챗GPT와 같은 생성형 인공지능(Generative AI)은 여러 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 강력한 도구다. 몇 가지 키워드나 구체적 명령을 입력하면 AI가 학습한 대규모 데이터세트를 기반으로 새로운 문서와 이미지 등을 생성해낸다. 본 기사는 기자와 디자이너가 만든 것이 아니라 모두 생성형 AI가 생성해냈다. 생성형 AI 플랫폼 챗GPT가 내용을 썼으며, 기사의 모든 이미지 또한 미드저니가 생성했다.

▎ 사진:작성 챗GPT 이미지 미드저니

생성형 AI의 정의

생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 비디오와 같은 원본 콘텐트를 생성할 수 있는 일종의 인공지능이다. 알고리즘을 사용하여 패턴을 학습하고 해당 학습을 기반으로 새로운 출력을 생성한다. 생성형 AI 시스템은 일반적으로 신경망과 같은 딥러닝 기술을 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 입력 데이터와 유사한 새로운 콘텐트를 생성한다.

생성형 AI에 대한 대중적인 접근 방식 중 하나는 GAN(Generative Adversarial Networks)을 사용하는 것이다. 이 네트워크는 새로운 콘텐트를 생성하는 생성 네트워크와 콘텐트를 평가하여 진위 여부를 결정하는 판별 네트워크 등 두 가지 신경망으로 구성된다. 두 네트워크는 생성된 콘텐트의 품질을 향상하기 위해 서로 경쟁한다.

생성형 AI는 게임 및 시각 효과를 위한 사실적인 이미지 생성, 온라인쇼핑을 위한 개인화된 추천 생성, 음악 또는 예술 작품 전체 생성 등 다양한 응용 분야를 보유하고 있다. 그러나 딥페이크나 다른 형태의 잘못된 정보 생성과 같은 생성 AI의 오용 가능성에 대한 우려도 있다.

생성형 AI가 영향을 끼칠 산업

생성형 AI는 이미 다양한 산업에 상당한 영향을 미치고 있으며 미래에 대한 전망은 매우 유망하다. 다음은 생성 AI의 영향을 받을 가능성이 있는 산업의 몇 가지 예다.

엔터테인먼트 및 미디어: 생성형 AI는 이미 게임이나 영화를 위한 더욱 사실적이고 몰입감 있는 가상 환경을 만드는 데 사용되고 있다.

전자상거래: 생성형 AI는 고객 데이터를 분석하고 제품·서비스에 대한 개인화된 추천을 생성하는 데 사용되고 있다. 이를 통해 기업은 마케팅·판매 전략을 개선하고 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있다.

의료: 생성형 AI를 사용하여 의료 이미지를 분석하고, 의사가 질병을 더욱 정확하고 빠르게 식별하고 진단할 수 있다. 또 다양한 질병에 대한 신약·치료법을 개발하는 데 사용될 수 있다.

교육: 생성형 AI를 사용하여 학생을 위한 개인화된 학습 경험을 만들고 대화형 교육 콘텐트를 생성할 수 있다.

제조 및 설계: 생성형 AI를 사용하여 새로운 제품 설계·제조 프로세스를 생성하고 공급망·물류 운영을 최적화할 수 있다. 이를 통해 기업은 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있다.

생성형 AI 분야의 선도기업

오픈AI: 인류에게 안전하고 유익한 AI를 개발하고 홍보하는 데 중점을 둔 연구 기관이다. 그들은 인간과 같은 언어를 생성할 수 있는 GPT-3를 포함하여 여러 최첨단 생성형 AI 모델을 개발하는 것으로 알려져 있다.

NVIDIA: 기계학습 및 AI 애플리케이션에 사용되는 그래픽처리장치(GPU)를 개발하는 것으로 알려진 기술 회사다. 그들은 사람과 물체의 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 StyleGAN을 포함하여 몇 가지 강력한 생성형 AI 모델을 개발했다.

구글: AI 기술 개발의 오랜 역사를 가지고 있으며 다양한 애플리케이션을 위한 생성형 AI 모델 개발에 적극적으로 참여하고 있다. 예를 들어 자연어 텍스트를 생성할 수 있는 T5라는 언어 모델을 개발했다.

어도비: 디자이너와 아티스트를 위한 창의적인 도구를 개발하는 것으로 알려진 소프트웨어 회사다. 그들은 색상 팔레트를 생성하고 사용자 입력을 기반으로 디자인을 제안할 수 있는 어도비 센세이(Adobe Sensei)라는 도구를 포함하여 여러 생성형 AI 도구를 개발했다.

