챗GPT와 LLaMa 등 생성형 AI 열풍을 불러일으키면서 세계적인 주목을 끌고 있는 거대언어모델(LLM, '대규모언어모델'로도 불림)의 능력과 한계에 관한 논문이 쏟아지고 있다. 아주 제한적인 규모의 언어와 제한적인 패턴에 기반해 작동하던 이전 모델과 달리 LLM은 막대한 양의 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 훈련된 AI 모델로 각광을 받고 있다.
심지어 LLM이 많은 분야에서 인간의 능력을 앞서고 인간의 노동을 대체하리라는 전망도 쏟아지고 있다. 여기에 덧붙여, 경제와 관련해 가장 광범위하고 신속하며 정확한 정보 수집과 처리, 그리고 분석과 예측 기능을 보유해야 하는 기관 중 하나인 중앙은행 업무에 과연 조만간 LLM이 인간을 대체할 수 있을 것인가?
이런 질문과 관련해 국제결제은행(BIS)이 "아직은 부족한 점이 많다"는 결론을 제시한 간이 보고서를 발간했다. 이 보고서(스위스데이터사이언스센터의 페르난도-페레즈 크루즈와 BIS의 신현송 공동 저술) 주요 내용을 소개하고 링크 전문을 공유한다. 보고서 자체는 비교적 짧지만, 생성형 AI 관련 참고자료 목록이 공개돼 있어서 관심 있는 사람에게 큰 도움이 될 것이다.
