GenAI(생성형 AI) GenAI(생성형 AI)란?
생성형 AI는 Gen AI라고도 하며, 텍스트, 사진, 음악, 오디오, 영화, 3D 표현 등 여러 분야에서 광범위한 자료를 제작하는 데 중점을 둔 인공 지능 내의 전문 분야입니다. 이러한 모델은 교육 데이터로부터 복잡한 패턴과 구조를 습득하여 비슷한 특성을 가진 새로운 소재를 독립적으로 생성할 수 있습니다. DALL-E는 텍스트 설명을 활용하여 시각적 결과를 생성하는 생성 모델입니다. Gen AI는 제공된 사진에 대한 텍스트 설명을 생성하여 반대의 작업을 수행할 수 있습니다. 생성형 AI는 고급 알고리즘과 신경망을 사용하여 창의성을 향상하고 콘텐츠 제작에서 로봇의 역량을 확장합니다. AI는 창의적 예술, 디자인, 엔터테인먼트 등 여러 분야에 적용됩니다.
- 생성형 AI를 활용하는 실용적인 방법
- 생성형 AI 툴
- 생성형 AI 구성요소
- HPE와의 파트너십
생성형 AI를 활용하는 실용적인 방법
AI(인공 지능)는 다양한 분야에 활용 가능한 매우 많은 실용적 응용 분야를 가지고 있습니다. 생성형 AI를 활용할 수 있는 실용적인 방법은 다음과 같습니다.
- 대화용 챗봇: 생성형 AI를 사용하여 자연어 대화에 참여하고 고객 지원을 제공하며 문의에 답하고 사용자를 지원하는 챗봇을 구현합니다.
- 이미지 프로토타입 제작: 생성형 AI 모델을 사용하여 디자인 컨셉트, 예술 또는 제품 아이디어에 대한 이미지를 빠르게 생성하고 프로토타입을 제작합니다.
- 광고용 마케팅 메시지: 생성형 AI를 활용하여 광고, 소셜 미디어 캠페인 또는 콘텐츠 생성을 위한 창의적이고 매력적인 마케팅 메시지를 생성합니다.
- 짧은 동영상: 생성형 AI의 도움을 받아 짧은 동영상을 제작할 수 있습니다. 동영상 콘텐츠 생성, 동영상 편집 자동화, 특수 효과 지원 등이 가능합니다.
- 텍스트 번역: 생성형 AI 모델을 활용하여 언어 번역 서비스를 개선하고 다양한 언어에 대해 정확하고 상황에 맞는 번역을 제공합니다.
- 동영상 대본 생성: 생성형 AI를 사용하여 동영상 콘텐츠를 대본으로 변환하면 콘텐츠 접근성을 높이고 동영상 데이터를 더욱 쉽게 분석 및 검색할 수 있습니다.
- 이러한 응용 분야는 다양한 프로세스를 자동화하고 개선하는 데 있어 생성형 AI의 다재다능함을 보여주며 궁극적으로 다양한 산업 전반에 걸쳐 효율성과 창의성을 향상합니다.
생성형 AI 툴
텍스트 생성 및 언어 모델
- OpenAI GPT-4: 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 고급 언어 모델입니다. 챗봇, 콘텐츠 생성 등에 사용됩니다.
- Google Bard: Google에서 개발한 대화형 AI 모델로, 대화와 콘텐츠 생성을 위해 설계되었습니다.
- Jasper(구 Jarvis): AI를 사용하여 마케팅 카피, 블로그 게시물 및 기타 콘텐츠를 생성하는 툴입니다.
- Copy.ai: 마케터와 작가를 대상으로 한 AI 기반 콘텐츠 생성기입니다.
- Writesonic: AI를 사용하여 기사, 광고 및 기타 형태의 카피를 작성하는 콘텐츠 제작 툴입니다.
이미지 생성
- DALL-E 2: OpenAI가 개발한 제품으로, 텍스트 설명으로부터 이미지를 생성합니다.
- MidJourney: 텍스트로부터 예술과 이미지를 생성하는 AI입니다.
- Stable Diffusion: 텍스트 설명으로부터 고품질 이미지를 생성하는 오픈 소스 모델입니다.
- DeepArt: 유명 아티스트의 스타일을 사용하여 사진을 예술 작품으로 변환합니다.
동영상 생성
- Synthesia: 텍스트 입력을 통해 동영상을 생성하는 AI 동영상 제작 플랫폼입니다.
- Pictory: 긴 콘텐츠를 짧은 브랜드 동영상으로 변환합니다.
- Lumen5: AI를 사용하여 텍스트 콘텐츠를 매력적인 동영상 프레젠테이션으로 변환합니다.
생성형 AI 구성요소
생성형 AI(인공 지능)는 새로운 자료를 제작하고 인간과 같은 창의성을 모방하며 새로운 데이터를 생성하도록 설계된 광범위한 모델과 알고리즘을 의미합니다. 이러한 접근 방식에는 이미지와 텍스트를 생성하는 것부터 창의적인 애플리케이션과 게임을 용이하게 하는 것까지 다양한 기능이 있습니다. 생성형 인공 지능의 8가지 카테고리는 다음과 같습니다.
- GAN(Generative Adversarial Network): Generative Adversarial Network의 약자인 GAN은 2014년 Ian Goodfellow가 딥 러닝 모델의 한 유형으로 처음 제안했습니다. 이 시스템은 경쟁 과정에 참여하는 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성되어 있습니다. 생성자는 데이터 인스턴스를 생성하며 판별자는 데이터 품질을 평가합니다. 이를 통해 생성자는 출력을 향상하여 신뢰할 수 있는 최고 수준의 창작물을 생산하게 됩니다.
