생성 AI? 소개 가이드

제너레이티브 AI란? 소개

생성적 AI는 자연어 프롬프트에 응답하여 다양한 종류의 콘텐츠를 생성할 수 있는 혁신적인 유형의 인공 지능 기술입니다. 생성적 AI 모델을 사용하면 사용자는 몇 초 만에 이미지, 텍스트, 오디오, 심지어 합성 데이터까지 생성할 수 있습니다.

제너레이티브 AI에 대한 과대 광고는 2022년 말에 시작되었습니다. 오픈 AI ChatGPT 런칭, 인간 스타일의 언어로 놀라운 콘텐츠를 생성할 수 있는 최첨단 챗봇입니다. 그러나 생성 AI는 실제로 2022년 훨씬 이전에 존재했습니다.

생성적 AI를 뒷받침하는 기술은 1960년대 초기 챗봇 중 일부에서 처음 도입되었습니다. 그러나 이러한 형태의 AI의 잠재력은 생성적 적대 신경망(GAN)이 기계 학습의 세계에 도입된 2014년까지 진정으로 밝혀지지 않았습니다.

이후 기본 모델에서 최신 클래스의 생성 AI 애플리케이션이 등장하여 기업이 고유한 이미지 및 언어 생성 모델을 구축할 수 있게 되었습니다.

오늘날 사용되는 대부분의 기초 모델은 엄청난 양의 자연어에 대해 훈련된 "대규모 언어 모델", 즉 LLM입니다.

이러한 시스템의 영향은 LLM의 크기뿐만 아니라 연구자가 복잡한 라벨링 작업 없이 모델을 훈련할 수 있게 해주는 변환기(기계 학습 도구)에도 기인합니다.

제로샷 학습을 통해 모델은 개념 간의 관계에 대한 일반적인 이해를 사용하여 예측을 하고 입력에 대한 새로운 응답을 생성할 수 있습니다.

제너레이티브 AI는 어떻게 작동합니까?

위에서 언급했듯이 생성 AI 모델은 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 등의 형태로 "프롬프트"에 응답합니다. 이를 통해 사용자는 이러한 프롬프트에 응답하여 새로운 콘텐츠를 신속하게 생성할 수 있습니다. 이전 버전의 생성 AI에서는 사용자가 API 또는 유사한 프로세스를 사용하여 모델에 데이터를 제출해야 했습니다.

그러나 생성 AI의 선구자들은 사용자가 일반 자연어로 요청을 설명할 수 있는 더 나은 UI를 개발했습니다. 생성 AI 모델은 신경망을 활용하여 데이터의 구조와 패턴을 결정하고 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

제너레이티브 AI 모델의 가장 큰 혁신 중 하나는 사용자가 훈련을 위한 준지도 및 비지도 학습을 포함한 다양한 학습 접근 방식을 활용할 수 있는 옵션입니다. 이는 기업과 개발자가 쿼리에 대한 고유한 응답을 제공하는 Gen AI 모델을 지원하기 위해 대량의 데이터를 보다 쉽게 ​​활용할 수 있음을 의미합니다.

GAN 및 변형 자동 인코더는 개발자가 특정 세계관으로 모델을 교육할 수 있도록 하여 생성 AI 도구의 다양한 사용 사례로 이어집니다. 예를 들면 GPT-3 및 GPT-4에서 안정적인 확산에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다.

생성 AI 시스템은 어떻게 개발됩니까?

오늘날 우리가 알고 있는 생성 AI 시스템은 아직 비교적 새롭지만 각각 고유한 방식으로 훈련된 다양한 유형의 모델이 있습니다.

제너레이티브 AI 개발을 위한 가장 일반적인 옵션 중 하나는 "확산 모델" 또는 노이즈 제거 확산 확률 모델을 사용하는 것입니다. 이들은 XNUMX단계 교육 프로세스를 사용하여 잠재 공간에서 벡터를 결정합니다. 이 시스템은 순방향 확산을 사용하여 훈련 데이터에 무작위 노이즈를 추가하고 역확산을 사용하여 노이즈를 역전시키고 데이터 샘플을 재구성합니다.

