생성형(Generative) AI란?

생성형 AI란?
이용자의 특정 요구(프롬프트 입력)에 따라 결과를 능동적으로 생성해 내는 기술입니다. 즉, 대화, 이야기, 이미지, 동영상, 음악 등 새로운 콘텐츠와 아이디어를 만들 수 있는 인공 지능 기술의 일종입니다.

대표적인 예시로 "ChatGPT"가 있습니다.

 

그러면 생성형 AI가 중요한 이유가 무엇인가?
생성형 AI는 대부분의 고객 경험과 애플리케이션을 재창조하고, 이전에는 볼 수 없었던 새로운 애플리케이션을 만들고, 고객이 새로운 수준의 생산성을 달성하도록 지원할 수 있기 때문입니다.

생성형 AI의 원리는?
생성형 AI 모델을 개발하는 여러 가지 방법이 있지만, 그중 사전 훈련된 대형 언어 모델(Large-Language Models, LLMs)을 사용하여 텍스트 기반 프롬프트로부터 새로운 콘텐츠를 생성하는 방식이 큰 화두에 오르고 있습니다. 생성형 AI는 기존에 없는 이미지/동영상 생성/음악생성, 텍스트- 음성/ 음성- 텍스트/ 음성-음성 변환, 글 작성, 상담, 번역, 코드 작성 등 모든 것을 생성하는 데 도움을 주고 있습니다. 사용자가 AI에게 어떤 콘텐츠를 생성해야 하는지 지시를 내리면 AI는 사용 가능한 LLMs에 기초하여 한 번도 경험해보지 못한 완전히 새로운 것들을 생성합니다.

생성형 AI는 일반적으로 생성형 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs) 또는 트랜스포머(Transformer)라는 두 가지 유형의 심층 학습 모델 중 하나를 사용하여 작동합니다.

 

GAN은 생성자(Generator)와 식별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망으로 구성됩니다. 이 두 신경망은 서로 경쟁하며, 생성자는 어떤 입력에 기반하여 결과물을 생성하고, 식별자는 결과물이 실제인지 가짜인지 판별하려고 합니다. 생성자는 식별자의 피드백을 기반으로 결과물을 조정하고, 식별자를 정지시킬 때까지 반복됩니다. 

GAN의 핵심 컨셉은 각각의 역할을 가진 두 모델을 통해 적대적 학습을 하면서 '진짜 같은 가짜'를 생성해 내는 능력을 키워주는 것이다. 

 

수식 참고 - 공식 논문 문서

 

ChatGPT(채팅 생성 사전 훈련 트랜스포머)와 같은 트랜스포머(Transformer)모델은 개별 데이터 포인트가 아닌 연속적인 데이터(문장이나 문단과 같은)에 기반하여 출력을 생성합니다. 이 접근 방식은 모델이 문맥을 효율적으로 처리하는 데 도움이 되며, 이 때문에 텍스트를 생성하거나 번역하는 데 사용됩니다.

트랜스포머는 RNN을 사용하지 않지만 기존의 seq2seq처럼 인코더에서 입력 시퀀스를 입력받고, 디코더에서 출력 시퀀스를 출력하는 인코더-디코더 구조를 유지합니다. 다른 점은 인코더와 디코더라는 단위가 N개 존재할 수 있다는 점입니다.

 

GANs와 트랜스포머 모델이 가장 인기 있는 생성형 AI 모델이지만, 다른 여러 기술들도 사용됩니다. 예를 들어, 샘플 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하기 위해 두 개의 신경망을 활용하는 변이형 오토인코더(Variational Autoencoders, VAEs)와 2D와 3D 이미지를 생성하는 데 사용되는 신경복사장(Neural Radiance Fields, NeRFs)이 있습니다.

 

 

생성형 AI를 활용하면?
ChatGPT, Bard 등과 같이 텍스트를 통해 글을 생성하거나, DALL-E, Midjourney 등과 같이 텍스트를 통해 이미지를 생성할 수 있습니다. 또는 딥브레인 AI, Synthesia 등과 같이 텍스트를 통해 동영상도 생성할 수도 있습니다.

이 외에도 웹 사이트 틀, 게임, 음악, 앱, 음성 등도 생성할 수 있습니다. 하지만 아직 더 개발이 필요한 분야가 있기에 완벽하게 제공하지 못하는 영역도 있습니다.

그리고 프롬프트(입력값)가 꼭 텍스트일 필요가 없이, 이미지-이미지를 텍스트 로, 이미지-텍스트에서 이미지, 음성에서 이미지 등 입력과 출력이 다양한 형태로 적용될 수 있습니다.

 

 

이처럼 생성형 AI를 활용하면 현재 이용하는 서비스들이 점점 발전하거나, 더 편리한 서비스가 나올 것이라 예측이 들며 발전에는 무궁무진하다고 생각이 듭니다.
하지만, 생성형 AI를 악용하는 사례와 인간과 기계의 구분이 없다면에 대한 생각을 해본 결과는 장점만 있는 것이 아니다 생각합니다. 


최근 AI 개발 속도가 인간에게 위협이 될 수 있어 AI 개발을 일시 정지하라는 기사도 본 적이 있습니다. 어쩌면 AI 기술이 우리에게 큰 편리함과 함께 재앙도 가져다줄 수 있다는 경각심도 가져야 하지 않을까 싶습니다.

 

 

 

 

---

참고 문헌

https://aws.amazon.com/ko/what-is/generative-ai/

https://www.salesforce.com/kr/hub/crm/what-is-generative-ai/

https://www.opsnow.com/%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95-aigenerative-ai%EB%9E%80/

https://tobigs.gitbook.io/tobigs/deep-learning/computer-vision/gan-generative-adversarial-network

https://moondol-ai.tistory.com/460