생성형 AI란 무엇인가요?
생성형 인공 지능(약칭 생성형 AI)은 대화, 이야기, 이미지, 동영상, 음악 등 새로운 콘텐츠와 아이디어를 생성할 수 있는 AI의 일종으로 인간 언어, 프로그래밍 언어, 예술, 화학, 생물학 또는 복잡한 주제를 학습하도록 학습시킬 수 있습니다. 알고 있는 점을 재사용하여 새로운 문제를 해결합니다.
예를 들어, 영어 어휘를 학습하고 이를 처리하는 단어로 시를 지을 수 있습니다.
귀사 조직은 챗봇, 미디어 생성, 제품 개발과 설계 등 다양한 목적을 위해 생성형 AI를 사용할 수 있습니다.
생성형 AI 예제
산업 전반에 걸쳐 다양한 사용 사례를 가진 생성형 AI
금융 서비스
금융 서비스 회사는 생성형 AI 도구를 사용하여 비용을 절감하면서 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.
- 금융 기관은 챗봇을 사용하여 상품 추천을 생성하고 고객 문의에 응답하여 전반적인 고객 서비스를 개선합니다.
- 대출 기관은 금융 서비스가 부족한 시장, 특히 개발 도상국의 경우 대출 승인을 신속하게 처리합니다.
- 은행은 청구, 신용카드 및 대출 사기를 신속하게 탐지합니다.
- 투자 회사는 생성형 AI의 기능을 사용하여 저렴한 비용으로 고객에게 안전하고 개인화된 금융 자문을 제공합니다.
의료 및 생명 과학
생성형 AI의 가장 유망한 활용 방식 중 하나는 신약 발견과 연구를 가속화하는 것입니다. 생성형 AI는 항체, 효소, 백신 및 유전자 요법을 설계하기 위한 특정 특성을 가진 새로운 단백질 서열을 생성할 수 있습니다.
의료 및 생명과학 기업은 생성형 AI 도구를 사용하여 합성 생물학 및 대사 공학에 적용할 합성 유전자 서열을 설계할 수 있습니다. 예를 들어, 바이오제조 목적으로 새로운 생합성 경로를 만들거나 유전자 발현을 최적화할 수 있습니다.
또한 생성형 AI 도구를 사용하여 인공 환자 및 의료 데이터를 생성할 수 있습니다. 이 데이터는 대규모 실제 데이터세트에 액세스하지 않고도 AI 모델 훈련, 임상 시험 시뮬레이션 또는 희귀 질환 연구에 사용될 수 있습니다.
자동차 및 제조
자동차 회사는 엔지니어링부터 차량 내 경험 및 고객 서비스에 이르기까지 다양한 목적으로 생성형 AI 기술을 사용합니다. 예를 들어 기계 부품 설계를 최적화하여 차량 설계의 장애 요소를 줄이거나 개인 비서 설계를 조정합니다.
자동차 회사는 생성형 AI 도구를 사용해 가장 일반적인 고객 질문에 빠르게 응답하여 더 나은 고객 서비스를 제공합니다. 생성형 AI는 새로운 재료, 칩, 부품 설계를 생성해 제조 프로세스를 최적화하고 비용을 절감합니다.
또 다른 생성형 AI 사용 사례는 데이터를 합성하여 애플리케이션을 테스트하는 것입니다. 이는 테스트 데이터세트에 자주 포함되지 않는 데이터(예: 결함 또는 엣지 케이스)에 특히 유용합니다.
통신
통신 분야의 생성형 AI 사용 사례는 고객 여정의 모든 접점에서 발생하는 구독자의 누적 상호 작용으로 정의되는 고객 경험을 재창조하는 것에 중심을 둡니다.
예를 들어, 통신 조직은 생성형 AI를 적용하여 실제 사람과 같은 대화 에이전트를 통해 고객 서비스를 개선할 수 있습니다. 이때 개인화된 일대일 영업 보조원을 통해 고객 관계를 재창조할 수 있습니다. 또한 네트워크 데이터를 분석하여 수정 사항을 권장함으로써 네트워크 성능을 최적화합니다.
