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1. 생성형 AI란 무엇일까?
생성형 AI는 학습한 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능을 의미한답니다. 기존의 AI가 데이터를 분석하거나 결과를 예측하는 데 초점이 맞춰져 있었다면, 생성형 AI는 창의적인 콘텐츠를 만들어내는 능력을 가진 기술로 발전했습니다. 그래서 생성형 AI는 글도 쓸 수 있고, 그림도 그릴 수 있고 심지어 영상도 제작할 수 있죠. 최근 공개된 OpenAI사의 Sora가 바로 영상을 제작하는 대표적 생성형 AI죠.
생성형 AI가 이렇게 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 비결은 바로 "딥러닝"입니다. 이전 글에서도 소개했던 딥러닝은 사람의 뇌를 본떠 설계한 인공신경망을 이용해 방대한 데이터를 학습합니다. 그렇기에 생성형 AI는 단순히 정답을 찾는 것이 아니라, 학습한 데이터를 바탕으로 새로운 조합을 만들어내는 능력을 가질 수 있는 것이죠.
예를 들어, 사용자가 생성형 AI에게 "바닷가에서 책을 읽고 있는 아이의 그림을 그려줘"라고 요청한다면, 생성형 AI는 수많은 바닷가와 아이의 이미지를 학습한 결과를 바탕으로 완전히 새로운 그림을 만들어 낸답니다. 또한 "오늘의 날씨를 주제로 시를 써줘"라는 요청을 하면 생성형 AI가 시적인 문장도 만들어내는데 창의력까지 갖춘 모습을 발견할 수 있죠. 이런 능력 덕분에 생성형 AI는 예술, 창작, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있답니다.
2. 생성형 AI에서 "생성형"이 의미하는 것은?
생성형 AI에서 "생성형"이 의미하는 것은 무엇일까요? 사실 이 "생성형"은 번역이 만들어낸 용어인데요. Generative AI가 우리말로 번역되면서 생성형 AI가 된 것이죠. 이 Generative는 새로운 것을 만들어내는 능력을 의미합니다. 생성형 AI의 대표인 ChatGPT의 G가 의미하는 것도 바로 Generative이죠.
기존의 AI는 데이터를 분석하거나, 주어진 정보로 결론을 내리는 것에 주로 초점이 맞춰져 있었죠. 예를 들어, 기존 AI는 "이 사진이 고양이인지 강아지인지 판별해 줘"라는 질문에 정확한 답을 찾을 수 있습니다. 하지만 새로운 고양이 사진을 그리거나 강아지의 모습을 상상해 내는 것은 하지 못했죠.
생성형 AI(Generative AI)는 단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어서, 데이터를 활용해 창작물을 만들어 낼 수 있답니다. 이를 더 쉽게 이해하기 위해 사람의 창작 과정을 떠올려볼까요? 사람은 그림을 그리기 위해 머릿속에 있는 이미지나 자신의 경험을 조합해서 새로운 장면을 그려냅니다. 생성형 AI도 이와 유사하게 작동하는데, 학습한 수많은 데이터를 활용하여 인공신경망에 저장한 정보를 조합하고 변형하여 새로운 결과물을 창작하고 생성해 냅니다.
예를 들어, 여러분이 생성형 AI에게 "우주를 배경으로 고양이가 커피를 마시는 그림을 그려줘"라고 요청한다고 가정해봅시다. 이러한 사용자의 요청에 생성형 AI는 우주, 고양이, 커피라는 각각의 요소를 학습한 데이터를 기반으로 조합하고, 마치 상상하듯 새로운 그림을 만들어냅니다. 이런 창작 능력이 바로 생성형 AI가 가진 가장 큰 특징입니다.
3. 생성형 AI도 거짓말을 할까요?(할루시네이션)
생성형 AI가 새로운 것을 창작해낸다면... 혹시 생성형 AI가 거짓말을 하지는 않을까요? 이런 생각해본 적 없으신가요? 사람들은 흔히 인공지능은 완벽하고 사실만을 말할 것이라고 생각하죠. 하지만 놀랍게도 생성형 AI도 사람처럼 "거짓말"을 할 수 있습니다. 물론 AI가 의도적으로 사람을 속이려고 하는 건 아니겠지만, 학습한 데이터와 작동 방식의 한계 때문에 창작하는 과정에서 잘못된 정보를 만들어낼 수 있답니다.
예를 들어, 생성형 AI에게 "세계에서 가장 긴 강이 어디야?"라고 물었을 때, AI가 정확히 "아마존강"이라고 답하지 않고 "나일강"이라고 말할 수도 있습니다. 이것은 AI가 학습한 데이터가 충분히 정확하지 않거나, 특정 질문에 대한 정보를 혼동했기 때문입니다. 이런 상황에서 AI가 생성하는 답변은 사실이 아니더라도, 아주 그럴듯하게 보일 수 있죠.
이런 현상을 할루시네이션(Hallucination)이라고 합니다. 생성형 AI는 학습한 데이터를 조합해 새로운 결과를 만들어내기 때문에, 잘못된 정보를 마치 진짜처럼 보이게 할 수도 있다는 것이죠. 우리나라에서 가장 유명한 할루시네이션은 "세종대왕 맥북 사건"이 유명하죠. 이미 하나의 밈이 되어 떠돌고 있으니까요 ㅎㅎㅎ
생성형 AI를 사용할 때 할루시네이션 현상이 나타난다고 해서 생성형 AI를 쓰지 말아야 할까요? 그건 아닙니다. 오히려 생성형 AI를 사용할 때 인공지능이 생성한 모든 정보를 맹신하기보다는, 비판적 사고력을 발휘하여 사실 여부를 한 번 더 확인하는 습관이 필요합니다.
이번 글에서는 생성형 AI에 대해 알아봤습니다. 최대한 쉽게 설명해봤는데 잘 이해가 되셨나요? 궁금한 점이 있으시다면 댓글에 남겨주세요. 그럼 다음 글에서 만나요!