하이퍼클로바에 감성 같은걸 끼얹나?

여기 어울릴 것 같지 않은 두 단어가 있습니다. 시계와 아이스크림이라는 단어를 가지고 감성적인 문장을 만들어본다면 우리에겐 어느 정도의 시간이 필요할까요? 아마 꽤 오랜 시간이 걸릴지도 모릅니다. 왜냐하면 이런 상황에서 어떤 감정을 느껴야 하는지 생각해본 적이 많이 없기 때문이죠. 그렇다면 하이퍼클로바 언어 모델은 이 두 단어를 조합해서 어떤 문장을 만들어낼 수 있을까요?

당신의 시간과 나의 시간이 겹쳐지는 순간 우리는 서로에게 녹아들어 하나가 된다

시계와 아이스크림이라는 이질적인 두 단어로 이렇게 멋진 문장을 만들어냈습니다. 시계는 시간이라는 추상적인 개념을 시각화한 물건이죠. 아이스크림은 녹는 성질이 있습니다. 그리고 사랑처럼 달콤하죠. 그리고 그 둘 사이에는 ‘겹친다’와 ‘녹아든다’라는 표현으로, 감정적이고 감각적인 느낌을 전달하고 있습니다. 사랑하는 사람과의 관계에서 느낄 수 있는 설렘과 달콤함을 표현한 문장입니다.

어쩌면 언어의 마술사

하이퍼클로바 언어 모델은 이렇게 생각지도 못했던 단어들의 조합을 가지고도 감성적인 문장을 만들어냅니다. 비유와 상징의 시적 표현을 사용하면서 말이죠.

이뿐만 아니라 문체를 변환하기도 하며 글의 전체적인 분위기도 다룰 수 있습니다. 이를테면 냉소적이면서 비관적인 시선의 글을 쓸 수도 있고, 따듯하고 온기를 가진 시선의 글을 쓸 수 있죠. 다음은 각각 하이퍼클로바 언어 모델이 생성한 비관적인 정서와 낙관적인 정서의 수필입니다.

한국어를 가장 잘 아는 AI

그동안 많은 곳에서 하이퍼스케일 AI를 공개하였습니다. 하지만 그 많은 하이퍼스케일 AI 중에서도 엄청난 양의 한국어 데이터를 학습한 하이퍼클로바 언어 모델이 아마도 한국어를 가장 잘 이해하는 AI일 것입니다. 하이퍼클로바 언어모델이 문장을 얼마나 디테일하게 다룰 수 있는지 살펴볼까요? 아래는 리뷰 문장의 감정을 긍·부정 형식으로 판별하는 작업인데요. 조사의 차이에 따른 문장의 뉘앙스까지 파악하는 것을 확인할 수 있습니다.

AI, 일상의 도구가 되다

하이퍼클로바 언어 모델이 세상에 공개된 이후 네이버에서는 이미 그 기술을 여러 서비스에 적용하기도 했으며, 지금도 다양한 연구를 하면서 서비스 곳곳에 하이퍼클로바 기술의 활용처를 넓혀가고 있습니다.

Closed Beta 서비스 론칭을 앞둔 클로바 스튜디오는 하이퍼클로바 언어 모델을 이용할 수 있는 도구입니다. 이를 통해 초대규모 언어 모델의 가능성을 탐색하고, 더 나아가 서비스화까지 검토할 수 있습니다.

그런데 한 가지 주목할 점은 현재 클로바 스튜디오를 다루는 다양한 사람 중에는 모델러뿐만 아니라, 비개발자들이 많다는 것입니다. 기존에는 AI를 개발하려면 데이터를 확보하고, 모델을 구현하기 위한 전문성을 가진 개발자의 리소스가 필요했으며, 여기에 들어가는 시간과 비용이 상당히 많았습니다. 하지만 클로바 스튜디오에서는 단 몇 줄의 지시문과 예제를 입력하는 것만으로도 개발에 대한 지식 없이 AI를 만들 수 있습니다.

클로바 스튜디오는 누구나 접근할 수 있는 플랫폼으로 그동안 멀게만 느껴졌던 AI라는 존재를 우리 삶 속으로 끌어들이는 역할을 할 것입니다. 많은 이들이 AI를 사용하고, 또 다른 누군가에게 도움을 주는 선순환 구조를 만들어가는 것이죠.

