AI는 어떻게 작동하나요?
AI는 컴퓨터가 정확하게 따라야 하는 간단한 규칙으로 시작되었습니다. 기계 학습으로 발전하여 시스템이 데이터에서 학습할 수 있도록 했습니다. 오늘날 AI는 작업을 자동화하고, 데이터를 분석하고, 다양한 산업의 복잡한 문제를 해결합니다.
생성 AI란?
생성 AI가 기존 데이터에서 패턴을 학습하여 새 콘텐츠를 만드는 방법을 알아보세요.
생성 AI는 무엇을 합니까?
기존 AI는 일반적으로 데이터를 분석하여 패턴을 찾는 반면, 생성 AI 다르게 작동합니다. 새로운 데이터를 만들어 냅니다. 생성 AI에 대해 심층적으로 이해하면 조직이 기술을 성공적으로 채택하는 데 도움이 될 수 있습니다.
생성된 AI는 설정된 규칙을 따르는 대신 학습 데이터의 기본 구조를 연구하고 고급 기계 학습을 사용하여 새 콘텐츠를 생성합니다. 이를 통해 학습된 내용과 일치하는 새 출력을 만들 수 있습니다.
생성 AI는 다음과 같은 작업을 수행합니다.
생성된 AI는 설정된 규칙을 따르는 대신 학습 데이터의 기본 구조를 연구하고 고급 기계 학습을 사용하여 새 콘텐츠를 생성합니다. 이를 통해 학습된 내용과 일치하는 새 출력을 만들 수 있습니다.
생성 AI는 다음과 같은 작업을 수행합니다.
- 기존 데이터의 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지 및 비디오와 같은 새 콘텐츠를 만듭니다.
- 데이터 내의 관계를 이해하기 위해 큰 데이터 세트를 분석하여 복잡한 구조를 배웁니다.
- 새 데이터에서 지속적으로 학습하여 시간이 지남에 따라 조정하고 개선하여 출력을 보다 구체화합니다.
세 가지 유형의 생성 AI 살펴보기
GAN(생성적 적대적 네트워크)
GAN은 서로 경쟁하는 생성기와 판별자라는 두 개의 네트워크로 구성됩니다. 생성기는 가짜 데이터를 만드는 반면 판별자가 실제 데이터에 대해 평가합니다. 목표는 생성기가 실제 데이터와 구별할 수 없는 데이터를 생성하는 것입니다.
GAN 예제
- 생성기: 학습을 기반으로 가상 데이터를 만듭니다.
- 판별자: 데이터를 평가하고 생성기에 피드백을 제공합니다.
GAN 예제
- 딥페이크 기술: GAN은 얼굴 움직임과 식을 학습하여 실제 비디오 또는 이미지를 만들 수 있습니다. 그러나 이러한 애플리케이션은 윤리적 문제를 제기합니다.
- 이미지 합성: 의류 또는 게임과 같은 산업에서 GAN은 제품 디자인 또는 캐릭터 생성을 위한 고품질 이미지를 만듭니다.
- 공동 작업 아트 도구: 특정 플랫폼을 사용하면 GAN 기술을 사용하여 기존 이미지를 결합하여 새로운 아트 피스 또는 사실적인 세로를 만들 수 있습니다.
변형 자동 인코더(VAE)
VAE는 중요한 부분을 유지하면서 데이터 크기를 줄이는 모델입니다. 그런 다음, 축소된 표현을 기반으로 새 데이터를 만듭니다. VAE는 일반적으로 다음과 같은 작업에 사용됩니다.
- 데이터 압축: 큰 데이터 세트를 효율적으로 압축하여 더 쉽게 저장하고 처리할 수 있습니다.
- 이미지 디노이징: 더 명확한 버전을 생성하여 저해상도 또는 노이즈 이미지의 품질을 개선합니다.
- 의료 이미징: MRI 및 CT 스캔 이미지를 향상시켜 진단을 위한 더 명확한 시각적 개체를 제공합니다.
트랜스포머
변환기는 자연어 처리에서 널리 사용되는 아키텍처이며 GPT-3과 같은 언어 모델의 기초가 됩니다. 이러한 모델은 이전 컨텍스트를 기반으로 한 문장에서 다음 단어를 예측하여 텍스트를 생성합니다. 다음 메서드를 사용하여 작동합니다.
