생성형 AI는 미래를 바꿀까? – 생성형 AI 개발에 대해 모든 것

생성형 AI로 미래를 바꿀  수 습니까? 이러한 주제에 대해 논의하는 사람들이 점점 많아지고 있을 것 같습니다. 의견을 어떻습니까?

Harvard 비즈니스 리뷰에 따르면 “인공지능은 우리의 분석 능력과 의사 결정 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 창의력을 높일 수 있습니다.”

생성형 AI가능성은 미래에 변할 수 있는지 분석할 필요가 있습니다. 이글에서 LTS그룹과 함께  생성형 AI 개발의 정의, 이점 및 단점, 개발 방법, 미래 등을 알아봅시다.

생성형 AI란 무엇입니까?
정의

생성형 AI 또는 생성형 인공지능은 AI를 사용하여 텍스트, 이미지, 음악, 오디오, 동영상과 같은 새로운 콘텐츠를 만드는 것을 말합니다. 다르게 말하면 생성형 AI란 사람들이 AI에게 특정 입력(프롬프트)을 통해 알고 싶은 정보를 만들어 달라고 요구하면 그 요구에 맞춰서 결과를 만들어주는 인공지능입니다.

생성형 AI는 어떻게 작동합니까?

생성형 AI(Generative AI)는 인공지능을 통해 새로운 콘텐츠를 생성하고 제작할  수 있는 능력을 갖춘 시스템 때문에 이 시스템은 어떻게 작동하는 지 궁금할 사람이 많을 것 같습니다.

생성형 인공재능 시스템은 대부분 딥러닝 모델을 기반으로 작동하며 주어진 입력 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 작업을 실행할 겁니다.

생성형 AI 모델을 학습시키는 가장 일반적인 방법은 지도 학습을 사용하는 것입니다. 지도 학습에는 사람이 만든 콘텐츠와 해당 라벨의 집합이 부여된 후에 사람이 만든 콘텐츠와 유사하고 동일한 라벨이 지정된 콘텐츠를 생성하는 방법을 학습합니다.

더 구체적으로 이 과정은 다음과 같은 단계로 진행됩니다.

• 데이터 수집 및 전처리:

생성형 AI 모델을 학습시킬도록 충분한 양의 데이터가 있을 필요가 있습니다. 자세히 말하자면 텍스트 생성을 위한 모델을 학습시키려면 많은 양의 텍스트 데이터를 수집하고 정제하는게 필요합니다,

• 모델 선정 및 학습

생성형 AI 모델을 선정하고 입력 데이터를 사용하여 모델을 학습시킬 단계입니다.  대표적인 생성형 AI 모델로는 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)과 변형된 버전인 장단기 메모리(LSTM, Long Short-Term Memory)가 있습니다. 이러한 모델은 시퀀스 데이터를 다루는 데 특히 효과적입니다.

• 훈련 및 생성

모델이 학습된 후에 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 일부 생성형 AI 모델은 무작위성 요소를 활용하여 다양한 결과를 생성하며 일부 모델은 특정 조건이나 요구에 따라 원하는 결과를 생성할 수 있습니다.

• 평가 및 조정:

생성된 결과들이  평가 및 분석되어 원하는 품질과 일치하는지 확인될 수 있습니다. 요청에 따라 모델을 조정하고 추가적인 학습을 수행하기 때문에 나올 결과의 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

생성형 AI는 제한없이 다양한 분야에서 사용될 수 있는 놀라운 도구라고 기여됩니다.  예를 들어 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서는 기사, 소설, 시 등의 텍스트 생성을 위해 사용될 수 있고 이미지 생성 분야에서도 새로운 예술 작품이나 사진을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.

뿐만 아니라 단순한 입력 데이터를 학습하고 재현하는 것이 아니라 생성형 AI는 새로운 창의적인 결과를 제안하고 다양성을 갖는 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

사진을 처리하는 생성형 AI에 대한 흥미로운 사례를 확인하세요!

생성형 AI 및 전통적 AI 차이가 무엇입니까?

