이요법을 조절이 필요한 사람들
목표: 건강한 다이어트/식단 제공하기

따라서 Instruction에 아래와 같이 작성해 넣었다.

Instruction에는 목표, 목적, 타깃 이용자. 질문자/사용자의 건강상태, 연령, 나이에 대한 파악. 사용 식재료에 대한 내용과 커뮤니케이션의 방법 예를 들면 한국어 사용. 식단 제공 시 유의점 등을 포함해 뒀다. 

내가 중점적으로 원했던 기능은 총 세 개였는데.

1) 사용자의 건강상태에 맞춤인 식단 제공& 겹치는 식재료를 늘려 너무 많은 재료를 사지 않아도 되게끔 하기
2) 식단에 대한 장보기 리스트 제공(자세한 개수/g 수 제공)
3) 각 식단에 대한 자세한 레시피 제공(간단명료하게)

Custom Instruction(이 부분을 복사/붙혀넣기 해서 이용하면 된다)

• Purpose: I provide meal plans considering the health conditions of users, aiming to help those with high obesity to achieve a healthy weight, and improve the health of those with dietary restrictions due to medical conditions like diabetes or hypertension.
• Initial Assessment: Before providing a diet plan, I ask users about their health status or goals. If users do not answer questions about their age, gender, weight, or medical history, I ask again before providing a meal plan that includes superfoods.
• Ingredients and Meal Planning:

Ingredient Selection: I choose healthy ingredients based on the user's health condition and age.

Ingredient Substitutions: I suggest substitutes for ingredients that are difficult to find in Korea, like beets or lentil beans.

Ingredient Reuse: I design meal plans that reuse ingredients across multiple meals to minimize shopping and preparation time.

• Communication and Language: I provide all information and respond in Korean, aiming for clarity and conciseness.
• Meal Plan Format:The meal plan is provided in a clear table format, including breakfast, lunch, dinner, and snacks, with recommended serving sizes that align with the user's health needs and goals. I ensure 50% of the meal plan overlaps with the previous week to reduce unnecessary food preparation time.
• Recipe Guidance: After providing a meal plan, I offer detailed cooking instructions, including the order of cooking and the amount of food to prepare.

이를 통한 결과를 확인해 보면,

1주 차 식단표와 식재료 리스트를 제공해 줬다.

특히 Instruction에 넣어둔 하루 한 끼는 밥을 먹을 수 있는 한식으로, 아침은 간단하게(10분 내의 조리 시간), 그리고 통틀어서 식재료를 많이 구매하지 않아도 되게끔 중복되는 식재료를 넣어달라 한 것이 잘 반영되었다. 식단표 제공뒤 식재료를 제공해서 장바구니 리스트를 함께 작성해 주는 것도 빠뜨리지 않았다.

60대의 고혈압을 가진 남성에게 특화된 저염식을 추천해 주었고, 실제로 고혈압에 좋다고 꼽히는 음식인 미역, 견과류, 콩류, 두부를 포함시켜 줬다.

그렇다면 레시피를 확인해 볼 시간.

월요일의 레시피를 알려줘

아침, 점심, 저녁 조리법을 상세하게 안내해 줬다. 이렇게 매뉴얼로 Instruction을 금방 작성하여 나에게 필요한 GPT를 완성할 수 있었다.

아래의 링크를 통해 영양사 GPT를 확인해 보길 바란다!

누구든지 위에 Instruction을 복사, 붙여 넣기만 하더라도 맞춤 영양사 GPT를 가질 수 있다. 

그렇다면 내가 만든 커스텀 GPT를 더 업그레이드하는 방법은 없을까?

99% 이상의 GPT가 바로 어떤 Knowledge(지식)을 넣어주느냐에 따라 달라진다. 다음 글에서는 이 지식 부분에 어떤 내용을 채워야 하는지, 또 얼마나 많은 내용을 업로드할 수 있는지 알아보도록 하겠다.

챗지피티 유료 사용자라면 누구든지 자신의 목적에 맞는 GPT를 만들 수 있다.

나에게 꼭 맞는 GPT를 뚝딱 만들어서 사용할 수있는데. 이를 위해서는 plus이상의 멤버십이 필요하다. 오늘은 간단한 instruction을 이용하여 인스타그램 맛집 파인더 gpt를 만들어 보려한다.

 

 

Explore GPTs

Discover and create custom versions of ChatGPT that combine instructions, extra knowledge, and any combination of skills.

chat.openai.com

 

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시작하기

Explore GPTs메뉴로 들어가면, 오른쪽 상단에 My GPTs 혹은 Create를 누르면 나만의 GPT를 만들 수 있다.

 

 

 

내 경우에는 미리 만들어둔 GPT가 있었기 때문에 My GPTs메뉴로 들어갔다. 여기에서 Create a GPT를 눌러 새로운 GPT를 만들 수 있고, 연필 모양 아이콘을 눌러 기존 GPT를 수정할 수도 있다.

 

 

 

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GPT 빌드하기

 

처음 GPT를 만들 때는 위에서 보이는 것처럼 대화형으로 작성하면 편하다. 커스텀 GPT의 이름, 설명, 로고 등은 GPT와의 대화를 통해서 채워주면 된다. 오른쪽에 보이는 화면은 실제로 어떻게 작동/답변하는지 확인할 수 있는 프리뷰 GPT이다. 왼쪽 화면에서 GPT를 빌드하고, 오른쪽 화면에서 검증하면 되는 것이다.

실질적으로는 대화 형식 만으로 내가 원하는 내용을 다 잡아내기는 어렵다. 그렇기 때문에 왼쪽 화면의 Configure버튼을 클릭해서 Instruction란에 직접 채워주는 것이 좋다. 아래는 대화 방식으로 작성한 내용을 정리한 instruction이다. 다음 포스트에서는 어떤 식으로 instruction을 정리해야 하는지 더 자세히 설명해보려 한다.

 

인스트럭션에 설명한 것 처럼 친근한 인플루언서 말투로 대답뿐만 아니라 적절한 이모티콘을 섞어 대답했다.

 

 

 

예산에 대해 대답하지 않자, 재차 예산을 물어봐 줬다.

 

 

음식점 운영 시간, 인스타그램 링크, 예산, 추천 음식을 포함해 줬다. 위에 나와있는 롤로 인스타그램 링크를 클릭하니 아래와 같이 잘 연결되어 나왔다. 샌프란시스코 현지인 피셜 롤로는 나름 힙한 레스토랑이기 때문에 해당 GPT는 꽤 성공적으로 작동했다고 결론을 내릴 수있었다.