AI 일상화 시대 생성 AI에 대해 알아보자

2016년 구글에서 개발한 인공지능 AI 알파고가 이세돌 9단을 이기면서 충격을 주었던 일을 기억하시나요? 2022년 우리는 다시 chatGPT를 경험하면서 다시 AI에게 놀라고 있습니다. 사람 못지않은 글과 그림을 창작해 내는 AI를 보면서 이제 우리 일상에 AI가 가깝게 다가왔음을 실감하게 됩니다. 오늘은 생성 AI에 대해 알아보고 어떻게 작동하는지 인간을 위해 무엇을 할 수 있는지 알아보겠습니다.

 

 

생성 AI (Generative AI)란

생성 AI는 학습된 데이터를 기반으로 새로운 결과물을 생성하는 인공 지능(AI) 알고리즘을 말합니다. 패턴을 인식하고 예측하도록 설계된 기존 AI 시스템과 달리, 생성 AI는 이미지, 텍스트, 오디오 등의 형태로 새로운 콘텐츠를 만들어냅니다.

 

GAN (Generative Adversarial Network)

생성 AI알고리즘에는 여러 가지가 있지만 널리 사용되는 방법 중 하나는 generative adversarial network(GAN)입니다. 새로운 데이터를 생성하는 신경망과 데이터가 진짜인지 가짜인지 평가하는 신경망 두 개를 함께 훈련하는 방식입니다. 두 네트워크가 서로 경쟁하여 생성기가 점점 더 사실적인 데이터를 생성하게 됩니다.

 

확산모델

확산 모델은 이미지 및 동영상 생성에 사용되는 생성 AI 알고리즘입니다. 확산 모델은 이미지나 동영상의 픽셀이 인접한 픽셀에 정보를 확산(확산)시켜 생성될 수 있다는 아이디어를 기반으로 합니다.

 

확산 모델은 픽셀의 무작위 패턴인 노이즈 신호로 시작하여 작동합니다. 그런 다음 알고리즘은 일련의 단계를 사용하여 노이즈 신호를 개선하고 사실적인 이미지를 생성합니다. 각 단계에서 알고리즘은 확산 프로세스를 적용하여 주변 픽셀에서 현재 생성 중인 픽셀로 정보를 확산합니다. 

 

 

생성 AI 예시

이미지 생성 AI

• StyleGAN: 얼굴, 동물 및 기타 물체의 고해상도 이미지를 생성할 수 있는 NVIDIA에서 개발한 딥 러닝 모델입니다.
• DALL-E: 텍스트에서 고유한 이미지를 생성할 수 있는 OpenAI에서 개발한 이미지 생성 모델입니다.
• 딥드림제너레이터: 이 플랫폼은 신경망을 사용하여 초현실적이고 꿈과 같은 이미지를 생성합니다.
• RunwayML: 이미지 생성 모델을 포함한 다양한 AI 모델에 대한 액세스를 제공하는 머신 러닝 플랫폼입니다.

 

텍스트 생성 AI

• GPT-3: 일관성 있고 다양한 생성이 가능한 OpenAI에서 개발한 언어 모델 기사, 이야기, 심지어 컴퓨터 코드를 포함한 텍스트를 생성합니다.
• Transformer-XL: Google 연구원이 개발한 또 다른 언어 모델로 일관성과 문맥 이해가 더 나은 긴 형식의 텍스트를 생성할 수 있습니다.

 

오디오 생성 AI

• WaveNet: DeepMind에서 개발한 생성 모델로 사실적인 음성, 음악을 생성할 수 있습니다.;
• Google Magenta: 오픈 소스 컬렉션 멜로디, 하모니 및 리듬 생성을 포함하여 음악을 생성할 수 있는 Google에서 개발한 AI입니다.
• Amper Music: 이 플랫폼은 AI를 사용하여 장르, 분위기, 악기와 같은 사용자 입력을 기반으로 독창적인 음악을 만듭니다.
• Lyrebird AI: 이 플랫폼은 AI를 사용하여 사실적인 보이스 클론을 생성합니다. 사용자가 맞춤형 보이스오버 및 음성 합성을 만들 수 있습니다.
• Jukedeck: 이 플랫폼은 AI를 사용하여 동영상, 팟캐스트 및 기타 디지털 콘텐츠용 원본 음악을 작곡하고 생성합니다.
• AIVA: 이 플랫폼은 AI를 사용하여 클래식, 팝, 시네마틱 등 다양한 스타일의 오리지널 음악을 작곡합니다.

