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Generative AI — ChatGPT 플러그인과 자율 에이전트, 그리고 새로운 패러다임의 시작

그로우앤베터2023.07.26

AI 트렌드가 궁금한 당신을 위해 준비한 인사이트!

이제는 AI 트렌드 없이 미래를 준비할 수 없는 시대가 찾아왔죠. 이를 대비하기 위해 오늘은 허진호 박사님의 투센츠 뉴스레터 인사이트와 함께 찾아왔습니다.

투센츠 뉴스레터는 AI, 투자 기회와 관련된 트렌드를 확인할 수 있는 양질의 인사이트를 제공하지만, 비전공자 또는 관련 내용에 익숙하지 않은 직장인들에게는 다소 낯설고 어렵게 느껴질 수 있습니다. 그래서, 그로우앤베터 에디터가 직접 내용을 요약하고 풀어 보다 쉽게 이해할 수 있도록 도와드리겠습니다.😎

(원문 - Generative AI — ChatGPT plugin와 Autonomous Agent, 그리고 새로운 패러다임의 시작)


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2023년 들어서도 Gen AI 분야의 큰 변화는 멈추지 않고 계속되고 있습니다.

특히 2023년에는 [Two Cents #58]에서 “2세대 모델”이라고 부른 것의 단초가 될만한 변화들이 보이기 시작했습니다. 이는 기존에 우리가 알고 있는 경쟁 우위, 성공 방정식을 근본적으로 바꿀 잠재력이 있다고 판단됩니다. 이제 ChatGPT 플러그인, 자율 에이전트가 가져 올 변화에 대한 생각을 말씀드리겠습니다.


ChatGPT 플러그인 🖇️

imageAltOpenAI는 3월23일 ChatGPT 플러그인을 발표했습니다.

플러그인은 ChatGPT 내에서 API를 통하여 외부 파트너의 서비스를 요청하는 연결 고리를 뜻합니다.

예를 들어, ChatGPT에게 “오늘 저녁 OO와 훌륭한 요리를 먹고 싶은데, 메뉴 추천해줘” → “이 요리를 하기 위한 재료를 주문해줘”를 하면, Instacart 플러그인이 쇼핑카트에 관련 재료를 모두 담은 후 사용자가 이를 승인하면 바로 Instacart(식료품 주문 사이트)에 주문을 하는 형태로 외부 서비스와 연동하게 됩니다.

이러한 ChatGPT 플러그인의 주목할 포인트는:

  • 플러그인을 통해 연결된 모든 외부 서비스는, 자신의 UX를 사용자에게 전혀 보여 주지 않고 GPT-4로 부터 받는 API를 통한 지시를 실행하였을 뿐이라는 점


  • 각 외부 서비스가 ChatGPT 플러그인을 개발하는 과정에서 실제 코딩을 하지 않고, 자신의 API 스펙 문서 및 “~한 서비스를 만들어줘”라는 프롬프트를 입력하고 GPT-4가 코드 생성 및 완료를 마쳤다는 점

이렇게 2가지로 정리할 수 있습니다.


AI 슈퍼앱의 탄생 🧬

이제 플러그인을 통하여 B2C 서비스는 자신의 UX를 통하지 않고 ChatGPT를 통해 유입되는 사용자에게 API를 통한 백엔드 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다.

이 과정에서 자신의 백엔드자산은 계속 유지되고, 이미 가입되어 있거나 ChatGPT를 통해서 유입&신규 가입한 가입자는 계속 백엔드 서비스의 가입자로 남아 있지만,프론트엔드 UX는 ChatGPT를 통해 유입된 사용자들에게는 더 이상 쓸모가 없어졌다는 의미가 됩니다.

