생성형 AI는 어떻게 작동하나요?

생성형 AI는 고급 기계 학습 기술을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 원래 데이터의 컨텍스트, 스타일, 구조 및 톤에 따라 새 콘텐츠를 생성합니다. 콘텐츠를 만들 때 AI 모델은 데이터의 패턴을 활용하여 텍스트, 이미지, 코드 또는 심지어 음악 등 사람이 만든 자료와 구별할 수 없는 결과물을 만듭니다.

생성형 AI의 진화는 초기 챗봇 시절로 돌아갈 수 있는데, 당시 챗봇은 주로 규칙 기반 시스템이었으며 대화 능력이 제한적이었습니다. 이는 대화형 AI의 초기 등장으로, 특히 사용자와 일관된 대화(종종 고객 지원 또는 가상 도우미 역할)에 참여하는 컴퓨터에 초점을 둔다는 점에서 생성형 AI와는 다릅니다.

계산 능력과 데이터 가용성이 증가함에 따라 더 복잡한 모델의 도입이 중요한 이정표가 되었습니다. OpenAI의 ChatGPT 릴리스는 자연어 처리의 획기적인 진전을 보여주었으며 자연스럽고 상황에 맞는 대화를 생성하는 능력을 보여주었습니다. 인공신경망의 발전으로 언어 데이터를 이해하는 모델의 기능이 더욱 향상되어 상호 작용이 훨씬 원활하고 인간과 유사하게 되었습니다.

생성형 AI는 이후 여러 산업에 적용되어 조직이 창의성과 문제 해결에 접근하는 방식을 재구성했습니다. 생성형 AI는 대본을 작성하고, 예술을 디자인하고, 음악을 작곡하는 데 도움이 됩니다. 특정 요구 사항에 따라 특정 대상 그룹에 맞게 개인 설정된 콘텐츠를 만듭니다. 약물 간의 상호 작용을 예측하고 보고서에 그 결과를 요약할 수 있습니다. 도움이 필요할 때 지원을 제공할 수도 있습니다. 창의성을 기르고 생산성을 높이고 프로세스를 간소화함으로써 생성형 AI는 기술과 상호 작용하는 방식을 계속해서 변화시키고 있습니다. 

생성형 AI는 인간 뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 계산 모델인 인공신경망의 기초를 기반으로 구축되었습니다. 이러한 네트워크는 정보를 처리하고 전송하는 여러 계층의 상호 연결된 뉴런으로 구성되며 여기서 각 계층은 정보 처리에 특정 용도로 사용됩니다.

첫 번째 계층인 입력 계층은 계층에서 계층으로 더 많이 이동할 수록 변환되는 원시 데이터를 수신하여 최종 계층에서 출력을 생성합니다. 이 계층 구조를 사용하면 인공신경망에서 데이터의 복잡한 패턴과 표현을 학습할 수 있으며, 더 깊은 계층은 인간 뇌가 감각 정보를 처리하는 방법과 비슷하게 종종 더 추상적인 패턴을 식별합니다.

이러한 계층 내의 매개 변수 또는 가중치는 입력 데이터가 변환되는 방식을 결정하므로 매우 중요합니다. 예를 들어 1,750억 개의 매개 변수가 있는 GPT-3.5는 각 매개 변수가 언어 및 컨텍스트에서 미묘한 차이를 인식하는 모델의 기능에 기여여 더 일관되고 상황에 맞는 출력을 제공하므로 정교한 텍스트를 학습하고 생성하는 엄청난 용량을 보여줍니다.

생성형 AI 모델은 데이터에 대해 학습되어야 합니다. 여기에는 모델이 패턴을 인식하는 방법을 학습하는 대규모 데이터 세트에 인공신경망을 노출하는 작업이 포함됩니다. 학습 프로세스는 감독 학습과 감독되지 않은 학습의 두 가지 유형으로 구성됩니다. 감독 학습에서는 모델에 레이블이 지정된 데이터가 제공되어 주어진 입력에 대한 특정 출력을 학습할 수 있는 반면 감독되지 않은 학습에서는 명시적 레이블 없이 데이터를 탐색하여 고유한 구조 또는 그룹화를 스스로 식별합니다.

학습 중에 모델은 예측을 반복적으로 개선하는 방법을 학습하고 일관되고 관련성 있는 출력을 생성하는 기능을 개선합니다. 이 작업은 모델이 입력 데이터를 기반으로 예측을 하고 출력을 실제 결과와 비교한 다음 오류 또는 손실을 계산하는 역전파라는 프로세스를 통해 수행됩니다. 이 피드백 루프를 사용하면 네트워크에서 매개 변수를 미세 조정하여 정확하고 일관된 콘텐츠를 생성하는 기능을 점진적으로 개선할 수 있습니다.

언어 처리 측면에서 생성형 AI는 텍스트를 토큰이라고 하는 더 작고 관리 가능한 단위로 나눕니다. 이 단위는 모델의 설계에 따라 전체 단어, 하위 단어 또는 심지어 개별 문자를 나타낼 수 있습니다. 이를 통해 모델은 다양한 범위의 어휘 및 언어적 변형을 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다. 토큰 처리를 통해 모델은 단어 간의 관계를 더 잘 이해하고 더욱 미묘한 출력을 생성하여 긴 구절에서도 일관된 문장을 만들고 컨텍스트를 유지하는 모델의 기능을 향상시켜 궁극적으로 텍스트 생성 및 대화와 같은 작업에서 성능을 향상시킬 수 있습니다.

생성형 AI는 다양한 분야와 산업에서 다양한 애플리케이션을 제공합니다. 몇 가지 주목할 만한 예는 다음을 포함합니다.