전통적 AI와 생성형 AI의 주요 차이점은 기능과 적용이라고 합니다. 전통적 AI 시스템은 주로 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용되는 반면 생성형 AI는 훈련 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하여 한 단계 더 발전합니다. 더 자세히 말하면 다음과 같은 정보를 더 알아볼 수 있습니다.

생성 AI의 인기 사례

생성형 AI는 프롬프트가 표시되는 것과 동일한 매체(text-to-text) 또는 주어진 프롬프트와 다른 매체(text- to-image, image-to-video)에서 출력을 생성할 수 있습니다. 생성형  AI의 인기 있는 예로는 ChatGPT, Bard, DALL-E, Midjourney, DeepMind를 언급할 수 있습니다.

• Chat GPT:

Chat GPT란 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 모델이라고 합니다. GPT는 “Generative Pre-trained Transformer”의 약자로, 생성형 사전 훈련 변환 모델을 의미합니다. GPT 모델은 기계 학습과 자연어 처리 기술을 기반으로 작동하며 대화를 주고받을 수 있는 자연스러운 인터페이스를 제공합니다.

뿐만 아니라 Chat GPT 사용자는 다양한 분야에서 일상적인 질문에 대한 답변, 제품이나 서비스에 대한 지원, 정보 제공, 창의적인 아이디어 제안, 문제 해결, 대화 기반 게임 등 다양한 대화형 작업에 사용될 수 있습니다.

• Bard:

Google Bard는 자연어 처리 및 기계 학습을 사용하여 인간 대화를 시뮬레이션하기 위해 Google이 설계한 AI 기반 챗봇 도구입니다. Google 검색을 보완하는 것 외에도 Bard는 웹사이트, 메시지 플랫폼 또는 애플리케이션에 통합되어 사용자 질문에 현실적이고 자연스러운 언어 응답을 제공할 수 있습니다.

• DALL-E:

텍스트 설명 프롬프트로부터 이미지를 생성하도록 설계된 OpenAI에 의해 개발된 생성형 AI 모델입니다. 그것의 독특함은 언어와 시각적 처리를 결합할 수 있는 능력에서 비롯됩니다. 간단히 말해서, 당신은 이미지에 대한 텍스트 설명을 제공하고 비록 이미지가 실제 세계에 존재하지 않는 개념일지라도 DALL-E는 그것을 생성할 것입니다. 이 혁신적인 접근법은 창의적인 분야, 의사소통, 교육 등에 대한 새로운 가능성을 엽니다.

• Midjourney:

프롬프트를 사용하여 이미지를 만드는 데 사용되는 인공지능 프로그램입니다. 현재 이 인공지능 프로그램은 Discord 봇을 통해서만 접근할 수 있습니다. 여기서 사용자는 봇에게 메시지를 보내거나 타사 서버로 봇을 초대하여 프롬프트를 사용하여 이미지를 만들 수 있습니다.

• Deepmind:

과학자들이 컴퓨터가 아직 해결하지 못한 복잡한 문제를 해결하는 것을 돕기 위해 강화 학습을 사용하는 것에 초점을 맞춘 AI 기술입니다. 이 기술은 단백질 구조가 스스로 기능적인 모양으로 접힐 수 있는 다양한 방법을 예측하고 바둑, 체스, 쇼기 게임에서 인간을 이기는 것과 같은 오늘날 삶의 다양한 영역에서 이미 사용되고 있습니다.

생성형 AI의 장점과 억제는 무엇입니까?

장점

생성형 AI 나올 때는 인간에 많은 좋은 영향을 줄 수 있을 것 같습니다. 사용자들은 지식을 습득하는 과정에 좀 더 손쉽게 진행할 수 있을 뿐만 아니라 지식 검색해야 할 시간도 많이 걸립니다. 구체적으로 분석들이 다음과 같습니다.

• 빠른 결과:

생성형 AI 모델은 사전 훈련된 데이터를 기반으로 작업을 수행하며 이를 통해 빠르게 결과를 생성할 수 있습니다. 일반적으로 생성형 AI는 실시간 또는 대화형 상황에서 빠른 응답을 제공하는 데 유용합니다. 사용자는 원하는 지식에 대해 물어보면 생성형 AI는 신속하게 대답할 수 있으나 가장 큰 도움이 됩니다.

