생성 AI란?
생성형 AI는 훈련된 데이터를 기반으로 텍스트, 이미지 및 다양한 컨텐츠를 생성할 수 있는 인공 지능의 한 형태입니다.
생성형 AI 설명
생성형 AI란 텍스트, 오디오, 이미지 또는 동영상 형태의 새로운 컨텐츠를 생성하도록 설계된 인공 지능 모델을 말합니다. 이 AI의 그 응용 분야와 사용 사례는 광범위합니다. 생성형 AI를 활용하면 특정 작가의 스타일을 기반으로 단편 소설을 쓰거나, 존재하지 않는 인물의 사실적인 이미지를 생성하거나, 유명 작곡가의 스타일로 교향곡을 작곡하거나, 간단한 텍스트 설명으로 비디오 클립을 만들 수 있습니다.
생성형 AI의 고유성을 더 잘 이해하려면 다른 유형의 AI, 프로그래밍 및 머신 러닝과 어떻게 다른지 이해하는 것이 도움이 됩니다.
기존 AI란 사전 정의된 규칙이나 알고리즘에 따라 특정 태스크를 수행할 수 있는 AI 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 주로 데이터를 통해 학습하거나 시간이 지남에 따라 개선할 수 없는 규칙 기반 시스템입니다. 반면, 생성형 AI는 데이터에서 학습하고 새로운 데이터 인스턴스를 생성할 수 있습니다.
머신러닝을 통해 시스템은 명시적 프로그래밍이 아닌 데이터로부터 학습할 수 있습니다. 즉, 머신러닝은 컴퓨터 프로그램이 새로운 데이터에 적응하고 새로운 데이터로부터 독립적으로 학습하여 트렌드와 통찰력을 발견할 수 있는 과정입니다. 생성형 AI는 머신러닝 기술을 활용하여 새로운 데이터를 학습하고 생성합니다.
대화형 AI를 통해 시스템은 인간과 비슷한 방식으로 인간의 언어를 이해하고 대응할 수 있습니다. 생성형 AI와 대화형 AI는 비슷해 보일 수 있지만, 특히 생성형 AI가 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데 사용되는 경우 주된 차이점은 목적에 있습니다. 대화형 AI는 인간과 유사한 대화를 나눌 수 있는 대화형 시스템을 만드는 데 사용되는 반면, 생성형 AI는 텍스트뿐만 아니라 다양한 데이터 유형을 생성하는 등 더 광범위합니다.
인공 일반 지능(AGI)은 현재 가상의 시스템으로, 경제적으로 가장 가치 있는 작업에서 인간을 능가할 수 있는 고도로 자율적인 시스템을 의미합니다.실현된다면, AGI는 광범위한 작업에 걸쳐 지식을 이해하고 학습하며 적응하고 구현할 수 있을 것입니다. 생성형 AI는 이러한 시스템의 구성 요소일 수 있지만 AGI와 동등하지는 않습니다. 생성형 AI는 새로운 데이터 인스턴스를 생성하는 데 중점을 두는 반면, AGI는 더 넓은 수준의 자율성과 기능을 나타냅니다.
생성형 AI의 차별점은 무엇입니까?
생성형 AI는 텍스트뿐만 아니라 다양한 유형의 새로운 데이터 인스턴스를 생성할 수 있습니다. 따라서 생성형 AI는 사람과 유사한 반응을 생성하는 가상 비서를 설계하고, 동적으로 진화하는 컨텐츠가 포함된 비디오 게임을 개발하며, 특히 실제 데이터를 수집하는 것이 어렵거나 비현실적인 시나리오에서 다른 AI 모델을 학습하기 위한 합성 데이터를 생성하는 데 유용하게 사용할 수 있습니다.
생성형 AI는 이미 비즈니스 애플리케이션에 큰 영향을 미치고 있습니다. 생성형 AI는 혁신을 촉진하고 창의적인 작업을 자동화하며 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 많은 기업에서는 생성형 AI를 컨텐츠를 만들고, 복잡한 문제를 해결하며, 고객과 직원이 기술과 상호 작용하는 방식을 혁신하기 위한 강력한 새로운 툴로 보고 있습니다.
