드디어 AI 기본법이 국회 본회의를 통과하였습니다. 이렇게 세계 두 번째로 빠르게 AI법제를 마련한 나라가 되었는데요. AI 기술의 발전으로 AI 는 빠른 속도로 우리의 일상에 스며들고 있습니다. 이 글에서는 생성형 AI 종류와 각 AI 모델들을 알기 쉽게 비교해보도록 하고, AI 를 탑재한 제품에는 어떠한 것들이 있는지 확인해 보도록 하겠습니다.
생성형 AI란?
이전의 AI 는 어떠한 패턴, 즉 규칙 등을 찾아내는데 중점을 두었다면, 최근에 많은 이슈가 되고 있는 생성형 AI 라는 것은 새로운 콘텐츠를 만들어내는 인공지능 기술입니다.
텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있습니다.
이 기술은 기존 데이터를 학습하여 그와 유사하면서도 새로운 결과물을 만들어냅니다.
기존 데이터를 학습한다고 하는데, 기존 데이터라는 것이 어떤 데이터 인가요? 바로 인터넷 정보, 뉴스, 학술 논문, 그림, 소설 등 인간이 창조해낸 모든 문서를 포함한 데이터 입니다.
주요 생성형 AI 모델
현재 시점에서 널리 사용되고 있는 AI 모델은 다음과 같습니다.
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
GPT는 그 유명한 샘알트만의 OpenAI에서 개발한 대표적인 언어 모델입니다. 가장 최신 버전인 GPT-4는 1750억 개의 매개변수를 가진 거대한 모델로, 텍스트 생성 능력이 뛰어납니다.
OpenAI 에 따르면, 초창기 버전인 GPT-1 를 개발하였고 뒤이어 GPT-2, GPT-3, GPT-4 까지 개발이 완료된 상태이며, 현재 GPT-5 는 개발 중에 있다고 합니다.
주요 특징:
– 자연스러운 대화 가능
– 다양한 문맥 이해력
– 창의적인 글쓰기 지원
활용 분야:
– 챗봇
– 콘텐츠 생성
– 코드 작성 보조
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT는 구글에서 개발한 양방향 언어 모델입니다. 문장의 앞뒤 맥락을 모두 고려하여 더 정확한 언어 이해가 가능합니다.
대중들에게 GPT 만큼 잘 알려져 있지 않지만, BERT 역시 초거대 언어모델(LLM)의 범주에 들어가는 거대 모델 입니다.
BERT 는 여전히 GPT가 커버하지 못하는 문맥 파악 등의 일들을 수행하고 있으며, 자연어처리 개발자들 사이에서 널리 사용되고 있습니다.
주요 특징:
– 문맥 파악 능력 우수
– 다국어 지원
– 검색 엔진 최적화에 유용
활용 분야:
– 검색 엔진
– 감정 분석
– 질의응답 시스템
Stable Diffusion
Stable Diffusion은 텍스트를 입력하면 그에 맞는 이미지를 생성하는 AI 모델입니다. 사용자의 상상력을 시각화 하는데 탁월한 성능을 보입니다.
주요 특징:
– 고품질 이미지 생성
– 다양한 스타일 구현 가능
– 빠른 처리 속도
활용 분야:
– 디자인 및 아트워크
– 광고 콘텐츠 제작
– 게임 그래픽 생성
생성형 AI 모델 비교
각 모델들은 고유한 특징과 장단점을 가지고 있습니다. 아래 표를 통해 주요 모델들을 비교해보겠습니다.
| 모델명 | 주요 기능 | 강점 | 약점 |
|---|---|---|---|
| GPT-4 | 텍스트 생성 | 다재다능한 언어 처리 | 높은 컴퓨팅 파워 요구 |
| BERT | 언어 이해 | 정확한 문맥 파악 | 생성 능력 제한적 |
| Stable Diffusion | 이미지 생성 | 창의적인 시각화 | 텍스트 처리 불가 |
생성형 AI 종류(제품)
생성형 AI 모델을 사용하는 공개된 소프트웨어와 웹 제품은 다양합니다. 각 모델의 특성에 맞춰 여러 산업에서 활용되고 있으며, 아래 그 주요 제품들 입니다.
1. Google Gemini (구글 제미나이)
Google의 Gemini 는 대화형 AI로, 웹에서 정보를 검색하고 사용자 질문에 대한 답변을 제공합니다. 최신 정보를 반영하여 고품질의 답변을 생성하는 데 중점을 둡니다.
