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인공지능 - 생성 AI란 무엇일까? 본문
생성 AI란 무엇일까?
생성 AI (Generative AI) 는 새로운 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성해내는 인공지능 기술이다.
딥러닝과 같은 인공지능 모델을 기반으로 하며, 학습된 데이터 패턴을 이용해 사람처럼 창의적인 콘텐츠를 만들어내는 능력을 가진다.
ChatGPT와 같은 언어 생성 모델이나, DALL-E와 같은 이미지 생성 모델 등이 있으며, 이 모델들은 사람의 지시나 질문에 따라 상황에 맞는 적절한 답변이나 결과물을 만들어낸다.
Google, Microsoft, Amazone 을 비롯한 IT 대기업들은 자체적인 생성 AI 도구를 출시했다.
생성 AI를 어디에서 사용할까?
예를 들어 삼성 갤럭시 24 시리즈에 새롭게 도입된 생성 AI 기능을 보면 라이브 번역, 채팅 어시스트 등 생활 / 작업에 대해 보다 더 쉽게 수행할 수 있게 해준다.
대표적으로 사용되는 기술은
자동 완성 및 맞춤법 검사 | 스마트폰 키보드나 이메일 작성 시 나타나는 자동 완성 및 맞춤법 교정 기능은 생성 AI 모델을 기반으로 한다. |
음성 비서와 스마트 홈 기기 | 아마존 알렉사, 구글 어시스턴트, 애플 시리 같은 음성 비서들은 사용자의 명령을 이해하고 적절한 답변을 제공하는 데 생성 AI를 사용한다. |
사진 및 동영상 보정 | 아이폰의 '포토' 앱이나 삼성 갤럭시의 '갤러리' 앱 같은 스마트폰의 사진 편집 기능은 AI를 사용해 사진을 자동 보정하고, 색감을 조절하며, 인물 사진의 배경을 흐리게 만드는 등 다양한 편집을 수행한다. |
음악 스트리밍 추천 | 음악 스트리밍 앱은 AI 기반 추천 시스템을 통해 사용자가 좋아할 만한 음악을 제안한다. |
전자상거래 사이트의 추천 시스템 | 넷플릭스에서 제공하는 상품 및 콘텐츠 추천시스템 역시 AI 기반으로 동작한다. |
생성 AI의 이점
생성 AI의 이점이 뭘까?
여러방면에서 두드러지게 나타나는데, 개인 생산성, 창의적 콘텐츠 제작, 비즈니스 혁신등 다양한 분야에서 가치를 제공한다.
생산성 향상 | 문서 작성, 코드 생성, 데이터 분석 등의 반복적인 작업을 자동화하여 시간을 절약하고 효율성을 높인다. |
창의성 증진 | 텍스트, 이미지, 음악, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있어 창작자들에게 새로운 영감을 제공한다. |
개인화된 경험 제공 | 사용자 행동을 학습하여 맞춤형 추천을 제공한다. 쇼핑 추천이나 음악 추천처럼 사용자의 선호도를 기반으로 개인화된 경험을 제공하여 사용자 만족도를 높인다. |
비즈니스 혁신 | 고객 서비스, 마케팅, 제품 개발 등 여러 비즈니스 영역에서 혁신을 이끌어낸다. |
언어 장벽 해소 | 실시간 번역 및 다국어 지원을 통해 글로벌 의사소통을 원활하게 한다. 예를 들어, 삼성 갤럭시 S24의 라이브 번역 기능은 전화 통화 중에도 실시간으로 번역하여 언어 장벽을 낮춰준다. |
생성 AI는 기술의 발전과 더불어 다양한 분야에서 더 많은 가능성을 열어가고 있으며, 이로 인해 효율성과 창의성을 동시에 극대화할 수 있는 강력한 도구로 자리 잡고 있다.
생성 AI의 단점
위에 이점만 보면 단점이 없을 것 같은데, 몇 가지 중요한 문제를 안고있다.
데이터 편향과 윤리적 문제 | 학습한 데이터의 특성을 그대로 반영하기 때문에 데이터에 내재된 편향이 결과물에 나타날 수 있다. 예를 들어, 특정 집단에 대한 부정적인 편견을 포함할 수 있고, 부정확하거나 유해한 정보를 생성할 위험이 있다. |
허위 정보 생성 | 사실을 기반으로 하지 않고도 그럴듯한 정보를 생성할 수 있어 허위 정보나 가짜 뉴스 확산의 위험이 크다. |
프라이버시 및 보안 문제 | 사용자의 개인 정보를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공할 수 있지만, 이 과정에서 개인정보가 유출되거나 오용될 위험이 존재한다. |
창의성 및 노동력 대체 우려 | 예술, 음악, 글쓰기 등의 창의적 작업을 자동화함에 따라, 인간 창작자의 역할이 축소될 수 있다. |
높은 에너지 소비 | 생성 AI 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하고 처리하는 데 많은 에너지가 소모된다. 따라서 환경적 부담이 크다. |
생성 AI를 활용할 때는 윤리적이고 책임 있는 사용이 중요하며, 이를 보완하기 위 해 기술적, 정책적 접근이 병행되어야 한다.
생성 AI와 기존 AI의 차이점
생성 AI와 기존 AI의 차이점은 주로 처리하는 방식과 목적에서 달라진다.
주요 차이점으로는 목적/기능 차이, 데이터 처리방식, 창의성 및 학습 방법의 차이로 나뉘는데,
아래 표를 보며 이해해보자
차이 | 기존 AI | 생성 AI |
목적과 기능 | 분류(classification), 예측(prediction), 최적화(optimization) 등 문제 해결에 초점 | 텍스트, 이미지, 음성, 코드 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 초점 |
데이터 처리 방식 | 통계적 분석과 기계 학습을 통해 데이터를 예측하거나 특정 목적을 위해 데이터를 분류 | 딥러닝 기반의 모델을 사용해 데이터에서 패턴을 학습하고, 이를 토대로 새로운 데이터 샘플을 만든다. |
창의성 및 학습 방법 | 비교적 정형화된 작업에 사용 | 창의적인 작업에 강점을 가지며, 특히 데이터로부터 새로운 콘텐츠를 생성 |
생성AI는 새로운 콘텐츠를 생성 및 개인화된 경험 제공에 초점을 두고 있고, 기존 AI는 정확한 분류, 예측을 통해 구체적이고 제한적인 문제해결에 특화되어 있다.
끝으로
ChatGPT나 클로드, Cursor 등 생성 AI 기술을 많이 사용해서 작업을 하긴하지만, 사람을 아직까지 대체할 수 없다고 생각한다. 미래에는 이 기술이 더욱 발전해서 대체할 수 있겠지만, 우리들도 같이 발전해서 이 AI들을 관리하고 이용했으면 한다.
https://www.techrepublic.com/article/what-is-generative-ai/
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