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세대 AI란?

세대 AI란?

세대 AI는 현재 거의 도입할 필요가 없습니다. 기술 분야뿐만 아니라 전 세계에 폭풍이 몰려들었습니다. 현재로서는 우리 대부분이 공개된 최초의 세대 AI 툴인 ChatGPT(사용되지 않은 경우)에 대해 들어본 적이 있다고 말할 수 있습니다.

ChatGPT의 획기적인 데뷔 덕분에, 글로벌 생성 AI 시장은 2024년 671억 8천만 달러에서 2032년까지 9,676억 5천만 달러로 폭발할 것으로 예상됩니다.

생성적 AI는 이미 태스크 자동화를 가능하게 하고 현실적이고 새로운 콘텐츠를 생성함으로써 다양한 산업에 혁신을 가져왔습니다.

그러나, 엄청난 잠재력에도 불구하고, 생성형 AI는 기술적이 아니라 윤리적인 도전과제를 공정하게 차지합니다. 이 문서에서는 이러한 과제가 무엇인지 알아보고 생성형 AI의 애플리케이션, 혜택 및 트렌드에 대해 알아보겠습니다.

세대 AI란?

세대 AI는 기존 데이터를 분석하거나 이를 기반으로 결정을 내리는 대신 새로운 데이터 또는 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 두는 인공지능 기술의 하위 집합을 의미합니다. 세대 AI 알고리즘은 이미지, 텍스트, 오디오 및 심지어 비디오와 같은 인간이 생성한 데이터와 유사하거나 유사한 출력을 생성하도록 설계되었습니다.

세대 AI와 다른 AI 기법의 차이점

세대 AI는 감독 학습 또는 강화 학습과 같은 다른 AI 기술과는 여러 가지 면에서 다릅니다.

목표 지향적 vs. 탐색

감독 학습 및 강화 학습은 일반적으로 특정 목표 기능을 최적화하도록 모델이 훈련되는 목표 지향적 학습입니다. 반면, 생성형 AI는 특정 작업에 최적화하기보다는 새로운 데이터를 생성하는 것을 목표로 탐구와 창의성에 더 중점을 둡니다.

출력 생성

많은 AI 기술이 입력 데이터를 기반으로 특정 출력 또는 동작을 생성하도록 설계되었지만, 생성형 AI는 특히 교육 중에 볼 수 없었던 새로운 콘텐츠 또는 데이터 포인트를 생성하도록 설계되었습니다.

비지도 학습

세대 AI는 종종 비지도 학습의 범주에 속하며, 모델은 명시적 라벨이나 지침 없이 데이터의 기본 구조를 캡처하는 방법을 학습합니다. 이는 특정 결과를 예측하거나 분류하기 위해 모델이 레이블된 데이터에 대해 훈련되는 감독 학습과 대조됩니다.

세대 AI의 애플리케이션

다양한 부문이 생성 AI를 활용하는 방법에 대한 몇 가지 구체적인 예는 다음과 같습니다.

예술

StyleGAN은 초현실적인 초상화를 만들고, 놀라운 디테일과 다양성을 가진 존재하지 않는 사람들의 얼굴을 만드는 데 광범위하게 사용되어 왔습니다. 아티스트와 디자이너들은 StyleGAN을 활용하여 새로운 미학을 탐구하고 디지털 아트의 한계를 뛰어넘습니다.

또 다른 예는 DeepDream입니다. 원래 Google이 개발한 DeepDream은 신경망을 적용하여 예술적이고 꿈같은 방식으로 이미지를 향상하고 수정합니다. 사이키델릭 아트워크를 만들고 기존 이미지에 초현실적인 요소를 추가하는 데 사용되었습니다.

Midjourney, Stable Diffusion 및 DALL-E와 같은 텍스트-이미지 생성 AI 툴은 인간의 예술적 실행을 자동화하여 디지털 아트워크를 생성합니다. 최근 연구에 따르면 텍스트-이미지 AI는 인간의 크리에이티브 생산성을 25%까지 향상시킬 수 있습니다.

음악 작곡

Google의 오픈소스 연구 프로젝트인 Magenta는 머신러닝과 창의성의 교차점을 탐구합니다. 또한, 음악을 제작하고 인간 음악가들과 협업할 수 있는 모델을 제작했습니다. 마젠타의 모델은 멜로디, 하모니 및 음악적 배열 전체를 구성할 수 있습니다.

게임

세대 모델은 가로, 레벨, 캐릭터 및 텍스처와 같은 게임 콘텐츠를 동적으로 생성할 수 있습니다. 이를 통해 게임플레이와 몰입형 경험을 무한하게 변화시킬 수 있습니다. 예를 들어, No Man's Sky는 절차적 생성을 통해 고유한 행성 및 생태계를 갖춘 방대하고 절차적으로 생성된 우주를 만듭니다.

헬스케어

신약 제조업체는 현재 신약 개발 프로세스에서 생성 AI를 사용하여 원하는 특성을 가진 새로운 분자를 설계하고 있습니다. 이러한 모델은 후보 약물을 최적화하고, 신약 개발 파이프라인을 가속화하며, 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 생성 AI 모델은 이미지 재구성, 노이즈 제거, 딥러닝 모델 트레이닝을 위한 합성 의료 이미지 생성과 같은 작업에도 사용되고 있습니다.

