[AI메타버스] 제너레이티브 AI가 메타버스 구축에 도움이 되는 방법. 한 가지 잠재적인 대답은 기존 데이터에 AI 알고리즘을 사용하여 새로운 콘텐츠를 만드는 프로세스인 제너레이티브 AI이다. 이러한 알고리즘에는 여러 유형이 있고 해당 응용 프로그램도 다양하므로 여기에서 그 중 일부에 대해 알아보고자 한다
#제너레이티브 AI가 메타버스 구축에 도움이 되는 방법
Metaverse의 가장 흥미로운 측면 중 하나는 확장 가능성이다. Neil Stephenson의 Snow Crash 는 수만 마일 길이의 가상 거리로 연결된 놀이 공원, 주택, 엔터테인먼트 단지 및 내부 세계로 가득 찬 광대한 세계를 설명한다.
불행히도 스티븐슨의 소설은 여전히 공상과학 소설로 간주된다. 누가 이 거대한 세계를 건설할 것인가 하는 문제가 남아 있다. 콘텐츠가 어떻게 채워지나? 오늘날 고화질 3D 모델이나 애니메이션 아바타 를 만들려면 일반적으로 컴퓨터 과학자와 디지털 아티스트로 구성된 팀이 필요하다. 그렇다면 교육을 받지 않은 개인도 인터넷에서 웹 페이지를 만드는 것이 가능해진 것과 같은 방식으로 몰입형 환경을 개발하는 비용을 줄일 수 있다.
한 가지 잠재적인 대답은 기존 데이터에 AI 알고리즘을 사용하여 새로운 콘텐츠를 만드는 프로세스인 제너레이티브 AI이다. 이러한 알고리즘에는 여러 유형이 있고 해당 응용 프로그램도 다양하므로 여기에서 그 중 일부에 대해 살펴보겠다.
아마도 Metaverse에서 가장 중요한 것은 게임 산업에서 자주 사용되는 기술인 소위 절차적 콘텐츠 생성일 것이다. 이러한 알고리즘은 일반적으로 이미지, 사운드 또는 3D 모델과 같은 인간이 만든 몇 가지 자산을 필요로 한 다음 컴퓨터의 임의성과 처리 능력을 적용하여 유사하면서도 독창적인 자산을 생성한다.
예를 들어, 게임 Minecraft 의 세계 지도는 생성 알고리즘에 의해 모든 방향으로 걸을 때 무한정 확장된다. 이 기술은 반지의 제왕 의 전투 장면에서 유사하면서도 독특한 애니메이션 캐릭터로 이루어진 방대한 군대를 생성하는 데에도 사용되었다 . NVIDIA는 YouTube와 같은 2D 웹사이트에서 Metaverse로 콘텐츠를 전송하는 데 사용할 수 있는 프로세스인 신경망에 2D 비디오를 공급해야만 의미적으로 레이블이 지정되고 수정 가능한 3D 환경을 만들 수 있다는 가능성도 보여주었다.
NFT 는 생성 알고리즘의 또 다른 좋은 예입니다. Bored Ape Yacht Club 및 CryptoPunks와 같은 우량 프로젝트는 10,000개의 독특한 예술 작품을 만드는 것으로 시작되었다. 이러한 알고리즘이 없었다면 이 작업을 완료하는 데 디지털 아티스트 팀이 몇 주가 걸렸을 것이다. 그러나 이 두 프로젝트 모두 단 두 명의 소프트웨어 개발자에 의해 시작되었다.
코드 자체를 작성하는 것조차 인공지능으로 쉬워지고 있다. 다음에 작성할 코드와 소프트웨어의 자동 완성을 예측하는 Tabnine과 같은 도구는 점점 더 정확해지고 대중화되고 있다.
엔지니어링 응용 프로그램에 사용되는 제너레이티브 디자인, 대형 AI 모델 학습에 사용되는 합성 데이터 생성, 자연어 생성 (NLG) 등 메타버스를 구축하는 데 역할을 할 다른 관련 분야도 있다. 일반적으로 인공 지능의 생성 기능은 빙산의 일각에 불과하다. AI는 Metaverse의 핵심 인프라 기술이며 기본 그래픽 엔진에서 우리의 경험을 맞춤화하기 위한 차세대 추천 알고리즘 생성에 이르기까지 모든 것에 필요할 것이다.
흔히 그렇듯이 메타버스에 대한 이 예측은 우리가 현재 인터넷에서 보고 있는 추세를 외삽한 것이다. Adobe Creative Cloud, YouTube, Canva 등과 같은 플랫폼 에서 모든 종류의 사람들이 콘텐츠를 만들 수 있었던 것과 마찬가지로 제너레이티브 AI는 사람들이 Metaverse를 구축하는 데 도움을 줄 것이다. 창작자 경제의 다음 진화는 AI를 워크플로에 점점 더 통합할 것이며, 마음과 기계의 융합은 의심할 여지 없이 기적을 낳을 것이다.
그러나 그것은 또한 몇 가지 질문을 제기한다. 지금처럼 아티스트가 계속 남아있을까? 아니면 소프트웨어와 기계학습 엔지니어가 세상을 운영할까? 그리고 제너레이티브 AI가 우리가 실제로 살고 싶은 세상을 구축하도록 어떻게 보장할 수 있을까? 여기에서 이러한 질문에 답할 수는 없지만 생각해 볼 가치가 있다.
