생성 AI란 무엇인가? 종합 가이드

인공지능은 어디에나 있는 것 같습니다. 미래에 대한 흥분, 두려움, 추측이 헤드라인을 지배하고 있으며, 우리 중 많은 사람들이 이미 개인 및 업무 활동에 AI를 사용하고 있습니다.

물론 사람들이 최신 AI 도구를 언급할 때 이야기하는 것은생성적인공지능이다. 생성 AI의 혁신을 통해 기계는 인간의 간단한 쿼리를 기반으로 에세이, 노래 또는 독창적인 예술 작품을 빠르게 만들 수 있습니다.

그렇다면 생성 AI란 무엇인가? 어떻게 작동하나요? 그리고 가장 중요한 것은 이것이 귀하의 개인적, 직업적 노력에 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

이 가이드에서는 생성 AI의 세계를 자세히 살펴봅니다. 우리는 다양한 생성 AI 모델, 일반적이고 유용한 AI 도구, 사용 사례, 현재 AI 도구의 장점과 한계를 다룹니다. 마지막으로 기술이 향하는 제너레이티브 AI의 미래와 책임 있는 AI 혁신의 중요성을 생각해 봅니다.

목차

• 생성 AI란 무엇인가?
• 생성 AI 작동 방식
• 생성적 AI 모델
• 생성적 AI 도구
• 생성적 AI 사용 사례
• 장점 및 혜택
• 단점과 한계
• 생성 AI의 미래
• 결론

생성 AI란 무엇인가?

생성적 AI(Generative AI)는 텍스트, 이미지 또는 기타 종류의 콘텐츠 등 원본 출력을 생성하기 위해 모델이 대량의 원시 데이터에 대해 훈련되는 특정 기계 학습 분야를 의미합니다.

AI 또는 기계 학습은 과거 데이터를 기반으로 통계적으로 가능한 예측을 수행하는 것입니다. 예를 들어, 전통적인 기계 학습 기술을 사용하여 "공식적" 또는 "재미 있음"과 같은 가능한 어조 목록에서 글의 어조를 예측할 수 있습니다. 이러한 기술은 많은 예를 기반으로 텍스트의 톤 속성 모델을 구축한 다음 해당 모델을 사용하여 새로운 입력을 평가합니다.

비유는 다음과 같습니다. 누군가가 당신에게 백만 개의 공식적인 이메일의 예를 보여준 다음 새 이메일을 보여 준다면, 당신은 그것이 공식적인 톤인지 아닌지를 판단할 수 있을 것입니다. 생각을 처리하는 데 걸리는 시간 동안 당신의 두뇌는 이메일의 특정 특성(제목, 길이, 정중한 어휘 등)을 인식하고 그것이 "공식적인" 모델에 적합하다는 것을 깨닫게 될 것입니다. 매우 높은 수준에서 전통적인 기계 학습은 거의 동일한 방식으로 작동합니다.

하지만 국회의원에게 새로운 공식 이메일을 쓰고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 이것이 생성 AI의 영역이다. 다른 형태의 기계 학습과 마찬가지로 생성 AI는 여전히 세계의 모델을 구성하기 위해 예제를 학습하여 새로운 입력에 대해 예측할 수 있습니다. 그러나 생성적 AI 모델이 성공하려면 일반적으로 훨씬 더 많은 양의 데이터에 대해 교육을 받아야 하며 모델 자체도 더 복잡해야 합니다. 데이터 과학자들은 신경망이라고 알려진 일종의 기계 학습 기술을 사용하여 생성적 AI 모델을 구축합니다.

국회의원에게 공식 이메일을 작성하려면 생성 AI 모델은 "공식적인" 글쓰기가 어떤 것인지, 이메일이 일반적으로 어떻게 구성되어 있는지, "의원"이 무엇인지 이해해야 합니다. 놀랍게도 아무도 이러한 개념을 하드코딩하거나 이를 결합하는 방법을 설명하지 않습니다. 모델은 놀라울 정도로 많은 양의 원시 텍스트(예: 공용 인터넷에 있는 모든 것)에 대한 교육을 통해 이를 스스로 학습합니다. 이를 통해 본질적으로 "의원에게 보내는 공식 이메일"을 나타낼 가능성이 가장 높은 새 이메일을 단어별로 예측할 수 있습니다.

