생성형 AI란 무엇인가?

생성형 AI란?

생성 AI(Generative AI)는 새로운 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 코드 또는 합성 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있는 모든 유형의 인공 지능(AI)을 설명하는 데 사용되는 광범위한 레이블입니다.

생성형 AI라는 용어는 종종 ChatGPT 및 Deepfake와 관련하여 사용되지만, 이 기술은 처음에 디지털 이미지 보정 및 디지털 오디오 보정에 사용되는 반복 프로세스를 자동화하는 데 사용되었습니다.

머신 러닝과 딥 러닝은 본질적으로 생성 프로세스에 중점을 두기 때문에 생성 AI의 한 유형으로 간주할 수 있습니다.

테크허브가 설명하는 생성형 AI

인공지능 기술이 스스로 무언가를 만들어낼 때, 그것은 “Generative AI”라고 부를 수 있습니다. 이 포괄적인 용어는 예측하는 알고리즘을 배우는 것뿐만 아니라 프롬프트를 사용하여 자율적으로 기사를 쓰고 그림을 그리는 알고리즘을 포함합니다.

생성형 AI의 작동 원리

생성된 AI 알고리즘이 학습되면 학습된 데이터와 유사한 새로운 결과를 생성할 수 있습니다. 생성 AI는 식별 모델인 차별적 AI(Discriminatory AI)보다 더 많은 처리 능력이 있어야 하는 경우가 많습니다.

텍스트 및 이미지 생성에 가장 일반적으로 사용되는 생성 모델은 생성적 적대 네트워크(GAN) 및 가변 자동 인코더(VAE)라고 합니다.

GAN(Generative Adversarial Network)에서는 두 개의 머신러닝 모델이 동시에 학습됩니다. 하나는 제너레이터라고 하고 다른 하나는 판별기라고 합니다. 제너레이터는 훈련 데이터와 유사한 새로운 출력을 생성하는 역할을 합니다. 판별기는 생성된 데이터를 평가하고 출력을 개선하기 위해 제너레이터에 피드백을 제공하는 역할을 합니다.

가변 자동 인코더(VAE)에서 단일 머신러닝 모델은 데이터를 더 적은 수의 차원에서 데이터의 중요한 특징, 구조 및 관계를 캡처하는 저차원 표현으로 인코딩하도록 훈련됩니다. 그런 다음 모델은 저차원 표현을 원래 데이터로 다시 디코딩합니다. 기본적으로 인코딩 및 디코딩 프로세스를 통해 모델은 데이터 분포의 간결한 표현을 학습할 수 있으며, 이는 새로운 출력을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.

일부 생성 인공지능 모델은 또한 새로운 출력을 생성하기 위해 입력으로 무작위 노이즈를 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식에서 모델은 무작위 노이즈 벡터를 입력으로 받아 네트워크를 통과한 다음 훈련 데이터와 유사한 출력을 생성합니다. 새로운 데이터는 예술, 음악 및 텍스트 생성과 같은 창의적인 응용을 위한 추가 합성 훈련 데이터로 사용될 수 있습니다.

제너레이티브 AI가 인간의 창의력 향상을 위한 생산성 도구로 활용될 경우 증강 인공지능의 한 종류로 분류할 수 있습니다.

인기 있는 무료 그림 생성 AI 앱

아래 앱은 무료 사진 생성 AI를 제공합니다:

DeepDream Generator: 딥러닝 알고리즘을 사용하여 초현실적이고 꿈과 같은 이미지를 생성하는 오픈 소스 플랫폼입니다.

DALL·E2 OpenAI가 텍스트 설명을 기반으로 새로운 이미지를 생성하는 AI 모델입니다.

피카조(Pikazo): 이 모바일 앱은 AI 필터를 사용하여 사진을 다양한 스타일의 사진으로 바꿉니다.

아트브리더(Artbreeder): 이 플랫폼은 유전자 알고리즘과 딥 러닝을 사용하여 가상 자손 이미지를 생성합니다.

작가들을 위한 인기 있는 무료 생성 AI 앱

다음 플랫폼은 최종 사용자에게 창의적인 글쓰기 및 연구 목적으로 AI를 실험할 수 있는 훌륭한 공간을 제공합니다:

GPT-3 Playground: OpenAI의 GPT-3 언어 모델과 상호작용을 하여 최종 사용자 프롬프트에 따라 텍스트를 생성할 수 있습니다.

Write With Transformer: Hugging Face의 Transformer 머신러닝 모델을 사용하여 텍스트를 생성하고 질문에 답하며 문장을 완성할 수 있습니다.

AI 던전(AI Dungeon): 생성 언어 모델을 사용하여 플레이어의 선택에 따라 독특한 스토리를 만드는 온라인 게임입니다.

