ChatGPT의 출현 이후로 생성형 AI 서비스들이 하루가 다르게 늘어가고 있습니다. 다양한 서비스들이 제공되면 이를 활용하는 입장에서는 잘 활용하여 생산성을 높이고 오랜 시간이 소요되었던 다양한 작업들을 효율적으로 작업할 수 있는 것이 장점이지요^^

그러면 왜 생성형 AI 라고 부를까요? 이런 궁금증이 있는 분들이 계실 것 같습니다. 이를 한 번 살펴보려고 합니다. 함께 알아 보시죠~

본 글에 첨부된 이미지는 Midjourney, MS Copilot 을 활용하여 생성한 이미지임을 말씀드립니다.

생성형 AI

생성형 AI(Generative AI)라는 용어는 인공지능이 데이터를 분석하고 이해한 뒤, 그 지식을 바탕으로 새로운 콘텐츠나 데이터를 ‘생성’하는 능력을 가리킬 때 사용됩니다. 이를 좀 더 쉽게 이해하기 위해, 일상생활에서의 창작 활동에 비유해 설명해 보겠습니다.

예를 들어, 한 화가가 자연 풍경을 그리기로 결정했다고 생각해 봅시다. 이 화가는 먼저 실제 자연을 관찰하며 색상, 빛, 그림자 등 다양한 요소들을 학습합니다. 그리고 나서 이러한 요소들을 바탕으로 자신만의 스타일로 새로운 풍경화를 ‘창작’합니다.

여기서 화가는 실제로 본 자연 풍경에서 영감을 얻었지만, 그림은 화가 자신의 이해와 해석을 통해 새롭게 만들어낸 것입니다.

생성형 AI도 비슷한 과정을 거칩니다. AI는 대량의 데이터(예: 텍스트, 이미지, 음악 등)를 학습하며, 그 안에서 패턴이나 구조, 스타일 등을 이해합니다. 그런 다음, 이러한 학습을 바탕으로 완전히 새로운 콘텐츠를 ‘생성’합니다.

예를 들어, AI가 다양한 음악을 학습했다면, 그 지식을 활용해 새로운 음악 조각을 만들어낼 수 있습니다. 또는 수많은 소설을 학습한 AI는 새로운 이야기나 시를 작성할 수 있습니다.

이런 방식으로, 생성형 AI는 단순히 기존의 정보를 반복하거나 재현하는 것이 아니라, 학습한 내용을 기반으로 새로운 아이디어나 콘텐츠를 ‘창조’합니다. 이러한 창조적 능력 때문에 ‘생성형’이라는 수식어가 붙는 것입니다.

생성형 AI는 디자인, 예술, 문학, 음악 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열고 있으며, 인간의 창작 활동을 보조하고, 새로운 형태의 창작물을 탄생시키는 데 기여하고 있습니다.

생성형 AI 주요 종류 및 특징

텍스트 생성 AI

텍스트 생성 AI는 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG)의 한 분야로, 주어진 맥락이나 주제에 맞는 텍스트를 자동으로 생성하는 인공지능 기술입니다. 이는 언어 모델(Language Model)을 기반으로 하며, 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 방식으로 텍스트를 생성할 수 있습니다.

대표적으로 OpenAI의 ChatGPT, 구글의 Gemini, 엔트로픽의 Claude, 네이버의 CLOVA X 등이 있습니다.

이미지 생성 AI

이미지 생성 AI는 새로운 이미지를 생성하는 분야입니다. 이는 컴퓨터 비전, 머신 러닝, 딥 러닝 등의 기술을 바탕으로 하며, 텍스트 설명, 스케치, 또는 다른 이미지를 기반으로 사실적이거나 창의적인 이미지를 만들어낼 수 있습니다.

대표적으로 Midjourney, DALL-E, Leonardo AI, Playground 등이 있습니다.

음악 및 오디오 생성 AI

음악 생성 AI는 악보, 리듬, 멜로디 등 음악적 요소를 학습하여 새로운 음악을 창작합니다. 이 기술은 작곡가들에게 영감을 주거나 새로운 음악적 스타일을 탐색하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

오디오 생성 AI는 음성 인식, 음성 합성 등의 분야에서 활용되며, 이를 통해 더욱 자연스러운 인간의 목소리를 만들어낼 수 있습니다. 이러한 기술은 엔터테인먼트, 교육, 커뮤니케이션 등 다양한 분야에 응용될 수 있습니다.

대표적으로 음악에 AIVA, SOUNDFUL, Suno, Udio 등과 오디오에 ElevenLabs, TypeCast 등이 있습니다.

