생성형 AI: 알아야 할 모든 것
이미지 생성부터 인공지능 면접 준비 상담까지, 여러분은 이미 생성형 인공지능(Generative AI)의 응용 분야를 접해보셨을 겁니다.
OpenAI의 대표적인 제품인 ChatGPT, 그리고 Google Gemini, Microsoft Copilot, Anthropic의 Claude와 같은 뛰어난 ChatGPT 대체재들은 모두 생성형 AI 모델의 전형적인 예시입니다.
생성형 AI 기술은 이미 많은 사람들의 개인 및 직업 생활에 스며들어, 없어서는 안 될 존재가 되었습니다. 하지만 정확히 생성형 AI(GenAI라고도 함)란 무엇일까요? 이는 다른 유형의 인공지능과는 어떤 차이가 있을까요? 또, 그 작동 원리는 무엇일까요? ChatGPT에게 물어볼 틈이 없으셨다면, 이 글을 통해 여러분의 궁금증을 해결해 드리겠습니다.
생성형 AI란 무엇인가?
아마도 언론인으로서의 직업 윤리에 어긋나는 행동일지도 모르겠지만, 여기서 저는 ChatGPT에게 도움을 요청하여 생성형 AI를 정의해 보도록 하겠습니다.
"생성형 AI는 기존 데이터의 패턴을 학습하여 텍스트, 이미지, 음악 또는 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능입니다. 생성적 적대 신경망(GANs) 및 변환기와 같은 모델을 활용하여 사실적이고 인간과 유사한 출력을 생성함으로써 예술, 디자인, 작문 및 기타 분야의 창의적인 응용 프로그램을 지원합니다."“
또는, 더 간결하게 말하자면: 콘텐츠를 생성하는 AI가 바로 생성형 AI입니다.
"생성형 AI"라는 용어는 최근에 유행하기 시작했지만, 그 개념은 오래전부터 존재해 왔습니다. 1950년대 초, 컴퓨터 과학자 아서 사무엘(Arthur Samuel)은 "머신 러닝"이라는 용어를 제시했는데, 이는 생성형 AI의 선구자라고 볼 수 있습니다.
수십 년 동안 끊임없는 연구와 탐구가 이루어졌지만, 우리가 오늘날 알고 있는 생성형 AI의 가장 큰 발전은 10년 전에 이루어졌습니다. 이는 엔지니어 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 개발한 생성적 적대 신경망(GANs, 위 정의에 언급됨) 덕분이었습니다.
그 뒤를 이어 2017년 구글 과학자들이 제시한 "변환기 아키텍처"는 오늘날 가장 흔하게 사용되는 생성형 AI 도구의 기반이 되었습니다.
생성형 AI의 응용 사례
만약 ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude와 같이 인기 있는 챗봇 도구를 사용해 본 적이 있다면, 이미 생성형 AI를 경험해 본 것입니다. 예를 들어, 레스토랑 추천, 논문 작성 도움, 또는 임대인에게 보내는 항의 편지 양식을 요청했을 때 말입니다.
그 용도는 광범위하며, 해롭지 않은 오락(독창적인 시와 노래를 창작하거나, 몽환적인 이미지를 생성하는 것)부터 전문적인 응용(프레젠테이션 작성, 제품 프로토타입 디자인, 전략 수립), 심지어 생명을 구할 가능성(약물 발견)까지 확장됩니다.
소셜 미디어에서 유행하는 많은 트렌드들, 예를 들어 자신을 인형으로 시각화하거나 애완견을 사람으로 바꾸는 것 등은 모두 생성형 AI의 산물입니다.
하지만, 생성형 AI는 부당한 용도로도 사용됩니다. "딥페이크"는 허위 정보를 퍼뜨리고, 타인의 명예를 훼손하거나, "나체 사진"을 만들어 성적 협박을 하는 데 사용됩니다. 이것이 바로 생성형 AI의 빠른 보급이 많은 사람들에게 우려를 불러일으키는 이유 중 하나이며, 특히 이 기술이 점점 더 사실적이고 사용하기 쉬워지고 있는 상황에서는 더욱 그렇습니다.
생성형 AI의 작동 원리
안심하세요, 저는 확률 모델링과 고차원 출력의 복잡성에 대해 깊이 파고들지 않을 겁니다. 실제로, 간단하게 말해서, 여러분은 생성형 AI 모델이 두 가지 핵심 기능을 수행한다고 생각할 수 있습니다.
