[생성형 AI] 인간 창의성의 새로운 지평을 열다 (part.1)

[산경투데이 = 민소라 칼럼니스트]

인공지능(AI)이라는 단어는 이제 우리에게 익숙해졌다.

스마트폰의 음성 비서부터 자율 주행 자동차까지, AI는 이미 우리 삶 곳곳에 스며들고 있다. 하지만 최근 몇 년 사이 AI 분야에서 새로운 혁명이 일어났다.

바로 '생성형 AI'의 등장이다. 생성형 AI는 기존 AI와 달리 단순히 주어진 데이터를 분석하고 판단하는 것을 넘어, 새로운 콘텐츠를 스스로 창조하는 능력을 지녔다.

마치 인간처럼 그림을 그리고, 음악을 작곡하며, 심지어 글을 쓰기까지 하고 있다.

이것은 인간의 창의성 영역까지 넘보는 AI의 진화를 의미하며, 우리 사회 전반에 걸쳐 엄청난 파급력을 가져오고 있다.

생성형 AI의 역사는 생각보다 오래되었다. 1960년대, 컴퓨터 과학자들은 이미 기계가 인간처럼 창작 활동을 할 수 있을지에 대한 의문에서 연구를 시작했다.

초기에는 간단한 규칙 기반 시스템을 이용하여 그림이나 음악을 생성하는 수준에 불과했지만, 딥러닝 기술의 발전과 함께 생성형 AI는 비약적인 발전을 이루었다.

특히 2014년, '생성적 적대 신경망(GAN)'이라는 기술이 등장하면서 생성형 AI는 새로운 전환점을 맞이했다.

GAN은 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 방식을 통해, 기존에 존재하지 않던 새로운 이미지, 음악, 텍스트 등을 생성할 수 있게 되었다.

생성형 AI의 핵심 원리는 방대한 데이터 학습과 확률적 생성에 있다고 할 수 있다.

생성형 AI 모델은 인터넷, 책, 그림 등 엄청난 양의 데이터를 학습했다.

이 과정에서 AI는 데이터 속에 숨겨진 패턴과 규칙을 파악하고, 이를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 방법을 익혔다.

예를 들어, 수많은 고양이 사진을 학습한 AI는 고양이의 특징을 파악하고, 이를 기반으로 새로운 고양이 이미지를 생성할 수 있었다.

또한 AI는 확률적 생성 방식을 통해 다양하고 창의적인 결과물을 만들어내고 있다. 이것은 학습한 데이터를 바탕으로 확률적으로 가장 적합한 결과물을 선택하고, 이를 통해 기존에 없던 새로운 콘텐츠를 창조했다.

기존 AI는 주어진 데이터를 분석하고, 그에 따라 판단이나 예측을 하는 데 중점을 두었다.

예를 들어, 이미지 인식 AI는 사진 속 사물을 분류하고, 의료 진단 AI는 환자의 데이터를 분석하여 질병을 예측했다.

반면, 생성형 AI는 데이터 분석을 넘어 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 초점을 맞추었다. 이는 기존 AI가 주로 인간의 인지 능력을 모방하는 데 집중했다면, 생성형 AI는 인간의 창의적 능력까지 모방하려는 시도라고 볼 수 있다.

생성형 AI는 예술, 디자인, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있다.

예술가들은 AI를 통해 새로운 영감을 얻고, 디자이너들은 AI의 도움을 받아 더욱 창의적인 디자인을 만들어내고 있다.

교육 분야에서는 학생 맞춤형 학습 콘텐츠 제작에 활용되고 있으며, 의료 분야에서는 신약 개발이나 질병 진단에 기여하고 있다. 하지만 동시에 일자리 감소, 저작권 문제, 가짜 정보 생성 등 윤리적 및 사회적 문제에 대한 우려도 제기되고 있다.

생성형 AI는 인간의 창의성을 뛰어넘는 잠재력을 지닌 기술이다.

하지만 AI는 도구일 뿐, 그 자체로 선하거나 악하지 않다. 중요한 것은 인간이 AI를 어떻게 활용하고, 어떤 방향으로 발전시켜 나갈지에 대한 고민이다.

생성형 AI가 인간의 창의성을 증폭시키고, 더 나은 미래를 만드는 데 기여할 수 있도록 우리 모두의 지혜와 노력이 필요한 시점이다.



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[생성형 AI] 인간 창의성의 새로운 지평을 열다 (part.1)