생성형 AI(GenAI)란 무엇입니까?

생성형 AI란?

생성형 AI는 인공 지능의 한 형태로, 동일한 패턴과 구조로 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 코드 등 새로운 콘텐츠를 생성하기 위해 프롬프트에서 추출한 기준에 따라 대규모 데이터 세트를 분석할 수 있습니다. 생성형 AI 모델은 사용 가능한 데이터로 계속 훈련하거나 학습하여 콘텐츠의 최종 소비자에게 새롭고 끊임없이 진화하는 응답을 제공합니다.

생성형 AI 솔루션은 산업 전반에서 창의성을 불어넣고, 비즈니스 프로세스를 개선하고, 더 나은 경험을 제공하고, 의사결정을 위한 정보를 제공하는 데 사용되고 있습니다. 새로운 구현이 매일 헤드라인을 장식하고 있으며, 모든 조직에서 생성형 AI를 운용하여 획기적인 가치를 포착할 방법을 모색하고 있습니다.

그러나 사고 리더들은 일자리 대체, 개인정보 보호 문제, 잘못된 정보의 잠재력, 윤리적 딜레마 등 생성형 AI 사용과 관련된 심각하고 타당한 우려에도 주목합니다. 따라서 기업이 생성형 AI 솔루션을 탐구하고 구현할 때는 위험을 이해하고 완화하기 위해 의식적으로 노력하는 것이 중요합니다.

생성형 AI 이점

생성형 AI의 가치는 개인과 기업이 생성된 콘텐츠를 어떻게 사용하여 일상생활을 개선하고 목표를 달성하는지를 통해 실현됩니다.
 

• 맞춤화: 생성형 AI를 사용하여 개인 선호도와 요구사항에 따라 제품, 서비스, 경험을 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 생성형 AI는 환자의 병력과 검사 결과를 기반으로 맞춤형 치료 계획을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 금융 조직은 이 기술을 사용하여 시장 데이터 및 고객 선호도에 따라 투자 추천을 생성할 수 있습니다.
• 개선된 고객 서비스: 생성형 AI는 반복적인 작업을 자동화하며 더 효율적이고 효과적인 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 질문에 대한 답변을 더 빨리 얻고 문제를 더 쉽게 해결할 수 있습니다.
• 향상된 창의성: 생성형 AI는 패턴과 선호도를 기반으로 음악, 예술, 글쓰기 등 새롭고 고유한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 소매업에서 생성형 AI는 고객 대상 전자 상거래 웹사이트의 제품 설명과 이미지를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 향상된 접근성: 생성형 AI를 사용하여 비디오용 캡션을 생성하거나 텍스트를 음성으로 변환하는 등, 장애인이 제품과 서비스를 더 쉽게 이용할 수 있습니다.
• 향상된 효율성: 생성형 AI는 데이터 입력, 문서 검토, 언어 관련 작업 등 반복적이고 시간이 오래 걸리는 작업을 자동화할 수 있습니다. 이는 조직과 고객이 생산성을 높이고 목표를 더 쉽게 달성하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 운송 및 물류 분야에서는 생성형 AI를 사용하여 교통량 데이터와 고객 선호도에 따라 배송 일정을 생성할 수 있습니다.
• 더 나은 의사결정: 생성형 AI는 대량 데이터를 기반으로 인사이트와 추천을 생성하므로 개인과 기업이 정보에 기반하여 더 쉽게 결정을 내리게 됩니다. 예를 들어, 제조 조직은 생성형 AI를 사용하여 기존 제품 및 고객 선호도를 기반으로 새로운 제품 설계를 위한 아이디어를 생성할 수 있습니다.
• 새롭고 흥미로운 경험: 생성형 AI는 가상 및 증강 현실 등 기술 없이는 불가능했던 새롭고 흥미로운 경험을 만들 수 있습니다.

생성형 AI의 작동 방식

어떤 사용 사례에서든, 생성형 AI 솔루션을 구현하려면 데이터 과학자와 개발자의 상당한 노력이 필요합니다. 이는 대규모 데이터 세트와 정교하게 훈련된 AI 알고리즘을 통해 생성형 AI가 구현되기 때문입니다. 이 기술은 인공 지능이 인간의 언어를 처리하고 이해할 수 있도록 언어 AI 및 자연어 처리(NLP)와 함께 구축되고 배포됩니다. 생성형 AI와 NLP는 함께 사용자 프롬프트를 이해하여 텍스트, 비디오, 이미지, 오디오 등 적절한 응답을 생성할 수 있습니다.

