제너레이티브 AI란 무엇이며 2023년에 어떻게 사용할 수 있습니까?

인공지능(AI) 기술의 영역은 전례 없는 속도로 확장되고 있습니다. 한때 공상과학소설의 소재로 여겨졌던 것이 이제는 우리 일상 생활의 필수적인 부분이 되고 있습니다. 음성 비서 및 추천 알고리즘에서 사이버 보안 및 고급 의료 진단에 이르기까지 생성 AI는 우리가 알고 있는 세상을 재구성하고 있습니다.

이러한 급속한 발전을 파악하는 한 가지 방법은 해당 분야에서 생산되는 엄청난 양의 연구입니다.

"우리는 매년 500,000개의 새로운 AI 연구 논문을 보고 있습니다."
Joelle Pineau, Meta의 AI 연구 부사장

기술에 대한 이러한 올인 사고방식 은 학계, 민간 산업 및 정부 전반에서 AI에 대한 높은 관심과 투자를 보여줍니다. 하지만 당신은 어떻습니까? 비즈니스, 취미 및 개인 생활에 Gen AI를 어떻게 사용할 수 있습니까? 다양한 범주의 생성 AI 제품에 대한 최고의 기사를 모두 수집하여 AI가 일상에 어떻게 직접적인 영향을 미칠 수 있는지 쉽게 확인할 수 있습니다.

하지만 먼저 제너레이티브 AI 란 무엇인가?

제너레이티브 AI란?

Generative AI는 학습 데이터와 신경망을 기반으로 고유한 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둔 인공 지능의 한 분야입니다. 이는 텍스트 콘텐츠 생성에서 이미지, 음악 및 비디오까지 다양할 수 있습니다.

제너레이티브 AI를 이해하기 위해서는 먼저 AI가 무엇인지 이해하는 것이 도움이 된다. 인공 지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간 지능을 모방한 기계 또는 소프트웨어를 가리키는 광범위한 용어입니다. 지식을 이해하고, 배우고, 적용하고, 새로운 상황을 처리하고, 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다. AI는 인간의 지능과 대등하지는 않지만 할 수 있는 일에 있어서 경이롭습니다.

제너레이티브 AI는 AI를 한 단계 더 발전시킵니다. 인간의 지능을 흉내내는 것만이 아닙니다. 그것은 인간의 힘처럼 창조합니다. 이것은 기계 학습 모델을 사용하여 발생합니다. 이것은 연습과 훈련을 통해 시간이 지남에 따라 더 좋아지는 규칙과 같습니다. 이러한 모델이 더 많은 데이터와 교육을 받을수록 고품질의 관련 콘텐츠를 더 잘 만들 수 있습니다.

제너레이티브 AI 개발

생성 AI는 이전 AI 발전을 기반으로 천천히 발전했습니다. 기계 학습에서 시작되었습니다. 이러한 종류의 AI를 통해 시스템은 특정 프로그래밍 없이 경험을 통해 학습하고 개선할 수 있습니다.

기계 학습 기술이 발전함에 따라 우리는 인간의 두뇌에서 느슨하게 영감을 받은 컴퓨팅 시스템인 신경망의 개발을 보았습니다. 이러한 네트워크는 방대한 양의 데이터에서 학습할 수 있으므로 이미지 인식, 자연어 처리 및 콘텐츠 생성과 같은 작업을 위한 매우 강력한 도구가 됩니다.

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Generative AI는 Generative Adversarial Networks(GAN)의 출현으로 상당한 발전을 이루었습니다. GAN은 제너레이터 와 판별기라 는 두 개의 경쟁 부분으로 구성됩니다. 이 두 부분은 함께 작동하여 매우 사실적인 "합성 데이터"를 생성합니다.

생성기의 역할은 새로운 출력을 생성하는 것입니다. Discriminator의 임무는 출력을 훈련된 데이터와 비교하고 실패하도록 시도하는 것입니다. Discriminator가 승인하지 않으면 생성자가 다시 시도해야 합니다. 두 부분 모두 승인된 출력이 있을 때까지 이를 유지합니다. 이 프로세스는 생성기가 자체적으로 학습하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 시간이 지남에 따라 훈련 데이터와 매우 유사한 데이터를 만드는 능력이 향상됩니다.

이 모든 작업을통해AI는 일반인을 위한 여러 유형의 사용 사례에 들어갈 수 있었습니다. 기술을 완전히 활용하기 위해 GAN 프로그래밍 전문가가 될 필요는 없습니다.

