생성적 인공지능이란?

생성적 인공지능은 최근 많은 관심을 받고 있습니다. 이 용어는 비지도 또는 반지도 학습 알고리즘을 사용하여 새로운 디지털 이미지, 비디오, 오디오 및 텍스트를 생성하는 모든 유형의 인공지능 시스템을 참조합니다. MIT에 따르면, 생성적 인공지능은 지난 10년 동안 인공지능 분야에서 가장 유망한 발전 중 하나입니다.

생성적 인공지능을 통해 컴퓨터는 입력과 관련된 기본 패턴을 학습하여 유사한 콘텐츠를 출력할 수 있습니다. 이러한 시스템은 생성적 적대적 네트워크(GANs), 변분 오토인코더 및 트랜스포머를 사용합니다.

생성적 인공지능에 대한 관심은 점점 증가하고 있으며, Gartner는 “2022년 에메르징 기술 및 트렌드 임팩트 레이더” 보고서에 생성적 인공지능을 포함했습니다. 회사에 따르면, 생성적 인공지능은 시장에서 가장 영향력 있고 빠르게 진화하는 기술 중 하나입니다.

Gartner 보고서의 일부 예측은 다음과 같습니다:

• 2025년까지, 생성적 인공지능은 50%의 약물 발견 및 개발 이니셔티브에서 사용될 것입니다.
• 2025년까지, 생성적 인공지능은 모든 데이터의 10%를 생성할 것입니다.
• 2027년까지, 30%의 제조업체는 제품 개발 효율성을 높이기 위해 생성적 인공지능을 사용할 것입니다.

생성적 인공지능 기술

생성적 인공지능은 기존 텍스트, 오디오 파일 또는 이미지 등을 사용하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 컴퓨터는 입력과 관련된 기본 패턴을 감지하여 유사한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

생성적 인공지능은 다양한 기술을 사용하여 이过程를 달성합니다:

• 생성적 적대적 네트워크(GANs): GANs는 두 개의 신경 네트워크로 구성됩니다. 하나는 생성기 네트워크이고, 다른 하나는 판별기 네트워크입니다. 생성기 네트워크는 새로운 데이터 또는 콘텐츠를 생성하며, 판별기 네트워크는 원본과 생성된 데이터를 구분하여 원본과 가장 가까운 것을 인식합니다.
• 트랜스포머: 트랜스포머 모델은 GPT-3와 같은 큰 이름을 포함합니다. 트랜스포머는 인지적 주의를 모방하고 입력 데이터의 부분의 중요성을 측정할 수 있습니다. 트랜스포머는 언어 또는 이미지를 이해할 수 있으며, 또한 분류 작업을 학습하고 대규모 데이터셋에서 텍스트 또는 이미지를 생성할 수 있습니다.
• 변분 오토인코더: 변분 오토인코더에서, 인코더는 입력을 압축된 코드로 인코딩하고, 디코더는 코드에서 초기 정보를 재생성합니다. 올바르게 훈련된 경우, 압축된 표현은 입력 데이터 분포를 더 작은 차원으로 표현할 수 있습니다.

생성적 인공지능 응용

생성적 인공지능의 응용 분야는 마케팅, 교육, 헬스케어, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에 걸쳐 있습니다.

생성적 인공지능의 일부 주요 응용 분야는 다음과 같습니다:

