생성적 AI의 창의적 잠재력 발휘

Gartner에 따르면 마케팅 임원의 63%가 향후 24개월 이내에 생성 AI에 투자할 계획입니다. 그렇다면 생성 AI란 무엇이며, 왜 이것이 최우선 과제일까요 ? 인공지능의 한 범주인 제너레이티브 AI(Generative AI)는 이전 훈련 데이터세트, 하나 이상의 AI 알고리즘, '프롬프트'라는 새로운 입력을 통해 합성 데이터, 텍스트, 시각 자료, 오디오 등 광범위한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이는 조직의 창의적 프로세스와 비즈니스 프로세스를 완전히 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

Generative AI의 작동 방식: 3가지 모델 변형

생성적 AI 모델은 기존 데이터 내부의 구조와 패턴을 인식하는 신경망을 사용하여 신선하고 독창적인 콘텐츠를 생성합니다. 이러한 모델은 다양한 종류가 있을 수 있으며 두 개 이상을 결합하여 강력한 생성 AI 앱을 만들 수 있습니다. 일부 예는 다음과 같습니다.

1. 변형 자동 인코더(VAE)

일반적으로 인코더와 디코더로 표시되는 두 개의 신경망이 VAE를 구성합니다. 인코더는 입력을 보다 컴팩트하고 집중된 데이터 버전으로 변경합니다. 압축된 표현은 디코더에 필요한 데이터를 효과적으로 유지하면서 불필요한 정보를 제거합니다. 인코더와 디코더는 함께 작동하여 쉽고 효율적인 데이터 표현 방법을 식별합니다.

2. 확산 모델

훈련 중에 이러한 모델은 순방향 확산과 역방향 확산을 포함하는 이중 단계 기술을 수행합니다. 순방향 확산에는 훈련 데이터에 무작위 노이즈가 점진적으로 도입되는 과정이 포함됩니다. 앞으로는 데이터를 재조립하기 위해 노이즈가 점진적으로 제거됩니다.

모델은 완전히 무작위 노이즈를 사용하여 새로운 데이터를 생성하기 위해 역 노이즈 제거 방법을 시작합니다. 이 2단계 프로세스는 수백 또는 무한한 레이어의 학습을 용이하게 합니다.

3. 생성적 적대 네트워크(GAN)

2014년에 도입된 GAN은 두 개의 신경망 간의 경쟁을 포함합니다. 생성기는 새로운 예제를 생성하고, 판별기는 생성된 콘텐츠가 진짜인지 아니면 조작되었는지 판단합니다.

두 모델 모두 동시에 훈련됩니다. 판별자가 생성된 콘텐츠를 식별하는 능력을 향상시키고 생성자가 더 높은 품질의 콘텐츠를 생성함에 따라 둘 다 더욱 지능화됩니다. 이러한 반복 프로세스를 통해 양 당사자는 제작된 자료가 기존 콘텐츠와 구별되지 않을 때까지 지속적으로 향상됩니다.

생성적 AI 모델의 발전은 훈련 중에 비지도 또는 반지도와 같은 다양한 학습 방법론을 사용할 수 있다는 것입니다.

결과적으로 조직은 레이블이 지정되지 않은 방대한 양의 정보를 활용하여 보다 빠르고 간단하게 기초 모델을 개발할 수 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 기초 모델은 다양한 작업을 실행할 수 있는 AI 시스템의 기반 역할을 할 수 있습니다.

생성적 AI의 응용

알고리즘 모델이 더욱 정교해짐에 따라 생성 AI 사례와 사용 사례가 다양한 산업과 업종에 걸쳐 확산되고 있습니다.

1. 예술과 디자인 분야

이미지 생성 및 스타일 전송을 위한 생성 모델을 사용함으로써 예술가는 독특하고 미학적으로 매력적인 예술 작품을 만들 수 있습니다. 또 다른 접근 방식은 생성 모델이 텍스트 설명을 일치하는 시각적 표현으로 바꾸는 텍스트-이미지 생성입니다.

