안녕하세요, 생성형 AI 사용 기초를 함께 알아보겠습니다. 이 과정에서는 생성형 AI가 어떻게 작동하는지, 우리가 이걸 왜 배워야 하는지, 그리고 다양한 생성형 AI 도구들을 활용하여 이미지를 생성하고 텍스트를 작성하는 방법에 대해 배울 것입니다.
어떻게 작동합니까?
AI가 사용하는 두 가지 주요 기계 학습 개념이 있습니다.
- 첫 번째는 Generative Adversarial Network (GANs)입니다. 이것은 시각적 또는 멀티미디어 출력을 생성할 수 있는 기술로, 이미지와 언어 모두에서 사용됩니다. 예를 들어, Dall-E, Midjourney, Stable Diffusion과 같은 도구들은 모두 GANs를 활용하여 이미지를 생성합니다.
- 두 번째는 Transformer 기반 모델입니다. 이 모델들은 Generative Pre-trained Transformers (GPT)와 같은 기술을 사용합니다. GPT는 인터넷 데이터를 활용하여 텍스트를 생성하며, 웹사이트, 기사, 보도 자료, 백서, 심지어 코드까지 다양한 형태의 텍스트를 만들어낼 수 있습니다.
생성형 AI의 사용 사례
생성형 AI의 사용 사례는 매우 다양합니다. 이미지 생성에서는 일러스트레이션용 이미지, 사진 변환, 이미지를 이용한 다른 이미지 생성, 셀카, 색상 채색, 사진 보정 및 확대 등 다양한 사진 조작 기술을 배울 수 있습니다.
텍스트 생성과 코딩의 주요 사용 사례로는 GPT 및 기타 Transformer 기반 모델을 사용한 텍스트 생성이 있습니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 에세이를 작성하거나, 코드를 작성하는 데 사용할 수 있습니다.
이미지 생성의 예시
위 이미지는 Dall-E을 이용하여 생성된 이미지입니다. 첫 번째는 물고기가 담긴 그릇을 묘사한 이미지로, 귀여운 열대어의 3D 렌더링입니다. 두 번째는 원숭이 우주비행사의 고화질 사진입니다. 두 이미지 모두 Dall-E의 기술을 사용하여 생성되었습니다.
위 이미지는 Midjourney에서 생성한 이미지입니다. 첫 번째는 유럽의 자연을 배경으로 한 주방의 이미지이며, 두 번째는 해가 뜨는 아침 물을 반영하는 남자의 이미지를 묘사합니다. 이 이미지는 예술적 측면을 더 많이 보여줍니다.
텍스트 생성의 예시
“아이폰 출시와 관련하여 Steve Jobs의 관점에서 300단어 에세이를 작성해 주시겠습니까?”라는 프롬프트에 대해 AI가 Steve Jobs의 글쓰기 스타일을 모방하여 작성한 텍스트입니다. AI는 인터넷 정보를 활용하여 이러한 텍스트를 생성합니다.
“텍스트 파일에서 주소를 구문 분석하고 정규식을 사용하여 Python 스크립트를 작성해 주세요.”라는 프롬프트에 대해 AI가 Python 코드 스니펫을 생성합니다. 이 코드는 주로 인터넷의 코드 예시, Stack Overflow 또는 GitHub에서 가져온 정보를 바탕으로 작성됩니다.
한 가지 유의할 점은 AI가 생성한 코드가 항상 원하는 것과 정확히 일치하지 않을 수 있다는 것입니다. 따라서 코드를 제대로 작동시키기 위해서는 몇 가지 수정이 필요할 수 있습니다.
그런데 왜 생성형 AI를 배워야 하는지 궁금하시죠? 그 이유를 차근차근 설명드리겠습니다.
