지난 1편에서는 생성형 AI란 무엇인지에 대해 알아보았습니다.
(생성형 AI가 설명하는, 생성형 AI)
이번에는 어떤 종류가 있는지, 어떻게 활용되고 있는지 알아보겠습니다.
1. 핵심 기술
생성형 AI의 핵심 기술은 초거대 언어모델(이하 LLM)입니다.
LLM은 말 그대로 대규모 데이터를 학습시키고,
이를 통해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 모델입니다.
컴퓨터는 원래 글을 이해하지 못하지만,
LLM은 컴퓨터에게 엄청나게 많은 글을 읽게 해서,
‘이 단어는 보통 이런 상황에서 쓰이고, 이런 단어와 자주 나와’를 알게 되는 것입니다.
이전의 AI는 주로 단순한 작업이나 규칙에 기반한 작업을 처리했습니다.
예를 들면, ‘이 사진에 고양이가 있나요?’라는 질문을 하면,
사진을 분석한 뒤 ‘네. 있습니다’ 이런 식으로 답변하는 것이었죠.
그러나 LLM은 대규모 데이터에 기반해 더 복잡한 언어 작업을 할 수 있습니다.
1) 언어를 이해하고,
2) 자연스럽게 대화하며,
3) 글을 직접 생성하며,
4) 추가적인 학습이 가능합니다.
이런 차이점들 덕분에 LLM은 기존 AI가 할 수 없었던 복잡한 작업들을 수행할 수 있게 되었습니다.
2. 생성형 AI의 종류
간단하게 어떤 내용들을 생성할 수 있는지,
예시와 함께 설명하도록 하겠습니다.
1) 텍스트 생성
오픈AI의 챗GPT가 대표적인 예시입니다.
텍스트 생성을 이용해 Ghat GPT와 같은 챗봇을 만들 수 있으며,
이야기, 시나리오를 작성하고, 광고 카피 문구 등을 만들어 낼 수 있습니다.
2) 이미지 생성
https://www.midjourney.com/home?callbackUrl=%2Fexplore
오픈AI의 달리와 미드저니가 대표적인 예시입니다.
이미지 생성 역시 텍스트 생성과 원리는 비슷합니다.
컴퓨터가 많은 그림과 사진을 보면서,
각각의 모양, 색깔, 배치 등에 대해서 학습합니다.
이후에 ‘꽃이 피어 있는 정원’이라는 입력이 들어오면,
컴퓨터는 질문을 이해하고 생각을 그림으로 생성합니다.
이미지 생성을 이용해 예술 작품을 만들어볼 수 있으며,
간단하게 로고도 디자인해볼 수 있습니다.
(실제로 블로그의 로고도 챗GPT가 디자인 해준 것입니다. 참고문서)
또한 웹페이지의 디자인도 생성해주는 등 디자인 영역도 생성해주기 때문에,
활용성이 아주 높다고 생각됩니다.
3) 프로그래밍
https://github.com/features/copilot
대표적인 사례로는 깃허브 코파일럿이 있습니다.
깃허브 코파일럿은 프로그래머가 코드를 작성할 때 옆에서 도움을 주는 도우미입니다.
프로그래머가 함수를 입력하기 시작하면,
코파일럿이 그 함수의 나머지 부분을 자동으로 채워줍니다.
또 주석을 바탕으로 코드를 제안하기도 합니다.
위의 예시에서 볼 수 있듯 프로그래밍 분야에도 큰 변화를 가져오고 있습니다.
우선 코드를 생성할 수 있습니다.
또한 코드에 있는 문제점이나 버그를 찾는데도 도움을 줍니다.
에러가 발생한 내용을 입력하면,
어떤 부분에 문제가 있는지 의견을 제시해주며,
코드를 더 효율적으로 만들 수 있도록 도움을 주기도 합니다.
실제로 주위의 개발자들에게 챗GPT에 대해 물어보면,
어지간한 내용은 잘 작성해주어서 활용하는 방법에 따라 생산성이 크게 차이 날 것이라고 전망하셨습니다.
3. 결론
생성형 AI는 초거대 언어모델(LLM)을 핵심 기술로,
텍스트, 이미지, 프로그래밍 등 다양한 것들을 생성할 수 있습니다.
실제 챗GPT, 미드저니, 깃허브 코파일럿 등 다양한 서비스가 출시되었으며,
소개한 서비스 외에도 다양한 도구들이 출시되고 있습니다.
앞으로 생산성을 높일 수 있는 서비스를 찾게 된다면,
지속적으로 소개할 수 있도록 하겠습니다.