생성형 AI(Generative AI)란?

생성형 AI란?

생성형 AI(Generative AI)는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 텍스트, 이미지, 동영상 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술 분야입니다. 이는 기존 데이터셋에서 학습한 패턴을 바탕으로 창의적인 결과물을 만들어내는 것이 특징입니다. 이러한 생성형 AI는 일반적인 AI보다 훨씬 방대한 양의 데이터를 필요로 하며, 이를 기반으로 훈련된 범용 모델을 파운데이션 모델(Foundation Model)이라고 부릅니다. 오픈 소스 파운데이션 모델을 바탕으로 다양한 스타일과 기능의 생성형 AI를 개발할 수 있습니다. 또한 GPT-4, Llama-3와 같은 대표적인 파운데이션 모델은 창의적인 작업의 자동화, 복잡한 문제 해결, 그리고 산업 전반에 걸친 실질적인 응용 사례를 가능하게 하며, 생성형 AI 기술의 발전을 이끌고 있습니다.

생성형 AI가 기존 인공지능과 다른 점은?

인공지능의 주요 작업에는 데이터 분석과 얼굴 인식, 자율 주행, 음성 인식 및 합성 등이 포함되며 다양한 산업 분야에서 응용됩니다. 반면 생성형 AI는 인공지능의 하위 집합으로 주로 대화의 자연스러움을 강조하고 빠른 콘텐츠 생성을 위해 사용됩니다. 이는 기존의 인공지능 기술을 기반으로 하면서도 높은 효율성과 자원 절약을 가능하게 합니다.

생성형 AI는 어떻게 작동할까?

생성형 AI의 작동 원리는 크게 데이터 수집, 모델 학습, 훈련, 생성을 포함한 네 가지 단계로 이루어집니다.

1. 데이터 수집: 생성형 인공지능을 모델의 기본이 되는 학습 데이터를 대규모로 수집합니다. 텍스트 기반의 생성형 AI 구축을 예로 들면, 책이나 기사, 웹사이트 등 다양한 텍스트 기반 데이터를 수집하는 것이 이 단계에 포함됩니다.
2. 모델 학습: 생성형 AI가 첫 번째 단계에서 수집한 데이터를 기반으로 데이터의 패턴과 규칙을 학습합니다. 예로 들면, AI가 책이나 기사에서 수집한 데이터를 사용해 문장의 구조나 문법 등을 학습합니다.
3. 훈련: AI가 입력 데이터와 출력 데이터의 관계를 학습합니다. 예를 들어, 텍스트 생성 모델은 문장의 앞부분을 입력받고 뒷부분을 예측하는 훈련을 하게 됩니다.
4. 생성: 모든 훈련이 끝난 AI는 스스로 새로운 콘텐츠를 생성해 냅니다. 이때, AI는 스스로 만들어 낼 수 있는 다양한 답변 중 가장 적절한 결과 값을 출력하도록 하는 것이 중요합니다.

생성형 AI는 많은 양의 데이터를 학습하고, 그 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 만들어내는 기술입니다. 어떤 데이터를 사용하느냐는 생성형 인공지능 답변의 품질과 직결되기 때문에 인공지능 구축 시, 믿을 수 있는 고품질 데이터를 사용하는 것이 아주 중요합니다.

생성형 AI는 어떤 종류가 있을까?

생성형 AI는 다양한 종류와 기술을 통해 이미지, 동영상, 텍스트, 코드 등 여러 형태의 데이터를 생성할 수 있습니다. 이러한 기술들은 각각의 특성과 장점을 바탕으로 다양한 분야에서 활용됩니다. 먼저 우리에게 가장 익숙한 모델은 바로 자연처 처리(NLP) 기술을 기반으로 한 텍스트 생성 모델입니다. 가장 잘 알려진 챗GPT가 바로 이 모델에 포함되며 이러한 인공지능은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 새로운 문장, 문단, 대화 등을 생성합니다. 블로그 글 작성이나 대화 생성, 스크립트 작성, 번역, 대화형 AI 등에 활용됩니다.

