AI와 함께하는 시대

2016년 바둑 챔피언 이세돌 9단과 구글 DeepMind에서 개발한 AlphaGo의 대결은 AI의 가능성을 전 세계에 알린 대표적인 사건이었습니다.

이후 현재는 ChatGPT와 같은 생성형 AI가 등장하면서, 우리는 그 어느 때보다 AI와 가까운 사회에 살고 있습니다.

사전적인 의미의 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 기계가 사람과 비슷한 지능적인 작업을 수행할 수 있도록 프로그래밍하거나 학습하는 컴퓨터 시스템을 의미합니다. AI는 문제 해결, 패턴 분석, 의사결정 등 다양한 작업을 수행하며, 추가적인 데이터와 경험을 바탕으로 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

현시점의 AI는 단순 수치 해석이나 예측을 넘어, 학습된 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하고 수정하는 능력까지 갖추고 있습니다.

약인공지능, 특정 작업에 강한 AI

약인공지능(Weak AI) 또는 좁은 인공지능(Narrow AI)은 넓은 범위에서 모든 문제를 해결하기보다, 제한된 범위 안에서 특정 작업을 효율적으로 수행하는 인공지능을 의미합니다.

이세돌 9단과 AlphaGo의 대결은 약인공지능의 가능성을 보여준 대표적인 사례입니다. 당시 AlphaGo는 방대한 바둑 기보 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 다양한 전략을 습득해 실제 대국에 적용했습니다.

다만 약인공지능은 특정 분야의 데이터에 대해서만 학습하기 때문에, AlphaGo처럼 바둑에서는 뛰어난 성능을 보이더라도 음성인식, 자연어 처리, 의료 진단, 자율주행처럼 전혀 다른 영역의 작업은 수행하기 어렵습니다.

강인공지능과 생성형 AI의 차이

강인공지능(Strong AI) 또는 일반인공지능(General AI)은 인간과 유사한 수준의 지성을 가진 컴퓨터 시스템을 의미합니다. 인간의 사고 능력, 학습 능력, 의식 등을 재현하고, 인간과 거의 구별이 불가능한 수준의 지능적인 작업을 수행할 수 있어야 합니다.

GPT-4와 같은 언어 모델은 이전 인공지능에서는 구현하기 어려웠던 추론, 논리적 사고, 글쓰기, 코딩 작업 등을 수행하며 사용자의 질문에 따라 문맥을 파악해 답변하는 모습을 보여주고 있습니다.

그러나 ChatGPT 역시 알고리즘을 기반으로 학습된 데이터를 바탕으로 추론하고 문제를 해결합니다. 따라서 일반적인 약인공지능보다 다양한 분야와 범위에 적용될 수는 있지만, 스스로 지성을 갖춘 강인공지능이라기보다는 생성형 AI(Generative AI)의 범주에 포함된다는 의견이 주를 이루고 있습니다.

강인공지능은 아직까지 이론적인 개념에 가까우며, 현재 산업 현장에서 주로 활용되는 것은 생성형 AI라고 볼 수 있습니다.

단계별 AI 수행 업무 Weak-Strong-Super

생성형 AI란?

생성형 AI(Generative AI)는 알고리즘에 의해 학습된 데이터를 기반으로 새로운 데이터나 콘텐츠를 생성하는 인공지능을 의미합니다.

기존의 데이터와 지식을 바탕으로 사용자의 요청에 따라 새로운 콘텐츠, 이미지, 음성, 텍스트, 코드 등 다양한 형태의 결과물을 생성하고 제공합니다.

머신러닝과 딥러닝의 발전으로 AI가 학습할 수 있는 데이터의 범위와 깊이가 확장되면서, AI는 특정 영역에서만 활용되는 단계를 넘어 다양한 분야에서 활용 가능한 기술로 발전하고 있습니다.

생성형 AI의 대표적인 예로는 ChatGPT, Adobe Firefly, Soundraw 등이 있으며, 이미 다양한 산업과 일상 속에서 활용되고 있습니다.

ChatGPT, 대화형 생성형 AI의 대표 사례

생성형 AI의 대표적인 사례로는 ChatGPT를 들 수 있습니다. ChatGPT는 공개 이후 빠르게 사용자 수를 늘리며 전 세계적으로 큰 관심을 받았습니다.

ChatGPT 3.5 예시

OpenAI는 2022년 11월 GPT-3.5 언어 모델을 기반으로 한 대화형 ChatGPT를 공개했고, 2023년 3월에는 GPT-4 언어 모델 기반의 ChatGPT를 공개했습니다.

기존 버전에서도 놀라운 작업 능력을 보여줬지만, 업그레이드 이후에는 추론 능력과 문제 해결 능력 면에서 더욱 향상된 성능을 보여주고 있습니다.

이러한 성능을 바탕으로 많은 기업들이 ChatGPT를 활용한 다양한 기능과 서비스를 제공하고 있습니다. 스냅챗(Snapchat)은 ChatGPT를 탑재한 AI 챗봇 My AI를 출시해 사용자에게 친근하고 맞춤 설정이 가능한 챗봇 사용 환경을 제공하고 있습니다.

글로벌 학습 플랫폼 퀴즐렛(Quizlet)도 적응형 AI 튜터 Q-Chat을 공개해, 교육 콘텐츠와 챗봇을 결합한 가상 튜터 경험을 제공하고 있습니다.

