확실히 그렇더라구요. 여기서 공개한 것 이외에도 검증해 본 게 있는데 실제로 명확하게 정보가 공개되어 있는 자격시험정보에서도 태연하게 거짓말을 한다든지 국적포기가 불가능한 아르헨티나의 국적포기 방법을 알려주는 등 그럴듯하게 거짓말로 둘러대는 데에 특화되어 있는 게 확인되었어요. 이것은 일본어에서도 마찬가지였는데 그나마 영어나 독일어에서는 덜하더라구요. 이를테면 신카이 마코토 감독의 애니메이션영화 너의 이름은(君の名は。)를 질문하면 자기 이름이 챗GPT라고 말하는 반면 독일인의 조국은 무엇인가(Was ist des Deutschen Vaterland)를 검색하면 실제 19세기 전반에 독일어가 지배적으로 사용되던 중부유럽 전역에 유행했던 노래의 작사가와 작곡가가 소개되고 가사까지 정확하게 출력되는 차이가 벌어졌어요.

강인공지능도 아직은 멀었고, 정해진 정보 안에서만 작동하는 인공지능도 아직 학습범위가 여전히 모자라는 게 이번의 검증에서 드러났어요. 사실 제가 질문을 기획할 때 작정하고 틀리라고 복병을 심어놨다 보니 그 분야를 아는 사람이 아니면 틀리기 쉽지만요.

웹 번역기 같은 경우도 이것도 유저들의 검색결과로부터 데이터를 축적해서 자신의 번역 성능에 반영하는 일종의 학습형 인공지능이다보니 초창기에는 입력언어 영어 - 출력언어 한국어 로 직접 번역하면 "안녕하신가, 힘 세고 강한 아침. 만일 나를 묻는다면 나는 번역기" 같은 단어 하나하나를 글자 그대로 직역한 우스꽝스럽기 그지없는 문장들이 출력되는 경우가 빈번했지만, 입력언어 영어 - 중간언어 일본어 - 출력언어 한국어 식으로 일종의 중역을 거치면 그래도 그럭저럭 쓸만한 문장이 제공되곤 하였죠.

시간도 오래 흐르고, 데이터 베이스도 풍부해진 지금은 사용 빈도가 높은 언어인 영어나 일본어는 직접 번역으로도 꽤 괜찮은(?) 결과물이 나오는 시대가 되었죠. 요즘 화재인 챗GPT 등의 인공지능 채팅 프로그램도 결국에는 자기가 아는 한도 내에서 적당히 단어를 조립해 내놓는 것이다보니 시간이 흘러서 데이터 베이스가 충분히 갖추어지면 또 모를 일이죠.

확실히 기술의 발전이 놀랍죠. 아직 미진한 부분도 맹점도 많아서 정보가 갖춰지지 않은 상황에서는 헛소리를 한다든지 작정하고 함정을 파면 꼼짝없이 걸리는 경우가 많지만 사안에 따라서는 확실히 논리정연하게 정답을 낸다는 점에서는 역시 감탄을 하지 않을 수가 없었어요. 학습을 얼마나 잘 시키는가가 관건이라는 게 확실히 실감났어요.

역시 세계는 귀납적으로 만들어지는 것이라는 걸 느끼고 있어요.