최근 여러 곳에서 화제가 되는 딥페이크 영상에도 생성형 AI 기술이 사용됩니다. 딥페이크에는 생성형 적대 신경망(GAN)이 사용되는데 이는 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 경쟁하면서 데이터를 생성합니다. 생성자는 새로운 데이터를 만들어내고, 판별자는 이 데이터가 진짜인지 가짜인지를 판별합니다. 생성자가 판별자를 속이도록 학습하는 과정을 통해 딥페이크와 같이 매우 정교한 데이터를 생성하게 됩니다. 다른 예로는 고해상도 이미지 생성이나 스타일 전이(Style Transfer)가 있습니다.

코드 생성 모델은 프로그래밍 언어를 이해하고, 설명이나 코드의 일부를 기반으로 완전한 코드를 만들어냅니다. Codex, GPT-3 등이 이 작업에 사용되며 자동 코드 완성, 버그 수정, 새로운 코드 생성과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

생성형 AI의 장점은 무엇이 있을까?

• 업무 자동화: 생성형 AI는 다양한 작업을 자동화하여 기업의 효율성을 크게 향상합니다. 특히, 콘텐츠 생성 작업을 자동화하면 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 광고 카피나 블로그 포스트, 보고서 등을 보다 빠르게 작성할 수 있을 뿐만 아니라 반복적이고 시간이 많이 드는 작업을 신속하게 처리하고 인건비를 절감할 수 있습니다. 또한, 자원을 효율적으로 배분하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

• 고객 경험 향상: 생성형 AI는 고객의 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 경험을 제공합니다. 고객의 선호도와 행동을 분석하여 개인화된 제품 추천, 맞춤형 마케팅 메시지 등을 제공함으로써 고객 만족도를 높이고 충성도를 향상합니다. 또한 고객 서비스의 질도 높일 수 있습니다. AI 기반 챗봇은 실시간으로 고객의 질문에 답변하고 대기 시간 없이 문제를 해결할 수 있습니다. 이는 고객 만족도를 높이는 데 큰 도움이 됩니다.

• 아이디어 제공: 생성형 AI는 디자인이나 예술, 음악 등 창의적인 작업에서도 큰 역할을 합니다. 예술 활동에 있어 다양한 아이디어를 제공하여 사람에게 영감을 줄 수 있습니다. 예를 들어, AI는 특정 스타일을 모방하거나 새로운 예술적 표현을 만들어내서 작업자에게 영감이 되는 새로운 아이디어를 제공할 수 있습니다.

• 인사이트 도출: 생성형 AI는 인간이 전부 다루기 어려운 방대한 데이터를 분석하여 유용한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이는 의사결정을 개선하고 전략을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 또한 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 최적의 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

• 언어 작업: 생성형 AI는 번역 및 요약 등의 언어 기반 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 다양한 언어로 된 텍스트를 번역하거나 긴 문서를 요약하여 중요한 정보를 빠르게 파악할 수 있게 합니다. 또한, 자연어 처리 기술을 기반으로 자연스러운 언어로 답변하거나 문서를 작성하는 등 커뮤니케이션을 개선할 수 있습니다.

• 맞춤형 작업: 동영상, 회의, 기술적 문서에 대한 요약본 작성, 메모를 파워포인트 슬라이드로 변환하는 등 기존 정보를 새로운 활용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다.

이처럼 생성형 AI는 다양한 장점을 통해 여러 산업 분야에서 혁신을 이끌어내고 있습니다. 그러나 이러한 기술을 도입하고 활용할 때는 주의와 고려가 필요합니다. 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하면서도, 그에 따르는 윤리적 문제와 도전을 신중하게 다루어야 합니다.

생성형 AI는 어떤 잠재적 문제점이 있을까?

현재 많은 기업은 생성형 AI의 기본 모델을 활용하여 재훈련을 진행하고 더 다양한 응용 프로그램을 개발하여 AI 능력을 최대한 활용하고 있습니다. 그러나 이 과정에서 다양한 도전과 고려해야 할 사항들이 있습니다.

• 저작권: 생성형 AI 애플리케이션은 많은 데이터를 튜닝하는 데 사용될 수 있으며, 운영 과정에서 비인가 데이터(Unauthorized data)를 사용하게 될 수 있습니다. 이로 인해 비인가 데이터를 사용한 생성형 AI는 생성된 콘텐츠의 저작권 문제를 야기할 수 있습니다. 만약 여러분의 사진이 온라인에 게시되어 다른 사람이 이를 이용해 AI를 학습하고, 여러분과 유사한 가상 이미지를 생성한다면 이것을 상업적으로 사용해도 될까요? 이에 대한 논의는 아직 일관된 견해가 형성되지 않았지만, 중국은 2023년 8월에 “생성형 인공지능 서비스 관리 임시 조치”를 발표하여 생성형 AI에 다양한 제한과 규정을 도입하여 관련 당사자가 책임을 회피하는 것을 방지하고 있습니다.

