#14 “생성형 인공지능(Generative AI)”의 정의
앞선 포스팅에서 생성형 인공지능이라고 계속해서 언급하고 이에 대한 정보들을 드렸었는데요, 그렇다면 생성형 인공지능(Generative AI) 이란 무엇을 의미하는지 살펴보겠습니다.
1. 생성형 인공지능(Generative AI)의 정의
생성형 인공지능이란, 디지털 세계의 핵심적인 변화를 주도하고 있는 기술을 의미합니다. 분석적 인공지능(Analytical AI)이나 전통적인 ai는 이미 수많은 산업에서 다양한 형태로 활용되고 있지만, 이들은 대부분 데이터를 분석하기에 그쳤으나 생성형 인공지능 기술은 이를 넘어서 사용하는 사람의 스타일을 분석하고 사용하는 사람의 입력에 따라 각기 다르게 반응합니다.
각각의 사람마다 새로운 콘텐츠를 창조해 내는 능력을 돕는 일을 하는 것을 생성형 인공지능(Generative AI)의 정의라고 말씀드릴 수 있습니다.
ai는 고객이 자신만의 혁신적인 비전을 실행하는 데에 필요한 데이터의 힘을 제공합니다. 자율 주행 차량 및 스마트 워치, 스마트 기기안에 있는 인공지능, 그리고 사전 예방 의료 서비스와 같은 다양한 분야에서 인공 지능(AI)들의 활용이 활발하게 이루어지고 있죠.
생성 AI(Generative AI)라는 기술은 사용자의 복잡하거나 다양한 구조에 맞춰 능동적으로 결과를 생성할 수 있습니다.
예를 들어, ‘ChatGPT’와 같은 서비스를 이용하면 단순한 질문뿐만 아니라 복잡한 후속 질문에도 세밀하고 명료한 답변을 받을 수 있습니다.
더 나아가 이러한 대화 과정에서 생성 AI는 이전에 나눴던 대화의 내용을 기억하고, 그를 바탕으로 생성형 인공지능 모델은 보다 의미있고 유익한 답변을 제공합니다.
이처럼 업무의 효율성 향상 및 시간과 비용으 절약하는 도구 뿐만 아니라 이를 악용하는 사례가 발생할 수도 있습니다. 학습을 하는 AI라면 나중에 인간이 낼 수 있는 아이디어 면에서도 큰 차이를 보일 수도 있습니다.
AI가 대체할 수 있는 영역으로는 게임 개발, 광고 디자인, 제품 개발 등, 생성 AI는 인간의 독창적인 능력을 필요로 하는 모든 산업에 변화의 물결을 일으키고 있습니다.
현재는 인간이 AI를 활용하여 더욱 풍부하고 다양한 창작물들을 만들어내고 있습니다.
최근에는 Open AI의 ChatGPT와 같은 모델이 뛰어난 텍스트 생성 능력을 보이고 있으며, 이에 따라 시장과 대중의 관심도 점차 높아지고 있습니다.
또한 우리는 AI가 그림까지 그려주는 시대에 살고 있습니다.
미드저니 AI와 같은 이미지 생성기는 텍스트 입력을 기반으로 현실감 넘치는 이미지를 만들어내는 능력까지 보여주고 있습니다.
(지난번 미드저니 AI 포스팅은 아래 링크를 참고해 주시기를 바랍니다.)
이 외에도 구글, 페이스북, 바이두 등 글로벌 기업들이 이 분야에 진출하여 기술을 지속적으로 발전시키고 있으며, 그 결과 사용자마다 다양한 방식으로 이 기술을 활용하고 있습니다.
2. 생성형 인공지능(Generative AI)의 역사
생성형 AI(Generative AI)는 인공지능의 역사와 함께 오랜 시간 동안 연구와 발전을 거듭해 온 중요한 분야 중 하나입니다.
1) 대화형 인공지능의 시초
1960년대에 등장한 “Eliza”라는 챗봇은 초기의 대화형 인공 지능을 대표하였는데요,
하지만 이러한 초기 모델들은 그 당시에는 매우 혁신적이라는 평가가 있었지만 현재의 생성형 인공지능과 비교해 보면 상당히 제한적이었습니다.
