생성형 AI : 원리부터 예시까지 0 to 1
인공지능이 영화에만 나오는 환상의 매개체가 아니게 된 지는 벌써 몇 년이 흘렀습니다. 이제는 AI가 접목되지 않은 산업군을 찾기가 더 어려워졌을 정도인데요. 챗GPT, Gemini 등 다양한 AI 모델들이 IT 필드에서 날개를 펼치고 있죠.
그렇게 AI에 대해 이것저것 알아보다 보면, 익숙하지 않은 용어들을 많이 만나셨을 겁니다. 특히 그 중에서도 ‘생성형 AI’는 가장 단골로 등장하는 용어이자 현재 AI가 폭넓게 사용되고 있는 그 기반과 가까운데요. 생성형 AI 개념에 대해 알려드릴게요.
📌 목차
- AI
- 생성형 AI
- 생성형 AI의 원리
- 생성형 AI의 예시
AI
AI(Artificial Intelligence)란 인공지능을 뜻하며, 이는 말 그대로 스스로 생각하고 사고하는 ‘지능(智能)’을 인공적으로 만든 것을 말합니다. 지적 능력을 여러 가지 코드와 계산 등으로 컴퓨터가 자동으로 구사할 수 있도록 만들어둔 것인데요.
그렇다면, 생성형 AI는 무엇일까요?
생성형 AI
생성형 AI(Generative AI)는 대화를 비롯하여 이미지, 영상 등 다양한 새로운 것들을 생성할 수 있는 AI로 ‘Gen AI’라고도 불립니다. 우리가 수도 없이 들어본 ChatGPT를 비롯해 귀여운 그림을 그려주는 이미지 생성 AI 프로그램, 음악을 만들어 주는 작곡 AI 프로그램 등도 생성형 AI죠.
사실상 지금의 AI 열풍을 만든 기반이 바로 생성형 AI라고 볼 수 있는데요. 이미 전세계적으로 생성형 AI를 개발하는 것, 사용하는 것 모두 여러 기업들이 달려들었습니다. AI와 직접적인 관련이 없는 직군일지라도 생성형 AI를 업무에 이용하는 것이 이제 어느 정도 당연한 일이 되었죠.
보여드린 것처럼 마음대로 그림을 만들어 보고 싶다면, 아래 글을 참고하셔서 직접 한 번 시도해 보시는 것은 어떨까요?
▶︎ 원하는 그림 손쉽게 만드는 무료 이미지 생성 AI 3가지
생성형 AI의 원리
생성형 AI의 기본 작동 원리는 데이터 학습에서부터 시작합니다. AI가 사용자의 명령에 따라 새로운 콘텐츠를 만들어내는 것은 사용자의 명령을 해석하고 그에 맞추어 생성을 할 수 있는 ‘지능’이 있기에 가능하고, 그 지능은 수많이 데이터의 학습으로부터 만들어집니다.
AI는 기본적으로 파운데이션 모델(FM, Foundation Model)로 학습합니다. 파운데이션 모델(FM, Foundation Model)이란, 스스로 분석하고, 결과를 출력할 수 있게 하는 방법인 머신러닝에 쓰이는 데이터 세트를 기반으로 학습한 딥 러닝 신경망인데요.
이 신경망이 바로 AI가 지능적인 분석과 판단을 할 수 있게 만드는 매개체입니다. 다중적인 의미를 해석하고 데이터를 다방면으로 통역하고 분석하는 역할(딥 러닝)을 합니다. 최근 출시되는 대부분의 생성형 AI는 이러한 딥 러닝 중 LLM 모델을 사용하고 있죠.
‘LLM(Large Language Model)’ 딥 러닝 모델은 ‘파운데이션 모델(Foundation)’의 한 종류로, 대규모 언어를 처리해 분석하는 대형 모델입니다. 여러 개의 매개변수를 동시해석할 수 있어 사람들이 실제로 사용하는 자연어를 처리하고 해석하는 것에 주로 쓰이며, 대화형 AI뿐만이 아니라 사람이 입력하는 프롬프트를 다양하게 해석하기 위해 생성형 AI의 대부분에 쓰입니다.
만약 LLM에 대해 더 자세히 다룬 글이 궁금하시다면, 아래 글을 읽어 보세요.
