OpenAI 의 chatGPT 가 불러 일으킨 생성형 AI 시장이 점점 더 뜨거워지고 있는 것 같습니다. chatGPT에서 한발 더 발전한 GPT-4 가 서비스 되고 있고, 미드져니(Midjourney) 및 DALL-E 등의 플랫폼 들이 등장하며, AI 를 활용한 이미지 생성 사이트의 숫자도 급격히 늘어나고 있죠.
AI를 활용하여 비즈니스나 취미생활 등에 접목시킬 수 있는 길이 다양화 되면서, 새로운 시도들이 많이 소개되고 있고, AI 와 관련하여 많은 지식을 가지고 있진 않은 저와 같은 사람도 쉽게 이 시장에 발을 디뎌볼 수 있는 기회가 열린 것 같습니다.
오늘 글은 생성 형 AI 분야에 대해 아주 박식한 분들은 그냥 지나치셔도 무방할 것 같고, 저와 같이 Non-IT 에 종사하고 있는 분이거나, 생성형 AI 에 관심이 생기기 시작해서 이제 막 알아보기 시작한 분들께서 참고하시면 좋을 내용들을 담아보았습니다.
1. 생성형 AI 소개
생성형 AI는 인공지능 분야의 한 부분으로, 기존의 데이터나 학습을 기반으로 새로운 정보나 내용을 생성하는 기술을 말합니다. 이 기술을 활용하여 텍스트, 이미지, 음악 및 다른 형태의 콘텐츠를 완전히 새롭게 생성해 낼 수 있는 것이죠.
1. 생성형 AI의 핵심
생성형 AI는 데이터의 패턴과 구조를 학습하여, 그것을 바탕으로 실제와 유사한, 그러나 실제로는 존재하지 않는 콘텐츠를 생성합니다. 예를 들면, 사람의 얼굴 이미지를 학습하여 존재하지 않는 사람의 얼굴 이미지를 만들어낼 수 있는 것이죠.
2. 주요 기술
- Generative Adversarial Networks (GANs): GAN은 생성자와 판별자라는 두 네트워크로 구성됩니다. 생성자는 가짜 데이터를 만들어내고, 판별자는 그것이 진짜인지 가짜인지를 판별하게 됩니다. 두 네트워크는 서로 경쟁하며 발전해 나갑니다.
- Variational Autoencoders (VAEs): VAE는 입력 데이터를 압축하여 중간 표현을 만든 다음, 그 표현을 사용하여 입력과 유사한 데이터를 다시 생성합니다.
- Transformers: 특히 텍스트 생성에서 주로 사용되며, GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 대표적인 예시입니다.
3. 생성형 AI의 활용 분야
생성형 AI는 디지털 아트, 음악 제작, 비디오 게임, 광고 산업, 온라인 쇼핑 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 또한, 다양한 연구 개발 분야에서 복잡한 문제 해결을 위한 새로운 접근법으로도 활용되고 있습니다.
2. 생성형 AI의 발전 : 기본 AI에서 생성 모델까지
생성형 AI의 등장은 인공지능의 역사와 깊은 연관을 가지고 있습니다. 초기 인공지능 연구에서 현재의 고도화된 생성 모델까지의 변천사를 간략하게 소개해드리겠습니다.
1. 인공지능의 초기
1960년대부터 1970년대 초, 인공지능은 주로 규칙 기반의 시스템에 초점을 맞추었습니다. 이런 시스템은 사람들이 직접 입력한 규칙에 따라 동작했으며, 복잡한 문제 해결 능력은 제한적이었습니다.
2. 머신 러닝의 등장
1980년대부터, 알고리즘이 데이터를 기반으로 학습할 수 있는 머신 러닝이 주목받기 시작했습니다. 이 시기, 인공신경망 등의 기초적인 학습 알고리즘이 연구되었고, 퍼셉트론과 같은 모델들이 발전하게 되었습니다.
