제너레이티브 AI란? 예, 요즘 모두가 같은 질문을 하고 있습니다. 2020년 이후 제너레이티브 AI에 대한 지출은 425% 증가하여 20억 달러 이상에 이르렀습니다. 오늘날 생성 AI의 가장 잘 알려진 용도 중 일부는 기계 학습 영역에 있습니다. 훈련 데이터는 이 방법을 사용하여 사진, 영화 또는 텍스트와 같은 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 활용될 수 있습니다.
ChatGPT, DALL-E 2 및 Bing AI는 잘 알려진 생성 AI 도구 중 일부입니다.
제너레이티브 AI란?
생성적 인공 지능(AI) 분야는 기존 데이터를 단순히 분석하고 분류하는 대신 처음부터 새로운 데이터를 생성하려고 시도합니다. 일반 인공 지능(AI)은 기존 데이터에서 새로운 의미를 생성할 수 있는 기계 학습 시스템을 설명합니다. ChatGPT, GPT-3.5, DALL-E, MidJourney, Jasper 및 Stable Diffusion은 DeepMind의 Alpha Code(GoogleLab)와 함께 최고의 생성 AI 도구 중 하나입니다.
향후 50년 동안 가장 중요한 기술은 무엇일까요?
Emad는 그것이 Generative AI라고 믿습니다. 나이 역전 기술이라고 생각합니다. 어떻게 생각하나요? pic.twitter.com/ZLBBu65fkX
— Peter H. Diamandis, MD(@PeterDiamandis) 2023년 2월 8일
생성 인공 지능은 텍스트, 오디오 파일, 사진(AI)과 같은 기존 소스에서 새로운 정보를 생성할 수 있는 기술을 말합니다. 입력을 복제하기 위해 컴퓨터는 이제 생성 인공 지능을 사용하여 기본 패턴을 식별할 수 있습니다.
3가지 생성 AI 기술이 있습니다.
- 생성적 적대 신경망(GAN): 두 개의 개별 신경망(“생성기” 및 “판별기”)이 GAN을 구성합니다. 이러한 신경망은 행복한 매체를 찾기 위해 서로 경쟁하고 있습니다.
- 변압기: 인간 인지 모델을 사용하여 GPT-3, LaMDA 및 Wu-Dao와 같은 변환기는 입력 데이터 세트의 서로 다른 부분의 상대적 중요성을 결정할 수 있습니다. 그들은 언어와 이미지를 인식하도록 훈련받고, 대규모 데이터베이스에서 새로운 것을 개발하도록 가르치고, 기존 것을 분류하도록 배웁니다.
- 변형 자동 인코더: 인코더는 입력을 압축 코드로 변환한 다음 디코더가 원래 데이터를 복원하는 데 사용합니다.
생성 AI 도구의 중요성
감각적이고 심미적으로 만족스러운 것을 만드는 기계의 잠재력은 이제야 발전 단계에 접어들고 있습니다. 정의에 따르면, 생성 인공 지능은 컴퓨터가 기존 것을 분석하는 것이 아니라 새로운 것을 생성하는 경우를 말합니다.
제너레이티브 AI 기술은 사람이 손으로 생성할 수 있는 것보다 더 빠르고 비용 효율적이며 경우에 따라 생산하는 것보다 훨씬 더 우수한 방향으로 빠르게 발전하고 있습니다. 소셜 미디어, 비디오 게임, 광고, 건축, 컴퓨터 프로그래밍, 그래픽 디자인, 제품 개발, 법률, 마케팅 및 판매는 혁신이 필요한 분야 중 일부에 불과합니다. 그러나 생성 AI는 다양한 소비자 부문에서 향상되고 가속화되며 비용 효율적인 생산을 가능하게 할 수 있습니다. 일부 작업은 AI로 완전히 대체될 수 있는 반면 다른 작업은 인간과 기계 사이의 긴밀하고 반복적인 창의적 루프에서 더 많은 이점을 얻을 수 있기 때문입니다. 창의적이고 지적 노동의 한계 비용을 0으로 줄일 수 있는 Generative AI의 잠재력은 노동자당 생산량, GDP 및 주가의 엄청난 증가로 이어질 수 있기 때문에 흥미진진합니다.