• 창의성과 창작 지원:

생성형 AI를 사용하여 음악 작곡, 그림 그리기, 글쓰기 등의  창의적인 작업을 실행하면 새로운 아이디어를 참고할 수 있는 출처가 있습니다.

• 대량의 정보 처리:

인터넷과 다양한 데이터 소스로부터 수많은 정보를 처리하고 이해하는 능력을 가춘 생성형 AI는  사용자에게 정확하고 포괄적인 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 공급한 정보를 통해 더 많은 다른 관련 정보 지식을 알아보는 게 더 쉽습니다.

• 자동화와 효율성: 

사용자들은 문서 작성, 데이터 분석, 고객 서비스, 자동 번역 등의 작업을 생성형 AI로 진행할 수 있기 때문에 많은 작업을 자동화하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 사람과 대화하듯이 질문하고 원하는 답변을 바로 얻을 수 있어서 검색 시간을 절약할 수 있습니다.

억제

생성형 AI는  엔터테인먼트, 교육, 마케팅, 디자인 및 의료와 같은 다양한 영역에서 많은 잠재적인 응용 프로그램을 가지고 있지만 생성 모델을 생산에 배치하는 것은 또한 해결해야 할 많은 과제를 안고 있습니다.

• 결과의 일관성과 품질 관리:

생성형 AI는 훈련 데이터에 기반하여 그 결과의 일관성과 품질을 관리하기 어려울 수 있습니다. 모델의 한계나 훈련 데이터의 편향성으로 인해 부적절하거나 오류가 있는 결과를 생성할 수도 있습니다.

• 훈련 데이터에 대한 의존성:

AI의 훈련 데이터의 양과 질에 따라 결과의 성능과 다양성이 달라질 수 있습니다. 충분한 양의 다양한 훈련 데이터를 확보하는 것은 도전적인 작업이며 특정 도메인이나 언어에 대한 훈련 데이터가 부족할 수도 있습니다. 그래서 모든 AI 콘텐츠를 의존하면 최신 정보를 업데이트하지 못 한 경우가 많습니다.

• 해석 가능성의 어려움:

생성형 AI는 복잡한 알고리즘과 모델을 사용하므로 결과를 깊게 해석할 기능이 부족합니다. 깊이 분석된 정보없이 신뢰성, 책임성, 개인 정보 보호 등과 관련된 문제가 발생할 수 있습니다.

• 데이터 개인 정보 보호 문제: 

대량의 데이터를 사용하는 생성형 AI는 데이터 개인 정보 보호에 대한 문제가 발생할 수 있습니다. 특히, 민감한 개인 정보가 포함된 데이터를 사용하는 경우 개인 정보 보호 정책과 규제 준수에 신경 써야 합니다.

생성형 AI 개발하기 위한 8 단계

데이터 수집 및 준비

필요한 데이터를 수집하고 데이터를 정제하고 전처리하여 모델 훈련에 적합한 형식으로 준비하는 단계입니다. 이 단계에서 데이터의 양과 질은 모델의 성능과 품질에 직결될 수 있으므로 신중하게 처리할 필요가 있습니다.

사전에 계획한 데이터 수집 방법을 사용하여 데이터를 수집하는 과정에 웹 크롤링, 데이터 스크래핑, 데이터베이스 쿼리, API 호출 등을 포함할 수 있습니다.

다음에 불필요한 데이터를 제거하거나 필요한 데이터를 추출하여 준비할 필요가 있습니다. 또한, 데이터의 형식을 일관성 있게 맞추고  결측치가 이상치를 처리하는 등의 작업을 수행합니다.

LTS그릅에는숙련된 직원들과 라벨링 서비스로 고품질의 98% 정확도 교육 데이터를 제공합니다. 저희 라벨링 진행할 직원들은 자동차, 인간, 동물, 나무와 같은 많은 종류의 객체로 이미지, 음성, 텍스트, 비디오를 포함한 다양한 유형의 데이터 라벨링 프로젝트에 참여했습니다.