스냅챗에서 출시한 GPT 탑재 AI 챗봇 My AI

Adobe Firefly, 이미지 생성형 AI

최근 SNS나 인터넷에서 선택만으로 배경을 추가하거나, 인물의 복장을 바꾸는 등의 AI 이미지 생성 사례를 쉽게 볼 수 있습니다. AI는 텍스트 기반 작업뿐만 아니라 이미지 생성과 편집 분야에서도 다양하게 활용되고 있습니다.

Adobe Firefly는 어도비 프로그램 사용자를 대상으로 아이디어와 디자인 생성에 도움을 줄 수 있는 생성형 AI입니다. 현재는 이미지와 텍스트 효과 생성에 중점을 두고 있지만, 지속적인 개선을 통해 콘텐츠 구상과 제작에 직접적인 영향을 주고 있습니다.

텍스트로 원하는 이미지의 구체적인 설명을 입력하면 원하는 형태의 이미지를 즉석에서 생성하거나, 이미지 안의 원하지 않는 사물이나 사람을 선택해 주변 배경과 자연스럽게 맞춰 제거할 수 있습니다.

최근에는 이미지 생성형 AI가 사람의 편리함을 높이는 수준을 넘어, 인공지능이 제작한 미술 작품이 공모전에서 수상하는 사례까지 등장했습니다. 이제는 AI가 만든 결과물에 놀라는 것을 넘어, 이를 어떻게 활용할지 고민해야 하는 시점입니다.

Soundraw, 음악을 만드는 생성형 AI

음악은 오랫동안 인간만의 창작 영역으로 여겨졌습니다. 그러나 AI 등장 이후 음악에 필요한 악기를 배우지 않더라도, AI가 학습한 데이터와 음악 생성 모델을 통해 누구나 쉽게 음악을 만들 수 있게 되었습니다.

음악 생성형 AI 서비스 예시

Soundraw는 사용자가 원하는 분위기나 장르에 맞춰 악기, 템포, 테마, 전체적인 음악 길이를 선택하면 원하는 형태의 음악을 생성할 수 있는 서비스입니다.

YouTube나 틱톡 등 SNS에서 활동하는 크리에이터들은 자신이 제작한 콘텐츠에 맞춰 저작권 이슈 없이 원하는 스타일의 음악을 생성하고 활용할 수 있습니다.

국내 음악 스트리밍 업체 지니뮤직 역시 인공지능을 활용해 누구나 참여할 수 있는 리메이크 프로젝트 공모전을 진행했습니다. AI와의 협업을 통해 음악 생태계의 새로운 성장 가능성을 마련하고 있는 것입니다.

지니뮤직 음악 리메이크 프로젝트 공모전

통합 관리 분야에서의 AI 활용

생성형 AI는 콘텐츠 제작 분야뿐만 아니라 IT 통합 운영 관리 영역에서도 활용 가능성이 큽니다. 특히 로그 관리처럼 방대한 데이터를 빠르게 해석하고 패턴을 찾아야 하는 업무에서는 AI의 역할이 더욱 중요해지고 있습니다.

WatchLog, AI 기반 로그 관리

기존 로그 관리에서는 인프라에서 발생하는 시스템 로그, 애플리케이션 로그, 보안 로그 등 다양한 이기종 로그를 효율적으로 관리하기 어려웠습니다.

로그별로 발생하는 복잡한 패턴을 하나씩 분석하고, 분석된 데이터를 기반으로 패턴을 구성하고 스크립트를 작성해야 했기 때문입니다.

와치로그에서 제공하는 로그 패턴별 관리 환경

WatchLog는 ChatGPT에 주요하게 사용되는 Transformer 모델을 로그 관리에 적용하여, 이기종 장비에서 발생하는 수십만 건의 로그 데이터를 효율적으로 학습합니다.

학습된 데이터를 기반으로 이기종 로그의 패턴을 자동으로 파악하고, 패턴에 맞는 정규식을 자동으로 생성합니다.

발생 패턴에 대한 정규식 자동 생성 기능

이기종 로그에 대한 패턴별 복잡한 정규식을 관리자가 직접 작성할 필요 없이 학습 데이터를 기반으로 자동 생성할 수 있기 때문에, 복잡한 로그가 발생하더라도 패턴별로 정책을 부여하여 간편하게 관리할 수 있습니다.

생성형 AI를 실무에 활용해야 할 때

가트너는 생성형 AI가 가까운 미래에 개발자를 완전히 대체하지는 못하더라도, 일상 업무에서 큰 가치를 창출할 수 있는 사례를 지속적으로 평가하는 것이 중요하다고 언급했습니다.

ChatGPT 이후 생성형 AI에 대한 관심과 중요도는 전 세계적으로 빠르게 증가하고 있으며, 국내 기업들도 다양한 생성형 AI 서비스를 공개하고 있습니다.

LG의 엑사원 2.0, 네이버의 하이퍼클로바X, 카카오의 KoGPT 등 국내 AI 서비스 역시 다양한 산업군에서 활용 가능성을 높이고 있습니다.

이처럼 시대의 변화에서 생성형 AI가 중심에 서 있는 만큼, 지속적인 관심을 통해 효율적인 활용 방안을 모색하고 차별화된 전략을 고민해야 할 때입니다.

이번 포스팅은 여기에서 마무리하고, 다음 콘텐츠에서도 현재 시장에서 주목할 만한 IT 트렌드를 공유드리겠습니다.