생성적 인공 지능(AI)은 2023년에 많은 산업을 변화시킬 준비가 되어 있습니다. 딥 러닝과 신경망의 발전을 통해 컴퓨터는 인간이 만든 작품과 구별할 수 없는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오와 같은 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. . 생성적 AI는 엄청난 가능성을 보여주지만 윤리, 합법성, 사회적 영향에 관해 신중하게 고려해야 하는 어려운 질문도 제기합니다.
이 기사에서는 생성적 AI의 현재 상태에 대한 개요, 기술 수준에서 작동하는 방식, 다양한 영역에 걸친 응용 사례, 책임감 있게 사용하는 방법에 대한 지침, 이 기술의 미래에 대한 전망을 제공합니다. 계속해서 빠르게 발전하고 있습니다.
생성적 AI 활용 방법을 고려하는 비즈니스 리더, 이를 관리하는 방법을 결정하는 정책 입안자, 해당 기능을 이해하려는 일반 사용자 모두 이 문서는 2023년 생성적 AI의 현재 환경에 대한 유익한 가이드 역할을 합니다.
생성 AI란 무엇인가?
생성적 AI(Generative AI)는 새로운 합성 콘텐츠를 출력으로 생성할 수 있는 기계 학습 모델을 의미합니다. 분석이나 분류 작업에 초점을 맞춘 기존 AI 시스템과 달리 생성 AI 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등과 같은 완전히 새로운 아티팩트를 생성합니다. 제너레이티브 AI의 주요 특징은 단순히 기존 콘텐츠를 재배열하거나 변형하는 것이 아니라, 실제로 훈련 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 참신하고 독창적인 콘텐츠를 만들어낸다는 점입니다.
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지금 시작오늘날 생성 AI의 가장 유명한 사례는 다음과 같습니다.
- 주어진 프롬프트나 주제에 대해 인간과 유사한 텍스트를 작성할 수 있는 GPT-3와 같은 텍스트 생성 모델입니다.
- 텍스트 설명에서 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 DALL-E 2와 같은 이미지 생성 모델.
- 텍스트 내러티브 입력을 기반으로 합성 비디오 클립을 생성할 수 있는 비디오 생성 모델입니다.
- 텍스트 음성 변환 및 음악 생성과 같은 작업을 위한 오디오 생성.
- 딥러닝을 사용하여 객체를 디자인하는 3D 모델 생성.
생성적 AI의 훈련 프로세스에는 당면한 작업과 관련된 거대한 데이터 세트를 모델에 공급하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 이미지 생성 모델은 수백만 개의 이미지에 대해 학습됩니다. 그런 다음 모델은 신경망 및 딥러닝과 같은 기술을 통해 훈련 데이터 간의 패턴과 관계를 인식하는 방법을 학습합니다. 이를 통해 텍스트나 기타 입력이 주어졌을 때 훈련 데이터와 유사한 새롭고 현실적인 출력을 생성할 수 있습니다.
생성적 AI의 주요 장점은 다양성과 인간의 창의성을 강화할 수 있는 능력입니다. 가능한 사용 사례에는 콘텐츠 제작, 디자인, 문제 해결 등이 포함됩니다. 그러나 데이터 편견, 오용 및 합법성 문제와 관련된 위험도 따릅니다. 전반적으로 생성적 AI는 엄청난 잠재력을 지닌 ML의 흥미롭고 새로운 영역을 나타냅니다.
생성적 AI 개발
생성적 AI는 AI 분야의 이전 발전을 토대로 점진적으로 발전해 왔습니다. 초기에는 머신러닝을 통해 시스템이 명시적인 프로그래밍 없이도 경험을 통해 스스로 학습하고 향상할 수 있었습니다.
머신러닝 기술이 성숙해지면서 신경망이 등장했습니다. 인간의 두뇌를 느슨하게 모델링한 신경망은 거대한 데이터 세트를 소화하여 이미지 인식, 자연어 처리, 콘텐츠 생성과 같은 작업을 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다.
