생성형 AI란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

생성형 AI란 무엇인가요?

생성형 AI 뜻: 생성형 AI는 기존 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오와 같은 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능의 한 유형입니다. 생성형 AI는 방대한 데이터 세트에서 학습된 정교한 머신러닝 모델을 사용하여 단순히 기존 정보를 검색하거나 컴파일하는 대신 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

생성형 AI라는 화두는 최근에 등장했지만, 이 기술 자체는 새로운 것이 아닙니다. 컴퓨터가 인간의 사고 능력을 모방한다는 아이디어는 컴퓨터화가 시작된 이래로 공상과학 작가들을 즐겁게 해왔습니다. 인공 지능은 1950년 영국의 수학자이자 컴퓨터 과학자인 앨런 튜링이 인간과 유사하게 추론할 수 있는 기계의 개념을 소개한 논문 "컴퓨팅 기계와 지능"을 발표하면서 환상이 아닌 현실처럼 취급되기 시작했습니다.

그 이후로 인공 지능과 그 관련 분야는 빠르게 발전해 왔습니다. 하지만 현재 10년을 집중적으로 살펴봅시다. 인공지능과 머신러닝은 새로운 것은 아니지만, 2022년에 이에 대한 논의가 활발해졌습니다. 바로 이때 ChatGPT가 등장했습니다. 챗GPT와 같은 인공지능 챗봇 모델들은 프로그래밍 언어로 작동하는 이전 모델과 달리 사용하기 쉬운 인터페이스와 대화에서 인간이 사용하는 자연어로 작성된 쿼리를 이해하는 능력으로 인해 일반 대중이 사용할 수 있는 최초의 생성형 AI 모델 중 하나입니다. 그 이후로 DALL-E와 Midjourney 같은 좀 더 본격적이고 세분화된 인공지능 도구들이 출시되어 생성형 인공지능 활용 사례의 범주를 넓혔습니다.

생성형 AI와 기존 AI 비교

기존 AI와 생성 AI는 같은 과학 분야인 인공 지능의 두 가지 분야입니다. 인공지능과 생성 인공지능의 차이점은 '기본' 인공지능의 기능과 용도가 다소 다르다는 점입니다. 기존 AI는 반복적이고 사소한 작업, 데이터 분석, 과거 정보를 기반으로 한 예측을 자동화하는 데 도움을 주며 일반적으로 사전 정의된 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 생성형 AI는 기존 콘텐츠를 기반으로 새로운 콘텐츠를 제작하도록 설계되었습니다. 패턴을 감지할 수 있지만 패턴을 다르게 재창조할 수도 있습니다.

생성형 AI는 어떻게 작동하나요?

생성형 인공지능 원리는 머신러닝의 원리와 크게 다르지 않습니다. 영어로는 Generative AI라고 불리는 생성형 AI는 머신 러닝, 더 구체적으로는 딥 러닝이라는 머신 러닝의 하위 클래스를 사용합니다. 딥러닝은 동물의 뇌에서 발견되는 신경망의 기능에서 영감을 받아 인위적으로 만든 가상 신경 모델인 인공 신경망을 사용합니다.

딥러닝이 다른 머신러닝 방법과 구별되는 점은 반지도 학습과 비지도 학습이 가능하다는 점인데, 이는 딥러닝 모델이 인간의 감시를 최소화하면서 라벨이 없는 매우 큰 데이터 세트를 수집할 수 있다는 것을 의미합니다. 비지도 학습이란 딥러닝 모델이 데이터를 어떻게 처리할지에 대한 지침 없이 데이터를 가져와서 자동으로 데이터를 분리하고 분석하여 패턴을 찾는 것을 의미합니다. 이 방법으로 생성된 기초 모델은 다양한 유형의 생성형 AI의 기초로 사용될 수 있습니다.

생성형 AI 기술은 딥러닝을 통해 사람이 만든 콘텐츠에 나타나는 패턴을 식별하고 이를 학습하여 이를 복제할 수 있습니다. ‘프롬프트’라고 하는 사용자 요청에 따라 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

생성형 AI 모델이란 무엇인가요?

