생성형 인공지능(AI)가 무엇인가요? 챗 GPT, 제미나이, DALL-E

2022년 11월30일.

오픈AI의 ‘챗GPT’가 세상에 모습을 드러낸 이후 큰 변화가 빠르게 이뤄지고 있습니다.

마이크로소프트가 오픈AI와의 연합으로 인공지능을 전면에 내세우며 주가가 치솟더니 놀랍게도 애플을 밀어내고 미국 나스닥 시가총액 1위를 차지했습니다. 클라우드를 장착한 이후 마이크로소프트의 주가가 꾸준히 성장했지만 애플과의 격차를 좁히다 못해 추월한 것은 정말 대단한 사건입니다. 이것이 생성형 인공지능으로 인한 변화에 대한 기대감이라고 볼 수 있겠죠.

챗 GPT, 제미나이, DALL-E 등의 생성형 인공지능이 수많은 일자리를 대체할 것이라는 예측 뿐만 아니라 사회와 산업 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져올 것이라는 것이라 합니다. 이 시점에 중요한 키워드이자 이슈인 생성형 인공지능에 대해 살펴볼 필요가 있겠습니다.

생성형 인공지능이란 무엇인가?

생성형 인공지능은 컴퓨터가 스스로 텍스트, 이미지, 오디오, 합성 데이터와 같은 다양한 종류의 콘텐츠를 만들어낼 수 있는 기술입니다. 이 기술 덕분에 우리는 몇 초 안에 고품질의 글, 그림, 동영상을 얻을 수 있게 되었습니다. 생성형 인공지능에 대한 관심이 최근에 많아진 것은 사실이지만, 이 기술 자체가 새롭게 나온 것은 아닙니다. 1960년대에 처음으로 챗봇에서 사용되기 시작했고, 2014년에는 사람이 만든 것처럼 보이는 이미지나 동영상을 만들 수 있는 기술이 개발되었습니다.

이 기술 덕분에 영화 더빙이나 교육 콘텐츠 제작이 더 좋아졌습니다. 하지만 동시에 딥페이크 같은 기술로 인해 사람들을 속이거나 잘못된 정보를 퍼뜨릴 수 있는 문제 또한 생겼습니다.

최근에는 두 가지 중요한 기술 발전이 있었습니다. 첫 번째는 '트랜스포머'라는 기술로, 매우 많은 양의 텍스트 데이터를 이해하고, 글 전체의 맥락을 파악할 수 있게 해줍니다. 두 번째는 이를 바탕으로 한 '대규모 언어 모델'의 발전인데, 이를 통해 더 자연스러운 텍스트를 작성하고, 실제와 같은 이미지를 만들어내거나 재미있는 내용을 창작할 수 있게 되었습니다.

또한, '멀티모달 AI'라는 기술로 텍스트뿐만 아니라 이미지나 동영상 등 여러 종류의 미디어에서 콘텐츠를 생성할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 글로 된 설명만 주어져도 그에 맞는 이미지를 만들어내는 기술이 개발되었습니다.

그럼에도 불구하고, 생성형 인공지능으로 고품질의 글이나 그림을 만들어내는 것은 아직 초기 단계입니다. 때로는 부정확하거나 편향된 결과를 만들어내는 경우도 있습니다. 하지만 이 기술이 가져온 발전은 앞으로 기업이나 기술 분야에서 일하는 방식을 크게 바꿀 수 있는 가능성을 보여줍니다. 앞으로 코드 작성, 새로운 약 개발, 제품 디자인, 비즈니스 과정 개선, 공급망 혁신 등 다양한 분야에서 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

ChatGPT, 제미나이, DALL-E란 무엇인가요?

Chat GPT

ChatGPT는 2022년 11월에 세상에 나온 AI 기반 챗봇으로, 대화를 나누며 사람들의 질문에 답변을 제공합니다. OpenAI가 만든 이 도구는 대화를 통해 더욱 정교한 대답을 할 수 있게 설계되었습니다. 2023년 3월에는 더 발전된 버전인 GPT-4가 출시되었으며, Microsoft는 이 기술을 Bing 검색 엔진에 통합하기로 결정했습니다.

