생성형 인공지능

• 빠르게 발전한 생성형 인공지능

대중에게 인공지능을 알린 알파고

2006년 딥러닝 기술이 등장하며 딥러닝으로 다양한 경우를 학습하고 학습 데이터를 종합해 스스로 상황판단을 하는 인공지능 개념이 활성화되었습니다. 그리고 2016년 이세돌과 알파고의 바둑 대국 대결에서 알파고가 승리하면서 세상에 인공지능 기술을 널리 알렸습니다. 그럼에도 인공지능은 다양한 상황을 빠르게 판단하는 프로그램일 뿐 스스로 창작은 불가능하다고 여겨졌습니다.

챗봇

그래도 인공지능은 다양한 상황을 빠르게 처리한다는 장점을 살려 다양한 산업분야에 활용되었습니다. 누구나 체감할 수 있는 인공지능은 챗봇 인공지능으로 국가기관과 은행, SNS 등 산업에서 Q/A에 챗봇이 광범위하게 사용되었습니다. 또 가전제품이나 게임 분야에 인공지능이 유입되며 인공지능은 빠르게 발전했습니다. 그 결과 2023년 ChatGPT라는 대화형+검색형 인공지능 기술로 발전했습니다. 이처럼 사용자가 요구하는 결과물을 생성하는 인공지능을 "생성형 인공지능"이라 하며 생성형 인공지능은 기획과 창조 분야에도 빠르게 퍼져나가고 있습니다.
 
 
 

• 생성형 인공지능 발전

기존 AI 강자 구글

생성형 인공지능은 많은 연구와 투자가 이뤄지는 분야인 만큼 다양한 종류가 있습니다. 텍스트 생성형 인공지능, 그림 생성형 인공지능, 음성 인공지능, 비디오 인공지능 등 예술계 인공지능이 많고 또 단백질 구조 예측 인공지능과 진료 인공지능도 연구되고 있습니다. 그 중 텍스트 생성형 인공지능과 음성 인공지능, 그림 생성형 인공지능이 빠르게 발전했습니다.

ChatGPT

인간은 글로 소통하는 동물이기이기에 글로 자주 소통했습니다. 특히 카카오톡 등 SNS가 발달하며 문자형 소통이 인간 세상에서 주를 이뤘고 SNS로 소통하는 정부와 은행, 기업은 수많은 SNS 질문에 응답해야 했고 대표 답안들을 모아 인공지능이 대신 답변하는 챗봇을 개발했습니다. 또한 구글의 검색엔진 역시 수많은 인공지능이 검색결과를 처리했습니다. 이 개념들을 합쳐 등장한 것이 ChatGPT로 텍스트 생성형 인공지능에 검색엔진 기능을 탑재해 비서 AI를 완성했습니다. 이렇게 텍스트 생성형 인공지능은 사람 곁에서 비서 역할을 하는 인공지능으로 성장하고 있습니다.

alphafold

또 생물학 연구에서 인공지능이 엄청난 역할을 하기 시작했습니다. 작고 정교하며 항상 움직이는 단백질은 인간이 측정하기에는 움직임이 너무 역동적이어서 이를 관찰하기 매우 어려웠습니다. 그래서 인간이 관찰하기 위해서는 일부러 단백질 움직임을 중지시킨 후 고정된 상태에서 연구해야 했습니다. 그러나 단백질은 언제나 움직이며 자물쇠처럼 열고 닫는 작용을 하기에 고정시키는 것은 좋은 연구가 아니었습니다. 이를 인간보다 더 오래, 더 빠르게 분석할 수 있는 AI로 연구하면서 생물학 연구에 새 지평이 열렸습니다. 그 예시가 AlphaFold로 단백질 구조 예측 인공지능 프로그램이지만 단백질 구조 예측이 어려운 와중 연구자에게 새로운 도움을 제공했습니다.
 
 
 

• 생성형 인공지능 시장

인공지능 기업

2023년 마이크로소프트가 OpenAI로 새롭게 시장을 점유했으며 모두 ChatGPT를 뒤따라 생성형 인공지능을 개발하고 있습니다. 마이크로소프트, 구글, 얀덱스, 캄브리콘, 바이두, 텐센트, 네이버, 카카오가 생성형 인공지능 시장에서 각축전을 벌이고 있습니다. 또 미국과 중국을 중심으로 인공지능 기술이 혁신을 거듭하고 있어 인공지능 시장 규모는 앞으로도 커질 것이며 규모가 거대해지는 것을 넘어 인간 삶에 새로운 패러다임을 제시하지 않을까 싶네요.