무엇이든 될 수 있는 프롬프트 연금술

하이퍼클로바 언어 모델은 어떻게 사용하는지에 따라서 전혀 다른 형상이 될 수 있다는 점에서 연금술과 유사한 점이 있습니다. 예를 들어, 영화 시놉시스를 만들고자 하면, 몇 가지 시놉시스를 예제로 넣으면 됩니다. 예제를 보고서 양식으로 구성하면 보고서 양식대로 결과가 출력되며, 메일 제목과 본문 내용과 같은 이메일 양식으로 구성하면 이메일을 작성합니다. 즉, 예제를 어떻게 구성하는지에 따라 원하는 대로 결과를 얻을 수 있죠.

어떻게 이렇게 다양한 작업이 가능하게 된 것일까요? 그건 바로 인컨텍스트 러닝(In-context Learning)이라는 방식을 통해서입니다. 엄청난 크기의 언어 모델은 소량의 잘 짜인 예시만으로 그 패턴을 이해하며, 작업을 수행할 수 있는 것입니다. 즉, 이렇게 간단한 지시문과 예제를 입력하는 것만으로도 원하는 작업을 만들 수 있고, 우리는 이것을 프롬프트(Prompt)라고 부릅니다.

하이퍼클로바 언어 모델의 작동 원리를 간략하게 설명해 드리겠습니다. 모델은 확률을 기반으로 다음에 나올 단어를 예측하여 문장을 완성합니다. 예를 들어, ‘저’ 다음 단어로 ‘나무’, ‘꽃’, ‘산’을 예측했다고 가정해 본다면, 가장 확률이 높은 ‘나무’ , 이어서 ‘에’ 를 선택해나가서 ‘ 저 나무에 ‘ 라는 결과를 생성하는 원리입니다.

비전문가 본격! 소설가 데뷔하다

하이퍼클로바 언어 모델은 소설 작법과 같은 영역에서도 그 능력을 발휘할 수 있을까요? 우리는 이러한 호기심으로 ‘하이퍼클로바로 소설 쓰기’를 시작했습니다. 클로바 스튜디오를 소설 쓰기를 돕는 보조도구로 활용하는 실험을 진행했으며, 그 성과와 활용법을 소개하려고 합니다.

다양한 문화 소비는 좋아하지만, 소설을 써본 적이 없는 수준의 담당자가 직접 현대 판타지물 연재작과 공포물 단편집을 완성하였으며, 네이버 웹소설의 UGC 코너에 연재하였습니다. ‘서지루, 천재 라이터 되다!’와 ‘공포 문화사: 미스터리 단편집’ 두 편입니다.

사람과 AI, 완벽한 파트너

현재 하이퍼클로바 기본 모델은 플롯이나 여러 문학적 장치들에 특화되어 학습되어있는 상태는 아닙니다. 그래서인지 하이퍼클로바 생성 결과에는 소설의 재미를 위한 서사 기법이 드러나는 편은 아니었습니다. 예를 들면, 복선이나 클라이맥스로 진입하기 위한 계기, 혹은 극적인 효과 등 말이죠. 이러한 이유로 클로바 스튜디오는 소설을 뚝딱하고 만들어내는 방식으로 사용되지 않았습니다.

클로바 스튜디오에서 만들어진 결과들을 담당자가 선별하여 문장을 묶어내는 방식으로 작업 되었습니다. 즉, 담당자가 머릿속으로 구상하던 스토리의 전개 흐름을 크게 벗어나지 않는 범위 내에서 AI가 이용된 것이죠. 하지만 그런데도 하이퍼클로바 언어 모델의 문장력은 비전문가인 담당자로서는 도움이 많이 되었으며 의지할 수밖에 없었습니다. 모델의 생성 결과를 통해 다음 전개에 아이디어를 얻기도 했지요.

‘서지루, 천재 라이터 되다!’ 소설의 경우 전체 9회 분량의 11,845자에서 하이퍼클로바의 문장은 약 6,354자로 약 50%가량 사용되었습니다. 아래 하이라이트 된 영역이 바로 하이퍼클로바의 생성 문장들입니다. 사람과 AI가 서로 교차 하면서 협업하고 있는 형상입니다. 이보다 완벽한 파트너가 있을까요?