가장 중요한 임무는 방대한 데이터 세트에서 패턴을 학습하는 것입니다. 이러한 데이터 세트에는 텍스트, 이미지, 웹 페이지, 코드, 그리고 모델에 입력할 수 있는 모든 콘텐츠가 포함됩니다. 이것은 보통 "훈련"이라고 불립니다.
그런 다음, AI 모델은 이러한 데이터에서 패턴을 식별하여 지식과 기술에 대한 이해를 효과적으로 습득합니다. 예를 들어, 만약 모델에 역사상 가장 위대한 공포 소설 100편이 입력된다면, 모델은 이러한 데이터를 교차 참조하여 공통적인 구조, 언어, 주제, 서술 기법을 추출할 것입니다.
다음으로, 모델은 이러한 훈련을 적용하여 완전히 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 따라서 여러분이 ChatGPT에게 다음 휴가 계획을 짜달라고 요청하면, ChatGPT는 수집한 모든 정보를 추출하여 "학습 확률 분포"라는 방법을 사용하여 답변을 작성합니다.
서면 응답의 경우, ChatGPT는 문장에 가장 적합한 다음 단어를 선택하기 위해 보유한 데이터를 활용하여 단어 하나하나를 꼼꼼하게 작성합니다. 또는 이미지의 경우, 변환기 기반 모델을 사용하는 생성형 AI 도구는 이전에 보았던 수많은 실제 이미지의 색상과 구성을 수신합니다. 예를 들어, Midjourney에게 만화를 만들어 달라고 요청하면, Midjourney는 이전에 받은 모든 훈련 샘플을 고려하여 요구 사항에 정확히 부합하는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
흔히들 "인공지능"과 "생성형 인공지능"이라는 용어를 혼동합니다. 인공지능은 모든 형태의 인공지능을 포괄하는 총칭입니다. 생성형 인공지능은 인공지능의 한 분야로서, 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 도구를 특별히 지칭합니다.
IBM의 체스 컴퓨터 "딥 블루"는 1997년에 역사상 가장 위대한 체스 선수 중 한 명인 가리 카스파로프(Garry Kasparov)를 꺾은 것으로 유명한 사례입니다. "딥 블루"는 이른바 기호 인공지능을 사용하여 체스 수를 배우고, 체스 게임을 평가하고, 전략적 결정을 내렸지만, 새로운 것을 창조하지 않았기 때문에 생성형 인공지능으로 분류될 수 없습니다.
또 다른 흔한 비생성형 인공지능의 예로는 판별적 인공지능이 있습니다. 이는 얼굴 인식 소프트웨어에 적용되어 스마트폰 앨범에서 사진을 그룹화하거나, 스팸 메일을 식별하여 받은 편지함에서 숨기는 데 사용됩니다.
따라서 ChatGPT, Copilot, Gemini와 같은 챗봇은 분명히 광의의 인공지능 범주에 속하지만, 더 정확하게는 생성형 AI 모델로 분류됩니다.
생성형 AI가 직면한 과제
위에서 언급한 생성형 AI의 악의적인 사용 외에도, 생성형 AI의 다른 단점들은 기술 작업 방식의 고유한 산물인 경우가 더 많습니다. 이러한 모델의 장단점은 훈련을 받는 정보에 따라 달라집니다. 믿기 어렵겠지만, 인터넷에는 시대에 뒤떨어지거나, 오도되거나, 완전히 잘못된 정보가 많이 존재하며, 이 모든 정보가 챗봇에 흡수되어 사실로 다시 뱉어질 수 있습니다. 이러한 오류는 "환각"이라고도 불립니다.
마찬가지로, 생성형 AI 모델은 편향이나 고정관념을 강화하는 함정에 빠질 수도 있습니다. ChatGPT 자체가 제시한 예시처럼: "텍스트-이미지 모델은 종종 "간호사"와 같은 직업을 여성과 연결하고, "최고 경영자"를 남성과 연결합니다."
학술 기관은 학생들이 ChatGPT와 같은 도구를 사용하여 논문과 졸업 논문을 작성하는 문제로 골머리를 앓고 있습니다. 그리고 그것이 창조 산업에 제기하는 도전 – 생성형 AI가 정말로 작가, 배우, 음악가, 예술가를 완전히 불필요하게 만들까요? – 는 영원한 논쟁거리입니다.