생성형 AI의 작동 방식
생성형 AI는 시스템이 데이터를 통해 학습할 수 있도록 하는 인공 지능의 한 분야인 머신러닝의 원리에 따라 작동합니다.그러나 패턴을 학습하고 이러한 패턴을 기반으로 예측하거나 결정하는 기존의 머신러닝 모델과 달리 생성형 AI는 한 단계 더 나아가 데이터에서 학습할 뿐만 아니라 입력 데이터의 속성을 모방하는 새로운 데이터 인스턴스를 생성합니다.
아래에서 자세히 설명하는 주요 생성형 AI 모델 전반에 생성형 AI가 적용되는 일반적인 워크플로는 다음과 같습니다
데이터 수집: 생성할 컨텐츠 유형에 대한 예시가 포함된 대규모 데이터 세트를 수집합니다. 예를 들어, 사실적인 그림을 생성하기 위한 이미지 데이터 세트나 일관된 문장을 생성하기 위한 텍스트 데이터 세트가 수집됩니다.
모델 훈련: 생성 AI 모델은 신경망을 사용하여 구축됩니다. 모델은 수집된 데이터 세트에 대한 학습을 통해 데이터의 기본 패턴과 구조를 학습합니다.
생성: 모델이 훈련되면, 사용된 모델에 따라 잠재 공간에서 또는 생성기 네트워크를 통해 샘플링을 통해 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 생성된 콘텐츠는 모델이 훈련 데이터에서 학습한 내용을 종합한 것입니다.
세부 조정: 태스크 및 애플리케이션에 따라 생성된 콘텐츠는 품질을 개선하거나 특정 요구사항을 충족하기 위해 추가적인 조정 또는 후처리를 거칠 수 있습니다.
생성형 AI의 초석은 데이터를 처리하고 의사 결정을 위한 패턴을 생성하는 인간 두뇌의 작용을 모방하는 머신러닝의 일종인 딥러닝입니다. 딥러닝 모델은 인공 신경망으로 알려진 복잡한 아키텍처를 사용합니다. 이러한 신경망은 정보를 처리하고 전송하는 수많은 상호 연결된 계층으로 구성되어 있으며, 인간 두뇌의 뉴런을 모방합니다.
생성형 AI의 유형
생성형 AI의 유형은 다양하며, 각 유형마다 고유한 특성이 있고 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 이러한 모델은 주로 다음 세 가지 범주에 속합니다.
- 트랜스포머 기반 모델: 텍스트 생성의 경우 GPT-3 및 GPT-4와 같은 트랜스포머 기반 모델이 유용하게 사용됩니다. 입력 텍스트의 전체 컨텍스트를 고려할 수 있는 아키텍처를 사용하므로 일관성이 높고 상황에 따라 적절한 텍스트를 생성할 수 있습니다.
- 생산적 적대 신경망(GAN): GAN은 생성기와 판별기의 두 부분으로 구성됩니다. 생성기는 새로운 데이터 인스턴스를 생성하고, 판별기는 이러한 인스턴스의 진위 여부를 평가합니다. 기본적으로 생성기는 판별기가 실제 데이터와 구별할 수 없는 데이터를 생성하기 위해 노력하고 판별기는 가짜 데이터를 더 잘 찾아내려고 노력하는 두 부분이 게임을 벌이는 것과 같습니다. 시간이 지남에 따라 생성기는 매우 사실적인 데이터 인스턴스를 생성하는 데 능숙해집니다.
- 변분 오토인코더(VAE): VAE는 통계적 추론의 원리를 활용하는 또 다른 유형의 생성 모델을 나타냅니다. 입력 데이터를 잠재 공간(데이터의 압축된 표현)으로 인코딩한 다음 이 잠재 표현을 디코딩하여 새로운 데이터를 생성함으로써 작동합니다. 인코딩 프로세스에 무작위 요소가 도입됨에 따라 VAE는 다양하고 유사한 데이터 인스턴스를 생성할 수 있습니다.
