기존 AI와 생성형 AI: IT 리더를 위한 안내서

인공 지능은 컴퓨터가 인간과 같은 추론, 의사소통, 의사 결정을 시뮬레이션할 수 있게 하는 기술을 가리키는 광범위한 용어입니다. 머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 딥 러닝, 신경망, 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 인사이트를 생성합니다. AI의 목표는 다양한 영역에서 자동화와 문제 해결을 강화하는 것입니다. 인공 지능에는 에이전틱 AI를 포함하여 여러 유형의 AI가 존재합니다. 그러나 AI 분야의 두 주요 플레이어는 기존 AI와 생성형 AI입니다.

기존 AI는 규칙 기반 또는 결정론적 AI로, 미리 프로그래밍된 작업이나 일련의 작업을 완료하도록 학습된 AI를 의미합니다. 좁은 AI라고도 불리는 기존 AI는 과거 데이터를 분석하고 패턴을 식별하여 정확한 예측과 결정을 내림으로써 잘 정의된 문제를 해결하고 반복적인 작업을 자동화하도록 설계되었습니다.

기존 AI는 보안 운영 센터(SOC)에서 분류 및 조사를 자동화하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 보안 이벤트 컬렉션을 요약하고, 복잡한 분석 및 관리 작업을 자동화하며, 제안된 행동 방침의 순위를 매길 수 있습니다. 

예를 들어, Randstad Netherlands는 SOC에서 AI를 사용하여 수십 개의 보안, 클라우드 및 기타 애플리케이션에서 방대한 양의 데이터를 빠르게 수집하고 있으며, 정규직 직원 2.5명만으로 탐지, 엔지니어링 및 경고 분류를 수행하고 있습니다.

오늘날 의사 결정 트리, 신경망, 로지스틱 회귀, 지도 학습, 그리고 강화 학습은 데이터 저장소 및 지식 기반과 함께 작동하여 기존 AI 시스템이 패턴을 식별하고 데이터를 분류하며 예측하는 데 도움을 줍니다.

생성형 AI는 콘텐츠를 생성하는 인공 지능의 한 종류입니다. 방대한 데이터 세트로 훈련되어 데이터 패턴과 관계를 인식하는 법을 배웁니다. 이를 통해 학습된 구조로부터 추론하고 인간의 창의성을 모방한 출력을 생성하여 새롭고 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 즉, 생성형 AI는 이미지, 동영상, 코드, 음악을 생성하고 언어를 번역하거나 질문에 답할 수 있습니다. 

예를 들어, Elastic Support Assistant는 생성형 AI로 구동되는 채팅 환경으로, 광범위한 제품 질문에 답변하도록 설계되었으며 Retrieval-Augmented Generation(RAG)을 사용하여 검색 효율성을 향상시킵니다.

생성형 AI 모델에는 여러 종류가 있습니다. 예를 들어 Gemini, Grok, Claude와 같은 애플리케이션은 생성형 사전 훈련 트랜스포머(GPT) 모델입니다. 트랜스포머 모델은 어텐션 메커니즘을 통해 서로 다른 요소 간의 관계를 맵핑합니다. 적대적 생성 신경망(GAN)은 생성기와 판별기라는 두 개의 신경망으로 구성됩니다. 이들은 함께 협력하여 생성하고 다듬는 과정을 통해 콘텐츠를 만듭니다.  

결과적으로, 생성형 AI는 기존 AI의 기능을 넘어 혁신 잠재력을 극대화하는 더 발전된 형태의 인공 지능을 나타냅니다.

기존 AI와 생성형 AI는 기능, 애플리케이션, 학습 방식 등 주요한 면에서 차이가 있습니다. 두 가지를 비교해 보겠습니다. 

기존 AI 모델은 더 경직된 반면, 생성형 AI 모델은 새로운 문제에 적응할 수 있습니다. 기존 AI 모델은 작동하려면 명시적인 규칙이 필요하고 새로운 시나리오에서는 수동 개입이 필요하기 때문입니다. 반면 생성형 AI 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하여 패턴과 관계를 학습합니다. 기존 AI 모델이 반복을 통해 학습하는 반면, 생성형 AI 모델은 학습하는 방법을 배웁니다. 결과적으로 기존 AI와 생성형 AI는 기능에서 상당한 차이가 있습니다.

• 기존 AI: 데이터를 분석하고 예측하며 규칙 기반 작업을 자동화합니다.

• 생성형 AI: 독창적인 콘텐츠를 생성하고 동적 입력에 적응합니다.

기존 AI와 생성형 AI의 기능이 다르기 때문에, 각자 가장 유용한 상황도 다릅니다. 

• 기존 AI: 사기 탐지, 추천 시스템, 프로세스 자동화와 같은 복잡한 분석 작업에 적합합니다

• 생성형 AI: 기존 AI의 “분석 및 예측” 기능을 뛰어넘어 텍스트, 동영상, 사운드, 코드, 이미지 같은 콘텐츠를 생성하고, 문서를 요약하는 것처럼 데이터를 합성하며, 보안 분석가와 SRE의 보조자로서 역할을 합니다.

