생성형 AI(Generative AI) 뜻과 역사, 분야

바야흐로 AI 시대에 진입한 것 같습니다. 챗GPT 출시 때만 해도 '그런가 보다' 했었는데, 불과 1년 남짓. 이제는 정신이 없습니다. 자고 나면 들리는 생성형 AI 프로그램. 생성형 AI(Generative AI) 뜻과 역사, 분야 알아봅니다.

 

 

✅ 목차 1. 생성형 AI 뜻 2. 생성형 인공지능(Generative AI) 역사     챗봇 'Eliza'     GAN(생성적 적대 신경망)의 출현     생성형 AI의 시대 3. 생성형 AI 분야     텍스트 생성     코드 생성     이미지 생성     음성 합성과 비디오 4. 생성형 AI의 미세조정(Fine-Tuning)     생성형 AI의 미세조정     Fine-Tuning의 주요 과정     적절한 데이터의 선택, '데이터 헌팅' 5. 마치며

 

생성형 AI 뜻

 

 

생성형 인공지능이란 데이터를 분석하고 패턴을 인식하는 데 그쳤던 과거의 분석적 인공지능(Analytical AI)을 넘어서서, 사용자의 입력에 반응해 새로운 콘텐츠를 창조해 내는, 즉 생성하는 능력을 가진 AI(Artificial Intelligence. 인공지능)을 말합니다.

 

생성형 AI(Generative AI) 기술은 딥 러닝 모델의 발전에 따라, 사용자의 복잡하고도 다양한 요구에 맞춰 능동적으로 결과를 생성해 낼 수 있습니다. 예컨대 생성형 AI는 단순한 질문뿐만 아니라 복잡한 후속 질문에도 세밀하고 명료한 답을 할 수 있습니다. 나아가 이전에 나눈 대화의 내용을 기억하고, 그를 바탕으로 보다 의미 있고 유익한 답변을 제공하기도 합니다.

 

생성형 AI는 시간과 비용을 절약해 줄 뿐만 아니라, 상황에 따라 인간의 창조력을 뛰어넘는 수준의 결과물을 만들어낼 수도 있습니다. 소셜 미디어 마케팅부터 게임 개발, 광고 디자인, 제품 개발, 그리고 법률 및 영업 분야에 이르기까지, 생성형 AI는 인간의 창의적 능력을 필요로 하는 산업 전반에 변화의 물결을 일으키고 있습니다.

바야흐로 인간과 기계가 협력하여 더욱 풍부하고 다양한 창작물을 만들어내는 새로운 패러다임이 열리고 있습니다.

 

 

생성형 인공지능(Generative AI) 역사

 

생성형 AI, 인공지능의 역사는 1960년대로 거슬러 올라갑니다.

 

 

챗봇 'Eliza'

1960년대에 등장한 챗봇 'Eliza'는 초기의 대화형 인공지능을 대표합니다. 이는 1950년대부터 시작된 히든 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)이나 가우스 혼합 모델(Gaussian Mixture Model, GMM)과 같은 통계적 이론이 기반이 되었는데, 당시에는 매우 혁신적이라는 평가를 받았습니다. 하지만 이러한 초기 모델은 현재와 비교하면 상당히 제한적인 성능만을 갖고 있었을 뿐입니다.

 

GAN(생성적 적대 신경망)의 출현

인공지능에 대한 연구는 이안 굿펠로우가 Generative Adversarial Networks(GAN, 생성적 적대 신경망)를 소개한 이후 더욱 가속화되었습니다. GAN의 등장은 생성 AI의 능력을 획기적으로 높였고, 이에 따라 Variational Autoencoder(VAE)와 같은 알고리즘이 개발되기 시작해, 인공지능에 대한 연구를 더욱 다양하고 세밀하게 만들었습니다.

 

이러한 알고리즘들은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 높은 수준으로 생성할 수 있게 해 주었으며, 예술, 의료, 제조 등 다양한 산업에 큰 영향을 미치고 있습니다.

 

 

생성형 AI의 시대

이제 생성형 AI는 초기 모델의 한계를 뛰어넘어, 고도화된 딥 러닝 모델과 결합해 놀라운 성과를 이뤄내고 있습니다. 그 결과 생성 AI는 단순히 패턴을 파악하는 것을 넘어, 새로운 콘텐츠를 창조하고 기존의 작업 흐름을 혁신하는 수준까지 이르게 되었습니다. 바야흐로 인간과 기계가 협업을 통해 더욱 창의적이고 효율적인 성과를 낼 수 있는 새로운 시대를 열고 있는 것입니다.

 

생성형 AI 분야

 

오늘날 생성형 AI는 택스트, 이미지, 영상, 오디오, 코드, 태스크 등 다양한 분야에서 위력을 발하고 있습니다.

 

텍스트 생성

생성형 AI는 일반적인 글쓰기에서부터 아카데믹한 보고서, 프레젠테이션까지 다양한 분야에서 텍스트를 생성해내는 뛰어난 능력을 보이고 있습니다. 모델들이 계속 진화하고 있기 때문에, 고급화된 미세조정(vertical fine-tuning) 기능을 통해 더욱 정교한 콘텐츠 제작이 가능하게 됩니다. 이는 단순히 문장을 구성하는 수준을 넘어, 문맥과 톤, 나아가 문화적 뉘앙스까지 포착하는 놀라운 진보를 의미합니다.