3. 딥러닝과 그 발전
2000년대 중반, 대량의 데이터와 고성능 컴퓨팅 능력의 발전 덕분에 딥러닝이 큰 주목을 받게 되었습니다. 이를 통해 이미지, 텍스트, 음성 인식 등의 분야에서 큰 성과를 이루게 되었습니다.
4. 생성 모델의 탄생
2010년대에 들어서면서 GANs, VAEs 등의 생성 모델이 등장하게 되었습니다. 이러한 모델들은 기존 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 능력을 보여주었고, 이미지, 텍스트 등 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 낳게 되었습니다.
5. 현재와 미래의 생성형 AI
최근에는 GPT와 같은 Transformer 기반 모델들이 텍스트 생성 능력을 크게 향상시켜, 사람과 구별하기 어려운 텍스트를 생성하는 데 성공하였습니다. 앞으로 생성형 AI는 더욱 정교하고 다양한 분야에 적용될 가능성이 높습니다.
3. 생성형 AI의 주요 구성 요소 및 아키텍처
인공지능과 머신 러닝 분야에서 생성형 모델은 지속적으로 발전해왔습니다. 그 중에서도 특히 주목받는 아키텍처들을 간략히 소개하겠습니다.
1) GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈
- 기본 개념: GPT는 ‘전이 학습’ 방법을 활용한 모델로, 먼저 대규모 데이터로 사전 학습을 진행한 뒤 특정 작업에 맞춰 미세 조정(fine-tuning) 합니다. Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다.
- 특징:
- Attention 메커니즘이 포함되어 있어, 텍스트의 다양한 부분에 집중할 수 있습니다.
- 대규모 텍스트 데이터에서 뛰어난 성능을 보입니다.
- 자연어 처리뿐만 아니라 다른 다양한 작업에도 활용될 수 있습니다.
- 활용 분야: 텍스트 생성, 문장 완성, 질의 응답, 번역 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용됩니다.
2) VAEs (Variational Autoencoders)
- 기본 개념: VAE는 입력 데이터를 효과적으로 압축하고, 그 압축된 정보를 바탕으로 원본 데이터와 유사한 데이터를 다시 생성하는 모델입니다.
- 특징:
- 데이터를 압축하는 인코더와 압축 해제하는 디코더로 구성됩니다.
- 확률적 접근법을 사용하여 다양한 출력을 생성할 수 있습니다.
- 활용 분야: 이미지 생성, 음성 합성, 추천 시스템 등에서 활용됩니다.
3) GANs (Generative Adversarial Networks)
- 기본 개념: GAN은 두 개의 신경망, 즉 생성자(generator)와 판별자(discriminator)를 포함하며, 이 두 네트워크가 서로 경쟁하는 방식으로 학습합니다.
- 특징:
- 생성자는 실제와 유사한 가짜 데이터를 생성하려고 노력하며, 판별자는 생성된 데이터가 진짜인지 가짜인지 판별하려고 합니다.
- 학습 과정에서 두 네트워크는 서로를 계속해서 개선하게 됩니다.
- 활용 분야: 이미지 생성, 스타일 변환, 이미지 초고화, 음악 생성 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
4. 생성형 AI 실제 적용 사례
1) 콘텐츠 생성
생성형 AI는 다양한 콘텐츠 제작 분야에서 활용되고 있습니다. 특히, OpenAI의 GPT-3.5, GPT-4는 뉴스 기사, 시나리오, 소설 등 다양한 텍스트 콘텐츠를 생성하는 데 사용되었습니다. 또한, 웹사이트의 자동 콘텐츠 작성 및 마케팅 메시지 생성에도 활용되며, 개별 사용자의 요구 사항에 맞는 콘텐츠를 실시간으로 생성할 수 있습니다.
게다가 OpenAI 의 API 서비스 까지 다룰줄 안다면, 워드프레스 블로그를 완전 자동화 하여, 손가락 하나 까딱 하지 않고서도 자동으로 글을 생성하여 발행하게 할 수도 있죠.