생성형 인공 지능에 대해 논의할 때 하나의 생성형 인공 지능 모델은 존재하지 않는다는 점을 알아둘 필요가 있습니다. 연구자들은 모델을 훈련시키는 다양한 방법을 고안해냈으며, 그 중 몇 가지를 아래에 나열했습니다. 각 모델은 서로 다른 목적으로 사용될 수 있으며 서로 다른 품질과 특성의 결과를 생성할 수 있습니다. 또한 제너레이티브 AI 모델을 결합하여 다른 또는 더 나은 결과를 생성할 수도 있습니다. 아래에서 사용하는 모델에 따른 생성형 AI 종류를 확인해 보세요:

확산 모델

확산 모델은 이미지 생성에 사용되며 순방향 및 역방향 훈련 또는 순방향 및 역방향 확산을 사용합니다. 확산 모델은 훈련 데이터에 임의의 노이즈 패턴을 추가하여 훈련하는데, 이를 순방향 확산이라고 합니다. 그런 다음 역방향 확산 프로세스를 통해 해당 데이터를 복구하는 방법을 학습합니다. 이러한 훈련이 끝나면 확산 모델은 무작위 노이즈 패턴만을 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 방법을 학습합니다.

생성적 적대 신경망(GAN)

GAN 모델은 제너레이터와 판별기라는 두 개의 경쟁 신경망을 사용합니다. 제너레이터는 프롬프트에 따라 출력을 생성하고, 판별기는 실제 훈련 데이터의 예와 비교하여 어떤 출력이 인위적으로 생성되었는지 결정합니다. 목표는 판별기가 실제 데이터와 인공 데이터의 차이를 알아차리지 못할 때까지 이 과정을 필요한 만큼 반복하는 것입니다.

가변 자동 인코더(VAE)

변형 자동 인코더는 비디오, 이미지, 텍스트를 생성하는 데 가장 적합합니다. GAN과 유사합니다: 두 개의 신경망을 사용하지만 이 경우에는 인코더와 디코더가 있습니다. 인코더는 데이터를 잠재 공간(입력 데이터의 주요 특징이 여전히 포함된 압축 데이터의 표현)으로 변환하고 디코더는 이를 새로운 콘텐츠로 변환합니다.

트랜스포머 기반 모델

트랜스포머 모델은 연속적인 정보 간의 관계를 분석하여 데이터의 맥락과 의미를 학습하도록 설계되었습니다. 트랜스포머 모델은 자연어를 처리할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM)의 기반이 됩니다. 예를 들어, 널리 사용되는 ChatGPT 챗봇은 트랜스폼 모델을 기반으로 하며, "GPT"는 "생성형 사전 학습 트랜스포머"를 의미합니다. 트랜스폼 모델은 문장뿐만 아니라 단백질의 DNA 사슬이나 아미노산 서열도 분석할 수 있습니다.

LLM이 생성하는 텍스트 콘텐츠는 인간과 비슷하고 지능적으로 보일 수 있지만, 기본적으로 단어 하나하나를 예측하여 이해할 수 있는 문장을 형성하는 방식으로 작동한다는 점을 기억할 필요가 있습니다. 따라서 우리가 알고 있는 인공 지능은 실제로 지능적이지 않으며 사실적인 정보를 제공한다고 완전히 신뢰할 수 없습니다.

생성형 인공지능 도구의 예

현재 AI 열풍은 매달, 아니 어쩌면 매주 새로운 생성형 인공지능 기반의 도구나 기능이 등장한다는 것을 의미합니다. 생성형 인공지능 종류는 이 글을 읽고 있는 지금도 늘어나고 있습니다. 하지만 실제로 뉴스를 장식한 유명한 이름들은 다음과 같습니다.

ChatGPT

챗GPT는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM) 기반 챗봇으로, 지금까지 가장 잘 알려진 생성형 인공지능 툴입니다. 2022년 11월에 출시되었습니다. 챗봇으로서 다른 사람이 사용자의 질문에 응답하는 방식을 모방하도록 설계되었습니다. 하지만 노래 가사, 번역, 시, 컴퓨터 코드, 시뮬레이션 대화 등 다양한 유형의 텍스트 콘텐츠를 생성할 수 있는 다재다능한 기능을 갖추고 있습니다.

챗GPT가 DALL-E 이미지 생성 모델과 '결합'되어 이제 텍스트 응답과 시각적 콘텐츠를 모두 생성할 수 있는 다목적 챗봇이 탄생했습니다. 이미지 생성 기능은 현재 최신 GPT-4 언어 모델을 사용하는 유료 버전인 ChatGPT Plus에서 사용할 수 있습니다. 현재 무료 버전의 챗GPT는 GPT-3.5를 기반으로 합니다.

챗지피티의 인기는 업계 전반의 경쟁을 촉발시켰으며, 구글과 마이크로소프트와 같은 거대 기술 기업들이 자체 LLM 기반 챗봇과 AI 비서를 개발하기 위해 경쟁을 벌이고 있습니다. 하지만 여전히 의문은 남아 있습니다. 과연 챗GPT는 사용하기에 안전할까요? 온라인 앱에 관한 한, 민감한 데이터를 공유하지 않거나 데이터 유출 후 데이터가 유출되지 않는 한 안전하며, 이는 모든 클라우드 기반 서비스에 해당됩니다.