 

출처 : visualcapitalist

 

 

생성 AI와 비즈니스 생태계변화

자동화와 공급망 개선

생성 AI의 주요 이점 중 하나는 이전에 사람이 수행하던 작업을 자동화할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 기업은 생성 AI를 사용하여 제품 설명, 블로그 게시물, 소셜 미디어 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이를 통해 시간을 절약하고 콘텐츠 제작 비용을 절감하는 동시에 더욱 개인화되고 매력적인 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

 

생성 AI는 공급망의 효율성을 개선하는 데에도 활용되고 있습니다. 생성 AI는 센서 및 기타 소스의 데이터를 분석하여 물류를 최적화하고, 낭비를 줄이며, 예측을 개선할 수 있습니다. 이는 비용 절감, 생산성 향상으로 이어집니다.

 

디자인과 창조

생성 AI가 영향을 미치고 있는 또 다른 분야는 디자인 분야입니다. 생성 AI는 새로운 디자인과 변형을 생성함으로써 기업이 더 빠르게 혁신하고 새로운 제품을 만들 수 있도록 돕습니다. 개인의 선호도와 데이터를 기반으로 맞춤형 의류나 가구와 같은 개인 맞춤형 제품을 만드는 데에도 사용할 수 있습니다.

 

이러한 실용적인 응용 분야 외에도  예술, 음악, 영화와 같은 창의적인 산업에도 변화를 일으키고 있습니다. 아티스트와 음악가들은 생성 AI를 사용하여 독창적이면서도 독특한 새로운 작품을 만들고 있습니다. 예를 들어, 생성 AI는 기존 작곡을 분석하고 새로운 변형을 만들어 새로운 스타일의 음악을 만드는 데 사용될 수 있습니다. 이 기술은 그림이나 조각과 같은 새로운 시각 예술을 생성하는 데에도 사용할 수 있습니다.

 

 

생성 AI의 과제와 우려 사항

편견과 차별발생

생성 AI는 기존 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 하기 때문에 사회에 존재하는 편견을 지속시키고 증폭시킬 수 있습니다. 예를 들어 특정 인종이나 종교 대한 데이터만 학습한 상태에서 사람 얼굴이나 생활을 구현하면 인종차별등의 문제를 일으킬 수  있습니다. 이 문제를 해결하려면 기업은 데이터의 다양성과 대표성을 확보하고 알고리즘이 편견을 피하도록 설계해야 합니다. 

 

가짜뉴스생성

또 다른 문제는 가짜 뉴스나 딥페이크 생성 등 악의적으로 사용될 수 있다는 점입니다. 이는 민주주의, 개인정보 보호, 보안에 미칠 영향에 대한 우려를 불러일으킵니다. 예를 들어 정치인이나 연예인이 실제 한 적이 없는 말을 하는 딥페이크 영상은 여론과 선거등에 영향을 미칠 수 있습니다. 기업은 기술이 책임감 있고 투명한 방식으로 사용되도록 보장하는 강력한 윤리 및 규제 프레임워크를 구현해야 합니다. 

 

 

생성 AI시대 개인이 가져야 하는 역량

디지털 리터러시

생성 AI 기술의 작동 방식과 사회에 미칠 잠재적 영향에 대한 기본적인 이해를 갖는 것이 중요합니다. 여기에는 알고리즘의 한계와 편향성, 알고리즘 사용의 윤리적, 법적 영향에 대한 이해가 포함됩니다.

 

창의성

생성 AI는 많은 작업을 자동화하고 새로운 형태의 콘텐츠를 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 인간의 창의성을 대체할 수는 없습니다. 창의력을 갖춘 사람은 AI 도구를 활용하여 더욱 혁신적이고 매력적인 콘텐츠를 제작할 수 있게 됩니다.

 

적응성

새로운 기술과 도구에 적응할 수 있는 사람이 경쟁 우위를 점하게 될 것입니다. 새로운 접근 방식과 기술을 기꺼이 배우고  적극적으로 사용해 보아야 합니다. 아이들에게도 어떻게 하면 잘 검색하고 사용할 수 있을지 가르쳐주고 사용기회를 주는 것이 좋습니다.

 

비판적 사고

데이터와 정보가 풍부해지면서 생성 AI가 만들어낸 결과물을 비판적으로 평가하고 분석할 수 있는 능력이 중요해졌습니다. 사실과 허구를 구분하고 이러한 기술의 한계를 이해할 수 있는 사람이 되어야 합니다.

 

협업

생성 AI는 복잡하고 여러 분야가 얽혀 있는 분야이므로 다양한 분야의 전문가와 협업할 수 있는 능력이 필요합니다. 여기에는 데이터 과학자, 엔지니어 및 기타 전문가와 협력하여 생성 AI 모델을 개발하고 개선하는 것이 포함됩니다.

 

 

생성 AI에 대해서 아주 기본적인 내용을 다뤄보았습니다. AI가 일상화될 시대에 뒤처지지 않도록 생성 AI가 어떤 것인지 좀 더 관심을 가져보고 적극 활용해 보면서 어떻게 하면 더 잘 이용할 수 있을지 고민해보았으면 합니다.