2) 예술 및 음악 제작
생성 형 AI를 활용하여 다양한 미술 작품이나 음악 제작 등의 활동을 할 수 있습니다. DeepArt 와 같은 플랫폼은 사용자의 사진을 특정 화가의 스타일로 변환하는 서비스를 제공하기도 하고, 음악 분야에서 OpenAI 의 MuseNet 은 다양한 악기와 장르의 음악을 합성하여 새로운 곡을 생성할 수 있는 서비스를 제공하기도 합니다.
그리고 미드져니(Midjourney) 또는 DALL-E 와 같은 이미지 생성 프로그램을 활용하여, 실제 사진과 같은 인물 이미지에서부터 가상의 일러스트 이미지까지 정말 다양한 시도들을 해볼 수 있습니다. (예전에 미드져니와 chatGPT를 함께 사용할 수 있는 방법에 대해 자세하게 포스팅한 바가 있는데, 맨 아래쪽에 해당 포스팅을 링크해놓을테니 참고하시기 바랍니다.)
예를 들어 미드져니를 통해 ‘피부 트러블 때문에 고민이 많은 여성’에 대한 그림을 그려달라고 했을 때, 아래와 같이 다양한 이미지를 생성하여 줍니다. (실제 사진과 같은 이미지, 일러스트 이미지 등)
3) 게임 디자인 및 가상 환경
게임 산업은 생성형 AI의 주요 적용 분야 중 하나입니다. NVIDIA의 GAN은 ‘Minecraft’와 같은 게임에서 실시간으로 높은 해상도의 텍스처를 생성하는 데 활용되었습니다. 또한, **Hello Games의 ‘No Man’s Sky’**는 생성형 AI를 사용하여 무한한 행성과 생명체를 생성, 각각의 행성과 생명체가 유니크한 특성을 가지고 있습니다.
4) 개인화된 사용자 경험
개인화는 사용자의 경험을 향상시키는 핵심 요소로 여겨지며, 생성형 AI는 이를 더욱 강화합니다. Spotify는 사용자의 음악 취향을 기반으로 AI가 추천 플레이리스트를 생성하게 하여, 개인화된 경험을 제공합니다. 온라인 쇼핑 사이트에서도 고객의 구매 이력과 검색 기록을 분석하여 개인화된 상품 추천을 제공하는 데 생성형 AI를 활용하고 있습니다.
5. 생성형 AI 관련 윤리적 이슈 및 사회적 함의
생성형 AI의 발전은 새로운 기술적 혁신뿐만 아니라, 그로 인한 다양한 윤리적, 사회적 문제점을 동반하게 되었습니다. 특히, 그 영향력과 활용 범위가 확대됨에 따라, 그 함의에 대한 중요성도 증대되고 있습니다.
1) 딥페이크와 잘못된 정보
- 딥페이크: AI를 활용해 생성된 가상의 이미지나 영상, 텍스트 등을 의미합니다. 특히 GAN과 같은 생성형 AI 기술을 활용하여 현실에서는 존재하지 않는 이미지나 영상을 생성할 수 있습니다. 이로 인해, 사람들의 이미지나 목소리를 무단으로 사용하여 허위 정보를 만들거나, 말하지 않은 말을 하게 만드는 등의 부정확한 콘텐츠가 확산될 수 있습니다.
- 정보의 질: 딥페이크 기술의 발전은 뉴스, 소셜 미디어, 온라인 플랫폼에서 정보의 질에 대한 신뢰성 문제를 초래하고 있습니다. 진짜와 가짜를 구별하기 어려울 정도로 가짜가 마치 사실인 마냥 작성되어 확산되는 상황이 벌어지다보니, 결국 어떠한 정보도 믿을 수 없게 되는 상황이 생기기도 합니다. 이에 따라 사회 전반의 정보 소비 문화에 큰 변화를 가져올 것으로 보이고, 이런 환경에서는 ‘진짜 정보’가 무엇인지 판별하는 그 자체에 또다른 에너지를 쏟아야 하는 상황이 될 수도 있습니다.