패션

세대 AI는 패션 디자이너들이 새로운 디자인을 만들고, 다양한 스타일을 탐구하며, 패션 트렌드를 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 패션 GAN은 예를 들어 텍스트 설명을 기반으로 의류 이미지를 생성하여 디자이너가 새로운 디자인을 신속하게 프로토타입화할 수 있도록 합니다. 가상 트라이온 시스템은 생성 모델을 사용하여 의류가 사람에게 어떻게 보일지 현실적으로 시뮬레이션하여 온라인 쇼핑 경험을 향상시키고 실제 체험 및 반품의 필요성을 줄입니다.

콘텐츠 제작 및 마케팅

마지막으로, 생성 AI는 기사, 블로그, 이메일 카피, 소셜 미디어 카피, 제품 설명 및 광고를 포함한 다양한 목적을 위해 콘텐츠를 자동으로 생성하는 데 사용됩니다. 이러한 모델은 특정 주제나 스타일에 맞춤화된 인간과 같은 텍스트를 생성하여 콘텐츠 생성 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 영업의 경우, CRM 플랫폼과의 통합은 ROI 개선을 위해 훨씬 더 관련성이 높고 시기 적절한 메시지를 유도할 것입니다.

세대 AI의 장점

세대 AI는 효율성 및 생산성 향상부터 창의성 및 개인화 촉진에 이르기까지 다양한 영역에서 많은 이점을 제공합니다.

생성형 AI의 주요 장점은 다음과 같습니다.

자동화

이미 언급했듯이 생성형 AI는 콘텐츠 생성, 이미지 합성 및 디자인 반복과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 사람들이 프로젝트의 보다 전략적이고 창의적인 측면에 집중할 수 있도록 지원합니다. 세대 AI는 또한 머신러닝 모델 트레이닝 또는 합성 데이터 생성을 위한 데이터 증강과 같이 수작업과 시간이 필요한 작업을 간소화할 수 있습니다.

창의성 향상

아직까지 인간과 동일한 최종 품질의 크리에이티브 자료를 제작할 수 있다는 것을 입증하지는 않았지만, 생성형 AI는 적어도 창의적인 탐구와 아이디어 창출을 위한 도구로 기능합니다. 아티스트, 디자이너 및 작가가 새로운 개념을 브레인스토밍하고, 변화를 일으키며, 색다른 아이디어를 탐구하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

생산성 향상

세대 AI는 콘텐츠 생성 및 반복 속도를 가속화합니다. 예를 들어, 그래픽 디자인에서 생성 모델은 사용자 입력에 따라 여러 가지 설계 변형을 신속하게 생성하여 설계 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

개인화

세대 AI를 통해 개인의 선호도와 특성에 맞춘 맞춤형 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 이러한 개인화는 다양한 플랫폼과 애플리케이션에 걸쳐 사용자 참여, 만족도 및 보유를 향상시킵니다. 예를 들어, 전자상거래에서 생성 모델은 사용자 행동, 선호도 및 인구 통계를 기반으로 맞춤형 제품 추천, 마케팅 메시지 및 사용자 인터페이스를 생성할 수 있습니다.

정확도 향상

세대 AI는 일관성과 정밀도로 고품질 콘텐츠를 생성하여 인적 오류와 변동성을 제거할 수 있습니다. 예를 들어, 메디컬 이미징에서 생성 모델은 이미지 품질을 향상시키고 노이즈를 줄이며 진단 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 특히, RAG(RetrievalAuged Generation)는 데이터 풀링 위치를 개선하여 환각 및 기타 우려 사항을 정확하게 줄일 수 있습니다.

혁신 촉진

세대 AI는 신속한 프로토타입 제작, 새로운 아이디어 탐색 및 색다른 솔루션 생성을 위한 도구를 제공하여 실험과 혁신을 장려합니다. 연구원, 디자이너 및 엔지니어가 다양한 가능성을 빠르고 비용 효율적으로 탐색할 수 있도록 지원하는 생성형 AI는 혁신 문화를 조성하고 획기적인 기술과 제품의 개발을 촉진합니다.

세대 AI의 도전과 한계

생성형 AI는 많은 기회를 제공하지만, 다음과 같이 해결해야 할 몇 가지 과제와 한계가 있습니다.

윤리적 우려사항

세대 AI는 악의적인 목적으로 가짜 뉴스, 기만적인 콘텐츠 또는 딥페이크 동영상을 생성하는 등 잠재적 오용에 대한 윤리적 우려를 의심할 여지 없이 제기합니다. 예를 들어, 넷플릭스는 최근 생성 AI를 사용하여 실제 범죄 다큐멘터리에 사용된 사진을 왜곡한 혐의를 받았습니다. 또한 개인정보 침해에 대한 우려도 있습니다. 생성 모델은 동의 없이 개인의 합성 이미지 또는 동영상을 생성하는 데 사용될 수 있기 때문입니다.