생성 AI 작동 방식

생성 AI의 작동 방식을 가장 잘 이해하기 위해 작업을 간단한 단계로 나누어 보겠습니다.

1 사용자가 프롬프트를 입력합니다.

제너레이티브 AI는 인간이 입력한 프롬프트에 응답합니다. 예를 들어, 누군가가 "프로젝트 관리자로 채용 제안에 대한 전문적인 수락 편지를 작성하세요"와 같은 프롬프트를 입력할 수 있습니다. 프롬프트가 더 구체적이고 잘 작성될수록 모델이 만족스러운 결과를 생성할 가능성이 높아집니다.프롬프트 엔지니어링이라는 용어는 생성 AI 도구에서 더 높은 품질과 더 정확한 결과를 얻기 위해 프롬프트의 문구를 조정하거나 추가 지침을 포함하는 프로세스를 의미합니다.

프롬프트가 항상 텍스트로 제공되는 것은 아닙니다. 생성 AI 시스템의 유형(이 가이드의 뒷부분에 자세히 설명)에 따라 프롬프트가 이미지, 비디오 또는 기타 유형의 미디어로 제공될 수 있습니다.

2 생성 AI 도구는 프롬프트를 분석합니다.

다음으로, 생성적 AI는 프롬프트를 분석하여 사람이 읽을 수 있는 형식에서 기계가 읽을 수 있는 형식으로 바꿉니다. 이 예의 목적을 위해 텍스트를 고수하면서 모델은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 프롬프트의 지침을 인코딩합니다.

이는 긴 텍스트 덩어리를 단어 또는 단어의 일부를 나타내는 토큰이라는 더 작은 단위로 분할하는 것부터 시작됩니다. 모델은 훈련 데이터에서 학습한 문법, 문장 구조 및 기타 여러 종류의 복잡한 패턴과 연관성의 맥락에서 이러한 토큰을 분석합니다. 많은 생성 AI 도구가 더 긴 대화에서 컨텍스트를 유지할 수 있기 때문에 여기에는 이전에 모델에 제공한 프롬프트도 포함될 수 있습니다.

3 도구는 예측 출력을 생성합니다.

모델이 프롬프트에 대해 인코딩한 모든 것을 사용하여 가장 합리적이고 통계적으로 가능성이 높은 응답을 생성하려고 시도합니다. 본질적으로 모델은 "지금까지 세상에 대해 내가 알고 있는 모든 것을 기반으로 하고 이 새로운 입력을 바탕으로 다음에는 무엇이 올 것인가?"라고 자문합니다.

예를 들어, 당신이 이야기를 읽고 있는데 페이지 끝에 도달했을 때 "어머니가 대답했습니다"라고 적혀 있고 다음 단어가 다음 페이지에 있다고 상상해 보세요. 페이지를 넘기면 다음 단어가 무엇일 것 같나요? 당신이 세상에 대해 일반적으로 알고 있는 지식을 바탕으로 몇 가지 추측을 할 수 있습니다.전화일 수도 있고문자 메시지,전화,문또는질문일 수도 있습니다. 이야기에서 이 이전에 어떤 일이 일어났는지 알면 더 많은 정보를 바탕으로 추측하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

본질적으로 이는 ChatGPT와 같은 생성 AI 도구가 프롬프트로 수행하는 작업이므로 보다 구체적이고 자세한 프롬프트가 더 나은 결과를 내는 데 도움이 됩니다. “개에 관한 재미있는 시를 써 보세요.”와 같은 시나리오가 시작됩니다. 그런 다음 세계와 그 안의 관계에 대한 복잡한 모델을 사용하여 단어 하나하나 이야기를 완성하려고 합니다. 결정적으로, 생성적 AI 도구는 인간 피드백을 통한 강화 학습이라는 과정을 거쳐 인간이 승인할 반응을 선호하는 방법을 학습합니다.

