제너레이티브 인공지능이란 무엇인가요?

고도의 알고리즘과 대규모 데이터 세트를 사용하는 생산력 있는 인공지능 (AI)은 기존의 예술, 음악 및 이야기 등의 분야를 혁신하며 기계가 원본 콘텐츠를 만들 수 있게 하고 있습니다. 데이터 내의 패턴을 학습함으로써, 생산력 있는 AI 모델은 기계가 현실적인 이미지를 생성하고 음악을 작곡하며 심지어 전체 가상 세계를 개발할 수 있는 잠재력을 느끼게 합니다. 이러한 기술은 인간의 창의력의 한계를 뛰어넘습니다.

생산력 있는 AI, 설명

생산력 있는 AI는 기계 학습이 인간과 유사한 창의성을 영감을 받고 새로운 자료를 생산할 수 있는 능력을 조사하는 최첨단 분야입니다. 생산력 있는 AI는 새로운 정보를 생산하거나 과거의 데이터 패턴을 복제할 수 있는 알고리즘을 만드는 인공지능의 하위 집합입니다.

딥 러닝과 신경망과 같은 방법을 사용하여 인간의 창의적인 과정을 모방하고 독특한 결과를 만들어냅니다. 생산력 있는 AI는 알고리즘을 활용하고 방대한 양의 데이터를 학습 모델에 적용하여 이미지 및 오디오 생성부터 스토리텔링 및 게임 개발에 이르기까지 다양한 응용 분야에 대한 가능성을 열어 두었습니다.

관련: 번역용 5가지 AI 도구

• 페페 서지 거래량이 SHIB와 DOGE를 능가 – 이 추세는 계속될까요?
• 바이비트, 키프로스 암호화폐 라이선스를 획득하여 글로벌 프레즌스 확대
• 리플 이메일이 공개 XRP 매입은 가격을 떠받치기 위한 대안이었다.

이 글은 생산력 있는 AI, 그 지침 원칙, 기업에 미친 영향 및 이 빠르게 발전하는 기술이 제기하는 윤리적 문제에 대해 설명합니다.

생산력 있는 AI의 진화

생산력 있는 AI의 요약된 진화 과정은 다음과 같습니다:

• 1932년: 규칙 기반 시스템 및 난수 생성기에 대한 초기 작업을 통해 생산력 있는 AI의 개념이 나오면서 미래 발전의 기초를 마련하게 됩니다.
• 1950~1960년대: 패턴 인식 및 생산 모델 등 초기 기술을 연구하는 연구자들은 초기 인공 신경망 개발을 포함하여 다양한 기술을 개발합니다.
• 1980년대: 인공지능 분야에서의 열기가 증가하면서 확률적 그래픽 모델 개발과 같은 생산 모델의 발전이 이루어집니다.
• 1990년대: 음성 인식 및 자연어 처리 작업에서 널리 사용되는 Hidden Markov Models는 생산 모델링의 초기 예시를 나타냅니다.
• 초기 2000년대: 베이지안 네트워크와 그래픽 모델이 인기를 얻으며 다양한 도메인에서 확률 추론 및 생산 모델링이 가능해집니다.
• 2012년: 딥 러닝, 특히 딥 신경망이 주목을 받으며 생산력 있는 AI 분야를 혁신하게 되어 중요한 발전을 이룹니다.
• 2014년: Ian Goodfellow가 생산력 있는 AI 분야를 전진시키는 Generative Adversarial Networks (GANs)를 소개합니다. GANs는 실제적인 이미지 생성 능력을 증명하며 생산 모델링의 기본적인 프레임워크가 됩니다.
• 2015~2017년: 연구자들은 GANs를 개선하고 개량하여 조건부 GANs 및 깊은 합성곱 GANs과 같은 변화를 소개하면서 고품질 이미지 합성을 가능하게 합니다.
• 2018년: GANs의 구체적인 구현인 StyleGAN은 스타일, 포즈 및 조명과 같은 요인을 포함한 이미지 생성에 대한 세부적인 제어를 허용합니다.
• 2019~2020년: 자연어 처리 작업을 위해 원래 개발된 Transformers는 생산 모델링에서 유망성을 보이며 텍스트 생성, 언어 번역 및 요약에서 영향력을 미치게 됩니다.
• 현재: 생산력 있는 AI는 계속해서 빠르게 발전하고 있으며 모델 기능을 개선하고, 윤리적 문제를 해결하며, 다양한 도메인에서 생성적 모델링이 가능한 멀티모달 콘텐츠를 생산하는 연구가 계속 진행되고 있습니다.

생산력 있는 인공지능은 경제에 수조 달러의 추가 가치를 더할 수 있습니다! @McKinsey_MGI 참조: https://t.co/iAd8UY0fNg 생산력 있는 AI는 모든 산업 분야에 큰 영향을 미칠 것입니다. 생산력 있는 AI는 노동력을 대폭 늘릴 수 있습니다… pic.twitter.com/5iYWolzrcb

— AI (@DeepLearn007) 2023년 6월 25일

생산력 있는 AI는 어떻게 작동합니까?