제너레이티브 AI의 응용

제너레이티브 AI는 일상 업무에 실용적인 솔루션을 제공하는 많은 디지털 도구에 넘쳐났습니다.

“12개월 후, 내년 이맘때(2024년 중반)라고 부르면 모든 회사, 모든 마케팅 팀, 모든 영업 팀, 이 생성 및 예측 AI가 그들이 사용하는 모든 도구의 핵심 부분이 될 것이라고 생각합니다. 내년에는 이 기능을 통합하지 않는 기술을 볼 수 없습니다.”
Joyce Kim 최고 마케팅 책임자, Twilio 이사

Joyce가 맞다면, 당신은 당신이 그것을 알기 전에 직업 생활에서 이러한 도구를 사용하게 될 것입니다(아직 사용하지 않은 경우).

제너레이티브 AI가 상당한 영향을 미치고 있는 몇 가지 핵심 영역을 살펴보겠습니다.

언어 처리 및 쓰기

Generative AI는 언어 처리 및 쓰기 분야를 혁신하고 있습니다. ChatGPT(GPT-3 모델 기반) 및 Copy.ai와 같은 AI 도구는 콘텐츠 생성, 작업 간소화, 이메일 초안 작성, 기사 작성 및 질문 답변에 없어서는 안 될 필수 요소가 되었습니다. 이러한 도구는 생산성을 크게 향상시키고 창의성을 향상시킵니다.

AI 쓰기 및 자연어 처리(NLP) 상태에 대한 연구를 통해 이러한 텍스트 기반 AI 모델을 활용하는 최고의 도구를 발견했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• AI 작성 도구 및 소프트웨어
• AI 재작성 및 패러프레이징 도구
• 고객 서비스 등을 위한 AI 챗봇
• AI 콘텐츠 및 표절 탐지기
• AI 코딩 어시스턴트
• AI 웹사이트 빌더
• AI SEO 도구
• AI 마케팅 도구

분명히 알 수 있듯이 자연어 처리(NPL)와 언어 기반 AI 모델은 기업에서 가장 빠르게 채택되고 있습니다. 그들의 사용 사례는 다양한 유형의 작업과 도구에 걸쳐 있습니다. 그러나 언어는 생성 AI가 할 수 있는 유일한 것이 아닙니다.

시각 예술 및 향상

제너레이티브 AI는 시각적 창의성과 향상의 환경을 재편하고 있습니다. Stable Diffusion과 같은 기본 모델을 통해 제품은 텍스트 프롬프트를 사용하여 고유한 이미지와 아트를 생성할 수 있습니다. AI는 이제 놀라운 예술 작품을 만들고 사실적인 비디오를 만들고 사진 편집을 돕고 있습니다. Midjourney 및 Photoshop과 같은 도구는 이러한 유형의 AI로 길을 닦고 있습니다. 비주얼을 만들기 위한 최고의 AI 도구에 대해 광범위하게 작성했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• AI 디자인 도구
• AI 예술 생성기
• AI 비디오 생성기
• AI 사진 인핸서
• AI 이미지 업스케일러

오디오 생성 및 음성 처리

제너레이티브 AI는 청각 환경도 변화시키고 있습니다. 특정 스타일의 음악을 생성할 수 있습니다. 또는 서면 텍스트를 음성 단어로 변환하는 텍스트 음성 변환 도구로 사용할 수 있습니다. 그러면 시각 장애가 있는 사용자가 콘텐츠에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 반면에 음성-텍스트 도구는 오디오 파일을 전사하여 검색 가능하고 분석하기 쉽게 만들 수 있습니다. 최고의 오디오 중심 AI 도구 중 일부는 다음과 같습니다.

• AI 음성 생성 도구
• AI 뮤직 크리에이터
• AI 텍스트 음성 변환 도구

제너레이티브 AI를 책임감 있게 사용하는 방법

인간과 유사한 콘텐츠를 생성할 수 있는 제너레이티브 AI는 다양한 기회를 제공합니다. 그러나 이 기술의 힘은 또한 다양한 윤리적 고려 사항과 오용 가능성을 도입합니다. 위험을 최소화하면서 생성 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 이러한 문제를 책임감 있게 탐색하는 것이 중요합니다. 소비자 수준의 AI 도구를 사용하든, 더 광범위한 AI 모델을 기반으로 개발하든, 자체 모델을 생성하든, 우리 각자는 AI를 책임감 있게 사용하는 데 각자의 역할이 있습니다.

AI가 무엇을 일으킬 수 있는지에 대한 하늘이 무너지는 예측과는 별도로, 그것을 사용하는 데는 눈에 띄지만 파악하기 어려운 위험이 수반됩니다.

