기존 AI는 사전 정의된 규칙과 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 결과를 예측하며, 매우 특정한 작업에 적용할 때 탁월한 기능을 발휘합니다. 생성형 AI는 데이터 패턴을 학습하여 텍스트나 이미지 같은 새로운 콘텐츠를 생성하므로 보다 혁신적이고 창의적인 분야에 더 적합합니다.
인공 지능을 인간의 지능을 모방할 수 있는 기계를 설계하는 것처럼 간단한 개념으로 생각할 수 있지만, 실제로 이 말 자체는 다양한 기술을 포괄하는 용어로 점점 더 확장되고 있습니다. 가장 주목할 만하고 널리 사용되는 변형 중 하나가 바로 GenAI(생성형 AI)입니다. GPT(사전 학습된 생성형 트랜스포머) 도구의 인기가 높아지고 RNN(순환 신경망) 및 LLM(대규모 언어 모델)의 발전에 힘입어 생성형 AI는 전 세계가 지능형 시스템을 사용하는 방식을 새롭게 정의하고 있습니다.
이러한 상황에서는 다음과 같은 질문이 떠오릅니다. 생성형 AI를 특별하게 만드는 요인은 무엇일까? 기존 AI는 생성형 AI와 어떻게 다를까? 그리고 아마도 가장 중요한 질문은 기업이 효율성을 높이고 혁신을 향상시키며 분명한 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI와 생성형 AI를 어떻게 적용할 수 있을까일 것입니다. 첫 번째 단계는 이러한 기술 사이에 존재하는 유사점과 차이점을 이해하는 것입니다.
AI는 상황에 따라 다른 것을 의미할 수 있습니다. 가장 광범위하게 보면 "인공 지능"은 기존에 인간의 지능이 필요했던 작업을 수행하는 기계를 설계해서 구현하고 지원하는 데 필요한 모든 도구, 기술, 프로세스 및 분야를 포괄하는 용어입니다. 따라서 AI는 자율 주행 차량, 예측 분석, 자율 프로세스, 컴퓨터 과학 연구 등 다양한 분야를 포함하는 개념입니다.
그렇지만 사람들이 기술로서 기존 AI를 논의할 때는 대체로 과거 데이터를 분석하고 명확한 규칙에 의존하여 미래의 결과를 예측하는 AI의 하위 집합을 말합니다. "예측형 AI"(또는 "약한 AI" 또는 "좁은 의미의 AI")라고도 하는 기존 AI는 고도로 전문화되어 있습니다. 이는 다소 제한적인 알고리즘의 범위 내에서 작동하며, 의도한 특정 애플리케이션의 범위로 제한됩니다.
약한 AI라는 조롱 섞인 용어에도 불구하고, 명확하게 정의되어 있는 이 접근 방식에는 몇 가지 장점이 있습니다. 제대로 도입해서 적절한 업무에 적용할 경우 기존 AI는 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 특정 작업에서의 높은 정확도
기존 AI는 구체적이고 잘 정의된 작업을 높은 정확도로 수행하는 데 탁월합니다. 여기에는 데이터 분석 및 자동화 등의 작업이 포함됩니다.
- 확장성
이러한 시스템은 프로세스가 표준화되어 있는 재무 및 제조 등 안정적인 환경에서 효과적으로 확장할 수 있습니다. 작업이 잘 정의되어 있는 경우, 막대한 양의 데이터와 복잡한 프로세스까지도 비용을 크게 늘리지 않고 AI에 통합할 수 있습니다.
- 투명성
기존 AI가 가진 규칙 기반 특성으로 인해 의사 결정 프로세스를 보다 쉽게 이해하고 검증할 수 있습니다. 사용자는 발생하는 프로세스를 쉽게 해석할 수 있습니다.
모든 작업에 적합한 단 하나의 도구는 존재하지 않습니다. 기존 AI에는 다음과 같은 한계가 있습니다.
- 제한적인 유연성
이러한 시스템은 명시적으로 프로그래밍된 것 이상의 혁신적인 솔루션을 생성할 수 없습니다. 훈련 과정에서 완전히 다루지 않은 상황에 직면했을 때, 이러한 AI는 거의 확실하게 틀리거나 불완전하거나 관련 없는 결과를 제공하는데, 이는 예상치 못한 시나리오를 처리하는 데 한계가 있음을 강조합니다.
- 윤리적 문제
예측 AI는 학습 데이터에 전적으로 의존합니다. 그러한 데이터에 편향, 선입견, 부정확성이 포함될 경우, AI의 결과물에 이러한 문제가 반영되고 고착화될 수 있으며, 이는 불공정하거나 잘못된 예측과 결정으로 이어질 수 있습니다.
생성형 AI는 기존 AI에서 크게 진보한 것입니다. 여전히 규칙과 알고리즘이 적용되지만, 이러한 규칙 덕분에 생성형 AI 도구는 익숙하지 않은 문제에 딥 러닝을 적용할 수 있습니다. 이를 통해 방대한 데이터 세트 내의 데이터 요소 간 관계를 학습하여 텍스트, 이미지, 음악 등의 새로운 콘텐츠를 만드는 데 집중할 수 있습니다. 이 기술은 신경망과 딥 러닝 모델 등 고급 머신 러닝 기술의 발전으로 인해 점점 더 큰 주목을 받고 있습니다.