트랜스포머 기반 모델, VAE, GAN은 현재 사용 중인 가장 일반적인 유형의 생성형 AI 모델이지만, 다른 모델도 있습니다.두 가지 고려 사항에는 이전 데이터 요소를 기반으로 미래 데이터 포인트를 예측하고 일련의 변환을 사용하여 복잡한 데이터 분포를 모델링하는 흐름 모델을 표준화하는 자기 회귀 모델이 포함됩니다.
생성형 AI에 대한 최신 정보 살펴보기
컨텐츠 크리에이터와 비즈니스 리더는 손끝에서 다양한 새로운 가능성을 발견할 수 있습니다. 생성형 AI를 사용하여 텍스트 그 이상을 창조할 수 있는 방법에 대해 알아보세요.
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생성형 AI의 예시 및 사용 사례
생성형 AI의 예와 사용 사례 수는 증가하고 있습니다.새로운 데이터 인스턴스를 생성할 수 있는 고유한 기능을 통해 생성형 AI는 다음과 같은 분야에서 다양하고 흥미로운 애플리케이션으로 이어지고 있습니다.
예술 및 엔터테인먼트: 생성형 AI는 독특한 예술 작품을 만들고, 음악을 작곡할 뿐만 아니라, 심지어 영화용 스크립트를 생성하는 데 사용됩니다. 생성형 알고리즘을 사용하여 사용자가 제출한 이미지를 유명 화가의 스타일로 예술 작품으로 바꾸는 전문 플랫폼이 개발되었습니다. 대류형 신경망을 사용하여 꿈과 유사한 매우 복잡한 이미지를 생성하는 플랫폼도 있습니다. 딥 러닝 모델은 다양한 스타일과 장르를 아우르는 여러 악기로 음악 작곡을 생성할 수 있습니다. 그리고 적절한 프롬프트만 있으면 생성형 AI를 활용하여 영화 대본, 소설, 시 등 상상할 수 있는 거의 모든 종류의 문학을 생성할 수 있습니다.
기술 및 통신: 기술 및 통신 분야에서 생성형 AI는 인간과 유사한 텍스트 응답을 생성하는 데 사용되므로 챗봇이 더 자연스럽고 확대된 대화를 유지할 수 있게 됩니다. 또한, 더욱 인터랙티브하고 매력적인 가상 비서를 만드는 데에도 사용되고 있습니다. 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 모델의 능력을 통해 이러한 가상 도우미는 이전 세대의 가상 도우미 기술보다 훨씬 정교하고 유용해 지고 있습니다.
디자인 및 아키텍처: 생성형 AI는 그래픽 디자이너가 짧은 시간에 고유한 디자인을 만드는 데 도움이 되는 디자인 옵션과 아이디어를 생성하는 데 사용됩니다. 생성형 AI는 또한 설계자들이 관련 훈련 데이터를 기반으로 독특하고 효율적인 평면도를 생성하기 위해 사용되고 있습니다.
과학 및 의학: 생명 과학에서 생성형 AI는 새로운 약물 후보를 설계하는 데 사용되고 있으며, 발견 단계를 몇 년이 아닌 며칠로 단축하고 있습니다. 의료용 영상을 위해 GAN은 AI를 훈련하기 위한 합성 뇌 MRI 이미지를 생성하는 데 사용되고 있습니다. 이는 개인정보 보호 문제로 인해 데이터가 부족한 경우에 특히 유용합니다.
전자 상거래: 기업들은 GAN을 사용하여 광고를 위한 초현실적인 3D 모델을 만들고 있습니다. 이러한 AI 생성 모델은 원하는 인구 통계학적 및 디자인에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다. 생성형 알고리즘은 개인화된 마케팅 컨텐츠를 제작하는 데에도 사용되어 기업이 고객과 더 효과적으로 소통할 수 있도록 지원하고 있습니다.
