제너레이티브 AI 이해를 위한 초보자 가이드

세상이 점점 더 디지털화되면서 신선하고 매력적인 콘텐츠에 대한 수요가 급증했습니다. 인공 지능은 새로운 아이디어 창출 기회를 제공하고 우리의 직업 및 개인 생활을 변화시키는 데 중요한 역할을 했습니다.

마케팅 담당자는 AI 공간에서 가장 최근 유행어인 제너레이티브 AI를 포함하여 최신 도구와 기술을 따라잡는 것이 중요합니다.

생성 AI 이해

제너레이티브 AI 기술은 보이는 것처럼 신비하지 않습니다. 기능을 완전히 이해하려면 과대 광고와 약간 혼란스러운 전문 용어를 지나쳐야 합니다. 먼저 제너레이티브 AI와 머신 러닝의 차이점을 구분해야 합니다.

기계 학습을 통해 컴퓨터는 기존 데이터 세트에서 학습하여 핵심 통찰력과 예측 확률을 제공할 수 있습니다. 이 AI 모델은 데이터 내에서 발견된 패턴을 분석하고 추론합니다. 그러나 생성 AI는 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터에서 학습할 뿐만 아니라 사람이 생성한 콘텐츠를 모방하는 새로운 콘텐츠를 개발함으로써 ML을 뛰어넘습니다.

인공 지능의 새로운 시대의 일부인 생성 AI는 마케팅을 포함한 많은 산업에 혁명을 일으키는 변혁적 기술입니다. 생성 AI의 개념은 새로운 것이 아니지만 주요 개발은 21세기까지 시작되지 않았습니다. 제너레이티브 AI 구현은 특히 2022년 11월 ChatGPT가 출시된 이후 엄청난 인기를 얻었습니다.

생성 AI의 가장 강력한 기능 중 하나는 다양한 종류의 출력을 생성할 수 있는 패턴을 식별하므로 기존 데이터에서 학습을 자체 감독하는 기능입니다. 사진, 음악 및 비디오에서 동적 B2B 콘텐츠 생성 및 대상 광고 캠페인에 이르기까지 응용 프로그램은 범주가 얼마나 틈새인지에 관계없이 방대하고 유망합니다.

생성 AI가 놀라운 결과를 생성할 수 있지만 최적의 결과를 달성하려면 훈련 프로세스 전반에 걸쳐 인간의 상호 작용이 여전히 필요합니다.

제너레이티브 AI 작동 방식

제너레이티브 AI는 훈련 데이터에만 의존하지 않고 훈련 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 알고리즘도 함께 사용한다는 점에서 다른 AI 모델과 다릅니다.

개 또는 원하는 동물을 그리는 방법을 배우는 것에 대해 생각해 보십시오(하지만 우리는 강아지를 좋아합니다). 펜을 종이에 쓰기 전에 먼저 개가 어떻게 생겼는지 그리고 특정 동물을 만드는 독특한 특성을 확인해야 합니다. 흔들리는 꼬리, 날카로운 이빨, 약간의 늘어진 귀는 모두 개가 무엇인지에 대한 아이디어를 제공하는 특성입니다. 이제 충분한 예제를 살펴본 후 자신만의 변형을 생각해낼 수 있습니다.

동일한 아이디어가 생성 AI에도 적용됩니다.

Gen AI는 특정 작업에 대한 데이터를 효율적으로 생성하기 위해 여러 구성 요소를 갖추고 있습니다. 이러한 기능은 다음과 같습니다.