생성 AI 도구를 사용해 본 적이 있다면 매번 다른 결과가 나온다는 것을 알게 될 것입니다. 동일한 질문을 두 번 물어도 도구는 약간 다른 방식으로 응답합니다. 매우 높은 수준에서 그 이유는 생성 AI의 응답을 현실적으로 만드는 데 어느 정도의 무작위성이 핵심이기 때문입니다. 도구가 항상 매 턴마다 가장 가능성이 높은 예측을 선택하는 경우 종종 의미가 없는 출력으로 끝나게 됩니다.

생성적 AI 모델

생성 AI에는 다양한 기술이 사용됩니다. 핵심적으로 그들은 모두 인간의 두뇌가 작동하는 방식과 유사한 아키텍처 유형인 신경망을 사용합니다. 또한딥 러닝이라는 용어는 단순히 3개 이상의 레이어(가장 기본적인 레이어를 넘어서는 모든 신경 네트워크)를 포함하는 신경 네트워크를 의미하는 용어를 들을 수 있습니다.

신경망은 상호 연결된 노드의 레이어로 구성됩니다. 각 노드에는 훈련 데이터에서 학습한 내용을 기반으로 입력의 단일 측면을 처리하는 데 특화된 자체 통계 모델이 있습니다. 뇌의 일부가 다양한 작업에 전념하는 방식과 유사하게(익숙한 얼굴을 볼 때 특정 뉴런이 활성화될 수 있음) 신경망의 다양한 부분이 서로 다른 패턴과 관계를 인식합니다.

각 개별 결정은 간단하지만(예를 들어 하나의 노드는 단어가 명사인지 아닌지를 전문적으로 인식할 수 있음) 최종 예측은 이러한 모든 결정이 함께 모여 매우 복잡한 출력을 초래하는 도미노 효과입니다.

데이터 과학자가 실제로 신경망을 사용하여 생성 AI 모델을 구축하는 방법은 다양합니다. 가장 일반적인 종류의 아키텍처는 다음과 같습니다.

GAN(생성적 적대 신경망) 및 VAE(변형 자동 인코더) : 이미지 생성에 사용되는 이 두 클래스의 모델은 2010년대 중반부터 인기를 끌기 시작하여 현재의 생성적 AI 붐을 예고했습니다.GAN을 사용하면 하나의 신경망이 출력을 생성하고 다른 네트워크는 그것이 진짜인지 가짜인지 확인하려고 시도합니다. 이러한 앞뒤 이동은 모델이 훈련될 때 더 똑똑해집니다. VAE는 이미지 부분의 인코딩을 생성한 다음 인코딩 부분을 샘플링하고 디코딩하여 완전히 새로운 이미지를 만듭니다.

확산 모델: 생성 AI의 확산 모델에서는 가우시안 노이즈 추가를 통해 훈련 데이터가 파괴된 다음 해당 노이즈 추가를 역전시켜 복구합니다.가우스 노이즈를 추가하는 것은 이미지의 픽셀을 뒤섞는 것으로 생각할 수 있습니다. 종형 곡선을 따라 존재하는 확률을 기반으로 추가되므로 노이즈는 "가우스"입니다. 모델이 노이즈를 반전시키면 해당 확률을 디코딩하여 예측을 하므로 동일한 프롬프트에서도 매번 원본 이미지가 생성됩니다.

LLM(대형 언어 모델): 이 유형의 모델은 변환기라는 신경망 아키텍처를 사용합니다.변환기는 본질적으로 입력 시퀀스의 모든 단어를 동시에 고려하고 이들이 어떻게 관련되어 있는지 파악할 수 있으므로 텍스트를 이해하고 생성하는 데 특히 유용한 기술입니다. 변환기라는 개념은 2017년부터 존재해 왔지만, 방대한 양의 교육 데이터를 적용하고 인간 강화를 통해 모델 성능을 개선함으로써 오늘날 생성 AI 자연어 도구를 통해 볼 수 있는 획기적인 발전을 이루었습니다.

하이브리드 모델: 하이브리드 모델은 규칙 기반 계산을 기계 학습 및 신경망과 결합하여 AI 시스템 운영에 대한 인간의 감독을 제공합니다.기본적으로 위의 생성 AI 모델 중 하나를 가져와 작동 후 또는 작동 중에 규칙 또는 논리 기반 시스템에 적용할 수 있습니다.

