생성형 AI

인공지능(AI)은 우리의 일상에 점진적으로 스며들었습니다. 스마트폰 기술에서부터 자율주행 차량의 기능, 소비자 만족을 위해 사용하는 도구에 이르기까지 모든 것에 영향을 미치고 있습니다. 이로 인해 인공지능의 진보는 거의 감지할 수 없을 정도로 이루어졌습니다. 2016년, 알파고가 세계 챔피언 바둑 선수를 이긴 역사적 일들은 세상을 놀라게 하고 축하를 받았지만, 곧 대중들의 관심에서 사라져 버렸습니다. 반면에 ChatGPT, GitHub Copilot, Stable Diffusion 등의 생성형 AI 응용프로그램(애플리케이션)은 알파고와는 달리 광범위한 유용성을 가지고 있어 전 세계 사람들의 관심과 상상력을 사로잡았습니다. 누구나 이들을 사용하여 의사소통하고 창작할 수 있으며, 사용자와 대화를 나눌 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문입니다.

출처: 삼성SDS - <ChatGPT를 넘어, 생성형 AI(Generative AI)의 미래 – 1편>

생성형 AI란?

생성형 AI는 인공지능 시스템의 한 종류로, 주어진 데이터나 정보를 활용하여 새로운 내용을 생성하거나 변형하는 기능을 갖춘 기술을 의미합니다. 이러한 AI는 사람의 창의성과 유사한 방식으로 작동하여 글, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하고 개선할 수 있습니다.

생성형 AI의 종류와 기술 사례

자연어 생성(NLG) AI: GPT-3와 같은 모델은 주어진 텍스트를 이해하고, 그에 대한 응답이나 새로운 글을 생성합니다. 예를 들어, 챗봇이나 글 작성 도우미로 사용될 수 있습니다.

음악 생성 AI: 음악 생성 AI는 주어진 작곡 규칙이나 스타일을 기반으로 새로운 음악을 작곡하거나 변형할 수 있습니다.

이미지 생성 AI: 생성적 적대 신경망(GAN)을 이용해 이미지를 생성하는 AI도 있습니다. 어떤 주제에 대한 이미지를 만들어내거나 이미지를 변형시키는데 사용됩니다.

생성형 AI의 원리와 근거

1. 딥러닝 모델의 활용: 생성형 AI는 대부분 딥러닝 모델을 활용합니다. 이 중에서도 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 생성형 AI 분야에서 혁신을 가져온 중요한 모델입니다.

2. 자연어 처리 기술: 트랜스포머 모델은 자연어 처리 작업에서 주요한 성과를 내고 있습니다. 트랜스포머 모델은 입력 문장의 단어들 간의 관계를 파악하고, 문맥을 이해하여 문장을 생성하는데 사용됩니다.

3. Self-Attention 메커니즘: 트랜스포머의 핵심은 Self-Attention 메커니즘입니다. 이는 입력 문장의 각 단어들이 다른 단어들과 얼마나 관련이 있는지를 판단하는 메커니즘입니다. 이를 통해 문맥 파악과 단어 간의 상호작용을 모델링합니다.

4. 사전 학습과 Fine-tuning: 생성형 AI는 먼저 대규모의 텍스트 데이터를 활용하여 사전 학습됩니다. 이때 모델은 문맥 이해와 다양한 언어적 특성을 학습합니다. 그 후 특정 작업에 맞게 Fine-tuning이 수행됩니다. Fine-tuning 단계에서는 예를 들어 챗봇을 만들 때 채팅 데이터를 활용하여 모델을 특정 도메인에 적합하게 조정합니다.

5. 확률 기반 생성: 모델은 확률 분포를 활용하여 다음 단어가 무엇일지를 결정합니다. 입력 문장의 맥락과 이전에 생성된 단어를 고려하여 다음 단어를 선택하게 됩니다.

6. 대용량 데이터셋 활용: 생성형 AI의 성능은 대용량 데이터셋의 활용에 크게 의존합니다. 많은 데이터를 학습함으로써 모델은 다양한 문맥과 언어적 특성을 학습하게 되어 더 자연스러운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

7. 평가와 조정: 생성된 결과물의 품질은 사람들에게 평가를 받거나 자동 평가 지표를 통해 측정됩니다. 품질을 높이기 위해 모델은 계속해서 Fine-tuning이나 파라미터 조정이 이루어집니다.

문제점

내용의 일관성 : 생성형 AI가 학습한 데이터에 따라 일관성 없는 결과물을 생성할 수 있습니다.

편향성 : AI가 학습한 데이터에 내재된 편향성이 결과물에 반영될 수 있습니다.

저작권 문제 : AI가 생성한 콘텐츠의 저작권 소유자나 사용 허가 문제가 발생할 수 있습니다.

인간 창의성 대체 우려 : 생성형 AI의 발전으로 인해 인간의 창의성과 역량이 대체될 우려가 있습니다.

데이터의 중요성 : 생성형 AI의 성능은 학습 데이터의 양과 품질에 크게 의존합니다.