IT 기술 발전과 더불어 인공지능 AI 기술도 빠르게 발전하고 있습니다.
그중 생성형 AI는 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 만들어 내는 기술입니다.
오늘은 생성형 AI란 무엇이고, 특징 및 문제점, 작동 원리 등을 알아보고 생성형 AI 종류 3가지를 설명해 드리겠습니다.
생성형 AI란?
2023년이 되면서 가장 이슈가 된 것이 인공지능입니다.
생성형 AI는 인공지능 기술 중 하나로 기존 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 만들어 내는 기술입니다.
기존 AI 기술 역시 기존 데이터를 분석하고 예측을 하지만 생성형 AI는 기존 데이터를 분석 및 학습을 하여 새로운 데이터를 창조한다는 것이 다릅니다.
작동원리
생성형 AI는 기존 데이터를 학습해서 새로운 데이터를 만드는 기술로 크게 GAN, VAE, Transformer 3가지 딥러닝 모델로 구성이 되어 있습니다.
- GAN(Generative Adversarial Network) : GAN은 새로운 데이터를 만들어내는 생성자와 생성된 데이터가 사실인지 가짜인지 판단하는 판별자로 구성된 모델입니다.
- VAE(Variational Autoencoder) : VAE는 데이터 중요 특징을 나타내는 벡터 공간으로 변환을 시켰다가 다시 원래 데이터로 복원하는 모델로, 벡터 공간에서 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다.
- Transformer : 시퀀스 데이터를 처리하는데 특화된 모델로 자연어 처리 분야에 많이 사용을 합니다. 또한 번역, 질의응답 및 요약에 많이 활용을 하고 있습니다.
생성형 AI 특징
생성형 AI는 기존 데이터를 학습을 하고 새로운 콘텐츠를 만들어 내는 기술로 많은 특징을 가지고 있습니다.
- 기존 데이터 학습 : 생성형 AI는 혼자서 작동이 가능한 기술이 아닌 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠로 생성하는 기술로 매우 방대한 양의 데이터를 학습을 합니다. 그렇기 때문에 기존 데이터의 영향을 많이 받을 수밖에 없습니다.
- 새로운 콘텐츠 생성 : 기존 데이터에는 이미지, 영상, 텍스트 등 다양한 정보가 있습니다. 생성형 AI는 이러한 기존 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 만들어 내기 때문에 정말 다양한 분야에 활용이 가능하고, 사람이 생각하지 못했던 결과물을 만들어 내기도 합니다.
- 다양한 분야에 활용 : 생성형 AI가 만들어 낼 수 있는 데이터는 번역, 이미지 및 영상 생성, 작곡 & 작사 등 활용을 안 하는 곳을 찾기 힘들 정도로 많습니다. 그러다 보니 다양한 사람들이 다양한 분야에서 활용을 하고 있습니다.
- 빠른 기술 발전 : 사람들이 많이 사용하는 기술일수록 빠르게 발전할 수밖에 없습니다. 생성형 AI는 사람들의 관심을 뜨겁게 받고 있는 만큼 많이 사용을 하고 있습니다. 그러다 보니 새로운 딥러닝 모델 및 알고리즘이 계속 개발을 하고, 양질의 데이터 증가로 인하여 생성되는 데이터의 품질도 점점 향상이 되고 있습니다.
- 창의성 : 새롭게 만들어 낸다는 말은 다르게 말하면 창조를 한다는 말입니다. 생성형 AI는 기존 데이터를 학습을 하여 새롭게 만들기 때문에 사용자의 기대를 뛰어넘는 작품을 만들어 내기도 합니다.
생성형 AI 문제점
생성형 AI는 사용하는 사람이 많고 다양한 분야에 활용이 되는 만큼 문제점 역시 대두가 되고 있습니다.
- 편향 문제 : 생성형 AI는 자기 스스로 데이터를 생성을 할 수 없습니다. 기존 데이터를 학습을 하기 때문입니다. 그렇기 때문에 기존의 편향된 데이터를 학습을 하고 그에 맞는 데이터를 만들어 냅니다. 이렇게 생성된 데이터를 접하는 사람들은 편향된 정보를 받아들이게 되고 그것이 사실로 믿게 됩니다.
