생성적 AI란 무엇이며 왜 인기가 있는 것일까요? 여기에는 알아야 할 모든 것이 있습니다
What is generative AI and why is it popular? Everything you need to know is here.
생성 AI란 무엇인가요?
생성 AI는 훈련된 방대한 양의 데이터에서 텍스트, 사진, 비디오, 코드, 데이터 또는 3D 렌더링과 같은 새로운 출력물을 생성하는 모델 또는 알고리즘을 말합니다. 이러한 모델은 훈련된 데이터를 참고하여 새로운 예측을 만들어 새로운 콘텐츠를 ‘생성’합니다.
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생성 AI의 목적은 다른 목적에 사용되는 AI와는 달리 콘텐츠를 생성하는 것입니다. 예를 들어, 데이터 분석이나 자율 주행 자동차 제어를 돕는 등의 다른 목적으로 사용되는 AI와는 다릅니다.
왜 생성 AI가 현재 핫한 주제인가요?
생성 AI라는 용어는 OpenAI의 대화형 챗봇 ChatGPT나 AI 이미지 생성기 DALL-E와 같은 생성 AI 프로그램의 인기가 증가함에 따라 주목을 받고 있습니다. 이러한 도구들은 생성 AI를 사용하여 컴퓨터 코드, 에세이, 이메일, 소셜 미디어 캡션, 이미지, 시, 엑셀 공식 등을 몇 초 내에 생성할 수 있으며, 현재의 방식을 혁신할 가능성이 있습니다.
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ChatGPT는 출시 한 주 후에 매주 백만 명 이상의 사용자를 모았습니다. 구글, 마이크로소프트의 빙, Anthropic을 비롯한 많은 다른 회사들도 생성 AI 공간에서 경쟁하기 위해 서두르고 있습니다. 생성 AI에 대한 관심은 기술이 일상적인 프로세스에 더 통합됨에 따라 더 많은 회사들이 참여하고 새로운 사용 사례를 찾게 될 때마다 계속해서 증가할 것입니다.
생성 AI와 기계 학습은 무슨 관련이 있나요?
기계 학습은 시스템이 훈련된 데이터를 기반으로 예측을 수행할 수 있도록 가르치는 AI의 하위 섹션을 말합니다. DALL-E가 입력한 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성할 수 있는 것은 이러한 종류의 예측의 한 예입니다.
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따라서 생성 AI는 기계 학습 프레임워크이지만, 모든 기계 학습 프레임워크가 생성 AI는 아닙니다.
어떤 시스템이 생성 AI를 사용하나요?
생성 AI는 AI 알고리즘이나 모델에서 새로운 속성을 출력하기 위해 AI를 활용하는 경우에 사용됩니다. 생성 AI에 대한 대중적인 관심을 불러일으킨 가장 유명한 예는 ChatGPT와 DALL-E입니다.
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그러나 생성 AI에 대한 관심을 보고 많은 회사들이 자체적으로 생성 AI 모델을 개발했습니다. 이 점점 늘어나는 도구 목록에는 Google Bard, Bing Chat, Claude, PaLM 2, LLaMA 등이 포함되어 있습니다.
생성 AI 아트란 무엇인가요?
생성 AI 아트는 기존의 예술을 훈련시킨 AI 모델에 의해 생성됩니다. 이 모델은 인터넷 전체에서 찾은 수십억 개의 이미지로 훈련됩니다. 모델은 이 데이터를 사용하여 그림의 스타일을 학습하고, 개별적인 텍스트를 통해 프롬프트를 받으면 이 통찰력을 사용하여 새로운 아트를 생성합니다.
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AI 아트 생성기의 인기 예로는 DALL-E가 있습니다. 그러나 시장에는 더 뛰어난 기능을 가진 다른 AI 생성기들도 많이 있으며, 다양한 요구 사항에 사용할 수 있습니다. Bing의 이미지 생성기는 Microsoft가 개발한 기술을 적용한 것으로, DALL-E 2의 더 고급 버전을 사용하고 ENBLE에 따르면 현재 최고의 AI 아트 생성기입니다.
텍스트 기반 생성 AI 모델은 무엇으로 훈련되나요?
ChatGPT와 같은 텍스트 기반 모델은 자기 지도 학습(self-supervised learning)이라고 알려진 과정에서 대량의 텍스트를 입력으로 제공받아 정보를 학습하여 미래에 예측과 답변을 제공하는 방식으로 훈련됩니다.
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생성적 AI 모델, 특히 텍스트를 생성하는 모델은 전체 인터넷에서 수집된 데이터로 학습됩니다. 이 데이터에는 저작권이 있는 자료와 소유자의 동의 없이 공유되지 않은 정보가 포함될 수 있습니다.
생성적 AI 예술의 함의는 무엇인가요?
생성적 AI 예술 모델은 인터넷 전체에서 수십억 장의 이미지로 학습됩니다. 이 이미지들은 종종 특정 예술가가 만든 작품으로, 이후 인공지능에 의해 새롭게 재해석되고 다시 활용되어 이미지를 생성합니다.
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새로운 이미지는 원작 예술가의 작품의 일부 요소를 포함하고 있지만, 원작 예술가에게는 인정받지 못합니다. 예술가에게만 고유한 특정한 스타일은 인공지능에 의해 복제되어 새로운 이미지를 생성하는 데 사용될 수 있으며, 원작 예술가는 이를 알거나 승인하지 않을 수 있습니다. AI로 생성된 예술이 정말로 ‘새로운’ 것인지, 심지어 ‘예술’인지에 대한 논쟁은 아마도 많은 연도 동안 계속될 것입니다.
생성적 AI의 일부 단점은 무엇인가요?
생성적 AI 모델은 인터넷에서 수집한 방대한 양의 콘텐츠를 사용하여 입력한 프롬프트에 대한 예측을 수행하고 결과를 생성합니다. 이러한 예측은 모델이 학습된 데이터를 기반으로 하지만, 응답이 그럴듯하게 들리더라도 예측이 올바를 보장할 수는 없습니다.
또한, 응답은 모델이 인터넷에서 수집한 콘텐츠에 내재된 편향도 포함할 수 있지만, 그것이 사실인지 여부를 알 방법이 종종 없습니다. 이러한 단점은 생성적 AI의 정보 유포에 대한 주요 우려를 일으키고 있습니다.
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생성적 AI 모델은 그들이 생성하는 것이 정확한지 여부를 항상 알 수는 없으며, 대부분의 경우 정보가 어디에서 왔는지와 알고리즘에 의해 어떻게 처리되어 콘텐츠가 생성되었는지를 알 방법이 거의 없습니다.
예를 들어, 챗봇이 잘못된 정보를 제공하거나 틈을 채우기 위해 그저 이야기를 만들어 내는 사례가 많이 있습니다. 생성적 AI의 결과는 흥미롭고 재미있을 수 있지만, 정보나 콘텐츠를 의존하는 것은 현명하지 않을 수 있습니다.
일부 생성적 AI 모델인 Bing Chat이나 GPT-4와 같은 모델은 소스를 주석으로 제공하여 사용자가 응답이 어디에서 왔는지를 알 수 있을 뿐 아니라 응답의 정확성을 검증할 수 있도록 시도하고 있습니다.