비디오 생성 AI

비디오 생성 AI는 동영상을 생성하는 분야입니다. 이는 이미지 생성, 음성 합성, 자연어 처리 등 다양한 AI 기술이 복합적으로 활용되는 영역으로, 실제 영상과 유사한 가상의 영상을 만들어낼 수 있습니다.

이 기술은 영화, 광고, 비디오 게임 등 다양한 분야에서 사용될 수 있으며, 이를 통해 더욱 현실감 있는 비디오 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

대표적으로 RUNWAYML, Kaiber, Pictory, InVideo, Vrew 등이 있습니다.

Midjourney 활용

생성형 AI가 등장하기 전과 후의 의미

생성형 AI가 나오기 전과 후를 어떻게 구분할 수 있을까요?

생성형 AI가 나오기 전과 후가 무엇이 어떻게 다르기에 전환점의 의미를 갖는 것일까요?

생성형 AI가 등장하기 전과 후를 구분하는 것은 기술의 발전과 그에 따른 응용 분야의 변화를 통해 명확하게 볼 수 있습니다. 여기서는 몇 가지 주요 차이점을 살펴보겠습니다.

생성형 AI가 등장하기 전

데이터 처리 방식 : 대부분의 AI 시스템은 규칙 기반 또는 간단한 통계적 방법을 사용하여 데이터를 처리하고 분석했습니다. 이러한 시스템은 주로 데이터의 분류, 정렬, 검색 같은 작업에 초점을 맞추었으며 창조적인 콘텐츠 생성에는 한계가 있었습니다.
응용 분야 : AI의 주된 사용 사례는 데이터 분석, 예측 모델링, 자동화된 고객 서비스(챗봇 등)와 같은 비교적 단순한 작업에 국한되었습니다. 이러한 시스템은 주어진 입력에 대해 미리 정의된 출력을 제공하는 데 집중했습니다.
창조성과 혁신 : 인간의 창조적 능력을 모방하거나 대체하기는 어려웠으며, 새로운 아이디어나 콘텐츠를 자동으로 생성하는 데는 제한적이었습니다.

생성형 AI가 등장한 후

데이터 처리 방식 : 생성형 AI는 딥러닝과 같은 고급 알고리즘을 사용하여 복잡한 데이터 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 이러한 시스템은 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠 생성에 사용될 수 있습니다.
응용 분야의 확장 : 생성형 AI의 등장으로 예술, 디자인, 게임 개발, 영화 제작, 음악 작곡 등 창조적인 작업에 AI를 활용하는 사례가 증가했습니다. 또한, 개인화된 콘텐츠 생성, 실시간 언어 번역, 심지어 가상 인물 생성 등과 같은 새로운 응용 분야가 등장했습니다.
창조성과 혁신의 증가 : 생성형 AI는 인간의 창조적 과정을 모방하고, 때로는 인간이 생각하지 못한 새로운 아이디어나 디자인을 제안할 수 있습니다. 이를 통해 창조적인 작업의 가능성을 확장하고, 새로운 형태의 예술과 혁신을 촉진합니다.

생성형 AI의 등장은 기술, 예술, 사회 전반에 걸쳐 광범위한 변화를 가져왔으며, 이는 AI가 단순한 자동화 도구를 넘어 인간의 창조적 파트너로 자리 잡을 수 있는 가능성을 열어주었습니다.

생성형 AI 핵심 기술, 알고리즘 개념 이해

생성형 AI의 기본이 되는 핵심 기술과 알고리즘의 개념에 대해 이해를 한다면, 다양한 서비스를 활용하는데 좀 더 도움이 될 것 같습니다. 기술적인 부분까지 보다는 개념을 이해하는 정도에서 설명해 보려 합니다

생성형 AI를 이해하기 위해 알아야 할 핵심 기술과 알고리즘은 다음과 같습니다.

1. 신경망(Neural Networks)

생성형 AI의 기반이 되는 기술로, 인간의 뇌를 모델로 한 계산 시스템입니다. 신경망은 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 학습할 수 있으며, 이를 기반으로 예측이나 결정을 내립니다.

2. 딥러닝(Deep Learning)

다층 신경망을 사용해 복잡한 데이터 구조를 학습하는 알고리즘의 집합입니다. 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 데이터에서 고차원적인 특징을 추출하고 이해할 수 있습니다. 생성형 AI에서 딥러닝은 새로운 데이터를 생성하기 위한 기반 지식을 형성하는 데 필수적입니다.

