생성형 AI란

**생성형 AI(Generative AI)**란 주어진 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등)를 생성하는 인공지능 기술을 말합니다. 기존의 데이터 분석이나 분류에 초점을 맞춘 AI와 달리, 생성형 AI는 새로운 창작물을 만드는 데 중점을 둡니다.

 

 

생성형 AI의 작동 방식

생성형 AI는 주로 딥러닝 기반의 모델을 사용하며, 대표적으로 아래 두 가지 기술이 많이 사용됩니다:

1. 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)
   • 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 서로 경쟁하면서 학습합니다.
   • 생성자는 데이터를 생성하고, 판별자는 진짜와 가짜를 구별하는 역할을 합니다.
   • GAN은 주로 이미지 생성에 많이 활용됩니다. 예: 딥페이크, 가상 인물 생성.
2. 변형형 오토인코더(VAE, Variational Autoencoder)
   • 데이터를 압축(인코딩)한 뒤 이를 다시 복원(디코딩)하면서 새로운 데이터를 생성합니다.
   • VAE는 이미지, 음성 등 다양한 데이터 생성을 지원합니다.
3. 트랜스포머 모델(Transformers)
   • 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 역할을 한 모델 구조입니다.
   • OpenAI의 GPT, Google의 BERT 등이 이 기술을 기반으로 개발되었습니다.
   • 텍스트 생성, 번역, 요약 등의 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.

 

 

생성형 AI의 대표적인 응용 사례

1. 텍스트 생성
   • 예: ChatGPT, GPT-4
   • 사용자 질문에 대한 대화, 문서 작성, 번역, 요약 등을 수행합니다.
2. 이미지 생성
   • 예: DALL·E, Stable Diffusion
   • 입력된 설명에 따라 새로운 이미지를 생성합니다. 예: "고양이가 책을 읽는 모습".
3. 음악 및 오디오 생성
   • 예: OpenAI의 Jukebox, 음성 합성(Speech Synthesis)
   • 새로운 음악을 작곡하거나 사람의 목소리를 흉내냅니다.
4. 동영상 생성
   • 예: RunwayML, Synthesia
   • 간단한 텍스트나 예시 데이터를 바탕으로 동영상을 생성합니다.
5. 코드 생성
   • 예: GitHub Copilot
   • 프로그래머가 작성한 코드의 맥락을 이해하고 자동으로 코드를 제안하거나 생성합니다.
6. 가상 캐릭터 생성
   • 게임, 영화, 메타버스 등에서 가상 캐릭터와 환경을 생성하는 데 활용됩니다.