‘생성형 인공 지능’ 또는 ‘AI’라는 용어는 새로운 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드 및 시뮬레이션을 생성하는 알고리즘을 설명합니다. 이미지 생성기, Q&A, 일정 관리, 요약 등 간단한 작업부터 복잡한 작업까지 멀티태스킹이 가능한 대규모 언어 모델이 생성형 AI의 기반이 됩니다.
DALL-E 이미지 생성 모델과 챗GPT는 가장 잘 알려진 제너레이티브 AI 애플리케이션 사례입니다. 이러한 AI 모델은 예제 데이터가 거의 없기 때문에 특정 사용 사례에 맞게 맞춤화할 수 있으며 학습이 거의 필요하지 않습니다. AI는 그 자체만으로도 오늘날 기업에게 큰 힘이 됩니다. 비즈니스 운영은 제너레이티브 AI에 의해 형성됩니다.
여러 IT 기업과 연구에 따르면 AI와 자동화는 효율성과 혁신을 지원합니다. 4,300명의 IT 관리자 및 전문가를 대상으로 설문조사를 실시한 Salesforce의 분석에 따르면 제너레이티브 AI는 현재 널리 사용되고 있는 것으로 나타났습니다.
IT 임원의 86%는 향후 비즈니스에서 제너레이티브 AI가 널리 사용될 것이라고 답했습니다. 63개의 사용 사례를 분석한 McKinsey의 분석에 따르면, 제너레이티브 AI는 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러의 매출을 창출할 수 있을 것으로 예상됩니다.
제너레이티브 AI의 시장 구조
Statista에 따르면 2024년까지 AI 시장은 3,059억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 2024년부터 2030년까지 이 시장은 15.83%의 연평균 성장률(CAGR)로 발전하여 총 7,388억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
산업 및 서비스 로봇, 자율 및 감각 기술, 이미지, 음성, 얼굴 인식을 포함하는 컴퓨터 비전은 인공지능의 세 가지 하위 카테고리입니다.
음성 인식
2024년까지 음성 인식 시장은 85억 3,000만 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 2024년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 14.84%로 성장하여 195억 7천만 달러 규모에 달할 것으로 예상됩니다. 2024년 미국 시장은 30억 3,900만 달러로 세계에서 가장 큰 시장이 될 것으로 예상됩니다.
이미지 인식
이미지 인식 시장은 2030년 210억 7천만 달러 규모로 2024년 전망치인 120억 3천만 달러에서 9.79% 성장할 것으로 예상됩니다. 2024년 시장 규모는 43억 4,800만 달러로 예상되며, 미국이 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
얼굴 인식
얼굴 인식 시장은 2024년 57억 1,100만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2030년까지 10.40%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장하여 103억 4,000만 달러 규모에 달할 것으로 전망됩니다. 2024년에는 미국 시장이 20억 6,000만 달러로 세계에서 가장 큰 시장이 될 것으로 예상됩니다.
딥러닝 알고리즘과 신경망은 제너레이티브 AI에 사용되는 많은 방법 중 두 가지입니다. 이러한 방법은 트렌드를 찾아내어 새로운 결과를 만들어내는 데 사용됩니다.
제너레이티브 AI는 어떻게 작동하나요?
텍스트, 이미지, 영상 등으로 구성된 상당한 규모의 데이터 세트가 학습 중에 생성 모델에 공급됩니다. 이 모델은 내용을 이해하기 위해 입력 데이터의 관계와 패턴을 조사합니다. 그런 다음 학습된 확률 분포에서 샘플을 추출하여 새로운 데이터를 생성하는 동시에 출력의 정밀도를 높이기 위해 매개변수를 지속적으로 수정합니다.
모델은 추론하는 동안 출력의 오류를 수정합니다. 이를 통해 사용자의 요구에 더 적합하고 현실적인 결과를 도출할 수 있습니다.
트랜스포머 기반, 흐름 기반, GAN 및 VAE 모델은 가장 널리 사용되는 생성 AI 모델 중 일부입니다.
특정 요구 사항과 목표가 있는 특정 작업의 경우 적절한 모델을 선택하는 것이 필수적입니다. 제너레이티브 AI 모델은 서로 다릅니다. 한 모델은 정확한 응답을 생성하는 데 탁월한 반면, 다른 모델은 뛰어난 이미지를 생성하는 데 탁월할 수 있습니다. AI 시스템의 전반적인 성능을 높이고 원하는 결과를 달성하기 위해 모델을 개선하고 조정할 수 있습니다.
DALL E와 챗GPT 란 무엇인가요?
거의 모든 쿼리에 대한 답변을 제공할 수 있기 때문에 많은 사람들이 Generative Pre-Trained Transformer의 약자인 챗GPT 에 대해 이야기하고 있습니다. 지금까지 가장 정교한 AI 챗봇이라는 호평을 받으며 2022년 11월 오픈AI 에서 공개 테스트를 시작했습니다.
