인공지능 트렌드의 변화

최근 몇 년간 가장 주목받는 인공지능은 생성형 AIGenerative AI입니다. 이름 그대로 새로운 것을 만들어 내는 AI로, 우리가 일상에서 사용하는 텍스트, 이미지, 동영상, 음악 등을 생성할 수 있습니다. 생성형 AI가 화제가 되면서, 그 이전에 어떤 유형의 AI가 인기를 끌었는지조차 기억이 흐릿해질 정도인데요. 생성형 AI 이전에는 머신러닝Machine Learning이 대세였습니다. 머신러닝 모델은 방대한 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 예측하는 데 특화된 AI인데요. 예를 들어 수백만 장의 엑스레이 사진을 학습한 후 특정 엑스레이에서 종양의 징후가 있는지 예측하는 것이지요. 머신러닝을 언급할 때 빠지지 않는 개념이 바로 딥러닝Deep Learning인데요. 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인간 두뇌의 계층 구조와 유사한 심층 신경망DNN, Deep Neural Network을 사용해 데이터를 처리합니다. 이 점에서 일반적인 머신러닝과 차별화되지요.

그렇다면 생성형 AI는 머신러닝이나 딥러닝과 완전히 다른 방식으로 작동하는 것일까요? 그렇지 않습니다. 생성형 AI 역시 머신러닝 알고리즘을 활용해 콘텐츠를 생성합니다. 차이점은 예측과 생성이라는 역할에서 드러나지요. 그런데 생성형 AI가 주류로 떠올랐다고 해서 예측형 AI가 낡았거나 더 이상 필요 없는 기술이라고 생각하는 것은 무리가 있습니다. 여전히 다양한 사회 여러 영역에서 전통적인 머신러닝 기반의 예측형 AI는 많이 활용되고 있기 때문이지요. 또 유행은 변하기 마련이여서요. 지금의 생성형 AI 붐이 얼마나 오래 지속될지 지켜봐야겠습니다.