〔생성AI〕 제너레이티브 AI란?

제너레이티브 AI란?

(cloverinfotech.com)

 

인공 지능(AI)이라는 용어는 1956년 존 매카시(John McCarthy)*에 의해 처음으로 만들어졌습니다. 그 이후로, 그것은 먼 길을왔다. 이 디지털 시대에 AI는 단순한 기술 유행어가 아닙니다.

 

AI 분야는 빠르게 움직이고 있으며 새로운 돌파구가 자주 만들어집니다. 알고리즘을 사용하여 AI 프로그램은 인간이 평생 동안 어렵거나 불가능하지는 않은 방식으로 엄청난 양의 데이터를 엄청난 속도로 처리하고 분석 할 수 있습니다.

 

좋아하는 앱에서 쿼리를 지원하는 챗봇과 같은 디지털 도구에 이르기까지 우리는 AI의 존재를 깨닫지 못하더라도 일상 생활에서 AI와 함께 브러시를 가지고 있습니다. 그러나 AI는 매일 사용하는 앱이나 고객 친화적 인 봇에 존재하는 것보다 미래에 더 큰 역할을 할 것입니다. 제너레이티브 AI는 기본 AI가 이미 이룬 발전을 기반으로 구축될 예정입니다.

 

2025년까지 제너레이티브 AI는 현재 10% 미만에서 생산되는 모든 데이터의 1%를 차지할 것입니다. (출처- 가트너)

 

 

◇제너레이티브 AI란?

 

제너레이티브 AI는 이용자가 AI에게 어떤 것을 만들어 달라고 요구하면, 그 요구에 맞춰서 결과를 만들어내는 인공지능을 말합니다. AI에게 특정 개념을 학습 시키는 것이 아니라 데이터 원본을 제공하고 나머지 부분을 예측하도록 유도해 그 과정에서 AI도 추상적인 표현을 배울 수 있도록 하는 모델입니다.

 

https://youtu.be/ZoPBFEyiweU

 

제너레이티브 AI는 기계가 오디오 파일, 텍스트 및 이미지와 같은 요소를 사용하여 새로운 그럴듯한 콘텐츠를 생성할 수 있도록 하는 프로그램과 관련이 있습니다.

 

즉, 컴퓨터가 입력과 관련된 기본 패턴을 추상화한 다음 이를 사용하여 유사한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. MIT는 제너레이티브 AI를 지난 10년 동안 AI 세계에서 가장 유망한 발전 중 하나로 설명합니다.

 

 

◇제너레이티브 AI에는 다음과 같은 여러 응용 프로그램이 있습니다.

 

▶이미지에서 이미지로 변환(Image-to-image Conversion)

이미지를 다른 이미지로 변환합니다.

예 : 흑백 사진을 컬러로, 낮 사진을 야간 사진으로, 사진을 예술적 그림으로, 위성 사진을 Google지도보기로.

 

▶텍스트-이미지 번역(Text-to-image Translation)

새와 꽃과 같은 단순한 물체에 대한 텍스트 설명에서 사실적인 사진을 생성합니다.

StackGAN에서 가져온 새의 텍스트 설명 및 GAN 생성 사진의 예

(스택 생성 적대 신경망을 사용한 텍스트에서 사실적인 이미지 합성, 2016.)

 

▶사진을 이모티콘으로(Photos-to-emojis)

실제 사진을 이모티콘 또는 작은 만화 얼굴로 변경합니다.

유명인 사진 및 GAN에서 생성된 이모티콘의 예

(출처- machinelearningmastery.com)

 

▶얼굴 노화(Face Aging)

젊은 사진에서 이전 버전의 얼굴을 생성합니다.

 (출처- Medium.com)

 

▶이미지 처리(Image Processing)

이 기술을 활용하여 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업그레이드하는 이미지 처리 기능을 향상시킬 수 있습니다.

 

▶필름 복원(Film Restoration)

제너레이티브 AI는 오래된 영화를 4K 이상으로 업스케일링하여 향상시킵니다. 노이즈를 제거하고 색상을 추가하며 선명하게 만듭니다.