Generative AI는 GAN(Generative Adversarial Networks)의 발명으로 큰 진전을 이루었습니다. GAN은 생성기와 판별기라는 두 가지 경쟁 구성 요소를 사용합니다. 생성기는 새로운 합성 출력을 생성하는 반면, 판별기는 가짜를 식별하기 위해 실제 훈련 데이터와 비교하여 이를 분석합니다. 이러한 적대적 협력을 통해 생성기는 점점 더 현실적이고 인간과 유사한 데이터를 생성하는 과정을 반복적으로 개선할 수 있습니다.
이러한 혁신과 기타 혁신이 이면에서 작동하면서 생성 AI는 다양한 소비자 및 비즈니스 애플리케이션에 침투했습니다. 개인화된 추천 시스템부터 글쓰기, 예술, 음악을 위한 창의적인 도구에 이르기까지 이제 일반 사람들은 기본 기술에 대한 전문 지식 없이도 생성 AI의 혜택을 누릴 수 있습니다.
요약하면, 생성 AI의 발전은 머신러닝, 신경망, GAN의 주요 이정표에 의해 주도되었습니다. 기술이 계속해서 빠르게 발전함에 따라 사려 깊은 거버넌스가 요구되면서 새로운 창의적 잠재력이 발휘될 것입니다.
생성적 AI의 응용
언어 처리 및 작문
생성 AI는 언어 처리 및 쓰기와 관련하여 판도를 실제로 변화시키고 있습니다. ChatGPT(GPT-3 모델 사용) 및 Copy.ai와 같은 도구는 콘텐츠 생성, 워크플로 간소화, 이메일 및 문서 초안 작성, 기사 작성 및 질문에 답변하는 데 없어서는 안 될 요소가 되어가고 있습니다. 이러한 도구는 생산성과 창의성을 극적으로 향상시킬 수 있습니다.
인공 지능 쓰기 및 자연어 처리(NLP)에 대한 연구를 통해 우리는 이러한 텍스트 기반 AI 모델을 활용하는 최고의 도구를 발견했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 초안 작성, 편집, 재작성 등을 돕는 AI 작성 도우미 및 소프트웨어
- 텍스트를 보다 자연스럽게 바꿔주는 AI 의역 및 요약 도구
- 고객 서비스, 판매 및 기타 대화를 위한 AI 챗봇
- 중복을 검색하는 AI 콘텐츠 및 표절 검사기
- 코드를 제안하고 자동 완성하는 AI 코딩 도우미
- 수작업이 덜 필요한 AI 웹사이트 빌더
- 웹페이지와 콘텐츠를 최적화하는 AI SEO 도구
- 광고, 이메일, 소셜 게시물 생성을 위한 AI 마케팅 도구
보시다시피 자연어 처리(NLP)와 언어 기반 AI는 기업에서 모든 종류의 애플리케이션에 빠르게 채택되고 있습니다. 하지만 언어는 생성 AI의 기능 중 하나일 뿐입니다. 텍스트 작업 외에도 현재 및 잠재적인 사용 사례가 많이 있습니다.
시각 예술 및 향상
생성적 AI는 시각적 창의성과 향상 측면에서 획기적인 변화를 가져오고 있습니다. Stable Diffusion과 같은 기반 모델을 통해 AI는 이제 텍스트 프롬프트를 사용하여 고유한 이미지와 예술 작품을 생성할 수 있습니다. 입이 떡 벌어지는 예술 작품, 사실적인 비디오를 만들고 사진 편집을 지원합니다. Midjourney 및 Photoshop과 같은 도구는 이러한 유형의 AI를 사용하는 데 앞장서고 있습니다.
우리는 비주얼을 위한 최고의 AI 도구에 대해 많은 글을 썼습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 로고, 그래픽, 일러스트레이션 등을 만드는 AI 디자인 도구
- 텍스트에서 원본 작품을 생성하는 AI 예술 생성기
- 사실적인 비디오 클립을 생성하는 AI 비디오 생성기
- 이미지 품질을 향상하고, 확장하고, 수정하는 AI 사진 향상기
- 해상도와 선명도를 높이는 AI 이미지 업스케일러
보시다시피 생성 AI는 시각적 창의성과 미디어 제작 측면에서 가능한 것을 재구성하고 있습니다. 응용 프로그램은 단순히 텍스트와 언어로 작업하는 것 이상의 역할을 합니다. AI는 모든 종류의 디지털 미디어와 시각적 콘텐츠를 생성하고 향상시키는 새로운 잠재력을 열어줍니다.