▶︎ LLM이 무엇일까? : LLM부터 머신러닝까지 한 번에 맛보기
생성형 AI는 이러한 방식으로 대규모 데이터를 학습하며, 이렇게 학습한 데이터를 바탕으로 사용자의 명령을 해석해 새로운 매체를 생성합니다. 최근에는 이미지와 영상을 넘어 음악, CG 처리, 문학(이야기), 광고 방면까지도 폭넓게 이용되고 있습니다.
생성형 AI 종류와 예시
1) 챗GPT
챗GPT는 대표적인 생성형 AI 중 하나입니다. AI를 뜨거운 감자로 올려놓은 장본인이자 지금까지도 끊임없는 발전과 관심으로 인해 여전히 선봉장 자리를 지키고 있는데요.
GPT를 학습시켜 나만의 챗봇을 만들 수도 있습니다. 어떻게 하는 것인지 궁금하시다면 아래 글을 읽고 나만의 GPT를 만들어 보세요. 함께 강아지에 관한 대화를 나눌 수 있는 강아지 애호가, 자동차 경주에 대해 폭발적인 팬심을 가진 모터스포츠 광팬 등 ‘자아’를 줄 수도 있답니다.
▶︎ GPTs 사용법 - 챗GPT로 5분만에 나만의 챗봇 만드는 방법
더불어 챗GPT는 이제 단순 대화형 AI를 넘어, 업무부터 일상까지 깊이 스며들어 있는데요. 단순히 궁금한 사항을 묻는 것을 넘어 나만을 위한 제대로 된 AI 비서로 사용할 수도 있습니다. 위처럼 보고서 작성을 맡길 수도 있고, 크리에이티브 역량이 필요한 기획 단위의 업무를 맡겨 볼 수도 있죠.
학생, 취준생, 마케터, PM, 개발자 등 내 상황에 딱 맞게 챗GPT를 사용하는 방법을 알고 싶다면 아래 100% 무료 강의를 추천드립니다.
▶︎ 오늘 배워 내일 바로 써먹는 ChatGPT 실전 활용법
2) 달리(DALL-E)
달리(DALL-E)는 챗GPT를 만든 오픈AI의 또 다른 AI 프로그램으로, 이미지를 생성할 수 있는 프로그램입니다. 어떤 이미지를 만들고 싶은지에 대해 설명하는 프롬프트(prompt)를 입력하면 그에 맞추어 이미지를 생성해 주는데요.
사용자가 입력한 프롬프트를 이해하는 수준이 상당히 높은 편이며, 이는 이미지를 생성하는 것에 있어 매우 큰 이점입니다. ‘입력한 대로’ 출력되어 나오는 것 자체가 중요하기 때문이죠. 달리는 현재 버전 3까지 출시되어 있으며, 달리3에서는 출력된 이미지를 편집할 수 있는 기능까지 추가되어 다양한 사람들이 사용하고 있습니다.
3) 미드저니
미드저니는 게임 메신저로 널리 알려진 ‘디스코드(Discord)’에서 출발해 원래는 디스코드 환경에서만 사용할 수 있었지만, 사용자가 늘어나며 일반 웹사이트도 개설했습니다.
영국의 글로벌 경제 매거진 <The Economist(이코노미스트)>의 22년 6월호 표지가 미드저니로 만들어지며 한 차례 더 이름을 알렸습니다.
달리가 말 그대로 다양한 이미지를 생성하는 것에 기반한다면, 미드저니는 디지털 아트에 좀 더 특화되어 있습니다. 예술적이고 크리에이티브한 이미지와 에셋을 창조하는 것에 뾰족한 장점을 가지고 있죠.
미드저니 사용법에 대해 알아보고 싶다면, 아래 글을 추천해요.
▶︎ 기초부터 응용까지 미드저니 V6 사용법
생성형 AI의 등장과 함께 세상은 엄청난 속도로 바뀌었습니다. 디자이너 없이도 그림을 그리고, 에디터 없이도 글을 쓰고, 개발자 없이도 개발을 할 수 있는 세상이 열렸다며 한껏 떠들썩했는데요.
여러분의 생각은 어떠신가요? 정말 그럴까요?
앞으로 생성형 AI가 얼마나 발전할지, 어떻게 발전할지도 함께 지켜보아요.