• 남용: 학술 분야에서 생성형 AI 남용은 매우 중요한 잠재적인 위험이 됐습니다. 생성형 AI를 사용하면 낮은 중복률의 기사와 이미지를 생성할 수 있으며 수정을 거쳐 상업적으로 사용될 수 있습니다. 하지만 학생이 이를 과제로 활용하는 경우는 어떨까요? 이를 허용해도 될까요?

• 가짜 정보: 현재 생성형 AI는 무엇이든 생성할 수 있는 것처럼 보이지만, 여전히 많은 지역 콘텐츠 학습이 필요하며, 학습 데이터의 다양성으로 인해 잘못된 답변을 제공할 수 있는 가능성도 있습니다. 그렇다면 우리는 어떻게 결과의 정확성을 판단해야 할까요?

생성형 AI는 강력한 도구이지만 여전히 다양한 문제와 도전이 존재합니다. 생성형 AI 애플리케이션을 사용하고 개발할 때는 객관적인 판단력이 필요합니다.

생성형 AI 구축에는 어떤 어려움이 있을까?

생성형 AI는 놀라운 잠재력을 지니고 있지만, 효과성과 신뢰성에 영향을 줄 수 있는 여러 데이터 관련 과제에 직면하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 데이터를 중심에 둔 접근 방식, 즉 데이터 중심 AI 원칙이 중요합니다. 이는 모델 학습에 사용되는 데이터의 품질을 개선하고, 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

• 데이터 품질 및 편향: 생성형 AI에서 가장 큰 문제 중 하나는 데이터의 품질과 편향입니다. 데이터가 불완전하거나 편향되어 있을 경우, 생성된 결과에도 의도치 않은 왜곡이 반영될 수 있습니다. 이는 사용자에게 잘못된 정보를 제공하거나, 법적·윤리적 책임 문제로 이어질 수 있습니다.

• 개인정보 보호 및 규제 준수: 생성형 AI는 대규모 데이터를 필요로 하며, 이로 인해 개인정보 보호 및 관련 규제를 철저히 준수해야 합니다. 특히 의료, 금융 등 민감한 데이터를 다루는 산업에서는 데이터 수집과 활용에 있어 더욱 엄격한 관리가 요구됩니다.

• 확장성 문제: 콘텐츠 생성에는 막대한 컴퓨팅 자원과 인프라가 필요합니다. 이로 인해 중소기업이나 스타트업 등 자원이 제한된 조직에게는 높은 비용 부담이 발생할 수 있습니다.

• 모달리티 간 통합: 멀티모달 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형식의 데이터를 동시에 처리합니다. 하지만 이러한 다양한 모달리티를 동기화하고 일관성 있게 통합하는 것은 기술적으로 복잡하며, 데이터 정합성과 품질 관리에 큰 도전 과제가 됩니다.

이러한 데이터 과제를 인식하고, 고품질·윤리적·규제 준수 데이터를 중심에 두는 것이 생성형 AI의 지속 가능하고 신뢰할 수 있는 발전을 위한 핵심입니다.

생성형 AI 적용 사례

생성형 AI는 다양한 형태로 결과를 제공하며 대량의 정보를 처리하는 데 널리 사용됩니다. 예를 들어, 키워드를 기반으로 다양한 스타일과 종류의 이미지를 생성할 수 있으며, 동시에 이미지 처리에도 활용됩니다. 가장 흔히 사용되는 지시 중 하나는 텍스트에 관련되어 있습니다. 텍스트와 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델은 대규모 언어 모델(LLM)이라고도 불리며 방대한 양의 데이터로 학습된 언어 모델을 의미합니다. 일반적인 응용 프로그램으로는 ChatGPT, LaMDA, BLOOM 등이 있습니다. 이러한 언어 모델은 다양한 자연어뿐만 아니라 프로그래밍 언어도 이해합니다.

