제너레이티브 AI란?

제너레이티브 AI는 최근 많은 소음을 내고 있습니다. 이 용어는 새로운 디지털 이미지, 비디오, 오디오 및 텍스트를 생성하기 위해 비지도 또는 준지도 학습 알고리즘에 의존하는 모든 유형의 인공 지능 시스템을 지칭하는 데 사용됩니다. MIT에 따르면 생성 AI는 지난 XNUMX년 동안 AI 분야에서 가장 유망한 발전 중 하나입니다. 

Generative AI를 통해 컴퓨터는 입력과 관련된 기본 패턴을 학습하여 유사한 콘텐츠를 출력할 수 있습니다. 이러한 시스템은 GAN(Generative Adversarial Network), 변형 자동 인코더 및 변환기에 의존합니다. 

Gartner가 "2022년의 새로운 기술과 트렌드가 레이더에 영향을 미치다" 보고서. 회사에 따르면 이는 시장에서 가장 영향력 있고 빠르게 발전하는 기술 중 하나입니다. 

Gartner 보고서의 주요 예측 중 일부는 다음과 같습니다. 

• 2025년까지 제너레이티브 AI는 약물 발견 및 개발 이니셔티브의 50%에서 사용될 것입니다.
  
• 2025년까지 제너레이티브 AI는 모든 데이터의 10%를 생산할 것입니다. 
• 2027년까지 제조업체의 30%가 제너레이티브 AI를 사용하여 제품 개발 효율성을 향상할 것입니다. 

생성 AI 기술 

Generative AI는 기존 텍스트, 오디오 파일 또는 이미지를 활용하여 새로운 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이를 통해 컴퓨터는 입력과 관련된 기본 패턴을 감지하여 유사한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 

Generative AI는 다음과 같은 다양한 기술을 통해 이 프로세스를 달성합니다. 

• 생성적 적대 신경망(GAN): GAN은 두 개의 신경망으로 구성됩니다. 둘 사이의 균형을 이루기 위해 서로 맞붙어 있는 생성기와 판별기 네트워크가 있습니다. 생성기 네트워크는 소스 데이터와 유사한 새로운 데이터 또는 콘텐츠를 생성합니다. Discriminator 네트워크는 소스와 생성된 데이터를 구별하여 원본에 더 가까운 것을 인식합니다. 
• 변압기 : 변환기 모델에는 GPT-3과 같은 큰 이름이 포함되며 인지 주의를 모방하고 입력 데이터 부분의 중요성을 측정할 수 있습니다. 트랜스포머는 언어나 이미지를 이해하도록 훈련됩니다. 또한 분류 작업을 배우고 대규모 데이터 세트에서 텍스트 또는 이미지를 생성할 수 있습니다. 
• 변형 자동 인코더: 변형 자동 인코더를 사용하면 인코더는 입력을 압축 코드로 인코딩하고 디코더는 코드에서 초기 정보를 재생합니다. 올바르게 훈련된 경우 압축된 표현은 입력 데이터 분포를 더 작은 차원 표현으로 저장할 수 있습니다. 

생성 AI 애플리케이션

마케팅, 교육, 의료 및 엔터테인먼트와 같은 많은 분야에 걸친 생성 AI에 대한 광범위한 응용 프로그램이 있습니다. 

다음은 제너레이티브 AI의 주요 애플리케이션 중 일부입니다. 

