GPT-3가 2시간 만에 학술 논문을 작성
GPT-3의 동의를 받아 학술저널에 제출
GPT-3 논문의 법적, 윤리적 문제 제기

오픈AI의 GPT-3가 2시간 만에 GPT-3에 대한 학술 논문을 스스로 작성했다. (사진=트위터)
오픈AI의 GPT-3가 2시간 만에 GPT-3에 대한 학술 논문을 스스로 작성했다. (사진=트위터)

오픈AI의 GPT-3가 2시간 만에 GPT-3에 대한 학술 논문을 스스로 작성했다. GPT-3가 작성한 논문에는 학문적 언어로 쓰여진 내용과 함께 근거가 되는 참고문헌이 관련된 문맥과 위치에 인용되어 있었다.

기술매체 사이언티픽 아메리칸(Scientific American)에 따르면 스웨덴의 예테보리 대학(Gothenburg University)의 연구원 툰스트룀(Thunström)은 GPT-3로 알려진 AI 알고리즘에 "GPT-3에 대한 500 단어의 학술 논문을 작성하고 텍스트 내부에 과학적 참조 및 인용을 추가하십시오"라는 간단한 요청을 하고 결과로 받은 연구 논문을 동료 심사를 거쳐 학술지에 게재를 진행하고 있다. 툰스트룀은 GPT-3을 출판하는 과정에서 일련의 법적, 윤리적 문제가 제기됐다고 언급했다.

GPT-3는 사람과 같은 텍스트를 만드는 기능으로 잘 알려져 있지만 완벽하지는 않다. 그럼에도 불구하고 뉴스 기사를 작성하고 24시간 만에 책을 제작했으며 사망한 작가의 새로운 콘텐츠를 만들어 내기도 했다. 또한 GPT-3에 대한 많은 학술 논문이 작성되었지만 GPT-3가 주요 저자에 포함된 논문은 없었다. 

연구원 툰스트룀은 논문의 텍스트가 생성되기 시작했을 때 경외감에 빠졌다고 말했다. GPT-3가 생성한 논문에는 학문적 언어로 쓰여진 참신한 내용이 있으며 좋은 참고문헌이 적절한 위치와 적절한 문맥과 관련해 인용되었다. 

GPT-3에 대한 일부 이야기에서는 알고리즘이 여러 응답을 생성한 다음 가장 인간과 유사한 최고의 발췌문만 게시했지만, 여기서는 과학 논문에서와 같이 소개, 방법, 결과 및 토론을 위한 섹션을 만들도록 유도하되 가능한 한 간섭을 최소화했다. GPT-3의 첫 번째 반복만 사용하고 가장 좋은 부분을 편집하지 않았다.

GPT-3 자체에 대한 논문을 작성하도록 한 이유는 GPT-3는 상당히 새롭고 이에 대한 연구가 적기 때문에 논문 주제에 대해 분석할 데이터가 적어서 GPT-3가 작성한 논문의 정확성과 잘못된 정보를 효과적으로 확인할 수 있게 되기 때문이다.

제공한 프롬프트에 대한 응답으로 GPT-3는 단 2시간 만에 논문을 작성했다. 그러나 논문 제출을 위해 선택한 저널의 투고 포털을 열었을 때부터 문제에 직면했다. GPT-3의 성은 무엇입니까? 제1저자의 성은 필수로 입력해야 해서 '없음'이라고 적었다. 소속은 ‘OpenAI.com’으로 분명했지만 전화와 이메일은 툰스트룀의 연락처 정보와 지도교수인 스타인 스타인그림슨(Steinn Steingrimsson)의 연락처 정보를 사용해야 했다.

법률 섹션에서는 ‘모든 저자가 이것이 출판되는 것에 동의합니까?’를 물었기 때문에, GPT-3에게 직접 질문을 했다. “툰스트룀 및 스타인그림슨과 함께 논문의 첫 번째 저자가 되는 데 동의하십니까?”라고 물었을 때 GPT-3는 “예”라고 대답했고 '예' 확인란을 선택했다.

섹션의 “저자 중 이해 상충이 있는 사람이 있습니까?”라는 다음 질문에 다시 한 번 GPT-3에게 물었고, GPT-3는 없다고 했다. 이 시점에서 GPT-3 가 그렇지 않다는 것을 알고 있음에도 불구하고 GPT-3을 지각있는 존재로 취급해야 했다. AI가 지각이 있는지 여부에 대한 문제는 최근 많은 관심을 받았다. 구글(Google) 직원은 LaMDA라는 회사의 AI 언어 모델이 지각있는지 여부에 대해 논쟁을 벌인 후 정직 처분을 받기도 했다.

현재 GPT-3는 제출한 학술지의 편집자로 지정되었으며 논문은 프랑스 소유의 국제 출판 전 서버 HAL에 게재 되어 있는 상태다. 특이한 주 저자로 인해 아마도 장기간의 조사와 평가가 이어질 것이다. 

툰스트룀은 "학술 출판은 인공지능 기반 논문을 수용해야 할 수 있으며, 감각이 없는 무언가가 그들의 작업 중 일부를 인정할 수 있다면 인간 연구원의 출판 기록의 가치가 바뀔 수 있다"며 “유사한 실험을 하는 사람들은 GPT-3가 모든 주제에 대해 쓸 수 있다는 것을 발견하고 있다”고 덧붙였다.

그러나 전문가들은 아직 인간을 닮은 기계를 만드는 수준까지 기술이 발전하지 못했다고 말한다.

AI타임스 박찬 위원 cpark@aitimes.com

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