이것을 확대해서 해석해보면 기존에 자체 앱/웹 사이트, 자체 UX, 사용자 데이터 베이스 등 본격적인 서비스로 경쟁 우위를 구축해 가던 B2C 서비스에게서, 백엔드로서의 기능을 제외한 대부분 요소들의 존재 이유를 ChatGPT가 박탈해 버렸다고 볼 수 있습니다. 즉, full-fledged B2C 서비스가 순식간에 ChatGPT를 위한 (API로 접근하는) 백엔드 서비스로 전락했다는 의미가 됩니다.

이제 확실한 고유의 경쟁 우위를 확보하지 못한 단순 종합 애그리게이터형태의 B2C 서비스는 생존 자체를 위협 받게 되었고, 고유의 경쟁 우위를 확보한 서비스도 백엔드 자산을 제외하고 사용자가 유입되는 UX, 앱, 웹이 모두 ChatGPT로 대체될 위험에 빠지게 되었습니다.

이렇게 ChatGPT는 WeChat 슈퍼앱과 기본적으로 같은 포지션, 즉 “AI 슈퍼앱”의 자리에 오르게 되었습니다.


프로그래밍의 죽음 (Death of Programming) ⚰️

가장 놀라운 것은 대부분의 플러그인 개발 과정이 특별한 별도 코딩 과정 없이, GPT-4에 API 스펙 문서 + 자연어로 된 프롬프트를 입력한 것만으로 끝났다는 점입니다.

이를 확대 해석하면, 서비스 개발 혹은 연동을 위하여 전통적 의미의 프로그래밍이 더 이상 필요 없어진, “Death of Programming” 환경이 되었다고 볼 수 있습니다.


자율 에이전트 (Autonomous Agent) ✅

3월30일 한 게임개발사 창업자가 AutoGPT라는 아주 재미있는 실험을 공개하였고, 이를 다시 100라인 내외의 Python 코드로 아주 간단하게 새로 구현한 BabyAGI도 이어서 발표되었습니다.

LLM(대형 언어 모델)에 기반한 자율 에이전트가 탄생하는 순간이었습니다.

자율 에이전트에서 주목할 포인트는:

  • 에이전트가 사용자의 관여 없이 독자적으로 판단하여 서브태스크를 생성, 실행, 완료 확인 과정을 진행할 수 있고,


  • 각 서브태스크의 실행이 LLM(대형 언어 모델)에게 자연어 입력 및 출력을 통하여 그 완료 여부를 확인하고, 통신하는 방식도 모두 자연어에 의해 이루어진다는 점. 즉, 통상적인 프로그램 모듈 간의 통신에 필요한 API 및 JSON 데이터 형식 정의 및 이에 대한 정확한 조율이 필요없어졌다는 점입니다.


이는, ChatGPT에게 내가 원하는 스팩을 설명하면 이를 실현하는 코드를 생성하고 코딩을 완성해 주는 첫 번째 형태의 “프로그래밍의 죽음(Death of Programming)”과 조금은 다르지만 비슷한 맥락의 영향력을 가지는 변화로 해석할 수 있습니다.

즉, 사용자가 (서비스가 제시하는) UX를 따라 가면서 원하는 목적지까지 한 단계씩 찾아 가는 방식이 아니라, 원하는 의도나 목표를 제시하면 나머지는 시스템(Agent)이 스스로 실행하고 원하는 결과를 가져 오는 자동화 시스템이 됩니다. 궁극적인 의미에서의 “Death of UX”라고 부를만 합니다. (Adept ACT-1이 이 방향으로의 첫 번째 시도였습니다.)

이제까지 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 (클릭, 입력 등) 전통적인 UX를 통하여 우리가 원하는 의도를 실행하여 온 것과 비교해본다면, 자율 에이전트는 “우리의 의도를 이해하고 실행하는 수준의 지능이 있는 컴퓨터에게, 완전히 새로운 UX를 통하여, 우리의 ‘의도 (intent)’를 이해하고 실행시키는 과정”으로 변화한 형태라고해석할 수 있습니다.

그렇다면 이런 패러다임의 변화를 우리는 어떻게 받아들여야 할까요? 👉Generative AI, 새로운 기술을 받아들이는 우리의 자세


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