생성형 AI는 GAN(생성적 대립 신경망), VAE(변분 오토인코더)와 같은 기술을 활용합니다. 이러한 모델은 학습 데이터에서 기본 패턴을 파악하여 새로운 데이터를 생성하는 방법을 배울 수 있습니다. 그 결과 최근까지 불가능해 보였던 일이 가능해졌습니다. 인간의 감독이 거의 없거나 전무해도 기계가 독창적인 시각적 이미지, 음악, 글, 심지어 비디오까지 만들 수 있게 된 것입니다. 대부분의 생성형 AI 도구는 텍스트 기반의 프롬프트만 제공하면 무엇을 만들어야 할지 스스로 판단합니다.
결정론적(동일한 조건이 항상 동일한 결과를 초래한다는 의미)인 기존 AI와는 달리, 생성형 AI는 확률론적 모델로, 제공된 입력에서 광범위한 결과물을 생성할 수 있습니다. 이러한 특징과 다른 요소가 합쳐져 생성형 AI는 다음과 같은 분명한 이점을 제공하는 중요한 기술로 거듭나게 되었습니다.
- 창의성과 혁신
생성형 AI는 새롭고 다양한 콘텐츠를 생성하여 예술, 디자인, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어줄 수 있습니다. 기존 비즈니스 애플리케이션과 관련해서는 고객 몰입도를 높이고, 마케팅 전략을 최적화하며, 콘텐츠 생성을 간소화하고, 사용자 경험을 맞춤화할 수 있는 혁신적인 솔루션을 만들 수 있습니다. - 다양한 기능
이러한 모델은 기존 AI가 갖는 제약을 초월하여 다양한 작업에 적응할 수 있습니다. 생성형 AI는 새로운 데이터와 변화하는 요구 사항에 동적으로 대응할 수 있어, 빠르게 변화하는 환경에서도 혁신을 거듭하고 경쟁력을 유지할 수 있습니다. - 모호성 처리
생성형 AI는 불확실성과 복잡성을 다루는 데 탁월하므로 좁은 의미의 AI로는 부족한 분야에 적합합니다.
기존 AI와 마찬가지로 생성형 AI에도 특정한 도전 과제가 존재합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 자원 요구 사항 증가
생성형 AI 모델을 학습시키려면 상당한 컴퓨팅 성능과 데이터가 필요하며, 이로 인해 비용이 많이 들 수 있습니다. 생성형 AI와 관련된 에너지 사용량이 증가하면 지속 가능성과 탄소 배출에 영향을 미칠 수 있습니다. - 윤리적 문제
사실적인 콘텐츠를 만드는 능력은 진위, 저작권, 오용 가능성 등의 문제를 야기합니다. 생성형 AI는 주어진 지시를 따를 뿐이므로, 저절로 윤리적인 행동을 하지는 않습니다. 윤리적 규칙이 구현되더라도 이러한 규칙을 우회하여 유해하거나, 오해의 소지가 있거나, 부적절하거나, 불법적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
- 기존 AI
기존 AI는 데이터를 분석하고 사전 정의된 규칙에 기반한 인사이트를 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이와 같은 접근 방식을 사용하면 출력이 프로그래밍 단계에서 설정된 논리적 프레임워크와 일치하므로 예측 가능해집니다. 주된 목표는 패턴을 인식하고 확립된 매개변수 내에서 의사 결정 및 문제 해결에 도움이 되는 인사이트를 생성하는 것입니다. - 생성형 AI
생성형 AI는 데이터에서 패턴을 학습하여 새로운 데이터와 콘텐츠를 생성합니다. 기존 AI와 달리, 생성형 AI의 결과물은 다양하며, 혁신적이고 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력을 강조하는 다양한 미디어를 포함할 수 있습니다.
- 기존 AI
기존 AI의 의사 결정 과정은 명확하므로, 결론을 보다 쉽게 이해하고 검증할 수 있습니다. 의사 결정의 근거를 이해하는 것이 꼭 필요한 경우에 이러한 투명성은 특히 중요합니다. - 생성형 AI
생성형 AI 내에서 이루어지는 프로세스는 거의 불투명하고 "블랙 박스"처럼 작동하기 때문에 의사 결정이 어떻게 이루어지는지 해석하기가 어렵습니다. 특히 딥 러닝 모델의 복잡한 알고리즘으로 인해 특정 결과의 근거가 모호해질 수 있습니다.