생성형 AI 구축의 당면 과제
생성형 AI를 구현하는 데는 다양한 기술적, 윤리적 문제가 있으며, 이 기술이 더 널리 채택됨에 따라 해결해야 할 과제가 있습니다. 여기서는 오늘날 조직이 직면하고 있는 주요 과제 중 몇 가지를 살펴보겠습니다.
데이터 요구사항: 생성형 AI 모델에는 효과적인 훈련을 위한 대량의 고품질 관련 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터 획득은 특히 의료 또는 재무와 같이 데이터가 부족하거나 민감하거나 보호되는 분야의 경우 어려울 수 있습니다. 또한, 생성된 결과물에서 편향성을 피하기 위해 데이터의 다양성과 대표성을 보장하는 것은 복잡한 작업이 될 수 있습니다. 이 문제에 대한 해결 방법 중 하나는 합성 데이터를 사용하는 것입니다. 즉, 실제 데이터의 특징을 모방하여 인위적으로 생성된 데이터일 수 있습니다. 틈새 데이터 회사는 개인정보보호 및 기밀성을 유지하면서 AI 훈련에 사용할 수 있는 합성 데이터를 생성하는 데 전문적으로 주력하고 있습니다.
까다로운 훈련: 생성형 AI 모델, 특히 GAN 또는 트랜스포머 기반 모델과 같이 더 복잡한 모델을 훈련하려면 엄청난 양의 계산이 필요하고 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 여기에는 상당한 양의 리소스와 전문 지식이 필요하며, 이는 규모가 작거나 AI를 처음 사용하는 조직에게는 장벽으로 작용할 수 있습니다. 훈련 프로세스가 여러 시스템 또는 GPU에 걸쳐 분할되는 분산 훈련은 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 사전 훈련된 모델이 특정 태스크에 맞게 미세 조정되는 기술인 전이 학습(Transfer Learning)은 훈련의 복잡성과 리소스 요구사항을 줄일 수 있습니다.
결과 제어: 생성형 AI의 출력을 제어하는 것은 어려울 수 있습니다. 생성 모델은 바람직하지 않거나 관련이 없는 컨텐츠를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, AI 모델은 상식적이거나 부정확하거나 공격적이거나 편향적인 텍스트를 만들 수 있습니다. 다양하고 대표 데이터를 더 많이 제공하여 모델의 훈련을 개선하면 이 문제를 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 생성된 컨텐츠를 필터링하거나 점검하는 메커니즘을 구현하면 관련성과 적절성이 보장될 수 있습니다.
윤리적 우려: 생성형 AI는 특히 생성된 컨텐츠의 진정성과 무결성에 대한 몇 가지 윤리적 우려를 제기합니다. GAN이 만든 딥페이크는 잘못된 정보를 퍼뜨리거나 부당한 활동을 위해 오용될 수 있습니다. 생성형 텍스트 모델은 잘못된 뉴스 기사나 허위 리뷰를 작성하기 위해 사용될 수 있습니다. 생성형 AI를 사용하기 위한 강력한 윤리적 가이드라인을 수립하는 것은 매우 중요합니다. 디지털 워터마킹이나 블록체인과 같은 기술은 AI 생성 컨텐츠를 추적 및 인증하는 데 도움이 됩니다. 또한, 대중들 사이에서 AI 문해력을 개발하면 잘못된 정보나 사기의 위험을 완화할 수 있습니다.
규제 장애: 생성형 AI 사용에 대한 명확한 규제 가이드라인이 부족합니다. AI가 빠르게 진화함에 따라 법률 및 규제는 따라잡기 어려워 불확실성과 잠재적인 법적 분쟁으로 이어집니다.
포괄적이고 효과적인 규제 프레임워크를 개발하기 위해서는 첨단 기술 전문가, 정책 입안자, 법률 전문가, 사회 전반의 지속적인 대화와 협력이 필요합니다. 이는 AI의 책임감 있는 사용을 촉진하는 동시에 AI와 관련된 위험을 완화하는 것을 목표로 해야 합니다.
