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ChatGPT가 몰고온 AI트렌드! Generative AI를 톺아보다

by 그로우앤베터
1/9/2023

지난 해 12월, 허진호 대표가 운영하는 뉴스레터 <Two Cents>에서 Web 3.0에 대한 동향과 전망을 다루었습니다. 크립토 시장의 쇼크, 그럼에도 불가피한 시대의 흐름을 따르는 크립토의 전망! 이는 뉴스레터 구독자들 뿐만 아니라 세계적으로 큰 파장을 불러일으키고 있습니다.

하지만 최근 Web 3.0 시장 못지 않게 핫이슈로 떠오르고 있는 트렌드가 있죠. 바로 “Generative AI(이하 생성 AI)”입니다. 국내에서는 생성 AI 중 하나인 “ChatGPT”에 더 익숙하실텐데요! 미국의 벤처 캐피탈 회사인 Sequoia Capital에서는 2020년 GPT-3를 시작으로 지난 해 DALL-E 2, Stalbe Diffusion을 기점으로 본격적으로 보편화되고 있는 Generative AI에 대해 소개했습니다.

본문에서는 짧은 세월 안에 급격하게 발전하고 있는 AI 시장에서, 생성 AI가 무엇이고 우리 인간에게 어떤 의미를 가지는지에 대해 간단하게 정리해봤어요. 😇


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1. 과거의 AI는 어땠을까?

인간은 사물을 분석하는 데 능숙하다곤 하지만, 기계가 훨씬 더 능숙하죠. 기계는 데이터를 평가하고 사기 또는 스팸 탐지와 같은 다양한 사용 사례에 대한 패턴을 식별하고, 배달 예상 시간을 추정하며, 다음에 재생할 틱톡 비디오를 추천받을 수 있습니다. 기계들은 이러한 작업에 대해 점점 더 똑똑해지고 있습니다. 이것을 "분석적 인공지능(Analytical AI)" 또는 전통적인 인공지능(Traditional AI)이라고 불립니다. 하지만 위에서 간단히 말씀드린 인공지능의 이면은 빙산의 일각일 뿐입니다! 앞으로 상황이 더욱 흥미로워지고 있어요. 이 도구들이 곧 할 수 있는 일은 마법과도 같습니다.

2. 생성 AI(Generative AI)가 뭐야?

생성 AI(Generative AI)는 인공지능을 통해 전에 없던 새로운 사물이나 효과를 만들어낼 수 있는 혁신적인 기술입니다. 이러한 유형의 AI는 (기존의 AI보다 훨씬) 강력한 알고리즘을 사용하여 데이터를 학습하고 개발하여 새롭고 독특한 결과를 만들 수 있습니다. 생성 AI는 출력을 프로그래밍 명령에 의존하는 대신 추론 및 의사 결정 능력을 독립적으로 사용하여 결론과 출력을 형성할 수 있습니다. 인간이 수동으로 직접 만드는 콘텐츠보다 더 효율적으로 새로운 콘텐츠를 제작할 수 있는 능력은 향상된 고객 경험을 원하는 기업에 매우 귀중한 자산이 됩니다. 이 기술의 가능성은 사실상 무한합니다! 우리 인간은 사물을 이해하는 것뿐만 아니라 창조하는 것에도 능숙합니다. 최근까지도, 소프트웨어와 컴퓨터는 창의적인 작업에 대해서만큼은 인간과 경쟁할 수 없었습니다. 그것들은 분석과 반복적인 인지 활동으로 제한되었습니다. 하지만, 기계는 이제 즐겁고 매력적인 것들을 만들어 낼 수 있게 되었습니다. 이 새로운 범주를 "생성 AI"라고 불리며, 기계가 이미 존재하는 것을 평가하는 대신 새로운 것을 생성한다는 것을 의미합니다.

3. 생성 AI의 종류

- 이미지 생성 (Image Generation) 몇 가지 입력 매개 변수만 사용하여 처음부터 완전히 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 기술은 디지털 예술과 사진 조작에 사용될 수 있는데, 특히 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요한 사실적이거나 초현실적인 이미지를 만들 수도 있습니다. 오픈 소스 툴인 DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney 및 Lexica를 통해 기업은 이 기술을 그 어느 때보다 쉽게 활용할 수 있습니다.

- 이미지 변환 (Image-to-Image Translation) 한 이미지의 스타일을 다른 이미지로 전송하는 데 사용될 수 있습니다. 한 이미지의 기본 모양과 색상이 다른 이미지로 전송됩니다.

- 텍스트를 이미지로 변환하기 (Text-to-Image Translation) 텍스트 설명을 이미지로 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 이전에는 불가능했던 방식으로 사용자 정의 시나리오를 만들고 시각화할 수 있습니다. 스토리, 컨셉 아트, 제품 디자인 아이디어를 생생하게 시각화하기에 안성맞춤입니다.

- 텍스트를 구어체로 변환하기 (Text-to-Speech) 쓰여진 문장을 실제와 같은 정확성과 억양으로 구어로 바꿀 수 있습니다. 오늘날 콜센터용 자동 고객 서비스 에이전트 또는 대화형 음성 응답(IVR) 시스템과 같은 서비스를 제공하는 많은 기업이 이 기술을 사용합니다.

- 오디오 생성 (Audio Generation) 생성 AI 모델은 자연스러운 소리에서 음악 및 음성에 이르기까지 오디오 샘플을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 비디오 게임 또는 가상 현실 시뮬레이션 내에서 사용자 상호 작용을 기반으로 동적으로 반응하는 대기 사운드 트랙을 만들 수 있습니다.

