재미있는 인공지능 속 세상 여행 1, 2주차 - 생성형 AI

1주차 - 생성형 AI

인공지능을 활용한 다양한 콘텐츠, 우리 삶의 변화에 대해 공부하는 것 같네요

 

생성형 AI란? - 사용자가 원하는대로 결과를 생성해 내는 AI

 

머신러닝 - 컴퓨터가 데이터를 기반으로 학습한다. -> 패턴을 찾아서 추론한다. 
ex) 이미지 학습하여 번호판 인식

딥러닝 - 인간의 뇌를 컴퓨터에 디자인해서 사용 -> 컴퓨터를 여러 대를 사용하고, 데이터를 많이 사용하여 학습 
ex) 알파고

생성형 AI - 사람의 창의적인 행동까지 따라서 결과를 생성한다.

 

Discriminate Model - 판단 모델 -> 학습을 통해 패턴을 찾아서 문제에 적용 

Generative Model - 생성 모델 -> 데이터를 기반으로 명령을 따라 생성한다.

 

생성 모델 특징

1. 거대한 모델 - 파라미터 

2. 엄청난 수의 데이터 셋 
달리 - 인스타와 같은 곳에서 데이터와 글의 페어를 통해 학습 

3. Prompt Engineering - AI에게 명령하는 법 

 

기존 인공지능 역할 - 검색어 관련 데이터를 찾아 우리에게 추천해 주는 방식
ex) 유튜브 알고리즘 - 내가 볼만한 영상을 추천해 준다. 인스타 - 좋아요를 누를 것 같은 사진을 보여준다.

 

생성형 AI : 기존 정보와 생성물을 통해 검색, 추천 이상의 새로운 관점을 제시한다. 

 

우리가 AI에게 개념 학습을 시키는 것이 아닌 스데이터를 건내주면 그것과 비슷한 것들을 스스로 예측하는 것이다.

사람으로 표현하면 추상적인 형태를 스스로 배우고 깨닫게 된다.

우리가 텍스트나 이미지를 제시하면 창작물을 생성한다.

 

생성형 AI - Game Changer

 

Hype Cucle - 기술에는 주기가 있다는 것을 전제로 상승과 거품 제거, 수익화를 볼 수 있다.

 

초기 인공지능 품질 : 기술력 문제와 AI의 학습 부족으로 인해 많은 결함이 있었다.

최근의 생성형 인공지능 : 규모와 정교함이 매년 10배 씩 증가한다.
하드웨어의 발전으로 연구의 실현이 가능해졌다.

 

콘텐츠 영역 

1. 초기에는 생성형 AI가 스스로 깨우치길 원했지만 한계에 직면하여 인간이 도와주는 역할을 하게 된다.

2. 스스로 판단하지 못할 때 가이드 라인을 제시한다.

3. 생성형 AI의 강점 : 한 번 배운 것은 까먹지 않는다.

4. 갈수록 똑똑해지는 생성형 인공지능은 우리 삶에 조금씩 스며들고 있다.

5. 빅테크 기업들이 치열한 생성형 AI 기술 경쟁을 펼치는 상황이다.

 

소비자 관점에서 가장 쉽게 접할 수 있는 것은 챗봇이었습니다.
ex) 이루다

 

기업 활용
B2B 관점에서 상담이 가능하다 
ex) 고객과 계속적으로 상담하는 챗봇 

마케팅을 위한 AI 카피라이터 및 에이전시 - 광고, 리뷰에 잘 하는 인공지능이 나온다.

AI의 보조를 받은 음성 및 챗봇 기반 고객 지원/ 고객 상담 
ex) 전화 노이즈 제거, 답변 제안 

반복 프로세스 자동화에 적합하다! 
인공지능 자체의 도움으로 만드는 합성 미디어나 로보틱 처리 자동화에 사용된다. 

 

GPT에 역할을 부여하여 대화를 나누거나 작업을 진행할 수 있다.

 

2주차 - 챗 GPT, Open AI

생성형 AI가 어디까지 할 수 있는지, 능력과 한계

 

생성형 이미지를 통해 fake 뉴스가 나올 수 있다.

사회적으로 문제가 될 수 있는 것이다.

 

쇼핑몰에서 생성형 AI를 통해 모델로 많이 쓰이고 있다. 

마네킹에 입힌 옷과, 사람을 합쳐 새로운 모델 컷을 만들게 된다.

텍스트만으로 이미지를 뽑아 선택하여 옷을 직접 만들게 된다. 

 

Chat GPT는 계속 베타 버전으로 서비스 중이다.
즉 정식 발표 전에 점검을 위해 특정 사용자들에게 배포하는 시험용 제품이다.

 

AI 경쟁은 군비 경쟁과 같이 엄청난 돈이 들어가고 있다.

 

GPT가 열광적인 반응을 보인 이유는 대화를 했기 때문이다. 

 

연구자들도 GPT를 계속 사용하며 새로운 아이디어를 얻거나 검증하는데 사용한다.

 

GPT 능력과 한계

어려운 시험들을 다 통과했지만 수학을 못한다.
GPT는 수학을 글로 배우기 때문이다.

 

한계와 오류가 있던 초기 버전에 비해 GPT4부터는 실질적 도움이 된다고 평가 받고 있다.