변환기 애플리케이션
- 주의 메커니즘: 변환기는 자기 주의를 사용하여 문장에서 각 단어의 중요도를 측정합니다.
- 언어 이해: 변환기는 단어 간의 컨텍스트와 관계를 파악하여 정확한 텍스트를 생성합니다.
변환기 애플리케이션
- 콘텐츠 생성: GPT-3과 같은 모델을 사용하여 문서, 보고서 및 기타 형식의 창의적인 콘텐츠를 작성합니다.
- 언어 번역: 높은 정확도로 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역합니다.
- 챗봇: 고객 지원과 같은 애플리케이션에 대해 인간과 유사한 응답을 실시간으로 제공합니다.
AI 의사 결정 요약
2025 AI 의사 결정 개요 받기
Microsoft 및 AI 리더의 전문가 관점을 읽고 AI 플랫폼 변화를 탐색하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.
생성 AI는 무엇을 할 수 있나요?
의료
Generative AI는 새로운 약물이 개발되는 방식과 개별 환자에게 치료 방법을 혁신하여 의료를 혁신하고 있습니다.
- 약물 검색: AI 모델은 연구 결과에서 수백만 개의 데이터 요소를 분석하여 잠재적인 약물 복합을 제안할 수 있습니다. 이 AI 기반 접근 방식은 의심스러운 약물 식별에 걸리는 시간을 크게 줄여 기업이 개념에서 임상 시험으로 더 빠르게 이동할 수 있도록 지원합니다.
- 맞춤형 약품: 생성 AI 모델은 건강, 운동, 의료 기록을 포함한 환자 데이터를 분석하여 사용자 지정된 치료 계획을 만듭니다. AI는 의사들이 환자의 특정 요구 사항에 맞는 보다 합리적인 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. Dragon Ambient eXperience(DAX) Copilot 같은 AI 기반 솔루션은 임상의가 AI 기반 노트 생성을 통해 생산성과 효율성을 높일 수 있도록 도와줍니다.
재무
금융 업계에서 생성 AI는 위험을 관리하고 사기 행위를 찾는 데 사용되고 있습니다. 이렇게 하면 은행 및 금융 기관이 더 안전하고 효율적으로 작업할 수 있습니다.
- 위험 평가. AI 모델은 다양한 시장 시나리오를 시뮬레이션하여 잠재적인 결과를 예측합니다. 수천 개의 시장 상황을 시뮬레이션함으로써 AI는 은행에서 가능한 재무 위험을 예측하고 그에 따라 전략을 조정하는 데 도움이 됩니다.
- 사기 감지: 생성 AI 모델은 금융 데이터에서 비정상적인 패턴을 감지하여 사기성 트랜잭션을 식별합니다. 은행에서는 AI를 사용하여 수십억 개의 트랜잭션을 실시간으로 모니터링하고 분석하여 의심스러운 활동에 플래그를 지정하고 불규칙한 패턴이 발견되면 경고를 생성할 수 있습니다. AI는 에스컬레이션하기 전에 사기 행위를 방지하여 상당한 비용을 절감하고 고객 계정을 보호하는 데 도움이 됩니다.
- 최적화된 재무 프로세스: Microsoft 365 Copilot for Finance 같은 도구는 계약 및 청구서 캡처뿐만 아니라 컬렉션과 같은 인력 집약적 프로세스에 AI를 적용하여 효율성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
제조
제조 업계에서 생성 AI는 생산 프로세스 및 품질 제어를 혁신하고 있습니다. 이로 인해 더 효율적인 운영 및 고품질 제품이 생성됩니다.
- 예측 유지 관리: AI 모델은 기계의 데이터를 분석하여 유지 관리가 필요한 시기를 예측합니다. AI는 분석이 발생하기 전에 잠재적인 문제를 식별하여 가동 중지 시간을 줄이고 장비의 수명을 연장하는 데 도움이 됩니다.
- 품질 관리: 생성 AI 시스템은 이미지 및 센서 데이터를 분석하여 제품의 결함을 검사합니다. 이렇게 하면 고품질 제품만 시장에 도달하여 낭비를 줄이고 고객 만족도를 향상할 수 있습니다.
