ChatGPT, Bing AI, Google Bard의 공통점은 무엇인가요? 이들은 모두 사용자 입력에 따라 콘텐츠나 응답을 생성하는 소비자 인공 지능 제품의 잘 알려진 예입니다.
생성형 인공 지능(AI)은 시스템이 입력 데이터를 기반으로 출력을 생성하거나 생성할 수 있도록 하는 머신 러닝 기술의 하위 집합을 말합니다. 이 하위 집합에는 생성적 적대 신경망(GAN), 가변적 자동 인코더(VAE), 정규화 흐름과 같은 비지도 학습 알고리즘과 같은 방법이 포함됩니다. 이러한 기법은 실제 데이터 분포를 거의 모방한 합성 샘플을 생성할 수 있어 이미지 및 동영상 생성부터 자연어 처리, 신약 개발에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 새로운 가능성을 열어주며 최근 몇 년 동안 큰 주목을 받고 있습니다.
생성 AI란?
“생성형 인공 지능”이라는 용어는 텍스트, 음성, 시각, 동영상 등 다양한 형식으로 혁신적이고 독창적인 작품을 생성할 수 있는 고급 형태의 인공 지능을 의미합니다. 주로 데이터를 분석하고 분류하는 데 중점을 두는 기존 인공지능 시스템과 달리, 생성형 인공지능 모델은 주어진 특정 지시에 따라 창의적인 결과물을 생성하는 데 집중합니다.
생성 AI의 개념은 1960년대에 처음 소개된 수십 년 전으로 거슬러 올라갑니다. 이 기술은 여러 진화 단계를 거쳐 광범위한 인공 지능 영역에서 가장 중요한 분야 중 하나가 되었습니다. 비교적 최근에 발전한 기술임에도 불구하고 생성 AI는 이미 복잡한 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 생성하여 다양한 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 놀라운 잠재력을 입증했습니다.
ChatGPT나 구글의 바드 AI와 같은 제너레이티브 인공지능 기기의 활용은 사용자의 요구에 부합하는 콘텐츠를 제작할 수 있다는 점에서 흥미를 불러일으키고 있습니다. 예를 들어, 윌리엄 셰익스피어의 시를 만들어 달라고 요청하면 유명한 극작가의 문체와 매우 흡사한 결과물이 생성됩니다. 마찬가지로 도널드 트럼프의 수사적 접근 방식을 모방한 연설문을 작성하라는 메시지가 표시되면 생성된 텍스트는 전 미국 대통령의 독특한 매너리즘을 효과적으로 복제합니다. 따라서 “어떻게 생성 AI가 이런 놀라운 업적을 달성할 수 있을까요?”라는 의문을 품을 수 있습니다.
생성형 AI의 작동 방식
생성형 인공지능 시스템의 작동 역학에는 수많은 딥러닝 접근 방식과 알고리즘의 복잡한 상호 작용이 포함됩니다.생성 모델의 정확한 기능은 목적과 기본 구조에 따라 달라집니다. 예를 들어, 오디오 발췌문을 생성하기 위한 제너레이티브 모델은 시각 자료나 텍스트를 생성하기 위해 설계된 모델과 작동 방식이 다릅니다.
전부는 아니더라도 대부분의 제너레이티브 모델은 작동 방식에서 근본적인 유사성을 공유합니다. 상당한 양의 데이터를 학습하고, 이 데이터에서 패턴과 스타일을 추출하며, 이렇게 추출된 패턴을 활용하여 학습 중에 보이는 것과 유사한 결과물을 생성합니다.
생성 AI 도구를 다양한 음악 장르에 대한 폭넓은 지식을 갖춘 음악 작곡가에 비유할 수 있습니다. 이 작곡가가 수많은 곡에 몰입하여 각 장르를 정의하는 하모니, 멜로디, 리듬, 구조적 뉘앙스의 복잡성을 부지런히 살펴본다고 상상해 보세요. 이러한 요소에 대한 포괄적인 이해를 바탕으로 습득한 지식을 바탕으로 혁신적인 작곡을 할 수 있는 작곡가입니다.
대중음악에 대한 폭넓은 지식을 습득한 사람에게 이 장르 내에서 자신만의 작곡을 부탁하는 것은 어렵지 않을 것입니다. 새로 제작한 작품은 그 동안 쌓아온 학습을 바탕으로 효과적인 대중음악이 무엇인지에 대한 이해를 반영하는 역할을 할 것입니다. 비슷한 방식으로 인공지능이 생성한 결과물은 인공지능 모델이 학습한 기본 원칙에 대한 이해를 구현한 것으로 간주할 수 있습니다.
자동차의 시각적 묘사를 생성할 수 있는 강력한 인공지능 모델은 훈련 목적으로 상당한 양의 자동차 이미지 코퍼스를 필요로 합니다. 우수한 성능의 모델을 개발하기 위해서는 다양한 자동차 제조사 및 모델의 수많은 예시를 이 코퍼스에 포함시켜야 합니다. 알고리즘을 포괄적인 범위의 차량에 노출시킴으로써 알고리즘은 다양한 자동차 브랜드와 스타일의 특징을 식별하고 복제하는 데 능숙해질 것입니다. 충분한 학습을 거친 결과, 이 알고리즘은 요청 시 거의 모든 유형의 차량 이미지를 생성할 수 있게 될 것입니다.
인기 있는 생성 AI 모델
생성 AI 모델의 확산은 분명하며, 현재 수많은 모델이 개발 중이거나 이미 소비자 AI 영역에 도입되었습니다. 이 중 몇 가지 모델은 상당한 주목을 받고 있으며 익숙해 질 가치가 있습니다.
