생성형 AI는 기존 데이터 패턴, 구조 등을 학습하여 새로운 콘텐츠를 만들어내는 인공지능 기술입니다. 이미지, 음악, 미술, 텍스트 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하여 디자인, 의료, 교육, 예술, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.
생성형 AI, 세상을 변화시키는 방법
영상, 이미지 제작 생산성 향상
창작활동의 민주화
의료 및 교육 분야의 효율성 개선
인간과 AI의 협업 극대화
1. 콘텐츠 제작 효율 향상
콘텐츠를 만드는 제작시간과 비용
생성형 AI는 다양한 콘텐츠를 제작할 수 있으며, 아래와 같은 방법으로 생성할 수 있습니다.
다양한 분야의 빅데이터를 기반으로 텍스트, 영상, 음악, 이미지 등의 패턴과 특징을 파악하여 새로운 데이터 혹은 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 또한 예측 모델을 활용하여 금융 분석 예측, 의료 진료 등의 예측분야에도 활용할 수 있죠.
이외에도 기존 콘텐츠를 변형하거나 조합을 통해 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 강화 학습을 통해 정확도가 높은 결과값도 얻을 수도 있습니다.
콘텐츠를 제작하는 데 사용하는 기술
- 딥러닝 : 인공 신경망 기반 학습
- 강화학습 : 보상 기반 학습
- 자연어 처리 : 단어를 이해하고 새로운 문장 생성
- 컴퓨터 비전 : 이미지의 특징들을 파악하고 데이터화하여 새로운 이미지 혹은 변형 이미지를 생성
- 음성 인식 : 기존 음성을 이해하고 새로운 음성 혹은 변형을 통해 새롭게 재탄생
생성형 AI가 제작하는 콘텐츠의 종류
- 텍스트 : 기사, 소설, 시, 대본 등
- 이미지 : 사진, 로고, 그래픽, 그림, 디자인 등
- 음악 : 노래, 배경음악, 효과음, 편곡 등
- 영상 : 영화, 광고, 드라마, 특수 효과 등
2. 창작활동의 민주화
생성형 AI를 이용하여 전문적인 기술이 없어도 누구나 자유롭게 창작활동을 할 수 있습니다. 현재 새로운 창작 도구나 플랫폼 등이 대중화되고 있으며, 다양한 창작활동에 많은 사람들이 참여하고 있습니다.
따라서 생성형 AI가 인간의 창작활동의 좋은 도구로 사용되고 있죠.
- 반복적인 창작 작업의 자동화를 통해 시간과 노력이 절감되고 있습니다.
- 새로운 아이디어와 창작 방향을 제시할 수 있어서 때로는 다른 방향의 영감도 제공하고 있습니다.
- 개인 취향에 맞는 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.
- 이처럼 생성형 AI는 기존에 불가능하게 여겨졌던 창작 활동이 가능하게 도움을 주는 도구입니다.
하지만, 순수 인간의 창작활동에 대한 경계 및 우려가 존재하고 다양함이 아닌 한쪽 방향으로 편향될 확률도 존재합니다. 또한 개인 소유권과 저작권은 어떻게 제도화할지도 숙제로 남아 있는 상황입니다.
3. 의료 및 교육 분야의 효율성 개선
의료 분야에서는 영상 분석을 통해 질병 진단의 보조적 역할을 할 것으로 기대하고 있습니다. 질병이 없는 영상과 질병이 있는 영상의 조합을 통해 휴먼에러로 놓칠 수 있는 부분을 보조적으로 진단 도움을 줄 수 있죠.
신약분야에서도 두각을 나타낼 것으로 알려져 있습니다. 즉, 신약 개발 기간을 단축함으로써 개발 비용을 줄일 수 있으며, 필요한 환자들에게 빠른 시일에 제공할 수 있을 것으로 알려져 있습니다. 이외에도 의료 전문가 교육 및 연구개발 도구로도 충분히 활용 가능할 수 있습니다.
교육 분야는 학생 개개인의 학습 수준을 미리 익히고 그 데이터를 기반으로 수준에 맞는 학습을 제공할 수 있도록 도와주고 있습니다. 학습을 받는 학생들의 학습 효과는 올라갈 것이며, 흥미 또한 자연스럽게 올라갈 수밖에 없을 것으로 예상하고 있죠.
이러한 교육과정은 개인 맞춤형 교육 서비스, 교육 콘텐츠 제작, 학습 평가 및 피드백이 자연스럽게 AI를 통해서 활용할 수 있을 것으로 보고 있으며, 원격 거리에서도 충분한 교육 서비스를 제공할 것으로 기대하고 있습니다.
하지만 생성형 AI 가 들어온 자리에는 선생님들의 일자리가 위협을 받을 것으로 예상되고 있죠. 휴먼 대 휴먼의 감성적 교육에 대해서는 추가 논쟁이 필요할 것으로 보입니다. 이외에도 학생 개인 정보의 보호 문제, 편향된 교육과 윤리적 문제 등의 해결해야 할 기술적 숙제는 여전히 남아있습니다.
4. 인간과 AI의 협업 극대화
인간의 창의력과 생성형 AI의 기술의 조합이 새로운 문제에 대한 창의적 접근이 가능할 수도 있습니다. 따라서 인간과 AI의 상호 보완적 관계는 서로 정립이 잘 되어야 할 것입니다.