출시 첫 5일 만에 100만 명 이상의 사용자가 등록하면서 인기가 치솟았습니다. 온라인 사용자들은 코딩, 인터넷 검색, 대학 수준의 에세이 작성, 시 작문, 심지어 지나칠 정도로 영리한 농담까지 할 수 있는 능력 등 챗GPT 의 다재다능함을 입증해 주었습니다. 동시에 대학교수, 카피라이터 등 다양한 콘텐츠 제작자들이 이 기술을 매력적이면서도 어렵게 느끼고 있습니다.
이러한 우려에도 불구하고 챗GPT 와 더 큰 규모의 인공지능 및 머신러닝 기술의 긍정적인 잠재력은 분명합니다. 이러한 기술은 처음 도입된 이후 정확한 일기 예보 생성, 의료 이미지 해석 등 여러 분야에서 크게 발전했습니다.
2022년 맥킨지 보고서에 따르면 지난 5년 동안 AI 도입이 두 배 이상 증가했으며, 이 기술에 대한 투자도 계속 증가하고 있습니다. AI 기반 예술을 제작하는 챗GPT 와 DALL E와 같은 생성형 AI 도구로 인해 수많은 전문 직업이 재정의될 것입니다. 하지만 그 효과와 관련 위험성은 아직 완전히 밝혀지지 않았습니다.
결과물의 수준
특히 사용자 중심 애플리케이션에서는 제너레이티브 모델의 출력 품질이 매우 중요합니다. 예를 들어, 음성 제작 품질이 좋지 않으면 해석하기 어려운 결과가 나올 수 있습니다. 이와 유사하게 이미지 생성은 원본과 거의 동일한 이미지를 생성하여 원활한 경험을 보장하는 것을 목표로 합니다.
모델의 가변성
생성 모델은 고품질의 결과물을 생성하는 것 외에도 데이터 표현의 다양성을 전달해야 합니다. 이를 위해서는 결과물의 품질은 유지하면서 덜 일반적인 패턴을 포착하여 생성된 모델의 편향을 최소화해야 합니다.
생성 속도
생성 모델이 결과물을 생성하는 속도는 실시간 사진 편집이나 즉석 콘텐츠 생성 등 실시간 상호 작용이 필요한 애플리케이션에서 중요한 성능 지표입니다. 동적인 상황에서 제너레이티브 AI가 유용하고 효과적이려면 빠른 빌드 시간이 필수적입니다.
제너레이티브 인공 지능의 이점
기존 콘텐츠를 해독하고 이해하면서 새로운 자료를 제작할 수 있는 제너레이티브 AI의 잠재력은 혁신적입니다. 기업의 모든 측면이 제너레이티브 AI의 다양한 이점을 활용할 수 있으며, 개발자들은 항상 이 기술을 사용하여 운영을 개선할 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 이를 통해 기업은 고객 만족도, 수익성, 생산성 및 프로세스 효율성을 높일 수 있습니다. AI 생성:
- 반복적인 프로세스를 자동화하여 간소화하고 직원들이 더 어려운 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 합니다.
- 철저한 데이터 분석을 통해 실행 가능한 예측과 인사이트를 도출하여 정보에 입각한 전략적 의사결정을 지원합니다.
- 새로운 상품과 서비스 개발을 장려하여 경쟁에서 앞서 나가세요.
- 사용자별 데이터를 기반으로 한 제너레이티브 모델로 경험을 맞춤화함으로써 소비자 참여를 높일 수 있습니다.
제너레이티브 AI 애플리케이션
제너레이티브 AI는 현재 여러 산업에 혁신을 가져오는 데 사용되고 있습니다. 다음은 제너레이티브 인공지능이 활용되고 있는 몇 가지 산업 분야입니다.
자동차 산업
자동차 업계에서는 자동차 설계 및 테스트를 혁신하기 위해 제너레이티브 AI를 활용하고 있습니다. 복잡한 3D 모델과 시뮬레이션을 생성하고 합성 데이터를 활용하여 자율 주행 시스템 개발을 개선하고 차량 개발을 발전시키고 있습니다.
운송 및 물류
이 업계에서는 위성 이미지를 복잡한 지도 표현으로 변환하고, 위치 기반 서비스의 정밀도를 높이며, 정시 배송을 위한 경로 계획을 간소화함으로써 제너레이티브 AI의 이점을 누리고 있습니다.
의학 연구
의학 연구 분야에서 제너레이티브 AI는 약물을 위한 새로운 단백질 서열을 찾는 과정을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 의료 분야의 전사, 코딩, 의학 이미지 분석, 유전자 조사 등 다양한 프로세스를 간소화하여 의료 과학의 혁신과 효율성을 가속화합니다.
엔터테인먼트 분야
제너레이티브 AI는 비디오 게임, 영화, 애니메이션, 가상 세계 콘텐츠 제작에 혁신을 불러일으키고 있습니다. 크리에이티브 프로세스를 간소화하여 세계 구축 및 몰입형 경험 개발의 효율성과 창의성을 높여줍니다.
