제너레이티브 AI란 무엇인가요?

최근 기술 뉴스에 조금이라도 관심을 기울였다면 이미지, 텍스트, 음악 또는 기타 형태의 데이터와 같은 새로운 콘텐츠를 생성하도록 설계된 인공지능(AI) 알고리즘의 한 종류인 생성형 AI에 대해 들어보셨을 것입니다. 이 유형의 AI는 이미지 속 물체를 인식하거나 언어를 번역하는 등 특정 작업을 위해 설계된 다른 AI와는 다릅니다. 생성형 AI 모델의 경우 학습 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하도록 설계되었습니다.

제너레이티브 AI 시장은 다음과 같이 폭발적으로 성장하고 있습니다. 보고서 에 따르면 글로벌 시장 규모와 점유율은 2032년까지 1조 4,073억 달러의 수익을 창출할 것으로 예상됩니다. 2022년에는 1조 4,063억 달러, 2023년부터 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 34.21%에 달할 것으로 예상됩니다.

제너레이티브 AI의 새로운 환경과 산업과 사회를 혁신할 수 있는 잠재력 때문에 이 기술을 이해하는 것이 중요합니다.

제너레이티브 AI는 어떻게 작동하나요?

생성형 AI 알고리즘은 신경망을 사용하여 모델에 제공된 학습 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성합니다. 인간 두뇌의 행동을 시뮬레이션하도록 설계된 이러한 신경망은 여러 계층의 상호 연결된 노드로 구성되며 각 노드는 데이터에 대해 간단한 계산을 수행합니다.

생성형 AI에 대해 알아야 할 주요 사항 중 하나는 일반적으로 두 가지 주요 구성 요소로 이루어진다는 것입니다:

  1. 생성기: 생성기는 새 데이터를 생성할 책임이 있습니다.
  2. 차별화: 판별자는 데이터가 실제 데이터인지 생성된 데이터인지 판단할 책임이 있습니다.

생성기는 실제 데이터와 구별할 수 없는 데이터를 생성하고 판별기는 실제 데이터 또는 생성된 데이터를 정확하게 분류하는 적대적 훈련이라는 프로세스를 통해 이 두 가지 요소를 함께 훈련합니다.

이 훈련 과정을 통해 실제 데이터와 매우 유사한 데이터를 생성할 수 있는 생성기를 만들 수 있습니다. 생성기를 성공적으로 훈련한 후에는 훈련 데이터와 유사하지만 어느 정도의 변형이나 참신함이 있는 새로운 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

제너레이티브 AI의 응용

생성형 AI는 기존 데이터와 유사하지만 어느 정도 변형된 새로운 콘텐츠를 만들 수 있게 함으로써 많은 산업에 혁신을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 기술은 엔터테인먼트, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 다양하게 활용되고 있습니다.

이미지 및 동영상 합성, 음악 작곡, 텍스트 생성 등 제너레이티브 AI의 가장 유망한 응용 분야로는 몇 가지 예를 들 수 있습니다.

이미지 및 비디오 합성

제너레이티브 AI의 가장 흥미롭고 빠르게 발전하는 응용 분야 중 하나는 이미지 및 비디오 합성 분야입니다. 영화나 엔터테인먼트와 같은 산업에서 특수 효과를 만드는 데 사용하거나 패션 업계에서 새로운 디자인을 개발하는 데 사용할 수 있습니다.

이미지 및 동영상 합성에 가장 많이 사용되는 알고리즘 유형 중 하나는 앞서 언급한 제너레이터와 판별자 네트워크로 구성된 생성적 적대 신경망(GAN)입니다.

GAN은 사람의 얼굴부터 동물과 풍경까지 모든 것을 사실적인 이미지로 생성하는 데 사용되어 왔습니다. 또한 일련의 프레임을 생성한 다음 서로 연결하여 동영상을 생성하는 데에도 사용할 수 있습니다. GAN으로 생성된 이미지와 동영상은 광고, 비디오 게임, 가상 및 증강 현실 경험 등 다양한 분야에 사용할 수 있습니다. 하지만 GAN 알고리즘의 위험성에 유의하는 것도 중요합니다. 예를 들어, 이러한 알고리즘은 "적대적 AI 공격."

GAN을 기반으로 하는 가장 주목할 만한 AI 기술 중 하나는 다음과 같습니다. DALL-E 2는 OpenAI에서 개발한 오리지널 DALL-E 모델의 고급 버전입니다. 생성기 네트워크는 텍스트 입력(예: 서면 설명)을 받아 해당 설명을 기반으로 이미지를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 '모자를 쓴 고양이' 또는 '우주복을 입은 너구리'의 이미지를 생성하라고 지시하면 몇 초 안에 완전히 독특한 이미지를 얻을 수 있습니다.