3. 생성적 적대 신경망(GANs, Generative Adversarial Networks)

GANs은 생성형 AI 분야에서 특히 중요한 알고리즘입니다. 이는 두 개의 신경망, 즉 생성자(generator)와 판별자(discriminator)가 서로 경쟁하며 학습하는 구조를 가집니다. 생성자는 진짜와 구분이 안 될 정도로 진짜 같은 데이터를 생성하려고 시도하고, 판별자는 생성된 데이터와 실제 데이터를 구분하려고 합니다. 이 과정을 통해 생성자는 점점 더 현실적인 데이터를 생성할 수 있게 됩니다.

4. 변형 오토인코더(VAEs, Variational Autoencoders)

VAEs는 입력 데이터를 효과적으로 압축(인코딩)하고, 그 압축된 데이터로부터 원본 데이터를 재생성(디코딩)할 수 있는 신경망 구조입니다. 이는 데이터의 저차원적인 특징을 학습하며, 이 특징을 기반으로 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.

5. 트랜스포머(Transformer)

최근 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 큰 성공을 거둔 모델 구조로, 주목 메커니즘(Attention Mechanism)을 기반으로 합니다. 트랜스포머는 문장 내의 단어들 사이의 관계를 효과적으로 이해하고, 이를 통해 텍스트를 생성하거나 번역하는 데 사용됩니다. GPT와 BERT와 같은 유명한 모델들도 트랜스포머 구조를 기반으로 합니다.

이러한 기술과 알고리즘들은 생성형 AI를 가능하게 하는 핵심 요소들로, AI가 인간과 유사한 창조적 능력을 발휘하는 데 중요한 역할을 합니다.

특히 ChatGPT와 같은 대화형 AI 모델을 이해하는 데 있어 트랜스포머(Transformer) 알고리즘을 이해하는 것은 많은 도움이 됩니다.

트랜스포머(Transformer) 알고리즘 이해를 위한 예시

트랜스포머(Transformer) 알고리즘은 복잡하게 들릴 수 있지만, 일상 생활에서의 대화를 예로 들어 간단히 설명해볼 수 있습니다.

트랜스포머의 기본 개념 : 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)

상상해 보세요. 당신이 친구들과 함께 커피숍에 있습니다. 여러분의 대화는 여러 주제로 넘나듭니다. 이때, 당신의 뇌는 어마어마한 양의 정보를 처리하고 있습니다. 그 중에서도 특히 중요하다고 판단되는 정보에 더 많은 ‘주목'(Attention)을 합니다.

예를 들어, 친구가 “내일 영화 보러 갈래?”라고 말했다면, 당신은 ‘영화’, ‘내일’, ‘보러 가다’ 같은 키워드에 주목하게 됩니다. 이처럼 당신의 뇌는 대화에서 중요한 부분에 더 많은 집중을 하며, 그 정보를 바탕으로 응답을 준비합니다.

트랜스포머도 비슷한 방식으로 작동합니다. 트랜스포머는 텍스트를 처리할 때 문장 속 각 단어들 사이의 관계를 이해하기 위해 ‘주목 메커니즘'(Attention Mechanism)을 사용합니다. 이 메커니즘은 모델이 텍스트에서 어떤 부분을 더 중요하게 고려해야 하는지를 결정하게 도와줍니다.

예시 : 문장 번역

영어 문장 “The cat sat on the mat.”을 한국어로 번역한다고 가정해 봅시다. 트랜스포머 모델은 이 문장을 번역하기 위해 각 단어가 문장 내에서 어떻게 상호작용하는지 주목합니다.

예를 들어, ‘cat’은 ‘sat’과 강한 관계가 있으며, 이는 ‘the mat’에 앉아 있다는 행동을 설명합니다. 모델은 이러한 관계를 이해하고, 이를 바탕으로 정확한 한국어 번역을 생성합니다.

“고양이가 매트 위에 앉아 있다.”

이 과정에서 트랜스포머는 문장 전체를 한 번에 보며, 단어들 사이의 관계를 매우 효율적으로 파악합니다. 이는 이전의 순차적인 처리 방식(한 단어씩 차례대로 처리)과 달리, 문장 내에서 어떤 단어들이 서로 더 중요한지를 모델이 ‘파악’할 수 있게 해줍니다.

결론

트랜스포머는 우리가 일상 대화에서 중요한 정보에 주목하는 것처럼, 텍스트 처리에 있어서도 중요한 부분에 주목하여 더 효율적으로 정보를 처리하고 이해합니다. 이를 통해 기계 번역, 문장 생성, 요약 등 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

생성형 AI에 왜 이렇게 열광하는 것일까요?