기존 AI 사용 사례

"Siri야"라고 말할 때마다 질문에 대한 답을 찾거나 알람 설정과 같은 미리 정의된 작업을 수행할 수 있도록 기존 AI를 호출하게 됩니다. 그 외 사용 사례로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

• 사기 탐지: 기존 AI 알고리즘은 은행 및 전자상거래 거래 데이터를 분석하고, 거래가 패턴을 벗어나 사기 행위를 나타낼 가능성이 있는 경우를 식별하는 데 사용됩니다. 

• 예측 분석: 의료, 금융 및 마케팅 분야에서 AI 모델은 과거 데이터를 분석하여 미래의 추세를 예측하고, 질병 발생을 관리하며, 경제적 의사 결정을 안내하고, 캠페인을 형성하는 데 도움을 줍니다.

생성형 AI 사용 사례

생성형 AI는 소통하고 데이터에 접근하는 데 훨씬 더 직관적인 방법을 제공하므로, 생산성, 효율성, 근무 환경을 개선하려는 전 세계 기업들에 의해 빠르게 채택되고 있습니다.   

• 콘텐츠 생성: 생성형 AI는 방대한 데이터 세트를 분석하고 입력에서 새로운 콘텐츠를 도출하는 능력으로 콘텐츠 생성에 혁신을 일으키고 있습니다. 예를 들어, ElasticGPT는 Elastic 직원들이 관련 정보를 신속하게 찾고 업무 생산성을 높이는 데 도움을 줍니다.

• 개인화된 추천: 생성형 AI는 스트리밍 서비스 및 전자상거래 플랫폼에서 개인화된 콘텐츠와 제안을 생성하여 사용자 경험을 향상시킵니다.

• AI 기반 디자인: 생성형 AI는 새로운 제품 개념, 디지털 아트, 마케팅 자료를 생성하여 디자이너를 지원합니다.

• 고객 서비스 봇: AI 기반 챗봇은 자동화된 고객 지원을 제공하여 일반적인 질문을 빠르고 효율적으로 해결하면서 조직이 고객 서비스를 개선할 수 있도록 도와줍니다. 생성형 AI 지원 챗봇은 자연어로 고객과 대화하고 개인화된 질문 답변을 사용하여 문제를 빠르게 해결하는 데 도움이 됩니다.

기존 AI와 생성형 AI는 서로 다른 데이터, 전문 지식, 인프라 요구 사항에 따라 개별적인 구현 접근 방식이 필요합니다. 

• 기존 AI: 정형 데이터, 사전 정의된 알고리즘 및 규칙 기반 논리를 사용합니다. 특정 비즈니스 프로세스에서 구현하기가 더 쉽습니다.

• 생성형 AI: 대규모 데이터 세트, 광범위한 계산 능력, 정교한 딥 러닝 모델이 필요하여 구현이 더 복잡하고 리소스 집약적입니다.

AI 시대가 도래했습니다. 그러나 AI의 미래는 어떤 모습일까요? 분명 전 세계 조직에서 생성형 AI 채택이 증가하고 있으며, 최고경영진의 93%가 이미 GenAI에 투자했거나 투자할 계획입니다. AI 어시스턴트와 이를 통해 얻는 속도와 효율성에 대한 수요는 높습니다. 그러나 AI는 윤리적 문제와 보안 관련 여러 문제를 야기하므로 기술을 채택하는 데 주의가 필요하며, 규제 당국은 이에 대응하기 위해 고군분투하고 있습니다. 미국에서는 규제 완화가 혁신에 유리하게 작용하고 있습니다. 그러나 EU에서는 AI 법이 안전, 기본권, 인간 중심적 AI를 보장하는 데 중점을 두고 있습니다. 

AI 편향성에 대한 우려로 인해 기업의 도입이 지연되기도 합니다. 결국 AI는 학습된 데이터의 질에 따라 성능이 좌우되며, 데이터에는 AI를 통해 궁극적으로 강화되는 내재적 편향이 포함되어 있는 경우가 많습니다. AI의 신뢰성 또한 문제가 되고 있습니다; 생성형 AI는 환각을 일으킬 수 있습니다. 또 다른 우려는 환경 문제입니다. AI는 많은 컴퓨팅 파워를 필요로 하므로 매우 리소스 집약적인 기술입니다. 

그러나 이러한 문제에도 불구하고, AI는 책임감 있게 개발되고 사용될 경우 혁신적인 기술적 기회를 제공합니다. 최신 AI 모델은 자가 수정 및 독립적인 결정을 내릴 수 있는 능력을 개선하고 있으며, 이를 에이전틱 AI라고 합니다. 

검색은 AI의 핵심이며 Elastic은 Search AI 기업입니다. 고급 검색 기능, 실시간 분석 및 머신 러닝 통합을 통해 Elastic은 기업이 AI의 힘을 효율적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 고객 지원, 직원 효율성 및 보안 운영에서 실현되는 이점을 확인하세요. 

Elastic 생성형 AI 도구 및 기능에 대해 자세히 알아보세요.