또한 이 기술은 3D 모델이나 애니메이션을 생성하고 낙서/스케치를 사실적인 이미지로 변환할 수 있습니다. Google AI 부문의 DeepDream Generator, Midjourney 및 WOMBO Dream(대체 불가능한 토큰 또는 NFT 생성 도구)은 모두 이 사용 사례의 생성 AI 예입니다.

2. 콘텐츠 제작에 있어서

생성적 AI는 콘텐츠 제작의 여러 측면을 자동화함으로써 마케팅 담당자가 시간과 리소스를 절약하여 출시 기간을 단축할 수 있도록 해줍니다. AI 모델은 무엇보다도 이메일 캠페인, 소셜 미디어 게시를 위한 프로토타입 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 인간 마케팅 담당자는 이 콘텐츠를 조정하고 개인화할 수 있습니다.

예를 들어 Writesonic, Jasper 및 Copy.ai는 마케팅 담당자가 고품질 카피를 빠르게 생성하는 데 도움을 줄 수 있는 AI 작성 도구입니다. Gen AI는 AI를 사용하는 진정으로 파괴적인 방법인 시각적 콘텐츠 마케팅에도 도움이 될 수 있습니다.

또 다른 생성 AI 사례는 기존 콘텐츠를 수정하는 프로세스입니다. AI는 데이터와 사용자 피드백의 추세를 조사하여 통찰력 있는 권장 사항과 개선 아이디어를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 Phrasee와 같은 도구를 사용하면 광고 문구와 고객 커뮤니케이션에서 향상된 결과를 얻을 수 있는 영역을 정확히 찾아낼 수 있습니다.

3. 비즈니스와 혁신

마케팅 담당자와 비즈니스 리더에게 가장 어려운 과제 중 하나는 판도를 바꾸는 새로운 아이디어를 지속적으로 제시하는 힘든 작업입니다.

생성적 AI 모델은 혁신적인 권장 사항과 다양한 관점을 통해 아이디어 세션의 생산성을 향상할 수 있습니다. AI에서 생성된 이러한 개념은 신선하고 혼란스러운 아이디어를 위한 공명판 또는 킥스타터 역할을 할 수 있으며 결국에는 독특한 새로운 전략을 개발할 수 있습니다.

실제로 PwC의 예측에 따르면 전체 경제 이익의 45%는 2030년까지 소비자 수요를 대폭 증가시킬 예정인 AI 기반 제품 개선에 기인할 것입니다.

이는 수년이 지나면서 AI가 향상된 개인화, 매력 및 경제성과 함께 제품 범위와 재고를 확장할 것이기 때문입니다.

생성 AI의 이점

생성적 AI가 무엇인지 이해하고 이를 비즈니스 전략에 과감하게 통합하면 다음이 가능합니다.

1. 창의성과 협업 혁신 강화

기업에서는 제품 개발을 더욱 협업적으로 만들기 위해 끊임없이 새로운 방법을 시도하고 있습니다. 가장 일반적인 두 가지는 해커톤 및 크라우드소싱과 같은 아이디어 경쟁입니다. 그러나 조직은 생성된 다양한 아이디어를 구현하는 데 도움이 필요합니다.

개념을 평가하려면 체계적인 접근 방식이 필요할 수 있습니다. 또는 기여자가 자신의 아이디어를 실행 가능하게 만드는 데 필요한 세부 정보를 제공하는 것이 어려울 수도 있습니다. 서로 다른 개념을 통합하는 것은 또 다른 장애물입니다. 이는 방대한 양의 다양한 데이터 유형을 처리하고 분석하는 생성 AI의 도움으로 피할 수 있습니다.

소비자나 직원의 창의성을 자극하여 획기적인 아이디어를 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 더욱이 미개발 개념의 품질을 향상시켜 혁신을 더욱 민주화할 수 있습니다.

2. 콘텐츠 제작 프로세스 간소화

콘텐츠 개발에 대한 기존 접근 방식에는 일반적으로 수많은 이해관계자와 팀이 참여하는 장기간의 제작 주기가 포함됩니다. Generative AI는 콘텐츠 생성을 자동화하고 프로세스를 가속화하여 제작 시간과 비용을 줄입니다.