미디어 및 엔터테인먼트
애니메이션과 대본부터 장편 영화에 이르기까지 생성형 AI 모델은 기존보다 훨씬 적은 비용과 시간으로 참신한 콘텐츠를 제작합니다.
업계의 기타 생성형 AI 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 아티스트는 AI가 생성한 음악으로 앨범을 보완하고 개선하여 완전히 새로운 경험을 창조할 수 있습니다.
- 미디어 조직은 생성형 AI를 사용해 개인화된 콘텐츠와 광고를 제공하여 고객 경험을 개선하고 수익을 증대합니다.
- 게임 회사는 생성형 AI를 사용하여 새로운 게임을 만들고 플레이어가 아바타를 만들도록 지원합니다.
생성형 AI의 이점
Goldman Sachs에 따르면 생성형 AI는 전 세계 국내총생산(GDP)를 7%(또는 약 7조 USD) 증가시키고 10년 동안 생산성을 1.5% 포인트 높일 수 있습니다. 다음으로 생성형 AI의 이점을 몇 가지 더 살펴보겠습니다.
생성형 AI 기술은 어떻게 발전했을까요?
원시 생성형 모델은 수치 데이터 분석을 지원하기 위해 수십 년 동안 통계에 사용되어 왔습니다. 신경망과 딥 러닝은 최근 현대 생성형 AI의 선구자입니다. 2013년에 개발된 변이형 오토인코더는 사실적인 이미지와 음성을 생성할 수 있는 최초의 심층 생성형 모델이었습니다.
VAE
변이형 오토인코더(VAE)는 여러 데이터 유형의 새로운 변형을 만들 수 있는 기능을 도입했습니다. 이로 인해 생성형 대립 네트워크 및 확산 모델과 같은 다른 생성형 AI 모델이 급속히 등장했습니다. 이러한 혁신은 인위적으로 생성되었음에도 불구하고 점점 더 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성하는 데 중점을 두었습니다.
트랜스포머
2017년에는 트랜스포머가 도입되면서 AI 연구에 또 다른 변화가 일어났습니다. 트랜스포머는 인코더 및 디코더 아키텍처를 어텐션 메커니즘과 원활하게 통합했습니다. 그들은 뛰어난 효율성과 다양성으로 언어 모델의 훈련 과정을 간소화했습니다. GPT와 같은 주목할만한 모델은 광범위한 원시 텍스트를 사전 훈련하고 다양한 작업에 맞게 미세 조정할 수 있는 기본 모델로 등장했습니다.
트랜스포머는 자연어 처리의 가능성을 바꾸었습니다. 번역 및 요약부터 질문에 대한 답변에 이르기까지 다양한 작업을 위한 생성형 기능을 강화했습니다.
미래
많은 생성형 AI 모델은 계속해서 상당한 발전을 이루고 있으며 산업 전반에 적용할 수 있습니다. 최근 혁신은 독점 데이터를 사용할 수 있도록 모델을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 연구자들은 또한 점점 더 인간과 비슷한 텍스트, 이미지, 비디오 및 음성을 만들고자 합니다.
생성형 AI는 어떻게 작동할까요?
모든 인공 지능과 마찬가지로 생성형 AI도 방대한 양의 데이터를 기반으로 사전 훈련된 초대형 모델인 기계 학습 모델을 사용합니다.
파운데이션 모델
파운데이션 모델(FM)은 광범위한 일반화된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 대상으로 훈련된 ML 모델입니다. FM은 다양한 일반 작업을 수행할 수 있습니다.
FM은 수십 년 동안 발전해 온 기술 중 가장 발전된 산물입니다. 일반적으로 FM은 학습된 패턴과 관계를 사용하여 시퀀스의 다음 항목을 예측합니다.
예를 들어, 이미지 생성 시 모델은 이미지를 분석하여 더 선명하고 명확하게 정의된 이미지 버전을 만듭니다. 마찬가지로, 텍스트를