확산 모델은 Variational Autoencoder 모델보다 학습하는 데 시간이 더 오래 걸리지만 개발자는 거의 무한한 수의 레이어를 학습하여 더 높은 품질의 출력을 얻을 수 있습니다. 조직은 확산 모델과 함께 생성 AI를 위해 "VAE"와 "GAN"을 모두 활용합니다.

VAE 또는 Variational Autoencoders는 두 개의 해당 신경망, 즉 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력을 더 작은 데이터 표현으로 변환하는 반면, 디코더는 원래 입력을 재구성하여 불필요한 정보를 제거합니다. 두 네트워크는 함께 작동하여 데이터를 표현하는 효율적인 방법을 학습하여 창의적인 출력을 가능하게 합니다.

GAN(Generative Adversarial Networks)은 두 개의 신경망이 서로 경쟁하도록 합니다. 생성기는 데이터의 새로운 예를 생성하는 반면 판별자는 생성된 콘텐츠를 "진짜" 또는 "가짜"로 구별하는 방법을 학습합니다.

두 모델은 동시에 훈련되고 점차 더 똑똑해지며 시간이 지남에 따라 더 나은 콘텐츠를 생산합니다. GAN은 고품질 샘플과 출력을 신속하게 제공하지만 샘플 다양성이 제한되는 경우가 많습니다.

생성 AI 모델 개발의 또 다른 주요 요인은 트랜스포머 네트워크와 같은 특정 아키텍처를 사용하는 것입니다. 이러한 네트워크는 신경망과 유사하게 작동하여 순차적 입력을 비순차적 형식으로 처리합니다. 트랜스포머는 셀프 어텐션과 위치 인코딩의 이점을 모두 누리며 알고리즘이 단어 간의 관계에 집중할 수 있도록 합니다.

Self-attention 레이어는 입력의 모든 구성 요소에 값 또는 중요도와 상관 관계가 있는 가중치를 할당합니다. 위치 인코딩 시스템은 입력 단어가 제출되는 순서를 결정합니다. 트랜스포머는 다양한 계층 또는 트랜스포머 블록으로 구성되며 함께 작동하여 이미지 및 텍스트와 같은 데이터 스트림을 해독하고 예측합니다.

제너레이티브 AI의 응용

모든 AI 기술과 마찬가지로 생성 AI 시스템은 특정 사용 사례를 지원하기 위한 것입니다. 이러한 도구는 엔지니어, 과학자, 연구원 및 크리에이티브의 워크플로우를 간소화할 수 있습니다. 제너레이티브 AI 모델은 다양한 형태의 입력을 받아 동일한 방식으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

일반적인 응용 분야는 다음과 같습니다.

• 영상 : 가장 널리 사용되는 생성 AI 애플리케이션 중 하나는 아바타, 3D 이미지, 그래프 및 일러스트레이션과 같은 고유한 이미지를 생성하는 기능입니다. 사용자는 다양한 스타일로 이미지를 생성하고 기존 콘텐츠를 수정하거나 편집할 수도 있습니다. Generative AI 모델은 약물 발견을 위한 화합물을 보여주는 그래프를 만들거나 비디오 게임, 디자인 도구, 가상 및 증강 현실을 위한 사실적인 이미지를 만들 수 있습니다.
• 오디오 : 오디오, 음성 및 음악은 모두 생성 AI 환경에서 새롭게 떠오르는 분야입니다. 예를 들어 텍스트 입력을 사용하여 오디오 클립 및 노래의 스니펫을 개발할 수 있는 모델이 있습니다. 일부 도구는 비디오의 특정 개체를 인식하고 비디오 푸티지에 대한 보완 노이즈 또는 음악을 생성할 수도 있습니다.
• 언어 : 텍스트는 많은 생성 AI 모델의 핵심이며 종종 가장 발전된 도메인으로 간주됩니다. 가장 인기 있는 언어 기반 생성 모델 중 일부는 코드, 에세이, 번역 등을 만드는 데 사용할 수 있는 LLM 또는 대규모 언어 모델입니다.
• 합성 데이터: 개발자는 합성 데이터를 사용하여 AI 모델을 교육하고 필요한 경우 데이터가 제한되거나 존재하지 않습니다. 생성 모델은 모든 양식을 포괄하는 합성 데이터를 생성하고 레이블 효율적인 학습을 사용하여 성장할 수 있습니다. 제너레이티브 AI 알고리즘은 증강 훈련 데이터를 자동으로 생성하거나 데이터 표현을 학습하여 라벨링 비용을 줄일 수 있습니다.

