생성형 AI, 그게 대체 뭐야? (1)
# 전 세계 이목집중! ‘생성형 AI’
지난해 가장 큰 화두가 된 기술 트렌드를 꼽자면 의심없이 ‘생성형 인공지능(Generative AI)’이 언급될 것입니다. 2022년 11월 챗GPT(ChatGPT)가 촉매제 역할을 한 생성형 AI는 현재 다양한 업계와 대중들의 관심을 한 몸에 받으며 눈에 띄게 성장 중입니다.
챗GPT의 엄청난 성공 이후, 생성형 AI 기술 개발 경쟁이 격화하면서 AI 시장 선점을 둘러싼 글로벌 기업들의 주도권 경쟁이 갈수록 치열해지고 있습니다. 특히 구글, 메타, MS 등 빅테크를 중심으로 움직임이 활발합니다.
구글은 지난해 AI를 탑재한 새 검색 엔진 ‘바드(Bard)’에 이어 차세대 AI 모델인 ‘제미나이(Gemini)’ 등을 공개하며 AI 업계 패권을 노리고 있습니다.
(* 올 초 구글은 바드를 비롯해 자사 모든 AI 제품 명칭을 제미나이로 바꿔 운영 중)
메타는 지난해 7월 ‘라마 2(LLaMA 2)’를 출시했고, 올해는 ‘라마 3’를 공개할 예정입니다. 올해 메타는 단순히 플랫폼에 AI를 도입하는 것을 넘어 인간 수준의 지능을 갖춘 ‘인공일반지능’ 개발을 목표로 내세웠죠.
오픈AI와 협력해 챗GPT를 비롯한 생성형 AI 열풍을 주도한 마이크로소프트는 챗GPT 출시 이후 오픈AI에 100억 달러 규모의 투자를 단행하고, 자사 검색엔진 빙(Bing)에 챗GPT를 적용했습니다. 이후 MS 오피스 제품에 생성형 AI 기술을 접목한 ‘MS365 코파일럿’, 윈도우11에 생성 AI 기능을 탑재한 ‘윈도우 코파일럿’ 등 생성형 AI를 기반으로 한 ‘코파일럿(Copilot)’ 생태계를 확장하고 있습니다.
애플은 상대적으로 뒤늦게 AI 개발 경쟁에 뛰어들었는데요. 최근 10년간 공들여온 자율주행 전기차 ‘애플카’ 개발을 포기하며 AI 분야에 상당한 투자를 하고 있습니다. 이러한 움직임의 일환으로 지난해부터 ‘시리(Siri)’를 대화형 AI로 진화시키기 위해 LLM(Large Language Model, 대규모언어모델) 구축에 나섰고, AI 기술 개발 스타트업을 인수하기도 했습니다. 그리고 최근 블룸버그통신에 따르면 애플이 구글의 제미나이를 자사 기기에 탑재하기 위한 논의를 진행 중인 것으로 알려졌습니다.
글로벌 빅테크의 생성형 AI 기술 경쟁이 격화되고 있다 (출처=플래티어, 이미지=각 사 홈페이지)컨설팅 그룹 McKinsey에 따르면, AI가 기존의 분석·머신러닝·딥러닝을 통해 11조~17조 7천억 달러의 경제적 영향을 끼칠 것으로 추정되고 있습니다. 생성형 AI는 연간 2조 6천억~4조 4천억 달러에 달하는 추가 경제적 영향을 가져올 것으로 예상하고 있고요.
2024년도 생성형 AI가 가장 주목받는 기술이 될 것이란 점에는 이견이 없는데요. 이른바 AI 전환(AI Transformation, AX), 즉 AI를 통한 기업의 변화에 주목하고 있습니다. 특히 올해는 기업들의 생성형 AI 활용 원년이 될 것으로 예상되며, 생성형 AI를 통한 새로운 비즈니스 기대 수요 등이 AI 시장 성장을 가속화하고 있습니다. 이를 방증하듯 세계 3대 테크 전시회로 불리는 미국 CES, 독일 IFA, 스페인 MWC에서도 주요 빅테크들은 ‘생성형 AI 시대’를 강조하며 AI 중심의 전략과 제품 및 서비스를 다양하게 선보였습니다.
이번 콘텐츠에서는 생성형 AI와 이를 발전시키는 LLM에 대해 알아보고, 다양한 활용사례를 통해 AI 기술이 어디까지 발전했는지 살펴보고자 합니다.
# 생성형 AI 이해하기
생성형 AI는 광고·음악·게임·그림 등 인간의 창의성과 독창성이 요구되는 콘텐츠를 생성하는 AI의 한 범주입니다. 이전의 AI 모델과 달리 비교적 새로운 형태의 AI인데, 그 이유는 이미지, 음성 등 다양한 모달리티(Modality, 어떤 형태로 나타나는 현상이나 그것을 받아들이는 방식. AI에서 모달리티는 데이터의 입출력 형식을 나타냄)의 콘텐츠를 만들기 위해 인간의 행동과 사고 과정, 창의성을 시뮬레이션할 수 있는 알고리즘을 사용하며, 기계가 입력 매개변수와 이전에 학습한 패턴을 기반으로 새로운 콘텐츠나 데이터를 생성할 수 있기 때문입니다. 다시 말해 기존 데이터를 단순히 가공하거나 분석하는 것이 아닌, 새롭고 독창적인 콘텐츠를 생성하는 AI 접근 방식입니다.(홍은주, 삼성SDS, 2023)
출처=플래티어, 이미지=클립아트코리아생성형 AI는 크게 LLM, GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망), VAE(Variational Auto Encoder, 변이형 오토인코더) 등으로 구분할 수 있는데요. 2014년 등장한 GAN이라는 모델이 생성형 AI의 시대를 본격적으로 열었다고 볼 수 있습니다.
