생성형 AI란 무엇인가?

학생을 위한 설명(기본):

생성형 AI는 예술, 음악, 소프트웨어 코드, 글쓰기 등 새롭고 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있는 기술입니다. 사용자가 프롬프트를 입력하면, 인공 지능은 인터넷의 기존 사례에서 학습한 내용을 기반으로 응답을 생성하여 종종 독특하고 창의적인 결과를 생성합니다.

개발자를 위한 설명(기술):

생성형 AI는 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 컴퓨터 모델을 중심으로 하는 인공 지능의 한 분야입니다. 생성형 AI는 대규모 언어 모델, 신경망 및 머신 러닝의 힘을 활용하여 인간의 창의성을 모방한 새로운 콘텐츠를 생산할 수 있습니다. 이러한 모델은 데이터에 존재하는 기본 구조, 관계 및 패턴을 학습하는 대규모 데이터 세트 및 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 훈련됩니다. 결과는 이미지, 비디오, 코드, 음악, 디자인, 번역, 질문 답변 및 텍스트를 포함한 입력 프롬프트에 기반한 새롭고 독특한 출력입니다.

생성형 AI 모델은 인간 두뇌의 뉴런에서 영감을 받은 신경망을 사용하여 기존 데이터의 패턴과 특징을 학습하는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 이러한 모델은 학습한 패턴과 일치하는 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 세트에 대해 훈련된 생성형 AI 모델은 훈련된 이미지와 유사한 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다. 이는 언어 모델이 컨텍스트에 제공된 단어를 기반으로 광범위한 텍스트를 생성하는 방법과 유사합니다.

생성형 AI는 생성적 적대 네트워크(GAN), 대규모 언어 모델, 변형 자동 인코더 모델(VAE) 및 트랜스포머와 같은 고급 기술을 활용하여 동적 범위의 도메인에 걸쳐 콘텐츠를 생성합니다. 이러한 접근 방식에 대한 자세한 내용은 아래에 설명되어 있습니다.

대규모 데이터 세트에서 학습한 이러한 모델은 반복적인 훈련 프로세스를 통해 출력을 개선할 수 있습니다. 모델은 주어진 데이터 내의 관계를 분석하여 제공된 예제에서 효과적으로 지식을 얻습니다. 매개 변수를 조정하고 원하는 출력과 생성된 출력 간의 차이를 최소화함으로써 생성형 AI 모델은 상황에 맞게 관련성이 높은 고품질 콘텐츠를 생성하는 능력을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다. 한 편의 기발한 시든 아니면 챗봇 고객 지원 응답이든, 그 결과는 인간이 생성한 콘텐츠와 구별할 수 없는 경우가 많습니다.

사용자 관점에서, 생성형 AI는 콘텐츠 생성을 안내하는 초기 프롬프트로 시작하여 변형을 탐색하고 개선하는 정기적으로 반복되는 프로세스로 이어지는 경우가 많습니다.

이 동영상을 시청하고 생성형 AI가 어떻게 작동하는지 자세히 알아보세요. 비즈니스 또는 조직에 구현을 모색할 때 고려해야 할 사항을 알아보세요.

생성형 AI는 다양한 모델을 사용하여 새롭고 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 가장 일반적인 유형의 생성형 AI 모델은 다음과 같습니다.

적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN): GAN은 생성기와 판별기라는 두 가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다. 생성기는 훈련 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 합성 데이터를 생성합니다. 판별기는 생성된 데이터의 진위 여부를 실제 데이터와 비교하여 평가하고 그것이 진짜인지 가짜인지 판단하는 판사 역할을 합니다. 훈련 프로세스는 생성기가 보다 현실적인 출력을 생성하도록 가르치는 반면, 판별기는 실제 데이터와 합성 데이터를 구별하는 능력을 향상시킵니다. GAN은 이미지 생성에 널리 사용되며 놀랍도록 사실적인 시각 자료를 만드는 데 있어 인상적인 결과를 보여주었습니다.

