생성 AI란?

GAN은 서로 경쟁하는 생성기와 판별자라는 두 개의 네트워크로 구성됩니다. 생성기는 가짜 데이터를 만드는 반면 판별자가 실제 데이터에 대해 평가합니다. 목표는 생성기가 실제 데이터와 구별할 수 없는 데이터를 생성하는 것입니다.

• 생성기: 학습을 기반으로 가상 데이터를 만듭니다.
• 판별자: 데이터를 평가하고 생성기에 피드백을 제공합니다.

GAN 예제

• 딥페이크 기술: GAN은 얼굴 움직임과 식을 학습하여 실제 비디오 또는 이미지를 만들 수 있습니다. 그러나 이러한 애플리케이션은 윤리적 문제를 제기합니다.
• 이미지 합성: 의류 또는 게임과 같은 산업에서 GAN은 제품 디자인 또는 캐릭터 생성을 위한 고품질 이미지를 만듭니다.
• 공동 작업 아트 도구: 특정 플랫폼을 사용하면 GAN 기술을 사용하여 기존 이미지를 결합하여 새로운 아트 조각 또는 현실적인 세로를 만들 수 있습니다.

VAE는 중요한 부분을 유지하면서 데이터 크기를 줄이는 모델입니다. 그런 다음, 축소된 표현을 기반으로 새 데이터를 만듭니다. VAE는 일반적으로 다음과 같은 작업에 사용됩니다.

• 데이터 압축: 더 쉬운 스토리지 및 처리를 위해 큰 데이터 세트를 효율적으로 압축합니다.
• 이미지 디노이징: 더 명확한 버전을 생성하여 저해상도 또는 노이즈 이미지의 품질을 개선합니다.
• 의료 이미징: MRI 및 CT 스캔 이미지를 향상시켜 진단을 위한 더 명확한 시각적 개체를 제공합니다.

변환기는 자연어 처리에서 널리 사용되는 아키텍처이며 GPT-3과 같은 언어 모델의 기초가 됩니다. 이러한 모델은 이전 컨텍스트를 기반으로 한 문장에서 다음 단어를 예측하여 텍스트를 생성합니다. 다음 메서드를 사용하여 작동합니다.

• 주의 메커니즘: 변환기는 자기 주의를 사용하여 문장에서 각 단어의 중요도를 측정합니다.
• 언어 이해: 변환기는 단어 간의 컨텍스트와 관계를 파악하여 정확한 텍스트를 생성합니다.

변환기 애플리케이션

• 콘텐츠 생성: GPT-3과 같은 모델을 사용하여 문서, 보고서 및 기타 형식의 창의적인 콘텐츠를 작성합니다.
• 언어 번역: 높은 정확도로 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역합니다.
• 챗봇: 고객 지원과 같은 애플리케이션에 대해 인간과 유사한 응답을 실시간으로 제공합니다.

생성형 AI는 다양한 창의적인 작업에 새로운 솔루션과 효율성을 제공합니다.

• 간소화된 창작 과정: 생성형 AI는 반복 작업을 자동화해 창작자가 혁신에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 합니다. 아티스트, 저자 및 아티스트는 AI가 기초를 처리하는 동안 작업을 구체화하는 데 집중할 수 있습니다.
  
  

예: 소설가는 새로운 책 작업 시 자신의 스타일을 바탕으로 생성형 AI를 사용해 초기 장을 초안 작성하고, 줄거리와 인물 다듬기에 집중할 수 있습니다.

• 새로운 솔루션: 생성형 AI는 방대한 데이터 세트를 분석해 문제에 대한 새로운 해결책을 만듭니다. 여기에는 새 제품 디자인, 마케팅 복사본 초안 작성 또는 과학 및 엔지니어링 솔루션 만들기가 포함됩니다.
   

예: 친환경 포장 신제품 라인 디자인을 맡은 제품 디자이너가 생성형 AI를 사용해 재료와 소비자 선호도에 관한 대규모 데이터를 분석한 후 지속 가능하고 혁신적인 디자인을 제안합니다.

생성형 AI의 이점에는 생산성 측정값의 광범위한 향상이 포함됩니다.

• 자동화된 콘텐츠 생성: 기업은 텍스트, 이미지, 코드 생성 작업을 자동화해 콘텐츠 제작에 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이를 통해 팀은 더 높은 수준의 작업과 전략적 계획에 집중할 수 있습니다.
   

예시: 마케팅 에이전시는 생성형 AI를 활용해 소셜 미디어 게시물, 블로그 글, 홍보 이미지를 만듭니다. AI는 추세 및 대상 그룹 기본 설정을 분석하여 대상 시장에 맞는 콘텐츠를 만드는 데 도움이 됩니다.

 

• 시간과 비용 절감: AI를 활용해 창의적이고 기술적인 작업을 자동화하면 비용을 절감하고 업무 속도를 높일 수 있습니다. 이로 인해 일부 영역에서는 광범위한 인력의 필요성이 줄어들어 보다 효율적인 운영이 가능합니다.
   

예시: 소프트웨어 개발 회사는 생성형 AI를 사용해 코드 작성과 디버깅을 합니다. 새 애플리케이션에서 작업할 때 AI를 통해 초기 코드 구조를 만들 수 있으므로 개발자는 프로젝트의 더 복잡하고 창의적인 측면에 집중할 수 있습니다.

기업은 AI를 사용하여 고객 환경을 개선하고 있습니다.

맞춤형 경험과 제품: AI는 제품 추천부터 맞춤형 마케팅 이메일까지 개인화된 콘텐츠를 만들어 고객 경험을 향상시킵니다. 이 수준의 개인 설정은 기업이 더 깊은 수준에서 대상 그룹과 연결하여 충성도와 참여를 촉진하는 데 도움이 됩니다.

예시: 소매업체는 생성형 AI를 활용해 고객에게 맞춤형 쇼핑 경험을 제공합니다. AI는 각 고객의 검색 기록, 구매 패턴 및 기본 설정을 분석하여 맞춤형 제품 추천을 만들어 쇼핑 환경을 더 매력적이고 관련성 있게 만듭니다.