챗GPT의 배경기술Ⅱ(생성AI 개념, 종류, 기술)

 

 

 

 

생성AI의 구조

■ 생성AI(Generative AI)란 무엇인가?

      인간의 전유물이라고 믿었던  창조적이고 혁신적인 작품을 빚어내는 로봇이 발명된다면 세계의 모습은

      많이 달라질 것입니다.  그리고 이미 세상은 달라지고 있는데 , 바로 이 '생성AI'의 등장이 예술가와

      기술자의 기준을 완전히 뒤바꿔 놓기 시작했습니다. 도대체 이 생성AI라는 기술은 어떤 것인가?

      한마디로 생성AI는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 기계가 학습데이터를 기반으로 텍스트, 이미지, 오디오,

      비디오, 콘텐츠와 같은 새로운 인공 콘텐츠를 만드는 기술입니다. 좀 더 자세히 말하자면 사용자가 생성

      AI에게 어떤 것을 만들어달라는 요구를 함에 따라서 결과를 만들어 내는데, AI가 학습에 활용한 데이터를

      기반으로 출력을 만들어 내고 있습니다. 그러므로 가끔 실제 하지 않은 새로운 콘텐츠를 만들어 내는

      경우가 발생하고, 사람들은 이것을 인간만이 할 수 있는  창조의 영역을 침범하고 있는 현상으로 보는

      것입니다. 물론 AI과학자들은 이것을 창조의 영역으로 절대 보지 않습니다. 학습한 결과 내에서 발생한

      일정의 랜덤 한 결과라고 여기는 것입니다. 확실한 것은 인간이 하는 거의 모든 산업영역에서 AI는 놀라운

      속도와 가치 높은 수준의 역할을 해나갈 것임에 틀림없습니다. 우리의  상상대로 상상 그 이상으로 펼쳐질

      AI의 세상을 그려 보겠습니다.

 

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■ 생성 AI(Generative AI)의 종류 

      2022년 4월에 이미지 생성 AI인 '달리(DALL-E) 2가 처음 공개됐습니다. 텍스트를  입력하면 이미지를

      만들어 주는 AI입니다. 달리 이외에도 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 미드저니(Midjoumey)등 이미지

      생성 AI가 잇달아 등장하였고, 이미지 생성 AI는 단순히 기술을 전시하는 수준을 넘어 실제 상용화에 성공

      하였습니다. 

      2022년 12월에는 오픈 AI가 챗GPT를 공개했습니다. 챗GPT는 앞에서 말했듯이 대화를 하고, 에세이를

      쓰고, 컴퓨터 프로그래밍을 하며, 심지어 시를 쓰기도 하고 노래 가사를 이용자의 요구대로 바꾸는 개사를

      하기도 하는 챗봇입니다.  예상보다 훨씬 더 빠른 기술의 발전에 환호하는 이들도 있지만, 새로운 기술이

      법제도나 윤리와 충돌해 사회적 혼란이 야기되는 것을 우려하는 이들도 있습니다. 그러나 이것도 시작에

      불과하다는 것입니다.

 

 

 

 

     

■ 생성 AI모델의 기술      

        생성 AI는 GAN(Generative  Adersarial  Network)이라는 모델이 등장하면서 본격적으로 인기를 끌었습니다. 

        GAN은 생성하는 모델과 이를 판단하는 모델이 서로 경쟁하면서 실제와 가까운 이미지나 동영상, 음성 등을

       자동으로 만들어 내는 모델입니다.

        이전에도 VAE(Variational Autor-encoder)등의 방법론이 있었지만, GAN이 생성 AI의 시대를 본격적으로

        열었다고 볼 수 있습니다.  예를 들어 고양이와 개의 사진을 구별하는 것이 대표적인 사례입니다. 인간이 개와

        고양이 사진에  라벨링 하고, 기계가 그 라벨과 이미지를 학습하면 개와 고양이를 구별할 수 있습니다. 

        또는 위폐와 진폐를 구분하는 사례도 있으며, 생성모델을 활용하여 구하기 힘든 학습데이터를 가상적으로

        만드는 니즈에 따라 다양한 형태의 이미지 생성도 시작되었습니다.

        특히, 챗GPT는 생성 AI(Generative AI)*의 대표적 모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 기술을

        기반으로 하는데, GPT는 말 그대로 ‘자가학습’하여 답변을 ‘생성’하고 대량의 데이터와 맥락을 처리할 수 있는

        ‘트랜스포머(변환기)’ 기술을 말합니다. 기존 AI 역할은 데이터 분석, 활용 등 인간의 행위를 대체하거나

         보완하는 역할이었다면, 오픈 AI가 최초의 챗 GPT모델을 개발하고 현재의 챗 GPT로 발전시키는 과정에는  

         자연어 처리, 생성형 AI,AI, 트랜스포머, 초거대 AI, 클라우딩 컴퓨팅, 사전학습과 인간 피드백 기반 강화 학습 

        등의 배경 기술이 활용하여 자가학습 알고리즘으로 새로운 디지털 이미지, 영상, 음성, 텍스트, 코드 등을

        ‘창조’  해 내게 되었습니다.