- 악용 문제 : 세상에는 사실이 아닌 가짜 뉴스가 많이 있습니다. 생성형 AI는 가짜 뉴스 및 딥페이크 등을 생성이 가능하기 때문에 이에 이용이 될 가능성이 있습니다.
- 윤리적 문제 : 인공지능이 발전할수록 문제가 되는 부분이 윤리적 문제입니다. 인공지능은 편리한 만큼 악용 가능성이 높습니다. 예를 들자면 가짜 신분증이나 딥페이크 영상 제작이 가능하기 때문에 인간의 존엄성을 침해할 수 있고, 또한 저작권 문제 등이 발생할 수 있습니다.
- 일자리 문제 : 생성형 AI는 정말 편리합니다. 기존 데이터를 기반으로 하기 때문에 활용 분야가 정말 많기 때문입니다. 예를 들어 작곡 & 작사 및 이미지 생성 등이 가능하기 때문에 그쪽 분야에서 일하는 사람들의 일자리를 대체할 가능성이 큽니다.
- 보안 문제 : 기존 데이터에는 사람들의 개인 정보 및 유출이 되면 안 되는 정보 등이 있습니다. 생성형 AI는 기존 데이터를 학습을 하고 데이터를 생성을 하기 때문에 개인정보가 침해될 가능성이 있습니다. 또한 악성 코드 및 해킹 프로그램에도 사용이 될 가능성이 있습니다.
- 기술 문제 : 생성형 AI의 발전 단계는 초기 단계로 생성된 콘텐츠의 품질이 일정하지 않고, 사용자의 의도를 정확하게 이해를 못 하는 경우가 있습니다.
해결 방안
- 데이터 편향 제거 : 기존 데이터가 편향된 정보가 없다면 생성형 AI도 편향된 데이터를 생성하지 않을 것입니다. 그렇기 때문에 사용자들은 다양하고 공정한 데이트를 사용을 하고 편향된 데이터 사용을 금지해야 합니다.
- 법적 제지 : 생성형 AI는 아직 완벽한 법적 규제가 마련이 되지 않아 악용될 가능성이 있습니다. 이를 막기 위해서는 법적 규제를 생성을 해야 하고, 기술적으로도 사용하지 못하도록 장치를 마련되어야 합니다.
- 보안 강화 : 기존 데이터 및 생성된 콘텐츠에 개인 정보 등 유출되면 안 되는 정보 등에 대한 보안을 강화를 하여 유출 제지를 해야 합니다.
- 기술 문제 : 정부 및 기업의 지원 정책으로 보다 정확하고 제어가 가능한 기술을 개발을 해야 합니다.
생성형 AI 종류 3가지
생성형 AI는 정말 많은 분야에 활용이 되고 있어, 종류가 너무 다양합니다.
대표 종류 3가지를 알려 드리겠습니다.
1. 텍스트 생성 모델
텍스트 생성 모델은 말 그대로 텍스트 데이터(책봇, 기사 작성, 소설 창작, 번역 등)를 생성하는 모델로 대표적인 모델은 GPT-3, 바드, 뤼튼 등이 있습니다.
2. 이미지 생성 모델
이미지 생성 모델은 사진, 영상, 그림 등 이미지 데이터를 생성하는 모델로 예술 작품, 제품 디자인, 이미지 편집 등에 활용이 됩니다.
대표적인 모델로 DALL-E, Imagen, Midjourney 등이 있습니다.
3. 음성 생성 모델
음성 생성 모델은 음악, 음성 등 음성 데이터를 생성하는 모델로 음악 작곡 및 편곡, 챗봇 등에 활용을 하고 있으며, 대표적인 모델로 WaveNet, MuseNet, Jukebox 등이 있습니다.
마치며
오늘은 생성형 AI란 무엇이고, 특징 및 문제점, 종류 3가지를 알아보았습니다.
생성형 AI는 발전 초기 단계이지만 매우 편리하기 때문에 많은 사용자들이 사용을 하고 있고 다양한 분야에서 활용을 하고 있습니다.
그로 인해 사람들은 더욱 생성형 AI에 의존을 할 가능성이 큰 기술입니다.
감사합니다.