생성형 AI에 대한 열광은 여러 가지 이유에서 비롯됩니다. 이 기술은 혁신적인 방식으로 새로운 콘텐츠를 생성하고, 인간의 창의력을 확장하며, 다양한 산업 분야에서 실질적인 문제 해결에 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있기 때문입니다. 여기에는 몇 가지 주요 이유들이 있습니다:

1. 창의적 콘텐츠 생성의 가능성

생성형 AI는 예술, 음악, 문학 등 다양한 창의적 분야에서 새로운 작품을 만들어낼 수 있습니다. 예를 들어, AI가 작곡한 음악, 그린 그림, 쓴 시나 소설 등이 있습니다. 이러한 콘텐츠는 인간의 창의력에 새로운 영감을 주고, 전에 없던 방식으로 예술적 표현의 경계를 확장합니다.

2. 업무 자동화와 효율성 향상

생성형 AI는 디자인, 마케팅, 게임 개발 등 다양한 분야에서 업무 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI를 이용해 자동으로 광고 콘텐츠를 생성하거나, 게임 내 캐릭터와 환경을 디자인할 수 있습니다. 이는 시간과 비용을 절약하고, 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 합니다.

3. 개인화된 경험 제공

생성형 AI는 사용자의 선호와 행동을 분석하여 개인에 맞춤화된 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이는 소셜 미디어, 추천 시스템, 온라인 쇼핑 등에서 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 사용자는 자신의 취향에 맞는 정보, 제품, 서비스를 더 쉽게 발견할 수 있게 됩니다.

4. 인간과 AI의 협업

생성형 AI는 인간의 역량을 보완하고 확장하는 방식으로 작동할 수 있습니다. AI가 처리하기 어려운 창의적이고 복잡한 문제는 인간이 맡고, 반복적이고 계산적인 작업은 AI가 수행함으로써, 인간과 기계 간의 효율적인 협력이 이루어질 수 있습니다.

이러한 이유들로 인해 생성형 AI는 많은 사람들의 관심과 투자를 받고 있으며, 지속적으로 발전하고 있습니다.

생성형 AI의 등장은 단순히 기술적 진보를 넘어, 창의성과 생산성의 패러다임 자체를 변화시킬 것으로 기대됩니다. 인간과 AI의 협업이 가져올 혁신과 가능성에 대한 기대감이 생성형 AI에 대한 열광으로 이어지고 있는 것입니다. 동시에 이러한 변화가 가져올 사회적, 윤리적 영향에 대한 고민도 필요할 것입니다.

Copilot 활용

생성형 AI를 대하는 바람직한 마음가짐은?

1. 비판적 사고

생성형 AI가 제공하는 정보나 콘텐츠를 무비판적으로 수용하지 않는 태도가 중요합니다. AI가 생성한 결과물이 항상 정확하거나 객관적이지 않을 수 있으므로, 사용자는 비판적인 사고를 통해 정보를 분석하고 평가할 준비가 되어 있어야 합니다.

2. 윤리적 책임감

AI를 활용하여 생성된 콘텐츠가 사회적, 윤리적 기준에 부합하는지 고려하는 자세가 필요합니다. 예를 들어, 타인의 저작권을 존중하고, 허위 정보를 퍼뜨리지 않으며, 편견이나 차별을 조장하지 않는 방향으로 AI를 사용해야 합니다.

3. 지속적인 학습과 적응

AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 그에 따라 그 활용 방식과 가능성도 지속적으로 변화하고 있습니다. 사용자는 새로운 기술의 발전을 따라잡기 위해 지속적으로 학습하고, 변화하는 환경에 적응하는 태도를 가져야 합니다.

4. 창의성

생성형 AI를 단순히 콘텐츠 생성 도구로만 여기지 않고, 인간의 창의성을 확장하고 보완하는 수단으로 활용하는 것이 바람직합니다. AI를 활용하여 새로운 아이디어를 탐색하고, 창의적인 작업에 대한 새로운 접근 방식을 모색해 보세요.

생성형 AI는 현재 빠르게 발전하고 있는 분야 중 하나이며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이 기술은 인간의 창의성과 예술성을 모방하고 확장할 수 있는 가능성을 가지고 있으며, 앞으로 더욱 발전할 것으로 예상됩니다.

하지만, 생성형 AI는 여전히 많은 문제점과 한계를 가지고 있습니다. 예를 들어, 생성된 콘텐츠의 품질이 항상 일정하지 않으며, 인간의 윤리적, 사회적 가치와 충돌할 수 있는 가능성이 있습니다.

따라서, 생성형 AI를 개발하고 활용하는 데 있어서는 인간의 가치와 윤리적 기준을 고려해야 하며, 이를 위한 규제와 가이드라인이 필요한 시점이라는 것을 상기시켜 드리며 마무리 하겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

참고 링크