변이형 자동 인코더(Variational Autoencoder, VAE): VAE는 데이터를 인코딩하고 디코딩하는 방법을 학습하는 신경망입니다. 인코더는 입력 데이터를 잠재 공간이라고 하는 저차원 표현으로 압축합니다. 한편, 디코더는 잠재 공간에서 원본 데이터를 재구성합니다. VAE를 사용하면 잠재 공간의 포인트를 샘플링하고 이를 의미 있는 출력으로 디코딩하여 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 이 접근 방식은 잠재 표현을 조작하여 다양하고 창의적인 출력을 생성할 수 있는 이미지 및 오디오 합성에 특히 유용합니다.

대규모 언어 모델(LLM): ChatGPT(Generative Pretrained Transformer, 생성형 사전 훈련 트랜스포머)와 같은 가장 일반적인 유형의 LLM은 방대한 텍스트 데이터에 대해 학습됩니다. 이러한 정교한 언어 모델은 교과서, 웹사이트, 소셜 미디어 게시물의 지식을 사용합니다. 트랜스포머 아키텍처를 활용하여 주어진 프롬프트를 기반으로 일관된 텍스트를 이해하고 생성합니다. 트랜스포머 모델은 대규모 언어 모델의 가장 일반적인 아키텍처입니다. 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 주어진 프롬프트에서 토큰을 만들어 데이터를 처리하여 이들 간의 관계를 발견합니다.

본질적으로, 트랜스포머 모델은 인간의 말을 시뮬레이션하기 위해 단어 시퀀스에서 다음에 어떤 단어가 나올지 예측합니다. LLM은 현실적인 대화에 참여하고, 질문에 답하고, 창의적이고 인간과 유사한 응답을 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있어 챗봇과 콘텐츠 생성에서 번역에 이르기까지 언어 관련 애플리케이션에 이상적입니다.

생성형 AI는 개인 및 상업적 수준 모두에서 강력한 이점을 제공합니다. 그리고 그 영향력은 기술이 발전함에 따라 더욱 커질 것입니다. 단기적으로, 가장 즉각적이고 중요한 이점 중 하나는 효율성 향상과 워크플로우 간소화입니다. 작업을 자동화하는 능력은 사람과 기업 모두의 귀중한 시간, 에너지 및 자원을 절약합니다. 이메일 초안 작성부터 예약까지, 생성형 AI는 이미 효율성과 생산성을 높이고 있습니다. 다음은 생성형 AI가 변화를 만드는 몇 가지 방법입니다.

• 자동화된 콘텐츠 제작을 통해 기업과 개인은 고품질의 맞춤형 콘텐츠를 규모에 맞게 제작할 수 있습니다. 이는 이미 여러 영역, 특히 광고, 마케팅, 엔터테인먼트 및 미디어 제작 분야에 영향을 미치고 있습니다.
• 생성형 AI는 예술가, 디자이너, 작가, 건축가 및 기타 창작자에게 영감을 주는 도구 역할을 하여, 그들이 새로운 가능성을 탐색하고, 새로운 아이디어를 창출하며, 창작 작업의 경계를 넓힐 수 있도록 해줍니다. 창작자는 생성형 AI와 협력하여 한때는 상상할 수 없었던 수준의 생산성을 달성할 수 있으며, 더 많은 예술 작품, 문학, 저널리즘, 건축, 비디오, 음악 및 패션을 위한 길을 열어갈 수 있습니다.
• 생성형 AI 모델은 새로운 솔루션이나 아이디어가 필요한 문제 해결 작업은 물론 데이터 분석을 통해 의사 결정을 개선하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 제품 설계에서 AI 기반 시스템은 특정 제약 조건과 요구 사항에 따라 새로운 프로토타입을 생성하거나 기존 설계를 최적화할 수 있습니다. 연구 개발을 위한 실제 적용은 잠재적으로 혁명적입니다. 그리고 복잡한 정보를 몇 초 만에 요약하는 능력은 광범위한 문제 해결 이점을 제공합니다.
• 개발자의 경우, 생성형 AI는 코드 작성, 확인, 구현 및 최적화 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
• 소비자 대면 비즈니스의 경우, 생성형 AI 기반 챗봇과 가상 비서가 향상된 고객 지원을 제공하여 응답 시간과 리소스 부담을 줄일 수 있습니다.

