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생성형 AI 원리 및 효율적인 서비스 범위



세상에 나오자마자 뜨거운 이슈 몰이로 큰 관심을 얻은 Chat GPT의 인가와 더불어 생성형 AI도 각광을 받고 있습니다. 방대한 데이터를 기반으로 한 학습을 통해 이젠 인간의 고유 영역이라고 자부했던 창작 활동에까지 파고든 것인데요. Chat GPT는 이러한 생성형 AI 원리로 구현되는 대표적인 서비스로, 텍스트 뿐 아니라 이미지, 음악, 그리고 동영상 생성 등 다양한 서비스를 수행할 수 있습니다.


생성형 AI는 무엇이고 구체적으로 어떠한 활용을 할 수 있을까요?






생성형 AI 원리를 알아보자


생성형 AI는 말 그대로 인간의 특정 요구에 능동적으로 결과물을 ‘생성’해내는 기술을 말합니다. 가령 텍스트부터 이미지, 음악, 동영상 등 원본 컨텐츠를 생성할 수 있는 인공지능인 것인데요. 알고리즘을 이용해 패턴을 학습하고 이를 기반으로 새로운 결과물을 출력해내는 것이죠.


그리고 그 저변에는 딥러닝 기술이 자리합니다. 인공신경망과 같은 딥러닝 기술을 활용해 대규모의 방대한 데이터를 분석하고 이후 원작과 유사하면서도 더 새롭고 독창적인 컨텐츠를 생성해냅니다.


생성형 AI 원리인 딥러닝은 이전의 상위 개념이었던 인공지능이나 머신러닝보다 더 진화한 개념입니다. 초창기의 인공지능은 인간의 지능을 통해서 수행되는 행위들을 컴퓨터 혹은 기계가 대체한 것에 불과했고, 머신러닝은 더 나아가 컴퓨터가 데이터를 학습해 찾은 패턴을 기반으로 결과물을 처리했었는데요. 이들에 반해 딥러닝은 신경망을 구성해 특징을 추출하고 분류하는 것을 하나의 모델에서 유기적으로 이루어질 수 있도록 했습니다. 이를 통한 계층적 학습에 기반한 결과물을 만들어낼 수 있는 수준으로 진화했습니다.


생성형 AI의 경우 기존의 딥러닝처럼 단순히 과거 데이터를 기반으로 예측하거나 분류하는 수준에 머무는 것이 아닌, 이용자의 요구에 맞는 답을 찾기 위해서 스스로 데이터를 찾아 학습, 이를 토대로 보다 능동적인 컨텐츠를 창출하는 능력을 갖고 있습니다.


생성형 AI로 할 수 있는 것?


생성형 AI 원리를 알았다면 이를 통해 구축할 수 있는 서비스도 쉽게 떠올려 볼 수 있는데요. 가장 대표적인 활용은 익히 잘 알려진 Chat GPT입니다. 이용자가 입력한 요구 사항에 따른 결과값을 스스로 찾아 제시해줍니다. 기존의 Chat GPT가 텍스트 입력만 인식했다면 얼마전 새로 출시된 업그레이드 버전 GPT-4는 이미지를 인식할 수 있는 기능이 부가되면서 성능이 더욱 진화되었습니다.


물론 이외에도 게임이나 음악, 앱, 음성 그리고 웹사이트 등 다양한 컨텐츠를 생성할 수 있는데요. 대표적인 몇 가지를 소개합니다.


시각적 컨텐츠

사용자가 원하는 이미지를 텍스트로 설명하면 이에 알맞은 이미지를 생성하거나, 혹은 기존의 이미지를 다른 형태로 변환할 수도 있습니다.


이러한 서비스에는 Midjourney, DALL-E, Playground 등이 있는데요. 배경을 생성하고 누락된 픽셀을 채우거나 보정 등의 완성하는 일을 수행합니다. 또한 이미지를 사진으로, 반대로 사진을 이미지로 변환할 수 있으며, 스타일이나 조명, 색상 등을 수정하는 일도 가능합니다.