Chat GPT 바로가기 : https://chat.openai.com/

DALL-E

DALL-E는 오픈AI의 이미지 생성형 인공지능입니다. 사진과 그에 대한 설명을 학습해서, 글이나 소리와 같은 여러 가지 정보를 이해하고 연결할 수 있는 멀티모달 AI의 한 예입니다. 사람들이 주는 설명을 바탕으로 이미지를 만들어냅니다. 이 기술은 2021년에 처음 만들어졌고, 더 나은 성능을 가진 Dall-E 2가 2022년에 나왔습니다. 이를 통해 사람들은 원하는 스타일의 그림을 만들어낼 수 있습니다.

DALL-E 바로가기 : https://openai.com/dall-e-3
※ Chat GPT 유료플랜에서만 이용 가능

제미나이(Gemini)

제미나이는 Google이 만든 챗봇으로, 다양한 종류의 정보를 처리할 수 있도록 설계되었습니다. Microsoft가 Bing에 ChatGPT를 도입한 것에 대응하여 Google도 LaMDA라는 자신들의 언어 모델을 바탕으로 제미나이를 개발했습니다. 하지만 처음에는 사용자들의 기대에 못 미치는 결과 때문에 구글이 어려움을 겪었습니다. 그러나 이후에는 더 발전된 모델인 PaLM 2를 사용하여 제미나이를 개선하고, 사용자의 질문에 더 잘 대답할 수 있게 되었습니다.

Gemini 바로가기 : https://gemini.google.com/?hl=ko

이 세 가지 도구는 모두 인공지능을 이용해 사람들이 원하는 정보를 제공하거나 창의적인 작업을 돕기 위해 만들어졌습니다.

생성형 인공지능을 활용해서 무엇을 할 수 있나요?

생성형 인공지능은 우리 생활의 여러 부분에서 유용하게 쓰이고 있습니다. 이 기술이 얼마나 다양한지 몇 가지 예를 들어보겠습니다.

• 챗봇을 만들어서 고객 서비스나 기술 지원을 할 때 사용합니다.
• 사람 얼굴이나 목소리를 따라 하는 딥페이크를 만들어낼 수 있습니다.
• 영화나 교육 영상에 다른 언어로 말하는 것처럼 소리를 입힐 때 쓰입니다.
• 이메일 답장이나 데이트 프로필, 이력서, 학교 과제 등 글을 작성할 때 도움을 줍니다.
• 그림이나 예술 작품을 특정한 스타일로 만들어냅니다.
• 제품을 설명하는 동영상을 더 생생하고 자연스럽게 보이게 할 수 있습니다.
• 새로운 약을 개발할 때 어떤 화합물을 써볼지 추천해줍니다.
• 건물이나 제품의 디자인을 만들 때 사용합니다.
• 컴퓨터 칩과 같은 복잡한 기술 제품을 설계할 때 최적의 방법을 찾아줍니다.
• 음악을 만들 때 특별한 스타일이나 분위기를 가진 멜로디를 작곡하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

생성형 인공지능은 이처럼 다양한 분야에서 우리가 상상하는 것들을 현실로 만드는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

생성형 인공지능의 장점은 무엇인가요?

생성형 인공지능은 많은 분야에서 유용하게 쓰일 수 있는 장점이 있습니다. 이 기술은 우리가 일상에서 겪는 여러 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 생성형 인공지능을 사용하면 얻을 수 있는 좋은 점들을 살펴보면 다음과 같습니다.

• 글이나 그림 같은 콘텐츠를 만드는 일을 자동으로 해줍니다.
• 이메일을 하나하나 답변하지 않아도 알아서 대답해 줄 수 있습니다.
• 특별한 기술을 가진 사람들의 질문에 더 잘 대답할 수 있게 도와줍니다.
• 진짜 사람처럼 보이는 이미지나 영상을 만들어낼 수 있습니다.
• 복잡한 정보를 이해하기 쉽게 요약해서 설명해줍니다.
• 원하는 스타일로 글이나 그림을 쉽게 만들 수 있게 해줍니다.

이처럼 생성형 인공지능은 우리가 일을 더 효율적으로 하도록 도와주고, 시간을 절약할 수 있게 해주며, 더 창의적인 작업을 할 수 있도록 지원합니다.

생성형 인공지능의 한계는 무엇인가요?

생성형 인공지능도 완벽하지 않아서 몇 가지 한계가 있습니다. 이 기술을 사용할 때는 다음과 같은 문제들을 생각해 봐야 합니다.