이에 대한 개선의 물결은 1950년대부터 시작되었으며, 숨겨진 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)이나 가우스 혼합 모델(Gaussian Mixture Model, GMM)과 같은 통계적 이론이 그 기반을 닦았습니다.
이러한 연구의 흐름은 이안 굿펠로우가 Generative Adversarial Networks(GAN, 생성적 적대 신경망)를 소개한 이후에 본격적으로 더욱 가속화되었습니다.
GAN의 등장은 생성 AI의 능력을 획기적으로 높였고, 이에 따라 Variational Autoencoder(VAE)와 같은 여러 알고리즘이 개발되어 이 분야를 더욱 다양하고 세밀하게 만들어졌습니다.
2) 생성형 인공지능(Generative AI)의 영향
이러한 알고리즘들은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 보다 높은 수준으로 생성할 수 있게 되었으며 제조 등 다양한 산업에 큰 영향을 미치고 있습니다.
이처럼 생성형 AI의 발전은 초기 모델의 한계를 뛰어넘어, 현재는 고도화된 딥 러닝 모델과 결합하여 놀라운 성과를 이루고 있습니다.
그 결과로, 이제 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 창조하고 기존의 작업 흐름을 혁신하는 수준까지 이르게 되었습니다.
이는 사람과 기계가 협업을 통해서 더욱 효율적인 아이디어를 낼 수 있는 미래 지향적인 느낌을 보여주고 있습니다.
3) 생성형 인공지능(Generative AI)의 종류
그렇다면 생성형 인공 지능의 종류에는 어떠한 것들이 존재하는지에 대해서 작성해 보겠습니다.
요즘에는 인공 지능이 얼굴 합성 및 번역까지 제공하고 있기 때문에 어떤 종류가 있을지 더욱 호기심과 궁금증을 불러일으키는데요, 바로 살펴보겠습니다.
1) 이미지 생성 AI
이미지 생성 AI는 즉, AI 그림 – 디지털 아트에서 광고 산업에 이르기까지 다양한 영역에서 활약하고 있습니다. Adobe의 ‘Firefly’나 ‘Midjourney(미드저니)’와 같은 플랫폼들은 이미지가 단순한 시각적 요소를 넘어서, 복잡한 감정이나 혹은 메시지를 전달할 수 있는 미술 작품으로 자리 잡고 있습니다.
2) 텍스트 생성 AI
텍스트 생성 분야는 일반적인 글쓰기에서부터 아카데믹한 보고서, 프레젠테이션까지 다양한 범위에 걸쳐 뛰어난 능력을 보유하고 있습니다.
모델들이 계속해서 진화하고 있기 때문에, 고급화된 미세 조정(Vertical Fine-Tuning) 기능을 통해 더욱 정교하고 세밀한 콘텐츠 제작이 가능하다고 볼 수 있습니다.
이는 단순히 문장을 구성하는 수준을 넘어서, 문맥과 톤, 심지어는 문화적인 뉘앙스까지도 포착하는 놀라운 진보를 의미합니다.
3) 코드 생성 AI
최근에는 코드 인터프리터 기능이 GPT에 탑재되어, 꼭 개발자들이 아니더라도 코딩에 쉽게 접근할 수 있는 문을 열었습니다.
이 기술은 단순히 코드를 자동화하는 수준을 넘어서, 비개발 자들에게도 개발에 참여할 수 있는 여지를 제공하며 디지털 민주화를 실현하고 있습니다.
지금까지도 지속적으로 개발이 이루어지고 있으며, 관련 애플리케이션들도 그에 따라서 무수히 늘어날 것으로 보입니다.
이처럼 과거에서부터 지금, 이후의 미래까지, 생성형 AI는 우리의 생활과 산업에 밀접한 관련을 가지고 우리 삶을 더욱 풍요롭고 다양하게 만들어 나갈 놀라운 잠재력을 지니고 있습니다.
이번 포스팅에서는 “생성형 인공지능(Generative AI)”의 정의와 역사에 대해 적어보았습니다.
다음 포스팅에서도 여러분께 도움이 될 만한 주제로 찾아뵙겠습니다.