AI 아키텍처 선택

사용할 아키텍처를 선택하는 단계가 아주 중요한 것입니다. 적합한 유형, 구조, 계층  등을 결정을 통해 모델의 성능을 최적화할 수 있기 때문입니다.

몇 가지 옵션이 있지만 생성 모델의 경우 신경망 또는 진화 알고리즘이 가장 좋습니다.

신경망은 RNN(Recurrent Neural Network)이나 CNN(Convolutional Neural Network)에 집중하면 됩니다. 그것들은 인간의 뇌를 본떠서 만들어졌으며 막대한 양의 데이터에서 패턴을 탐지하여 학습합니다. RNN은 시퀀스 생성 (텍스트, 음성, 음악)에 좋은 반면 CNN은 이미지 생성에 도움이 됩니다. 둘 다 놀라운 결과를 얻을 수 있지만 막대한 데이터셋과 컴퓨팅 능력이 필요합니다.
진화알고리듬에 말하면  유전 알고리즘 (GAs)은 작업에 도움이 될 수 있습니다. GAs는 단순하고 유연하며 신경망만큼 많은 데이터나 컴퓨팅 능력이 필요하지 않은 장점을 가집니다.

그러나 유의할 점은 “최고” 솔루션은 없는 것 같습니다. 올바른 아키텍처는 기술, 리소스 및 요구 사항에 따라 다릅니다.

모델 훈련

• 모델 구성 :

모델 준비가 되면 Kera, Pytorch, TensorFlow와 같은 프레임워크를 참고할 수 있습니다. 중요한 것이 모델 레이어 (Model layers), 손실 함수 (Loss functions), 옵티마이저 (optimizers)에 정의할 필요가 있는 것입니다.

텍스트에는 임베딩 레이어, LSTM 또는 GRU 셀, 조밀한 출력 레이어를 사용하는 게 좋습니다. 이미지의 경우 컨벌루션 레이어가 핵심입니다.

• 훈련과 평가 :

손실 함수가 감소하는지 확인하기 위해 추적하십시오. 훈련이 끝나면 새 샘플을 얼마나 잘 생성하고 있는지 평가할 필요가 있습니다. 텍스트의 경우 단어 선택, 문법 및 일관성을 살펴보십시오. 이미지의 경우 사실성, 선명도 및 정확성에 관심하세요. 모델이나 데이터를 조정하고 필요에 따라 다시 훈련하십시오.

• 모델 평가 및 최적화

모델 평가 및 최적화 단계는 생성형 AI 개발 과정에서 개발한 모델의 성능을 평가하고  성능을 향상시키기 위해 모델을 최적화하는 단계라고 합니다.

이러한 단계에서 모델의 성능을 측정하게 위해 적절한 성능 지표를 선택하고 정확도, 정밀도, 재현율 등을 사용할 수 있습니다. 성능 지표를 사용하여 테스트 데이터 세트 및 교차 검증을 통해 성능 평가를 진행하면 됩니다.

모델 최적화하도록 다음과 같은 방법을 적용합니다.

• 하이퍼파라미터 튜닝:

학습률, 배치 크기, 은닉층의 수 등의 하이퍼파라미터를 조정하여 최적의 조합을 찾습니다.
데이터 확장: 데이터 증강 기법을 사용하여 훈련 데이터의 다양성을 높입니다. 회전, 이동, 반전 등의 기법을 사용하여 데이터를 변형시킵니다.

• 모델 복잡도 조정:

모델의 복잡성을 조절하여 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시킵니다. 드롭아웃, 정규화 등을 사용할 수 있습니다.

• 앙상블: 여러 모델을 결합하여 예측 결과를 통합하는 앙상블 기법을 사용합니다. 보다 안정적이고 강력한 예측을 할 수 있습니다.
  모델 개선

학습 속도, 에포크 수, 배치 크기 등과 같은 하이퍼 파라미터를 조정합니다. 때로는 작은 조정이 큰 개선으로 이어질 수 있습니다. 이를 하이퍼 파라미터 조정 (hyperparameter tuning)이라고 합니다.
더 많은 데이터를 추가하세요. 고품질 데이터가 많을수록 모델이 더 잘 학습할 수 있습니다. 과적합을 방지하기 위해 드롭 아웃과 같은 정규화 기술을 사용합니다.