생성형 AI는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 특정한 과제와 한계에도 직면해 있습니다. 주요 우려 사항 몇 가지는 다음과 같습니다.

데이터 편향: 생성형 AI 모델은 훈련된 데이터에 의존합니다. 훈련 데이터에 편향이나 제한 사항이 포함된 경우, 이러한 편향이 결과에 반영될 수 있습니다. 조직은 모델이 훈련되는 데이터를 신중하게 제한하거나 필요에 따라 맞춤화되고 특화된 모델을 사용하여 이러한 위험을 완화할 수 있습니다.

윤리적 고려: 생성형 AI 모델의 사실적인 콘텐츠 제작 능력은 인간 사회에 미칠 영향, 오용 또는 조작 가능성 등 윤리적 우려를 불러일으킵니다. 생성형 AI 기술의 책임 있는 사용과 윤리적 사용 보장은 지속적인 문제가 될 것입니다.

신뢰할 수 없는 결과: 생성형 AI 및 LLM 모델은 정답이 아니면서도 그럴듯한 답변을 하는 환각(할루시네이션, Hallucinations) 반응을 보이는 것으로 알려져 있으며, 이는 모델이 관련 정보에 대한 액세스가 부족할 때 더욱 악화되는 문제입니다. 이로 인해 잘못된 답변이나 오해의 소지가 있는 정보가 사용자에게 사실인 것처럼 확신에 찬 어조로 제공될 수 있습니다. 그리고 내용이 사실적으로 들릴수록 부정확한 정보를 식별하기가 더 어려워질 수 있습니다.

도메인 특이성: 도메인별 콘텐츠에 대한 지식 부족은 ChatGPT와 같은 생성형 AI 모델의 일반적인 한계입니다. 모델은 훈련받은 정보(종종 공개 인터넷 데이터)를 기반으로 일관되고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있지만, 도메인별 데이터에 액세스할 수 없거나 조직의 독점 소프트웨어 또는 내부 설명서 등 조직의 고유한 지식 기반 시스템에 의존하는 답변을 제공할 수 없는 경우가 많습니다. 여러분의 도메인과 관련된 문서 및 데이터에 대한 액세스를 제공함으로써 이러한 한계를 최소화할 수 있습니다.

적시성: 모델은 훈련된 데이터만큼만 최신입니다. 모델이 제공할 수 있는 응답은 실시간 데이터가 아닌 "순간" 데이터를 기반으로 합니다.

컴퓨팅 요건: 대규모 생성형 AI 모델을 훈련하고 실행하려면 강력한 하드웨어와 광범위한 메모리를 포함한 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 이러한 요건으로 인해 비용이 증가하고 특정 애플리케이션에 대한 접근성 및 확장성이 제한될 수 있습니다.

데이터 요건: 대규모 생성형 AI 모델을 훈련하려면 시간 집약적이고 저장 비용이 많이 들 수 있는 대규모 데이터 말뭉치에 액세스해야 합니다.

소싱 문제: 생성형 AI 모델은 자신이 가져오는 콘텐츠의 출처를 항상 식별하지는 않기 때문에 복잡한 저작권 및 귀속 문제가 발생합니다.

해석 가능성 부족: 생성형 AI 모델은 종종 속을 들여다 볼 수 없는 "블랙박스"로 작동하므로 의사 결정 프로세스를 이해하기가 특히 어렵습니다. 해석 가능성이 부족하면 신뢰가 저해되고 중요한 애플리케이션의 채택이 제한될 수 있습니다.

