[부스트코스] #1 생성형 AI의 이해와 활용

생성형 AI (Generative AI)

단순한 정보 검색이나 분석을 넘어 새로운 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등을 만들어내는 인공지능이다. 
기존 데이터를 바탕으로 사람이 만든 것처럼 새로운 결과물을 생성할 수 있다. 

(기존 정의) 대규모 데이터 학습을 통해 프롬프트에 대응하여 텍스트, 이미지 등 미디어를 생성하는 인공지능 기술
(현재 정의) 정제되지 않은 정보로부터 핵심을 파악해 인간처럼 새로운 결과물을 만들어내는 인공지능 기술

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용어 이해하기

• 기초 모델(foundation model): 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습되어 다양한 작업에 적용 가능한 생성형 AI 모델
  • 백과 사전과 같은 기초 지식의 느낌
• 거대 언어 모델(LLM): 세상의 수많은 언어 데이터를 읽고 그 흐름과 패턴을 학습한 대규모 언어 모델
  • 사람의 사고 과정을 모방함
• 파인 튜닝(find-tuning): 딥 러닝에서 사전 훈련된 모델의 가중치를 신규 데이터로 재조정하는 전이학습의 핵심 방법
• RAG: 필요한 정보를 찾아 답을 생성하는 방식으로 '지식 검색'과 '생성형 AI'를 합친 개념
• GAN(생성형 적대 신경망)
  • ex) 딥페이크
• 스타일 트랜스퍼: 기존 예술가의 화풍을 그대로 빌료와 새로운 그림에 입혀 이미지를 생성하는 기술
• 자연어 처리 기술(NLP): 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 해석하도록 도움, 문장 속 단어들의 의미, 문맥, 순서를 파악해 자연스럽고 정확한 언어 처리가 가능
• ChatGPT: 수많은 텍스트를 학습한 '초거대 언어 AI'로 사용자의 말에 따라 유연하고 정교한 답변 제공
• CoT(Chain of Thought): 문제를 해결하거나 복잡한 질문에 답하기 위해 체계적이고 논리적인 단계를 밟아가는 질문 기법

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미래에는 AI와 같은 기술이 사람의 역할을 모두 대체하는 걸까?

기술은 우리가 더 중요한 것에 집중할 수 있게 도와주는 확장 도구이다. 
반복적인 업무는 AI에게 맡기되, 의사 결정은 사람이 내리는 것이 중요하다. 
사람은 결정자로서의 역할 수행이 필요해질 것이다. 
어떤 질문을 던지고 어떤 가치에 집중할 것인가가 핵심이 될 것이다. 

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AI 활용을 위한 인간에게 꼭 필요한 능력

• 비판적 사고력
  • 인공지능이 생성한 결과물의 편향과 오류를 인식하고, 그 타당성과 적합성을 비판적으로 분석·평가하는 능력
  • 제공받은 정보의 정확성, 출처, 전달 방식까지 사람이 점검할 필요가 있다. 
• 문제해결적 사고
  • 인공지능 기술을 언제, 어떻게 활용할지 판단하고, 인공지능을 활용하여 일상과 업무에서 발생하는 문제를 효과적으로 해결하는 능력
  • 막연한 아이디어보다 '문제 정의'를 우선해 AI가 제공하는 힌트를 좁혀가는 것이 중요하다. 
  • AI는 좋은 질문을 던질 때 '정답을 주는 도구'에서 '가치 있는 파트너'로 변화할 것이다. 
  • 문제 구체화 및 해결 과정에서 정보 제공과 생각 확장을 돕는 메타인지 도구로 AI가 유용하게 작용할 것이다. 
• 사회관계적 사고
  •  인공지능이 개입된 상호작용에서 타인의 감정과 관점을 공감·존중하고 인공지능을 활용하는 과정에서 타인의 의견이나 인공지능의 반응을 적절히 조율하며 효과적으로 소통 및 협업하는 능력