제너레이티브 AI 사용에 대한 내재적 위험과 비판

모든 강력한 기술과 마찬가지로 생성 AI에는 고유한 일련의 문제와 잠재적 함정이 있습니다. 주요 관심사 중 하나는 생성 AI 모델이 생성하는 정보를 본질적으로 사실 확인하지 않는다는 것입니다. 부정확하거나 오해의 소지가 있는 데이터를 기반으로 콘텐츠를 생성하여 잘못된 정보를 전파할 수 있습니다. 더 나쁜 것은 그들이 실수를 했을 때 그들이 실수를 했다는 것이 분명하지 않거나 항상 쉽게 알아낼 수 없다는 것입니다.

이는 정보의 정확성이 가장 중요한 저널리즘이나 학계와 같은 분야에서 특히 우려됩니다. 일상적인 글쓰기에서도 AI는 사실을 "환각"하거나 꾸며냅니다(특히 출력을 완료하는 데 어려움을 겪을 때).

또 다른 잠재적 위험은 콘텐츠 진정성 영역에 있습니다. AI로 생성된 콘텐츠가 널리 보급됨에 따라 이러한 콘텐츠를 감지하고 플래그를 지정하기 위해 AI 감지 도구가 개발되고 있습니다. AI 도매를 사용하는 게시자 또는 개인은 특히 AI 생성 콘텐츠에 명확하게 레이블이 지정되지 않은 경우 평판이 크게 손상될 수 있습니다.

Gen AI 위험에 대한 전문가의 의견

LLM 교육 데이터에는 저작권이 있는 자료, 웹사이트 TOS에 반하여 추가된 콘텐츠, 유해하고 명예를 훼손할 가능성이 있는 정보가 포함되어 있습니다.

designium의 이미지 / shutterstock.com

AI 사용에 대해 어떤 법적 결과가 있는지는 아직 확인되지 않았습니다. 모델을 개발하거나 자신의 비즈니스에서 서비스로 사용하는지 여부.

"저작권, TOS 위반, 명예 훼손 문제가 있는 자료와 관련된 교육 데이터 사용과 관련하여 심각한 법적 문제가 존재합니다."
Ropes and Gray의 파트너 Regina Sam Penti

편향(모든 종류의)은 생성 AI 훈련 데이터의 일부입니다. 데이터 수집, 정리 및 유지는 미래의 생성 AI 시스템에서 가장 큰 작업입니다.

"바이어스는 사람이 생성한 데이터로 훈련된 데이터이기 때문에 계속 문제가 될 것입니다. 가드레일은 계속해서 개선되어야 합니다."
Eric Boyd, Microsoft AI 플랫폼 CVP

소비자로서 우리가 사용하는 제품에도 존재하는 위험을 아는 것이 중요합니다. 그렇다고 이러한 도구를 사용해서는 안 된다는 의미는 아닙니다. 단지 이러한 도구에 제공하는 정보와 궁극적으로 도구에서 기대하는 것에 대해 주의해야 한다는 의미입니다.

여기서 우리는 어디로 가나 요?

디지털 혁신의 새로운 시대를 앞두고 있는 지금, 제너레이티브 AI의 잠재력은 이제 막 실현되기 시작했습니다. 기술 자체에 관한 것이 아닙니다. 또한 사람과 기업이 일상 업무와 창의적인 작업을 변경하는 데 어떻게 사용할 수 있는지에 관한 것입니다.

AI 챗봇을 사용하여 고객 서비스 문의를 처리하고 즉각적인 응답과 지원을 제공한다고 상상해 보십시오. 또는 AI를 사용하여 오디오를 기록하여 더 많은 청중이 콘텐츠에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. Generative AI는 이메일 응답 및 이력서 초안 작성부터 매력적인 마케팅 카피 작성에 이르기까지 서면 작성을 지원할 수도 있습니다. 그리고 계속해서.

주제에 대해 자세히 알아보려면 현재 사용 가능한 최고의 AI 도구에 대한 포괄적인 게시물을 확인하십시오. 다양한 범주에서 최고의 AI 도구에 대한 자세한 개요를 제공하여 필요에 맞는 올바른 도구를 선택할 수 있도록 도와줍니다.

제너레이티브 AI는 단순한 기술 발전이 아닙니다. 창의성, 효율성 및 혁신을 위한 도구입니다. 그 잠재력을 탐구하면서 한 가지는 분명합니다. 생성 AI는 단지 우리의 미래를 형성하는 것이 아닙니다. 지금 여기에 있습니다.

제너레이티브 AI FAQ

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