[생성형 AI 1편] 생성형 AI가 설명하는, 생성형 AI

2022년 12월 혜성처럼 등장해 순식간에 우리의 삶에 침투한 기술이 있습니다.
바로 “생성형 AI(생성형 인공지능)“인데요.
가장 대표적인 서비스로는 챗GPT가 있습니다. (https://chat.openai.com/)
인공지능이 그림을 그리고, 복잡한 텍스트를 작성하며, 심지어 음악을 작곡하는 시대가 도래했습니다.

특히 이 기술은 단순히 유행처럼 지나가는 것이 아니라,
우리가 정보를 처리하고 창조성을 발휘하는 생산성에 큰 영향을 끼치고 있습니다.
새롭게 등장한 이 기술은 예술, 문학, 과학, 비즈니스 등
다양한 분야에서 변화를 불러올 것으로 예상됩니다.

생성형 AI가 설명해주는 생성형 AI.
지금 바로 시작하겠습니다.

Contents

1. 생성형 AI란?
- 1) 생성형 AI는 무엇인가?
- 2) 기존 AI와의 차이점
2. 장점과 가능성
3. 한계와 도전 과제
4. 미래 전망

1. 생성형 AI란?

1) 생성형 AI는 무엇인가?

생성형 인공지능, 즉 생성형 AI란 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성해내는 인공지능 기술을 뜻합니다.
이 기술을 활용해 이미지, 텍스트 등의 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있으며,
이 과정에서 기존에 없던 창의적인 결과물들을 만들어낼 수 있습니다.

2) 기존 AI와의 차이점

기존의 AI는 데이터를 분석하고 패턴을 인식하는데 초점이 맞추어져 있었습니다.
생성형 AI는 이를 넘어서 데이터 기반의 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
이는 콘텐츠 생성에 대한 혁신을 불러오고 있습니다.
사람과 대화하듯 요청하면 수초 내에 다양한 결과물들을 제공합니다.
이러한 특성 덕분에 디자인, 콘텐츠 제작 등 다양한 창작 분야에 영향을 끼칠 것으로 예상됩니다.

2. 장점과 가능성

1) 장점 1: 콘텐츠 생산 비용의 절감

가장 큰 장점은 앞서 반복해서 이야기했던 창의적인 결과물을 순식간에 생성한다는 것입니다.
인간의 창의력을 모방해 사람들에게 다양한 아이디어를 제공하고,
콘텐츠 생산에 대한 비용을 크게 절감시킬 것입니다.

2) 장점 2: 개인화와 맞춤형 콘텐츠 제공

사용자의 선호, 이력, 행동 패턴을 학습해 개인화가 가능합니다.
특정 개개인에게 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있으며,
더 나아가면 아이언맨의 인공지능 비서 자비스처럼 활용할 수 있습니다.
이러한 개인화된 서비스는 사용자 만족도를 높이고, 새로운 경험을 제공할 것입니다.

3) 장점 3: 효율성과 생산성 향상

반복적이고 소모적인 작업을 자동화함으로써 기업이나 개인의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어, 마케팅 분야에서는 AI가 매력적인 광고 카피를 생성하고,
IT분야에서는 코드 작성, 디버깅을 도와주며,
디자인 분야에서는 초기 컨셉부터 완성본까지 제공할 수 있습니다.
이는 콘텐츠 제작 시간을 단축시키고,
창의성을 보완해 생산성을 향상시켜줍니다.

이러한 장점들을 이유로 생성형 AI는 다양한 산업 영역에 영향을 미치고,
스마트폰처럼 우리의 삶에 녹아들 것으로 보여집니다.

3. 한계와 도전 과제

물론 장미빛 미래만 있는 것은 아닙니다.
여러 한계와 도전 과제도 동반하고 있습니다.

1) 단점 1: 데이터 편향성 및 품질 문제

데이터 기반의 생성인 관계로 학습 데이터에 크게 의존합니다.
만약 학습시킨 데이터가 편향되거나 품질이 낮은 데이터일 경우,
인공지능이 생성하는 것도 부적절해질 수 있습니다.

3) 단점3: 윤리적 문제

현실과 구분하기 어려운 가짜 뉴스, 부적절한 이미지, 비디오 등을 생성할 수 있습니다.
이는 사회적 혼란을 일으키거나 명예를 훼손할 수 있는 심각한 문제를 불러올 수 있습니다.

4. 미래 전망

생성형 AI는 앞으로도 중요한 영향을 미칠 것으로 예상되며,
그 가능성은 계속해서 확장되고 있습니다.
구글, 마이크로소프트 등 세계에서 내로라하는 빅테크 기업들도
적극적으로 기술 개발을 하고 있으며,
오픈AI는 GPTs라는 새로운 스토어도 오픈했습니다.
(GPT스토어(GPTs) 오픈! 5분만에 나만의 챗봇 만들기)