오디오 생성 및 음성 처리
생성적 AI(Generative AI)는 오디오 세계도 변화시키고 있습니다. 이제 원하는 스타일로 음악을 생성할 수 있습니다. 또는 텍스트 음성 변환 도구로 사용하여 쓰여진 단어를 자연스러운 음성으로 변환할 수 있습니다. 이를 통해 시각 장애가 있는 사용자가 콘텐츠에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 반면, 음성-텍스트 도구는 오디오 파일을 텍스트로 변환하여 검색 및 분석을 쉽게 할 수 있습니다.
최고의 오디오 중심 AI 도구 중 일부는 다음과 같습니다.
- 텍스트에서 사실적인 음성을 생성하는 AI 음성 생성 도구
- 오리지널 곡, 비트 등을 생성하는 AI 음악 창작자
- 텍스트를 자연스럽게 소리내어 읽어주는 AI 텍스트 음성 변환 도구
요약하자면, 생성 AI는 오디오, 음악, 음성 작업에서 가능한 것을 재구성하고 있습니다. 자연스러운 음성, 독특한 음악을 합성하고 오디오를 정확하게 녹음할 수 있습니다. 이는 청각 콘텐츠를 생성하고 소비하는 잠재력을 확장합니다.
생성 AI는 어떻게 작동하나요?
생성적 AI 시스템은 딥 러닝이라는 복잡한 계산 기술을 활용하여 대규모 데이터 세트를 검사하고 공통 패턴과 배열을 식별합니다. 그런 다음 이 지식을 활용하여 새롭고 설득력 있는 결과물을 만들어냅니다. 모델은 신경망으로 알려진 기계 학습 방법의 통합을 통해 이를 달성합니다. 신경망은 인간의 두뇌가 시간이 지남에 따라 정보를 흡수하고 학습하는 방식을 느슨하게 모방합니다.
예를 들어, 방대한 양의 소설 쓰기를 입력함으로써 시간이 지남에 따라 생성 AI는 스토리의 핵심 구성 요소(플롯 구조, 캐릭터, 테마, 서사 도구 등)를 인식하고 재현할 수 있습니다.
생성적 AI 모델은 더 많은 데이터를 수집하고 생성할수록 더욱 발전합니다. 이러한 지속적인 개선은 기본적인 딥 러닝과 신경망 기술에서 비롯됩니다. 이러한 모델이 더 많은 콘텐츠를 생성함에 따라 출력은 점점 더 현실적이고 인간과 유사해집니다. 반복 학습을 통해 시스템은 언어적, 상황적 인식을 강화합니다.
요약하자면, 생성적 AI는 딥 러닝 및 신경망과 같은 계산 방법을 활용하여 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 추출합니다. 그런 다음 이러한 학습 내용을 활용하여 시간이 지남에 따라 품질이 향상되는 새롭고 설득력 있는 콘텐츠를 만듭니다. 이 신흥 기술은 많은 산업과 응용 분야에서 많은 가능성을 갖고 있습니다.
제너레이티브 AI를 책임감 있게 사용하는 방법
Generative AI는 인간과 유사한 콘텐츠를 생성하는 능력으로 놀라운 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 이 기술의 힘은 윤리적 문제와 오용의 위험을 야기하기도 합니다. 이러한 문제를 책임감 있게 해결하는 것이 중요합니다. 이것이 피해를 최소화하면서 생성 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 가장 좋은 방법입니다. 소비자 AI 도구를 사용하든, 더 광범위한 모델을 구축하든, 자신만의 모델을 만들든 우리 모두는 AI를 윤리적으로 사용하는 데 있어 해야 할 역할이 있습니다.
AI에 대한 암울한 예측 외에도 AI 사용과 관련된 위험을 실제로 정의하기는 어렵습니다.
하늘이 반드시 무너지는 것은 아닙니다. 그러나 우리는 잠재적인 단점으로부터 보호하면서 사회에 이익이 되는 방향으로 이 기술을 조종하는 방법을 신중하게 고려해야 합니다. 생성적 AI의 장점을 누리고 싶다면 책임감 있고 윤리적인 방식으로 이를 사용하는 것은 우리 모두의 몫입니다.