 

▶오디오 합성(Audio Synthesis)

제너레이티브 AI는 컴퓨터에서 생성된 모든 음성을 진정으로 사람의 목소리처럼 들리는 음성으로 렌더링할 수 있습니다.

 

 

◇제너레이티브 AI의 주요 이점은 다음과 같습니다.

 

〈신원 보호〉 Identity Protection

제너레이티브 AI는 아바타를 통해 개인의 익명성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 러시아의 LGBTQ 박해에 대한 뉴스 보도에서 인터뷰 대상자의 신원을 보호하는 데 사용되었습니다.

 

〈사기 탐지〉 Fraud Detection

사기 탐지 프로세스를 자동화하면 불법적이고 의심스러운 활동을 식별하는 데 도움이 되었습니다. AI는 사전 정의된 알고리즘과 규칙을 사용하여 불법 거래를 감지합니다.

 

〈트렌드 분석〉 Trend Analysis

AI 및 ML 기술은 데이터를 심층적으로 분석하여 기존의 수학적 분석을 뛰어넘는 추세를 연구하는 데 도움이 됩니다.

 

〈의료〉 Healthcare

제너레이티브 AI는 3D 프린팅, CRISPR 및 기타 기술을 통해 작동될 때 의수, 유기 분자 및 기타 항목을 처음부터 렌더링하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 잠재적 악성 종양을 조기에 식별하여 보다 효과적인 치료 계획을 세울 수 있습니다.

 

 

◇도전 과제

 

제너레이티브 AI의 주요 과제 중 하나는 다른 기술과 마찬가지로 사람들을 속이고 가짜 뉴스를 만드는 것과 같은 사기성 목적으로도 사용될 수 있다는 것입니다.

 

또한 가짜 이미지를 만드는 기능과 관련하여 개인 정보 보호 / 보안 관련 문제가 발생할 수 있습니다. 또 다른 과제는 제너레이티브 AI 알고리즘이 서로 다른 방식으로 알고 있는 것만 결합하기 때문에 작업을 수행하기 위해 방대한 양의 훈련 데이터가 필요하다는 것입니다. 따라서 때때로 예기치 않은 결과가 발생할 수 있습니다.

 

 

◇향후 전망

 

이러한 어려움에도 불구하고 제너레이티브 AI는 우리가 상상할 수 있는 것보다 더 많은 산업을 혼란에 빠뜨릴 것입니다. 의료 및 방위와 같은 중요한 분야에서 응용 프로그램을 찾고 있습니다. 기술이 발전함에 따라 더 발전된 응용 프로그램을 찾을 수 있습니다.

 

Clover Infotech

January 27, 2022

 

 

*존 매카시(John McCarthy, 1927 - 2011)

 

 

존 매카시는 미국의 컴퓨터 과학자이자 인지 과학자이다. 그는 인공 지능 분야의 창시자 중 한 명이었습니다.  

 

그는 "인공 지능"(AI)이라는 용어를 만든 문서를 공동 저술하고, 프로그래밍 언어 계열 Lisp을 개발하고, ALGOL 언어의 디자인에 큰 영향을 미치고, 시간 공유를 대중화하고, 가비지 컬렉션을 발명했습니다.

 

McCarthy는 대부분의 경력을 스탠포드 대학에서 보냈습니다. 그는 AI 주제에 대한 공헌으로 1971년 튜링 상, 미국 국가 과학 메달, 교토상과 같은 많은 찬사와 영예를 받았습니다.

 

〈인공지능의 철학〉

1979년 McCarthy는 "기계에 정신적 자질 부여(Ascribing Mental Qualities to Machines)"라는 제목의 기사를 썼습니다. 그는 "온도 조절기와 같은 단순한 기계에는 신념이 있다고 말할 수 있으며, 신념을 갖는 것은 문제 해결 성능을 발휘할 수있는 대부분의 기계의 특징 인 것 같습니다."라고 표현했다.