생성 AI의 사용 사례는 다양한 산업에 걸쳐 있습니다. 많은 전문가들은 제너레이티브 AI를 전기나 증기력과 유사한 일종의 범용 기술로 묘사한다. 각 산업에서 이 기술은 다음과 같은 다양한 사용 사례를 제공할 수 있습니다.

• 재무를 위한 사기 감지 시스템 및 데이터 관리 도구 구축.
• 법률 산업에서 계약을 해석하고 증거를 분석합니다.
• 카메라의 데이터와 메트릭을 결합하여 제조 공간에서 결함이 있는 구성 요소와 잠재적인 문제를 식별합니다.
• 영화 및 미디어 공간에서 콘텐츠를 제작하고 다른 언어로 번역합니다.
• 의료 산업에서 유망한 약물 후보 및 기회 식별.
• 건축 분야에서 프로토타입을 디자인하고 편집합니다.
• 게임 공간에서 게임 콘텐츠 및 레벨 생성.

제너레이티브 AI의 과제

Microsoft, Google, MIT에 이르기까지 수많은 회사가 현재 생성 AI 솔루션에 투자하고 있지만 여전히 극복해야 할 과제가 있습니다. 가장 큰 과제 중 하나는 컴퓨팅 구조 확장성과 관련이 있습니다. 생성 AI 모델은 수십억 개의 매개변수를 사용할 수 있으며 훈련을 위해 상당한 양의 데이터가 필요합니다.

즉, 제너레이티브 AI 챗봇이 표면적으로는 단순해 보일 수 있지만 개발하려면 상당한 기술 전문 지식, 자본 투자 및 고유한 기술이 필요합니다. 이러한 대규모 데이터 세트를 교육하기 위해 회사는 모델을 미세 조정할 수 있는 엄청난 양의 컴퓨팅 성능도 필요합니다.

기타 일반적인 문제는 다음과 같습니다.

• 샘플링 속도: 생성 모델의 규모는 때때로 인스턴스를 생성하는 데 필요한 시간에 대기 시간이 있을 수 있음을 의미합니다. 텍스트 생성 또는 AI 자연어 처리를 제공하는 대화형 솔루션의 경우 대화가 정확하고 즉각적으로 이루어져야 합니다. 샘플링 속도가 느리면 도구를 빠르게 훈련하기가 더 어려워질 수 있습니다.
• 데이터 품질: 위에서 언급했듯이 일부 생성 AI 모델은 다양한 사용 사례에 대한 합성 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 모든 데이터가 AI 모델 및 앱에서 사용하기에 적합한 것은 아닙니다. 이러한 모델은 특정 작업을 수행하기 위해 편향되지 않은 고품질 데이터가 필요합니다. 일부 도메인은 모델을 만들기에 충분한 효과적인 데이터를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.
• 데이터 라이선스: 데이터 부족을 더욱 악화시키는 것은 데이터에 액세스할 수 없다는 것입니다. 제너레이티브 AI 최적화에 사용할 수 있는 모든 데이터가 오픈 소스인 것은 아닙니다. 일부 회사는 기존 데이터를 사용하거나 새로운 맞춤형 데이터 세트를 만들기 위해 상용 라이선스에 액세스하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

현재 많은 혁신 기업들이 제너레이티브 AI 모델의 지속적인 성장과 개발을 지원하는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 이러한 플랫폼과 제품은 혁신적인 기계 학습 모델을 대규모로 구축하는 것과 관련된 복잡성을 이해하기 시작했습니다.

