제너레이티브 AI와 그 응용의 진화
게시 됨: 2023-10-27다른 형태의 인공 지능과 마찬가지로 생성 AI는 과거 데이터에서 조치를 취하는 방법을 학습합니다. 이는 다른 AI처럼 단순히 데이터를 분류하거나 식별하는 대신 해당 교육을 기반으로 텍스트, 이미지, 컴퓨터 코드 등 완전히 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
오늘날 빠르게 진화하는 인공 지능 세계에서 생성 AI는 중심 무대를 차지했으며 기술 애호가와 업계 전문가 모두의 관심을 끌었습니다.
강력한 알고리즘과 고급 기계 학습 기술의 등장으로 ChatGPT와 같은 애플리케이션은 전 세계적으로 헤드라인을 장식하고 대화를 촉발하면서 화제가 되었습니다.
제너레이티브 AI(Generative AI)는 단순히 기존 데이터를 분석하는 것이 아니라 새롭고 독창적인 콘텐츠를 만드는 데 중점을 두는 AI 분야를 말한다. 이를 통해 기계는 인간과 같은 행동과 창의성을 모방하는 텍스트, 이미지, 심지어 음악과 같은 현실적이고 창의적인 출력을 생성할 수 있습니다.
이 획기적인 기술은 콘텐츠 제작, 가상 비서, 게임 등 다양한 산업 전반에 걸쳐 가능성의 세계를 열어주었습니다.
생성 AI란 무엇인가?
다른 형태의 인공 지능과 마찬가지로 생성 AI는 과거 데이터에서 조치를 취하는 방법을 학습합니다. 이는 다른 AI처럼 단순히 데이터를 분류하거나 식별하는 대신 해당 교육을 기반으로 텍스트, 이미지, 컴퓨터 코드 등 완전히 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
누구나 다른 이메일, 기사 또는 코드를 작성할 기분이 아닌 날이 있습니다. 생성적 AI는 창의적인 프로세스를 지원하기 위해 존재합니다.
비지도 학습 및 반지도 학습 알고리즘을 사용하는 생성 AI는 엄청난 양의 데이터를 처리하여 자체 출력을 생성합니다. 한 가지 예는 대규모 언어 모델을 사용하여 컴퓨터 프로그램이 이제 텍스트를 쉽게 이해하고 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 방법입니다.
생성 AI의 핵심인 신경망은 특정 이미지나 텍스트의 특성을 포착한 다음 필요할 때 이를 발휘할 수 있습니다.
OpenAI의 ChatGPT는 이러한 보다 광범위한 Generative AI 언어 모델 중 가장 잘 알려져 있습니다. 문구나 문장과 같은 텍스트 프롬프트가 주어지면 ChatGPT는 자연어로 시퀀스에서 다음으로 가장 논리적인 텍스트를 반환합니다.
개발자는 몇 가지 예나 프롬프트를 표시하여 ChatGPT를 프로그래밍할 수 있습니다. ChatGPT와 상호 작용한 대부분의 사람들은 일관되고 고품질의 언어를 작성하는 능력에 매료되었습니다.
생성 AI는 어떻게 작동하나요?
제너레이티브 AI는 머신러닝을 사용하여 막대한 양의 시각적 또는 텍스트 데이터(대부분 인터넷에서 스크랩)를 처리한 다음 다른 사물 근처에 나타날 가능성이 가장 높은 사물이 무엇인지 결정합니다.
생성 AI 프로그래밍 작업의 대부분은 AI 제작자가 관심을 갖는 "사물"(ChatGPT와 같은 챗봇의 경우 단어와 문장, DALL-E의 시각적 요소)을 구별할 수 있는 알고리즘을 만드는 데 사용됩니다.
그러나 근본적으로 생성적 AI는 훈련된 방대한 데이터 코퍼스를 평가한 다음 해당 코퍼스에 의해 결정된 확률 영역에 속하는 것으로 프롬프트에 응답하여 출력을 생성합니다.
생성 AI의 역사
생성 AI의 흥미진진한 여정은 인공 지능의 선구자들이 이 개발 영역의 가능성을 조사하기 시작한 1950년대와 1960년대에 찾아볼 수 있습니다. AI 연구자들은 처음에는 인간의 사고와 의사결정 과정을 복제할 수 있는 규칙 기반 시스템을 만드는 데 집중했습니다.
그러나 생성 모델의 아이디어는 시간이 지남에 따라 구체화되기 시작했으며 음성 인식, 이미지 처리, 자연어 처리(NLP)를 비롯한 여러 산업에 혁명을 일으켰습니다.
새천년이 시작되면서 베이지안 네트워크 및 마르코프 모델과 같은 새로운 생성 모델이 출시되어 로봇 공학 및 컴퓨터 비전이 크게 발전했습니다. 그러나 딥 러닝의 발명과 그에 따른 발전은 생성 AI의 기준을 높였습니다.
심층 신경망 기술을 통해 연구자와 창작자는 생성 AI 분야에서 상당한 발전을 이룰 수 있었습니다. 2014년 생성적 적대 신경망(GAN)의 개발은 매우 실감나는 이미지, 영화, 심지어 실제 인간이 생성한 콘텐츠와 유사한 사운드까지 생성하는 중요한 이정표였습니다.
오늘날 생성적 AI는 다양한 산업 분야에서 매우 다양한 애플리케이션에 사용되고 있습니다. 이는 전통적인 예술과 창의성으로 간주되는 수준을 뛰어넘어 매혹적인 음악 작곡과 매혹적인 예술 작품을 탄생시킬 수 있습니다.