모델 배포 및 관리 프로세스: 올바른 모델을 선택하려면 실험과 빠른 반복이 필요합니다. 그리고 생성형 AI 애플리케이션을 위한 대규모 언어 모델(LLM)을 배포하는 것은 많은 개발자에게 가파른 학습 곡선으로 인해 시간이 많이 걸리고 복잡합니다.

생성형 AI 모델은 각각 고유한 기능과 애플리케이션을 갖춘 다양한 형태로 제공되며 생성형 AI 인터페이스의 양은 매일 증가하는 것으로 보입니다. 현재 가장 인기 있고 강력한 생성형 AI 모델은 다음과 같습니다.

ChatGPT
2022년 11월 공개 출시 이후 폭발적인 성공을 거둔 ChatGPT는 OpenAI가 개발한 대규모 언어 모델입니다. 대화형 채팅 인터페이스를 사용하여 사용자와 상호 작용하고 출력을 미세 조정합니다. 텍스트 프롬프트에 대한 인간과 같은 반응을 이해하고 생성하도록 설계되었으며, 대화를 나누는 데 참여하고 질문에 적절하게 답변하며 심지어 유머 감각을 보여주는 능력도 입증했습니다.

사용자에게 무료로 제공되는 오리지널 ChatGPT-3 릴리즈는 인터넷을 통해 수집된 45테라바이트가 넘는 텍스트 데이터에 대해 훈련된 것으로 알려졌습니다. Microsoft는 곧이어 Bing 검색 엔진에 GPT 버전을 통합했습니다. 그리고 OpenAI의 업그레이드된 구독 기반 ChatGPT-4가 2023년 3월에 출시되었습니다.

ChatGPT는 최첨단 트랜스포머 아키텍처를 사용합니다. GPT는 "Generative Pre-trained Transformer"를 의미하며, 트랜스포머 아키텍처는 자연어 처리(NLP) 분야에 혁명을 일으켰습니다.

DALL-E
OpenAI의 DALL-E 2도 이미지 생성에 중점을 두고 있습니다. DALL-E는 GAN 아키텍처와 변이형 자동 인코더를 결합하여 텍스트 프롬프트를 기반으로 매우 상세하고 상상력이 풍부한 시각적 결과를 생성합니다. DALL-E를 사용하면 사용자가 염두에 두고 있는 이미지와 스타일을 설명할 수 있으며, 모델이 이를 생성하게 됩니다. MidJourney 및 새로 등장한 Adobe Firefly와 같은 경쟁자들과 함께, DALL-E와 생성형 AI는 이미지 생성 및 편집 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 그리고 업계 전반에 걸쳐 새로운 기능이 등장하면서 비디오, 애니메이션, 특수 효과도 비슷하게 변화할 것입니다.

Google Bard
원래 Google의 대규모 언어 모델 LaMDA 제품군 버전을 기반으로 구축된 후 고급 PaLM 2로 업그레이드된 Bard는 ChatGPT에 대한 Google의 대안입니다. Bard는 코딩, 수학 문제 풀기, 질문에 답하기, 쓰기 기능을 비롯해 Google 검색 결과 제공 등 유사한 기능을 수행합니다.