• 신경망: 입력 데이터를 기반으로 인간과 같은 창의성을 발휘하는 새로운 콘텐츠를 생성하기 위해 데이터를 처리하고 분석하도록 설계된 일종의 알고리즘
• 입력 데이터: 처리를 위해 그리고 올바른 작업이 실행되도록 하기 위해 시스템으로 전송되는 모든 정보(데이터)
• VAE(Variational autoencoders): 데이터를 인코딩 및 디코딩하고 데이터를 압축하거나 원래 형태로 되돌리는 방법을 학습할 수 있는 신경망 유형입니다. VAE는 이미지, 오디오 및 텍스트를 포함한 다양한 데이터 유형에 대해 학습할 수 있습니다.
• 전처리 및 후처리 모듈: 입력 데이터가 가능한 한 간결하고 생성된 결과가 정제되도록 합니다.
• GAN(Generative adversarial networks): 훈련 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하기 위해 함께 작동하는 생성기와 판별기로 구성된 또 다른 유형의 신경망입니다.

광범위한 기능과 거의 무한한 가능성을 갖춘 마케터는 이 기술을 사용할 때 장점과 한계를 고려해야 합니다.

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제너레이티브 AI 사용의 위험

AI가 우리 삶에 더 많이 내재화됨에 따라 생성적 AI 사용에 대한 도덕적, 윤리적 고려 사항을 이해하는 것이 중요합니다. 일부 위험은 기술 자체로 인한 것이며 다른 위험은 Gen AI가 진화함에 따라 여전히 해결되고 있습니다. 명심해야 할 몇 가지 생성 AI 제한 사항은 다음과 같습니다.

콘텐츠 품질

제너레이티브 AI가 먼 길을 걸어왔지만 생성하는 콘텐츠의 품질은 정확성과 일관성에 따라 달라질 수 있습니다. 제너레이티브 AI는 데이터 세트 내 기존 아이디어를 새로운 방식으로 결합할 수 있지만 인간의 능력 안에 있는 진정한 혁신과 자발적인 창의성에 대해서는 한계가 있습니다.

제너레이티브 AI가 일상에 효율성을 더해 주지만 콘텐츠는 부진할 수 있습니다. 반복적이거나 더 나쁘게는 말이 안 되는 일관된 콘텐츠를 내보내는 사람이 되고 싶지는 않을 것입니다! 인간의 추가 감독은 콘텐츠 품질이 너무 나빠지기 전에 콘텐츠 품질이 떨어지는 것을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

거짓 정보

AI 기술은 환각하는 경향이 있는데, 이는 완전히 설득력 있는 방식으로 잘못된 정보를 생성한다는 의미입니다. 오픈 소스 AI 시스템은 일반적으로 덜 엄격한 정렬 표준을 따르기 때문에 잘못된 정보 또는 부정확한 데이터가 퍼질 가능성이 크게 증가합니다. AI 허위 정보 및 선전도 청중의 신뢰에 영향을 미칠 수 있습니다.

따라서 AI 생성 콘텐츠의 사실 확인이 더욱 중요해집니다. 잘못된 정보는 AI가 생성한 텍스트, 이미지 및 비디오를 조작하여 기만하거나 오도하는 산불처럼 퍼질 수 있습니다. 기업은 실수로 잘못된 정보의 확산을 촉진하지 않도록 Generative AI 기술을 배포하는 방법에 대해 주의를 기울여야 합니다.

편견

AI의 주요 윤리적 고려 사항 중 하나는 규제되지 않은 편견입니다. AI 모델은 훈련 데이터에서 학습하기 때문에 기존 편향을 재생산 및 증폭하여 잠재적으로 유해한 이데올로기, 차별적 결과 및 악의적인 의도를 가진 기타 콘텐츠를 조장할 수 있습니다.

거짓 정보처럼 편향은 정보를 재차 확인하지 않고 빠르게 퍼질 수 있습니다. 이 위험을 완화하려면 다양한 출처에서 데이터를 수집하고 데이터가 서로 다른 정치적, 인종적 관점과 그룹을 균형 있게 반영하도록 보장해야 합니다.

경계해야 할 한계에도 불구하고 AI 생성을 사용하는 것이 모두 나쁠 수는 없겠죠?

옳은! 특히 마케터와 그들의 B2B 브랜드에게는 실제로 생각보다 더 유리할 수 있습니다.