생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT)
OpenAI의 GPT는 대화형 AI 모델이자 성공적인 ChatGPT 챗봇을 구축한 기반으로서 탁월한 숙련도로 널리 인정받고 있습니다. 후자의 인상적인 입소문으로 GPT는 생성형 인공 지능 영역에서 선도적인 경쟁자로서의 입지를 더욱 공고히 했습니다. 대규모 언어 모델로서 광범위한 언어적 다양성을 포괄하는 광범위한 학습 데이터를 사용하여 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있습니다.
경로 언어 모델(PaLM)
Google은 문학 작품 작성, 컴퓨터 코드 생성, 언어 번역 등 다양한 언어 작업에 탁월한 성능을 발휘하는 고급 인공지능 모델인 PaLM을 개발했습니다. PaLM은 GPT와 마찬가지로 다양한 온라인 소스에서 수집한 방대한 양의 다양한 텍스트를 입력받아 인간과 유사한 언어를 이해하고 생성하는 놀라운 능력을 갖추게 되었습니다. 실제로 이 뛰어난 언어 모델은 구글 바드 AI 시스템의 기반이 되었습니다.
음악 언어 모델(MusicLM)
MusicLM은 다양한 음악 스타일과 장르의 방대한 라이브러리로 학습된 Google의 첨단 인공지능 프로그램입니다. 이 혁신적인 기술을 통해 사용자가 제공한 간결한 지침을 사용하여 고품질의 작곡을 생성할 수 있으므로 특정 선호도와 요구 사항을 충족하는 독특한 음악을 만들 수 있습니다. 그 효과를 평가하기 위해 아래에서 확인할 수 있는 MusicLM 모델에 대한 종합적인 평가를 준비했습니다.
DALL-E
DALL-E는 텍스트 설명을 기반으로 다양한 이미지를 생성할 수 있는 OpenAI에서 개발한 혁신적인 인공지능(AI) 모델입니다. 이 획기적인 애플리케이션은 GPT 프레임워크의 다중 모드 버전을 구현하며 다양한 온라인 리소스에서 선별된 방대한 양의 텍스트-이미지 페어링을 사용하여 학습되었습니다.
수많은 혁신적인 생성 AI 모델 외에도 이러한 고급 AI 모델을 활용하여 놀라운 기능을 자랑하는 미드저니, DALL-E 이미지 생성기, 스테이블 디퓨전 이미지 생성기, 허깅챗 등 다양한 최첨단 생성 AI 제품이 존재합니다.
생성 AI의 인기가 폭발적으로 증가한 이유는?
2022년 11월 30일 트위터 업데이트에서 OpenAI의 CEO인 샘 알트먼은 ChatGPT의 공개를 공개했습니다.온라인 대중에게 잘 알려지지 않은 인물로 여겨졌던 알트먼의 발표는 OpenAI와 같은 저명한 기관의 수장이었음에도 불구하고 큰 주목을 받지 못했습니다.
5일 만에 ChatGPT는 초기 100만 명의 사용자를 확보하여 이전 어떤 앱보다 빠른 속도로 놀라운 성과를 달성했습니다. 그 후에도 사용자 수는 계속해서 빠르게 증가하여 ChatGPT는 역사상 가장 빠르게 성장하는 앱으로 인정받게 되었습니다. 최초의 생성 AI 애플리케이션은 아니지만 ChatGPT의 AI 시장 출시는 생성 AI 기술을 주류로 끌어올리는 데 중요한 이정표가 되었으며, 이전 기술 혁신의 인기를 뛰어넘는 성과를 거두었습니다.
ChatGPT의 등장은 제너레이티브 인공 지능 기술이 널리 인식되는 데 중요한 이정표가 되었습니다. 그러나 이 성과는 혼자만의 것이 아닙니다. 2022년은 생성 AI 도구가 일상적인 응용 분야에서 널리 받아들여지고 수용된 시기로 기억될 것입니다. 대화형 봇과 코드/아트 제너레이터 등 다양한 AI 기반 도구가 등장하여 일반 대중에게 큰 인기를 얻었습니다. 따라서 이러한 혁신의 기반 기술인 생성 AI도 이 시기에 각광을 받았습니다.
Bing AI, Google의 Bard, DALL-E, ChatGPT, Midjourney와 같은 생성 AI 도구의 보급으로 인해 이러한 기술은 일상 생활에 통합되었으며, 혁신적인 결과물을 통해 지속적으로 깊은 인상을 남기고 있습니다. ChatGPT가 만들어내는 흥미로운 구성과 Midjourney가 만들어내는 놀랍도록 사실적인 비주얼은 생성 AI가 일상 생활에서 없어서는 안 될 파트너로 어떻게 진화했는지를 보여주는 몇 가지 예에 불과합니다. 이러한 성장 추세는 생성 AI의 매력이 점점 커지고 있기 때문일 수 있습니다.
생성 AI를 수용하라
제너레이티브 인공지능 도구의 광범위한 채택은 일시적인 유행이 아닙니다. 한때 주목을 받았지만 결국 힘을 잃은 일부 현대 기술 트렌드와는 달리, 생성 AI는 실질적인 이점을 제공합니다. 급성장하는 이 기술이 디지털 실존의 다양한 측면에 계속 스며들고 있는 지금, 우리는 이 기술의 수수께끼 같은 본질과 씨름하기보다는 그 유용성을 극대화하기 위한 전략을 모색해야 할 때입니다.