[시리즈 미리보기 👀]

1편 : 전 세계 이목집중! 2024년에도 여전히 생성형 AI  (→ 우리는 지금 여기에 있어요!)

2편 : 콘텐츠 생산부터 리스크 관리까지, 생성형 AI는 열일 중 

3편 : 국내 리딩 기업, 플래티어는 AI를 어떻게 활용할까?  

비슷한 듯 다른, 생성형 AI와 친구들 

1. 생성형 AI 💫 

생성형 AI는 광고·음악·게임·그림 등 인간의 창의성과 독창성이 요구되는 콘텐츠를 생성하는 AI의 한 범주입니다. 이전의 AI과는 새로운 AI인데요. 이미지, 음성 등 다양한 모달리티(Modality, 어떤 형태로 나타나는 현상이나 그것을 받아들이는 방식. AI에서 모달리티는 데이터의 입출력 형식을 나타낸다)의 콘텐츠를 만들기 위해 인간의 행동과 사고 과정, 창의성을 시뮬레이션할 수 있는 알고리즘을 사용합니다. 기존 데이터를 단순히 가공하거나 분석하는 것에 머물러 있지 않고 새롭고 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 생성형 AI는 크게 LLM과 GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망), VAE(Variational Auto Encoder, 변이형 오토인코더)로 구분합니다. 

2. LLM 💫

LLM은 언어모델(LM, 컴퓨터가 언어를 이해하고 사용하는 방법을 배우는 것)을 대규모로 확장한 것입니다. '생성형 AI의 엔진'이라고 불리고 있는데요. 인간의 언어를 이해하고 작업을 수행할 뿐 아니라 다양한 콘텐츠를 인식하고 활용할 수 있도록 하는 딥러닝 알고리즘입니다. 기존의 언어모델은 패턴이나 구조, 관계 등을 학습시켜 텍스트 번역과 같은 단순한 텍스트 작업으로 활용되었는데요. LLM은 소프트웨어 개발이나 챗봇·노래·시와 같은 콘텐츠를 제작하는 등 더 복잡한 작업에 활용될 수 있습니다.  

다양한 분야에서 유용하게 활용할 수 있는 신통방통한 LLM에겐 몇 가지 (치명적인) 단점이 있는데요. 그 첫 번째는 바로 환각(Halluciation) 현상입니다. LLM은 규모가 커질 수록 추측성 또는 무작위적 답변이 많아지는 특징이 있습니다. 이 때문에 사실과 다른 거짓 정보 혹은 사용자의 의도와 일치하지 않는 결과를 생성하는 경우가 있습니다.  두 번째 단점은 보안 문제입니다. LLM으로 개인 정보를 유출하거나 피싱 사기에 가담하는 등 범죄에 악의적으로 사용될 수 있습니다. 세 번째는 편향 문제입니다. 언어 모델을 훈련하는데 사용되는 데이터가 결과에 큰 영향을 미치는데요. 다양성이 부족한 데이터를 활용하면 결과에서도 반영될 수밖에 없습니다. 이 밖에도 저작권을 침해할 수 있는 가능성, LLM 관리에 시간과 리소스가 많이 소요되는 점 등 해결해야 하는 문제들이 있습니다. 

3. 챗GPT 💫

챗GPT(General Pre-trained Transfomer)는 LLM을 기반으로 한 챗봇을 의미합니다. 대화(챗)에 초점을 맞춰 구현한 LLM이라 볼 수 있는데요. 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해서 사람처럼 텍스트를 생성하고 문맥을 이해하고 질문에 답할 수 있습니다. 대화, 번역, 요약 등 언어 분야에 다채롭게 활용할 수 있지요. 

