챗GPT를 포함한 생성형 AI 기술은 전 세계적으로 폭발적인 주목을 받고 있으며, 한국의 주요 대학들도 이 분야의 연구에 활발히 참여하고 있습니다. 서울대학교, 카이스트, 포스텍(POSTECH)은 AI 기술의 선도 기관으로서 GPT 모델의 구조, 성능 개선, 윤리 문제, 교육 적용까지 폭넓은 연구를 수행 중입니다. 본문에서는 각 대학에서 어떤 방식으로 챗GPT와 관련된 연구를 진행하고 있는지 심층적으로 살펴보겠습니다.
1. 서울대학교의 GPT기반 연구 흐름
서울대학교는 국내 인공지능 연구의 중심지 중 하나로, GPT 관련 연구도 활발히 이뤄지고 있습니다. 특히 전산학부, 전기정보공학부, 통계학과 등 다양한 전공이 융합적으로 참여하고 있으며, 챗GPT의 핵심 기술인 트랜스포머 구조, 자연어 처리(NLP), 그리고 데이터 윤리에 이르기까지 폭넓은 주제를 다루고 있습니다. 서울대 AI 연구원은 최근 GPT 모델의 한국어 성능 개선과 관련해 다양한 실험을 진행했습니다. 특히 한국어의 어순, 조사, 존댓말 등 언어적 특수성이 GPT 모델의 응답 정확도에 미치는 영향을 분석하고, 이를 개선하기 위한 맞춤형 파인튜닝(Fine-tuning) 전략을 개발하고 있습니다. 이 연구는 향후 GPT 모델을 한국 환경에 더 적합하게 만들기 위한 기반이 됩니다. 또한, 서울대는 챗GPT를 활용한 교육 도구 개발에도 앞장서고 있습니다. 실제로 일부 교수진은 GPT 모델을 활용한 자동 에세이 피드백 시스템, 요약 시스템 등을 수업에 도입해 교육 현장에 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 이러한 프로젝트는 교육의 질을 높이는 동시에 학생들의 AI 활용 능력도 자연스럽게 키우고 있습니다. 윤리적 측면에서도 서울대는 챗GPT의 허위 정보 생성, 편향 문제 등을 분석하고, 이를 해결하기 위한 모델 안전성 연구도 함께 진행하고 있습니다. 특히 사회학, 법학 등 인문사회계열 학과와의 협업을 통해 기술과 사회의 연결고리를 구축하고 있는 점이 인상적입니다.
2. 카이스트의 생성형 AI 핵심 연구
카이스트(KAIST)는 공학 중심의 특성화 대학으로서 GPT 계열 모델 연구에서 국내 최고 수준의 역량을 보이고 있습니다. 특히 AI대학원과 전산학부를 중심으로 트랜스포머 구조 최적화, 파인튜닝 기법, 멀티모달 통합 연구 등이 활발히 이루어지고 있습니다. 카이스트의 ‘인공지능연구센터’에서는 GPT 모델의 학습 효율성과 추론 정확도를 높이기 위한 알고리즘 연구가 핵심입니다. 최근에는 소규모 데이터만으로도 높은 성능을 낼 수 있는 Few-shot Learning 및 Zero-shot Learning 기법에 대한 논문이 국내외 학술지에 게재되기도 했습니다. 이러한 기술은 챗GPT가 새로운 주제에 대한 정보를 학습 없이도 잘 처리할 수 있도록 해줍니다. 뿐만 아니라, 카이스트는 GPT 기반의 대화형 에이전트를 다양한 산업에 적용하려는 실험도 병행하고 있습니다. 헬스케어, 법률 상담, 금융 상담 등 분야에 특화된 GPT 응용 시스템을 개발하며 실제 비즈니스 환경에서의 활용 가능성을 검토하고 있습니다. 윤리와 책임 문제에서도 카이스트는 자체적인 AI 윤리 가이드라인을 수립해 실험과 응용에서 투명성과 공정성을 확보하고자 노력 중입니다. 예를 들어, GPT의 응답에서 발생할 수 있는 차별적 표현이나 개인정보 침해 우려에 대해 알고리즘 수준에서 필터링 기능을 연구하고 있습니다. 또한 카이스트는 산업계와의 협력도 활발히 진행 중입니다. 삼성, LG, 네이버 등과 협업하여 GPT 모델을 특정 산업에 맞게 적용하는 공동 프로젝트를 진행 중이며, 이를 통해 국내 GPT 기술 상용화의 선도 역할을 하고 있습니다.
3. 포스텍의 모델 구조 분석과 최적화 연구
포스텍(POSTECH)은 소수정예 중심의 연구 특화 대학으로, 챗GPT와 관련된 기초 구조 분석과 모델 최적화 연구에서 두각을 나타내고 있습니다. 특히 수학적 모델링과 통계 기반 분석을 강점으로 하여 GPT 구조의 이론적 한계를 점검하고 새로운 구조적 대안을 제시하는 데 집중하고 있습니다. 포스텍은 GPT 계열 모델의 ‘모델 크기 대비 성능’ 문제에 주목하고 있습니다. 최근 GPT 모델은 수십억 개의 파라미터를 가지며, 그만큼 연산 자원과 에너지를 많이 요구합니다. 이에 따라 포스텍은 더 작은 파라미터 수로도 유사한 성능을 내는 압축 알고리즘(Pruning, Quantization)과 파라미터 공유 기술을 연구하고 있습니다. 이 기술은 향후 저사양 장치에서도 GPT 기반 서비스를 구현하는 데 핵심이 될 수 있습니다. 또한, 포스텍은 챗GPT의 응답 품질에 영향을 주는 요소들을 분석하기 위해 수학적으로 ‘응답 일관성’, ‘의미 보존’, ‘논리 연결성’ 등의 기준을 수립하고, 이에 따라 모델을 평가하는 메트릭을 새롭게 개발하고 있습니다. 이 메트릭은 단순 정확도 외에도 사용자 만족도나 대화의 품질을 측정하는 데 유용하게 사용될 수 있습니다. 뿐만 아니라, 포스텍은 국내외 연구기관 및 대기업과의 공동 연구를 통해 GPT의 개방형 구조(Open-source) 실험을 진행하고 있으며, 학부생도 참여할 수 있는 오픈랩(Open Lab) 형태의 연구 환경을 조성하고 있어 미래 AI 인재 양성에도 크게 기여하고 있습니다.
서울대, 카이스트, 포스텍은 각각의 강점을 바탕으로 챗GPT 관련 기술을 연구하고 있으며, 이들의 성과는 한국 AI 생태계 전체의 발전을 이끄는 원동력이 되고 있습니다. 각 대학은 기술 개발뿐 아니라 교육, 윤리, 사회적 활용까지 아우르며 GPT 기술의 바람직한 미래를 탐색하고 있습니다. GPT와 같은 생성형 AI의 가능성은 무궁무진하며, 이를 주도적으로 이끄는 국내 대학들의 행보에 더욱 주목할 필요가 있습니다. 앞으로 이 기술이 실제 산업과 교육에 어떻게 융합될지 기대해도 좋겠습니다.