생성형 AI는 기존 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 인공지능 기술입니다. 텍스트나 이미지, 음악 등의 과거 데이터만 있으면 그 데이터를 기반으로 변형을 하거나 새로운 창작물을 만들 수 있습니다.
생성형 AI 기술
생성형 AI 기술에는 대표적으로 딥러닝 기술, GAN 기술 등을 통해 다양한 형태의 데이터와 콘텐츠를 생성할 수 있죠. 각각의 기술적 원리는 다소 차이가 있긴 하지만 새로운 데이터를 만들어 낸다는 점은 공통입니다.
딥러닝 기술
대표적으로 인공 신경망을 통해 과거 데이터를 학습하는 원리를 가지고 있습니다. 인공 신경망이란 인간의 뇌 신경망을 모방하여 만든 신경망으로 여러 층으로 구성되어 있습니다.
이러한 다층 구조는 이전 층에서 받은 정보를 처리한 후 다음층으로 전달하는 방식이기 때문에 복잡한 데이터를 학습하고 예측함으로써 정확도가 높은 데이터를 만들어 낼 수 있습니다.
또한 구체적인 명시가 없어도 자동으로 학습하고 데이터의 패턴을 스스로 분석하고 파악함으로써 새롭운 결과값을 예측을 할 수 있죠.
이러한 기술적 원리로 이미지 인식이나 언어 처리 분야에서 기존의 인공 지능 기술보다 훨씬 정확도가 높은 창작물을 만들어 낼 수 있는 원리를 가지고 있습니다.
그만큼 기존 데이터에 대한 의존성이 높습니다. 만약 데이터 자체의 질이 낮으면 그 베이스로 데이터를 생성하기 때문에 질이 낮은 콘텐츠가 생성될 수 있으며, 좋은 콘텐츠를 생성하기 위해서는 가급적 많은 양의 데이터와 고사양의 컴퓨팅 파워가 필요하다는 제약이 있죠.
GAN(Generative Adversarial Networks) 기술
대표적으로 이미지나 음악을 새롭게 창작하는 분야에 이 기술이 적용됩니다. GAN이 작동하는 원리는 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망으로 구성된 생성형 모델이죠.
생성자는 새로운 데이터를 만들고, 판별자는 생성된 데이터가 실제 데이터인지 가짜 데이터인지 판별을 하죠. 즉, 실제 데이터는 진짜라고 판별하고 가짜 데이터는 가짜라고 판별하도록 학습됩니다. 가짜라고 판별되면 다시 생성자에게 보내지며 생성자는 다시 새로운 데이터를 만들면서 판별자가 다시 진짜여부를 판단하죠.
이렇게 두 신경망이 서로 경쟁을 하면서 정확도가 높은 데이터 혹은 콘텐츠를 만들 수 있는 원리를 가지고 있습니다.
이러한 원리를 가진 기술은 높은 품질의 데이터를 생성할 수 있으며 텍스트나 이미지, 음성 등의 다양한 형태의 데이터를 창작하는 데 사용될 수 있죠.
그만큼 복잡한 기술이기 때문에 많은 양의 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워가 필요하기도 합니다.
생성형 AI의 작동 원리
생성형 AI의 모델별도 기술적 방법이 다소 다르긴 하지만 공통적으로는 아래와 같은 원리를 가지고 있습니다.
데이터 학습
생성형 AI는 기본적으로 대규모 데이터를 학습이 필요합니다. 그래야 품질이 높은 새로운 데이터를 만들어 낼 수 있습니다.
즉, 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 준비하고 그 데이터의 노이즈 제거, 패턴 학습, 특징 추출을 하기 위한 전처리 작업을 데이터 학습이라 말합니다.
새로운 데이터 생성
학습된 데이터의 패턴을 기반으로 새로운 데이터를 생성합니다. 만약 텍스트이면 새로운 문장을 만들어내고, 이미지면 새로운 이미지를 만들어 낼 수 있죠.
즉, 데이터의 패턴과 분포 등을 학습함으로써 새로운 데이터를 생성하는 원리를 가지고 있습니다.
평가 및 개선 작업 반복
생성형 AI 스스로 생성된 데이터가 실제 데이터와 얼마나 유사한지 평가하고 그 평가 결과를 바탕으로 모델을 개선하는 과정을 반복함으로써 정확도가 높은 결과물을 만들어 낼 수 있죠.
생성형 AI를 이용해 강아지 이미지 만드는 원리
강아지 이미지를 새롭게 만드는 예를 들어보면, 이미지 생성의 경우 GAN을 이용하는 것이 유리합니다.
생성자는 새로운 강아지 이미지를 만들고, 판별자는 생성된 강아지 이미지가 실제 강아지 이미지인지 가짜 강아지인지 판별합니다. 이러한 학습 과정을 반복하면서 새로운 강아지 이미지를 새롭게 만들 수 있죠.
그 과정에서 유저가 원하는 털, 눈, 포즈 등을 입력하면 특징이 반영된 새로운 강아지 사진이 만들어집니다.
생성형 AI의 장점과 단점
| 장점 | 단점 |
| 과거 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠 생성 | 데이터 자체가 편향되어 있으면 결과물도 편향될 수 있음 |
| 특정 분야에 데이터가 충분하지 않으면 생성형 AI를 활용하여 데이터를 증강 | 가짜 뉴스 등을 만들어 악용될 수 있음 |
| 정확도가 높은 결과물 제공 | 강력한 컴퓨팅 파워가 필요하기 때문에 비용이 높음 |
| 스스로 학습 가능 | 과거 데이터에 완벽하게 의존 |
| 새로운 아이디어를 얻는데 도움을 줄 수 있음 | 저작권 문제, 윤리적 문제를 야기할 수 있음 |
생성형 AI는 과거 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 새로운 콘텐츠를 만들어내는 원리를 가지고 있습니다. 따라서 뉴스 기사나 소설, 이미지 생성, 음악, 영상 등을 새롭게 만들 수 있는 강력한 인공지능 기술이죠.
따라서, 개발자나 사용자 모두 책임의식을 가지고 안전하게 사용함으로써, 기술 발전과 새로운 창조 시대를 열 수 있기를 기대해 봅니다.