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생성형 AI (Generative AI)

생성형 AI는 기존 데이터를 학습하여 새로운 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등을 생성할 수 있는 인공지능 기술을 말한다. 이 기술은 특히 딥러닝 기반의 생성 모델을 중심으로 발전하고 있다.

대표적인 예로는 ChatGPT, DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion 등이 있으며, 창작, 프로그래밍, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에 활용된다.

(1) 정의와 핵심 개념

Generative AI는 훈련된 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 AI로, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 오디오 처리 등 여러 영역에서 활용된다.

특히 딥러닝 기반의 생성 모델인 GAN(생성적 적대 신경망), VAE(변분 오토인코더), 트랜스포머 구조가 중심이며, 최근에는 대규모 언어 모델(LLM)이 주요 기술로 부상하고 있다.

(2) 작동 원리

1. 대규모 데이터셋으로 모델을 사전 학습한다.
2. 모델은 입력된 프롬프트(텍스트 등)를 기반으로 확률 분포에 따라 출력을 생성한다.
3. 텍스트 생성에는 Transformer 기반의 Auto-regressive 방식이 사용된다.
4. 이미지 생성에는 디퓨전 모델이나 GAN이 널리 쓰인다.

(3) 장점과 한계

장점

• 창의적인 콘텐츠 생성이 가능하다 (예: 예술, 문학, 음악).
• 시간과 비용을 절약하여 업무 자동화에 기여한다.
• 맞춤형 응답과 사용자 경험 향상에 유리하다.

한계

• 사실과 다른 정보를 생성할 수 있다 (Hallucination 문제).
• 학습 데이터의 편향이 결과물에 영향을 미칠 수 있다.
• 저작권, 윤리 등 법적·사회적 이슈가 존재한다.

(4) 개념도

다음은 텍스트 기반 생성형 AI 모델의 작동 흐름을 간단히 도식화한 예시이다.