• 건강 관리: 생성적 적대적 네트워크는 의료 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 모델을 교육하고 개발하는 데 사용할 수 있는 과소 표현된 데이터의 가짜 예를 생성하도록 가르칠 수 있습니다. GAN은 데이터 식별, 데이터 프라이버시 및 보안 향상에도 사용됩니다. 귀중한 환자 데이터를 손상시킬 수 있는 반전 프로세스의 주요 문제를 해결합니다. 
• 음악 : 제너레이티브 AI는 인간의 뇌를 모방할 수 있는 신경망을 만들어 음악에도 활용되고 있다. 예를 들어 Google의 Magenta 소프트웨어는 최초의 AI 노래를 만들었습니다. 음악에서 생성 AI의 가장 큰 이점 중 하나는 새로운 장르를 만드는 능력입니다. 
• 영화: 영화 산업에서 제너레이티브 AI의 적용은 계속해서 증가하고 있습니다. 이후 사진을 변환할 수 있기 때문에 조명이나 날씨 조건에 관계없이 전문가가 언제든지 프레임을 캡처할 수 있습니다. Generative AI는 또한 얼굴 합성 및 음성 복제를 사용하여 배우의 이미지와 비디오를 다양한 연령대에서 사용할 수 있도록 합니다. 
• 미디어 : 생성적 AI는 미디어 산업 전반에 걸쳐 사용됩니다. 예를 들어 초해상도를 통해 콘텐츠를 확대할 수 있습니다. 기계 학습 기술을 사용하면 품질이 낮은 콘텐츠를 고품질로 바꿀 수 있습니다. 
• 로봇 공학 : 생성 모델링은 강화 기계 학습 모델이 편향을 덜 나타내고 시뮬레이션과 실제 세계에서 추상적 개념을 이해할 수 있도록 도와줍니다. 

제너레이티브 AI의 과제

제너레이티브 AI는 모든 이점과 애플리케이션으로 인해 몇 가지 문제도 제기합니다. 하나는 나쁜 행위자가 사기를 치거나 스팸성 뉴스를 만드는 것과 같은 악의적인 활동을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 

제너레이티브 AI 알고리즘이 작업을 성공적으로 수행하려면 많은 훈련 데이터가 필요합니다. 동시에 GAN은 완전히 새로운 이미지나 텍스트를 출력할 수 없으며 데이터를 가져와 결합하여 새로운 출력을 생성해야 합니다. 

생성 AI의 또 다른 과제는 예상치 못한 결과로, GAN과 같은 일부 모델은 제어하기 어렵습니다. 이 경우 모델이 불안정해지고 예기치 않은 결과가 생성될 수 있습니다. 

제너레이티브 AI 회사의 예

다양한 애플리케이션을 위해 Generative AI와 관련된 많은 회사가 있습니다. 

• 종합: 가장 잘 알려진 생성 AI 회사 중 하나는 비디오 합성 기술의 초기 선구자였던 Synthesia입니다. 영국에 본사를 둔 이 회사는 2017년에 설립되었으며 시각적 콘텐츠 제작을 위한 새로운 합성 미디어 기술을 구현하고 기술을 활용하는 데 필요한 비용, 기술 및 언어 장벽을 줄입니다. 
• 대부분 AI: 대부분 AI는 현실적이고 대표적인 합성 데이터를 대규모로 시뮬레이션할 수 있는 합성 데이터 엔진을 개발했습니다. 기존 데이터로부터 패턴, 구조, 변형을 자동으로 학습할 수 있습니다. 
• 합성 AI: 합성 AI는 새로운 생성 AI 모델과 진화하는 CGI 기술을 결합합니다. 회사에 따르면, 자사의 독점 파이프라인을 통해 정교한 컴퓨터 비전 모델을 교육하기 위한 방대한 양의 데이터를 생성할 수 있습니다. 
• 합성: 선도적인 합성 데이터 회사인 Synthetaic은 AI용 고품질 데이터를 성장시킵니다. 회사의 RAIC(Rapid Automatic Image Categorization)는 구조화되지 않은 대규모 데이터 세트의 분석을 자동화하므로 기존 접근 방식보다 빠르게 AI 모델을 교육하고 배포할 수 있습니다. 
• 아케미아: 실리코 약물 발견 회사인 Aqemia는 고유한 양자 기반 알고리즘을 사용하여 AI와 결합된 선호도를 예측합니다. 이 기술은 성공 가능성이 더 높은 더 혁신적인 분자를 빠르게 발견하는 데 도움이 됩니다. 
• 아이미: 음악 산업에서 최고의 생성 AI 회사 중 하나인 AiMi는 실시간으로 되살아나는 역동적이고 끝없는 전자 음악 흐름을 제공합니다. AiMi를 사용하여 연속적인 소리와 영상에 빠져드는 음악 풍경을 만들 수 있습니다.
  

이들은 생성적 AI 모델을 활용하여 혁신적이고 지속적으로 진화하는 기술을 도입하는 많은 회사 중 일부에 불과합니다.