제너레이티브 AI의 장점

제너레이티브 AI는 현재와 미래에 활용할 수 있는 많은 이점이 있습니다. 작업을 자동화하고 사실적인 이미지를 생성하며 귀중한 통찰력을 제공하는 기능을 통해 기업은 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 더 많은 장점은 다음과 같습니다.

창의력 향상

Generative AI는 인간의 브레인스토밍을 강화하기 위한 새로운 아이디어, 디자인 및 솔루션을 제공합니다. 이 신선한 관점은 크리에이터가 틀에 박히거나 콘텐츠 피로에 빠질 때 특히 유용할 수 있습니다. 또한 생성 AI는 여러 시나리오를 제공하여 다양한 상황에 대한 아이디어를 높이고 예비 제안을 추가할 수 있습니다.

콘텐츠 제작 간소화

Generative AI는 콘텐츠 생성 또는 데이터 생성과 같이 시간이 많이 걸리는 할당 및 더 큰 규모의 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 개인은 한 번에 상당한 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI의 능력으로 더 많은 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 전반적인 효율성을 높이고 작업 방식과 작업을 최적화합니다.

고객 경험 개인화

제너레이티브 AI는 실질적인 콘텐츠를 처리하고 제작하는 것 외에도 특정 청중에게 맞는 정확하고 관련성 높은 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. Generative AI는 기업이 챗봇 및 가상 도우미를 포함하여 고객을 지원하는 데 도움이 되는 많은 도구를 제공할 수 있습니다.

특정 입력 데이터를 통해 시스템은 정확한 결과를 생성하여 디지털 마케팅 캠페인의 성공을 보장할 수 있습니다.

생성 AI 세계의 일반적인 지형을 알았으니 이제 실제 세계에서 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보겠습니다.

B2B 마케팅의 생성 AI

그렇다면 제너럴 AI는 브랜드를 위해 무엇을 할 수 있을까요? 어떻게 시작합니까? 제너레이티브 AI를 마케팅 전략에 구현하는 것은 여러 가지 방법으로 발생할 수 있으며, 모두 기업이 운영을 혁신할 수 있도록 준비되어 있습니다.

풍부한 데이터 통찰력은 동적 콘텐츠 생성, 대상 광고 캠페인 개발, 개인화된 경험을 통한 고객 참여 개선의 주요 구성 요소입니다. 관련성이 높은 고품질 콘텐츠도 전환율을 높입니다. 청중이 원하는 것을 제공하는 것이 전부입니다!

비즈니스 리더 및 생성 AI 플랫폼을 위한 다음 단계

제너레이티브 AI는 계속해서 발전하고 있지만 그 미래는 밝습니다. 그리고 디지털 마케팅 환경이 계속해서 변화함에 따라 제너레이티브 AI의 기능도 변화하고 있습니다.

Generative AI는 콘텐츠 및 B2B 마케팅과 관련하여 게임 체인저입니다. 개인화된 콘텐츠를 대량으로 생산할 수 있는 기능을 제공함으로써 기업은 참여를 개선하고 전환율을 높일 수 있습니다. 콘텐츠와 마케팅의 미래는 제너레이티브 AI 도구의 힘에 의해 계속해서 변화될 것입니다.

제너레이티브 AI의 잠재력은 비즈니스 리더에게 업계 내에서 혁신할 수 있는 수많은 기회를 제공하여 회사를 다음 단계로 끌어올립니다.

복잡한 주제를 이해하는 첫 번째 단계는 그것이 어떻게 작동하는지 이해하는 것입니다. 이 블로그를 통해 브랜드 마케팅에서 제너레이티브 AI를 보다 효과적으로 사용하는 방법에 대한 더 많은 통찰력을 얻었기를 바랍니다.

제너레이티브 AI에 대한 이해도를 높이고 싶다면 블로그에서 자세한 내용을 확인하세요.