내재된 위험과 비판
다른 강력한 기술과 마찬가지로 생성 AI에는 고유한 과제와 잠재적인 단점이 있습니다. 한 가지 큰 우려 사항은 이러한 AI 모델이 생성된 정보를 본질적으로 사실 확인하지 않는다는 것입니다. 부정확하거나 오해의 소지가 있는 데이터를 기반으로 콘텐츠를 생산하여 결과적으로 잘못된 정보를 퍼뜨릴 수 있습니다. 더 나쁜 것은 그들이 실수를 했을 때 그들이 실수를 했는지가 항상 분명한 것은 아니라는 점입니다.
이는 정확성이 중요한 저널리즘이나 학계와 같은 분야에서 특히 걱정스럽습니다. 일상적인 글쓰기에서도 AI는 특히 출력을 완료하는 데 어려움을 겪을 때 "환각"을 일으키거나 사실을 구성할 수 있습니다.
또 다른 위험은 콘텐츠의 진위성에 관한 것입니다. AI 생성 콘텐츠가 점점 일반화됨에 따라 이를 표시하기 위한 AI 탐지 도구가 개발되고 있습니다. AI를 광범위하게 사용하는 출판사 또는 개인은 특히 AI 콘텐츠에 명확하게 라벨이 지정되지 않은 경우 평판이 크게 손상될 수 있습니다.
핵심은 생성 AI에는 인간의 판단이 없다는 점을 인식하는 것입니다. 본의 아니게 잘못된 정보를 퍼뜨리거나 표절할 수 있습니다. 우리는 이러한 모델을 책임감 있고 투명하게 사용해야 합니다. AI가 콘텐츠 제작에 관여하는 경우에도 사실 확인과 출처 인용은 여전히 중요합니다.
생성 AI의 예
2023년에는 OpenAI의 Chat GPT 및 DALL-E와 같은 혁신 덕분에 생성 AI의 인기가 폭발적으로 증가했습니다. 자연어 처리와 같은 기반 기술의 급속한 발전으로 인해 소비자와 창작자가 생성 AI에 접근할 수 있게 되었습니다.
Google, Microsoft, Amazon, Meta 등 주요 기술 기업이 몇 달 만에 자체 생성 AI 도구를 출시하면서 이 분야에 빠르게 뛰어들었습니다.
텍스트 및 이미지 모델은 잘 알려져 있지만 생성 AI에는 다양한 유형이 있습니다. 일반적으로 사용자는 텍스트, 이미지, 비디오, 음악 등 원하는 출력을 생성하도록 모델을 안내하는 프롬프트를 제공합니다.
주목할만한 예는 다음과 같습니다.
- ChatGPT - 프롬프트에 대해 인간과 유사한 텍스트 응답을 생성하는 OpenAI의 AI 언어 모델입니다.
- DALL-E 2 - 또한 OpenAI를 통해 이 모델은 텍스트 설명에서 이미지와 아트를 생성합니다.
- Google Bard - Google의 PaLM 언어 모델을 기반으로 하는 ChatGPT와 경쟁하는 생성형 AI 챗봇입니다.
- Midjourney - Midjourney Inc.에서 개발한 이 앱은 이미지와 예술을 생성하라는 메시지를 해석합니다.
- GitHub Copilot - 코드 완성을 제안하는 AI 코딩 도우미입니다.
- Llama 2 - 챗봇과 같은 대화형 AI를 위한 Meta의 오픈 소스 언어 모델입니다.
- xAI - Elon Musk가 OpenAI를 떠난 후 설립한 새로운 생성 AI 회사입니다.
요약하자면, 생성 AI의 주요 발전은 산업 전반에 걸쳐 새로운 창의적 도구와 경험을 가능하게 하고 있습니다. 그러나 애플리케이션이 계속해서 증가함에 따라 사려 깊은 거버넌스는 여전히 중요합니다.
마무리
생성적 AI는 단순한 기술 발전 그 이상입니다. 이는 창의성, 효율성 및 혁신을 위한 촉매제 역할을 합니다. 그 잠재력을 더 깊이 탐구할수록 한 가지 사실이 분명해집니다. 생성 AI는 단순히 우리의 미래를 형성하는 것이 아닙니다. 그것은 이미 우리 현재 현실의 필수적인 부분입니다.
