생성형 AI
기술노트
🤖 생성형 AI (Generative AI)
생성형 AI는 기존의 데이터로부터 학습한 패턴과 지식을 바탕으로, 사용자의 요구에 따라 새로운 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 독창적인 콘텐츠를 만들어내는 인공지능 기술입니다. 기존의 AI가 주로 데이터를 분류하거나 예측하는 역할을 했다면, 생성형 AI는 '창작'의 영역에 도전합니다.
⚙️ 생성형 AI의 핵심 모델
- GAN (Generative Adversarial Network) : 생성적 적대 신경망. '생성자(Generator)'와 '판별자(Discriminator)'라는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 구조입니다.
> * `생성자`는 실제와 유사한 가짜 데이터를 만들려고 노력합니다. > * `판별자`는 생성자가 만든 데이터가 진짜인지 가짜인지 판별하려고 노력합니다. > * 이 경쟁 과정을 통해, 생성자는 점점 더 진짜 같은 데이터를 만들어내는 능력을 갖추게 됩니다. 주로 이미지 생성 분야에서 뛰어난 성능을 보입니다.
- VAE (Variational Autoencoder) : 입력 데이터를 저차원의 잠재 공간(Latent Space)으로 압축했다가 다시 원본 데이터로 복원하는 과정에서, 데이터의 확률 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다.
- 트랜스포머 (Transformer) : 특히 텍스트 생성 분야에서 혁명을 일으킨 모델입니다. 문장의 전체적인 맥락을 파악하는 능력이 뛰어나, 매우 자연스럽고 논리적인 장문의 텍스트를 생성할 수 있습니다. GPT(Generative Pre-trained Transformer)가 바로 이 트랜스포머 기반의 대표적인 생성형 AI 모델입니다.
💡 생성형 AI의 활용 분야
- 콘텐츠 제작 : 소설, 시, 기사, 블로그 포스트, 마케팅 문구 등을 자동으로 생성합니다.
- 이미지 및 예술 : 텍스트 설명만으로 고품질의 이미지를 생성하거나, 특정 화가의 스타일로 그림을 그립니다. (예: DALL-E, Midjourney)
- 소프트웨어 개발 : 간단한 설명만으로 코드 스니펫을 생성하거나, 코드의 오류를 수정하고, 테스트 케이스를 만듭니다. (예: GitHub Copilot)
- 음악 및 오디오 : 특정 장르나 분위기의 음악을 작곡하거나, 사람의 목소리를 합성합니다.
💡 기술사 핵심 Point
- 생성형 AI의 발전은 거대 언어 모델(LLM, Large Language Model)과 파운데이션 모델(Foundation Model)의 등장이 큰 역할을 했습니다. 대규모 데이터로 미리 학습된 거대한 모델을, 특정 목적에 맞게 미세 조정(Fine-tuning)하여 다양한 작업에 활용하는 패러다임입니다.
- 생성형 AI는 환각(Hallucination) 현상, 즉 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 문제를 가지고 있습니다. 또한, 학습 데이터의 편향성(Bias)이나 저작권, 윤리적 문제 등 해결해야 할 과제가 많습니다.
- 기업에서는 생성형 AI를 활용하여 생산성을 높이고, 새로운 고객 경험을 창출하며, 비즈니스 프로세스를 혁신하려는 시도가 활발히 이루어지고 있습니다.