구글 제미니

이전에 바드(Bard)라고 불렸던 제미니(Gemini)는 OpenAI의 ChatGPT에 맞서 Google이 야심차게 준비한 생성형 AI 어시스턴트 모델입니다. 경쟁사와 마찬가지로 대규모 언어 모델(LLM) 기반 챗봇이며 2023년 3월에 제한된 규모로 출시되었습니다. Gemini는 Google에서 개발 중인 같은 이름의 대규모 언어 모델을 사용합니다. Google 팀은 이 챗봇이 이미지, 비디오, 오디오 입력을 이해하도록 훈련되었으며, 이러한 유형의 콘텐츠를 출력으로 생성하도록 추가 개발될 가능성이 있다고 주장합니다. 별도의 소프트웨어로 사용하지 않아도, Google 서치엔진에서 어떠한 정보를 검색하면 자동으로 제미니가 추론한 가장 정확한 답변을 검색 결과 상단에서 확인할 수 있습니다.

Microsoft 코파일럿

Microsoft Copilot은 2023년 2월에 Bing Chat으로 출시되었습니다. 이 챗봇은 OpenAI의 GPT-4 언어 모델을 기반으로 하며 Edge 브라우저와 Bing 모바일 앱의 기본 제공 기능으로 대중에게 공개되었습니다. 이후 Microsoft는 자사의 AI 제품을 Copilot이라는 이름으로 통합하기로 결정했습니다.

Copilot 챗봇은 Prometheus라는 GPT-4 언어 모델의 개선된 버전으로 작동합니다. 2023년 3월, Microsoft는 먼저 DALL-E 2 이미지 생성기와 통합한 다음 DALL-E 3과 통합하여 텍스트 및 시각적 콘텐츠를 모두 생성할 수 있는 더욱 기능적인 제품을 만들었습니다. 구글의 제미니와 마찬가지로 Edge나 Bing에서 어떤 정보를 검색할 경우 자동으로 Copilot이 찾은 답변을 볼 수 있습니다. 

DALL-E

DALL-E는 이미지 생성에만 초점을 맞춘 OpenAI에서 개발한 또 다른 생성 AI 제품입니다. DALL-E 3는 ChatGPT에 통합하기 위한 목적으로 출시되었습니다. 또한 마이크로소프트 코파일럿에 의해 구현되었습니다.

DALL-E의 최신 버전은 앞서 언급한 챗봇을 통해서만 일반에 공개됩니다. 그러나 머신러닝 회사인 Hugging Face가 개발한 크레이욘 플랫폼(구 DALL-E 미니)은 오리지널 DALL-E에 기반한 생성 모델을 사용합니다.

미드저니

미드저니(Midjourney)는 샌프란시스코에 본사를 둔 동명의 회사에서 2022년 7월에 출시한 이미지 생성 도구입니다. 이 도구의 목표는 자연어로 입력된 사용자 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 것입니다. 현재 디스코드(Discord) 기반으로 작동하며, 다양한 스타일과 분위기를 표현할 수 있는 능력 덕분에 예술가, 디자이너, 콘텐츠 제작자들 사이에서 널리 활용되고 있습니다. Midjourney AI 는 특히 회화적이고 상상력이 풍부한 이미지 생성에 강점을 가지고 있어, 현실을 초월한 비주얼을 구현하는 데 적합하다는 평가를 받지요.

2022년경에 시작된 'AI 붐'의 핵심적인 역할을 한 것이 바로 Midjourney 도구와 ChatGPT였습니다. 이 도구는 푹신한 흰색 발렌시아가 재킷을 입은 프란치스코 교황의 실사 이미지인 유명한 발렌시아가 교황과 같은 AI 생성 밈의 유입을 담당했습니다. 이러한 결과의 품질로 인해 Midjourney는 생성형 AI의 미래, Midjourney 및 유사한 도구의 보안, AI의 잘못된 정보 및 이로 인해 발생할 수 있는 잠재적 피해에 대한 최초의 논의를 촉발하기도 했습니다.