생성형 AI 솔루션은 심층 신경망을 사용하여 텍스트를 처리하고 생성하는 대규모 언어 모델(LLM)이라는 AI 시스템을 활용합니다. 대량 데이터를 기반으로 훈련을 받고, 유사한 데이터 유형과 정보 간의 공통점을 찾아 새롭고 일관된 결과물을 생성하여 제공합니다.

LLM은 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 입력 시퀀스를 병렬 방식으로 처리하므로 기존 신경망에 비해 성능과 속도가 향상됩니다. 모델 학습은 알고리즘의 학습을 안내하고 더 정확한 결과를 얻도록 인도하는 데이터 과학자 및 분야 전문가의 입력으로도 정보를 얻습니다.

기업은 생성형 AI 솔루션을 활용하기 위해 생성형 AI 모델을 처음부터 훈련하거나, 특정 요구사항에 맞게 미세 조정할 수 있는 사전 훈련된 모델을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 일반화된 AI 챗봇 알고리즘은 조직의 고객층 및 비즈니스 모델의 특정 속성에 대해 훈련받을 수 있습니다. 또는 콘텐츠 마케팅용 텍스트를 생성하려는 모델을 특정 산업과 대상 고객에게 초점을 맞추도록 더 전문화하거나 미세 조정할 수 있습니다. 더 많은 도메인별 모델도 빠른 속도로 등장하고 있습니다. 대규모 모델과 비교했을 때, 이러한 모델은 더 작고 대상이 더 구체적인 데이터 세트로 훈련됩니다. 새로운 결과는 이러한 소규모 모델이 신중하게 소싱된 데이터에 대해 학습할 경우 더 큰 모델의 정확성을 복제할 수 있음을 나타냅니다.

개발자는 또한 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 추론 중에 벡터 데이터베이스의 최신, 독점, 기밀 데이터로 사전 훈련된 모델을 보완할 수 있습니다. 이를 통해 맞춤 구성 및 업데이트를 간소화하고, 생성된 정보의 출처를 밝혀줍니다.

다음은 고급 기술을 자랑하는 일반적인 생성형 AI 모델 3가지에 대한 간략한 개요입니다.
 

• 생성형 적대 신경망(GAN): 여기에서는 2개의 신경망인 생성자와 판별자가 동시에 훈련됩니다. 생성자는 새로운 데이터 인스턴스를 생성하고, 판별자는 이를 실제 데이터 세트와 비교하여 평가합니다. 생성자의 목표는 실제 데이터와 구분할 수 없는 데이터를 생성하는 것이며, 판별자의 목표는 두 데이터를 올바르게 구별하는 것입니다. 생성자는 시간이 지남에 따라 개선되어 점점 더 사실적인 데이터를 생성합니다.
• 변이형 오토인코더(VAE): VAE는 신경망과 확률적 모델링의 원리를 결합하여 인코딩 및 디코딩 프로세스를 통해 새로운 데이터 인스턴스를 생성합니다. VAE 모델은 입력 데이터를 해당 특성의 단순화된 표현으로 압축하며 시작됩니다. 그런 다음 단순화된 버전을 디코딩하여 입력 데이터를 원래 형태로 재구성하려고 시도합니다. 이 프로세스를 통해 VAE는 데이터의 필수 기본 기능과 매개 변수를 학습하여 더 사실적이고 맞춤화된 결과물을 생성하도록 지원합니다.
• 트랜스포머 모델: 생성형 사전 훈련 트랜스포머(GPT)와 같은 모델은 매우 일관되고 문맥에 맞는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 원래 자연어 처리 작업을 위해 설계된 이러한 모델은 대규모 데이터 세트로 훈련되며 텍스트 프롬프트를 완료하고, 언어를 번역하고, 질문에 답하고, 심지어 창의적인 글을 생성할 수도 있습니다.

생성 프로세스에서 다양한 전략을 사용하여 결과물의 창의성과 일관성의 균형을 유지할 수 있습니다. 현재 진행 중인 연구는 이러한 모델을 더 투명하게 만들고, 편향을 줄이며, 사실의 정확성을 개선하는 것을 목표로 합니다. 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 유형의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 모델을 구현하려는 노력도 있었습니다.

생성형 AI 사용 방법

기업이 생성형 AI를 적용하는 방법은 해결하려는 비즈니스 과제에 따라 달라집니다.