또한 이를 통해 기업은 신선한 제품을 만들고, 의료 성과를 향상시키며, 기술 사용 방식을 완전히 바꿀 수 있습니다. 생성 AI 분야는 기술이 발전하고 데이터 가용성이 높아짐에 따라 창의성과 발견을 위한 수많은 기회가 열리면서 더욱 성장할 준비가 되어 있습니다.
생성 모델의 사용
1. 텍스트 생성
이는 콘텐츠 제작에 AI가 점점 더 많이 수용되는 데 가장 큰 역할을 하는 생성적 AI의 적용입니다. 개인과 회사 모두 ChatGPT와 같은 생성 AI 기술을 자주 사용합니다.
생성적 AI 모델을 활용한 텍스트 생성으로 새로운 콘텐츠 제작에 필요한 시간과 노력이 줄어듭니다. 이는 조직이 방대한 양의 콘텐츠를 신속하고 효과적으로 생산해야 하는 마케팅 활동에 특히 유용합니다.
또한 이러한 도구는 텍스트 기반 보고서를 작성하고 복잡한 비즈니스 계산을 수행하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 위 이미지는 chatGPT를 사용하여 프롬프트를 통해 광고 지출 수익률을 계산하는 예를 보여줍니다. 마찬가지로 비즈니스 보고서 및 계산에도 사용할 수 있습니다.
2. 감성분석
감정 분석은 생성 AI의 또 다른 용도로, 텍스트 분석을 통해 사용자의 감정이나 감정을 판단합니다. 이는 제품이나 서비스에 대한 고객의 감정을 모니터링하려는 회사에 유용할 수 있습니다.
감정 분석은 소셜 미디어 모니터링, 시장 조사 등에 사용될 수도 있습니다. 작성된 텍스트 이면의 감정을 분석하는 데 도움이 되는 생성적 AI 도구의 예를 들어보세요. 텍스트의 구문과 맥락을 분석하여 감정이 긍정적인지 부정적인지를 제공합니다.
3. 이미지 생성 및 향상
이미지 생성 및 향상을 위해 생성 AI를 사용할 수 있습니다. 이러한 생성적 AI 도구는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 추상 미술부터 사실적인 풍경까지 모든 것을 만듭니다. 또한 노이즈 제거, 색상 균형 개선 등 이미지 품질을 향상시켜 이미지를 향상시킬 수도 있습니다.
4. 비디오 제작
기계 학습 알고리즘을 사용하는 생성 AI 도구는 텍스트 프롬프트나 데이터 입력을 기반으로 비디오를 만들 수도 있습니다. 비디오 제작 기능은 광고, 엔터테인먼트 및 교육 비즈니스에 특히 유용합니다. 마케팅 담당자는 AI 모델 기반 도구를 사용하여 짧은 광고부터 장편 영화까지 모든 것을 제작할 수도 있습니다.
5. 코드 생성
코드 생성은 이 놀라운 기술의 또 다른 흥미로운 활용입니다. GPT-3와 같은 생성적 AI 모델은 다양한 프로그래밍 언어의 대량 코드를 학습하여 새로운 코드를 생성할 수 있습니다.
AI 지원 코드 생성을 사용하면 웹 사이트 템플릿 생성, API 클라이언트 구축, 심지어 전체 소프트웨어 애플리케이션 개발 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 궁극적으로 생성 AI 모델로 생성된 코드는 개발 프로세스 속도를 높이고 수동 코딩의 필요성을 줄일 수 있습니다.
간단한 예는 텍스트 프롬프트를 통해 프로그래밍 가능한 명령을 만들 수 있는 Open AI의 Playground입니다.
6. 음성을 음성으로 변환
음성-음성 변환은 대부분의 생성 AI 모델의 영향력 있는 기능입니다. 여기에는 실시간으로 하나의 자연어를 다른 자연어로 변환하는 작업이 포함됩니다. 이는 언어 번역 및 통역과 같은 다양한 응용 프로그램에 유용할 수 있습니다.
7. 텍스트 음성 변환 생성
텍스트 음성 변환 생성은 자연어 처리를 사용하여 작성된 텍스트를 음성 오디오로 변환하는 것을 의미합니다. 이 기능은 오디오북 만들기, 음성 도우미 만들기 등과 같은 작업을 자동화할 수 있습니다.
8. 오디오 생성
머신러닝 및 딥러닝 모델을 사용하면 생성 AI를 사용하여 새로운 오디오 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 단 몇 번의 클릭만으로 AI 모델을 사용하여 음악부터 음향 효과, 음성 해설까지 모든 것을 만들 수 있습니다.
9. 합성 데이터 생성 및 확대
합성 데이터 생성에는 원본 데이터 세트의 입력에서 고유한 데이터를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이는 기계 학습 모델을 훈련하기에 데이터가 충분하지 않거나 새로운 데이터를 얻기 어려울 때 유용합니다.
합성 데이터는 새로운 유형의 자동차나 가상의 생물 등 현실 세계에 존재하지 않는 물체의 이미지를 생성할 수 있습니다.
예를 들어 Dall-E는 변환기, 잠재 표현 모델, CLIP을 포함한 여러 모델을 사용하여 영어 구문을 코드로 번역합니다. 또한 이 코드는 이미지를 생성하고 주어진 문구와 얼마나 밀접한 관련이 있는지에 따라 기존 이미지의 순위를 매깁니다.
생성적 AI를 강화하는 데이터
생성적 AI를 생성하는 데 사용되는 기본 모델과 생성된 출력에는 비즈니스를 변경하거나 생성적 AI 도구를 구축하는 데 활용하는지 여부에 관계없이 결과의 품질과 정확성을 보장하기 위해 인간의 입력이 필요합니다.
또한 생성적 AI 솔루션은 법률, 의료, 금융 분야의 애플리케이션과 같은 도메인별 솔루션을 만들기 위해 인간의 경험이 필요합니다.
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