생성형 AI, 미래의 키워드 7편 [경제 인사이트]

 

생성형 AI란?

생성형 AI는 인공지능의 한 유형으로, 기존의 데이터나 패턴을 학습하여 새로운 내용을 생성해내는 AI를 말합니다. 이러한 생성형 AI는 다양한 분야에 적용됩니다. 예를 들어, 음악, 미술, 자연어 처리, 게임 디자인 등 다양한 분야에서 활용이 가능합니다. 생성형 AI는 주로 신경망 기반의 기술, 특히 딥러닝을 활용합니다. 대표적인 예는 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈같은 트랜스포머 기반 모델입니다. 이 시리즈의 최근 버전인 GPT-3나 GPT-4는 매우 강력한 생성 능력을 발휘해 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 생성형 AI는 아직 개발 초기 단계에 있지만, 잠재력이 매우 크다고 여겨집니다. 따라서 생성형 AI는 다양한 분야에서 새로운 기회를 창출하고, 기존 콘텐츠를 개선하고, 새로운 제품과 서비스를 개발하는 데 사용될 수 있습니다.

 

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생성형 AI의 중요성

1. 무궁무진한 활용 가능성

생성형 AI는 음악, 미술, 영상, 자연어 처리, 게임 디자인 등 광범위한 분야에서 적용할 수 있습니다. 이런 다양한 산업 분야에서 생성형 AI를 활용하면 기존에 수작업으로 했던 일들을 자동화하거나 창의성을 발휘할 수 있는 새로운 방법을 제공할 수 있습니다.

 

2. 창작물의 기회 비용 절감

생성형 AI는 긴 시간 동안 작업해야 하는 작품이나 디자인 과정 등에 큰 도움이 됩니다. 예를 들어, 영화나 애니메이션의 일부를 AI가 만들어주면 시간과 비용을 절약하고, 작가나 영화 제작자는 더욱 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다.

 

3. 개인화된 경험 확대

생성형 AI는 사용자의 취향을 이해하고 이를 바탕으로 개인화된 콘텐츠를 제공한다면 소비자들에게 매력적인 제안을 제공할 수 있습니다. 이는 음악, 영화, 광고 등 다양한 산업에서 유용하게 활용됩니다. 따라서 이와 같은 사용자의 취향에 맞춘 개인화된 서비스는 소비자 만족도를 높일 수 있고, 경제적 가치를 창출하는 요소로 작용합니다.

 

4. 데이터 부족 문제 해결

일부 분야에서는 충분한 데이터가 부족하여 머신러닝이나 딥러닝 모델 학습에 제약이 있을 수 있습니다. 이런 경우 생성형 AI를 통해 합성된 데이터를 생성할 수 있어, 학습 데이터의 부족 문제를 해결하고 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

5. 생산성 향상

생성형 AI는 기존의 작업 과정을 더 빠르고 효과적으로 수행할 수 있게 도와줍니다. 이로 인해 전반적인 생산성이 향상되는데 예를 들어 생성형 AI를 통한 시뮬레이션은 기업의 연구 및 개발 과정에서 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 결과적으로 생산성이 향상되며 매출과 이익을 높일 수 있습니다.

 

이처럼 생성형 AI는 다양한 분야에서 중요한 역할을 담당하며, 추가적인 발전을 지속하여 아직 미지의 적용 분야까지 넓혀갈 전망입니다. 따라서 AI 기술의 빠른 성장과 함께 생성형 AI의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 

 

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생성형 AI 최신 동향(사례)

-엔비디아의 퍼퓨전(Perfusion): 엔비디아와 텔아비브 대학은 '퍼퓨전'이라는 소형 텍스트-이미지 생성 AI 도구를 개발했습니다. 이 AI는 효율성면에서 선도적인 AI 이미지 생성기의 성능을 능가한다고 평가받습니. 이 AI의 핵심 아이디어는 '키 잠금'으로, 정확한 훈련 샘플에 딱 맞아떨어지는 *과적합에 치중하는 것을 방지하고 창의적인 개념을 생성할 수 있게 돕는 것입니다. 퍼퓨전은 추론 중 이미지 유사성과 텍스트 유사성 사이의 균형을 제어하는 기능을 제공하며, 가까운 시일 내 소스 코드를 공개할 예정입니다.