리테일
소매 부문의 생성 AI는 고객 환경을 향상시키고 재고 관리를 최적화하여 소매점이 고객의 요구를 보다 효과적이고 효율적으로 충족할 수 있도록 합니다.
- 개인 설정된 권장 사항: AI 모델은 고객 데이터를 분석하여 맞춤형 제품 권장 사항을 제공합니다. AI는 개별 기본 설정을 이해함으로써 소매점이 더 관련성이 높은 제품을 제공하고 판매 및 고객 충성도를 높일 수 있도록 도와줍니다.
- 인벤토리 최적화: 생성 AI는 제품에 대한 수요를 예측하여 소매점이 재고를 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 인기 있는 항목이 항상 재고로 유지되도록 하고 덜 인기 있는 항목의 초과 재고를 줄이면 AI를 통해 소매점은 비용을 최소화하고 수익을 극대화할 수 있습니다.
교육
생성 AI는 교육 및 학습 방법을 변환하여 학생들에게 맞춤형 교육 환경을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 개인화된 학습: AI 모델은 학생 성과 데이터를 분석하여 사용자 지정된 학습 계획을 만듭니다. AI는 학생이 개선이 필요한 영역을 식별하여 교육자가 대상 지원을 제공하여 학생 결과를 향상하는 데 도움을 줍니다.
- 자동 채점: 생성 AI 시스템은 학생 응답을 분석하여 과제 및 시험을 채점합니다. 이렇게 하면 교육자의 워크로드가 줄어들고 학생에게 더 빠른 피드백이 제공되므로 더 빠르게 학습하고 개선할 수 있습니다.
콘텐츠 제작
생성형 AI는 다양한 창의적인 분야의 아티스트에게 다양한 새로운 도구와 가능성을 제공합니다.
- 글쓰기: 작성자가 AI 도구를 사용하여 문서, 블로그 게시물 또는 전체 길이의 새로운 문서를 작성할 수 있습니다. 콘텐츠 작성자는 정보 요약 또는 개요 만들기와 같은 지루한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이렇게 하면 더 자세하고 창의적인 쓰기 부분에 집중할 수 있습니다.
- 음악: 특정 설정 또는 장르를 추가하여 새 노래를 만들 수 있습니다. 그런 다음, AI에서 생성된 음악을 더 많은 음악의 기초 또는 아이디어로 사용할 수 있습니다.
- 사진: 사진가는 새로운 이미지를 만드는 생성 AI 도구를 사용하여 사진을 향상시키고 편집할 수 있습니다. 조명과 색을 변경하고 기존 이미지를 기반으로 새 이미지를 만들 수도 있습니다.
- 비디오 그래프: 비디오 그래프는 특수 효과를 만들고, 실제 애니메이션을 생성하고, 전체 비디오 시퀀스를 처음부터 만들어 프로덕션 프로세스를 보다 효율적이고 창의적으로 만들 수 있습니다.
- 아트: 아티스트는 생성 AI와 협업하여 기존의 창의성의 경계를 넓히며 완전히 고유한 조각을 만들 수 있습니다. AI는 새로운 스타일과 개념을 제공하여 아티스트에게 새로운 관점과 혁신적인 아이디어를 제공할 수 있습니다.
- 증가된 실험: 아티스트는 다양한 스타일이나 접근 방식을 탐색하기 위해 작업의 변형을 신속하게 초안 작성할 수 있습니다.
- 공동 작업 만들기: 크리에이터는 AI와 함께 공동 작업 도구로 작업하여 브레인스토밍 및 기타 초안 작업에 대한 도움을 받습니다.
- 속도: 작성자는 AI를 사용하여 음악 컴퍼지션 또는 작성된 콘텐츠 초안 작성과 같은 프로세스를 가속화하여 프로덕션 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
- 접근성: 콘텐츠 생성의 복잡한 측면을 자동화하여 리소스 또는 기술 기술이 제한된 작성자는 고품질 작업을 생성할 수 있습니다.
- 실험: 아티스트는 기존 메서드의 제약 없이 새로운 아이디어와 스타일을 실험할 수 있습니다.
