정의
인공지능(Artificial Intelligence)
인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 추리, 논증 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술
생성형 인공지능(Generative AI)
프롬프트에 대응하여 텍스트, 음악, 이미지, 기타 미디어를 생성할 수 있는 인공지능으로, 주어진 데이터로부터 새로운 컨텐츠를 만들어내는 데 초점을 맞춘 인공지능
활용 종류
1. 텍스트 인공지능
- 대화형 인공지능
- 챗봇 : 채팅에서 유저의 메세지에 응답하는 봇
ex) 심심이, 은행 상담챗봇 등
- 음성인식 비서 : 사람이 컴퓨터에 음성 명령을 주고, 그 일을 대신 수행
ex) 빅스비, Siri, 구글 어시스턴트
- LLMs A.I.(Large Launguage Models conversational A.I.) : 대규모 언어 모델 기반 대화형 인공지능 서비스
ex) 대화 특화: openAI - chatGPT, 구글 - 제미나이, MS - 코파일럿, 네이버 - 클로바X
2. 그림 : 인공지능을 이용해 이미지를 생성
ex) 삼성 갤럭시AI, DALL·E3, DeepAI
3. 작곡
ex) Suno AI, AIVA, Udio
4. 동영상 제작
ex) Sora(OpenAI), AI 스튜디오 페르소, LUMIERE(구글)
5. 음성: 클로바더빙, AI보이스 스튜디오, Typecast 등
6. 코딩: GitHub Copilot, Tabnine
장점
1. 효율성 향상: 복잡하고 반복적인 작업을 자동화하여 인간의 개입 감소
2. 개인화: 개인의 선호도와 행동에 대한 데이터로 맞춤형 추천 등 개인 맞춤형 컨텐츠 경험 가능
3. 향상된 의사결정: 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 식별함으로써 더 많은 정보에 근거한 결정을 지원
4. 활용성: 다양한 산업 분야에 적용할 수 있어 활용 범위가 넓음
단점, 문제점
1. 개인정보 침해: 개인정보를 포함한 데이터 수집 및 활용에 따른 프라이버시 침해 우려
2. 저작권 침해: 인터넷 상의 정보를 수집, 학습하는 특성 상, 만들어내는 창작물이 어딘가에 이미 존재하는 창작물일 위험
3. 자동화로 인한 일자리 감소: 자동화로 인해 기존의 일자리가 사라질 수 있다는 우려
4. 신뢰성 문제(환각, Hallucination문제): 실제 존재하지 않는 정보나 사실을 만들어내 혼란을 야기
ex) 피자에 치즈를 붙이기 위한 방법에 대한 질문에 접착제를 사용해야 한다고 답변
5. 과도한 전력, 에너지 소비: 초거대 AI의 경우 높은 운영비용과 오랜 훈련시간, 전력소모가 매우 큼
6. 과도한 의존성: 과도한 의존으로 개인의 사고력 저하될 가능성 있음
7. 기술 악용(딥페이크)
해결방안
1. 사용 데이터 투명화: 각 인공지능 학습 시 활용하는 데이터를 공개하여 저작권, 프라이버시 문제 예방
2. 개인정보 식별, 익명화: 개인정보로 확인되는 데이터는 제거하거나 변경하여 익명화하는 AI 학습 및 도입
3. 데이터품질 향상을 위해 데이터 전처리 과정에서 품질 개선, 데이터 수집 단계에서부터 정확한 데이터를 수집하도록 노력
4. 편향성 제거: 공정한 데이터를 사용하고, 모델 학습 과정에서 편향성을 제거하도록 보정
ex) 인종, 성별 등 각 인구 분포에 맞게 보정, 특정 관점을 반영하도록 의도적 조종
5. 새로운 일자리 창출 및 재교육 : 실업자에 대한 신규 일자리 창출, 적응을 위한 교육
6. 책임 소재 명확화: AI시스템 결정에 대한 근거, 출처 등을 남기도록 하여 책임소재 확인하도록 유도
7. 경량화모델 개발: 각 모델의 목적에 맞는 데이터만을 학습하여 연산 수와 매개 변수를 줄여 비용 감소