생성형 AI 사용법을 배워야 하는 이유
AI와 일상 작업 자동화
생성형 AI는 일상적인 작업을 자동화하는 데 매우 유용합니다. ChatGPT, Stable Diffusion, Adobe Firefly, GitHub Copilot, Bard 등과 같은 도구들은 매우 인간적인 방식으로 AI와 상호 작용할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 자연스러운 대화를 통해 콘텐츠를 만들고 일상적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI를 사용하여 이미지, 텍스트, 블로그 게시물, 이메일 코드 등을 생성할 수 있습니다.
혁신적인 인터페이스
20년 전과 비교했을 때, 가장 큰 혁신은 우리가 AI와 상호 작용하는 방식입니다. 예전에는 컴퓨터에서 프로그램을 실행해야 했지만, 이제는 인간이 AI와 자연어로 상호 작용할 수 있게 되었습니다. 이는 마치 iPhone 세대 교체 순간과도 같습니다.
복잡한 문제들을 처리
생성형 AI의 역사는 비교적 짧지만, 빠르게 발전해왔습니다. 10년 전, 최초의 컨볼루션 신경망 중 하나인 AlexNet이 이미지를 처리할 수 있었고, 이는 컴퓨터 비전의 기초가 되었습니다. 이후 GANs와 같은 현대적인 아키텍처가 등장하면서 Midjourney와 Adobe Firefly와 같은 도구들이 개발되었습니다. 또한, AlphaGo와 같은 신경망 모델이 등장하여 인간보다 더 복잡한 게임을 처리할 수 있게 되었습니다.
트랜스포머 아키텍처
오늘날의 생성형 AI는 주로 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. Google에서 처음 개발한 이 아키텍처는 GPT-1, BERT, GPT-2, GPT-3, 그리고 이제는 ChatGPT와 Bard로 이어졌습니다. 이 기술들은 텍스트 생성, 이미지 생성 등 다양한 분야에서 혁신을 이루고 있습니다.
경제적 영향
McKinsey 연구에 따르면, 생성형 AI는 매년 2.6조에서 4.4조 달러의 경제적 가치를 창출할 수 있습니다. 이는 영국의 전체 GDP보다 많은 금액입니다. 생성형 AI는 마케팅, 영업, 소프트웨어 엔지니어링, R&D, 고객 운영 등 다양한 산업에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, GitHub Copilot은 개발자의 생산성을 25% 이상 향상시켰으며, 고객 서비스에서도 AI를 통해 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
생성형 AI의 활용 사례
생성형 AI는 다양한 산업에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅에서는 AI를 사용하여 콘텐츠를 빠르게 생성하고, 블로그 게시물, 이메일, 디지털 제작 등을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한, SEO 작업, 제품 검색, 개인화된 검색 결과 제공 등에도 활용됩니다.
AI와 인간의 협력
생성형 AI의 초기 및 후기 시나리오가 예상보다 5년 앞당겨져 이미 경제에 영향을 미치고 있습니다. 원래 2040년에 일어날 것으로 예상된 변화가 오늘날 이미 일어나고 있습니다.
이 변화는 주로 고임금 직업을 가진 사람들에게 큰 영향을 미칠 것입니다. 특히 사무직 근로자들이 생성형 AI를 사용하여 업무를 보조받을 수 있는 곳에서 가장 큰 변화를 느끼게 될 것입니다. 이는 저임금 일자리에 영향을 미쳤던 이전 예측과는 다른 양상입니다. 이제 생성형 AI는 기본 작업을 자동화하는 것보다 지식 작업을 보조하는 데 더 큰 역할을 하고 있습니다.
생성형 AI는 많은 것을 할 수 있지만, 인간을 완전히 대체할 수는 없습니다. 인간은 AI가 생성한 결과물을 지시하고 검토해야 하며, AI는 반복적이고 일상적인 작업을 자동화할 수 있습니다. AI의 기능을 이해하고 이를 적절히 활용하는 것이 중요합니다.
이것이 바로 생성형 AI를 배워야 하는 이유입니다. 계속해서 학습하고 성장해나갑시다! 🚀🚀🚀