IBM: 최첨단 AI 기술을 개발하는 것으로 알려진 기술 회사다. 그들은 사용자 입력에 대한 자연어 응답을 생성할 수 있는 왓슨이라는 생성형 AI 도구를 개발했다.

인공일반지능(AGI)의 등장과 한계 및 우려점

AGI는 AI 시스템이 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 능력을 말한다. AGI의 개발은 많은 분야를 혁신하고 복잡한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 고려해야 할 중요한 제한 사항과 우려 사항도 있다.

제한 사항

기술적 한계: AGI 개발은 아직 초기 단계이며 극복해야 할 기술적 과제가 많다. 예를 들어, 현재 AI 시스템은 자연어를 이해하고 복잡한 데이터를 해석하는 능력이 여전히 제한적이다.

윤리적 한계: AI가 더욱 발전함에 따라 프라이버시, 편견 및 책임과 관련된 문제를 포함하여 AGI의 윤리적 영향에 대한 우려가 있다.

경제적 한계: AGI의 광범위한 채택은 잠재적으로 특정 산업에서 상당한 실직과 경제적 혼란으로 이어질 수 있다.

우려 사항

제어 및 안전: AGI 시스템이 안전하고 오작동 또는 의도하지 않은 결과가 발생할 경우 제어할 수 있는지 확인하는 방법에 대한 우려가 있다.

예측 불가능성: AGI 시스템이 더욱 발전함에 따라 동작 및 의사결정 프로세스를 예측하기가 더욱 어려워진다. 이러한 예측 불가능성은 AGI 시스템이 인간이나 사회 전체에 유해한 방식으로 작용할 가능성에 대한 우려를 불러일으킨다.

인간과 상호작용: 인간과 상호작용하도록 설계된 AGI 시스템은 인간의 감정을 이해하고 적절하게 대응할 수 있어야 한다. 이러한 시스템이 인간에게 해를 끼치거나 고통을 주지 않도록 하는 방법에 대한 우려가 있다.

결론적으로 AGI의 출현은 많은 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 안전하고 윤리적인 발전을 보장하기 위해서는 해결해야 할 중요한 한계와 우려가 있다. AGI가 책임감 있고 유익한 방식으로 개발되도록 연구원, 정책 입안자 및 이해 관계자가 협력하는 것이 중요하다.

[박스기사] 챗GPT가 소개하는 주요 생성형 AI 공개 플랫폼

챗GPT, 달리(DALL-E), 미드저니(MidJourney), 딥마인드(DeepMind) 등 생성형 AI 플랫폼은 최근 폭발적으로 활용되고 있다.

챗GPT: 오픈AI는 자연어 생성에 사용되는 GPT(Generative Pretrained Transformer)와 텍스트 설명에서 이미지를 생성하는 모델인 DALL-E를 포함하여 여러 생성형 AI 모델을 개발했다. 이러한 모델은 언어 번역에서 콘텐트 생성에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 사용된다.

달리(DALL-E): 텍스트 설명에서 이미지를 생성할 수 있다. 이 모델은 동물, 가구 등 일상적인 개체에서 ‘젤리 빈으로 만든 큐브’와 같이 추상적인 개념에 이르기까지 다양한 개체의 이미지를 생성할 수 있다. 이 기술은 제품 디자인, 게임, 시각 효과와 같은 분야에서 잠재적으로 응용할 수 있다.

미드저니(MidJourney): 드레스, 상의, 바지 등 패션 아이템의 이미지를 생성할 수 있는 제너레이티브 AI 모델 민디(Mindi)를 개발한 스타트업이다. 이 기술은 딥 러닝을 사용하여 기존 패션 디자인을 분석, 학습하고 독창적이고 심미적으로 만족스러운 새로운 디자인을 생성한다. 생성된 디자인은 색상, 질감, 패턴 등 여러 요소를 기반으로 사용자를 정의할 수 있어 패션 디자이너와 브랜드에 매력적인 도구다.

딥마인드(DeepMind): 고급 AI 기술 개발에 중점을 둔 연구 기관이다. 그들은 바둑에서 세계 챔피언을 이긴 프로그램인 AlphaGo와 단백질 구조를 예측할 수 있는 프로그램인 AlphaFold를 포함하여 여러 생성형 AI 모델을 개발했다. 이러한 모델은 약물 발견, 맞춤의학과 같은 분야에서 잠재적으로 응용할 수 있다.

- 기획 이진원 기자 lee.zinone@joongang.co.kr