용도
- 기존 AI
기존 AI는 예측 유지관리, 추천 엔진, 데이터 분석과 같이 작업이 잘 정의된 환경에 적용됩니다. 이러한 분야에서는 대규모 데이터 세트를 처리하고 사전 정의된 규칙에 따라 정확한 예측을 수행하는 AI의 기능에서 이득을 얻을 수 있습니다. 일상적인 작업을 자동화하고 구조화된 환경에서 운영 효율성을 개선하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. - 생성형 AI
생성형 AI는 구조화된 환경에서 벗어나 설계, NLP(자연어 처리)와 같이 독창적인 콘텐츠 생성이 필요한 분야와 애플리케이션에서 스스로를 정의합니다. 독창적인 미디어를 생산할 수 있는 능력 덕분에 창의성이 요구되는 산업에서 강력한 도구가 될 수 있습니다. 또한, 생성형 AI는 다른 AI 모델이 실제 데이터 세트에 의존하지 않고도 역량을 향상시킬 수 있도록 이러한 모델의 학습을 위한 합성 데이터를 생성하는 데도 도움을 줍니다.
기존 AI와 생성형 AI의 차이점으로 인해 각 기술은 다양한 분야에 맞춰 다음과 같이 고유한 이점을 제공합니다.
- 스팸 필터링
기존 AI는 이메일 패턴과 콘텐츠를 분석하여 스팸 메시지를 정확하게 식별하고 필터링해 주므로 원치 않는 이메일과 잠재적인 악의적 공격으로부터 사용자를 보호합니다.
- 사기 탐지
금융 서비스에서 기존 AI는 거래 패턴을 분석하고 이상을 식별하여 사기 활동을 탐지하므로 금융 손실을 예방하는 데 도움이 됩니다.
- 추천 시스템
전자 상거래, 스트리밍 서비스, 기타 고객 대면 기업의 경우 기존 AI를 사용하여 사용자 행동과 선호도를 분석하고 사용자의 관심사에 맞춰 제품과 서비스를 추천할 수 있습니다.
- 예측 유지관리
제조업에서 기존 AI를 사용하면 과거 데이터와 사용 패턴을 분석하여 장비 결함을 예측할 수 있으므로 다운타임과 유지 보수 비용을 줄일 수 있습니다.
- 고객 세분화
마케팅 팀에서 기존 AI를 활용하여 구매 행동, 인구 통계 및 기타 데이터 포인트를 기반으로 고객을 분류하면 보다 타겟팅되고 효과적인 마케팅 전략을 실행할 수 있습니다.
- 콘텐츠 제작
생성형 AI는 양질의 텍스트, 이미지, 음악 및 비디오를 생성할 수 있으므로 마케팅, 광고, 엔터테인먼트 등 창의적인 산업에서 유용하게 활용할 수 있습니다. - 고객 상호작용
생성형 AI를 기반으로 하는 AI 챗봇은 고객 문의에 맞춰 동적 응답을 제공하므로 고객 서비스와 참여를 향상시킬 수 있습니다. - 코드 생성
생성형 AI는 코드 스니펫을 생성하고 프로그래밍 언어를 번역하며 코드 완료를 자동화하여 소프트웨어 개발자를 지원하는 데 사용됩니다. 이는 개발 프로세스의 속도를 높이는 동시에 경험이 부족한 코더의 역량을 확장하는 데 도움이 됩니다. - 의료
생성형 AI는 연구를 위한 합성 의료 이미지를 만들고, 맞춤형 치료 계획을 설계하며, 새로운 의약 화합물을 생성하여 의료 연구와 환자 치료에 혁신을 가져올 수 있습니다.
기본적으로 생성형 AI에서 가장 중요한 것은 학습입니다. 즉, 패턴을 인식하는 방법을 학습한 후 그 패턴의 관계를 복제하여 새로운 것을 만들어 냅니다. 이를 위해 딥 러닝에 크게 의존합니다.
확산 모델 및 트랜스포머 모델은 생성형 AI의 핵심 구성 요소입니다. 확산 모델은 사실적인 이미지를 생성하고, 트랜스포머 모델은 고급 텍스트 생성 역량을 제공합니다. 이러한 기법이 합쳐져 합성 미디어를 만들 수 있는 가능성을 확장했습니다.
트랜스포머는 강력한 딥 러닝 아키텍처로 자연어 처리를 혁신했습니다. 트랜스포머는 대규모 인터넷 데이터 세트를 통해 한 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하도록 훈련되었고, 다양한 작업에 맞게 미세 조정할 수 있도록 언어에 대한 깊은 이해를 발전시켰습니다. 트랜스포머의 어텐션 메커니즘은 장기 의존성과 문맥 정보를 효과적으로 포착할 수 있게 해줍니다. 그 결과, 생성, 번역, 요약 등 다양한 분야에서 새로운 혁신을 이끌어 내게 되었으며, 이를 바탕으로 트랜스포머는 최신 생성형 AI 시스템의 초석이 되었습니다.
인공 지능(기존 AI, 생성형 AI, 기타 형태의 AI)은 조직의 비즈니스 방식을 변화시키고 있습니다. ServiceNow는 이러한 디지털 혁신의 최전선에 있으며 Now Platform®의 고급 AI 역량을 통해 비즈니스 프로세스를 최적화하고 있습니다..
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