알고리즘 및 대량의 데이터를 학습 모델에 적용함으로써 생산력 있는 AI는 교육 데이터의 패턴과 특성이 근접한 새로운 자료를 생성합니다. 이 과정에는 다양한 중요한 요소와 프로세스가 있습니다:

데이터 수집

첫 번째 단계는 생성력 있는 AI 모델이 생성할 내용의 주제 또는 범주를 나타내는 상당한 데이터 세트를 편성하는 것입니다. 예를 들어 동물을 실제적으로 표현하기 위해서는 태그가 지정된 동물 사진 데이터 세트를 수집해야 합니다.

모델 아키텍처

다음 단계는 적절한 생성 모델 아키텍처를 선택하는 것입니다. 인기 있는 모델로는 트랜스포머(transformers), 변이형 오토인코더(variational autoencoders, VAEs) 및 GANs이 있습니다. 모델의 아키텍처는 데이터가 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 어떻게 변경되고 처리될지를 결정합니다.

교육

수집한 데이터 세트를 사용하여 모델을 교육합니다. 내부 매개변수를 수정함으로써 모델은 교육 중에 데이터의 기본 패턴과 속성을 학습합니다. 교육 과정에서 반복적인 최적화가 사용되어 모델이 교육 데이터와 유사한 내용을 생성할 수 있는 능력이 점차적으로 증가합니다.

생성 과정

교육 후, 모델은 교육 세트의 관찰 분포에서 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 사진을 만들 때 모델은 무작위 노이즈 벡터를 입력으로 사용하여 실제 동물처럼 보이는 사진을 만들 수 있습니다.

평가 및 개선

생성된 자료는 의도한 특성에 대한 품질과 일치도를 판단하기 위해 조사됩니다. 응용 프로그램에 따라 평가 지표와 인간의 입력을 사용하여 생성된 출력을 개선하고 모델을 개발할 수 있습니다. 반복적인 피드백 루프는 콘텐츠의 다양성과 품질의 개선에 기여합니다.

미세 조정 및 전이 학습

미리 교육된 모델은 때로는 특정 데이터 세트나 작업을 미세 조정하고 전이 학습하는 데 출발점으로 사용될 수 있습니다. 전이 학습은 모델이 한 도메인의 정보를 다른 도메인에서 사용하고 더 적은 교육 데이터로 더 나은 성능을 발휘할 수 있게 하는 전략입니다.

생성적 AI 모델의 정확한 동작은 선택한 아키텍처와 방법에 따라 변경될 수 있음을 기억하는 것이 중요합니다. 그러나 기본 아이디어는 동일합니다: 모델은 교육 데이터의 패턴을 발견하고 그러한 발견된 패턴을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

생성적 AI의 응용 분야

생성적 AI는 다양한 산업에서 여러 응용 분야를 찾아내어 콘텐츠를 생성하고 상호작용하는 방식을 변화시켰습니다. 생성적 AI 덕분에 시각 예술에서 현실적인 시각 및 애니메이션이 이제 생산될 수 있습니다.

아티스트들은 깊이와 복잡성이 놀라운 완전한 풍경, 캐릭터 및 시나리오를 창조할 수 있게 되어 디지털 예술과 디자인 분야에서 새로운 기회를 열게 되었습니다. 일반적인 AI 알고리즘은 음악 분야에서 고유한 멜로디, 하모니, 리듬을 창조하여 음악가의 창작 과정을 지원하고 새로운 영감을 제공합니다.

창의적인 예술 이외에도, 생성적 AI는 게임 및 의료 분야에 중요한 영향을 미쳤습니다. 의료 분야에서는 생성적 AI를 사용하여 의료 연구를 위한 인공 데이터를 생성하여 환자의 프라이버시를 위해 위험을 덜어내고 모델을 교육하고 새로운 치료를 연구할 수 있습니다. 게임 사용자는 생성적 AI를 사용하여 동적인 랜드스케이프와 비플레이어 캐릭터(NPCs)를 만들어 더욱 몰입적인 게임플레이를 경험할 수 있습니다.

윤리적 고려 사항

생성적 AI의 개발은 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 중요한 윤리적 문제도 제기됩니다. 그 중 하나는 AI가 생성한 콘텐츠를 사용하여 딥 페이크(deepfake) 콘텐츠를 만드는 것입니다. 딥페이크는 시각 미디어에 대한 대중적인 신뢰를 무너뜨리고 거짓 정보를 확산시킬 수 있는 힘을 가지고 있습니다.

또한, 생성적 AI는 교육 데이터에 존재하는 편향을 무심코 강화할 수 있습니다. 모델을 교육하는 데 사용된 데이터가 편향되어 있다면 AI 시스템은 편견을 반영하고 강화하는 자료를 생성할 수 있습니다. 이는 고정 관념을 강화하거나 특정 커뮤니티를 배척하는 등 심각한 사회적 영향을 미칠 수 있습니다.

관련: 설명 가능한 인공지능(XAI)이란 무엇인가?

연구자와 개발자는 이러한 윤리적 문제에 대한 책임 있는 AI 개발을 우선시해야 합니다. 이는 공개성과 설명 가능성을 위한 시스템을 통합하고, 교육 데이터 세트를 신중하게 선택하고 다양화하며, 생성적 AI 기술의 적절한 응용 규칙을 만들어내는 것을 의미합니다.