제너레이티브 AI의 이점

모든 사람이 제너레이티브 AI 솔루션에 액세스하여 새로운 이미지, 텍스트 설명 등을 생성하기 전에 극복해야 할 다양한 과제가 있지만 이 기술에는 여전히 많은 뚜렷한 이점이 있습니다. 생성 AI 알고리즘은 비디오, 텍스트 및 이미지와 같은 새롭고 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있는 강력한 도구입니다(Dall-e 2).

이러한 딥 러닝 스타일 모델 중 일부는 사람이 만든 콘텐츠와 거의 구별할 수 없는 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 생성 AI 알고리즘은 기존 AI 기술의 정확성과 효율성을 개선하는 데에도 사용할 수 있습니다.

교육을 위한 새로운 합성 데이터를 생성하여 많은 자연어 처리 도구와 컴퓨터 비전 시스템을 보다 효과적으로 지원할 수 있습니다. 또한 생성 AI 알고리즘을 통해 개발자와 조직은 복잡한 데이터를 새로운 방식으로 분석하고 탐색할 수 있습니다.

기업과 연구자는 생성적 AI를 사용하여 정보를 요약하고, 숨겨진 패턴을 발견하고, 원시 데이터만으로는 분명하지 않을 수 있는 추세를 찾을 수 있습니다. 광범위한 규모에서 생성적 AI 알고리즘은 다양한 프로세스와 작업을 가속화하고 자동화하여 조직과 개인에게 상당한 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

현재 생성 AI에 문제가 있습니까?

제너레이티브 AI의 등장으로 제조부터 의료 산업에 이르기까지 모든 분야에서 많은 관심을 불러일으켰지만, 이 기술을 둘러싼 다양한 우려도 있습니다. 이러한 우려의 대부분은 AI 모델의 오용 및 남용 가능성, 품질이 좋지 않은 결과 문제, 일부 기존 비즈니스 모델을 방해할 가능성과 관련이 있습니다.

생성적 AI는 강력하지만 부정확하고 오해의 소지가 있는 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 회사가 생성적 사전 훈련된 변환기와 기타 알고리즘에서 사용하는 정보의 출처를 완전히 알지 못하는 경우에도 신뢰하기 어렵습니다.

경우에 따라 생성 AI는 콘텐츠 제작자와 아티스트의 권리를 간과하는 새로운 형태의 표절을 조장할 수 있습니다. 또한 특히 광고 및 검색 엔진 최적화와 관련하여 기존 비즈니스 모델을 방해할 수 있습니다.

생성 AI와 관련된 한 가지 특별한 우려는 텍스트 기반 및 이미지 생성 모델이 가짜 뉴스 생성을 더 쉽게 만들 수 있다는 것입니다. 인간을 복제할 수 있는 일부 모델이 사회 공학 공격 중에 사람을 사칭할 가능성도 있습니다.

제너레이티브 AI의 미래를 바라보다

현대 세계의 혁신가들이 계속해서 생성 AI 모델을 최적화하고 향상함에 따라 이러한 도구는 놀라운 가능성을 보여주고 있습니다. 잠재적인 문제와 과제를 감지하고 극복하기 위한 도구를 구축하는 새로운 방법에 대한 연구가 현재 진행 중입니다. 일부 회사는 AI가 생성한 이미지, 비디오 및 텍스트를 감지할 수 있는 도구를 구축하고 있습니다.

AI 개발 플랫폼의 개선은 향후 제너레이티브 AI 솔루션 개발 개선에도 도움이 될 것입니다. 비즈니스 리더와 개발자는 이미 대규모로 사용하고 있는 도구와 시스템에 생성 AI를 내장하는 방법을 찾고 있습니다.

디자인 도구는 더 직관적이 되고 문법 검사기는 발전할 것이며 교육 도구는 곧 비즈니스 리더를 대신하여 모범 사례를 자동으로 식별할 수 있게 될 것입니다. 제너레이티브 AI는 우리가 생활하고 일하는 방식의 거의 모든 측면을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.