예를 들면, 인간은 공감능력이나 윤리적 판단이 가능하나 과연 AI가 보완을 해줄 수 있을지에 대한 여부입니다. 반면에 AI는 데이터 분석, 빠른 계산 능력을 가지고 있기 때문에 인간에게 올바른 방식의 협업을 제공해야 하는 의무를 가지고 있습니다.
서로 다른 역할을 통해 인간과 AI의 공동 목표를 달성할 수 있다는 사회접 합의도 필요하며 AI 개발자들의 윤리적 의무와 기술의 투명성이 전제되어야만 제어 가능한 도우미 역할을 할 수 있을 것입니다
이렇게 인간과 AI의 강점을 활용하여 보다 정확하고 훌륭한 결과를 만들고 문제를 해결하는 과정을 통해 인류의 삶 증진에 보탬이 되어야 최고의 기술로 인정받겠죠. 앞으로 인공지능이 인간을 도울 수 있는 보조 도구 역할이 될 것 인지, 무조건적인 기술발전으로 AI가 주도하는 세계가 될 것인지 여부는 우리의 선택에 달려 있습니다.
생성형 AI가 가져올 잠재적 위협
혹자가 말하는 인공지능 전과 후로 시대를 나눌 만큼 강력한 기술임에는 대부분 사람들이 인정하고 있습니다. 동시에 여러 가지 잠재적인 위험도 존재하는 것도 사실입니다.
편향적 데이터
맞춤 동영상의 문제점처럼 한쪽으로 계속해서 편향되는 데이터를 사람들에게 제공하게 된다면 특정 집단이 만들어지고 차별적인 결과물이 생성될 것으로 예상할 수 있습니다.
가짜 뉴스와 딥페이크
가짜 영상, 가짜 이미지, 뉴스 등이 우리도 모르게 생성되고 대중들에게 노출된다면 사회적 혼란은 말할 것도 없을 것입니다. 결국 인공지능 개발 가이드와 법제정을 통해 개발단계에서부터 문제점을 개선해야 되겠죠.
인공지능 제어 상실
인공지능 기술 발전과 놀라운 속도의 학습능력은 인간에게 훌륭한 도구가 될 수 있습니다. 하지만 인공지능이 오로지 목적을 달성하기만 하고 과정을 생략한다면 세계적 문제에 직면할 수도 있습니다. 그 이유는 인간에게 해를 입지지 않을 완벽한 알고리즘 개발이 불가능하기 때문입니다. 즉, 발생할 수 있는 모든 변수를 인간이 만들지 못한다는 것이 정설이죠.
예를 들면, 건물 사무실에서 근무하던 직원들이 소방벨이 울려 대피하는 소동이 있었습니다. 그 소동의 원인은 AI로 작동되는 공기 청정 환기 시스템이 학습을 하는 과정에서 쾌적한 환경을 만들기 위해 이산화탄소를 줄이는 방법을 학습했으며, 소방벨을 작동시켜 이산화탄소를 내뿜는 사람들을 사무실 밖으로 내보냈던 일화가 모든 변수를 제어할 수 없다는 걸 증명하는 일화일 수 있습니다.
결국, 인간보다 뛰어난 능력을 가진 인공지능의 의도를 파악하는 것 자체가 어렵다는 점을 인정해야 합니다.
범죄의 활용
생성형 AI 기술이 범죄에 노출되는 가정도 고려해야 하며, 사이버 공격이나 악성코드, 피싱 공격의 대상이 되어 제어 상실의 상황도 고려해야 합니다.
도덕적, 윤리적 문제
생성형 AI는 오로지 미션 달성을 위한 소프트웨어이기 때문에 목적을 달성하는 과정에서 도덕적, 윤리적 문제로 인해 사람들에게 피해를 줄 수 있습니다. 특히 인간의 존엄성과 개인정보 침해, 인간의 예술활동의 범위 등 수많은 분야에서 논쟁거리가 충분히 될 수 있죠.
올바른 생성형 AI 기술 개발
생성형 AI가 가지고 있는 잠재적 위험요소들은 여전히 풀어야할 숙제로 남아있습니다. 그에 따라 2023년 10월, 미국 백악관은 “인공지능 개발, 사용에 대한 윤리적 가이드라인”에 대해 행정명령을 발표했습니다.
발표에 대한 주된 내용은 크게 4가지로 구분할 수 있었죠
인공지능에 대한 윤리적 원칙
- 공정성, 책임감, 투명성, 안정성, 개인정보 보호 등 5가지 윤리적 원칙을 제시했습니다.
인공지능에 대한 정부 책임 강화
- 정부는 인공지능 기술 개발과 사용 시 윤리적 원칙을 준수해야 합니다.
인공지능에 대한 연구 및 투자 확대
- 인공지능의 윤리적 기술 개발을 위해 연구와 투자를 확대해야 합니다.
국제적 협력 강화
- 인공지능의 윤리적 개발과 사용을 위한 국제 협력을 강화해야 합니다.
위와 같은 행정명령은 인공지능 기술 개발에 대한 책임감을 높이고 기술적 투명성, 글로벌 인공지능 윤리적 가이드라인 마련에 기여할 것으로 보고 있습니다.