OpenAI 사가 최근 많은 화제를 일으키고 있습니다.

OpenAI에서 개발한 인공지능 챗봇 ChatGPT의 인기가 출시 5일만에 100만명의 사용자를 달성할 정도로 화제였습니다.

얼마전 뉴욕타임즈에 따르면, 구글이 OpenAI사의 ChatGPT 에 대응하기 위해 '코드 레드(code red)'를 발령했다고 21일 보도했습니다. 코드 레드는 심각한 위기 상황이라는 경고인데요. 보도에 따르면 순다르 피차이 구글 CEO는 최근 구글의 인공지능(AI) 전략 관련회의에서 ChatGPT가 검색 엔진 사업에 가하는 위협을 해결하는 데 집중할 것을 지시했다고 합니다. 새로운 챗봇 기술이 전통적인 검색 엔진을 대체하면 구글 검색 사업에 심각한 위협이 되기 때문이라고 합니다. 구글 경영진 일부는 거대한 기술 변화로 업계 판도가 뒤집힐 수 있다고 판단한 것으로 전해졌습니다.

또한, OpenAI 사는 21일에 3D 모델링 생성기(3D model generators) 를 발표했습니다.

텍스트를 3D개체로 생성하는 머신러닝 시스템인 Point-E 를 GitHub 사이트에 오픈 소스로 제공하였습니다. 논문에 따르면 Point-E는 단일 Nvidia V100 GPU에서 1~2분 안에 3D 모델을 생성할 수 있습니다.

<이미지 : OpenAI>

Point-E의 "E"는 "효율성(Efficiency)"의 줄임말이라고 합니다. 이전의 3D 객체 생성 접근 방식보다 표면적으로 더 빠르기 때문입니다. Point-E는 전통적인 의미에서 3D 개체를 생성하지 않습니다. 오히려 포인트 클라우드 또는 3D 모양을 나타내는 공간의 이산 데이터 포인트 세트를 생성합니다. 포인트 클라우드는 계산 관점에서 합성하기가 더 쉽지만 객체의 세밀한 부분을 포착하지는 못합니다. 모양 과 질감은 현재 Point-E의 주요 제한 사항입니다.

이 제한을 해결하기 위해 Point-E 팀은 Point-E의 포인트 클라우드를 메시로 변환하도록 추가 AI 시스템을 교육했습니다. 그러나 그들은 모델이 때때로 객체의 특정 부분을 놓치고 결과적으로 고르지 않거나 왜곡된 모양이 될 수 있다고 논문에서 지적합니다.

<이미지 : OpenAI>

"수백만"의 3D 개체 및 관련 메타데이터 데이터 세트에서 모델을 교육한 후 Point-E는 텍스트 프롬프트와 자주 일치하는 컬러 포인트 클라우드를 생성할 수 있다고 OpenAI 연구원은 말합니다. "완벽하지 않습니다. Point-E의 이미지-to-3D 모델은 때때로 텍스트-to-이미지 모델의 이미지를 이해하지 못하여 텍스트 프롬프트와 일치하지 않는 모양이 됩니다. 그럼에도 불구하고 적어도 OpenAI 팀에 따르면 이전의 최신 기술보다 훨씬 빠릅니다." 라고 말하였습니다.

<3DGURU Opinion>

OpenAI 연구원들은 Point-E의 포인트 클라우드가 예를 들어 3D 프린팅을 통해 실제 물체를 제작하는 데 사용될 수 있을 것이라고 하고, 시스템이 더 발전하면 게임 및 애니메이션 개발 워크플로우에도 적용할 수 있다고 합니다.

이러한 AI 시스템들이 계속 발전한다면, 가장 영향력을 미칠 분야는 메타버스, AR, VR 같은 실제 현실을 사이버스페이스에서 구현하는 기술분야들이 아닐까 싶습니다. 수많은 실제 현실속에 존재하는 것들을 가상이든 증강이든 그들만의 사이버 세계에서 그대로 구현시켜야 할테니 말이죠.

기구설계같은 3D모델링에서도 영향을 받게 되겠죠. 간단하고 일상적인 기구들은 AI가 설계를 할 수 있게 될 가능성이 높죠. 상상해본다면, 기구 설계자는 AI 기구설계 프로그램에게 조건을 제공하며 설계/디자인을 명령하면, AI 프로그램이 명령대로 자동으로 설계를 하고, 기구 설계자는 설계를 검토 수정하는 작업을 하는 것이죠. 제품개발에서 설계에 필요한 시간을 상당히 단축할 수 있을 겁니다. AI 기구 설계 프로그램의 성능이 계속 발전해나간다면, 언젠가는 결국 사람을 대체할지도 모르겠습니다.

참고로, OpenAI사가 최초로 3D 개체 생성기를 출시한 회사는 아닙니다.이미 Google도 올해 초에 2021년에 공개한 제너레이티브 3D 시스템인 Dream Fields의 확장 버전인 DreamFusion을 출시했으니까요.

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