👀 전 세계 이목집중! 생성형 AI 

2023년 가장 큰 화두가 된 기술 트렌드를 꼽자면 누구나 '생성형 인공지능(Generative AI)'라고 입모아 말 할 것 같습니다. 2022년 11월 출시된 챗GPT가 촉매제 역할을 하여 전 세계를 강타한 생성형 AI는 현재 다양한 업계에서 활용 중이며 나날이 진화를 거듭하고 있는데요. 챗GPT의 성공 이후, 생성형 AI 기술 개발 경쟁이 격화되고 있으며 구글, 메타, 마이크로소프트 등 글로벌 기업의 주도권 경쟁도 치열해지는 상황입니다. 

구글은 지난해 AI를 탑재한 새 검색 엔진 '바드(Bard)'에 이어 차세대 AI 모델인 '제미나이(Gemini)' 등을 공개했습니다. 올해 초 구글은 바드를 비롯해 자사 모든 AI 제품 명칭을 제미나이로 바꿔 운영 중이지요. 메타는 지난해 7월 '라마 2(LLaMA 2)'를 출시했고, 올해 '라마 3'를 공개할 예정입니다. 메타는 단순히 플랫폼에 AI를 도입하는 것을 넘어 인간 수준의 지능을 갖춘 '인공일반지능' 개발을 목표로 세웠습니다. 오픈 AI와 협력해 챗GPT를 비롯, 생성형 AI 열풍을 주도한 마이크로소프트는 챗GPT 출시 후 오픈AI에 100억 달러 규모의 투자를 단행하고, 자사 검색엔진 빙(Bing)에 챗GPT를 적용했습니다. 뿐만 아니라 MS 오피스와 윈도우11에도 생성형 AI를 접목해 'MS365 코파일럿(Copilot)', '윈도우 코파일럿' 등을 만들어 코파일럿 생태계를 확장하고 있지요.  

반면 애플은 뒤늦게 AI 개발 경쟁에 뛰어들었습니다. 최근 10년간 공들인 자율주행 전기차 '애플카' 개발을 포기하고 AI 분야에 투자를 하고 있는데요. 지난해부터 '시리(Siri)'를 대화형 AI로 진화시키기 위해 LLM(Large Language Model, 대규모언어모델) 구축 중이며 AI 기술 개발 스타트업을 인수하기도 했습니다. 최근 블룸버그통신에 따르면 구글의 제미나이를 자사 기기에 탑재하는 방안도 고려 중인 것으로 알려졌습니다. 

글로벌 빅테크의 생성형 AI 기술 경쟁이 심화되고 있다. (이미지 = 각 사 홈페이지)

컨설팅 그룹 McKinsey에 따르면, AI가 기존의 분석·머신러닝·딥러닝을 통해 11조~17조 7천억 달러의 경제적 영향을 끼칠 것으로 추정되고 있습니다. 생성형 AI는 연간 2조 6천억~4조 4천억 달러에 달하는 추가 경제적 영향을 가져올 것으로 예상하고 있고요.

2024년도 생성형 AI가 가장 주목받는 기술이 될 것이란 점에는 이견이 없는데요. 이른바 AI 전환(AI Transformation, AX), 즉 AI를 통한 기업의 변화에 주목하고 있습니다. 특히 올해는 기업들의 생성형 AI 활용 원년이 될 것으로 예상되며, 생성형 AI를 통한 새로운 비즈니스 기대 수요 등이 AI 시장 성장을 가속화하고 있습니다. 이를 방증하듯 세계 3대 테크 전시회로 불리는 미국 CES, 독일 IFA, 스페인 MWC에서도 주요 빅테크들은 ‘생성형 AI 시대’를 강조하며 AI 중심의 전략과 제품 및 서비스를 다양하게 선보였답니다. 

가능성과 혁신성을 인정 받은 생성형 AI는 그야말로 숨가쁘게 발전 중인데요. 이어지는 2편 콘텐츠에서는 생성형 AI가 업계별로 어떻게 활용 중인지 사례들을 살펴보겠습니다.  

2편 콘텐츠 바로가기 [클릭]

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