생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 데 초점을 맞춘 인공 지능 기술의 하위 집합을 말합니다. 이 기술은 입력된 데이터와 유사한 데이터를 생성하는 모델을 사용합니다. 이 기술은 생성적 적대 신경망(GAN) 및 변형 자동 인코더(VAE)를 포함한 신경망과 같은 고급 머신 러닝 방법을 활용하여 텍스트, 이미지, 오디오 등을 합성합니다. 데이터의 패턴을 식별하고 결과를 예측하는 기존 AI와 달리, 생성형 AI는 학습 데이터의 속성을 모방한 새로운 결과물을 만들어냅니다.
제너레이티브 AI는 기계가 자율적으로 창의적인 콘텐츠를 제작할 수 있게 함으로써 여러 산업 분야에 혁신을 일으키고 있습니다. 단순한 참신함을 넘어 콘텐츠 제작을 자동화하고 생산성을 향상시키며 전통적인 예술적 표현의 경계를 넓힐 수 있다는 점에서 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 이러한 기능은 특히 창의성과 독창성을 중시하는 미술, 음악, 문학, 디자인 등의 분야에서 혁신을 가져올 수 있습니다.
생성 AI는 크리에이티브 산업에서 콘텐츠를 자동으로 생성하는 데 널리 사용됩니다. OpenAI의 GPT 모델과 같은 도구는 사람과 유사한 텍스트를 생성하고, 창의적인 글쓰기를 지원하며, 마케팅 및 엔터테인먼트용 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 텍스트 생성에 적용된 GPT-4를 살펴볼 수 있습니다.
제너레이티브 AI 모델은 사실적인 이미지와 동영상을 만들 수 있습니다. 이 기술은 게임, 가상 현실 및 영화 제작에 응용되고 있습니다. 예를 들어, Google DeepMind에서 개발한 모델은 제너레이티브 방식을 사용하여 비디오 생성의 선구적인 개념을 제시하고 있습니다.
Ultralytics 는 제너레이티브 AI를 활용하여 제품을 개선합니다. 실시간 물체 감지를 위한 Ultralytics YOLO 와 같은 도구는 잠재적으로 제너레이티브 AI 기술과 통합되어 컴퓨터 비전에서 더욱 진보된 솔루션을 개발할 수 있습니다.
학습 데이터를 기반으로 정확한 예측을 목표로 하는 지도 학습과 같이 분류나 예측에 초점을 맞춘 기존 AI 모델과 제너레이티브 AI를 혼동해서는 안 됩니다. 제너레이티브 AI의 목표는 실제 데이터 세트와 매우 유사한 새로운 데이터를 생성하여 탐색과 혁신을 위한 다양한 가능성을 제공하는 것입니다.
다양한 AI 모델과 그 기능에 대해 자세히 알아보려면 Ultralytics' 머신러닝 및 AI 기술에 대한 리소스를 참조하세요.
생성형 AI는 딥페이크 생성 가능성, 잘못된 정보를 생성하는 오용 등 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다. 책임감 있는 사용을 보장하기 위해서는 AI 윤리를 구현하는 것이 중요합니다. 기업과 혁신가들은 이러한 기술을 배포할 때 책임성, 투명성, 편견 방지를 고려해야 합니다.