다른 모델 아키텍처를 시도해 보십시오. CNN에서 RNN으로 전환하거나 그 반대로 전환하십시오. 계층 또는 노드를 더 추가하십시오.

여러 모형을 하나로 묶습니다. 여러 모형을 개별적으로 훈련시키고 예측값을 평균합니다. 데이터 확대를 통해 더 많은 교육 사례를 만들 수 있습니다

실제 환경에서 테스트

모델의 테스트는 모델이 실제 세계에서 어떻게 작동하는지 보는 것입니다. 베타 테스트에서 모델을 공개하고 실제 사용자로부터 피드백을 받습니다.

모델의 생성이 정확하지 않거나 잘못된 경우 모델을 재교육할 때 사용합니다. 모델의 출력이 일관성이 있거나 매력적일 수 있습니다. 품질 향상에 중점을 두고 재교육합니다. 제약 조건을 추가하거나 교육 데이터의 균형을 재조정합니다.

평가, 최적화 및 실제 테스트를 통해 강력한 생성 인공지능 모델을 즉시 생산할 수 있습니다. 인공지능 시스템을 구축하는 것은 반복적인 과정입니다. 더 많은 데이터와 경험으로 인해 모델은 더 똑똑하고 강해질 것입니다.

모델 배포

결과가 만족스러우면 모델을 배포하여 다른 사람들이 모델의 예측 또는 세대에 액세스할 수 있도록 합니다. 웹 서비스의 경우 Flask 또는 Django를 사용합니다. 모바일 앱은 텐서플로우 라이트(TensorFlow Lite)를 사용할 수 있습니다. 임베디드 시스템은 텐서플로우와 함께 마이크로컨트롤러용으로 작동합니다. 그러나 배포하더라도 모델이 실제 세계에서 어떻게 작동하는지 모니터링하고 성능이 떨어질 때 재교육을 계속해야 합니다.

AI 시스템 보유 및 유지

사용자 피드백을 통합하고 발생하는 문제나 버그를 해결하여 생성 AI 솔루션을 정기적으로 업데이트하고 개선하기 위한 AI 유지보수 계획을 이룹니다. 생성형 AI 기술의 새로운 발전과 사용자 요구에 기반하여 모델과 시스템을 지속적으로 반복합니다.

생성 AI 개발의  미래 – 비즈니스와 향후 작업에 어떤 영향을 미칠까요?

2023년 – 생성적 AI의 해

Grand View Research의 보고서에 따르면, 전 세계 생성형 AI(Generative AI) 시장은 2022년 101.4억 달러로 달성했으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 35.6%로 성장하여 1,093.7억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다.

AI 시대’라는 말이 과언이 아닐 AI와 관련된 새로운 소식들은 하루를 마다하고 쏟아지듯이 나오고 있습니다. 특히 생성형 AI는 빠르게 발전하고 있습니다. 가장 인기를 끌고 있는 생성형 AI는 챗 GPT라고 합니다.

한국 뉴스에 따르면 한국 직장인의 70% 이상이 chat GPT, 구글 바드, MS bing AI 등 생성형 AI를 사용한 것으로 나타났다. 생성형 AI 플랫폼별 사용 경험이 있는 응답자를 대상으로 한 만족도 조사에서도 chat GPT가 54.2%가 만족한다고 답해 가장 높은 점수를 보였습니다. 구글 바드 사용자는 45.9%, MS bing AI 사용자는 43.3%가 만족한다고 응답했다.

이러한 수치를 통해 생성형 AI는 아직 초기 단계에 있고 나중에 더 밝은 미래가 보일 수 있습니다.

생성형 AI가 비즈니스에 미치는 영향

생성 AI는 비즈니스 리더들에게 막대한 영향을 끼치고 있으며 이미 많은 기업들이 생성 AI 이니셔티브를 실행하고 있으며 일부 기업들은 자체 데이터를 활용하여 맞춤형 생성 AI 모델 애플리케이션을 개발하고 있습니다.