생성형 AI의 역사
생성형 AI의 역사에는 몇 가지 주요 개발과 이정표가 있습니다. 1980년대에 기존 AI의 사전 정의된 규칙과 알고리즘을 뛰어넘고자 했던 데이터 과학자들은 나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류기와 같은 간단한 생성 모델을 개발하면서 생성적 접근 방식의 기반을 닦기 시작했습니다.
1980년대와 1990년대 후반에는 새로운 데이터를 생성할 수 있는 신경망을 만들기 위해 홉필드 네트워크와 볼츠만 머신과 같은 모델이 도입되었습니다. 그러나 대규모 데이터 세트로 확장하는 것이 어려웠고 기울기 소실 문제와 같은 문제로 인해 딥 신경망을 훈련하는 것이 어려웠습니다.
2006년, 제한 볼츠만 머신(RBM)이 기울기 소실 문제를 해결하면서 심층 신경망의 레이어를 사전 훈련할 수 있게 되었습니다. 이 접근법은 최초의 심층 생성 모델 중 하나인 심층 신념 신경망의 개발로 이어졌습니다.
2014년에는 생성적 적대 신경망(GAN)이 도입되어 사실적인 데이터, 특히 이미지를 생성하는 인상적인 능력을 보여주었습니다. 이와 동시에 변분 오토인코더(VAE)가 도입되어 데이터 생성을 위한 보다 원칙적인 프레임워크를 지원하는 자동 인코더에 대한 확률적 접근 방식을 제공했습니다.
2010년대 후반에는 특히 자연어 처리(NLP) 영역에서 트랜스포머 기반 모델이 부상했습니다. 생성형 사전 훈련 트랜스포머(GPT)와 트랜스포머로부터의 양방향 인코더 표현(BERT)과 같은 모델은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 능력으로 NLP에 혁신을 일으켰습니다.
오늘날 생성형 AI는 활발한 연구와 다양한 애플리케이션을 갖춘 역동적인 분야입니다. 이 기술은 계속해서 발전하고 있으며, GPT-4 및 DALL-E와 같은 최신 모델은 AI가 생성할 수 있는 것의 한계를 넓히고 있습니다. 또한, 생성형 AI를 보다 통제 가능하고 윤리적으로 책임감 있게 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다.
생성형 AI의 역사는 지난 수십 년 동안 AI의 엄청난 발전을 보여주는 증거입니다. 이는 강력한 이론적 토대와 혁신적인 실제 애플리케이션을 결합하는 것의 힘을 보여줍니다. 앞으로 이러한 역사가 주는 교훈은 책임감 있고 효과적으로 생성형 AI의 잠재력을 활용하는 데 지침이 될 것이며, AI는 전례 없는 방식으로 인간의 창의성과 생산성을 향상시키는 미래를 만들어갈 것입니다.
결론
공상과학 소설에서나 나올 법한 개념처럼 보였던 생성형 AI는 이미 우리 일상 생활의 필수적인 부분이 되었습니다. AI라는 더 큰 영역에서 생성형 AI의 등장은 중요한 도약을 의미합니다. 데이터로부터 학습하고, 의사 결정을 내리며, 프로세스를 자동화할 수 있는 기존 AI의 기능에 창조의 힘이 더해졌기 때문입니다. 이러한 혁신은 이전에는 상상할 수 없었던 애플리케이션의 길을 열어줍니다.
모든 산업의 기업에서는 생성형 AI가 조직이 다양한 방식으로 프로세스를 자동화하고, 고객 상호작용을 개선하고, 효율성을 높이도록 도울 수 있는 진정한 비즈니스 AI의 출현을 선도하고 있습니다. 게임 업계를 위해 현실적인 이미지와 애니메이션을 생성하는 것부터 전자메일 초안을 작성하거나 코드를 쓸 수 있는 가상 어시스턴트를 개발하고 연구 및 교육 목적의 합성 데이터를 생성하는 것에 이르기까지, 비즈니스 AI는 기업이 모든 사업부에서 성과를 개선하고 미래 성장을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.