OpenAI Sora

OpenAI 소라(Sora)는 챗GPT를 개발한 OpenAI가 출시한 동영상 생성형 AI입니다. 텍스트 설명을 입력하는 것만으로 사실감 넘치는 고품질 비디오를 생성할 수 있으며, 사용자가 입력한 문장을 기반으로 몇 초에서 수십 초 길이의 동영상을 자동으로 만들어낼 수 있습니다. 다양한 장면 전환, 카메라 움직임, 자연스러운 물리 시뮬레이션까지 구현할 수 있어 영화, 광고, 게임, 교육 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 크지요. 소라는 단순한 이미지 생성의 한계를 넘어서 시간성과 움직임을 포괄하는 멀티모달 AI 기술의 진보를 보여주는 사례로 주목받고 있습니다.

퀼봇

QuillBot은 글쓰기 도우미로 광고되어 2017년에 출시된 생성형 AI 기반 소프트웨어입니다. 이 도구의 목적은 프롬프트에 따라 텍스트를 생성하고 기존 문장을 의역하는 것입니다. 이 도구는 문법 및 표절 검사, 번역, 요약 도구도 제공합니다. QuillBot의 보안은 암호화와 정기적인 안전 점검을 통해 보장되지만, 모든 생성 도구와 마찬가지로 안전을 위해 개인 정보를 제공하지 않는 것이 좋습니다.

딥시크 AI

DeepSeek AI는 2025년 초에 등장한 중국 기반의 AI 챗봇 및 검색 엔진입니다. 효율적이고 강력한 처리 기능을 제공하며, ChatGPT와 같은 최고의 AI 모델과 경쟁하고 이를 능가하는 동시에 무료로 사용할 수 있습니다.

그러나 엄청난 인기에도 불구하고 DeepSeek AI는 정치적 주제에 대한 편향성(때로는 검열로 이어짐)과 사용자 데이터 처리와 관련된 개인정보 보호 위험으로 인해 우려를 불러일으키고 있습니다.

생성형 AI 활용 사례

AI는 다음과 같은 여러 가지 방법으로 활용할 수 있습니다:

• 콘텐츠 생성. 생성형 AI 도구는 주로 사용자 요청에 따라 결과물을 생성하도록 설계되었습니다. 다양한 AI 도구는 다른 작업을 수행하도록 설계되었으므로 도구에 따라 설명과 일치하는 텍스트, 음악 또는 이미지를 생성할 수 있습니다.
• 아이디어 생성. 생성형 AI 챗봇은 브레인스토밍과 아이디어 창출을 위한 '포켓 컴패니언'으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 창의적인 아이디어가 떠오르지 않을 때 유용하게 사용할 수 있습니다.
• 고객 서비스. 챗봇은 사람의 반응을 모방하도록 설계되었기 때문에 다양한 기업에서 고객과의 소통을 위한 지원 에이전트로 AI 챗봇을 사용하고 있습니다.
• 학습 강화. 챗봇은 특정 주제에 대해 질문하거나 외국어로 대화하도록 유도하여 가상 학습 도우미 역할을 할 수 있습니다.
• 과학적 개발. 생성형 AI는 텍스트와 이미지에만 국한되지 않습니다. AI 모델은 생물학, 화학, 신경과학, 약물 연구, 천문학 등의 연구에도 유용합니다.

생성형 AI의 이점

AI에는 다음과 같은 몇 가지 장점이 있습니다:

• 효율성 향상. 생성형 AI는 텍스트 또는 시각적 콘텐츠의 초안 작성, 시간 비용 절감, 생산성 향상 등 콘텐츠 제작과 관련된 다양한 작업에서 인간을 보조할 수 있습니다.
• 창의력 향상. 생성형 인공지능은 때때로 사용자가 생각하지 못했던 아이디어나 솔루션을 '제안'하여 창의적인 문제 해결 과정을 도울 수 있습니다. 아이디어를 생성하거나 업무 개선 방법에 대한 제안을 할 수 있습니다.
• 다양한 개인화 솔루션 제공. 생산형 AI는 사용자의 고유한 선호도와 행동에 따라 결과를 개별 사용자에 맞게 조정할 수 있습니다. 고객 서비스나 광고에 활용되어 개별 맞춤형 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

생성형 AI의 단점

창작에 AI 기술을 사용하는 것에는 위와 같은 장점이 있지만 생성형 인공지능 문제점도 무시할 수 없습니다. 이 기술은 새롭고 규제가 없는 기술이기 때문에 개발 업체 및 정부는 생성형 AI와 관련된 윤리, 생성형 AI 저작권, 안전성, 잠재적으로 유해한 용도, 고용 산업의 미래에 대해 아직 확실한 답변을 주지 못 하고 있습니다. 

