지난 호 칼럼에서는 챗GPT(ChatGPT)와 Microsoft BingAI의 활용으로 AI로부터 추천 받은 음식이나 음식의 이미지를 입력해 레시피를 생성하고, 생성된 레시피를 이미지 생성기에 입력하면 AI가 생성한 이미지로 출력되는 예를 소개했으며, GPT에 해당 내용으로 블로그나 기사 등의 작성을 맡기고, 글의 제목도 추천 받는 방법을 알아봤다. 이번 호에서는 AI에 대해 간략한 설명과 활용법을 소개하려고 한다. LLM(거대 언어 모델; Large Language Model)과 딥 러닝 대중적으로 알려진 챗GPT는 GPT AI를 기반으로 한 대화형 인공지능 서비스다. GPT AI는 OpenAI에서 개발한 LLM 인공지능으로, 인간의 뇌 작동 원리를 벤치마킹했다. 인간의 뇌는 약 860억 개의 뉴런으로 이뤄져 있는데, 이 뉴런들은 전기적·화학적 신호를 사용해 정보를 전달한다. LLM은 약 400억 개의 자주 사용하는 단어를 각각의 토큰으로 저장해 인공 신경망의 노드(또는 뉴런)를 통과하며 연산이 작동된다. 인공 신경망의 노드들은 서로 연결돼 정보를 전달하고 처리하는 과정에서 학습하며 연산의 가중치를 조절한다. 그 과정에서 오차를 최소화하는 방향으로 업데이트
필자는 국가대표 워터소믈리에다. 2014년 제4회 한국 국가대표 워터소믈리에 경기대회에서 우승을 했고, 올해 햇수로 10년차가 됐다. 다양한 물 관련업체와 교류하고 해당 제품을 더 잘 알리기 위해, 더 잘 판매될 수 있게 도움을 주고 있으며, 호텔, 레스토랑, 편의점, 온라인 채널 등 다양한 채널에 물을 유통하는 일을 했다. 그러다 지난 7월 AI 기반 IT 회사 ‘피노랩’으로 이직을 했다. 내가 하고 있는 ‘워터 소믈리에’에 IT를 더해 전문성과 기술의 시너지를 모색하는 혁신적인 프로젝트를 하기 위해서다. 인공지능에 문외한이던 유통쟁이가 사내 특강을 통해 인공지능에 대해 조금씩 알아가고 있다. 그러던 중 몇 차례 기고를 했던 <호텔엔레스토랑>매거진에 또 한 번 칼럼을 게재할 기회가 생겼고, 그 칼럼을 인공지능에게 맡겨보면 어떨까하는 발칙한 생각이 떠올라 실행에 옮겼다. #1 Q. 내가 칼럼을 쓸건데, 칼럼에 소개할 파스타 중 하나를 선택해 레시피를 알려줘. A. 타글리아텔레(또는 원하는 파스타) - 약 400g 신선한 검은 트러플 - 약 50g(또는 트러플 오일로 대체 가능) 버터 - 4큰술 페코리노 또는 파르미지아노 레지아노 치즈(선택사항) -
물을 물로 보는 시대는 지났다. 먹는샘물의 국내 시장은 1조를 돌파해 성장세가 멈추질 않는다. 2019년에 처음 1조를 돌파해, 내년에는 2조를 넘길 것이라는 예측도 등장한다. 먹는샘물 뿐만 아니라, 해양심층수와 용암해수 등의 혼합음료의 성장세도 두드러진다. 정수기도 꽤나 좋은 반응의 신제품을 출시하며 인기를 유지하고 있다. 마트에서 먹는샘물의 진열대는 넓어졌고, 백화점에서는 처음 본 탄산수 브랜드가 눈에 띈다. 물을 파는 레스토랑도 제법 많아졌고, 온라인 쇼핑몰에서는 생수 판매 페이지의 끝은 보이지도 않는다. 먹는 물의 시장은 아주 치열해졌다. 많은 매체와 혹은 지인과의 만남에서 많이 묻는다. “그래서 어떤 물이 좋아요?”, “어떤 물을 마셔야 할까요?” 이런 다양한 형태의 물 중에서 과연 어떤 물을 마셔야 할까? 답은 “그때 그때 다르다”이다. 필자는 그때마다 왜 한가지 물만 찾느냐고 반문한다. 물마다 속성이 있고 종류가 있고 어울리는 자리가 있다. 오늘은 이에 대해 이야기해보려 한다. 집에서는 수분 보충용으로 물을 마시는 가장 큰 이유 중 하나는 목이 말라서다. 몸에서 수분을 필요로 하기 때문에 목마름을 통해 신호를 보낸다. 목마름은 이미 몸이 필요로