*과적합: 머신러닝 모델이 학습 데이터를 너무 과하게 학습하여, 학습 데이터에 대해서는 매우 높은 정확도를 보이지만 새로운 데이터에 대해서는 성능이 떨어지는 현상(간단한 예로, 수학 시험 공부를 생각해보면 좋습니다. 과적합이 일어난 경우, 학생이 예습 문제를 너무 외우기만 해서 예습 문제에 대한 정답률이 높지만, 시험 문제에서는 변형된 문제나 새로운 문제에 대한 대처가 제대로 되지 않는 현상입니다. 따라서 과적합을 피하는 것은 알고리즘이 일반적인 상황에서 더 좋은 성능을 발휘할 수 있도록 하는 중요한 관점입니다.)

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=152718

엔비디아, 초소형 이미지 생성 AI ‘퍼퓨전’ 공개 - AI타임스

 

-메타의 오디오크래프트(AudoCraft): 메타가 오디오크래프트라는 생성형 AI 도구를 출시했습니다. 오디오크래프트는 뮤직젠, 오디오젠, 엔코덱의 세 가지 요소로 구성되어 있으며, 사용자가 문자로 입력한 내용을 기반으로 음악과 음향 효과를 만들 수 있습니다. 이 도구를 통해 음악과 사운드를 쉽고 빠르게 생성할 수 있어, 웹사이트나 소셜미디어에서 사용하기에 좋을 것으로 예측됩니다. 오디오크래프트는 오픈소스이기 때문에 개발자들이 모델을 확장하고 조정하는 데에 용이합니다. 이 도구는 *멀티모달 콘텐츠의 수요가 증가하는 시장에서 유용하게 활용될 것으로 기대됩니다.

 

*멀티모달 콘텐츠: 여러 가지 형태의 정보가 섞인, 즉 다양한 모드(예: 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등)의 요소들이 조화롭게 결합된 콘텐츠 

https://www.ciokorea.com/news/302245

메타, 오픈소스 AI '오디오 크래프트' 출시··· "텍스트 입력만으로 음향·음악 생성"

 

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생성형 AI의 인사이트(insight)

생성형 AI가 중요해지고 있는 상황에서 기업들은 다음과 같은 구체적인 행동을 통해 변화에 적응하고, 시장에서 경쟁력을 유지해야 합니다. 먼저 기업은 최신의 생성형 AI 기술과 트렌드를 지속적으로 탐구하는 것을 넘어 최대한 빨리 적용할 수 있어야 합니다. 생성형 AI를 업무에 활용하는 것에 대해서 보안적인 문제 등으로 부정적인 시각이 아직 많지만 빨리 적용할 수록 효율성은 증가할 것입니다. 예를 들어 생성형 AI 기술을 기존 업무 프로세스 도입하거나 새로운 비즈니스 모델을 개발하는데에 활용하는 것입니다. 특히 규모가 큰 기업일수록 형식적인 문서 작업이 많이 필요한데 이런 문서 작업에 AI를 적용한다면 직원들은 불필요한 업무 시간을 줄일 수 있어서 생산성 향상에 도움이 될 것입니다. 

 

다음으로 기업은 AI 기술을 이해하고 활용할 수 있는 인력을 양성하거나 투자할 필요가 있습니다. 관련 기술 스타트업에 투자하거나 제휴를 통해 자사의 비즈니스에 맞는 자체 AI 기술을 확보하는 것이 중요합니다. 

 

마지막은 보안적, 윤리적 문제를 해결하는 것입니다. 생성형 AI는 대용량 데이터를 기반으로 작동하므로, 기업은 데이터 수집, 관리, 활용의 체계를 빠르게 갖춰야 하며, 데이터 보안과 개인정보 보호에 특별히 주의를 기울여야 합니다. 또한 생성형 AI의 사용에 따른 윤리적, 사회적 그리고 법률적 문제를 고려하여 당사자의 권리를 존중하며 합법적으로 사용할 수 있는 방안을 마련해야 합니다.

 

생성형 AI 기술은 새로운 혁명을 가져왔습니다. 따라서 기업들은 다양한 전략들을 통해 변화의 흐름에 빠른 속도로 적응하고 시장의 경쟁력을 유지할 수 있도록 노력해야 합니다. 결국 생성형 AI가 가지고 있는 무궁무진한 가능성을 잘 활용하는 기업들이 글로벌 경쟁력을 확보하게 될 것입니다.