• 인간과 유사한 텍스트 생성. GPT 시리즈를 비롯한 생성형 AI 모델은 문서, 스토리 및 소셜 미디어 게시물을 만들어 콘텐츠 생성 및 마케팅 노력을 향상시킬 수 있습니다. 자연스러운 대화에 참여하고 고객 지원을 제공하는 챗봇을 구축할 수 있습니다. 또한 긴 문서를 요약하고 개발자를 위한 코드 조각을 생성하여 생산성을 높일 수 있습니다.
  
  
• 이미지 만들기. DALL-E와 같은 모델은 텍스트 프롬프트에서 고유한 이미지를 생성할 수 있으므로 사용자는 특정 개념이나 스타일을 반영하는 아트워크나 디자인을 생성할 수 있습니다. 게임의 아트 방향, 제품 디자인 및 시각적 디자인에 적합합니다.
  
  
• 오디오 생성. OpenAI의 CapeNet과 같은 도구는 다양한 장르의 원래 음악을 작곡하여 음악가가 영화를 위한 새로운 작품, 사운드트랙, 사운드스케이프를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 오디오북, 가상 도우미 및 비디오 게임에서 사용하기 위한 현실적인 음성 해설 및 음성 합성을 생성할 수 있습니다.
  
  
• 비디오 만들기. 생성형 AI는 편집을 제안하거나, 전환을 삽입하거나, 심지어 새 영상을 생성하여 비디오를 제작하는 데 도움을 줄 수 있어 콘텐츠 제작을 신속하게 수행할 수 있습니다. Synthesia와 같은 모델은 프레젠테이션을 제공하거나 콘텐츠를 설명하는 사실적인 아바타를 특징으로 하는 합성 비디오를 제작하여 교육 및 마케팅 노력을 간소화할 수 있습니다.

생성형 AI는 다음을 비롯한 몇 가지 과제 및 제한 사항에 직면합니다.

• 리소스 요구 사항. 생성형 AI 모델은 실행하기 위해 상당한 계산 능력과 에너지가 필요하므로 학습에 비용이 많이 들고 환경적으로 영향을 미칩니다.
  
  
• 투명성의 부족. 내부 프로세스의 투명성과 모델의 의사 결정 경로가 부족하여 출력이 생성되는 방식을 이해하기가 어렵습니다. 이로 인해 AI에 책임을 갖도록 하는 기능이 저하됩니다.
  
  
• 창의성의 복잡성. AI 생성 콘텐츠는 종종 진정한 혁신이 아닌 학습된 패턴의 결과이므로 생성형 AI는 여전히 인간 창의성의 마법과 복잡성을 포착하지 못합니다.
  
  
• 환각. 생성형 AI 모델은 그럴듯하지만 거짓된 정보를 생성할 수 있으며, 이로 인해 잠재적으로 잘못된 정보가 생성될 수 있습니다. 이는 저널, 의료 및 교육과 같은 중요한 분야에 심각한 위험을 초래합니다.
  
  
• 바이어스. 학습 데이터에는 내재적 바이어스가 포함될 수 있으며, 이로 인해 스테레오타입을 지속하는 출력이 생성되어 특정 그룹을 더욱 소외시킬 수 있습니다.
  
  
• 지적 재산권 관련 질문. AI 분야에서는 저작권, 소유권, 책임에 대한 윤리적 우려에 대한 논쟁이 끊임없이 이어지고 있으며, 이는 책임 있는 AI 관행과 프레임워크의 필요성을 시사합니다.
  
  
• 오용의 가능성. 잘못된 콘텐츠 및 딥페이크를 만드는 기능 때문에 생성형 AI가 악의적인 용도(예: 선전 또는 사기)로 사용될 수 있습니다.

연구원이 기술을 계속 구체화함에 따라 생성형 AI 모델은 훨씬 더 정교하고 더욱 책임감 있는 모델이 될 준비가 되어 있습니다. 이를 통해 환각이나 잘못된 정보가 덜 나오고 더 많은 상황에 맞는 콘텐츠가 제공될 수 있습니다. 또한 연구원들은 인간 피드백의 보충 학습과 같은 향상된 학습 방법을 실험하고 있으며, 이로 인해 더욱 미묘한 출력이 발생할 수 있으며 편견에 대한 우려 사항을 해결할 수 있습니다.

생성형 AI는 많은 분야에서 상당한 혁신을 추진할 것으로 예상됩니다. 의료 분야에서 AI는 개인 환자 프로필에 맞게 조정된 개인 설정된 치료 계획을 생성하여 더 나은 치료 결과를 제공합니다. 교육 분야에서 교사는 AI를 사용하여 학생의 장점과 약점에 따라 사용자 지정된 교과 과정을 만들고 있습니다. 그리고 창의적인 산업에서 AI는 이미 디자이너, 개발자, 카피라이터 및 시나리오 작가가 작품을 만드는 방식을 혁신하고 있습니다. 그러나 이러한 발전은 사회적 영향을 미칩니다. 작업 시장의 변화 및 소유권에 대한 질문으로 인해 인간 생활에서 AI의 역할에 대한 더 많은 규제 프레임워크에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

AI 시대가 계속해서 더욱 새롭고 흥미로운 단계로 접어들면서 연구원과 실무자는 이해 관계자와의 지속적인 대화를 통해 위험을 최소화하면서 발전이 공공의 이익을 위해 제공되도록 해야 합니다. 윤리와 혁신의 균형이 조정되는 한 AI는 더 밝고 생산적인 미래를 조성해야 합니다.