생성형 AI는 창조 산업을 재편할 잠재력과 함께 노동 시장에 미치는 영향에 대한우려를 불러일으킵니다. 기계가 생성한 콘텐츠의 기능은 미래 경제에서 인간의 기술과 창의성의 가치에 대한 중요한 질문을 제기합니다.
과대 광고를 넘어: 생성형 AI의 미래 궤적
생성형 AI에 대한 논의는 종종 그 기능과 잠재적인 함정에 집중되지만, 그 광범위한 영향과 궤적을 형성하는 주요 고려 사항을 고려하는 것이 중요합니다. 고려해야 할 몇 가지 중요한 측면은 다음과 같습니다.
윤리적 고려 사항 및 책임감 있는 개발
생성형 AI가 점점 더 강력해짐에 따라 윤리적 고려 사항이 개발과 배포를 안내하는 데 중요해집니다. 편향, 허위 정보 및 지적 재산권과 같은 문제는 이러한 기술의 책임감 있고 윤리적인 사용을 보장하기 위해 신중하게 해결해야 합니다. 투명성, 책임감 및 공정성을 우선시하는 것은 생성형 AI 시스템과 그 결과물에 대한 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다.
인간-기계 협업
생성형 AI의 미래는 인간을 완전히 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 향상시키고 인간-기계 협업을 촉진하는 데 있습니다. AI의 강점을 활용하여 반복적인 작업을 자동화하고, 창의적인 아이디어를 생성하고, 통찰력을 제공함으로써 인간은 비판적 사고, 감성 지능 및 도메인 전문성이 필요한 더 높은 수준의 활동에 집중할 수 있습니다. 이러한 협업적 접근 방식은 새로운 생산성과 혁신 잠재력을 발휘할 수 있습니다.
산업 혁신 및 새로운 기회
생성형 AI는 의료 및 금융에서 엔터테인먼트 및 교육에 이르기까지 다양한 산업을 혁신할 잠재력이 있습니다. 프로세스를 자동화하고, 경험을 개인화하고, 새로운 창의적 가능성을 열어줌으로써 조직은 생성형 AI를 활용하여 효율성을 높이고, 비용을 절감하고, 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 기업이 이러한 기술에 적응함에 따라 작업 역할이 변화하여 생성형 AI 시스템을 개발, 배포 및 유지 관리하는 데 전문 지식이 필요한 새로운 기회가 창출될 것으로 예상됩니다.
기술 향상 및 노동력 개발
생성형 AI가 점점 더 보편화됨에 따라 개인은 변화하는 구직 시장에서 번성하기 위해 새로운 기술과 능력을 습득해야 합니다. AI의 윤리적 의미와 책임감 있는 사용에 대한 이해와 함께 비판적 사고, 문제 해결, 창의성 및 의사 소통과 같은 기술을 육성하는 데 중점을 두어야 합니다. 기술 향상 및 교육 프로그램을 통해 직원은 새로운 작업 역할에 적응하고 생성형 AI가 제공하는 기회를 활용할 수 있습니다.
과제 해결 및 위험 완화
생성형 AI에는 과제와 위험이 없지 않습니다. 편향, 허위 정보 및 남용과 같은 문제에 대처하려면 기술적 안전 장치, 규제 프레임워크 및 대중 인식 캠페인을 포함한 다각적인 노력이 필요합니다. 생성형 AI 시스템의 영향을 지속적으로 모니터링하고 평가하는 것은 잠재적인 부정적인 결과를 식별하고 완화하는 데 필수적입니다.
결론: 책임감 있는 혁신을 수용하기
생성형 AI는 기술 발전의 중요한 도약을 나타내며 다양한 산업과 개인에게 엄청난 잠재력을 제공합니다. 윤리적 문제를 해결하고, 인간-기계 협업을 촉진하고, 산업 혁신을 수용하고, 기술 향상을 늘리고, 과제를 해결함으로써 위험을 완화하면서 생성형 AI의 모든 이점을 누릴 수 있습니다. 생성형 AI의 가능성을 계속 탐구하면서 혁신에 대한 책임감 있고, 인간 중심적이며, 미래 지향적인 사고방식으로 접근하는 것이 중요합니다.