생성형 AI vs. 다른 유형의 AI

인공 지능은 기계가 인간의 지능을 시뮬레이션하는 것을 말합니다. 고대 신화에도 등장하듯, 인간은 이미 수 세기 전부터 인간처럼 행동할 수 있는 기계를 만들고자 노력했습니다. 머신 러닝의 진정한 첫 사례는 1951년, 맨체스터대학교에서 만든 체커 프로그램입니다. 인간 플레이어와 대적할 정도로 학습한 이 지능형 프로그램이 가장 초기 형태의 게임 AI입니다.

오늘날 AI는 어디서나 접할 수 있습니다. 특히 휴대폰과 모바일 앱에서 얼굴 인식, 음성 인식, 스팸 필터링, 문법 제안, 언어 번역 등 다양한 작업을 수행합니다.

한 가지 AI만으로 모든 작업을 수행할 수는 없습니다. 문서 처리, 회계 관리, 디지털 합성 등 각 작업의 특성에 따라 저마다 다른 컴퓨터 프로그램을 사용하는 것처럼, AI 또한 목표에 따라 각기 다른 방식으로 작동하는 다양한 유형의 AI가 있습니다. 우리가 일상에서 접할 수 있는 AI 유형은 크게 3가지로 분류됩니다.

이 유형의 AI는 특정 작업만 수행하고 그 이상은 학습하지 않습니다. 즉, 제한된 범위 내에서 특정 작업을 수행합니다. 이미지 인식, 자연 언어 처리 기술, 이미지 생성 툴이 여기에 해당합니다. 음성 인식 가상 비서인 Siri, Google Assistant, Alexa도 일종의 좁은 AI입니다. 이러한 유형의 AI는 음성 명령을 인식하고 이에 응답할 수는 있지만 의학적 진단을 정확히 내리는 것과 같은 일은 수행할 수 없습니다.

이름에서 알 수 있듯이 가상 체스판에서 체스 말의 움직임과 같은 자극에만 반응합니다. 다음에 소개되는 ‘제한적 메모리 AI’처럼 나중에 되찾을 수 있는 메모리를 구축하지는 않지만 특정 입력에 대해 미리 정해진 출력으로 반응하도록 설계됩니다. 사용자의 행동을 기록하고 다음에 볼 만한 콘텐츠나 구매할 만한 제품을 제안하는 ‘스팸 필터’와 ‘추천 시스템’이 여기에 해당합니다.

반응형 머신에서 한 단계 발전한 AI입니다. 지식을 저장하고, 학습하고, 이를 기반으로 새로운 작업을 수행할 수 있습니다. 제한적 메모리 AI는 특히, 예측에 유용합니다. 이런 이유로 금융, 날씨 등 모든 분야의 향후 트렌드를 예측하는 데 사용됩니다. 또한 챗봇과 자율 주행 자동차에 사용되는 가장 일반적인 AI 유형입니다.

생성형 AI에는 각기 다른 유형의 콘텐츠를 만들기 위해 구축된 다양한 모델이 있습니다. 대표적인 예는 다음과 같습니다.

텍스트 생성은 가장 많이 언급되는 AI의 한 형태입니다. 최근 인기를 얻고 있는 챗봇 AI와 같은 텍스트 생성 툴은 교정, 설문조사, 코드 작성에 이르는 거의 모든 작업에 사용되고 있습니다.

Adobe Firefly와 같은 AI 생성 툴은 텍스트 프롬프트를 이미지로 변환합니다. 아티스트, 콘텐츠 크리에이터, 마케터가 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 수많은 이미지와 캡션을 학습한 AI 이미지 생성 툴을 이용해 원하는 내용을 설명하면 이를 기반으로 새로운 이미지를 빠르게 생성합니다.

아티스트와 디자이너는 이 기술을 사용하여 새로운 아이디어를 브레인스토밍하고 즉시 시도해볼 수 있습니다. 전문 아티스트가 아닌 마케터와 개인 콘텐츠 크리에이터도 멋진 이미지를 빠르게 제작할 수 있습니다.

이미지 생성 툴이 방대한 이미지 데이터 세트를 학습하는 것처럼, AI 뮤직 생성 툴도 뮤직과 메타데이터를 학습합니다. 뮤직 장르와 특정 아티스트의 작품에서 패턴을 인식하고 이를 바탕으로 새로운 뮤직을 만들 수 있습니다.

영상 생성 툴은 영상 생성, 사운드 생성, 이미지 생성이라는 3가지 형태를 결합합니다. 오디오, 영상, 텍스트가 포함된 데이터를 학습한 이 모델을 통해 영상 제작자는 콘텐츠 편집, 캡션 추가, 다양한 출력에 맞는 크기 조정 등을 수행할 수 있습니다. 아울러 텍스트 프롬프트를 기반으로 새로운 영상 콘텐츠를 생성하는 시간을 단축할 수 있습니다.