생성적 AI 도구

업무, 연구 또는 개인 활동을 위해 이미 보다 눈에 띄는 생성 AI 도구 중 일부를 사용했을 수도 있습니다. 예를 들어 OpenAI의 ChatGPT는 파티 초대장 작성부터 난해하고 전문적인 질문에 대한 답변 찾기에 이르기까지 모든 작업에 일반적으로 사용됩니다.

ChatGPT는 LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 사용자의 자연어 프롬프트를 처리하고 간단한 대화식 응답을 제공합니다. 이 도구는 챗봇이나 실제 사람과의 메시지 교환과 유사하므로 이름이 붙여졌습니다. Google의 Gemini는 LLM을 사용하여 사용자 프롬프트에 고유한 응답을 제공하는 또 다른 생성 AI 도구입니다. ChatGPT와 매우 유사하게 작동합니다.

LLM은 소비자가 사용할 수 있는 유일한 생성 AI 유형이 아닙니다. OpenAI의 또 다른 생성 AI 혁신인 DALL-E는 확산 모델을 사용하여 원본 이미지를 생성합니다. 예를 들어, 사용자는 앙리 마티스(Henri Matisse)의 야수파 스타일로 농구 코트에서 말을 타고 있는 개구리의 이미지를 생성하도록 DALL-E에 요청할 수 있습니다. 이 도구는 신경망과 방대한 데이터 세트를 활용하여 사용자가 원하는 스타일 요소와 이미지 콘텐츠에 대한 특정 요청을 통합한 원본 이미지를 생성합니다.

이는 생성적 AI 도구의 더 널리 알려진 예 중 일부이지만 다른 다양한 도구도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Grammarly는 생성 AI를 사용하여 사람들이 이미 글을 쓰는 곳 어디에서나 글의 명확성과 정확성을 향상시킬 수 있도록 돕는 AI 글쓰기 도구입니다.

Grammarly의 생성 AI를 사용하면 이메일, 기사, 보고서 및 기타 프로젝트를 위한 효과적인 고품질 콘텐츠를 쉽고 빠르게 생성할 수 있습니다. 예를 들어 부서에 회사 행사에 초대하는 그룹 이메일이나 비즈니스 문서에 대한 요약이 포함됩니다.

생성적 AI 사용 사례 및 애플리케이션

생성적 AI의 잠재적인 용도는 전문적이든 개인이든 다양한 산업과 애플리케이션에 걸쳐 있습니다. 고려해야 할 몇 가지 생성적 AI 사용 사례는 다음과 같습니다.

보건 의료

• 진단 기준 및 임상의 메모를 기반으로 환자 처방전 생성
• 약속 중에 기록한 메모를 기반으로 요약 작성
• ER 또는 원격 의료 분류 작업 - 생성 AI 도구는 환자의 증상을 기록하고 임상의가 환자를 만나기 전에 볼 수 있도록 요약을 생성할 수 있습니다.
• 대량의 환자 금융 데이터에서 보험 사기 사례 발견

은행 업무 및 재원

• 잠재적인 사기 활동 자동 감지
• 재무 예측 생성
• 전문적이고 섬세한 고객 지원 제공
• 다양한 제품 및 서비스의 과거 성과에 대한 재무 데이터를 기반으로 마케팅 계획 수립

마케팅

• 헤드라인 및 마케팅 카피의 A/B 테스트를 위한 다양한 버전의 랜딩 페이지 생성
• 다른 위치에 대해 동일한 판매 페이지의 고유한 버전 만들기
• 기존 콘텐츠의 성과 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠 아이디어 얻기
• 마케팅 캠페인을 위한 새로운 이미지나 인포그래픽을 빠르게 생성
• 마케팅 비디오에 사용할 고유한 악보 생성

엔터테인먼트 및 공연

• 홍보 자료를 위한 독특한 이미지 만들기
• 가상 현실을 위한 새로운 몰입형 환경 및 시나리오 구축
• 영화, TV, 연극의 새로운 대본이나 아이디어를 위한 신속한 스토리보드 작성
• 촬영하기 어렵거나 불가능한 시나리오의 캐릭터를 묘사하여 컴퓨터 생성 이미지 개선

생성 AI의 장점 및 장점

위의 사용 사례에서 볼 수 있듯이 생성 AI는 효율성과 자동화 측면에서 탁월한 이점을 제공합니다. 간단히 말해서, 작업의 지루한 측면을 자동화하여 더 많은 작업을 더 빠르게 수행할 수 있게 해줍니다.

