[생성형 AI] 생성형 인공지능이란 무엇일까요?

최근 인공지능(AI) 기술 중 가장 뜨거운 화두는 단연 생성형 AI (Generative AI)입니다. ChatGPT, Midjourney, DALL·E와 같은 서비스가 우리 일상에 깊숙이 들어오면서 AI가 단순히 명령을 수행하는 것을 넘어 새로운 콘텐츠를 '창조'하는 단계로 접어들었음을 보여주고 있습니다. 생성형 AI의 개념부터 딥러닝과의 차이, 학습 방법, 핵심 원리, 관련 기술까지 심층적으로 살펴보고자 합니다.

 

 

 

 

 

생성형 AI란 무엇인가?

생성형 AI의 정의

생성형 AI(Generative AI)는 기존 데이터를 학습하여 전혀 새로운 데이터나 콘텐츠를 생성하는 인공지능을 말합니다. 기존 AI가 주로 패턴 인식과 분석에 중점을 뒀다면, 생성형 AI는 글, 이미지, 음악, 코드 등 새로운 것을 만들어내는 능력을 갖추고 있습니다.

 

생성형 AI가 만들어낼 수 있는 것들

▶ 자연스러운 대화 (예: ChatGPT)

▶ 이미지와 그림 (예: DALL·E, Midjourney)

▶ 음악, 동영상, 코드 (예: Jukebox, Copilot)

▶ 새로운 약물 설계, 디자인

 

생성형 AI는 창작, 디자인, 마케팅, 헬스케어 등 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 이끌고 있는 핵심 기술입니다.

 

 

딥러닝 vs 생성형 AI: 무엇이 다를까?

딥러닝과 생성형 AI의 관계

많은 사람들이 혼동하는 부분이 딥러닝(Deep Learning)과 생성형 AI의 차이입니다. 한마디로 생성형 AI는 딥러닝의 발전된 응용 형태입니다. 즉, 딥러닝을 기반으로 새로운 콘텐츠를 만들어내는 AI라고 할 수 있습니다.

 

GPT 모델로 보는 생성형 AI의 핵심

생성형 AI는 GPT(Generative Pre-trained Transformer)라는 이름에서도 알 수 있듯이 세 가지 중요한 기술적 특징을 가집니다.

구분	의미	설명
G (Generative)	생성	AI가 스스로 글, 이미지 등 무언가를 창조하는 능력
P (Pre-trained)	사전학습	대량의 데이터를 통해 사전 지식을 학습한 후 다양한 작업에 적용
T (Transformer)	데이터처리	데이터 간 관계를 파악하는 AI의 핵심 구조 (고성능 딥러닝 모델)

 

즉, 딥러닝이 데이터 학습에 집중하는 기술이라면, 생성형 AI는 학습된 지식을 바탕으로 새로운 결과물을 만들어내는 AI입니다.

 

 

생성형 AI는 어떻게 학습할까?

1) 대규모 데이터 사전 학습 (Pre-training)

생성형 AI는 인터넷, 책, 논문, 코드 등 방대한 텍스트 데이터를 미리 학습합니다. 이를 통해 AI는 언어의 문법, 맥락, 의미 등을 이해할 수 있게 되죠.

 

2) 파인튜닝(Fine-tuning)

사전학습이 끝난 후 특정 목적에 맞게 추가 학습을 시킵니다. 예를 들어, 고객 상담 AI로 사용하려면 고객 응대 데이터로 파인튜닝하여 더 자연스러운 답변이 가능해집니다.

 

3) 인간 피드백 (RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback)

최근 ChatGPT와 같은 모델은 사람의 피드백을 통해 AI의 응답을 개선하는 과정을 거칩니다. 이를 통해 더 정확하고, 인간 친화적인 AI 모델이 만들어집니다.

 

생성형 AI는 단순히 한 번 학습으로 끝나지 않고 끊임없이 개선되며 진화하는 구조입니다.

 

 

 

ChatGPT의 기본 원리

ChatGPT는 GPT 시리즈 중 하나로서 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)입니다. 핵심은 문맥과 의미를 이해하고, 인간처럼 자연스러운 문장을 만들어내는 능력입니다.