Playground의 경우 일 기준 최대 1000여개의 이미지를 생성해주는데요. 예를 들어 사용자가 “beautiful mountain, tall trees, snow, hyper detailed background”라고 입력하면 이에 맞는 한 편의 그림을 완성시켜주며, 자신의 사진을 업로드 후 “add a hat”이라고 입력하면 모자를 쓴 이미지가 생성됩니다.


이외 동영상 및 3D 이미지 생성도 가능합니다.


청각적 컨텐츠

사용자가 원하는 스타일의 음악 창작이 가능합니다. 기존 음악 패턴과 스타일을 학습해 새롭고 독창적인 곡을 완성해내는 것인데요. 다만 저작권 침해 문제가 걸릴 수 있지만, Soundraw같은 서비스의 경우 저작권 이슈 없이 AI로 곡 생성이 가능합니다. 사용자가 원하는 곡의 분위기와 장르, 길이를 입력하면 생성이 가능하며, 후렴 위치를 바꾸거나 템포, 테마, 악기 등도 선택할 수 있습니다.


이외 텍스트를 음성으로 변환하거나 기존 오디오 파일에 새로운 음성을 추가할 수도 있습니다.


텍스트 및 코딩

스토리가 있는 이야기 작성 및 노래 가사, 시 혹은 소설 창작이 가능하며, 자연스러운 대화 같은 상담 기능도 유지할 수 있습니다. 다른 언어로의 번역 및 제품 설명이나 카피 문구, 혹은 캐치프레이즈 같은 마케팅 광고 컨텐츠 생성 역시 가능합니다.


자동으로 프로그램 코드를 생성할 수도 있어 이로 인한 소프트웨어 개발 활용도도 높게 점쳐지는데요. 물론 100% 완벽한 프로그램 구축은 아직 이르다 할지라도 간단한 코드 생성부터 테스트 케이스, 버그 수정 등 간단한 업무 효율성을 높이는데도 도움이 될 수 있습니다.






경쟁우위 선점하기 위한 사용자의 노력


모든 것이 빠르게 급변하는 현대 사회에서는 새로운 기술을 접하고 익혔다고 해서 그 자체로 경쟁력이 창출되지 않습니다. 이러한 기술 변화의 흐름을 탐지하고 신속히 대응할 수 있어야 하는 것인데요. 이를 위해서는 몇 가지 노력이 필요합니다.


제대로 질문하자 – 질문한 값에 따라 결과값이 출력되기에 원하는 것을 제대로 얻으려면 입력문이 보다 정확하고 명확해야 합니다.

결과값 재확인 – AI는 어디까지나 인간이 만들어 놓은 기존 데이터를 활용하고 학습해 이를 토대로 결과를 도출합니다. 이에 그 결과에 대한 책임은 사용자 스스로가 질 수 있어야 합니다. 가령 거짓 결과가 도출되었다면 이를 올바로 바로잡아야 하는 것이죠.

여전히 인간의 영역이 필요해 – AI가 생성한 결과값에 자신의 전문성과 창의성을 부가해야 더욱 값진 컨텐츠를 얻을 수 있습니다. 기계가 생성한 결과는 보조적인 역할로만 수행하도록 하고, 이를 토대로 한 보완 작업을 거쳐야 완성도 높은 컨텐츠를 얻을 수 있습니다.


결국 생성형 AI는 여전히 초기 개발 단계로 극복해야 할 부분들이 많이 존재합니다. 동시에 더욱 발전함에 있어 개인정보보호나 거짓 정보 출력 등의 윤리적 문제도 간과할 수 없는데요. 인간과 상호작용하도록 설계되었다는 특성을 이해하고, 이에 대해 적절하게 대응하는 것이 가장 중요할 수 있습니다.


감사합니다.

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