생성 모델의 미래: AI의 차세대 생성 가능성 탐색
게시 됨: 2023-08-24빠르게 변화하는 기술 세계를 따라왔다면 꼭 알아야 할 만큼 제너레이티브 AI(Generative AI)가 화제가 되었습니다. 우리는 특히 ChatGPT 및 DALL-E와 같은 혁신적인 디자인에 대해 자주 듣습니다.
생성적 AI의 새로운 발전은 콘텐츠 제작을 변화시키고 많은 산업 분야에서 AI 도구 개발을 촉진할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
인공 지능 시장 규모, 점유율 및 추세 분석에 대한 Grand View Research의 보고서 에 따르면, 전 세계 인공 지능 시장은 2022년 1,365억 5천만 달러 규모였습니다. 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률 37.3%가 예상됩니다.
결과적으로 다양한 산업 분야의 많은 기업들이 생성 AI의 힘을 활용하여 역량을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다.
그렇다면 제너레이티브 AI란 정확히 무엇인가?
텍스트, 오디오, 코드, 그래픽 등과 같은 독창적이고 독특한 콘텐츠를 만드는 데 사용되는 알고리즘을 "생성 AI"라고 합니다. AI가 발전함에 따라 Generative AI는 이전에는 불가능하다고 생각되었던 작업을 완료함으로써 많은 분야를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
반 고흐와 같은 유명 예술가의 미학을 모방할 수 있는 능력을 갖춘 생성 AI는 이미 예술 분야에서 발전을 이루고 있습니다. 또한 패션 부문에서도 큰 잠재력을 갖고 있어 다음 컬렉션을 위한 독창적인 컨셉을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
인테리어 디자이너는 또한 생성 AI를 사용하여 고객이 꿈꾸는 집을 신속하게 건설할 수 있으며, 일반적인 몇 주 또는 몇 달이 소요되는 프로세스를 단 며칠로 단축할 수 있습니다.
ChatGPT와 같은 애플리케이션은 아직 매우 새롭고 초기 단계인 생성 AI에 대한 기준을 높였습니다. 결과적으로, 우리는 앞으로 더욱 획기적인 발전을 기대하게 될 것입니다.
생성 AI가 수행하는 기능을 조사해 보겠습니다.
생성적 AI가 새로운 콘텐츠를 만듭니다
새로운 블로그 항목, 비디오 코스, 아트워크 및 기타 유형의 자료를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 새로운 의약품 개발을 지원하여 제약 산업에 흥미로운 기회를 열어줄 수 있습니다.
일상적이고 반복적인 작업을 대체
생성적 AI의 능력을 통해 작업자가 일반적으로 수행하는 일상적이고 반복적인 작업을 대체할 수 있습니다. 그렇게 하면 인적 자원을 보다 도전적이고 상상력이 풍부한 프로젝트에 투입할 수 있습니다. 여기에는 이메일 응답, 프레젠테이션 요약, 코딩 및 기타 운영 작업이 포함됩니다.
데이터 사용자 정의
Generative AI는 특정 고객 경험을 기반으로 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 기업은 이 정보를 사용하여 고객 상호 작용을 개선하고 ROI를 측정하며 성공을 보장할 수 있습니다. 기업은 소비자 행동 패턴을 연구하여 서비스를 향상시키기 위한 효율적인 아이디어와 접근 방식을 찾을 수 있습니다.
이제 가장 인기 있는 생성 AI 모델 범주 중 하나인 확산 모델을 살펴보겠습니다.
확산 모델
놀라운 발명품인 확산 모델은 데이터 세트를 저차원 잠재 공간에 매핑하여 기본 구조를 드러냅니다. 심층 생성 신경망의 하위 집합인 잠재 확산 모델은 LMU 뮌헨과 Runway의 CompVis 그룹에 의해 만들어졌습니다.
확산 방식은 압축된 잠재 표현에 점차적으로 노이즈를 추가하거나 확산시켜 노이즈에 불과한 그림을 만듭니다. 그러나 확산 모델은 반대 방향으로 작동합니다. 이미지의 노이즈를 체계적이고 세심하게 줄여 결국 실제 이미지를 드러냅니다.
생성적 AI의 실제 적용
생성 AI의 실제 적용은 다음을 포함한 여러 분야에서 찾아볼 수 있습니다.
미디어
제너레이티브 AI(Generative AI)가 미디어 산업을 휩쓸면서 콘텐츠 생성에 혁명이 일어났습니다. 매력적인 영화, 웹사이트 사진, 기사를 빠르고 비용 효율적으로 제작할 수 있습니다. 개인화된 콘텐츠를 통해 고객 참여가 더욱 증가하고 고객 유지 방법이 개선됩니다.
재원
KYC(Know Your Customer) 및 AML(자금 세탁 방지) 프로토콜을 위한 지능형 문서 처리(IDP)와 같은 도구를 통해 Generative AI는 금융 부문에서 필수적인 것으로 입증되었습니다. 금융 기관은 생성 AI를 사용하여 고객의 지출 습관에 대해 자세히 알아보고 가능한 문제를 찾아낼 수 있습니다.
보건 의료
X-ray, CT 스캔과 같은 사진을 지원함으로써 생성 AI는 의료 분야에서 중요한 역할을 합니다. 시각화를 개선하고 사용자에게 정확한 진단 도구에 대한 액세스를 제공하며 의료 문제 식별 속도를 높입니다.
예를 들어, GAN(Generative Adversarial Networks)을 사용하면 의료진은 사진을 환자가 더 쉽게 이해할 수 있는 이미지로 바꿀 수 있습니다.
그러나 생성 AI의 엄청난 가능성 외에도 해결해야 할 실질적인 거버넌스 문제가 있습니다.
데이터 보호
상당한 양의 데이터에 대한 요구 사항은 Generative AI 모델을 포함한 AI 비즈니스와 도구가 처리해야 하는 주요 문제 중 하나입니다. 이 요구 사항으로 인해 데이터 개인 정보 보호 및 민감한 정보의 오용에 대한 우려가 제기됩니다.
소유권
제너레이티브 AI로 제작된 콘텐츠에 대한 지적재산권은 여전히 논의 중이다. 일부에서는 해당 콘텐츠가 원본이라고 주장하는 반면, 다른 일부에서는 해당 내용이 다른 온라인 소스에서 인용되었을 수 있다고 주장합니다.
품질
생성 AI 모델에 공급되는 대량의 데이터로 인해 데이터 품질과 생성된 출력의 정확성을 확인하는 것이 주요 우선순위입니다. 의료와 같은 산업은 심각한 결과를 초래할 수 있는 허위 정보에 대해 특히 우려하고 있습니다.
편견
생성 인공 지능 모델의 차별적인 출력을 방지하려면 훈련 데이터의 편향을 평가하고 해결해야 합니다. 의도하지 않은 편견은 다른 문화에 대해 부정적인 인상과 영향을 미칠 수 있습니다.
마지막 생각들
요약하면, 생성적 AI는 엄청난 잠재력을 갖고 있지만 엄청난 장애물에 직면해 있습니다. AI 모델은 다양한 문화적 맥락에서 인간의 음성에 대해 더 많이 학습하여 상호 작용이 보다 직관적으로 성장해야 합니다.
생성적 AI는 잠재력을 보여주지만 향후 기술 사용 및 개발이 간절히 기다리고 있습니다.