실제 활용 사례

• Meta Audiocraft: 광고, 브랜드 캠페인 또는 몰입형 고객 경험을 위한 맞춤형 음악 및 오디오 트랙을 제작합니다.
• OpenAI Sora: AI 기반 비디오 생성 및 마케팅 자료를 통해 콘텐츠 제작을 간소화합니다.
• Jasper.ai: AI 기반 콘텐츠 제작 플랫폼을 통해 블로그 게시물, 광고 카피 또는 소셜 미디어 캡션을 대규모로 효율적으로 작성합니다.
• Character.ai: 고객 지원, 교육 시뮬레이션 또는 브랜드 참여를 위한 대화형 AI 캐릭터를 생성합니다.

생성형 AI의 산업 별 활용 사례

의료 및 헬스케어

헬스케어 및 의료 산업에서 생성형 AI의 영향력이 점점 커지고 있습니다. 특히 자연어 처리와 머신러닝 기술은 의료 기록 관리부터 병명 진단에 이르기까지 다양한 의료 분야에서 활용되어 크게 주목받고 있습니다. 먼저, 생성형 AI는 의사가 진단을 내리는데 도움을 줍니다. 방사선 이미지나 병리 슬라이드 분석 결과를 제공하여 진단에 도움을 줍니다. 또한 환자의 유전 정보나 의료 데이터를 바탕으로 각 환자에 개인화된 치료법을 추천합니다. 뿐만 아니라, 행정 부분에 있어서는 자동으로 환자의 의료 기록을 정리하고 중요한 정보를 요약하여 의료 기록 관리에 도움을 줍니다. 이처럼 생성형 AI는 미래의 의료 산업을 혁신하고 새로운 의료 서비스 제공 방식을 형성하는 데도 기여할 것으로 예상됩니다.

금융

생성형 AI는 금융 기업 내부에서 계약서나 정리되지 않은 다양한 문서에서 필요한 정보를 효과적으로 찾고 정리하는데 도움을 주며 회의에 필요한 홍보 자료나 프레젠테이션 자료를 만들어줄 수도 있습니다. 또한 다양한 형식의 복잡한 데이터를 분석하여 투자 분석가의 업무를 서포트합니다. 수많은 이벤트 기록이나 회사 서류, 거시경제 보고서 등을 조사하고 핵심 정보를 신속하게 요약합니다. 더불어 실시간으로 거래 패턴을 분석하여 비정상적인 활동을 감지하고 사기 거래를 차단합니다. 생성형 AI는 고객의 금융 데이터를 분석하여 신용 점수를 산출하고, 대출 승인 여부를 결정합니다. 대출 신청자의 신용 위험을 평가하여 부실 대출을 예방합니다.

생성형 AI는 금융 기업 외부에서는 고객 경험 향상에도 도움이 됩니다. 기존 머신러닝 도구는 특정 고객 세그먼트에 대한 마케팅 예측을 수행하지만, 이를 신속하게 운영화하는 데는 어려움이 있습니다. 생성형 AI는 대규모 개인화 메시징을 통해 고객 경험, 유지, 교차 판매를 개선할 수 있습니다. 또한 대량의 데이터에서 필요한 답변을 찾고 요약하여 고객 서비스 경험을 향상합니다. 고객의 금융 활동과 선호도를 분석하여 개인화된 금융 상품을 추천합니다. 고객 세분화를 통해 효과적인 마케팅 전략을 수립하고, 개별 고객에게 맞춤형 캠페인을 제공합니다.

마케팅 및 광고

마케팅 및 광고 분야에서 생성형 AI는 다양한 방식으로 활용되어 효율성을 높이고, 고객 경험을 개선하며, 맞춤형 마케팅 전략을 구현하는 데 기여하고 있습니다. 먼저, 고객 데이터 분석을 기반으로 개인화된 광고 카피를 작성하여 광고 효과를 극대화합니다. 또, 마케팅 캠페인의 기획, 실행, 모니터링 프로세스를 자동화하고 실시간으로 캠페인 성과를 분석하며 이에 따라 광고를 개선할 수 있습니다. AI 기반 챗봇은 고객의 질문에 즉각적으로 답변하고, 제품 추천, 주문 상태 확인 등 다양한 고객 서비스를 제공할 뿐만 아니라 24시간 고객 지원을 통해 고객 만족도를 높입니다.

