ChatGPT의 출현 이후로 생성형 AI 서비스들이 하루가 다르게 늘어가고 있습니다. 생성형 AI 서비스를 잘 활용하면, 업무의 생산성을 높이고 시간이 오래 소요되었던 작업을 빠르게 할 수 있는 것이 장점입니다. 그러면 왜 생성형 AI 라고 부를까요? 이런 궁금증이 있는 분들이 계실 것 같아 한 번 살펴보려고 합니다. 

생성형 AI란

생성형 AI(Generative AI)는 AI가 대량의 데이터(예: 텍스트, 이미지, 음악 등)에서 패턴이나 구조, 스타일 등을 학습하고 이 내용을 기반으로 새로운 아이디어나 콘텐츠를 '창조' 하는 능력을 말합니다.

좀 더 쉬운 이해를 위해 일상생활에서의 창작 활동에 비유해 보겠습니다.

한 화가가 자연 풍경을 그리기로 결정했다고 생각해 봅시다. 이 화가는 먼저 실제 자연을 관찰하며 색상, 빛, 그림자 등 다양한 요소들을 학습한 뒤 이를 바탕으로 자신만의 스타일로 새로운 풍경화를 ‘창작’ 합니다. 여기서 화가는 실제로 본 자연 풍경에서 영감을 얻었지만, 그림은 화가 자신의 이해와 해석을 통해 새롭게 만들어낸 것입니다.

생성형 AI도 비슷한 과정을 거칩니다. 단순히 기존 정보를 반복, 재현하는 것이 아닌 학습한 지식을 바탕으로 새로운 콘텐츠, 데이터를 만드는 창조적 능력 때문에 '생성형' 이라는 수식어가 붙었습니다.

생성형 AI가 등장하기 전과 후의 의미

생성형 AI가 나오기 전과 후를 어떻게 구분할 수 있을까요? 또 무엇이 어떻게 다르기에 전환점의 의미를 갖는 것일까요? 생성형 AI가 등장하기 전과 후를 구분하는 것은 기술의 발전과 그에 따른 응용 분야의 변화를 통해 명확하게 볼 수 있습니다.

여기서 몇 가지 주요 차이점을 살펴보겠습니다.

생성형 AI의 주요 활용 분야

생성형 AI는 디자인, 예술, 문학, 음악 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열고 있으며, 인간의 창작 활동을 보조하고, 새로운 형태의 창작물을 탄생 시키는 데 기여하고 있습니다.