- 공동 작업: AI는 창의적인 파트너 역할을 하여 제안을 제공하고 인간 크리에이터가 구체화할 수 있는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
- 효율성: 크리에이터는 프로덕션 프로세스의 속도를 높일 수 있으므로 처음부터 시작하지 않고 작업을 구체화하고 완성하는 데 집중할 수 있습니다.
혁신 및 창의성
생성 AI는 다양한 창의적인 작업에 새로운 솔루션과 효율성을 제공합니다.
- 간소화된 창의적인 프로세스: 생성 AI를 사용하면 작성자가 반복적인 작업을 자동화하여 혁신에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 아티스트, 저자 및 아티스트는 AI가 기초를 처리하는 동안 작업을 구체화하는 데 집중할 수 있습니다.
예: 새 책을 작업하는 한 강아지는 생성적 AI를 사용하여 해당 저자의 스타일에 따라 초기 챕터를 작성하여 플롯과 문자를 구체화하는 데 집중할 수 있도록 합니다.
새로운 솔루션: 방대한 데이터 세트를 분석하여 생성 AI는 문제에 대한 새로운 솔루션을 만들 수 있습니다. 여기에는 새 제품 디자인, 마케팅 복사본 초안 작성 또는 과학 및 엔지니어링 솔루션 만들기가 포함됩니다.
예: 새로운 에코 친화적 패키징 라인을 만드는 업무를 담당하는 제품 디자이너는 생성 AI를 사용하여 지속 가능하고 혁신적인 디자인을 제안하기 전에 대량의 재료 및 소비자 선호도를 분석합니다.
효율성과 생산성
생성 AI의 이점에는 생산성 측정값의 광범위한 향상이 포함됩니다.
- 자동 콘텐츠 만들기: 기업은 텍스트, 이미지 또는 코드 생성을 자동화하여 콘텐츠를 생성하는 데 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이를 통해 팀은 더 높은 수준의 작업과 전략적 계획에 집중할 수 있습니다.
예: 마케팅 기관은 생성 AI를 사용하여 소셜 미디어 게시물, 블로그 문서 및 홍보 이미지를 만듭니다. AI는 추세 및 대상 그룹 기본 설정을 분석하여 대상 시장에 맞는 콘텐츠를 만드는 데 도움이 됩니다.
- 시간 및 비용 절감: AI를 사용하여 창의적이고 기술적인 작업을 자동화함으로써 기업은 비용을 절감하고 워크플로 속도를 높일 수 있습니다. 이로 인해 일부 영역에서는 광범위한 인력의 필요성이 줄어들어 보다 효율적인 운영이 가능합니다.
예: 소프트웨어 개발 회사는 생성 AI를 사용하여 코드를 작성하고 디버그합니다. 새 애플리케이션에서 작업할 때 AI를 통해 초기 코드 구조를 만들 수 있으므로 개발자는 프로젝트의 더 복잡하고 창의적인 측면에 집중할 수 있습니다.
개인 설정
기업은 AI를 사용하여 고객 환경을 개선하고 있습니다.
맞춤형 환경 및 제품: AI는 제품 권장 사항에서 맞춤형 마케팅 전자 메일에 이르기까지 맞춤형 콘텐츠를 만들어 고객 환경을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 수준의 개인 설정은 기업이 더 깊은 수준에서 대상 그룹과 연결하여 충성도와 참여를 촉진하는 데 도움이 됩니다.
예: 소매 회사는 생성 AI를 사용하여 고객을 위한 맞춤형 쇼핑 환경을 만듭니다. AI는 각 고객의 검색 기록, 구매 패턴 및 기본 설정을 분석하여 맞춤형 제품 추천을 만들어 쇼핑 환경을 더 매력적이고 관련성 있게 만듭니다.
맞춤형 환경 및 제품: AI는 제품 권장 사항에서 맞춤형 마케팅 전자 메일에 이르기까지 맞춤형 콘텐츠를 만들어 고객 환경을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 수준의 개인 설정은 기업이 더 깊은 수준에서 대상 그룹과 연결하여 충성도와 참여를 촉진하는 데 도움이 됩니다.
예: 소매 회사는 생성 AI를 사용하여 고객을 위한 맞춤형 쇼핑 환경을 만듭니다. AI는 각 고객의 검색 기록, 구매 패턴 및 기본 설정을 분석하여 맞춤형 제품 추천을 만들어 쇼핑 환경을 더 매력적이고 관련성 있게 만듭니다.