기술이 상대적으로 젊고 빠르게 발전하고 있지만 생성형 AI는 이미 다양한 애플리케이션과 산업 전반에 걸쳐 확고한 기반을 구축했습니다. 생성형 AI 기반 사용자 애플리케이션을 구축함으로써 기업은 비용과 위험을 줄이면서 생산성을 향상시킬 수 있는 새로운 직원 워크플로우는 물론 만족도, 매출, 수익성을 높이는 새로운 고객 경험을 구축할 수 있습니다. 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 기술 분야의 AI: 생성형 AI는 기술 조직이 대화형 지원과 지식 기반 시스템을 통해 고객 경험과 서비스를 향상하고, 코드 작성 및 모델링 시험을 통해 제품 연구 및 개발을 가속화할 뿐만 아니라, 정보를 신속하게 종합하고 추출하는 데 도움이 되는 AI 기반 어시스턴트로 직원 워크플로우를 재정의하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 정부의 AI: 국가 및 지방 정부 기관은 생성형 AI가 어떻게 보다 개인 맞춤형의 관련성이 높은 공공 서비스, 보다 정확한 조사 및 인텔리전스 분석, 직원 생산성 향상, 유권자를 위한 간소화된 디지털 경험 등을 창출할 수 있는지에 대해 생각하고 있습니다.
• 금융 서비스 분야의 AI: 은행, 보험사, 자산 관리 회사, 신용 기관 및 기타 금융 기관은 생성형 AI를 활용하여 소매 금융 어시스턴트, 셀프 서비스 고객 챗봇, 가상 금융 자문가, 대출 어시스턴트 등 최고 매출에 영향을 미치는 혁신적인 고객 경험을 구축할 수 있습니다. 생성형 AI는 직원의 워크플로우 속도를 높이는 관련 정보를 찾는 능력도 향상시킬 수 있습니다. 사기 탐지, 위험 관리, 시장 조사, 판매 및 거래 등 AI 기반 어시스턴트는 수동 작업에 소요되는 시간을 줄이고 의사 결정을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 광고 및 마케팅 분야의 AI: 생성형 AI는 광고 및 마케팅 캠페인, 소셜 미디어 게시물, 제품 설명, 브랜딩 자료, 마케팅 이메일, 개인 맞춤형 추천 및 기타 다양한 타겟 마케팅, 상향 판매 및 교차 판매 전략을 위한 자동화된 저비용 콘텐츠를 제공합니다. 소비자 데이터와 분석을 기반으로 맞춤형 콘텐츠를 제작하는 생성형 AI는 고객 참여와 전환율을 높일 수 있습니다. 또한 데이터를 사용하여 캠페인에 대한 대상 그룹의 반응을 예측하는 고객 세분화에도 도움이 될 수 있습니다.
• 의료 분야의 AI: 생성형 AI 모델은 의료 이미지 분석, 질병 진단, 약물 상호 작용 식별 및 약물 발견 가속화에 도움을 주어 시간과 자원을 절약할 수 있습니다. 모델은 합성 의료 데이터를 생성함으로써 제한된 데이터 세트를 보강하고 진단 시스템의 정확성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 자동차 및 제조 분야의 AI: 생성형 AI는 자동차 및 제조 회사에 운영 기술 문제 식별, 대화형 공급망 관리, 디지털 트윈을 통한 예측 유지 관리, 모든 사업 부문에 대한 관련 가상 어시스턴트 등 직원 운영을 간소화하는 관련 툴킷을 제공할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 조직은 대화형 디지털 매뉴얼, 셀프 서비스 챗봇, 보조 제품 구성기 등을 개발하여 고객 경험과 유지율을 향상시킬 수 있습니다.
• 예술과 미디어 분야의 AI: 아마 다른 어떤 분야보다도, 생성형 AI는 창의적인 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. 생성형 AI는 아티스트와 디자이너가 독특한 작품을 더 빠르게 생성하고, 음악가가 새로운 멜로디를 작곡하고, 게임 디자이너가 새로운 세계를 렌더링하고, 영화 제작자가 시각 효과와 사실적인 애니메이션을 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 영화 및 미디어 회사에서는 원작 배우의 목소리를 사용하여 작품을 다른 언어로 번역하는 등의 작업을 수행할 수 있어 보다 경제적으로 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.
• 전자 상거래 및 소매 분야의 AI: 생성형 AI는 구매 패턴을 사용하여 새로운 제품을 추천하고 더 원활한 쇼핑 프로세스를 생성함으로써 전자 상거래를 쇼핑객들에게 맞춰 더 개인 맞춤형으로 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 소매업체와 전자상거래 기업의 경우, AI는 챗봇과 AI 기반 FAQ 섹션을 사용하여 더욱 직관적인 탐색부터 AI 지원 고객 서비스 기능까지 더 나은 사용자 경험을 창출할 수 있습니다.

