창의성에 예측 능력 갖춘 생성 AI,
인간의 창작 영역을 넘본다

AI는 크게 판별 AI(Discriminative AI)와 생성 AI(Generative AI)로 나눌 수 있다. 현재는 생성 AI의 시대다. 챗GPT가 활짝 연 생성 AI의 가능성은 과거 인공지능으로 이런 것도 할 수 있을 것이라고 상상만 하던 생각들을 현실로 만들었다. 판별 AI와 생성 AI의 차이점과 향후 더욱 확대될 생성 AI의 개발 영역에 대해 살펴본다.

지금까지의 AI는 어쩌면 판별 AI의 시대였다. 1990년대 말 토론토 대학의 제프리 힌튼 교수가 딥러닝이라는 새로운 AI의 알고리즘 가능성을 선보인 후 20년 가까이 판별 AI의 수많은 알고리즘들이 개발됐고, 실생활에 하나 둘씩 모습을 보이기 시작했다.

판별 AI와 생성 AI의 차이

판별 AI는 입력된 데이터가 어떤 범주에 속하는지 분류하는 모델을 의미한다. 이 모델은 입력 데이터의 특징을 파악해 분류하거나 예측하는 데 주로 사용되는 것으로, 판별 모델은 이미지 분류, 스팸메일 감지, 언어 번역 등 다양한 분류 작업에 활용된다. 판별 모델은 데이터 간 패턴을 학습하고 분류 결정을 내리는데, 주로 사용되는 모델로는 CNN, RNN, SVM, 의사결정 나무(decision tree), 로지스틱 회귀 등이 있다. 최근까지 필자가 AI에 대해 연재했던 대부분의 글이 판별 AI에 관련된 내용이었다고 보면 된다.

반면 생성 AI는 주어진 데이터로부터 새로운 데이터를 생성하는 모델을 의미한다. 생성 모델은 기존 데이터를 학습하고 그 데이터의 패턴 및 특징을 파악해 새로운 데이터를 만들어낸다. 생성 AI 모델은 창의성과 예측 능력을 갖추고 있어 이미지, 음악, 텍스트 등 다양한 유형의 데이터 생성에 활용될 수 있다. 간단히 말하면, 생성 AI는 새로운 데이터를 생성하고 판별 AI는 주어진 데이터를 분류하는 데 중점을 두는 차이가 있다고 보면 된다. 이 둘은 서로 보완적인 역할을 한다.

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