생성 모델의 발전
생성 AI는 몇 가지 최첨단 발전으로 창의성과 기능의 경계를 넓히고 비즈니스 및 조직에 새로운 가치를 창출하며 빠르게 진화하고 있습니다. 새로운 기술 및 연구 영역은 창의성, 자기 학습 알고리즘 및 향상된 콘텐츠 현실성을 위한 더 나은 모델에 초점을 맞추고 있습니다.
GAN 및 변환기는 보다 정교하고 사실적인 출력으로 이어집니다. 이러한 개선 사항은 단순히 콘텐츠를 개선하는 것이 아니라 생성 AI를 더 유용하게 만듭니다.
GAN 및 변환기는 보다 정교하고 사실적인 출력으로 이어집니다. 이러한 개선 사항은 단순히 콘텐츠를 개선하는 것이 아니라 생성 AI를 더 유용하게 만듭니다.
산업에 미치는 잠재적 영향
- 엔터테인먼트: 생성 AI는 영화 및 비디오 게임에서 음악과 예술에 이르기까지 콘텐츠 생성을 혁신할 수 있습니다. AI 생성 콘텐츠는 더 널리 보급되어 새로운 형태의 엔터테인먼트와 창의적인 표현을 제공할 수 있습니다.
- 광고: AI는 광고 캠페인을 더 개인적이고 대상으로 만들 수 있으므로 더 흥미롭고 효과적인 마케팅 전략을 만들 수 있습니다. AI는 소비자 데이터를 분석하여 개별 기본 설정과 일치하는 맞춤형 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
- 의료: 의료 업계는 AI 기반의 약품 검색, 개인 설정된 의료 및 진단 도구를 활용할 수 있습니다. 생성 AI는 방대한 양의 의료 데이터를 분석하여 새로운 처리를 식별하고 환자 결과를 개선할 수 있습니다.
- 제조: AI는 생산 프로세스를 최적화하고, 새 제품을 설계하고, 공급망 관리를 개선할 수 있습니다. 생성형 AI는 복잡한 제조 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 만들어 효율성을 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다.
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자주 묻는 질문
자주 묻는 질문
- 생성 AI 모델은 여러 가지 주요 유형으로 제공됩니다. GAN은 서로 경쟁하는 생성기와 판별자라는 두 개의 네트워크로 구성됩니다. 생성기는 가짜 데이터를 만드는 반면 판별자가 실제 데이터에 대해 평가합니다. VAE는 데이터를 대기 중인 스토리지 공간으로 압축한 다음 압축된 표현을 기반으로 새 데이터를 생성합니다. 일반적으로 데이터 압축 및 디노이징과 같은 작업에 사용됩니다. 자연어 처리에서 널리 사용되는 변환기는 이전 컨텍스트에 따라 문장에서 다음 단어를 예측하여 텍스트를 생성합니다.
- 생성 AI는 새로운 데이터를 만드는 반면, 구분 AI와 같은 기존 AI 모델은 분류 및 예측에 집중합니다. 생성 AI는 기존 데이터에서 패턴을 학습하여 새 콘텐츠를 생성하는 반면, 구분 AI는 서로 다른 데이터 범주를 구분합니다. 자세한 내용은 생성 AI와 다른 유형의 AI 문서를 참조하세요.
- 생성 AI는 텍스트, 이미지 및 오디오와 같은 명확한 패턴과 구조를 가진 데이터에 가장 적합합니다. 이러한 패턴을 기반으로 새로운 콘텐츠를 만드는 데 탁월하며, 창의적인 산업, 의료 및 금융 분야의 애플리케이션에 적합합니다.
- 생성 AI는 다양한 산업에서 사용됩니다.
- 엔터테인먼트: 새 음악, 아트 및 비디오 콘텐츠를 만듭니다.
- 의료: 약품 검색 및 개인 설정된 약품.
- 재무: 위험 평가 및 사기 감지.
- 생성 AI는 새롭고 원래의 콘텐츠를 만드는 데 적합합니다. 텍스트, 이미지, 음악, 비디오 및 심지어 코드를 생성할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 여러 필드에서 혁신과 창의성을 발휘할 수 있는 강력한 도구가 됩니다.
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