텍스트 생성

생성형 AI의 가장 일반적인 용도는 텍스트 생성입니다. 이 기술은 대규모 신경망의 지원으로 텍스트를 이해하고 인간이 쓴 것 같은 텍스트를 생성할 수 있습니다. 텍스트 생성은 수십 년 동안 존재했지만, 지난 몇 년 동안 눈에 띄게 발전했습니다. 널리 사용되는 용도로는 챗봇, 마케팅 콘텐츠, 언어 번역 서비스, 요약 도구, 고객 지원 응답, 비즈니스 보고서 등이 있습니다. 프로젝트에 글쓰기가 필요한 경우, 조직은 창작 프로세스의 일부로 텍스트 생성에 대해 알아볼 수 있습니다.

이미지, 비디오, 음성, 음악 생성

생성형 AI는 수백만 개의 기존 이미지로 이루어진 대규모 데이터 세트를 기반으로 패턴을 학습한 후 텍스트 프롬프트에 포함된 기준에 따라 새롭고 독창적인 이미지를 생성할 수 있습니다. 광고, 게이밍, 제품 디자인 회사는 이 기술을 사용하여 창의적인 개념을 빠르게 탐색하고 확장하며 프로토타입 제작 프로세스를 가속합니다.

또한, 조직은 생성형 AI를 사용하여 비디오와 음성을 제작하고 있습니다. 기존 비디오에 추가 프레임을 생성하거나, 완전히 새로운 장면을 생성하거나, 음성 또는 오디오를 조작 또는 추가하는 등 생성형 AI를 사용하면 이러한 작업 수행에 드는 시간과 비용을 절감할 수 있어 여러 상황에서 매력적입니다.

생성형 AI는 방대한 음악 데이터 세트로 훈련된 신경망을 사용하여 구조, 스타일, 감정적 콘텐츠를 이해함으로써 음악을 제작할 수도 있습니다. 결과물을 청취자가 좋아할지 아닐지는 인간이 만든 음악과 마찬가지로 개인적인 취향의 문제입니다.

코드 생성

생성형 AI는 기존 코드베이스와 문서에서 패턴을 학습하여 코드를 생성함으로써 개발자의 생산성을 향상할 수 있습니다. 이 기술은 자연어 프롬프트 또는 사양을 토대로 함수, 클래스 또는 전체 프로그램을 생성할 수 있습니다. 많은 조직이 생성형 AI를 사용하여 소프트웨어 개발 속도를 높이고, 일상적인 코딩 작업을 자동화하고, 디버깅 지원을 지원합니다. 이와 동시에 인간이 적절한 수준에서 감독하는 방법을 모색하여 품질, 보안, 프로젝트 요구사항과의 조화를 보장합니다.

챗봇

빠르고 효율적이며 유용한 고객 서비스는 모든 조직에서 타협할 수 없는 요구사항입니다. 그렇기 때문에 많은 기업에서 고객이 텍스트 또는 음성을 통해 상호작용을 할 수 있는 역동적이고 지능적인 대화형 AI 모델을 구현하고 있습니다. 생성형 AI는 텍스트를 이해하고 인간이 쓴 것 같은 텍스트 응답을 생성하여 챗봇을 지원합니다. 고객 서비스 외에도 AI 챗봇은 마케팅 활동을 보완하고 내부 커뮤니케이션을 지원할 수 있습니다. 또한, 웹사이트, 메시징 앱, 음성 도우미에 통합될 수 있습니다.

데이터 증강

개발자는 생성형 AI를 사용하여 합성 데이터를 생성하여 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 위한 훈련 데이터 세트를 보강하거나 모델 성능 및 일반화를 개선할 수 있습니다. 이 기술은 이미지, 텍스트 또는 기타 데이터 유형의 AI의 변형을 생성하여 제한된 데이터 세트를 확장하는 데 도움이 됩니다.

생성형 AI의 과제

신생 기술 및 지속적으로 진화하는 기술 대부분과 마찬가지로, 생성형 AI를 구현하고 사용하는 데는 다양한 어려움이 따릅니다. 원칙적으로 의사결정권자는 데이터 보안 및 개인정보 보호 위험, 컴퓨팅 리소스와 비용, 잘못된 정보가 퍼질 가능성을 포함한 윤리적, 사회적 영향을 인식해야 합니다.

사용 사례별 과제

각 생성형 AI 사용 사례에는 다음처럼 고유한 과제가 있습니다.
 