자연어 처리(NLP)를 통해 조직은 독립적인 인간 창작자에 비해 상당히 짧은 시간 내에 제품 설명, 블로그 항목, 소셜 미디어 게시물과 같은 뛰어난 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

마케팅 담당자들은 Salesforce 연구에 따르면 생성적 AI가 작업량을 주당 5시간 이상 줄일 것으로 예상합니다. 이는 연간 1개월 이상의 작업량에 해당합니다.

3. 고객 경험을 개인화하고 맞춤화하세요

생성적 AI의 수많은 사례는 알고리즘이 고객 경험을 맞춤화하고 개별화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여줍니다.

예를 들어, 제품 설명이 확실한 개인적 반응을 불러일으키는 시나리오를 생각해 보세요. 이는 인구 통계, 지리적 위치, 검색 기록 및 사용자 분류에 따라 정확하게 분류된 청중에 맞게 설명을 수정하는 생성적 AI를 통해 달성됩니다. 또한 이 기술을 통해 마케터는 다양한 세그먼트에 대한 다양한 제품 특성을 강조하면서 대규모로 개인화된 이메일 캠페인을 시작할 수 있습니다.

또한 생성적 AI 챗봇은 상황에 맞는 추론을 통해 개인화를 촉진합니다. 소비자 문의를 분석하여 관련성이 있을 뿐만 아니라 고도로 개별화된 응답을 제공합니다.

마지막으로 브랜드 웹사이트의 검색 경험을 향상시킬 수 있습니다. 텍스트 외에도 입력된 이미지, 음성 쿼리, 간단한 비디오 클립을 해석할 수 있도록 검색 표시줄의 용량이 향상됩니다.

윤리적 고려 사항: 생성 AI의 과제는 무엇입니까?

생성 AI는 콘텐츠 제작에 있어 상당한 잠재력을 보여주지만 한계도 있습니다. AI는 또한 윤리적 고려 사항, 문화적 미묘함 또는 상황적 요인에 대한 제한된 이해로 인해 불쾌하거나 중요하지 않은 자료를 생성할 수도 있습니다. 이로 인해 학습 데이터의 결과인 출력에 편향이 널리 퍼질 수 있습니다.

또한 생성된 콘텐츠의 품질이 다양하여 때로는 비논리적이거나 잘못된 결론이 나올 수도 있습니다. 이 현상은 AI 환각 으로 알려져 있으며, 환각에 대한 주목할만한 생성 AI 사례는 다음과 같습니다.

James Webb 우주 망원경이 우리 태양계 너머 행성의 예비 영상을 수집했다는 Google의 Bard 챗봇 의 진술은 잘못된 것입니다.

더욱이 인공지능이 생성한 저작물에 대한 소유권은 논쟁의 여지가 있으며 국가마다 다를 수 있습니다. 예를 들어 미국의 저작권법에는 “인공지능이 생성한 이미지에는 보호에 필요한 ‘인간 저작자’가 없다”고 명시돼 있다.

콘텐츠 제작에 AI를 사용하는 합법성을 보장하기 위해 마케터가 직면해야 할 또 다른 문제는 표절입니다. 마지막으로, 조직은 Gen AI를 워크플로에 통합할 때 일자리 손실에 대한 두려움을 해결해야 합니다.

비즈니스 리더를 위한 생성적 AI 기회

Generative Al은 기업과 창의적인 작업 흐름에 막대한 잠재력을 갖고 있으며 개별화된 셀프 서비스를 촉진하여 고객 참여를 향상할 수 있습니다.

소프트웨어 개발, 세금 청구 처리 등 대량의 작업이 필요한 업무를 자동화합니다. 또한 Gen AI 및 NLP는 팀이 계약, 청구서, 고객 피드백, 규정 및 성과 평가와 같은 중요한 비정형 데이터의 다양한 하위 집합의 중요성을 관리하고 처리하며 궁극적으로 이해하는 데 도움이 됩니다 .

생성적 AI의 진정한 영향과 그것이 기술 스택에 적합한 위치를 인식함으로써 우리 시대의 이 획기적인 기술로부터 최대 수익을 얻을 수 있습니다.