 

LLM의 정의

LLM(Large Language Model)은 수십억~수천억 개의 매개변수(파라미터)를 가진 초대규모 AI 언어 모델을 의미합니다. 대표적인 예시로 GPT-3, GPT-4, PaLM, LLaMA 등이 있습니다. LLM은 법률, 의료, 교육 등 고난도 분야에서도 AI를 가능케 할 핵심 기술입니다.

 

LLM의 특징

▶ 방대한 데이터 학습으로 높은 정확성과 유연성

▶ 다양한 분야의 언어 처리 가능 (상담, 코딩, 번역 등)

▶ 인간과 유사한 자연스러운 대화 능력

 

 

트랜스포머(Transformer) 구조

트랜스포머는 딥러닝 모델의 이름으로서, ChatGPT가 사용하는 핵심 기술입니다. 다음과 같은 특징이 있습니다.

 

▶ 문맥 이해: 긴 문장과 대화 흐름도 파악 가능

▶ 병렬 처리: 대량의 데이터도 빠르게 학습

▶ 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism): 중요한 단어와 문장에 집중하여 의미 분석

 

트랜스포머의 등장은 AI가 더 인간답게 대화하고 글을 쓰는 시대를 연 중요한 사건입니다.

 

 

RNN과 LSTM: 트랜스포머 이전의 AI 언어 모델

과거에는 순차적 데이터(문장, 음성 등)를 처리하기 위해 RNN (Recurrent Neural Network)이 사용되었습니다. 하지만 긴 문장을 기억하기 어렵고 장기 의존성 문제(long-term dependency)가 있었습니다.

 

이를 보완하기 위해 LSTM (Long Short-Term Memory) 이 등장하였습니다. 과거 정보 기억과 삭제가 가능해졌지만 학습 속도가 느리고 대규모 데이터 처리에 한계가 있었습니다.

 

다시 말해, RNN과 LSTM는 입력 데이터가 순차적으로 들어온다는 것이 문제였습니다. 이 한계를 극복한 것이 바로 트랜스포머 기반 생성형 AI입니다. 입력 데이터 'ABC'를 'A', 'B', 'C'로 나누지 않고, 단어와 문장을 한 덩어리로 모델에 넣어주고 단어와 단어가, 문장과 문장이 서로 얼마나 관련이 있는지를 파악하는 자연어 처리 기술이 Trasnformer입니다.

 

 

멀티모달(Multimodal)이란?

AI가 점점 진화되면서 멀티모달이라는 용어도 들어볼 일이 있을 수 있습니다. 사람과 사람이 대화하면 말만 하는 것이 아니라 상대방의 감정과 표정 변화 등 다양한 것들을 보면서 대화하는 것을 상상해 보면 이해하기 쉽습니다. AI가 텍스트로만 대화하는 것이 아니라 이제는 음성, 이미지, 영상 등 동시에 인식하여 처리할 수 있습니다.

 

멀티모달의 개념

멀티모달(Multimodal)은 여러 종류의 데이터를 동시에 처리하고 이해하는 AI를 말합니다. 다양한 감각을 활용하여 정보를 처리하고 이해합니다.

구분	설명	예시
모달(Modality)	데이터의 종류	텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등
멀티모달 AI	다양한 데이터 유형 통합 분석	텍스트+이미지, 음성+텍스트 등

 

멀티모달 AI의 예시

▶ GPT-4 Vision: 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 대화

▶ DALL·E: 텍스트 설명을 바탕으로 이미지 생성

▶ 음성비서 (예: Siri): 음성 명령 인식 + 대화 + 행동 실행

 

멀티모달 AI는 앞으로 더 인간에 가까운 AI 서비스의 핵심이 될 것입니다.

 

 

생성형 AI는 인간처럼 창의적으로 콘텐츠를 만들어내는 진화된 AI 기술입니다. 앞으로 인간과 기계가 더욱 자연스럽게 상호작용할 것입니다. 생성형 AI를 제대로 이해하고 활용하는 것이 개인과 기업 모두에게 필수 역량이 될 것입니다.