• 헬스케어: 생성적 적대적 네트워크는 헬스케어 산업을 혁신하고 있습니다. 생성적 적대적 네트워크는 소규모 데이터를 가르칠 수 있으며, 이는 모델을 훈련하고 개발하는 데 사용할 수 있습니다. 생성적 적대적 네트워크는 또한 데이터 식별, 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 개선하는 데 사용됩니다.
• 음악: 생성적 인공지능은 음악에서도 사용되고 있습니다. 생성적 인공지능은 인간의 뇌를 모방하는 신경 네트워크를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, Google의 Magenta 소프트웨어는 최초의 AI 노래를 생성했습니다. 생성적 인공지능의 음악에서의 주요 이점은 새로운 장르를 생성할 수 있다는 것입니다.
• 모션 픽처: 생성적 인공지능의 영화 산업에서의 응용 분야는 계속 증가하고 있습니다. 생성적 인공지능은 전문가가 프레임을 캡처할 수 있도록 해주며, 이는 조명이나 날씨와 상관없이 사진을 변환할 수 있습니다. 생성적 인공지능은 또한 얼굴 합성 및 음성 클로닝을 사용하여 배우의 이미지 및 비디오를 다른 나이로 사용할 수 있습니다.
• 미디어: 생성적 인공지능은 미디어 산업에서도 사용되고 있습니다. 생성적 인공지능은 콘텐츠를 업스케일링할 수 있으며, 이는 저품질 콘텐츠를 고품질 콘텐츠로 변환할 수 있습니다.
• 로봇공학: 생성적 모델링은 강화 기계 학습 모델이 편향을 줄이고 추상적인 개념을 시뮬레이션 및 실제 세계에서 이해할 수 있도록 도와줍니다.

생성적 인공지능의 도전

생성적 인공지능은 많은 이점과 응용 분야를 가지고 있지만, 또한 일부 도전을 안고 있습니다. 생성적 인공지능은 악의적인 행위자에 의해 악의적인 활동을 수행하는 데 사용될 수 있습니다.

생성적 인공지능 알고리즘은 성공적으로 작업을 수행하기 위해 많은 훈련 데이터가 필요합니다. 생성적 적대적 네트워크는 완전히 새로운 이미지 또는 텍스트를 출력할 수 없으며, 데이터를 결합하여 새로운 출력을 생성해야 합니다.

생성적 인공지능의 또 다른 도전은 예상치 못한 결과입니다. 일부 모델은 제어하기 어려울 수 있으며, 이는 모델이 불안정하고 예상치 못한 결과를 생성할 수 있습니다.

생성적 인공지능 회사 예시

생성적 인공지능을 사용하는 많은 회사들이 있으며, 다양한 응용 분야에서 활동하고 있습니다:

• Synthesia: 생성적 인공지능 회사 중 하나는 Synthesia입니다. Synthesia는 비디오 합성 기술의 초기 개척자였으며, 2017년에 설립되었습니다. 이 회사는 시각적 콘텐츠 생성 및 기술을 사용하여 언어 및 기술 장벽을 줄이는 데 중점을 두고 있습니다.
• Mostly AI: Mostly AI는 Synthetic Data Engine을 개발했습니다. 이는 현실적이고 대표적인 합성 데이터를 대규모로 시뮬레이션할 수 있습니다. Mostly AI는 기존 데이터에서 패턴, 구조 및 변이를 자동으로 학습할 수 있습니다.
• Synthesis AI: Synthesis AI는 새로운 생성적 인공지능 모델과 진화하는 CGI 기술을 결합했습니다. 회사의 독점 파이프라인은 고급 컴퓨터 비전 모델을 훈련하는 데 필요한大量의 데이터를 생성할 수 있습니다.
• Synthetaic: Synthetaic은 합성 데이터 회사로, 고품질 데이터를 생성하여 AI 모델을 더 빠르게 훈련하고 배포할 수 있습니다. 회사의 RAIC(Rapid Automatic Image Categorization) 기술은 대규모 비정형 데이터셋을 자동으로 분석하여 AI 모델을 더 빠르게 훈련하고 배포할 수 있습니다.
• Aqemia: Aqemia는 실리코 약물 발견 회사로, 고유한 양자启発 알고리즘을 사용하여 친화도를 예측하고 AI와 결합합니다. 이는 더 혁신적인 분子的 발견을 가속화하고, 성공 가능성을 높입니다.
• AiMi: 음악 산업에서 최고의 생성적 인공지능 회사 중 하나인 AiMi는 실시간으로 재생성되는 동적인 무한한 전자 음악 흐름을 제공합니다. AiMi를 사용하여 연속적인 사운드 및 시각적 효과를 가진 음악 풍경을 생성할 수 있습니다.

이러한 회사들은 생성적 인공지능 모델을 사용하여 혁신적이고不断 진화하는 기술을 도입하는 많은 회사 중 일부입니다.