기업이 생성형 AI를 활용하여 실현할 수 있는 이점은 다음과 같습니다:

• 노동생산성 확대
• 고객 경험 개인화
• 생성적 설계를 통한 연구개발 가속화
• 새로운 비즈니스 모델 등장

생성형 AI가 향후 작업에 미치는 영향

AI가 새로운 일자리 기회를 창출하고 있지만 특히 일상적이고 반복적인 업무에 크게 의존하는 산업에서 일자리 이탈로 이어지고 있습니다. 세계 경제 포럼의 보고서에 따르면 2025년까지 AI는 전 세계적으로 7천 5백만 개의 일자리를 대체했지만, 1억 3천 3백만 개의 새로운 일자리를 창출할 것입니다.

분석가들은 AI 기술이 투입 비용을 변경하고 작업을 자동화하며 기업이 정보를 획득, 처리 및 분석하는 방식을 전환함으로써 향후 몇 년간 노동력에 4조 1천억 달러의 경제적 효과를 미치거나 노동력의 약 44%에 영향을 미칠 것으로 추정하고 있습니다.

최근 McKinsey가 발표한 보고서에 있는 내용은 ‘생성형 AI가 다른 유형의 작업보다 고소득, 고학력 직종의 지식 관련 작업에 더 큰 영향을 미치는 것’으로 나타났습니다. 그런데 AI는 아직 초기 단계에 있으니 인간을 대체할 수 있는지 아직 답변이 없는 것 같습니다.

예를 들면 생성형 AI는 창의적인 콘텐츠를 만들 수 있는데 작가를 대체할 수 있습니까? 분석해봅시다. AI 어시스턴트는 수많은 잠재적 게시물을 생성할 수 있는데 대부분은 아닐지라도 상당히 많은 콘텐츠가 ‘사용 가능’한 수준에 있습니다. 좀 더 갚은 생각이나 개인 의견 및 과학적인 분석이 부족하면 설득성이 낮을 겁니다. 특히 대량 작업의 경우 전문가의 프롬프트와 수정 없이는 수많은 출력물에서 AI 생성 텍스트가 정형화되고 반복될 수 있기 때문에 숙련된 작가만큼 효과적이지 않을 가능성이 높습니다.

자주 묻는 질문

누가 생성형 인공지능을 만들었습니까?

생성형 AI의 근본적인 돌파구 중 하나는 2014년 미국의 컴퓨터 과학자 이안 굿펠로(Ian Goodfellow)가 GAN(Generative Adversarial Networks)을 만들었습니다.

어떤 대기업들이 생성형 AI를 사용하고 있습니까?

알파벳 주식회사, 마이크로소프트 주식회사, 메타 플랫폼 주식회사와 같은 거대 기술 기업들은 생성 AI 시장의 주요 플레이어들 중 일부입니다.

생성 AI가 프로그래머를 대체할 수 있을까?

앞서 말한 것처럼 어떤 버전의 AI도 개발자를 완전히 대체할 수 없습니다. 구체적으로 AI, Chat GPT4는 개발자의 생산성을 높이고 기본 프로그래밍의 일부를 자동화하기 위해 존재합니다. 그 외에도 AI는 복잡한 프로그래밍을 작성하기 위해 여전히 인간의 상호 작용을 필요로 할 것입니다.

생성형 AI 어떻게 개발합니까?

생성형 개발하고 싶다면 다음과 같은 단계를 따를  수 있습니다.

• 데이터 수집 및 준비
• AI 아키텍처 선택
• 모델 훈련
• 모델 평가 및 최적화
• 모델 개선
• 실제 환경에서 테스트
• 모델 배포
• AI 시스템 보유 및 유지

최종 노트

이 글에서 생성형 AI개발에 대한 정보를 주었습니다. 2023년과 향후 AI 시장의 폭발적인 수요와 잠재력에 맞춰, 이 기사가 가장 업데이트되고 유용한 정보를 제공할 수 있기를 바랍니다.

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