       이런 생성 AI의 대표적인 모델인 GPT는 오픈 AI가AI 개발한 언어 모델(하나의 단어 다음에 어떤 단어가 오는

       것이  좋을지 적절한 단어를 통계적·확률적으로 예측하는 모델)로, 대규모 언어 모델

        (Large Language Model·LLM)을 기반으로 합니다. 언어를 배우는 과정에서 기존의 AI 언어 학습량과는 비교도

       안 될 만큼 막대한 규모의 데이터를 기반으로 학습했다는 의미이며, 챗GPT를 ‘초거대 AI’라고 부르는

       이유입니다.

 

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       ◆ 자연어 처리(NLP) : 컴퓨터에게 인간과 매우 유사한 방식으로 텍스트 및 음성 언어를 이해하는 능력을 부여

            하는 것과 관련된 컴퓨터 공학의 한 분야, 더 구체적으로 말하자면  인공지능(AI)의 한 분야입니다.

            NLP는 인간 언어를 규칙 기반으로 모델링하는 전산언어학과 통계적 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 결합합니다.

            이러한 기술들은 컴퓨터가 텍스트 또는 음성 데이터의 형태로 인간의 언어를 처리하고, 발화자 또는 작성자의

            의도와 감정을 포함한 완전한 의미를 '이해'할 수 있도록 합니다.

            NLP는 신속하게 그리고 심지어 실시간으로 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역하고, 음성 명령에 응답하며,

            대량의 텍스트를 요약하는 컴퓨터 프로그램을 지원합니다.

            여러분은 음성 작동 GPS 시스템, 디지털 상담원, 음성-텍스트 받아쓰기 소프트웨어, 고객 서비스 챗봇 및 기타

            소비자를 위한 편의 시스템의 형태로 NLP와 상호작용을 해보셨을 겁니다. 그러나 NLP는 비즈니스 운영을

            효율화  하고, 직원 생산성을 높이고, 미션 크리티컬 비즈니스 프로세스를 간소화하도록 돕는 엔터프라이즈

            솔루션에서도  점점 더 큰 역할을 수행하고 있습니다.

 

     ◆ 자연어 이해(NLU) :  AI가 빠르고 더 정확하게 사용자의 의도를 이해하고 사용자의 의사 결정에 유용한 정보를

           추출하는 그 능력을 발휘하는 핵심 기술입니다. 컴퓨터는 자연어 이해(NLU, Natural Language

            Understanding)를 통해 말하는 사람의 말뿐만 아니라 사용자가 실제로 의미하는 바를 추론할 수 있습니다.

            간단히 말해, 클로바,구글어시스턴트, 알렉사 등 AI 음성인식 플랫폼에게 "밖은(외부) 어떻습니까?”라고

            물었을 때 플랫폼은 사용자가  일기 예보를 요구한다는 것을 추측할 수 있습니다. 최근 음성인식 플랫폼은

            인간 언어 내에서 패턴과 의미를  인식하는 데  중점을 둔 인공지능인 NLU로 구축됩니다. 컴퓨터가 특정

            방식으로 묻지 않아도 말의 의미를 이해하면 음성을 사용하여 실제 대화를 나누는 것처럼 느낄 수 있는

            것입니다.

            의사소통은 의미를 해석하는 데 있어 끊임없는 학습 합니다. NLU 이전에는 음성을 입력으로 사용하여 날씨

            앱을 디자인하려면 "비가 오나요?"라는 수천 가지 방법 목록이 필요했습니다. NLU를 사용하면 음성인식

            디바이스는  수천 개의 다양한 애플리케이션에서 과거의 상호 작용을 통한 학습을 ​​적용하여 “비가 내릴까요”와

            “비가 올 것”이  본질적으로 동일한 질문임을 이해할 수 있습니다. 이러한  유연성을 통해 음성 경험은 기술과

            더 빠르고 쉽고 즐겁게 대화하고 참여할 수 있습니다. 

            이처럼 자연어 이해(NLU)는 AI가 빠르고 더 정확하게 사용자의 의도를 이해하고 사용자의 의사결정에 유용한

            정보를 추출하는 그 능력을 발휘하는 핵심 기술인 것입니다. 

 

    ◆  자연어 생성(NLG) : 자연어 생성 (NLG)은 언어 이외의 입력에서 언어를 생성하는 특정 AI 완성 작업입니다.

         일부 전문가들은 자연 언어 생성 응용 프로그램을 텍스트 또는 기타 정보 형식의 "번역자"를 구어 언어로 "번역"

         한다고 지칭할 수 있습니다. 실제로 인공 지능의 경계 중 하나로 컴퓨터와 기술이 Excel 스프레드 시트, 비디오,

         메타 데이터 및 기타 소스와 같은 비 언어 소스를 사용하고 인간이 복잡한 자연 언어를 사용하는 유일한 생물

        이라는 점에서 인간처럼 보이는 자연 언어 출력을 만들 수 있다는 생각입니다.

        자연 언어 생성은 다가올 몇 년 안에 전례 없는 새로운 기술을 도입할 것으로 예상되는 다가오는 "AI 붐"의 주요

        부분이 될 것으로 예상됩니다.