편견과 공정성

세대 AI 모델은 트레이닝 데이터에 존재하는 편견을 물려받아 불공정한 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 훈련 데이터가 특정 인구 통계에 비뚤어지는 경우, 생성된 콘텐츠는 불균형적으로 이들 그룹을 대표하거나 선호할 수 있다. 생성적 AI의 편향을 해결하려면 트레이닝 데이터를 신중하게 선택하고 큐레이션해야 할 뿐만 아니라 모델 트레이닝 및 평가 중에 편향 완화 기술을 구현해야 합니다.

보안 위험

세대 AI 모델은 악의적인 공격자가 입력 데이터를 조작하여 예상치 못하거나 유해한 출력을 생성하는 공격에 취약합니다. 예를 들어, 입력 이미지에 감지할 수 없는 섭동을 추가하면 생성 모델이 부정확하거나 악의적인 결과를 생성할 수 있습니다. 생성형 AI 시스템의 보안을 보장하려면 공격자 교육, 입력 삭제 및 모델 검증 기술과 같은 공격자 공격에 대한 강력한 방어가 필요합니다.

규제 및 법적 도전과제

“규칙을 세운” 조직들은 생성 AI 기술의 빠른 개발과 확산을 따라잡는 데 어려움을 겪고 있습니다. 생성적 AI의 윤리적, 개인정보 보호 및 보안에 미치는 영향을 해결하기 위해 업데이트된 규정과 지침이 필요합니다. 또한 법적 프레임워크는 지적 재산권, 생성된 콘텐츠에 대한 책임, 생성 AI 기술의 오용에 대한 책임과 같은 문제도 고려해야 합니다.

차세대 AI의 미래 트렌드와 발전

생성형 AI의 미래는 기술, 연구 및 애플리케이션 영역의 발전에 힘입어 흥미로운 가능성을 가지고 있습니다.

생성적 AI의 미래를 형성할 수 있는 몇 가지 새로운 트렌드는 다음과 같습니다.

향상된 현실성

미래의 생성 모델은 이미지, 비디오, 텍스트 및 오디오를 포함한 다양한 촬영장비에서 훨씬 더 사실적이고 충실도가 높은 콘텐츠를 생성할 것으로 예상됩니다. 모델 아키텍처, 교육 기법 및 데이터 증강 방법의 발전은 생성된 콘텐츠에서 더 큰 현실성과 세부 사항을 달성하는 데 도움이 될 것입니다.

제어 가능한 발전

생성된 콘텐츠의 속성과 특성에 대한 세분화된 제어를 제공하는 생성 모델을 개발하는 데 관심이 증가하고 있습니다. 향후 모델은 사용자가 원하는 특징, 스타일 또는 특성을 지정할 수 있도록 하여 보다 정밀하고 맞춤화 가능한 콘텐츠 생성을 가능하게 합니다.

멀티모달 생성

세대 AI 연구는 멀티모달 생성에 점점 더 집중하고 있으며, 여기서 모델은 텍스트 설명에서 이미지 생성 또는 주어진 컨텍스트에서 텍스트와 이미지 생성 등 여러 모달리티에 걸쳐 콘텐츠를 동시에 생성할 수 있습니다. 멀티모달 세대는 창의적인 표현과 커뮤니케이션을 위한 새로운 기회를 열어줍니다.

대화형 및 적응형 모델

미래 생성 모델은 대화형 및 적응형 기능을 통합하여 사용자가 실시간으로 생성 프로세스를 대화형으로 조정할 수 있도록 합니다. 이러한 모델은 사용자 피드백, 선호도 또는 상황 정보에 따라 출력을 동적으로 조정하여 더욱 개인화되고 매력적인 경험을 제공할 수 있습니다.

도메인 간 애플리케이션

세대 AI는 과학 연구, 교육 및 헬스케어와 같은 분야로 확장되는 예술 및 엔터테인먼트와 같은 전통적인 영역을 넘어 애플리케이션을 찾을 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 생성 모델은 복잡한 시스템을 시뮬레이션하거나, 교육 자료를 생성하거나, 의료 진단 및 치료 계획을 지원하는 데 사용될 수 있습니다.

윤리적이고 책임감 있는 AI

윤리적이고 사회적으로 책임감 있는 생성적 AI 시스템을 개발하고, 편견, 공정성, 개인정보 보호 및 보안과 같은 문제를 해결하는 데 점점 더 중점을 둘 것입니다. 연구 노력은 윤리적 고려사항의 우선순위를 정하고 사회적 가치를 존중하는 투명하고 책임감 있으며 신뢰할 수 있는 생성 모델을 개발하는 데 중점을 둘 것입니다.

통합 및 분산 학습

통합 학습 및 분산형 AI 접근 방식은 생성형 AI 분야에서 견인력을 얻어 데이터 프라이버시와 보안을 유지하면서 분산된 데이터 세트 전반에 걸쳐 모델을 공동으로 트레이닝할 수 있게 합니다. 이러한 접근 방식은 다양한 데이터 소스에 대해 훈련된 보다 강력하고 확장 가능한 생성 모델을 개발하는 데 도움이 될 것입니다.