[ AI ] 생성형 AI 란 무엇인가요?

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[ AI ] 생성형 AI 란 무엇인가요?

Rio - Moon 2023. 5. 25. 17:57

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요즘 뉴스를 보면 ChatGPT, DALL-E, Google Bard와 같은 생성형 인공 지능(AI) 시스템에 대한 언급을 자주 볼 수 있습니다. 이러한 혁신적인 AI 모델이 무엇을 할 수 있고 어떤 이점을 제공하는지 조금은 알고 계시겠지만, 그 뒤에 숨어 있는 기술은 어떤 것일까요? 제너레이티브 AI의 정의, 작동 방식, 인기 있는 사용 사례 등 제너레이티브 AI에 대해 더 자세히 알아보도록 하겠습니다.

생성형 AI란 무엇인가요?

기본적으로 생성형 AI 는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드 또는 합성 데이터와 같은 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 사용할 수 있는 AI의 한 유형입니다. 이러한 모델은 알고리즘이 사람의 도움 없이 컴퓨터가 새로운 데이터에 대응하여 학습하고 변화하도록 돕는 AI의 한 분야인 머신러닝(ML)의 범주에 속합니다. 이전에는 주로 콘텐츠의 패턴을 식별하고 분류하는 예측 모델이었죠. 하지만 생성형 AI 가 도입되면서 이러한 모델은 학습된 데이터를 기반으로 새로운 결과물을 생성할 수 있게 되었습니다.

성공적인 머신러닝 모델과 마찬가지로 생성형 AI도 학습에 사용되는 데이터의 양, 품질, 다양성에 의존합니다. 실제로 이러한 모델은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습합니다. 예를 들어, 맥킨지 에 따르면 대규모 언어 모델인 ChatGPT는 45테라바이트의 텍스트 데이터로 학습한 것으로 추정되는데, 이는 공개 웹에 있는 모든 콘텐츠와 거의 맞먹는 양입니다. 이러한 방대한 양의 학습 데이터를 통해 ChatGPT는 자연어의 패턴과 구조를 이해할 수 있습니다. 그 결과 언어의 뉘앙스를 학습하고 자신과 사용자 간의 대화 맥락까지도 고려합니다.

생성형 AI의 역사

1966년에 도입된 최초의 챗봇은 사용자 문의에 대해 사전 프로그래밍된 룰 기반의 짧은 응답을 생성할 수 있었기 때문에 생성형 AI의 선구자로 간주됩니다. 오늘날 우리가 알고 있는 생성형 AI는 1950년대까지 거슬러 올라가는 딥러닝을 기반으로 구축되었습니다. 딥 러닝 분야의 혁신은 1980년대와 90년대까지 이미지 분석에 주로 사용되는 컨볼루션 신경망(CNN)과 텍스트 시퀀스 분석에 주로 사용되는 순환 신경망(RNN)이 도입되면서 다소 조용히 진행되었습니다.

2014년에는 생성적 적대 신경망(GAN)이 도입되면서 생성형 AI 개발에 큰 도약이 이루어졌습니다. 이 획기적인 발전으로 AI 모델은 GAN을 사용하여 실제와 같은 이미지, 비디오 및 오디오를 설득력 있게 생성할 수 있게 되었습니다. 2017년에는 더 긴 입력 시퀀스를 분석하고 해당 입력 간의 종속성을 파악할 수 있는 트랜스포머가 도입되면서 한 단계 더 발전했습니다.

이러한 발전 덕분에 생성형 AI는 기존 이미지를 기반으로 새로운 이미지를 생성하고, 시, 에세이, 뉴스 기사를 작성하며, 음향 효과와 새로운 음악 트랙을 제작하는 등 혁신적인 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.

생성형 AI는 어떻게 작동하나요?

딥러닝 및 생성 모델

신경망
먼저 생성형 AI의 구성 요소인 신경망을 이해하는 것부터 시작하겠습니다. 인간 두뇌의 기능을 모방한 이 상호 연결된

알고리즘 계층은 서로에게 데이터를 공급하여 입력을 변환하여 원하는 출력을 제공합니다.

딥 러닝
머신 러닝의 강력한 자식인 딥 러닝은 이러한 신경망을 사용하지만 말 그대로 더 깊이 파고듭니다. 여러 계층의 신경망을 활용하여 데이터를 학습함으로써 AI가 의사 결정을 내리고, 결과를 예측하고, 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원합니다.

생성형 AI의 유형

생산적 적대 신경망(GAN)과 변분 오토인코더(VAE)라는 두 가지 핵심 플레이어가 생성적 AI 분야를 주도하고 있습니다.