- VAE(Variational Autoencoder): VAE는 신경망을 사용하여 입력 데이터의 압축된 표현을 학습하는 생성형 모델로, 확률적 요소를 도입하여 다양한 결과물을 생성할 수 있습니다. 일반적으로 이미지 생성이나 표현 학습과 같은 작업에 사용됩니다.
- 자동 회귀 모델: 자동 회귀 모델은 이전 요소를 기반으로 각 요소의 조건부 확률을 모델링하여 데이터 시퀀스를 생성합니다. 대표적인 사례로는 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 자동 회귀 언어 모델이 있는데, 이는 시퀀스에서 다음 단어를 예상합니다.
- RNN(순환 신경망): RNN은 피드백 연결을 활용하여 순차적 데이터를 처리할 수 있는 유형의 신경망으로, 자연어 처리 및 시계열 예측과 같이 구성요소의 순차적 배열을 고려해야 하는 생성 작업에 활용됩니다. 또한 장기적 의존성을 포착하는 데 어려움이 있음을 자세히 설명합니다.
- 트랜스포머 기반 모델: 트랜스포머는 특히 GPT 및 BERT와 같은 모델이 인기를 끌면서 콘텐츠 생성과 관련된 다양한 작업에서 더욱 중요해졌습니다. 이들의 주의 시스템은 효율적인 순차적 입력 처리를 지원하여 언어 번역, 요약, 텍스트 생산에서 능숙함을 발휘합니다.
- 생성형 작업을 위한 강화 학습: 보상을 극대화하기 위해 모델은 강화 학습을 통해 환경에서 순차적으로 결정을 내리도록 교육을 받습니다. 생성형 작업에 활용하면 동영상 게임 제작이나 예술 작품 제작 분야에서 볼 수 있듯이 입력을 통합하여 자료를 생성하는 능력을 갖춘 AI 시스템이 탄생할 수 있습니다.
- 신경망: 신경망은 여러 생성 모델의 기본이 됩니다. 여러 레이어로 구성된 심층 신경망은 복잡한 패턴과 표현을 획득하는 능력을 제공하므로 이미지와 음성을 생성하는 작업에 없어서는 안 될 요소입니다.
- 유전 알고리즘: 유전 알고리즘은 생물학적 진화에서 영감을 얻은 최적화 기술입니다. 생성형 AI의 영역에서는 여러 세대에 걸쳐 솔루션을 발전시키고, 사전 결정된 적합도 함수를 활용하여 생산된 자료를 개선하고 완성할 수 있습니다.
규칙 기반 시스템: 규칙 기반 시스템은 미리 확립된 규칙과 논리적 추론을 활용하여 정보를 생성합니다. 학습 기반 기술은 더 유연하지만, 규칙 기반 접근 방식은 절차적 콘텐츠 개발의 특정 형태와 같이 생성 프로세스에 대한 명시적 제어가 필요한 상황에서 유용합니다.
HPE와의 파트너십
조직에서 Gen AI(생성형 인공 지능)를 활용하면 특히 HPE의 제품 및 서비스와 함께 사용할 경우 다음과 같은 여러 이점을 누릴 수 있습니다.
- HPE AI Services - Generative AI Implementation: HPE AI Services를 사용하면서 위치 기반 인사이트를 활용하여 고객 경험을 강화할 수 있습니다. Gen AI는 위치 데이터를 활용하여 중요한 인사이트를 평가 및 제공하고 고객 상호 작용을 최적화하며 서비스를 개인화하고 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.
- HPE Machine Learning Development Environment: HPE MLDE를 활용하여 ML(기계 학습) 데이터 운영을 최적화하고 감독할 수 있습니다. Gen AI는 기계 학습 모델을 테스트 및 교육하고 개발 프로세스를 가속화하며 복원력 있는 성능을 보장하기 위한 목적으로 인공 데이터를 생성하는 데 적용할 수 있습니다.
- HPE Machine Learning Data Management Software: HPE MLDS로 데이터 과학 및 기계 학습 운영을 개선하고 Gen AI를 활용하여 데이터 준비, 기능 엔지니어링, 모델 개발과 관련된 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 운영 프로세스가 향상되고 모델 구현이 신속하게 이루어질 수 있습니다.
- 생성형 AI 모델을 활용하여 소비자 행동, 선호도 및 과거 데이터를 평가하고 이를 통해 고객 참여와 개인화를 실현합니다. 이러한 관찰 결과를 활용하여 고객 상호 작용, 제안, 서비스를 맞춤화하고, 이를 통해 소비자의 전반적인 만족도와 충성도를 향상할 수 있습니다.
- 자동화된 콘텐츠 생성: 마케팅 자료, 소셜 미디어 콘텐츠 및 기타 커뮤니케이션 채널 제작에서 생성형 인공 지능을 적용하는 방법을 조사합니다. 이를 통해 대규모로 설득력 있는 적절한 자료를 손쉽게 제작할 수 있습니다.
테스트 및 개발 목적에 적합한 합성 데이터를 생성하는 생성형 AI를 활용하여 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 강화하는 동시에 실제 고객 정보를 보호합니다. 이를 통해 데이터 보호 수준이 향상되고 개인 정보 보호 규정 준수가 보장됩니다.
