최근 가장 주목받는 AI 기술은? 생성형 AI와 기존 AI 차이점

민트수박 2024. 8. 27. 20:04

(1) 최근 가장 주목받는 AI 기술

최근 인공지능 분야에서 가장 큰 주목을 받고 있는 기술은 생성형 AI입니다. 챗GPT, 미드저니 등 다양한 생성형 AI 모델들이 등장하며, 우리 삶의 많은 부분에 변화를 가져오고 있습니다.

생성형 AI란 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 모델을 말합니다.

생성형 AI가 주목받는 이유
● 높은 수준의 창의성: 인간 수준의 창의적인 글쓰기, 그림 그리기, 음악 작곡 등이 가능해졌습니다.
● 다양한 분야에서의 활용: 마케팅, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어가고 있습니다.
● 빠른 발전 속도: 기술 발전이 매우 빠르게 이루어지고 있으며, 새로운 모델들이 끊임없이 등장하고 있습니다.

생성형 AI의 활용 사례
● 콘텐츠 생성: 광고 문구, 시, 소설, 시나리오 등 다양한 콘텐츠를 자동으로 생성합니다.
● 개인 맞춤형 콘텐츠: 사용자의 취향에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다.
● 교육: 학습 자료를 자동으로 생성하고, 학습자에게 맞춤형 학습 경험을 제공합니다.
● 예술: 새로운 예술 작품을 창작하고, 예술 교육에 활용됩니다.

생성형 AI의 미래
생성형 AI는 앞으로 더욱 발전하여 우리 삶의 많은 부분을 변화시킬 것으로 예상됩니다. 하지만, 생성형 AI의 발전과 함께 저작권, 윤리, 사회적 영향 등 다양한 문제에 대한 논의도 활발하게 이루어지고 있습니다.

생성형 AI 외에도 주목받는 AI 기술
● 강화 학습: 게임, 로봇 제어 등 복잡한 문제 해결에 활용되는 기술입니다.
● 자연어 처리: 사람의 언어를 이해하고 생성하는 기술로, 챗봇, 번역 등 다양한 분야에 활용됩니다.
● 컴퓨터 비전: 이미지와 비디오를 분석하고 이해하는 기술로, 자율주행 자동차, 의료 영상 분석 등에 활용됩니다.

(2) 생성형 AI와 기존 AI의 차이점

생성형 AI와 기존 AI는 목표와 기능 면에서 큰 차이를 보입니다.

기존 AI (예측 AI)
● 목표: 기존 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측하거나 특정 패턴을 찾는 것
● 주요 기능: 분류, 회귀, 클러스터링 등
● 활용 예시: 스팸 메일 필터링, 고객 이탈 예측, 상품 추천 시스템 등

생성형 AI
● 목표: 새로운 콘텐츠를 생성하는 것
● 주요 기능: 텍스트 생성, 이미지 생성, 음악 생성 등
● 활용 예시: 챗봇, 시, 소설, 그림, 음악 작곡 등

간단히 말해, 기존 AI는 주어진 데이터를 분석하여 특정 결과를 도출하는 반면, 생성형 AI는 새로운 데이터를 만들어내는 것입니다.

두 가지 AI의 차이점을 더 자세히 살펴보면 다음과 같습니다.

특징	기존 AI (예측 AI)	생성형 AI
목표	예측, 분류	생성
데이터	기존 데이터 학습	기존 데이터 학습 및 새로운 데이터 생성
활용 분야	예측 모델, 분류 모델	챗봇, 콘텐츠 생성, 디자인

예시를 들어 설명하면, 스팸 메일 필터링은 기존 AI가 잘 수행하는 작업입니다. 이미 알려진 스팸 메일의 특징을 학습하여 새로운 메일이 스팸인지 아닌지를 판단합니다. 반면, 챗봇은 생성형 AI의 대표적인 예시입니다. 챗봇은 사용자와의 대화를 통해 새로운 문장을 생성하며, 이 과정에서 창의적인 표현도 가능합니다.

결론적으로, 생성형 AI는 기존 AI가 할 수 없었던 새로운 콘텐츠 생성이라는 영역을 개척하며, 창의성과 혁신을 요구하는 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높습니다.

(3) 생성형 AI 개발의 어려움

생성형 AI는 뛰어난 성능을 보여주지만, 개발 과정에서 다양한 어려움에 직면하게 됩니다. 주요 어려움은 다음과 같습니다.

1. 데이터 품질 및 양
● 데이터 편향: 학습 데이터에 편향이 존재하면 생성된 결과물 역시 편향될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 성별이나 인종에 대한 편견이 학습 데이터에 반영될 경우, 생성된 콘텐츠에서도 이러한 편견이 나타날 수 있습니다.
● 데이터 부족: 고품질의 대량 데이터를 확보하는 것은 매우 어렵습니다. 특히 특정 분야의 전문적인 데이터는 구하기가 더욱 힘들 수 있습니다.

2. 모델의 복잡성
● 계산 비용: 생성형 AI 모델은 매우 복잡하여 학습과 추론에 많은 계산 자원이 필요합니다. 이는 높은 비용을 발생시키고, 실시간 처리에 어려움을 야기할 수 있습니다.
● 모델의 안정성: 복잡한 모델은 작은 변화에도 민감하게 반응하여 예상치 못한 결과를 생성할 수 있습니다.

3. 평가의 어려움
● 객관적인 평가 지표 부재: 생성된 콘텐츠의 질을 객관적으로 평가하기 위한 명확한 지표가 부족합니다. 사람의 주관적인 판단이 개입될 수밖에 없으며, 이는 모델 개발에 어려움을 더합니다.

5. 해석 가능성
● 블랙박스 문제: 생성형 AI 모델의 내부 작동 원리를 이해하기 어렵습니다. 이는 모델의 결정 과정을 파악하고 신뢰성을 확보하는 데 어려움을 야기합니다.

이 외에도 생성형 AI 개발에는 다양한 기술적인 문제와 사회적인 문제가 존재합니다.
● 과적합: 모델이 학습 데이터에 과도하게 맞춰져 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 문제
● 모드 붕괴: 생성 모델이 특정한 형태의 결과만을 반복적으로 생성하는 문제
● 생성된 콘텐츠의 질: 생성된 콘텐츠의 다양성, 창의성, 일관성을 확보하는 것은 어려운 문제입니다.