생성적 적대적 네트워크(GAN)

너무 진짜 같아서 구분할 수 없는 가짜 유명인을 본 적이 있나요? 바로 GAN의 작품입니다. GAN 설정에서는 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망이 게임을 진행합니다. 생성자는 판별자를 속이기 위해 가짜 데이터를 생성하고, 판별자는 가짜를 잡으려고 노력합니다. 결과물로 진짜와 구별하기 어려운 매우 사실적인 결과물이 생성됩니다.

변분 오토인코더(VAE)

GAN이 아티스트라면 VAE는 생성형 AI의 통계학자라고 할 수 있습니다. 확률을 다루며, 입력을 받아 잠재 공간(입력의 압축된 표현)으로 변환한 다음 출력을 재구성합니다. GAN처럼 초현실적인 데이터를 생성하지는 못하지만, 기본 데이터 분포를 따라 출력이 이루어지도록 보장합니다.

생성형 AI의 응용 분야

예술과 디자인에서 의학, 비즈니스에 이르기까지 제너레이티브 AI는 가능성의 한계를 뛰어넘고 있습니다.

예술 및 디자인 분야

제너레이티브 AI는 예술계에 혁명을 일으키고 있습니다. 예술가들은 AI 모델을 사용하여 수작업으로는 불가능했던 아름답고 복잡한 디자인을 제작하고 있습니다. 제너레이티브 AI는 전통적인 예술 분야에만 국한되지 않고 음악, 글쓰기, 심지어 패션 분야에서도 큰 변화를 일으키고 있습니다.

의료 및 헬스케어 분야

장기의 3D 모델을 생성하여 복잡한 의학적 상태를 이해하거나 수술 계획을 세우는 데 도움을 줄 수 있는 AI를 상상해 보세요. 이것이 바로 의료 분야에서 제너레이티브 AI의 잠재력입니다. 또한 환자 개개인에게 맞춤화된 치료를 제공하는 개인 맞춤형 의료의 길을 열어주고 있습니다.

비즈니스 및 산업 분야

제너레이티브 AI는 비즈니스 혁신을 돕고 있습니다. 새로운 제품 디자인 개발부터 시장 트렌드 예측에 이르기까지, 제너레이티브 AI는 경쟁에서 앞서나가고자 하는 기업에게 필수적인 도구가 되고 있습니다.

생성형 AI의 과제와 한계

생성형 AI의 놀라운 잠재력에도 불구하고 도전 과제가 없는 것은 아닙니다.

기술적 어려움
생성형 모델을 학습하려면 상당한 연산 능력과 전문 지식이 필요하므로 쉽지 않은 작업입니다. 또한 GAN에서 생성자와 판별자 간의 균형을 관리하는 것은 외줄타기를 하는 것과 같습니다.

윤리적 고려 사항
생성형 AI가 더욱 발전함에 따라 윤리적 문제도 제기되고 있습니다. AI가 생성한 딥페이크가 현실과 구별할 수 없게 되면 어떻게 될까요? AI가 만든 예술품의 저작권은 누가 소유할까요?

마치며

FAQ

GAN과 VAE의 차이점은 무엇인가요?
둘 다 생성 모델이지만, GAN은 실제와 구별할 수 없는 데이터를 생성하는 데 중점을 두는 반면, VAE는 기본 데이터 분포를 따르는 출력을 보장하는 것을 목표로 합니다.

생성형 AI는 의료 분야의 발전에 어떻게 기여하나요?
생성형 AI는 장기의 3D 모델을 생성하여 복잡한 의학적 상태를 이해하거나 수술을 계획하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 개인 맞춤형 의료를 위한 기반을 마련하고 있습니다.

예술 및 디자인 분야에서 생성형 AI의 인기 있는 사례에는 어떤 것이 있나요?
AI 모델은 복잡한 디자인, 음악, 문학, 심지어 패션을 창조하는 데에도 사용됩니다. 구글의 딥드림과 딥아트가 그 예입니다.

생성형 AI를 사용할 때 윤리적 고려 사항은 무엇인가요?
AI가 생성한 콘텐츠가 더욱 발전함에 따라 딥페이크와 AI가 만든 콘텐츠의 소유권에 대한 윤리적 문제가 제기되고 있습니다.

생성형 AI로 작업할 때의 주요 과제는 무엇인가요?
기술적인 과제로는 상당한 연산 능력이 필요하고 GAN에서 생성자와 판별자 간의 균형을 유지하는 것이 있습니다.

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