제너레이티브 AI의 마법과 작동 원리 해독

지난 몇 달 동안 네트워크의 사람들이 AI를 사용하여 원본 예술 작품을 제작하고 공유하는 것을 보았을 것입니다. 르네상스 스타일의 예술을 반영하거나 초현실주의 시나리오를 통합하여 미학적으로 변경된 셀카를 관찰했을 수도 있습니다. 현재 "바이럴"한 이 기술을 생성 인공 지능이라고 합니다.

최종 사용자에게 생성 AI는 거의 마법처럼 보입니다. 웹 앱이 시각화할 일련의 단어부터 스크립트 작성에 이르기까지 고유한 인간 입력에 대해 100% 독창적인 응답을 제공할 수 있는 방법은 기적입니다! 이 "크리스마스 기적"은 기술이 내부 작업(강력한 데이터 처리 및 정교한 분석에 의존)을 블랙박스에 넣고 최종 결과만 제시하기 때문에 발생합니다.

이번 연휴를 맞아 우리는 정기적으로 헤드라인을 장식하는 AI 혁신인 생성 AI를 공개합니다. 생성 AI의 마법을 가능하게 하는 것은 무엇입니까? 이 매혹적인 기술을 해독해 봅시다.

제너레이티브 AI란? 정의와 의미

제너레이티브 AI(Gen-AI)는 문학, 그래픽, 음악과 같은 새로운 자료를 생성하는 AI의 한 형태입니다. 이러한 시스템은 방대한 데이터 세트를 기반으로 구축되며 머신 러닝 기술을 사용하여 교육 예제에 필적하는 새로운 자료를 생성합니다.

일반적으로 컴퓨터가 단어, 비디오 및 오디오 파일, 사진 또는 코드와 같은 기존 데이터를 활용하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 무인 및 반인도 기계 학습 방법과 관련이 있습니다. 목표는 진품처럼 보이는 완전히 독특한 인공물을 생산하는 것입니다.

Gartner에 따르면 생성 AI는 무엇보다도 디지털 제품 개발을 변화시킬 것으로 예상됩니다. 디지털 제품의 품질, 성능 및 접근성을 높이는 동시에 시장 출시 기간을 단축할 것입니다. 이것은 순전히 마법 같은 품질과는 별개로 제너레이티브 AI의 많은 상업적 이점 중 하나입니다. 기술은 건축과 같은 산업 분야를 포함하여 마케팅 및 디자인과 같은 창의적인 분야에서 특히 중요합니다.

제너레이티브 AI는 어떻게 작동합니까?

생성 AI라는 용어는 감독되지 않은 학습 방법을 활용하여 새로운 디지털 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 또는 코드를 생성하는 모든 형태의 인공 지능을 설명하는 데 사용됩니다. 내부 작업은 솔루션마다 다를 수 있습니다. 즉, 그것이 어떻게 포장되어 있든 상관없이 Gen-AI의 마법에 대한 몇 가지 공통된 사실이 있습니다.

첫째, 이 경우 "차별적"이 의미하는 입력 간에 분류를 수행하는 차별적 AI와 다릅니다. 식별 학습 알고리즘의 목적은 훈련 중에 학습된 내용을 기반으로 들어오는 입력에 대한 판단을 내리는 것입니다. 반대로 생성 AI 모델의 목표는 합성 데이터를 생성하는 것입니다.

훈련 단계 동안 이러한 AI 모델에 제한된 수의 매개변수가 제공됩니다. 본질적으로 이 전략은 훈련 데이터의 가장 중요한 특성에 대한 자체 판단을 공식화하도록 모델에 도전합니다.

생성 AI 기술은 세 가지 유형이 있습니다.

• Generative Adversarial Networks 또는 GANs : 이미지 및 언어 입력 모두에서 시각적 또는 멀티미디어 출력을 생성할 수 있는 기술입니다.
• 트랜스포머 기반 모델 : GPT(Generative Pre-Trained) 언어 모델과 같은 기술은 인터넷 기반 데이터를 활용하여 웹 사이트 기사, 보도 자료 및 백서와 같은 텍스트 자료를 생성할 수 있습니다.
• Variational auto-encoders : 인코더는 입력을 압축된 코드로 코딩하고, 디코더는 이 코드를 압축 해제하여 원래 정보를 재생합니다.

제너레이티브 AI(특히 GAN)는 본질적으로 준감독(semi-supervised)되는 경우가 많습니다. 준지도 AI 학습은 비지도 학습을 위한 레이블이 지정되지 않은 교육 자료와 함께 지도 학습을 위한 레이블이 지정된 교육 예제를 효과적으로 사용합니다. 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하면 레이블이 지정된 데이터 범위를 넘어 예측 모델을 생성할 수 있는 시스템 개발이 용이해집니다.

생성 AI가 딥 페이크와 연결되는 경우가 많음에도 불구하고 창의적인 작업의 일부인 반복적인 절차를 자동화하는 데 점점 더 중요한 도구가 되고 있습니다.

제너레이티브 AI는 어디에서 마법을 발휘할 수 있습니까? 주요 사용 사례

다음은 생성 AI의 가장 유망한 구현입니다.

