생성형 AI란 무엇인가?
생성형 인공 지능(생성형 AI)은 대화, 이야기, 이미지, 동영상, 음악 등 새로운 콘텐츠와 아이디어를 만들 수 있는 AI의 일종입니다. 이러한 AI 시스템은 기계학습, 자연어 처리, 신경망 등의 기술을 사용하여 사람처럼 정보를 이해하고, 이해한 내용을 바탕으로 새로운 것을 창조하거나 문제를 해결합니다. 생성형 AI의 대표적인 예로는 텍스트 생성, 이미지 생성, 음성 생성 등이 있습니다. 또한 대표적인 생성형 AI로는 Chat GPT가 있습니다.
생성형 AI의 일반적인 응용 분야는 무엇인가요?
생성형 AI를 사용하면 비지니스에 기계 학습을 더 빠르게 활용하고 이를 더 광범위한 사용 사례에 적용할 수 있습니다. 엔지니어링, 마케팅, 고객 서비스, 재무, 영업 등 모든 비지니스 라인에 생성형 AI를 적용할 수 있습니다. 코드 생성은 생성형 AI를 위한 가장 유망한 애플리케이션 중 하나이며, AI 코딩 도우미인 Amazon CodeWhisperer를 사용하면 개발자 생산성이크게 향상됩니다.
또한 생성형 AI는 이미지 및 비디오 생성을 하기에도 용이하여 사진 동영상 등 미디어를 편집하는데 사용 될수 있습니다. 예를 들어, 스타일 변화, 이미지 생성, 영상 자막 생성 등의 작업에 활용될 수 있습니다. 더 나아가 생성형 AI는 창작 작업이나 디자인 작업에도 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 웹사이트 레이아웃 제안, 로고 디자인, 컨텐츠 생성 등에 활용될 수 있습니다.
생성형 AI 문제점
저작권 및 IP 침해
- 여러 생성형 AI 도구가 동의, 크레딧, 보상 없이 저작권이 있는 저작물을 적절히 사용하여 아티스트와 크리에이터의 권리를 침해한다는 점을 고려할 때 데이터의 윤리적 사용이 가장 중요합니다.
openAI는 최근 ChatGPT의 학습 데이터세트에서 저작권이 있는 자료를 삭제하는 대신 특정 고객 계층을 대상으로 저작권 침해 소송에 대한 법적 비용을 보상하는 저작권 실드(Copyright Shield)라는 보상 프로그램을 도입했습니다.
- 거짓 정보
생성형 AI 모델은 데이터 공백에 직면했을 때 조작된 진술이나 이미지를 생성하는 것으로 알려져 있어 결과물의 신뢰성과 잠재적 결과에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 예를 들어, 구글 바드 홍보 동영상에서 챗 봇은 제임스 웹 우주 망원경이 지구 태양계 너머 행성의 첫 이미지를 포착했다고 잘 못 주장했습니다.
- 정적 정보
생성형 AI 모델을 최신 상태로 유지하려면 상당한 컴퓨팅 리소스와 시간이 필요하며, 이는 엄청난 기술적 과제를 제시합니다. 그러나 일부 모델은 점진적 업데이트를 위해 설계되어 이 복잡한 문제에 대한 잠재적인 해결책을 제공합니다.
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