Writesonic: 이 쓰기 및 이미지 생성 플랫폼은 전자 상거래 제품 세부 정보 페이지 또는 설명에 널리 사용되는 쓰기 및 이미지 생성 플랫폼입니다.

인기 무료 음악 생성 AI 앱

무료 평가판 라이센스로 사용할 수 있는 최고의 생성형 AI 음악 앱은 다음과 같습니다:

앰프 뮤직: 사전 녹음된 샘플로 음악을 만듭니다.

AIVA: AI 알고리즘을 사용하여 다양한 장르와 스타일의 오리지널 음악을 구성합니다.

Ecrette Music: 인공지능을 사용하여 개인 및 상업 프로젝트를 위해 로열티가 없는 음악을 제작합니다.

뮤즈넷(musenet): 최대 10개의 악기와 최대 15개의 스타일의 음악을 사용하여 노래를 제작할 수 있습니다.

생성형 AI의 비즈니스 활용

최근 생성형 AI는 사람이 쓴 것으로 보이는 콘텐츠를 만들 수 있었고 유명한 수학자이자 암호학자인 Alan Turing이 만든 튜링 테스트를 통과했습니다. 이것은 사람들이 출판, 방송, 통신 분야에서 인공지능이 사람을 대체할 것이라고 우려하는 이유 중 하나입니다.

다음은 생성형 AI가 인간을 대체할 방법을 보여주는 예입니다:

과제: 보험 브로셔에 비용, 혜택 및 기타 세부 정보가 포함된 보험 목록을 작성합니다.

일반적으로 사람들은 모든 데이터에 액세스하고 손으로 목록을 만듭니다. 생성형 AI를 사용하여 학습 알고리즘은 데이터를 프로그래밍 방식으로 검토하고 사람이 작성한 것처럼 보이는 목록을 만들 수 있습니다.

마케팅 브로슈어를 만드는 것 외에도 비즈니스에서 생성형 AI의 다른 인기 있는 사용은 다음과 같습니다:

• 웹 퍼블리싱 생성형 AI 모델을 사용하여 매력적인 논픽션 텍스트, 디지털 이미지, 비디오 및 오디오 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.
• 예술 및 엔터테인먼트 생성형 AI 모델을 사용하여 몰입형 Web3.0 경험을 만들 수 있습니다.
• 투자 포트폴리오 관리 생성형 AI 모델을 사용하여 광범위한 시장 데이터를 분석하고 과거 성과 및 현재 시장 동향을 기반으로 세부 예측을 생성하여 투자 포트폴리오를 최적화할 수 있습니다.
• 의료 AI 모델을 사용하여 개인화된 치료 계획과 의료 이미지 분석 애플리케이션을 미세 조정하는 데 사용할 수 있는 합성 이미지를 생성할 수 있습니다.
• 고객 경험 관리 생성 챗봇을 사용하여 고객 질문에 답하고 개인화된 마케팅 메시지를 제공할 수 있습니다.

인공지능이 인간을 대체할 수 있을까요?

이 기술을 지지하는 사람들은 생성형 AI가 일부 작업에서 인간을 대체할 것이지만, 항상 사람(HiTL)을 필요로 하므로 실제로 새로운 일자리를 창출할 것이라고 주장합니다.

인간은 당면한 작업에 가장 적합한 생성형 AI 모델을 선택하고, 훈련 데이터를 집계 및 전처리하며, AI 모델의 결과를 평가해야 합니다.

생성형 AI와 윤리

어떤 사람들은 생성형 AI 기술, 특히 인간의 창의성을 모방하는 기술을 사용하는 윤리에 대해 우려합니다.

생성형 AI는 생산자를 추적하기 어려운 결과를 생성할 수 있어 AI가 생성한 가짜 뉴스나 딥페이크 비디오에 대해 개인이나 단체에 책임을 묻기가 어렵습니다.

이에 따라 책임 있는 AI 및 데이터 과학자가 생성 모델 훈련에 필요한 대규모 데이터 세트를 얻기 위해 인터넷을 자르는 것을 방지하기 위해 제한해야 하는지에 대한 논쟁이 벌어졌습니다.

현재 무료 교육자료를 얻기 위해 인터넷을 긁어모으는 행위의 적법성은 자료가 수집되는 관할구역의 구체적인 법령, 수집되는 자료의 종류, 자료의 활용 방법 등 여러 요소에 따라 달라집니다.

고품질 데이터 세트의 가치가 계속 증가하고 데이터 소유자가 데이터 과학자에게 웹 콘텐츠의 가치를 더 많이 인식함에 따라 머신 러닝 엔지니어(MLE)는 생성 모델을 훈련하는 데 사용하는 데이터에 대해 웹 게시자에게 비용을 지불해야 할 수 있습니다.