전통적인 AI와 생성형 AI
인공 지능은 실제로 1950년대부터 있었지만 , 모든 규모의 기업이 이 기술을 활용할 수 있게 된 것은 최근에 들어서였습니다. 대략 2017년부터 기업체에서 AI를 활용하기 시작했는데, 이제는 AI를 거의 모든 부문에서 활용하고 있습니다.
이제 막 대중은 AI에 적응하기 시작했는데, 생성형AI 가 나오면서, 또 다시 적응해야 할 필요가 생겼습니다.
지금 우리는 불가 십년 동안 상당한 빠른 변화를 겪고 있습니다.
생성형 AI는 인간이 만든 콘텐츠와 유사한 새로운 데이터를 자동으로 생성함으로써 기존 전통적인 AI를 완전히 넘어서고 있습니다.
이미지 생성, 텍스트 생성, 음악 작곡, 비디오 합성 등을 포함하여 다양한 산업과 도메인에 걸쳐 수많은 분야에서 실험되어 지고 있습니다. 그러면, "생성 AI"와 "전통적 AI"라는 용어사이에 그 의미를 명확하게 하고자
이러한 유형의 인공 지능이 무엇이 다른지, 그리고 어떤 특징이 있는 지 살펴보겠습니다.
1. 전통적인 AI vs 생성형 AI
1.1 기존 AI 시장
기존 AI(인공지능)는 특정 작업이나 문제를 해결하기 위해 설계된 시스템으로, 주로 규칙 기반 시스템, 머신러닝, 그리고 딥러닝 모델에 의존합니다. 기존 AI의 주요 특징은 다음과 같습니다.
규칙 기반 시스템: 초기 AI 시스템은 전문가 지식을 바탕으로 설정된 규칙에 따라 작동했습니다. 이러한 시스템은 주로 명확하게 정의된 규칙과 로직에 따라 문제를 해결하며, 데이터가 변경될 때마다 규칙을 수정해야 했습니다.
머신러닝 모델: 머신러닝(ML)은 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 예측 및 분류를 수행하는 기술입니다. 기존 머신러닝 모델은 주로 지도 학습(Supervised Learning)을 사용하여 라벨이 있는 데이터를 기반으로 학습합니다. 이 모델들은 특정 데이터셋에 대해 최적화되어 있으며, 새로운 유형의 데이터에는 적응력이 떨어질 수 있습니다.
딥러닝: 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 신경망(Neural Network)을 사용하여 데이터의 복잡한 패턴과 구조를 학습합니다. 딥러닝 모델은 다층 구조를 가진 신경망을 통해 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 작업에서 높은 성능을 발휘합니다. 딥러닝의 발전은 데이터와 계산 자원이 증가하면서 가능해졌으며, 기존 머신러닝 모델에 비해 더 높은 정확도와 일반화 성능을 제공합니다.
좁은 범위의 적용: 기존 AI 시스템은 특정 도메인이나 작업에 특화되어 있으며, 예를 들어 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 이들 시스템은 해당 작업에 대해 높은 정확도를 가지지만, 다른 도메인으로의 전환이 어렵습니다.
모델의 규모와 복잡성: 초기 AI 모델들은 상대적으로 작은 규모였으며, 제한된 계산 자원과 데이터에 의존했습니다. 모델의 훈련과 운영은 높은 비용과 시간이 소요되었습니다. 딥러닝 모델은 대량의 데이터와 강력한 계산 자원을 필요로 하며, 이로 인해 더 복잡한 구조와 높은 성능을 가지게 됩니다.
1.2 생성형 AI 시대의 도래
생성형 AI(Generative AI)의 도래는 기존 AI 기술에 중요한 변화를 가져왔습니다. 주요 차별점과 변화는 다음과 같습니다.
자연어 처리의 혁신: 생성형 AI는 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 자연어 처리(NLP)의 혁신을 가져왔습니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 능력을 가지며, 이전의 AI 시스템보다 훨씬 더 인간에 가까운 대화를 가능하게 합니다. 이러한 모델은 다양한 주제에 대해 응답할 수 있으며, 단일 모델로 다수의 작업을 수행할 수 있습니다. (요약,번역,글 작성 등)
데이터의 활용: 생성형 AI는 대량의 비정형 데이터(텍스트, 이미지 등)를 학습하여 패턴을 이해하고 창의적인 작업을 수행할 수 있습니다. 기존 AI가 주로 구조화된 데이터를 다루었던 반면, 생성형 AI는 비정형 데이터를 활용하여 더 다양한 형태의 콘텐츠를 분석 및 생성합니다.
다목적 모델: 생성형 AI는 하나의 모델이 여러 작업을 수행할 수 있는 다목적 특성을 가지고 있습니다. 예를 들어, LLM은 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 기존의 AI 시스템이 각 작업을 위해 별도의 모델을 필요로 했던 것과 대조적입니다.
