생성형 AI 시대의 도래

디지털, 1과 0이 복잡한 패턴으로 새로운 시스템을 만들어 가는 AI는 머신러닝에서 특징 추출 파트와 분류 파트가 독립적으로 동작했다면 딥러닝은 인공신경망(CNN)을 구성, 특징 추출과 분류가 하나의 모델로 유기적으로 이루어져 계층적으로 학습한 결과를 토대로 결과물을 냈고 이제는 인간이 아닌 AI가 글과 음악, 그림을 만들어 나가는 서비스 기술인 ‘생성형 AI’라는 세부 AI 기술까지 등장했다.

 

생성형 AI란 무엇인가?

 

생성형 AI란 이용자의 특정 요구에 따라 결과를 능동적으로 생성해 내는 인공지능 기술을 의미한다. 즉, 기존까지의 딥러닝 기반 AI 기술이 단순히 기존 데이터를 기반으로 예측하거나 분류하는 정도였다면, 생성형 AI는 이용자가 요구한 질문이나 과제를 해결하기 위해 스스로 데이터를 찾아서 학습하여 이를 토대로 능동적으로 데이터나 콘텐츠 등 결과물을 제시하는 한 단계 더 진화한 AI 기술이다. 이제 생성형 AI는 기술의 광활한 바다에서의 등대와 같다. 단순히 우리의 질문에 답하는 것을 넘어서 스스로 광활한 데이터에서 작가를 꿈꾸고, 걸작을 그리며, 교향곡을 작곡한다. 이것은 더 이상 과학 소설의 영역이 아니며 우리의 상상보다 더 많은, 더 빠른 결과물을 만들어 내고 있다.

 

Chatgpt와 Midjurney를 이용해 만든 생성형 AI 이미지

 

생성형 AI의 현황

 

AI 개발사들은 서비스의 목적에 따라 다양한 생성형 AI 모델을 적용하고 있는데, 텍스트를 생성하는 서비스인 ChatGPT와 Bard, 이미지를 생성하는 서비스인 OpenAI의 DALL-E 2, 구글의 Imagen, Playground, midjourney, 새로운 음악을 생성하는 오픈AI의 Jukebox, 구글의 MusicLM, Soundraw 그리고 영상을 생성하는 AI 서비스들이 론칭되어 많은 사용이 이루어지고 있다.

 

가장 널리 쓰이고 있는 텍스트 생성형 서비스는 대표적인 ChatGPT로 GPT-3.5 LLM에 의해 학습된 방대한 데이터에 액세스하고 이를 통해 사용자가 입력한 질문에 대한 유익하고 포괄적인 답변을 제공하며 창의적으로 시, 코드, 대본, 음악 작품, 이메일, 편지 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있다.

LLM(Large Language Model)은 텍스트와 같은 언어 데이터를 학습하여 결과를 제공하는 생성형 AI 모델로 오픈AI(OpenAI)에서 개발한 ChatGPT에 적용된 LLM은 GPT이며, 2023년 3월에 기존 모델인 GPT 3.5보다 약 500배 더 큰 모델 크기를 가진 ChatGPT-4가 출시되었다. 또한, 구글(Google)에서는 PaLM(Pathways Language Model: 구글의 LLM)을 활용한 챗봇 서비스인 ‘바드(Bard)’를 공개하였으며, 메타(Meta)에서는 ‘라마(Large Language Model Meta AI: 메타의 LLM)’라는 LLM을 공개하였다. 또한 국내에서는 네이버가 한국어에 특화된 초거대 언어모델인 ‘오션(OCEAN: 네이버의 LLM)’을 개발하였고, 연내에 오션 기반의 챗봇 서비스인 ‘하이퍼클로바X’를 런칭할 계획이다.

 

이미지 생성 AI는 GANs(Generative Adversarial Networks)을 기반으로 동작하는데 GANS는 2014년 Ian Goodfellow에 의해 처음 소개되었습니다. GANs의 기본 아이디어는 두 개의 신경망, 즉 생성기(Generator)와 판별자(Discriminator)를 경쟁시켜서 작동하게 하는 것으로 두 네트워크는 서로를 개선시키는 "게임"을 통해 학습하는 방식으로 이미지 생성, 스타일 전송, 이미지 고해상도화, 이미지 증강 등으로 데이터를 생성, 변환 시키는 서비스로 예술가, 디자이너, 작가 등이 이미 많은 분야에서 사용되고 있다.

 

음악 생성 AI는 사용자가 음악의 장르, 분위기, 스타일 등을 지정하여 음악을 생성, 편집하며 다양한 음악 장르(팝, 록, 클래식, 재즈, EDM)로 변형하는 기능을 제공하여 음악을 좋아하는 사람들뿐만 아니라, 음악을 배우고 싶은 사람들, 음악을 창작하고 싶은 사람들에게 유용한 도구로 사용되고 있다.

 

이외에도 영상을 생성하는 AI 서비스는 좀더 복합적으로 자연어 처리 (NLP), 컴퓨터 비전 (CV), 머신 러닝 (ML)을 결합하여 텍스트, 이미지, 소리를 처리하고 영상을 만들어 내는 고도의 창작을 지원하고 있다

 

생성형 AI의 고려사항

 

생성형 AI를 특별하게 만드는 것은 무엇인가? 그것은 데이터의 광활함에서 배우고, 그런 다음 완전히 새로운, 원래의 것을 생성하는 능력이다. 데이터의 비옥한 땅에 씨앗을 심는 것과 같다. 그리고 전에 본 적 없는 독특한 꽃이 피는 것을 지켜보는 것이다.

 

잠재적인 응용 프로그램은 무한하다. 어린이를 위한 개인화된 이야기를 짜내는 것부터 예술 작품을 디자인하는 것, 우리의 영혼과 공명하는 음악을 작곡하는 것, 우리조차도 존재하지 않는다고 생각했던 문제에 대한 해결책을 생성하는 것까지, 생성형 AI는 무한한 가능성으로 가득 찬 미래를 열쇠로 잠금 해제한다.

 

그러나 강력한 도구이지만 또한 뚜렷한 명암이 존재한다. 윤리적 함의, 잘못 사용될 가능성, 창조적이라는 것이 무엇을 의미하는지에 대한 질문은 이제부터 우리가 해결해나가야 할 문제이다.

 

결론

 

생성형 AI 기술은 우리 삶의 다양한 측면에 영향을 미치고 있고 예술, 문화, 의료, 제조, 교통, 금융 등 우리 전 분야에서 사용되고 있으며, 앞으로도 그 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 예상된다. 다만 생성형 AI 기술은 아직 개발 중이고 때때로 오류나 편향이 발생할 수 있고 악용될 가능성이 있어, 인간이 만들어온 인문학의 결과를 변형시킬 문제 등으로 이제 윤리적인 사용에 대한 사회적 논의가 시작되어야 한다.