1. 일러스트레이션을 위한 이미지 생성

생성 AI를 사용하여 개인은 단어를 시각적으로 변환하고 지정된 컨텍스트, 주제 또는 장소를 기반으로 사실적인 그래픽을 생성할 수 있습니다. 마케팅 캠페인 크리에이티브 디자인과 같은 전략적인 이유로 이러한 그래픽 요소를 적용하는 것이 중요합니다.

2. 이미지를 사진으로 변환

초보적인 그림이나 스케치를 바탕으로 사실적인 묘사가 가능합니다. 이것은 맵 디자인, X-레이 결과 시각화 등에 응용할 수 있습니다. 이 특정 생성 AI 사용 사례는 의료 부문에서 매우 중요합니다.

3. 이미지 대 이미지 생성

여기에는 본질적인 속성을 유지하면서 색상, 재료 또는 모양과 같은 이미지의 외부 특성을 변경하는 것이 포함됩니다. 이에 대한 예는 주간 사진을 야간 사진으로 변환하는 것입니다. 이것은 소매 및 비디오/이미지 감시와 같은 분야에 적용됩니다.

4. 음악 경험 최적화

오디오 개발 기술을 활용하여 광고 및 기타 창의적인 목적을 위한 신선한 오디오 자료를 제작할 수 있습니다. Generative AI는 소셜 미디어나 Spotify와 같은 다른 플랫폼에서 음악 감상 경험을 개선하는 짧은 클립이나 오디오 스니펫을 생성할 수도 있습니다.

5. 텍스트 생성

마케팅, 게임 및 커뮤니케이션 부문에서 생성 AI는 종종 대화, 제목 및 광고를 생성하는 데 활용됩니다. 이러한 기능은 소비자와의 실시간 채팅 상자 또는 제품 세부 정보, 블로그 및 소셜 미디어 자료 생성에 사용될 수 있습니다.

6. 장비 설계

Generative AI는 기계 구성 요소 및 하위 어셈블리를 생성할 수 있습니다. 재료 효율성, 명확성 및 제조 효율성을 염두에 두고 설계를 최적화할 수 있습니다. 경우에 따라 디자인을 3D 인쇄 기계에 공급하여 부품을 100% 자동으로 얻을 수 있습니다. 정말 기적입니다!

7. 코딩

소프트웨어 개발은 ​​사람이 코딩할 필요 없이 코드를 생성할 수 있는 능력 때문에 생성 AI의 또 다른 응용 분야입니다. 코드 개발은 전문가와 비기술자 모두가 달성할 수 있습니다. 이 접근 방식에서 제너레이티브 AI는 코드 없는 애플리케이션 개발의 진화에서 다음 단계를 나타냅니다.

제너레이티브 AI가 인간 노동자를 대체할 것인가?

어떤 사람들은 생성 AI 시스템, 특히 가상의 내러티브나 예술을 만들어 인간의 독창성을 복제하는 시스템에 대해 걱정합니다. 이것은 기술의 한계와 그것이 인간의 삶에 미치는 영향에 대한 더 광범위한 논의로 이어집니다. 사람들은 생성 AI를 작업 대체 도구로 볼 수 있지만 이러한 신기술에는 종종 HITL(Human-In-The-Loop) 측면이 포함됩니다. 이로 인해 새로운 고용 위치가 개발될 수 있습니다.

2030년까지 AI는 세계 경제를 15조 7000억 달러(26%)로 향상시킬 것으로 예상됩니다. AI가 특정 산업을 자동화할 것이라는 사실에도 불구하고 연구에 따르면 자동화로 인한 모든 고용 손실은 장기적으로 대응할 수 있는 것 이상일 가능성이 높습니다. 이는 이러한 신기술이 가능하게 한 더 큰 경제적 영향 때문입니다. Gartner는 기업이 경쟁 우위를 확보하려면 인력 역학, 비즈니스 프로세스 및 도구를 조정하여 생성 AI를 즉시 사용해야 한다고 제안합니다.

제너레이티브 AI의 과제는 무엇입니까?

생성 AI는 처음 사용할 때 일종의 크리스마스 기적처럼 보일 수 있지만 몇 가지 함정이 있습니다. 첫 번째 문제는 제어하기 어렵다는 것입니다. 생성 AI는 자가 학습이 가능하기 때문에 행동을 규제하고 예측하기 어렵습니다. 종종 제공되는 결과는 기대치보다 훨씬 낮거나 기대치와 매우 다릅니다.

또한 알고리즘이 작업을 수행하기 위해서는 엄청난 양의 학습 데이터가 필요합니다. 제한된 학습 데이터를 사용하면 완전히 독창적인 결과가 아닌 반복적인 결과만 받게 됩니다. 일부 애플리케이션은 개인 수준 데이터의 프라이버시와 인공 지능의 윤리적 파급 효과에 대한 우려를 제기합니다.

현재 제너레이티브 AI에 대한 과대 광고는 어디에나 있을 수 있으므로 비즈니스 결과에 대한 실용적인 기대치를 설정하기가 어렵습니다. 이것은 근래에 가장 큰 도전입니다. 가장 최신의 대중적인 AI 프레임워크를 검토하여 이 새로운 기술의 정확한 범위와 범위를 이해하고 실제로 이 "크리스마스 기적"을 측정 가능한 결과로 변환하십시오!

읽어주셔서 감사합니다. 즐거운 휴일 보내세요!