인공지능 - 생성 AI란 무엇일까?

 

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 이용해 만든 이미지

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.

 

 

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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.

 

댄스하고 있는 AI

 

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/

Generative AI Defined: How It Works, Benefits, and Limitations