생성형 AI의 미래는 유망합니다. 기술이 발전함에 따라 점점 더 정교해지는 생성형 AI 모델은 다양한 글로벌 관심사를 대상으로 하고 있습니다. AI는 분자 솔루션을 생성 및 테스트하여 R&D 프로세스를 가속화함으로써 신약 발견 및 개발을 위한 연구를 빠르게 가속화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 화이자는 코로나19 팬데믹 기간 동안¹ AI를 사용하여 백신 실험을 진행했습니다. AI는 또한 다양한 환경 문제에 대한 새로운 솔루션입니다. 특히 일부 AI 지원 로봇은 이미 해양 청소 작업을 지원하고 있습니다.

생성형 AI는 또한 극사실적이고 놀랍도록 독창적이며 상상력이 풍부한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 마케팅, 엔터테인먼트, 예술, 교육 등 산업 전반의 콘텐츠는 개인의 선호도와 요구 사항에 맞춰 조정될 것이며 잠재적으로 창의적 표현의 개념을 재정의할 것입니다. 발전은 결국 현실과 거의 구별할 수 없는 가상 현실, 게임, 몰입형 스토리텔링 경험의 응용 분야로 이어질 수 있습니다.

단기적으로는 이메일 플랫폼, 스프레드시트 소프트웨어부터 검색 엔진, 워드 프로세서, 전자상거래 마켓플레이스, 캘린더에 이르기까지, 우리가 매일 사용하는 도구에 고급 기능이 내장되어 있기 때문에 생성형 AI의 영향이 가장 직접적으로 느껴질 것입니다. 워크플로우는 더욱 효율적이 되고 반복적인 작업은 자동화될 것입니다. 분석가들은 시장의 모든 부문에서 생산성과 효율성이 크게 향상될 것으로 기대합니다.

조직은 운영, 채용, 교육부터 공급망, 물류, 브랜딩, 커뮤니케이션에 이르기까지 모든 것을 개선하기 위해 자체 데이터를 기반으로 훈련된 맞춤형 생성형 AI 솔루션을 사용할 것입니다. 개발자는 이를 사용하여 짧은 시간 안에 완벽한 코드를 작성하게 될 것입니다. 이전에 나온 근본적으로 혁신적인 많은 기술과 마찬가지로 생성형 AI는 우리 삶의 모든 측면에 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

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더 많은 조직이 생성형 AI를 내부 및 외부 운영에 통합함에 따라, Elastic은 개발자에게 인공 지능 기반 검색 애플리케이션을 지원하는 데 필요한 도구를 제공하기 위해 Elasticsearch Relevance Engine™(ESRE)을 설계했습니다. ESRE는 검색 정확도를 향상시키고 규모에 맞게 임베딩 및 검색 벡터를 생성하는 동시에 기업이 자체 트랜스포머 모델을 통합할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

Elastic의 정확도 엔진은 API를 통해 생성형 AI와 ChatGPT-3 및 ChatGPT-4와 같은 서드파티 트랜스포머 모델을 통합할 수 있도록 지원하는 기능을 포함하여 AI 기반 검색 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위해 맞춤형으로 제작되었습니다. Elastic은 독점 데이터와 생성형 AI 사이에 가교를 제공하므로 조직이 컨텍스트 창을 통해 비즈니스별 맞춤형 컨텍스트를 생성형 AI에 제공할 수 있습니다. Elasticsearch와 ChatGPT 간의 이러한 시너지 효과를 통해 사용자는 쿼리에 대해 사실적이고 상황에 맞는 정확도가 높은 최신 답변을 받을 수 있습니다.

Elasticsearch의 검색 능력과 ChatGPT의 자연어 이해 능력의 결합은 타의 추종을 불허하는 사용자 경험을 제공하여 정보 검색 및 AI 기반 지원에 대한 새로운 기준을 제시합니다. 탐지, 대응 및 이해를 개선하기 위해 잠재적으로 야심차게 ChatGPT를 적용하는 등 미래의 보안에도 시사하는 바가 있습니다.