또한 AI 챗봇이 말하는 모든 내용을 확인하는 것을 잊지 마세요. 챗봇은 '대화'하는 방식은 똑똑해 보이지만 불완전합니다. 챗봇은 사용자의 질문에 어떻게 대답해야 할지 모르거나 사실보다 더 창의적인 답변을 즉흥적으로 만들어내는 경향이 있으며, 예를 들어 존재하지 않는 책 제목이나 과학 논문을 생성하는 등의 결과를 초래할 수 있습니다.

• AI 환각. 생성형 AI는 인간에게서 영감을 받았을지 모르지만 인간은 아닙니다. 대규모 언어 모델은 자신이 무엇을, 왜 소통하는지 이해하지 못하기 때문에 "환각"이라고 알려진 사실로 위장한 말도 안 되는 말을 뱉어낼 수 있습니다. 경계하지 않는 사용자는 잘못된 정보를 제공할 경우 속을 수 있습니다.

• 편견. 2024년 2월, 구글 제미니가 역사적 인물과 사건에 대한 부정확하고 오해의 소지가 있는 이미지를 생성한 것을 사용자가 발견한 사건에서 알 수 있듯이, 학습에 사용되는 데이터와 방법에 따라 생성형 AI 모델은 다양한 방식으로 편향될 수 있습니다. 생성형 AI 도구는 학습 데이터에 존재하는 고정관념을 지속시킬 수 있으며, AI와 달리 지식과 실제 경험을 바탕으로 정보의 타당성을 평가하는 능력이 있는 인간보다 훨씬 더 편향적일 수 있습니다.

• 실업. 이미 전 세계적으로 많은 창의적인 일자리가 제너레이티브 AI의 업무 통합으로 인해 수요가 줄어들고 있다는 보고가 나오고 있습니다. 그래픽 디자이너, 콘텐츠 작가, 일러스트레이터, 컨셉 아티스트, 성우 및 기타 크리에이티브 전문가들이 LLM으로 대체될 위험에 처해 있습니다.

• 저작권 위반. 생성형 AI 모델을 학습시키기 위해서는 입력 데이터가 필요하며, 이 데이터는 종종 원치 않는 참여자로부터 제공됩니다. 현재 AI가 생성한 콘텐츠의 법적 상황은 불분명하며, 자신의 저작물이 동의 없이 모델 학습에 사용된 사람들에 의해 AI 기업이 소송을 당하고 있습니다.

• 잘못된 정보 및 선전. AI 이미지와 딥페이크는 정치인이 한 적 없는 말을 하거나 야당 인사가 범죄를 저지르거나 일반인이 한 적 없는 일을 하는 것처럼 보여 여론을 조작하는 데 사용될 수 있으며, 특히 딥페이크 제작 방법이 발전함에 따라 향후 정보 및 법적 혼란을 야기할 가능성이 있습니다.

• AI 스팸. 생성형 AI 붐으로 인해 많은 기업, 특히 마케팅 회사들이 이 기술을 극단적으로 수용하고 있습니다. 챗봇은 의미 없는 콘텐츠에 높은 위치의 SEO 키워드를 통합하여 참여 유도에만 초점을 맞춘 전체 사이트를 생성하기 위해 배포되었습니다.

생성형 AI와 개인정보 문제: 그래도 사용해야 할까?

생성형 AI 문제점 중 가장 큰 것을 꼽으라면 개인정보 유출 가능성을 들 수 있습니다. 생성형 AI 도구는 진공 상태에서 작동하는 것이 아니라 사용자가 입력하는 모든 데이터와 정보를 수집합니다.. 따라서 챗봇에게 유출하고 싶지 않은 내용에 대해 이야기해서는 안 됩니다. 예를 들어 민감한 개인 또는 회사 데이터를 공유하지 마세요. 인공지능 챗봇은 지각이 없으므로 사용자를 해칠 수는 없지만, 챗봇을 운영하는 회사는 사용자의 데이터를 사용하여 도구를 더욱 발전시킬 수 있습니다. 예를 들어, 다른 사람이 이전에 입력한 민감한 데이터를 ChatGPT가 출력한 사례가 있었습니다.

오늘날 우리의 일상과 업무에서 떼 놓을 수 없는 생성형 AI. 만에 하나 생길지도 모르는 사이버 보안 문제 때문에 아예 사용하지 않는다는 것은 현실적으로 불가능한 이야기입니다. 따라서 인공지능 챗봇이나 모든 AI 도구를 사용할 때도 VPN을 켜두는 것이 좋습니다. 사용자의 인터넷 트래픽이 암호화되어 그 누구도 들여다 볼 수 없으며, 특히 NordVPN과 같은 프리미엄 서비스에는 바이러스 및 위협 방지 Pro와 같은 보안 추가 기능이 있어 멀웨어와 피싱URL 등을 미리 차단합니다.