• 텍스트 생성: 매일 놀라운 발전이 이루어지고 있지만, 텍스트 생성은 절대 완벽하지 않습니다. 따라서 실제 인간이 프로세스를 감독하고, 생성된 콘텐츠의 정확성과 적합성을 보장하고, 많은 경우 생성형 AI 기술이 작성한 첫 번째 초안에 독창적이고 사려 깊고 가치 있는 아이디어와 언어를 제공하는 것이 중요합니다.
  또한, 창의성과 관련된 이유 및 법률적인 이유로 조직은 텍스트 생성의 책임 있는 사용을 위한 지침을 구현하고, 잠재적 편향을 해결하며, AI 생성 콘텐츠를 게시하기 전에 이를 검증해야 합니다.
• 이미지, 비디오, 음성, 음악 생성: 텍스트 생성과 마찬가지로 생성형 AI를 사용하여 이미지를 생성할 때는 특히 창의성, 진정성, 지식재산권과 관련된 위험 및 잠재적 우려가 있습니다. 재능 있는 인간 설계자는 생성형 AI 도구를 효과적으로 유도할 뿐만 아니라 이 기술로 생성된 이미지를 검토, 수정, 맞춤화해야 합니다.
  생성형 AI 비디오 및 음성의 잠재적 문제에는 의도하지 않은 잘못된 표현부터 딥페이크에 이르기까지 중대한 윤리적 위험이 포함됩니다. 따라서 생성형 AI 비디오와 음성은 공식 브랜드 지침과 조직의 감독을 준수하는 전문가가 책임 있게 사용해야 합니다.
  생성형 AI를 사용하여 음악을 제작할 때, 조직은 음악가들이 수천 년 동안 노래, 소리, 비트를 작곡, 연주, 공유해 왔으며, 그 과정과 결과에는 인간만의 이점이 담겨 있다는 점에 유의해야 합니다.
• 챗봇: 생성형 AI 챗봇은 일상적인 문의에 연중무휴 24시간 대응할 수 있기 때문에 인간이 더 복잡한 문제를 처리할 수 있도록 지원합니다. 그러나 다른 생성형 AI 구현과 마찬가지로, 이 기술이 달성할 수 있는 것에는 한계가 있습니다. 조직은 필요할 때 인적 지원을 제공하도록 보장해야 합니다. 게다가, 효과적인 구현에는 사용자 상호작용과 피드백을 기반으로 한 지속적인 모니터링과 개선이 필요합니다.
• 데이터 증강: 데이터 증강은 실용적인 이점 외에도 데이터 세트에서 편향을 줄이고 모델을 더 강력하게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 조직은 합성 데이터가 실제 시나리오를 정확하게 표현하였으며 새로운 편향이나 오류를 도입하지 않았는지 확인해야 합니다.

책임 있는 AI 고려 사항

AI 혁신 분야의 리더들은 이러한 위험을 낮추면서 사회를 위한 기술의 이점을 극대화하기 위해 책임 있는 AI 관행에 협력 및 전념하고 있습니다. 책임 있는 AI의 주요 특성은 다음과 같습니다.
 

• 안전하고 신뢰할 수 있으며 윤리적인 방식으로 AI 시스템을 개발, 평가, 배포하며 다양한 팀이 만든 포용적인 AI를 보장합니다.
• 인권을 존중하고, 인간의 감독을 지원하고, 투명성과 설명 가능성을 요구하며, 보안, 안전, 신뢰성, 개인정보 보호, 형평성과 포용성, 환경적 지속 가능성을 위해 노력합니다.
• 강력한 내부 및 외부 거버넌스를 준수합니다.
• 모두를 위한 책임 있는 AI 개발의 부담을 덜어내도록, 다양한 이해관계자의 연구 및 협업 이니셔티브에 참여합니다.

생성형 AI의 미래

낙관론과 활기찬 분위기는 모든 산업의 조직이 효율성을 높이고 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 생성형 AI 솔루션을 조사하도록 이끌고 있습니다. 앞으로 과학 연구부터 설계에 이르기까지, 다양한 분야에서 새로운 구현을 만나게 될 것입니다.
 

• AI 생성 시나리오와 예측을 통해 의사결정 프로세스가 개선되어 거의 모든 산업에서 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 제품 설계 및 프로토타입 제작 프로세스가 더 효율적이고 혁신적으로 발전하여 제품 출시가 빨라질 것입니다.
• 챗봇과 가상 도우미는 더 복잡한 상호작용을 처리하도록 진화하여 고객 서비스와 내부 지원이 개선될 것입니다.
• 규모에 맞는 맞춤형 콘텐츠 제작은 마케팅 및 고객 참여 전략에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

그 가능성은 가늠할 수 없을 만큼 흥미롭습니다. 그러나 조직은 책임 있는 사용을 보장하기 위해 견고한 윤리적 인공 지능 프레임워크와 거버넌스 구조를 개발해야 하며, 워크플로를 조정하고, 직원에게 새로운 기술을 가르침으로써 혁신을 달성하고, 광범위하면서도 끊임없이 증가하는 다양한 기회를 활용해야 합니다.