제조업

제조업에서의 생성형 AI는 생산 라인에 투입되어 제품의 결함을 실시간으로 감지함으로써 제품 품질을 일정하게 유지하는데 도움을 줍니다. 또한 제조 시설의 데이터 분석을 통해 고장 가능성을 예측하고 문제가 발생하기 전에 미리 유지 보유를 실시할 수 있도록 합니다. 마지막으로 제품에 대한 수요를 예측하여 리소스 최적화에 도움을 주며 효율적인 생산 계획을 세울 수 있는 인사이트를 제공합니다.

소매 및 전자상거래

전자상거래 분야에서의 생성형 AI는 고객의 구매 패턴을 분석하여 맞춤형 제품 추천 서비스를 제공함으로써 기업의 매출을 향상시키는데 도움을 줍니다. 또한 판매 데이터 분석을 통해 재고 관리를 효율적으로 할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 기반의 대화형 챗봇을 통해 고객 문의에 실시간으로 대응하여 고객 만족도를 향상시킵니다.

이와 같이 생성형 AI는 다양한 산업에서 효율성을 높이고 새로운 가치를 창출하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 각 산업의 특성에 맞게 AI 기술을 적용함으로써 혁신을 이루고 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

기업이 생성형 AI를 도입하는 방법

생성형 AI 플랫폼은 콘텐츠 자동화, 개인화된 사용자 경험, 고급 데이터 분석 기능 등을 통해 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 도구로 자리잡고 있습니다. 이러한 플랫폼은 기본 생성형 AI 모델을 통합하고, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능을 활용해 고객 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

• 데이터 품질 평가: AI 모델의 성능은 데이터에 달려 있습니다. 기업은 보유한 데이터셋을 철저히 점검하고, 정확성, 관련성, 그리고 다양성을 갖춘 데이터를 확보해야 합니다. 이 과정은 생성형 AI가 보다 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있도록 합니다.

• 데이터 증강 도구 활용: 다양한 입력 데이터를 기반으로 추가 학습 데이터를 생성하는 증강 도구를 활용하면, 모델의 일반화 능력을 높이고 다양한 시나리오에 잘 대응할 수 있습니다.

• 전문가와의 협업: AI 도입은 기술만으로는 완성되지 않습니다. AI 전문가 및 업계 컨설턴트와 협력하여, 기업의 특정 목적과 산업 특성에 최적화된 솔루션을 설계하고 실행하는 것이 중요합니다.

• 확장 가능한 인프라 구축: 생성형 AI는 대규모 연산을 요구하므로, 효율적이고 확장 가능한 인프라에 대한 투자가 필요합니다. 모델의 학습부터 운영까지 전 과정을 안정적으로 지원할 수 있어야 합니다.

• 지식 관리 및 멀티모달 AI 적용: 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 처리하는 멀티모달 AI 기술을 통해 시각적 데이터를 추출·분류·요약함으로써, 더 나은 의사결정과 협업 효율성을 이끌어낼 수 있습니다.

이러한 전략을 통해 기업은 생성형 AI의 잠재력을 극대화하고, 빠르게 변화하는 시장 환경에 효과적으로 대응할 수 있습니다.

에펜의 생성형 AI 솔루션

이러한 다양한 도전에 직면한 기업들을 위해 저희 에펜은 생성형 AI 애플리케이션에 진출하고자 하는 모든 기업에 대한 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

1. 데이터 클렌징, 데이터셋 및 어노테이션 맞춤화: 에펜은 26년 이상의 AI 데이터 글로벌 선두 주자로서 235개 이상의 언어 및 방언에 대한 심층적인 연구와 풍부한 데이터 경험을 보유하고 있습니다. 여러 모드의 데이터와 적용 사례에 필요한 맞춤형 데이터 수집 및 가공, 다층적이고 상세한 어노테이션을 제공하여 강력한 데이터 기반을 마련할 수 있습니다.
2. 파인튜닝/강화 학습 지원: 전 세계에 100만 명 이상의 크라우드와 데이터 라벨링 팀을 보유한 에펜은 모델 파인튜닝에 대한 대량의 강화 학습 지원을 제공하여 할루시네이션을 최소화합니다.
3. LLM 개발 플랫폼: 대규모 언어 모델의 응용 프로그램 개발은 훈련 및 파인튜닝 이외에도 다양한 개발 프로세스가 필요합니다. 에펜이 개발한 LLM 지능 개발 플랫폼은 다층 및 다면에서의 개발자 도구를 제공하여 LLM 프로그램을 신속하게 훈련하고 배포할 수 있도록 지원합니다.

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