오디오 및 음악


생성 AI 알고리즘은 오디오 및 음악 작곡에도 사용할 수 있어 새롭고 독특한 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이 기술은 새로운 멜로디, 하모니, 리듬, 심지어는 학습 데이터와 유사하지만 어느 정도 변형이 있는 전체 음악 작곡을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 음악 산업에서는 새로운 노래와 리믹스를 만드는 등 많은 잠재적 응용 분야가 있습니다.

오디오 및 음악 작곡에 널리 사용되는 생성 AI 알고리즘 유형에는 음표와 같은 데이터 시퀀스를 처리하도록 설계된 순환 신경망(RNN)과 음악 데이터를 나타내는 텍스트 시퀀스를 처리할 수 있는 트랜스포머가 있습니다.

이러한 영역에서 제너레이티브 AI의 가장 좋은 예는 다음과 같습니다. MusicLM는 음악 작곡을 위해 특별히 설계된 생성형 AI 모델입니다. 대규모 음악 데이터 코퍼스를 학습한 다음 새로운 음악 작곡을 생성하는 데 사용되는 일종의 언어 모델입니다.

기술이 계속 발전함에 따라 오디오와 음악 분야에서 제너레이티브 AI의 잠재력은 무궁무진하며, 앞으로 새롭고 혁신적인 애플리케이션이 많이 등장할 것으로 예상됩니다.

텍스트 생성

생성 AI는 새로운 텍스트를 생성하는 데 사용할 수 있으며, 이는 가장 유용한 애플리케이션 중 하나로 입증되고 있습니다. 이는 다양한 산업 분야에서 많은 잠재적 응용 분야를 가지고 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 업계에서는 고객 문의에 대한 자동 응답을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 일반적인 문의에 빠르고 정확한 답변을 제공함으로써 고객 서비스 운영의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

텍스트 생성에서 제너레이티브 AI의 또 다른 유망한 응용 분야는 자연어 처리(NLP) 분야입니다. NLP는 컴퓨터와 인간의 언어 간의 상호 작용에 초점을 맞춘 AI의 하위 분야입니다. 생성 AI 모델을 사용하면 보다 자연스럽고 인간과 유사한 방식으로 인간과 소통할 수 있는 챗봇과 가상 비서를 만들 수 있습니다.

현재까지 가장 우수한 텍스트 생성 모델은 ChatGPT는 인간의 언어를 처리하고 이해하기 위해 딥러닝을 사용하는 OpenAI가 만든 대규모 언어 모델입니다. GPT(Generative Pre-Trained Transformer) 언어 모델 제품군을 구성하며, 사람과 대화를 나누고 다양한 주제에 대한 광범위한 질문에 답하도록 설계되었습니다. 이 모델은 텍스트 프롬프트 형식의 자연어 입력을 기반으로 이러한 응답을 생성합니다.

산업과 사회의 혁신

제너레이티브 AI는 기존 데이터와 유사한 새로운 콘텐츠를 제작할 수 있게 함으로써 많은 산업에 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 엔터테인먼트, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 폭넓게 응용될 수 있는 제너레이티브 AI의 글로벌 시장은 전례 없는 속도로 성장하고 있습니다.

이미지 및 동영상 합성, 음악 작곡, 텍스트 생성은 제너레이티브 AI의 수많은 잠재적 응용 분야 중 일부에 불과합니다.

이러한 각 분야에서 제너레이티브 AI는 특정 요구와 선호도에 맞춘 새롭고 독특한 콘텐츠를 생성할 수 있게 함으로써 콘텐츠를 제작하고 소비하는 방식을 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다.

기술이 계속 발전함에 따라 앞으로 제너레이티브 AI의 새롭고 혁신적인 애플리케이션이 많이 등장할 것으로 예상됩니다. 그러나 큰 힘에는 큰 책임이 따른다는 점을 인식하고 이러한 기술이 해가 아닌 유익을 위해 사용될 수 있도록 경각심을 가져야 합니다. 우리는 함께 협력하여 제너레이티브 AI 사용에 대한 윤리적 지침을 개발하고 실행함으로써 이 기술이 세상에 긍정적인 영향을 미치고 모든 인류에게 혜택을 줄 수 있도록 할 수 있습니다.

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