이러한 이점은 아마도 선별 관련 작업 및 임상의 관리를 포함하는 의료 사례에서 가장 분명하게 드러날 것입니다. 이러한 활동을 생성 AI에 아웃소싱함으로써 임상의는 더 많은 환자를 진료하고 각 환자에게 더 많은 시간을 할애하며 더 나은 진료를 제공할 수 있습니다.

마케팅 담당자의 경우 생성 AI로 절약된 시간도 상당합니다. 여러 버전의 마케팅 캠페인을 만들고, 다양한 인구통계에 맞게 메시지를 조정하고, 고유한 시각적 크리에이티브 자산을 의뢰하는 데 많은 마케팅 담당자의 시간이 소요됩니다. 이러한 작업을 생성 AI에 오프로드하면 마케팅 담당자에게 전문적이고 창의적인 대역폭이 추가로 제공됩니다. 즉, 전문성이 필요한 활동에 더 많은 관심을 집중할 수 있게 됩니다.

생성적 AI를 사용하면 사람들은 인지 부담이 중간 정도이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화된 도구에 아웃소싱할 수 있습니다. 그 결과 개인이 가치가 높은 활동에 집중할 수 있는 추가 시간이 생깁니다. 생성 AI의 또 다른 이점은 창의적인 파트너가 될 수 있다는 것입니다. 이는 사람들이 새로운 아이디어와 전략을 브레인스토밍하거나 영감을 주거나 방향 감각을 제공할 수 있는 글이나 예술 작품의 초안을 많이 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

생성 AI의 단점과 한계

Generative AI는 흥미로운 기술이지만 이것이 완벽하다는 의미는 아닙니다.

법률 조사를 위해 ChatGPT를 사용하여 고객을 대신하여 제출된 서류에서 허구의 사건을 인용한 변호사에 대해 들어보셨을 것입니다. 막대한 벌금을 내야 하는 것 외에도 이러한 실수로 인해 해당 변호사의 경력이 손상될 가능성이 높습니다. 생성적 AI에는 결함이 없는 것이 아니며, 그러한 결함이 무엇인지 인식하는 것이 필수적입니다.

환각

때로는 생성 AI가 잘못 해석하는 경우도 있습니다. 이런 일이 일어날 때 우리는 그것을 환각이라고 부릅니다.

최신 세대의 생성 AI 도구는 일반적으로 프롬프트에 응답하여 정확한 정보를 제공하지만, 특히 위험이 크고 실수로 인해 심각한 결과가 발생할 경우 정확성을 확인하는 것이 중요합니다. 생성 AI 도구는 과거 데이터를 기반으로 교육을 받았기 때문에 매우 최근의 현재 사건에 대해 알지 못하거나 오늘의 날씨를 알려주지 못할 수도 있습니다.

편견

몇몇 저명한 생성 AI 도구는 인종 및/또는 성별 편견이 포함된 정보를 출력합니다. 어떤 경우에는 도구 자체가 편견을 인정합니다.

이는 도구의 훈련 데이터가 인간에 의해 생성되었기 때문에 발생합니다. 일반 대중의 기존 편견은 AI가 학습하는 데이터 생성에 존재합니다.

개인 정보 보호 및 보안 문제

생성 AI 도구는 처음부터 개인 정보 보호 및 보안 문제를 제기했습니다. 우선, 모델에게 전송되는 메시지에는 민감한 개인 데이터나 회사 운영에 관한 기밀 정보가 포함될 수 있습니다. 이러한 도구는 어떻게 해당 데이터를 보호하고 사용자가 자신의 정보를 제어할 수 있도록 보장합니까?

