생성형 AI – 관심이 급증하는 이유

‘생성형 AI’ 가 왜 이렇게 관심이 급증하고 있는지 그 이유가 궁금하신가요? 최근 오픈AI에서 출시된 GPT 시리즈를 비롯한 다양한 서비스로 인해 유명해지기도 했지만, 핵심적인 것은 그 활용성과 응용성이 놀라울 정도로 뛰어나다는 데에 있는데요.

어떻게 이렇게 사람들이 열광하는지 자세히 알려드리겠습니다.

생성형 AI 대표주자 – 오픈AI의 주요 서비스

끊임없이 진화하는 인공 지능 환경에서 생성형 AI는 수많은 기업이 상용 서비스를 제공할 수 있도록 지원하는 수준에 도달했습니다.

이 분야의 선구자라 할 수 있는 곳은 gpt-3, gpt-4, gpt-4 터보, dall-e 및 codex를 포함하여 생성형 AI를 기반으로 한 여러 주요 서비스 개발로 유명한 오픈AI가 있습니다.

모델	설명	주요 기능	응용 분야
GPT-3	OpenAI에서 개발한 최첨단 언어 모델. Transformer 아키텍처, 1750억 개의 파라미터.	자연어 처리, 텍스트 완성, 번역, 질문 응답.	텍스트 기반 작업, 언어 이해, 다양한 NLP 응용 프로그램.
GPT-4	GPT-3의 후속 모델로 언어 이해 및 생성에서의 개선.	향상된 언어 이해, 맥락 이해.	자연어 이해, 텍스트 생성, 다양한 NLP 응용 프로그램.
GPT-4 Turbo	GPT-4의 최적화된 버전으로 더 빠른 처리 및 효율성 향상.	빠르고 반응적인 언어 처리, 고수준 기능 유지.	실시간 응용, 대화형 시스템, 반응형 대화형 인터페이스.
DALL-E	OpenAI에서 개발한 이미지 생성 모델. 텍스트 설명에서 이미지 생성.	텍스트 프롬프트를 기반으로 다양하고 상상력 풍부한 이미지 생성.	시각적 콘텐츠 생성, 창의적 이미지 합성, 예술적 응용.
Codex	코드 생성에 특화된 언어 모델. 공개 코드 저장소에서 교육받음.	코드 스니펫 생성, 프로그래밍 제안 제공.	코드 생성, 프로그래밍 지원, 개발자의 코딩 작업 지원.

오픈 AI 서비스 설명

1. GPT-3:
   • 설명: GPT-3는 OpenAI가 개발한 최첨단 언어 처리 AI 모델입니다. 이는 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 능력으로 알려진 Transformer 아키텍처에 속합니다.
   • 기능: GPT-3는 1,750억 개의 매개변수를 갖고 있어 다양한 범위의 인터넷 텍스트에 대해 사전 훈련되어 있으며 텍스트 완성, 번역, 요약, 질문 답변을 포함한 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.
2. GPT-4:
   • 설명: GPT-4는 GPT-3의 후속 버전으로, 언어 이해 및 생성 기능이 더욱 발전했으며, 새로운 반복으로서 GPT-3에 비해 매개변수 수가 증가하고 성능이 향상되었습니다.
   • 기대되는 개선 사항: GPT-4는 이전 버전에 비해 언어 이해력, 문맥 이해, 더욱 일관되고 상황에 맞는 응답 생성 능력이 향상될 것으로 예상됩니다.
3. GPT-4 터보:
   • 설명: GPT-4 Turbo는 더 빠른 처리와 향상된 효율성을 위해 최적화된 GPT-4의 변형입니다. 높은 수준의 언어 처리 기능을 유지하면서 보다 반응성이 뛰어나고 빠른 경험을 제공하도록 설계되었습니다.
   • 사용 사례: GPT-4 Turbo는 대화형 AI 인터페이스 및 대화형 시스템과 같이 실시간 또는 거의 실시간에 가까운 응답이 중요한 애플리케이션에 특히 적합할 수 있습니다.
4. Dall-e:
   • 설명: DALL-E는 이미지 생성을 전문으로 하는 OpenAI의 또 다른 창작물입니다. 텍스트 중심 모델과 달리 DALL-E는 텍스트 설명에서 이미지를 생성하여 시각적 콘텐츠를 이해하고 생성하는 기능을 보여줍니다.
   • 기능: DALL-E는 텍스트 프롬프트를 기반으로 다양하고 상상력이 풍부한 이미지를 만들 수 있습니다. 예를 들어, “신발 모양의 2층 핑크색 집”과 같은 설명을 바탕으로 완전히 새롭고 독특한 이미지를 생성할 수 있습니다.
5. 코덱스:
   • 설명: Codex는 OpenAI에서 개발한 언어 모델로, 코드 생성을 위해 특별히 설계되었습니다. 이는 공개 코드 저장소의 방대한 데이터 세트에 대해 훈련되어 다양한 프로그래밍 언어로 코드 조각을 이해하고 생성할 수 있습니다.
   • 사용 사례: Codex는 코드 생성, 제안 제공 및 프로그래밍 작업 지원을 지원하므로 개발자에게 유용합니다. 이는 자연어 프롬프트를 기반으로 코드 세그먼트를 빠르게 생성하는 데 특히 유용합니다.

생활에 침투된 생성형 AI – 챗GPT

이러한 생성형 AI 기술 발전의 주목할만한 징후 중 하나는 사용자와의 토론에 참여하도록 설계된 대화형 AI인 챗GPT입니다.

gpt 기술을 기반으로 구축된 챗GPT는 사용자 친화적인 채팅 인터페이스로 차별화되어 광범위한 청중이 쉽게 접근할 수 있습니다.