 

코드 생성

최근에는 코드 인터프리터 기능이 GPT에 탑재되어, 개발자가 아니더라도 코딩에 쉽게 접근할 수 있는 문이 열렸습니다. 이 기술은 단순히 코드를 자동화하는 수준을 넘어서서, 비개발자들에게도 개발에 참여할 수 있는 여지를 제공합니다.

 

이미지 생성

이미지 생성 AI는 당야한 AI 그림 분야에서 활동합니다. 디지털 아트에서 광고 산업에 이르기까지 이미지 생성 AI의 활동 범위는 넓습니다. Adobe의 Firefly나 Midjourney와 같은 플랫폼은 이미지가 단순한 시각적 요소를 넘어, 복잡한 감정이나 메시지를 전달할 수 있는 미술작품이 될 수 있음을 시사합니다.

 

음성 합성과 비디오

생성형 AI의 음성 합성 기술은 Apple의 Siri나 Amazon의 Alexa와 같은 기술을 넘어, 특정 인물의 목소리를 모방하여 오디오 콘텐츠를 생성하는 등 혁신을 보이고 있습니다. 이는 팟캐스트나 오디오북, 영화 산업에 변화를 가져오고 있습니다.

 

한편 비디오와 3D 모델링은 대체현실(AR)이나 디지털 트윈 기술과 결합하여 영화, 게임, 건축, 제품 디자인의 영역까지 뒤흔들고 있습니다. 빠르게 발전하는 생성 AI 기술은 이제 크리에이티브 산업을 새로운 차원으로 끌고 가고 있습니다. 생성 AI는 산업 전반에서 창의적인 역할을 할 것이며 그 가능성은 무한합니다.

 

 

생성형 AI의 미세조정(Fine-Tuning)

 

이렇듯 생성형 AI의 역할이 산업 전반으로 확대됨에 따라 더욱 중요해지는 것이 생성형 AI의 미세조정(Fine-Tuning)입니다.

 

생성형 AI의 미세조정

Generative AI의 미세조정(Fine-Tuning)이란 범용 인공지능 모델을 특정 과제에 최적화하기 위한 고급 기술을 말합니다. 이 과정은 사전에 학습된 모델의 일부 매개변수를 특정 작업과 관련해 데이터를 활용해 레이블을 조정하는 과정입니다. 이렇게 함으로써, 모델은 사전 학습 과정에서 습득한 통찰력을 유지하면서도, 사용자가 지향하는 특수 분야에 대한 전문성을 더욱 강화할 수 있게 됩니다.

 

Fine-Tuning의 주요 과정

• 목표작업 식별: 특정 작업을 명확하게 정의하고 목표를 설정합니다.
• 관련 데이터 수집: 작업과 연관된 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 높은 품질을 유지해야 합니다.
• 데이터 전처리: 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 변환합니다.
• 모델 초기화: 사전 학습된 가중치를 활용하여 모델을 초기화합니다.
• 모델 교육 및 평가: 특정 작업에 모델을 교육하고 성능을 평가합니다.

 

이 중에서도, 가장 핵심적인 단계는 '적절한 데이터의 선택'입니다. 미세 조정 과정에서 사용되는 데이터의 품질은 모델 성능에 결정적인 영향을 미칩니다. 이를 통해 모델은 사전에 학습된 데이터와 다른, 새로운 작업에 최적화된 효과적인 모델이 되는 것입니다.

 

 

적절한 데이터의 선택, '데이터 헌팅'

• 데이터 헌팅: 특정 작업을 수행하는 데 필요한 관련 데이터를 수집하고 검증합니다.
• 고품질 데이터 확보: 오류가 없는 데이터를 철저히 검수하여 품질을 확보합니다.

 

사전 학습(Pre-training)은 모델의 가중치를 초기화하는 기초 단계입니다. 이 단계에서는 모델이 다양한 데이터에 대한 학습을 통해 언어에 대한 깊은 이해를 형성합니다. 그리고 이런 지식이 Fine-Tuning 과정에서 활용되어, 특정 작업에 대한 모델의 성능을 극대화하게 됩니다.

 

딥 러닝 모델은 사전 학습을 통해 효과적으로 구조를 구축하고, 이에 기반하여 Fine-Tuning을 수행함으로써 특정 작업에 대한 정교한 훈련을 하게 되고, 이러한 과정을 거치며 Generative AI는 사용자의 목표에 부합하는 강력하고 효율적인 성능을 발휘하게 됩니다.

 

마치며

 

이제 생성형 AI는 텍스트 작성부터 코드 생성, 이미지와 음성 합성, 그리고 비디오 및 3D 모델링에 이르기까지 다양한 분야에서 놀라운 능력을 발휘하고 있습니다. 기술의 진화는 단순한 자동화를 넘어, 인간의 창의성과 지능을 확장하고 높이는 방향으로 나아가고 있습니다.

 

이러한 진화는 2025년 이후에도 지속적인 발전이 예상됩니다. 생성형 AI가 가져올 무한한 가능성, 새로운 차원의 문은 우리 모두에게 미지의 경험과 가치를 제공할 것입니다.

 

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