생성형 인공지능
AI
인공지능, 소위 AI(Artificial Intelligence)는 인간의 학습, 추론, 문제해결, 지각, 의사결정 등 능력을 인공적으로 구현하는 컴퓨터과학의 한 분야로 인간의 지능을 컴퓨터를 비롯한 여러 장치에 적용한다. 웹검색 기능, 개인비서 서비스, 자율주행장비 등으로 나타나고 있다. AI는 1956년 미국 다트머스(Dartmouth) 회의에서 등장한 용어로 학문적 과정의 하나로 시작되었으나 이후 과잉기대, 자금조달 문제 등으로 부침을 겪었다. 2020년대 들어 생성형(generative) AI가 발전하면서 AI 붐이 형성되었다.
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술로 기존 AI가 데이터를 분석하거나 분류하는데 중점을 둔 것과 차이가 있다. GPT, DALL-E, Sora 등이 대표적이며 교육, 의료, 마케팅, 대고객서비스, 개발 및 연구 분야에서 널리 활용되고 있다. 생성형 AI의 대두는 허위정보 생산, 콘텐츠 조작, 사이버 범죄, 저작권 문제 등 의도하지 않은 결과와 피해를 초래하기도 하였다.
생성형 AI가 인류에 미칠 장기적 효과, 잠재적 능력에 대한 고찰이 진행되면서 도덕적 문제를 포함한 여러 쟁점이 제기되었으며 혜택 확대와 함께 기술안전 확보 방안 등에 대해 많은 논의가 이루어지고 있다.
쉽게 이해하기
생성형 인공지능은 글, 그림, 음악, 프로그램 코드처럼 전에 없던 새 결과물을 지어 내는 인공지능입니다. 예전 인공지능이 '이 메일은 스팸인가'처럼 주어진 자료를 판별하는 데 강했다면, 생성형은 '이런 메일을 써 줘'라는 요청에 직접 답을 만들어 냅니다.
어떻게 새것을 만들까요? 엄청난 양의 글과 그림에서 패턴을 익힌 뒤, 글이라면 지금까지 나온 내용 다음에 올 말을 확률로 골라 하나씩 이어 붙이고, 그림도 익힌 패턴을 바탕으로 새로 그려 냅니다. 저장해 둔 문장을 꺼내 오는 것이 아니라 그럴듯한 것을 새로 짜 맞추는 셈이라, 매끄럽지만 사실과 다른 내용을 자신 있게 내놓기도 합니다.
사람처럼 배우고 추론하고 판단하는 능력을 기계에 옮기려는 인공지능 연구는 1956년 다트머스 회의에서 이름을 얻었지만, 기대가 부풀었다가 성과가 못 미쳐 연구비가 끊기는 일을 여러 번 겪었습니다. 2020년대에 들어 누구나 대화창에 말을 걸듯 쓸 수 있는 생성형 서비스가 나오자 일반 사용자와 기업이 한꺼번에 몰리며 다시 큰 붐이 일었습니다.
쉽게 만들 수 있다는 장점이 그대로 위험이 되기도 합니다. 진짜 같은 가짜 글·사진·목소리를 값싸게 찍어 낼 수 있어 거짓 정보와 사기에 악용되고, 남의 작품으로 학습한 결과물의 권리가 누구에게 있는지도 다툼거리입니다. 그래서 쓰임새를 넓히는 것과 함께 안전장치를 어떻게 둘지가 함께 논의되고 있습니다.
예를 들면
하루 문의가 1,000건 들어오는 고객센터에서 상담원이 한 건에 6분씩 답을 쓰면 모두 6,000분, 곧 100시간이 듭니다. 생성형 인공지능이 답변 초안을 쓰고 상담원은 내용을 확인해 고치기만 해서 한 건에 2분으로 줄면 2,000분, 약 33시간이면 됩니다. 다만 초안에 틀린 안내가 섞일 수 있어 사람의 확인 단계를 빼기는 어렵습니다.