2023년에는 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM), ChatGPT 등 새로운 용어들이 많이 언급됐습니다. 그렇다면 생성형 인공지능이란 정확히 무엇일까요? 그리고 기존 인공지능과 무엇이 다를까요? 대형 모델과 ChatGPT는 어떤 관계일까요? 이 글에서는 생성형 AI와 관련된 개념을 전체적으로 정리해보고자 합니다.
정의
생성형 AI(Generative AI)은 새로운 콘텐츠와 아이디어(기사, 대화, 사진, 영상, 음악 등)를 만들기 위한 인공지능의 한 종류입니다. 생성형 AI는 머신러닝 모델에 의해 지원되며 대량의 데이터 학습을 통해 새로운 콘텐츠를 이해하고 생성합니다. 이러한 작업은 일반적인 AI보다 훨씬 많은 양의 데이터가 필요하므로 훈련된 범용 모델을 “파운데이션 모델(Foundation Model)“이라고 부르며, 몇몇 오픈 소스 기반의 파운데이션 모델을 바탕으로 다양한 스타일과 방향의 모델을 개발할 수 있습니다.
기존 인공지능과의 차이점
생성형 AI는 인공지능의 하위 집합으로, 지능적인 작업을 수행할 수 있는 기술을 나타냅니다. 인공지능의 주요 작업에는 데이터 분석과 얼굴 인식, 자율 주행, 음성 인식 및 합성 등이 포함되며 다양한 산업 분야에서 응용됩니다. 반면 생성형 인공지능은 주로 대화의 자연스러움을 강화하고 빠른 콘텐츠 생성을 위해 사용됩니다. 이는 기존의 인공지능 기술을 기반으로 하면서도 높은 효율성과 자원 절약을 가능하게 합니다.
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.
문제점
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 사용돼도 될까요? 이에 대한 논의는 아직 일관된 견해가 형성되지 않았지만, 중국은 이미 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.
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