생성형 인공지능의 장점과 단점

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 이용자의 특정한 요구에 따라 문서, 이미지, 영상, 음성 등

다양한 형태의 새로운 콘텐츠를 생성해내는 기술을

생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence)이라고 하죠.

텍스트를 생성하는 챗GPT를 비롯해

이미지를 생성하는 달리(Dall·E), 오디오를 생성하는 사운드로우(Soundraw),

동영상을 생성하는 인비디오 등 다양한 생성형 인공지능 서비스가 이용되고 있습니다. 

© Tung Nguyen

'인공지능'이라는 단어는 우리에게

높은 정확성, 완전성, 무결성의 느낌을 주는데요,

인공지능 기술에도 장단점이 있으며, 기술적 한계도 존재합니다.

인공지능도 미디어 기술의 한 종류이며,

한계와 단점이 존재한다는 사실을 인식하면

인공지능을 어떻게 활용하는 것이

우리의 삶을 건강하고 편리하게 만들 수 있는지 고민할 수 있게 됩니다.

인공지능 시대를 살아가기 위해서는

인공지능 기술이 가진 특성을 잘 이해해서 장점을 극대화하고,

단점을 보완하기 위해 정보의 정확성과 진실성을 확인하는

비판적 사고 역량이 필요합니다.

그럼, 생성형 인공지능의 장점과 단점을 알아볼까요?

[생성형 인공지능의 장점]

© Unsplash의Markus Spiske

① 방대한 양의 정보를 빠르게 분석할 수 있다.

© Unsplash의Scott Graham

② 이용자의 필요에 맞는 맞춤형 정보를 얻을 수 있다.

© Unsplash의Kevin Ku

③ 정보를 얻는 데 필요한 시간적/경제적 비용을 줄일 수 있다.

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[생성형 인공지능의 단점]

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① 이용자가 요구하는 내용에 한정되는

빅데이터를 분석해 결과를 도출한다.

© NoName13, pixabay

② 빅데이터의 분석 대상이 되는 정보가

일관되게 정확하고 완전한지 보장할 수 없다.

© Tumisu, pixabay

③ 인공지능의 알고리즘이 어떻게 설계되었는지 이용자가 알 수 없다.

©  Gerd Altmann, pixabay

④ 알고리즘 설계자의 의도에 따라 다른 결과가 도출 될 수 있다.

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[참고 자료]

 최종선, "생성형 AI시대, 허위정보의 사례와 위험성 - AI 제공 정보는 비판적 수용, 관련 법제도 마련 시급해", <미디어리터러시> 2023년 겨울호, vol. 27, p.6-11.