2) 직업 소실과 경제적 영향
- 자동화와 직업: 생성형 AI가 콘텐츠 제작, 디자인, 기타 많은 분야에서 활용되면서 많은 전문직이 자동화의 위협을 받게 되었습니다. 특히, 기존의 반복적이고 정형화된 작업은 AI에 의해 대체될 가능성이 높습니다.
- 경제적 분배: 일부 전문가들은 AI의 발전이 경제적 불평등을 확대시킬 수 있다고 예상합니다. 큰 기업이나 자본가들은 AI 기술을 독점적으로 활용하여 더 큰 이익을 얻을 수 있으며, 이로 인해 소수의 사람들에게 경제적 이익이 집중될 수 있습니다.
3) 예술적 진실성 논의
- AI와 창작: 생성형 AI가 예술 작품을 생성할 수 있게 되면서, 그것이 진정한 ‘예술’로 간주될 수 있는지에 대한 논의가 활발히 진행되고 있습니다. 기존의 예술은 사람의 감정, 경험, 상상력을 기반으로 창작되었지만, AI가 생성한 예술 작품은 이러한 인간의 내면적 경험을 반영할 수 없다는 비판도 있습니다.
- 저작권 문제: AI가 생성한 작품에 대한 저작권은 어떻게 처리될 것인지에 대한 논의도 필요합니다. AI가 독자적으로 창작한 작품의 경우, 그 작품의 저작권자는 AI인가, 그것을 학습시킨 개발자인가, 아니면 다른 누군가인가에 대한 문제가 제기되고 있습니다. 특히 한 기사에 따르면 미국 저작권청은 AI가 그린 그림에 대한 저작권을 인정하지 않겠다고 공식 발표하기도 했습니다.
6. 생성형 AI의 미래
현재의 흐름을 기반으로 감히 예측해본다면, 생성형 AI 기술의 미래는 아래와 같이 예측해볼 수 있을 것 같습니다.
1) 더욱 섬세한 생성 능력
현재의 생성형 AI는 이미 놀라운 결과를 보여주고 있지만, 앞으로는 더욱 사실적이고 섬세한 결과물을 만들어낼 것입니다. 특히 높은 해상도의 이미지 생성, 복잡한 음악 작품, 그리고 사실적인 텍스트 내용 등이 개선될 것으로 예상됩니다.
2) 다양한 산업 분야의 확장
현재 주로 미디어, 게임, 디자인 분야에서 활용되고 있는 생성형 AI는 의료, 제조, 교육 등의 다양한 분야로 확장될 것입니다. 특히 맞춤형 솔루션 제공이나 자동화된 설계 과정에서 큰 잠재력을 보일 것으로 예상됩니다.
3) 윤리적 문제의 해결
딥페이크와 같은 문제로 인해 생성형 AI의 윤리적 측면에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 이에 따라 기술의 발전과 더불어 관련 법규나 지침도 함께 발전해 나갈 것이고, 이런 규제들이 하나 둘씩 갖춰져 갈 수록 보다 성숙한 AI 시장이 형성될 것이라 생각합니다.
7. 결론
생성형 AI는 인공지능 분야에서 가장 혁신적인 발전을 보여주는 기술 중 하나입니다. 이미 다양한 분야에서 그 가능성을 확인하였고, 앞으로도 그 영향력은 계속 확대될 것으로 예상됩니다. 그러나 이러한 기술의 발전에는 항상 윤리적, 사회적 측면의 고려가 필요합니다. 기술의 장점을 최대한 활용하면서도 부작용을 최소화하기 위한 방안을 모색하는 것이 앞으로의 주요 과제가 될 것입니다.
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