모델의 규모와 성능: 생성형 AI는 수십억 개의 파라미터를 가진 대형 모델을 사용하여 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이 모델들은 대량의 데이터와 강력한 계산 자원을 바탕으로 학습되며, 이전 AI 모델에 비해 높은 정확도와 응답 품질을 제공합니다.
적응성과 유연성: 생성형 AI 모델은 훈련된 데이터와 특정 도메인에 국한되지 않고, 새로운 데이터와 도메인에 빠르게 적응할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이는 기존 AI 시스템이 새로운 데이터에 적응하는 데 오랜 시간이 걸렸던 것과 비교되는 점입니다.
창의성의 영역: 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 미드저니(Midjourney)와 같은 생성형 이미지 모델은 새로운 이미지를 창조하는 능력을 가지고 있으며, 이는 기존 AI가 주로 데이터 분석과 예측에 집중했던 것과 차별화되는 점입니다.
생성형 AI는 기존 AI 기술의 한계를 넘어서며, 더 높은 수준의 이해도, 창의성, 적응성을 제공하고 있습니다. 이러한 변화는 AI의 적용 범위를 넓히고, 새로운 가능성을 열어주며, 다양한 산업 분야에서의 활용을 촉진하고 있습니다. 그런데, 주의할 점이 있습니다. 어떠한 기술이든 마찬가지로, 기술을 어두운 곳에 쓰는 사례가 뉴스기사를 통해 접할 수 있습니다. (딥페이크 문제 등)
다음은 생성형AI 의 문제점과 한계에 대해서 살펴보겠습니다.
2. 생성 AI의 문제점와 한계
2.1 윤리적 문제
생성 AI의 이용에는 윤리적인 우려가 많이 존재합니다. 예를 들어, 딥페이크 기술을 사용하여 가짜 영상과 음성을 만들고 잘못된 정보를 퍼뜨릴 수 있습니다. 이러한 기술은 개인의 프라이버시를 침해하고 사회의 신뢰를 해칠 위험이 있습니다. 또한 생성 AI가 작성하는 콘텐츠가 저작권을 침해할 수 있으며 법적, 사회적 문제로 발전할 수 있습니다. 따라서 생성 AI의 개발과 이용에는 윤리 가이드라인의 수립과 엄수가 필수적이다.
2.2 기술의 한계
현재 생성 AI에는 몇 가지 기술적 한계가 있습니다. 첫째, 현실적이고 고품질의 제품을 만들려면 엄청난 계산 리소스와 데이터가 필요합니다. 이것은 중소기업과 개인 개발자에게 큰 장애물입니다. 또한 생성 AI가 학습하는 데이터 세트에 바이어스(bias)가 포함되어 있는 경우, 그 바이어스가 제품에도 반영되어 버릴 가능성이 있습니다. 이로 인해 공정성과 다양성이 부족한 콘텐츠가 발생할 위험이 있습니다. 예를 들어, 우익단체나 나치를 옹호하는 글로 학습될 경우 글 생성시 편향된 정치글이 생성될 위험요소가 있습니다.
2.3 미래 전망
기술적 한계를 극복하기 위해 연구자들은 새로운 알고리즘과 모델을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들면, 지도학습이나 강화 학습의 기술을 응용하는 것으로, 생성 AI의 효율을 향상시키는 시도가 진행되고 있습니다. 또한 데이터 세트의 바이어스를 제거하는 방법도 연구되었습니다. 이를 통해 보다 공정하고 다양성이 풍부한 콘텐츠 생성이 기대됩니다. 또한, 생성 AI의 사회적 영향을 평가하고 적절한 법규와 윤리 가이드라인을 정비함으로써 안전하고 신뢰할 수 있는 생성 AI의 이용이 추진될 것입니다.
마치며
생성 AI는 전통적인AI 에서 발전된 대량의 데이터에서 새로운 데이터를 생성하는 능력까지 가진 인공 지능 기술입니다. 텍스트 생성, 이미지 생성, 음성 생성 등 다양한 분야에서 응용되고 있으며, 비즈니스, 크리에이티브, 교육, 의료 등 다양한 영역에서 그 가능성을 발휘하고 있습니다. 그러나 생성 AI의 이용에는 윤리적인 문제나 기술적인 한계가 존재하고 이러한 과제를 해결하기 위한 노력이 필요하다. 기술이 진화함에 따라 생성 AI는 점점 더 첨단 작업을 수행하고 사회와 경제에 큰 영향을 줄 것으로 기대되고 있습니다.
[ 참고사이트 ]
https://www.ourcrowd.com/learn/generative-ai-vs-traditional-ai
https://www.linkedin.com/pulse/generative-ai-vs-traditional-whats-better-david-sweenor-lg16e/
https://cloud.google.com/docs/ai-ml/generative-ai/generative-ai-or-traditional-ai?hl=ko
https://www.deltek.com/en/innovation/ai/traditional-ai-vs-generative-ai
https://www.uschamber.com/co/run/technology/traditional-ai-vs-generative-ai