많은 개인이 지식 작업과 창의적 노동을 위해 많은 돈을 받고 있으며, 이 두 가지 모두 생성 AI가 향상되기를 희망합니다. 생성 AI를 사용하면 특정 분야에서 생산성과 혁신이 최소 10% 증가할 수 있습니다. 즉, 속도, 효율성 및 기능을 포함한 모든 면에서 향상됩니다. 결과적으로 제너레이티브 AI가 창출하는 경제적 가치는 수조 달러에 이를 수 있습니다.
생성 AI 애플리케이션
생성적 인공 지능(AI) 분야는 빠르게 성장하고 있으며 현재 많은 용도를 포괄하고 있습니다. 사진, 긴 형식의 텍스트, 이메일, 소셜 네트워크 게시물, 오디오 녹음, 구조화된 데이터, 심지어 소스 코드까지 처리할 수 있는 정보 종류 중 일부에 불과합니다. 또한 원본 자료를 만들고, 번역하고, 질문에 답하고, 감정 분석을 수행하고, 요약하고, 짧은 비디오를 만들 수도 있습니다. 기업은 이러한 범용 콘텐츠 엔진을 채택함으로써 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 현재 제너레이티브 AI의 가장 일반적인 용도 중 일부는 마케팅 맥락에서 사용됩니다. 의료 및 생명 과학에서 생성 AI의 향후 응용 프로그램에는 질병 감지 및 잠재적 치료법 식별이 포함될 수 있습니다.
당분간 발생할 수 있는 생성 AI의 다음 예를 고려하십시오.
- 카피 라이팅
- 작문 조수
- 코드 생성
- 예술 세대
- 노름
- 미디어/광고
- 설계
- 소셜 네트워크
최고의 생성 AI 도구
우리는 이미 최고의 생성 AI 도구 중 일부를 검토했습니다.
- Artbreeder AI
- 빙 AI
- 구글 바드 AI
- 채팅GPT
- 구글 뮤직LM AI
- 책 AI
- StarryAI
- 친칠라 AI
- 우버덕 AI
- MyHeritage AI 타임머신
- 메타 갤럭티카 AI
- Make-A-Video 메타 AI
- 웜보 드림
- 달이 2
- 안정적인 확산 AI 아트 생성기
생성 AI 이미지
위에서 언급한 Generative AI 솔루션의 대부분은 새로운 이미지를 생성하는 데 중점을 둡니다. 2차원, 3차원 또는 4차원으로 그래픽을 생성할 수 있는 AI 도구는 시작점으로 텍스트 입력이 필요합니다. 인공 지능이 생성한 다음 사진 샘플을 살펴보세요.
제너레이티브 AI가 달성할 수 있는 인상적인 결과의 한 가지 예는 인간의 사실적인 묘사를 만드는 것입니다. 사진으로 쉽게 통할 수 있는 생성 AI 샘플은 아래를 참조하십시오.
아바타 생성은 사진 생성 분야에서 AI의 일반적인 사용입니다. TikTok은 생성 AI 인스턴스를 공유하는 데 가장 널리 사용되는 플랫폼 중 하나입니다.
@dawnaiapp 앱 이름은 Dawn AI입니다. #트렌드 #새벽
♬ 에스테틱 – Tollan Kim
생성 AI 기술을 사용하면 우주 비행사, 19세기 귀족, 중세 기사, 고대 이집트의 파라오 등 역사적 인물의 페르소나를 간단하게 가정할 수 있습니다.
생성 AI 이미지는 인공 지능의 유일한 예가 아닙니다. OkCupid가 ChatGPT에서 생성한 일치 질문을 테스트하고 있다는 것을 알고 계십니까? 생성 AI가 개선됨에 따라 새로운 예제가 목록에 추가됩니다.
Source: 생성 AI란 무엇이며 왜 중요한가요?