모든 소프트웨어와 마찬가지로 생성 AI 도구도 해킹될 가능성이 있습니다. 이로 인해 회사의 평판이 손상되거나 사용자가 피해를 입을 수 있는 부정확한 콘텐츠가 발생할 수 있습니다. 그리고 이제 생성 AI 도구가 작업 자동화와 같은 독립적인 작업을 수행하는 데 사용되고 있다는 점을 고려하면 이러한 시스템을 보호하는 것이 필수라는 것이 분명합니다.

생성적 AI 도구를 사용할 때는 데이터가 어디로 이동하는지 이해하고 안전하고 책임감 있는 AI 혁신을 약속하는 도구와 협력하기 위해 최선을 다하십시오.

생성 AI의 미래

조직에게 생성 AI는 단순한 소프트웨어가 아닙니다. 당신 팀의 후배입니다. 이는 사실상 모든 산업에 해당됩니다. 따라서 AI가 작업 방식을 어떻게 변화시킬 것인지에 대비하는 것이 중요합니다.

Gartner에 따르면 기업은 다음을 설명하는 AI 계획을 수립해야 합니다.

• 기회 야망: 귀하 또는 귀하의 조직이 AI 도구를 배포한 후 누리기를 희망하는 구체적인 이점입니다.
• 배포: 기성 도구를 사용할지, 사내에서 구축할지, 아니면 자체 독점 데이터를 사용하여 모델을 훈련할지 결정합니다.
• 위험: 조직은 신뢰성, 보안, 데이터 개인정보 보호 등 AI에 내재된 모든 잠재적 위험을 고려해야 합니다.

IBM에 따르면 전 세계 정부가 AI 관리를 우선순위로 삼을 것으로 예상됩니다. 예를 들어 유럽연합(EU)은 현재 AI를 다양한 위험 범주로 분류하고 AI의 사용 및 배포에 대한 특정 규칙을 의무화하기 위해 노력하고 있습니다.

이러한 활동을 염두에 두고 생성 AI의 윤리적 의미와 책임 있는 개발을 추구한다는 것이 무엇을 의미하는지 고려하는 것이 중요합니다. 세계경제포럼(WEF)은 AI 혁신가들이 새로운 AI 시스템을 개발하고 배포할 때 고려해야 할 요소 목록을 발표했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 의도된 작업에 대한 AI 시스템의 효율성
• 보안 위협에 대한 복원력
• 소외계층에 대한 부당한 대우를 방지하기 위한 편견 완화
• 설명 가능성(Explainability)은 AI 시스템의 출력을 사용자가 이해할 수 있어야 함을 의미합니다.
• 데이터 최소화 원칙을 포함하는 개인정보 보호

결론은 AI가 여기에 있다는 것입니다. 앞으로 몇 달, 몇 년 동안 기관과 정부는 생성 AI 세계에서 책임 있는 혁신이라는 과제에 점점 더 많은 관심을 기울일 것으로 기대합니다.

결론: 생성 AI를 최대한 활용하세요

생성적 AI는 일상적인 개인 활동은 물론이고 다양한 산업 전반에 걸쳐 주목할 만한 기술입니다. 개인과 기업이 계속해서 생성 AI를 워크플로에 채택함에 따라 부담스러운 작업을 덜고 이 기술을 사용해 창의적으로 협업할 수 있는 새로운 방법을 찾을 것입니다.

동시에 생성 AI에 내재된 기술적 한계와 윤리적 우려를 인식하는 것이 중요합니다. 책임 있는 개발은 중요하지만 책임 있는 사용도 중요합니다. 생성 AI 도구로 만든 콘텐츠가 실제로 원하는 것인지 항상 다시 확인하세요. 기대한 결과를 얻지 못한 경우 도구를 최대한 활용하기 위해 프롬프트를 최적화하는 방법을 이해하는 데 시간을 투자하세요.

생성 인공 지능의 최신 혁신을 따라가면 작업 방식을 개선하고 개인 프로젝트를 향상할 수 있습니다. 흥미롭긴 하지만, 현재 세대의 AI 도구는 지평선 너머에 무엇이 있는지를 단지 엿볼 수 있는 수준만 제공합니다.