자연스럽고 인간과 유사한 언어를 특징으로 하는 챗GPT의 대화 능력은 사용자들에게 가끔 발생하는 오류에도 불구하고 이를 일상 생활에 적용할 수 있겠다는 생각을 심어 주었습니다.

대화형 AI의 원리

대화형 AI(Conversational AI)는 인공지능을 이용해 기계가 인간과 자연스럽고 의미 있는 대화에 참여할 수 있도록 하는 것을 말합니다.

대화형 AI의 기본 원칙은 인간 대화를 모방하고, 상황을 이해하고, 관련성이 있고 일관된 응답을 제공하는 데 기반을 두고 있습니다.

주요 원칙 7가지

1. 자연어 처리(NLP):
   • 정의: NLP는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용에 초점을 맞춘 AI의 하위 분야입니다. 여기에는 인간과 같은 텍스트를 이해하고, 해석하고, 생성하는 기계의 능력이 포함됩니다.
   • 응용 프로그램: 대화형 AI는 의미론, 구문, 맥락을 포함한 언어의 뉘앙스를 이해하기 위해 NLP에 크게 의존합니다. 이를 통해 AI 시스템은 사용자 입력을 이해하고 자연스러운 대화를 모방하는 응답을 생성할 수 있습니다.
2. 상황 인식:
   • 정의: 상황 인식에는 진행 중인 대화를 이해하고 이전 상호 작용의 정보를 유지하여 일관되고 관련 있는 응답을 제공하는 것이 포함됩니다.
   • 적용: 대화형 AI 시스템은 즉각적인 입력뿐만 아니라 상호 작용 내역도 고려하여 대화 전반에 걸쳐 맥락을 유지하려고 노력합니다. 이는 사용자 의도, 참조 및 선호도를 이해하는 데 도움이 됩니다.
3. 의도 인식:
   • 정의: 의도 인식에는 특정 진술이나 쿼리 뒤에 있는 사용자의 목적이나 목표를 식별하는 것이 포함됩니다.
   • 응용 프로그램: 대화형 AI 시스템은 의도 인식을 사용하여 사용자가 달성하고자 하는 것이 무엇인지 이해하고 적절한 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 정확하고 유용한 정보를 제공하는 데 매우 중요합니다.
4. 엔티티 인식:
   • 정의: 엔터티 인식에는 이름, 날짜, 위치 또는 기타 관련 세부 정보와 같은 사용자 입력 내에서 특정 엔터티 또는 정보 조각을 식별하는 작업이 포함됩니다.
   • 애플리케이션: 엔터티를 인식하면 사용자 입력에서 중요한 정보를 추출하는 데 도움이 되므로 AI가 응답을 맞춤화하고 사용자 요청을 보다 효과적으로 이행할 수 있습니다.
5. 개인화:
   • 정의: 개인화에는 사용자의 선호도, 기록, 특성을 기반으로 대화를 맞춤 설정하는 것이 포함됩니다.
   • 적용: 대화형 AI 시스템은 사용자 이력과 선호도를 고려하여 개인화된 경험을 제공하려고 노력합니다. 여기에는 사용자의 이름을 지정하고, 과거 상호 작용을 기억하고, 개별 요구에 맞게 응답하는 것이 포함될 수 있습니다.
6. 다중 대화:
   • 정의: 다단계 대화에는 여러 교환을 통한 지속적인 상호 작용이 포함되므로 더욱 복잡하고 역동적인 대화가 가능합니다.
   • 애플리케이션: 대화형 AI는 여러 차례 대화를 유동적으로 처리하고 차례에 걸쳐 컨텍스트를 유지하며 일관된 응답을 제공하도록 설계되었는데 이는 대화에 여러 쿼리와 응답이 포함될 수 있는 고객 지원과 같은 애플리케이션에 필수적입니다.
7. 피드백 루프 및 학습:
   • 정의: 피드백 루프에는 사용자 피드백을 통합하여 시간이 지남에 따라 시스템의 성능을 향상시키는 작업이 포함됩니다.
   • 응용 프로그램: 사용자 상호 작용 및 피드백을 통한 지속적인 학습으로 실수에 적응하고 수정하며 응답 생성 기능을 향상할 수 있습니다.

챗GPT 활용성

챗GPT의 활용성은 다양한 분야에서 응용할 수 있다는 데에 있는데요.

처음에는 대화 방식으로 질문에 대답하도록 설계되었으나 현재는 원래 목적을 뛰어넘었다고 평가하고 있습니다.

특히 챗GPT는 맨체스터 대학의 Siobhan O’Connor 교수가 2022년 12월 국제 학술지에 발표된 논문에서 챗GPT를 공동 저자로 등록하면서 학계에서도 두각을 나타냈는데요.

논문 데이터베이스를 검색해 보면 현재 7건의 논문에서 챗GPT를 공동저자로 채택하고 있는 것을 알 수 있습니다.

이처럼 챗GPT가 공동 저자로 인정되는 사례는 현재는 제한적이지만 시간이 갈수록 점점 늘어날 것으로 예상됩니다.

챗GPT는 논문 작성과 같은 학문적 영역을 넘어 코딩, 검색어, 마케팅 업무, 문서 작성, 영어 이메일 작성, 소설과 같은 문학 작품 생성 등 다양한 분야에서 그 유용성을 입증하고 있습니다.

챗GPT를 워크플로에 통합한 사용자들은 챗GPT가 없는 세상은 더 이상 상상할 수 없다고 할 정도이니 앞으로 세상이 얼마나 바뀔지 무서울 정도입니다.

챗GPT의 영향력은 초기 목적을 뛰어넘어 보다 보편적으로 적용 가능한 일반 AI 실현을 향해 다가가고 있는 것 같습니다.