마케팅
정확한 고객 세분화가 가능하고 소비자가 광고에 어떻게 반응할지 예측할 수 있기 때문에 제너레이티브 AI는 마케팅에 필수적입니다. 또한 아웃바운드 마케팅 커뮤니케이션을 위한 인공지능 데이터를 생성함으로써 교차 판매 및 상향 판매 전략을 개선할 수 있습니다.
제너레이티브 AI 제작 및 활용의 과제
혁신의 최전선에 있는 제너레이티브 AI 시스템에도 도전 과제가 없는 것은 아닙니다. 다음은 기업과 개발자가 제너레이티브 AI를 활용할 때 직면하는 몇 가지 주요 장애물입니다:
연산에 대한 높은 필요성
제너레이티브 AI 모델 구축에는 많은 리소스가 필요합니다. 이러한 모델은 수십억 개의 매개변수를 처리하고 방대한 양의 데이터를 학습시키기 위해 많은 GPU 처리 능력과 많은 메모리가 필요한 복잡한 알고리즘을 기반으로 구축됩니다. 이러한 정교한 계산 리소스가 필요하기 때문에 대규모의 재정적, 기술적 지출이 필요하며, 이는 소규모 조직이나 개인이 자체 기술을 개발하는 데 제한이 될 수 있습니다.
데이터의 가용성 및 품질
제너레이티브 AI가 제대로 작동하려면 객관적인 고품질 데이터에 대한 액세스가 필요합니다. 매일 생성되는 방대한 양의 데이터에서도 학습에 적합한 데이터 세트를 찾는 것은 쉽지 않습니다. 3D 에셋 제작과 같은 일부 영역에서는 데이터 부족으로 인해 AI 기술을 확장하고 발전시키는 데 어려움을 겪고 있습니다. 효과적인 데이터 사용은 지적 재산권 침해를 방지하기 위한 데이터 라이선스 협상의 미묘한 차이로 인해 더욱 복잡해집니다.
결론
고용의 미래는 제너레이티브 AI에 의해 주도될 것입니다. 제너레이티브 AI가 모든 분야에 빠르게 스며들면서 기회와 위협의 환경이 빠르게 변화할 것입니다. 새로운 사용 사례와 모델이 정기적으로 등장함에 따라 규제 환경도 변화할 것으로 예상됩니다. 제너레이티브 AI를 사용하는 기업은 위험을 성공적으로 관리하고 가능성을 포착하기 위해 이러한 변화를 인지하고 있어야 합니다.
자주 묻는 질문 (FAQs)
제너레이티브 AI의 주요 목적은 무엇인가요?
제너레이티브 AI는 다양한 입력을 텍스트, 이미지, 사운드, 애니메이션, 3D 모델과 같은 다양한 출력으로 변환하여 새로운 콘텐츠를 신속하게 제작할 수 있도록 설계되었습니다. 이 기능은 데이터 상호 작용과 콘텐츠 생성을 위한 광범위한 애플리케이션을 가능하게 합니다.
제너레이티브 AI는 소셜 미디어에 어떤 영향을 미치나요?
제너레이티브 AI는 사용자 행동, 선호도, 이전 상호 작용을 기반으로 개인화된 콘텐츠를 제작하여 소셜 미디어 플랫폼을 향상시킵니다. 이 기술은 개인별로 공감을 불러일으키는 독특하고 매력적인 콘텐츠를 생성하여 사용자 경험을 풍부하게 해줍니다.
제너레이티브 AI는 어떤 비즈니스 문제를 해결할 수 있나요?
제너레이티브 AI는 콘텐츠 제작 병목 현상을 없애고 디자인 및 프로토타입 제작의 혁신을 촉진함으로써 빠르게 변화하는 소비자 선호도에 적응하는 데 따르는 문제를 해결합니다. 이를 통해 기업은 데이터 기반의 인사이트를 활용하여 전략적 의사결정을 내릴 수 있습니다.
제너레이티브 AI의 미래는 어떻게 될까요?
대화형 AI가 엔터프라이즈 애플리케이션에 빠르게 통합될 것이라는 예측과 함께 비즈니스 환경은 제너레이티브 AI를 통해 변혁을 맞이할 준비가 되어 있습니다. Gartner에 따르면 2024년까지 엔터프라이즈 소프트웨어의 40%가 대화형 AI 기능을 포함할 것으로 예상되는데, 이는 2020년의 5% 미만에서 증가한 수치입니다.
제너레이티브 AI가 위협이 될까요?
제너레이티브 AI는 상당한 잠재력을 제공하지만, 오용을 방지하고 윤리적인 배포를 보장하기 위해 책임감 있게 관리해야 하는 과제도 수반합니다. 가장 큰 우려 사항 중 하나는 이러한 AI 모델을 학습시키는 데 필요한 광범위한 컴퓨팅 리소스로, 상당한 전력과 스토리지 용량이 필요합니다.