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• LLM 선택: 2024년 오픈 소스 LLM 시작 안내서
• AI 검색 알고리즘 설명
• 대규모 언어 모델이란 무엇인가?
• 고등 교육 IT에서 생성형 AI의 역할
• 생성형 AI로 호주 정부 서비스 혁신
• AI 혁명을 위한 고급 검색
• ChatGPT와 Elasticsearch: OpenAI가 프라이빗 데이터를 만나다
• Microsoft Build의 Elastic

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ChatGPT는 Elasticsearch를 사용하나요?
Elasticsearch는 ChatGPT가 보다 정확도 높은 응답을 생성할 수 있도록 데이터에 대한 액세스를 안전하게 제공합니다.

생성형 AI의 예로는 어떤 것들이 있나요?
생성형 AI의 예로는 ChatGPT, DALL-E, Google Bard, Midjourney, Adobe Firefly 및 Stable Diffusion 등이 있습니다.

인공 지능과 머신 러닝의 차이점은 무엇인가요?
인공 지능(AI)은 인간의 지능을 시뮬레이션하는 작업을 수행할 수 있는 시스템을 개발하는 광범위한 분야를 의미하는 반면, 머신 러닝(ML)은 시스템이 명시적인 지시 없이 데이터로부터 학습하고 패턴을 식별하며 성능을 향상시킬 수 있는 복잡한 알고리즘과 기술을 사용하는 AI의 하위 집합입니다.

적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN): GAN은 현실적이고 고품질의 콘텐츠를 생성하기 위해 함께 작동하는 생성기와 판별기로 구성된 신경망 아키텍처의 한 유형입니다.

자동 인코더(autoencoder): 자동 인코더(autoencoder)는 데이터를 인코딩하고 디코딩하는 방법을 학습하는 신경망 아키텍처로, 데이터 압축 및 생성과 같은 작업에 자주 사용됩니다.

순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN): RNN은 순차적인 데이터 처리에 특화된 신경망으로, 이전 단계의 정보를 유지할 수 있는 메모리 구성 요소가 있어 텍스트 생성과 같은 작업에 적합합니다.

대규모 언어 모델(LLM): ChatGPT를 포함한 대규모 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 훈련된 강력한 생성형 AI 모델입니다. 주어진 프롬프트를 기반으로 인간과 같은 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝: 머신 러닝은 알고리즘, 모델 및 기술을 사용하여 시스템이 명시적인 지시를 따르지 않고 데이터에서 학습하고 적응할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다.

자연어 처리: 자연어 처리는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용에 관한 AI와 컴퓨터 과학의 하위 분야입니다. 여기에는 텍스트 생성, 정서 분석, 언어 번역과 같은 작업이 포함됩니다.

신경망: 신경망은 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻은 알고리즘입니다. 이는 정보를 처리하고 전송하는 상호 연결된 노드, 즉 뉴런으로 구성됩니다.

시맨틱 검색: 시맨틱 검색은 검색 쿼리의 의미와 검색되는 내용을 이해하는 데 중점을 둔 검색 기술입니다. 보다 상황에 맞는 검색 결과를 제공하는 것을 목표로 합니다.

벡터 검색: 벡터 검색(Vector search)은 데이터 요소를 고차원 공간에서 벡터로 표현하는 기술입니다. 벡터 간의 거리를 계산하여 효율적인 유사성 검색 및 추천 시스템을 가능하게 합니다.

¹ "Artificial Intelligence-Based Data-Driven Strategy to Accelerate Research, Development, and Clinical Trials of COVID Vaccine(COVID 백신의 연구, 개발 및 임상 시험을 가속화하기 위한 인공 지능 기반 데이터 중심 전략)," Biomed Res Int. 2022년, Ashwani Sharma, Tarun Virmani, Vipluv Pathak, Anjali Sharma, Kamla Pathak, Girish Kumar, Devender Pathak 공저, 2022년 7월 6일 온라인 공개, 2023년 6월 27일 접속