2. ChatGPT (챗지피티)
OpenAI에서 개발한 ChatGPT는 자연어 처리에 특화된 모델로, 인간과 유사한 대화를 생성할 수 있습니다. 주로 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 코드 작성 보조 등에 사용됩니다.
3. DALL-E 2 (달리 2)
OpenAI의 DALL-E 2는 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 AI 모델입니다. 사용자는 간단한 텍스트 프롬프트를 입력하여 창의적인 이미지를 만들 수 있습니다.
4. GitHub Copilot (깃허브 코파일럿)
GitHub Copilot은 프로그래밍 코드 작성을 지원하는 AI 도구로, 개발자가 코드를 작성할 때 실시간으로 코드 조각을 제안합니다. 이는 OpenAI의 Codex 모델을 기반으로 합니다.
5. Jasper (제스퍼)
Jasper는 마케팅 콘텐츠와 블로그 포스트 작성을 지원하는 AI 도구입니다. 사용자가 입력한 주제에 대해 창의적인 글을 자동으로 생성해 줍니다.
6. Midjourney (미드저니)
Midjourney는 이미지 생성 AI로, 사용자가 제공하는 텍스트 프롬프트를 바탕으로 예술적이고 독창적인 이미지를 만들어냅니다. 주로 디자인 및 예술 분야에서 활용됩니다.
7. Synthesia (신디시아)
Synthesia는 비디오 콘텐츠를 생성하는 플랫폼으로, 사용자가 입력한 스크립트를 바탕으로 AI 아바타가 비디오를 제작합니다. 이는 교육 및 마케팅 분야에서 많이 사용됩니다.
8. Runway ML (런웨이 ML)
Runway ML은 다양한 생성형 AI 기능을 제공하는 플랫폼으로, 비디오 편집, 이미지 생성 및 스타일 전환 등의 작업을 지원합니다. 특히 아티스트와 콘텐츠 제작자들에게 인기가 높습니다.
9. Adobe Firefly (어도비 파이어플라이)
Adobe Firefly는 디자인 및 이미지 생성 도구로, 사용자에게 다양한 스타일의 이미지를 제공하며, 그래픽 디자인 작업에 유용합니다.
10. MarkovML (마코브ML)
MarkovML은 사용자가 코딩 없이도 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕는 플랫폼입니다. 고객 지원 및 콘텐츠 작성과 같은 반복 작업을 자동화하는 데 적합합니다.
이러한 제품들은 각기 다른 산업과 용도에 맞춰 설계되어 있으며, 생성형 AI를 활용하여 업무 효율성을 높이고, 창의력이 더해진 결과물을 제공하고 있습니다.
각 제품은 특정 요구 사항에 따라 최적화되어 있으며, 사용자에게 다양한 기능과 편리함을 제공합니다.
생성형 AI 활용 시 주의사항
생성형 AI는 강력한 도구이지만, 사용 시 주의해야 할 점들이 있습니다.
1. 저작권 문제 – AI가 생성한 콘텐츠의 저작권 문제에 유의해야 합니다.
2. 윤리적 사용 – 가짜 뉴스나 유해 콘텐츠 생성에 악용되지 않도록 주의가 필요합니다.
3. 편향적 데이터 사용 – AI 모델이 학습한 데이터가 다소 편향적임을 인지해야 합니다.
4. 인간의 역할 – AI는 도구일 뿐, 최종 판단과 책임은 인간에게 있음을 명심해야 합니다.
마치며
생성형 AI는 우리의 일과 생활을 크게 변화 시킬 잠재력을 가지고 있습니다. GPT, BERT, Stable Diffusion 등 다양한 모델들이 각자의 강점을 가지고 발전하고 있습니다.
이러한 기술을 이해하고 적절히 활용한다면, 우리의 창의성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있을 것입니다. 하지만 동시에 이 기술의 한계와 잠재적 위험성도 인지해야 합니다. 생성형 AI는 우리의 보조 도구일 뿐, 모든 것을 대체할 수는 없습니다. 인간의 판단력과 창의성, 그리고 윤리의식은 여전히 중요합니다.
앞으로 생성형 AI가 어떻게 발전하고 우리 사회를 변화시킬지 지켜보는 것은 매우 흥미로울 것 같습니다. 이 기술이 우리에게 가져다 줄 혜택을 최대화하면서도, 잠재적 위험은 최소화할 수 있도록 현명하게 활용해 나가야 할 것으로 생각됩니다.
함께 읽으면 좋은 글