• 생성형 인공지능이 만든 글이나 정보에는 출처가 항상 분명하게 나와 있지 않습니다.
• 정보가 어디서 왔는지 확인하는 것이 어려울 때가 있어서, 그 정보가 얼마나 믿을 만한지 판단하기가 쉽지 않습니다.
• 생성형 인공지능이 만들어낸 내용이 사실인 것처럼 들릴 수 있지만, 때로는 정확하지 않은 정보를 포함하고 있을 수도 있습니다.
• 새로운 상황이나 문제에 맞게 생성형 인공지능이 어떻게 대처해야 하는지 알기 어려울 수 있습니다.
• 또한, 생성형 인공지능이 만든 내용에는 편견이나 잘못된 생각이 숨어 있을 수 있습니다.

생성형 인공지능을 쓸 때 이런 점들을 고려하면, 우리는 기술이 갖고 있는 한계를 이해하고 더 잘 사용할 수 있습니다.

생성형 인공지능에 대해 우려되는 점은 무엇이 있을까요?

생성형 인공지능이 많은 가능성을 가지고 있지만, 몇 가지 걱정거리도 있습니다. 이 기술과 관련된 주요 우려 사항들은 다음과 같습니다.

• 가끔 잘못되거나 혼란을 줄 수 있는 정보를 만들어낼 수 있습니다.
• 만들어진 정보가 어디서 왔는지, 누가 만들었는지 모를 때가 있어서 믿기 어려울 수 있습니다.
• 사람들이 남의 작품을 베끼는 것처럼, 원작자의 권리를 침해할 수 있는 새로운 방식의 표절 문제가 생길 수 있습니다.
• 인터넷에서 정보를 찾거나 광고하는 기존의 방식이 혼란을 겪을 수 있습니다.
• 가짜 뉴스를 만들어 퍼뜨리기가 더 쉬워질 수 있습니다.
• 진짜 같은 사진이나 증거가 사실은 AI가 만든 가짜일 수 있으므로, 진실을 찾기가 어려워질 수 있습니다.
• 사이버 공격을 할 때, 사람인 척 하기가 더 쉬워져서 문제가 될 수 있습니다.

생성형 인공지능을 사용하는 것은 기술의 문제뿐만 아니라, 그것이 사람들의 일과 삶에 어떤 영향을 미칠지도 생각해봐야 합니다.

생성형 인공지능 도구의 예로는 어떤 것이 있나요?

생성형 인공지능 도구에는 여러 종류가 있고, 이것들은 글쓰기, 그림 그리기, 음악 만들기, 컴퓨터 프로그래밍, 목소리 만들기 등 다양한 분야에서 우리를 도울 수 있습니다. 이런 도구들은 다음과 같은 예가 있습니다.

• 글을 쓸 때 도와주는 도구로는 GPT, Jasper, AI-Writer, Lex 같은 것들이 있습니다.
• 그림을 그릴 때 사용할 수 있는 도구로는 Dall-E 2, 미드저니, 스테이블 디퓨전 등이 있습니다.
• 음악을 만들고 싶을 때 쓸 수 있는 도구에는 Amper, DADABOTS, MuseNet 등이 있습니다.
• 컴퓨터 프로그래밍을 할 때 도움을 주는 도구로는 CodeStarter, Codex, GitHub Copilot, Tabnine 등이 있습니다.
• 음성을 만들거나 변환할 때 쓰는 도구로는 Descript, Listnr, Podcast.ai 등이 있습니다.
• 인공지능으로 칩을 설계하는 회사로는 Synopsys, Cadence, Google, Nvidia 등이 있습니다.

이 도구들은 우리가 하기 힘든 일들을 쉽게 해결할 수 있도록 만들어졌습니다.

생성형 인공지능의 미래

ChatGPT의 깊은 이해력과 사용의 편리함은 생성형 인공지능(AI)이 널리 사용되게 만들었습니다. 물론, 이런 AI 애플리케이션을 빨리 받아들이면서, 이 기술을 안전하고 책임감 있게 사용하는 데 몇 가지 어려움이 있었습니다. 하지만 이런 문제들은 AI가 만든 텍스트, 이미지, 동영상을 더 잘 알아볼 수 있는 도구를 만드는 연구에 영감을 주었습니다.

