Generative AI란?

Generative AI는 인공지능의 한 분야로, 자동으로 새로운 데이터를 생성하는 기술입니다. 이 기술은 인간이 작성한 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 것을 목표로 하며, 이를 통해 예측, 예술, 디자인 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

Generative AI는 주로 딥러닝 모델과 생성 모델링 기술을 이용하여 구현됩니다. 딥러닝 모델은 큰 데이터셋에서 패턴을 찾아내고, 생성 모델링 기술은 이러한 패턴을 이용하여 새로운 데이터를 생성합니다.

Generative AI는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 예술 분야에서는 Generative AI를 이용하여 새로운 작품을 생성하고, 디자인 분야에서는 자동으로 로고, 웹페이지 레이아웃, 그래픽 디자인 등을 생성할 수 있습니다. 또한, Generative AI는 게임 개발 분야에서도 활용되어 새로운 캐릭터나 맵을 생성할 수 있습니다.

Generative AI의 가장 큰 장점은 새로운 아이디어나 창의적인 작품을 자동으로 생성할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 다양한 분야에서 생산성을 높일 수 있으며, 사람들이 창의적인 일에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 또한, Generative AI를 이용하여 예측 분야에서는 더 높은 정확도와 더 빠른 응답 시간을 보장할 수 있습니다.

 

대표적인 기술 몇 가지에 대해서 설명해보겠습니다.

 

GAN(Generative Adversarial Networks)은 생성자(generator)와 판별자(discriminator)라는 두 개의 딥러닝 모델을 이용하여 새로운 데이터를 생성하는 기술입니다. 생성자는 무작위 노이즈 벡터를 입력으로 받아 새로운 데이터를 생성하고, 판별자는 이 새로운 데이터가 진짜인지 가짜인지 판별합니다. 이 과정에서 생성자는 더 진짜 같은 데이터를 생성하도록 학습하고, 판별자는 더 정확하게 판별할 수 있도록 학습합니다.

 

VAE(Variational Autoencoder)는 오토인코더(autoencoder)와 베이즈 추론(Bayesian inference)의 원리를 결합하여 새로운 데이터를 생성하는 기술입니다. VAE는 입력 데이터를 잠재 공간(latent space)으로 인코딩하고, 잠재 공간에서 무작위 노이즈를 추가하여 새로운 데이터를 생성합니다. 이때 VAE는 베이즈 추론을 사용하여 잠재 공간을 정규 분포로 모델링하고, 생성된 데이터가 실제 데이터 분포와 비슷하도록 학습합니다.

 

GPT(Generative Pretrained Transformer)는 딥러닝 모델과 생성 모델링 기술을 이용하여 자동으로 새로운 데이터를 생성합니다. GPT는 대규모 자연어 처리 언어 모델로, 텍스트를 입력으로 받아 다음에 올 단어나 문장을 자동으로 생성합니다. 대규모 언어 모델 중 하나로, 이전 모델들보다 더욱 높은 성능과 다양한 활용 가능성을 보여주고 있습니다. GPT-3와 같은 최신 모델은 개발자가 제공한 예제를 이용하여 새로운 작업을 수행할 수 있는 "few-shot learning" 능력을 보유하고 있어, 자연어 처리 분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있습니다.