용어가 많이 생소하실 텐데요. ‘적대’라는 단어에서 알 수 있듯이, GAN에는 ‘생성자(Generator)’와 ‘구별자(Discriminator)’로 불리는 서로 적대적인 관계의 두 가지 요소가 있습니다. 원리는 서로 대립되는 두 모델이 상호 경쟁을 통해 AI 성능을 개선시켜 나가는 방식인데, 생성자 모델은 실제 기준 데이터를 학습한 후 이와 유사한 가짜 데이터를 생성하고, 구별자 모델은 데이터가 진짜인지 가짜인지 구분하는 역할을 합니다. 이 과정에서 생성자는 점점 더 정교한 데이터를 생성하게 되고 이를 통해 사실적인 텍스트, 이미지, 음성 등을 만들어낼 수 있습니다. 즉, 상호 경쟁적 매커니즘을 통해 ‘진짜 같은 가짜’를 만들어내는 것이 GAN의 핵심입니다.
# 생성형 AI를 발전시키는 LLM이란 무엇일까?
그러나 모두가 알고 있듯이 생성형 AI 붐에 결정타를 날린 것은 챗GPT의 등장입니다. 챗GPT는 LLM GPT-3.5와 GPT-4에 기반을 둔 대화형 AI 서비스죠.
LLM은 언어모델(LM, 컴퓨터가 언어를 이해하고 사용하는 방법을 배우는 것)을 대규모로 확장한 개념으로, ‘생성형 AI의 엔진’으로 불리고 있습니다. 즉 AI가 인간의 언어를 이해하고 작업을 수행할 뿐 아니라 다양한 콘텐츠를 인식하고 활용할 수 있도록 하는 딥러닝 알고리즘입니다. 기존의 언어모델은 패턴이나 구조, 관계 등을 학습시켜 텍스트 번역과 같은 단순한 텍스트 작업에서 주로 활용되었다면, LLM은 소프트웨어 개발이나 챗봇·노래·시와 같은 콘텐츠를 제작하는 등 더 복잡한 텍스트 작업에 활용될 수 있습니다.
데이터의 양이 방대한 만큼 작업 요청자에게 정확하고 올바른 결과물을 줄 것 같지만 사실 LLM에 장점만 있는 것은 아닙니다. LLM은 규모가 커질수록 추측성 또는 무작위적인 답변이 많아지는 ‘확률적 앵무새’라는 특징을 가지고 있습니다.
LLM의 첫 번째 단점은 ‘환각(할루시네이션)’ 현상인데요. 사실과 다른 거짓 정보 혹은 사용자의 의도와 일치하지 않는 결과를 생성하는 경우를 말합니다. 두 번째는 ‘보안’ 문제입니다. LLM을 악용하여 개인 정보를 유출하고 피싱 사기에 가담하는 등 악의적인 기능으로 사용될 수 있습니다. 세 번째로는 ‘편향’의 문제가 있습니다. 언어 모델을 훈련하는데 사용되는 데이터는 산출하는 결과에 영향을 미치는데요. 만약 다양성이 부족한 데이터를 활용하는 경우, 생성되는 출력도 다양성이 부족할 수 있습니다. 이 밖에도 저작권 문제나 LLM을 관리하기 위해 시간 및 리소스가 많이 소요된다는 점 등 해결해야 하는 문제들이 존재합니다.
그럼에도 불구하고 품질과 경제성을 측정하고 적절한 유지 관리 및 테스트 절차를 강구한다면, LLM은 다양한 분야에서 유용한 도구로 쓰일 것입니다. LLM은 데이터를 다루는 산업 전반에서 활발히 활용될 수 있는데요. 특히 서비스를 즉각적으로 이용할 수 있도록 보조하는 역할을 할 수 있죠. 챗봇 등으로 고객 서비스를 고도화할 수 있고, 직접적인 응답을 제공하는 검색 엔진 구현이 가능합니다. 또한 신용카드사는 이상 징후를 감지하거나 사기 가능성을 분석해 사고를 미연에 방지할 수 있습니다. 실제로 아메리칸 익스프레스, 뉴욕멜론은행, 페이팔 등의 금융 기관은 이미 AI를 성공적으로 사용 중입니다.
▼▼ 2편에서 계속됩니다.
[출처]
* [유통가 AI] 유통가 AI, 어디까지 왔나 / 세계비즈 / 24.02.28
* ChatGPT를 넘어, 생성형 AI(Generative AI)의 미래 – 1편 / 삼성SDS / 23.08.18
* 생성형 AI: 인간의 창의력에 도전하다 / SK네트웍스 블로그 / 24.02.16
* 생성형 AI, 이제는 성능 싸움이다! LLM(거대언어모델)의 모든 것 / LG이노텍 / 23.09.26
* 인공지능(AI)을 알고 싶다면 LLM 지식은 꼭 챙겨가세요! / 에티버스(ETEVERS) / 24.01.11