실제로, ChatGPT, 미드저니, 스테이블 디퓨전, 바드 같은 생성형 AI 도구가 인기를 끌면서, 모든 수준의 전문가를 위한 다양한 교육 과정이 생겼습니다. 대부분은 개발자들이 AI 애플리케이션을 만드는 데 도움을 주기 위한 것입니다. 또한, 새로운 기술을 비즈니스에 적용하고 싶어하는 사람들을 위한 교육 과정도 있습니다. 앞으로, 업계와 사회가 정보의 출처를 추적할 수 있는 더 좋은 도구를 만들어 더 신뢰할 수 있는 AI를 개발할 것입니다.

생성형 AI는 계속 발전하여 번역, 신약 개발, 이상 징후 감지, 패션 디자인, 음악과 같은 새로운 콘텐츠를 만드는 분야에서 진보를 이룰 것입니다. 이런 새로운 도구들도 좋지만, 앞으로 생성형 AI가 가장 큰 영향을 미치는 것은 이 기능들을 우리가 이미 사용하고 있는 도구에 직접 통합할 때일 것입니다.

예를 들어, 문법 검사기는 더 개선될 것이며, 디자인 도구는 사용자의 작업 흐름에 더 유용한 권장 사항을 자연스럽게 포함할 것입니다. 교육 도구는 한 조직 내에서 모범 사례를 자동으로 찾아 다른 직원들을 더 효율적으로 교육할 수 있게 될 것입니다. 이러한 변화는 생성형 AI가 단기적으로 우리의 일을 어떻게 변화시킬지의 일부 예시일 뿐입니다.

생성형 AI가 미래에 어떤 영향을 미칠지는 예측하기 어렵습니다. 하지만, 이러한 도구를 계속 사용하여 인간의 일을 자동화하고 보완함으로써, 우리는 인간의 전문 지식의 진정한 가치와 중요성을 다시 생각해보게 될 것입니다.

FAQ(자주 묻는 질문)

생성형 인공지능(AI)이란 무엇인가요?

생성형 인공지능은 인공지능이 스스로 다양한 종류의 콘텐츠, 예를 들어 텍스트, 이미지, 오디오, 합성 데이터를 만들어낼 수 있는 기술을 말합니다. 이를 통해 고품질의 글, 그림, 동영상 등을 빠르게 생성할 수 있습니다.

ChatGPT, DALL-E, 제미나이는 어떻게 다른가요?

ChatGPT는 대화형 인공지능으로, 사람들의 질문에 대답하는 데 사용됩니다. DALL-E는 이미지 생성에 특화된 인공지능으로, 설명을 바탕으로 이미지를 만들어냅니다. 제미나이는 Google에서 개발한 챗봇으로 다양한 정보를 처리할 수 있습니다.

생성형 인공지능으로 할 수 있는 일은 무엇인가요?

생성형 인공지능을 사용하여 고객 서비스를 위한 챗봇을 만들거나, 딥페이크를 생성하고, 다양한 언어로 영화 더빙을 하며, 글쓰기, 그림 그리기, 음악 작성, 제품 디자인, 신약 개발 등 다양한 작업을 할 수 있습니다.

생성형 인공지능의 장점은 무엇인가요?

생성형 인공지능의 장점으로는 자동으로 콘텐츠를 생성해 시간을 절약하고, 복잡한 정보를 쉽게 요약하며, 원하는 스타일로 글이나 그림을 만들 수 있다는 점 등이 있습니다. 이로 인해 일을 더 효율적으로 하고 창의적인 작업을 지원합니다.

생성형 인공지능의 한계는 무엇인가요?

생성형 인공지능의 한계로는 정보의 출처가 분명하지 않아 신뢰성 판단이 어려운 경우, 정확하지 않거나 편향된 정보를 포함할 수 있는 경우, 새로운 상황에 대한 대처가 어려울 수 있는 점 등이 있습니다.

생성형 인공지능의 미래는 어떻게 전망되나요?

생성형 인공지능은 계속해서 발전하여 다양한 분야에서 새로운 콘텐츠 생성을 가능하게 할 것입니다. 또한, 기존 도구와의 통합을 통해 일하는 방식을 혁신적으로 변화시킬 가능성이 큽니다. 하지만 이 기술을 사용하며 인간의 전문 지식의 가치를 재평가해야 할 필요성도 있습니다.