- 비디오 생성 (Video Generation) 비디오 클립에 표시되어야 하는 몇 가지 레이블(예: "걷는 사람" 또는 "도로를 운전하는 자동차") 외에 추가 입력 없이 처음부터 비디오를 생성할 수 있습니다. 이 기술은 애니메이션, 영화 제작, 광고 등에 적용되어 예술가들이 시간과 비용을 절약하면서 프로젝트를 더 잘 통제할 수 있게 해줍니다.

- 해상도 향상 (Image/Video Resolution Enhancement) 최근 연구원들이 개발한 노이즈 감소 기술을 통해 생성 AI 모델은 세부 정보 손실을 최소화하면서 이미지 또는 비디오의 해상도를 원래 품질 이상으로 높일 수 있습니다.

4. Generative AI가 우리에게 가져다 주는 이점은?

imageAlt생성 AI 스타트업 Hexo는 기업이 제품, 디자인 언어, 캐릭터, IP 등에 따라 맞춤형 이미지 생성 엔진을 만들 수 있는 오픈 소스 이미지 생성 API를 제공하고 있습니다. Hexo의 플랫폼을 통해 영화 제작자는 개인화된 영화 스토리보드, 애니메이션 및 VFX를 제작할 수 있습니다. 이처럼 생성 AI는 다양한 이점을 가지고 있습니다.

  • 기존 문제에 대한 새롭고 창의적이며 혁신적인 솔루션을 생성하는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 이전에는 볼 수 없었던 시나리오, 제품 및 서비스를 만들 수 있습니다. 역사적으로 고유성과 확장성은 상반된 개념이었습니다. 독특한 물건들은 그들의 독특한 품질을 잃지 않고는 대량 생산될 수 없습니다. 이것은 이제 생성 기술 때문에 다릅니다. 생성 엔진은 주어진 문제나 사용자 집합에 대한 고유한 솔루션을 생성할 수 있습니다. 생성 전 AI 세계에서는 다른 사용자가 큐레이션한 도로 여행의 재생 목록을 선택할 수 있습니다. 생성 후 인공지능 세계에서, 당신은 당신의 상황, 기분, 당신이 누구와 함께 있는지 등에 맞는 새로운 노래를 만들어낼 것입니다.

  • 복잡한 시스템을 모델링하고 그렇지 않으면 상당한 수작업이 필요한 데이터 패턴을 발견할 수도 있습니다. 시스템의 기본 추세와 요소 간 상호 작용에 대한 더 깊은 통찰력을 제공할 수 있습니다.

  • 새로운 애플리케이션을 활성화하거나 기존 기능을 개선할 수 있는 새로운 기능 조합을 발견하는 데 유용합니다.

  • 수동 데이터 처리와 분석의 필요성을 없애주기 때문에 기업의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 이러한 모델은 보다 객관적인 통찰력을 제공함으로써 인간의 편견으로 인한 위험을 줄입니다.

  • 자동 패턴 인식 기능을 통해 조직이 환경을 보다 포괄적으로 모니터링할 수 있도록 지원함으로써 잠재적인 위협을 보다 신속하게 식별할 수 있도록 지원합니다.

5. AI의 미래 : AI는 결국 인간을 대체할까?

생성 AI는 인간이 손으로 만드는 것보다 더 빠르고, 더 저렴하며, 어떤 경우에는 더 나은 방향으로 나아가고 있습니다. 소셜 미디어에서 게임, 광고, 건축, 코딩, 그래픽 디자인, 제품 디자인, 법률, 마케팅 및 판매에 이르기까지 인간의 창의성에 의존하는 모든 산업은 붕괴될 가능성이 있습니다. 하지만 사실, 특정 기능에 한해서만 생성 AI로 대체될 수 있고 다른 기능은 오히려 인간과 기계 사이의 반복적인 창조 사이클에서 번창할 가능성이 더 높습니다.

생성 AI는 아직 초기 단계입니다. 미래에, 생성적 AI는 완전히 몰입적이고 현실적인 경험을 생산하고 배치함으로써 메타버스에서 중요한 역할을 할 것입니다.

다만 이 AI의 가장 큰 우려점은, 컴퓨터가 데이터를 생성했다는 이유만으로 사람들이 데이터가 정확하다고 믿을 것이라는 것입니다. 이것은 일부 교육 데이터가 잘못된 정보, 잘못된 정보, 정치적 편견 또는 사회적 편견을 포함하는 문서를 포함할 수 있음을 의미합니다. 이러한 기존 시스템은 사실 데이터베이스가 아닙니다. 인간의 결함과 실수를 쉽게 모방할 수 있는 인간의 반응을 모방하도록 설계되었습니다.

하지만, 앞으로는 바뀔 것입니다. 생성 AI는 지금보다 더 발전할 것입니다. AI가 만들어내는 산출물은 지금보다 훨씬 우수해질 것입니다. 참고로 컴퓨터가 처음 나왔을 때, 사람들은 지금처럼 똑같이 실직에 대한 두려움을 가졌습니다. 하지만 그것은 결국 다른 어떤 산업보다 더 많은 일자리를 창출했습니다. 생성 AI의 경우도 마찬가지일 것입니다. 따라잡을 수 있는 사람들은 살아남을 것입니다.


Written by Ramziya Muhammed (원문)

Referenced by Two Cents (뉴스레터 #57)

Translated & Edited by Goody (김규동)


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