Generative Artificial Intelligence란?
인공지능은 이제 꽤 오랫동안 버즈워드(buzzword)로 사용되고 있습니다. 이 기술은 우리가 살고 있는 세계를 혁신하고 있습니다. 인공지능의 여러 분야가 있지만, 그 중 하나가 Generative Artificial Intelligence(GAI)입니다. GAI는 기존 데이터에서 새로운 데이터를 생성하는 타입의 인공지능을 의미합니다. 이 기술은 데이터셋에 이전에 없던 새로운 이미지, 텍스트, 음악, 심지어 비디오를 생성합니다. 이 블로그 포스트에서는 GAI를 자세히 살펴보고 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다.
Generative Artificial Intelligence의 기본
이미 언급했듯이, Generative AI는 기존 데이터에서 새로운 데이터를 생성할 수 있는 머신러닝 기술입니다. AI가 새로운 정보를 생성할 수 있는 이 능력이 다른 AI 타입과 구분되는 것입니다. GAI는 Generative Adversarial Networks(GANs)와 Autoencoders 두 가지 모델을 사용합니다.
생성 적대 신경망 (GANs)
GANs는 생성자(generator)와 판별자(discriminator) 두 개의 AI 모델로 이루어져 있습니다. 생성자는 새로운 데이터를 생성하여 판별자에게 전달합니다. 판별자는 생성자로부터 생성된 데이터와 원본 데이터를 모두 받습니다. 그리고 그 데이터가 진짜인지 가짜인지 식별하는 역할을 합니다. 생성자는 판별자를 속여 진짜 데이터로 분류할 수 있는 새로운 데이터를 생성하는 것이 목표입니다.
GANs는 주로 이미지 및 비디오 생성 작업에 사용됩니다. 이미지 생성 분야에서의 예는 Nvidia의 GauGAN 도구입니다. 이 도구는 사용자의 입력을 기반으로 현실적인 경관을 생성합니다. 사용자는 산, 호수 또는 숲 등의 스케치를 그릴 수 있고, 도구는 나무, 구름, 지형 등의 세부 정보를 채워 넣을 수 있습니다.
오토인코더
오토인코더는 데이터를 압축하고 해제하는 방법을 배울 수 있는 인공신경망 유형입니다. 이 네트워크는 인코더와 디코더 두 가지 주요 구성요소로 이루어져 있습니다. 인코더는 입력 데이터를 더 작은 표현 또는 코드로 압축합니다. 디코더는 그 코드를 해제하여 원래 입력과 비슷한 출력을 만듭니다.
오토인코더는 데이터 노이즈 제거, 데이터 압축 및 이미지 재구성에 유용합니다. 연구자들은 얼굴을 뇌파 패턴으로부터 재구성하기 위해 이 기술을 사용했습니다. 그들은 참가자들이 얼굴 사진을 보는 동안의 신경파 웃음을 오토인코더에 훈련시켰습니다. 모델은 코, 눈, 입과 같은 특정 얼굴 특징을 보는데 특정 신경세포들이 발화하는 것을 학습했습니다.
생성 인공지능의 실제 적용분야
생성 인공지능은 다양한 산업 분야에서 실제 적용이 가능합니다. 아래는 제품 및 서비스를 개선하는 데 생성 인공 지능을 활용하는 몇 가지 예시입니다.
의료
연구원들은 GAI를 의료 분야에서 사용하여 기계 학습 모델을 훈련시킬 수 있는 합성 데이터를 생성합니다. 합성 데이터 생성을 통해 실제 환자 데이터의 개인 정보 보호 문제를 해결할 수 있습니다. 연구원들은 GAI를 사용하여 합성 의료 이미지, 환자 기록 및 약물 데이터를 생성할 수 있습니다.
또한 GAI는 특정 질병의 예후를 예측하는 데에도 활용됩니다. 연구원들은 합성 데이터를 기계 학습 모델에 훈련시켜 질병이 어떻게 사람의 건강에 영향을 미칠지 예측할 수 있습니다.
게임
GAI는 게임 산업에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 개발자들은 GAI를 사용하여 실제감 있는 게임 환경, 캐릭터 및 물건을 생성할 수 있습니다. GAI는 또한 사용자의 게임 플레이를 기반으로 매력적인 스토리 라인을 만드는 데에도 사용될 수 있습니다.
GAI를 사용하는 인기있는 게임 예시에는 No Man's Sky와 Minecraft가 있습니다. No Man's Sky는 플레이어가 탐험할 수 있는 행성, 식물 및 동물들의 전 우주를 생성하기 위해 GAI를 사용합니다. Minecraft는 플레이어가 구조물을 건설할 수 있는 새로운 블록들을 생성하기 위해 GAI를 사용합니다.
창의성
AI는 미술과 음악 분야에도 진출하고 있습니다. 최근 AI가 생성한 예술 작품들은 백만 달러 이상에 경매되기도 합니다. 또한 AI는 베토벤, 모차르트와 같은 유명 작곡가의 스타일을 모방하는 새로운 음악을 생성하는 데에도 사용됩니다.
GAI가 생성한 주목할만한 예술작품 몇 가지로는 "Portrait of Edmond de Belamy"와 "The Next Rembrandt"가 있습니다. 이 두 작품은 GANs를 사용하여 유명한 화가의 스타일을 닮은 완전히 새로운 예술 작품을 만드는 데 사용되었습니다.
생성적 인공지능의 미래
생성적 인공지능(GAI)은 미래에 많은 약속을 지닙니다. GAI 기술이 발전함에 따라 기계 생성 데이터의 더욱 정교하고 현실적인 결과를 예상할 수 있습니다.
GAI는 예술, 미디어, 엔터테인먼트를 창조하고 소비하는 방식을 혁신할 수 있습니다. 또한, 의료, 금융, 공학 등 다양한 분야에서 실제 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그러나, GAI에는 도전 과제들이 있습니다. 그 중 하나는 인공지능이 생성한 데이터의 윤리적 영향입니다. GAI가 더욱 발전함에 따라 실제와 가짜 데이터를 구분하기 어려워질 수 있습니다. 현실과 구분이 불가능한 데이터를 생성하는 능력은 사회에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다.
또 다른 도전 과제는 가짜나 합성 데이터를 위한 개인정보 보호 및 보안 조치를 개발하는 것입니다. 합성된 신분도용이 증가하고 있으며, 인공지능에서 생성된 합성 데이터의 사용을 규제하는 정책이나 규정이 필요합니다.
결론
결론적으로, 생성 인공지능은 기존 데이터로부터 새로운 데이터를 만들어 낼 수 있는 혁신적인 기술입니다. GAI는 의료, 게임 및 예술 등 다양한 산업에서 실제 세계 응용 가능성을 가지고 있습니다. 하지만, 이 기술에는 윤리적 및 보안적 우려사항도 있습니다. GAI가 계속 발전함에 따라, 우리는 책임과 윤리적 사용을 보장하기 위해 필요한 안전장치를 개발해 나갈 필요가 있습니다.
댓글