생성적 AI와 AI: 비즈니스 발전을 위한 올바른 기술 선택

게시 됨: 2023-11-23

인공 지능(AI)은 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇 시스템, 그리고 최근에는 생성 AI를 포괄하는 광범위한 용어입니다.

생성적 AI가 빠르게 발전함에 따라 기업은 해당 기술을 통해 얻을 수 있는 이점, AI와 생성적 AI의 차이점, 문제 해결에 더 적합한 기술을 이해하려고 노력하고 있습니다. 신뢰할 수 있는 생성 AI 개발 회사로서 우리는 귀하의 질문에 답변하기 위해 이 기사를 작성했습니다.

계속 읽어보시고 추가 질문이 있으면 언제든지 문의해 주세요.

AI와 생성 AI의 차이점은 무엇입니까?

AI와 생성 AI는 모두 올바른 문제에 적용할 경우 비즈니스를 재구성하고, 비용을 절감하고, 운영을 최적화하는 데 도움이 될 수 있는 강력한 기술입니다.

각 기술이 어떤 문제를 해결할 수 있는지, 어떤 문제가 발생하는지 살펴보겠습니다.

AI 이해

AI는 대량의 데이터를 매우 빠르게 분석하고 일반적으로 인간의 지능이 필요한 복잡한 작업을 수행하는 데 특화되어 있습니다. AI 알고리즘은 데이터를 연구하고 분석하며 발견된 규칙과 패턴을 기반으로 결정을 내립니다. 이 기술은 데이터 최적화, 이상 탐지, 데이터 클러스터링에도 도움이 됩니다.

서문에서 언급했듯이 AI에는 여러 하위 유형이 있습니다.

기계 학습: 이러한 알고리즘은 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 구조화되지 않은 데이터에 대해 훈련되어 패턴을 발견하고 이를 기반으로 결정과 예측을 내립니다.
자연어 처리(NLP): NLP는 구조화되지 않은 인간 언어에서 데이터를 추출할 수 있습니다. 이를 통해 기계는 인간의 글이나 음성 언어를 이해할 수 있습니다.
컴퓨터 비전: 이 모델은 시각적 정보를 해석할 수 있습니다. 이미지와 비디오에서 통찰력을 분석 및 추출하고 이에 따라 조치나 권장 사항을 통해 대응할 수 있습니다.
로봇 시스템: 다양한 작업을 수행하고 환경과 상호 작용하도록 훈련된 (반)자율 기계입니다.

AI는 다재다능하며 알고리즘을 훈련하여 수행할 작업에 따라 다양한 임무를 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 한 AI 모델은 관리 팀이 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되고, 다른 AI 모델은 공장 기계의 오작동을 찾아낼 수 있으며, 세 번째 AI 모델은 자율 주행 차량을 운영하고, 네 번째 모델은 비즈니스 데이터에서 이상 징후를 감지하여 사이버 공격으로부터 사용자를 보호합니다. 입장.

AI를 어디에 사용할 것인가?

알고리즘이 패턴을 학습하고 이를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있는 모든 상황에 AI를 배포할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예제 응용 프로그램입니다.

AI가 대량의 과거 데이터를 분석하고 인간의 눈을 벗어날 수 있는 패턴을 발견함으로써 비즈니스 의사결정을 지원합니다.
반복적인 수동 작업을 자동화하여 효율성을 향상합니다.
고급 내비게이션 및 의사결정 기능을 갖춘 자율주행차를 운영합니다.
데이터 액세스 및 네트워크 침투를 모니터링하고 예측 유지 관리를 위해 제조 장비의 이상을 발견하여 사이버 보안의 이상 현상을 감지합니다.
얼굴인식, 생체인증 기술을 통해 보안 강화
음성 인식 기술로 음성 언어를 정확하게 전사합니다.
전자상거래 웹사이트에서 제품 제안을 개인화하기 위한 추천 엔진을 강화합니다.

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제한 사항

일부 AI 알고리즘은 특정 작업을 수행하도록 설계 및 훈련되었으며 새로운 상황에 적응할 수 없습니다. 새로운 범주의 입력 데이터와 같은 변형에 직면하면 이러한 알고리즘은 변경 사항을 수용하기 위해 재교육이 필요합니다.
AI는 훈련 데이터에 과적합할 수 있습니다. 즉, 알고리즘은 특정 문제를 해결하는 데 탁월하지만 익숙하지 않은 데이터에 직면하면 실패합니다.
기존 기계 학습 모델과 같은 일부 AI 알고리즘은 전처리 없이는 구조화되지 않은 데이터를 처리할 수 없습니다.
대부분의 AI 모델은 주변 상황을 이해하지 못한 채 개별적으로 특정 문제를 조사합니다. 그리고 상황을 고려하도록 알고리즘을 가르칠 수 있다고 해도 비용이 많이 들고 광범위한 계산 능력이 필요합니다.
AI는 인간의 지능을 모방하지만 인간 수준의 추론 능력은 없습니다.
AI 모델은 훈련 데이터에 크게 의존하며 고유한 편견을 채택합니다.
딥 러닝 모델은 AI가 주입된 의료 또는 제조 소프트웨어와 같은 일부 애플리케이션에서는 허용되지 않는 특정 출력을 생성하는 방법을 설명할 수 없습니다. 그러나 필요할 경우 설명 가능한 AI로 전환할 가능성이 있습니다. 이러한 알고리즘은 덜 강력하지만 결과가 어디에서 왔는지 알 수 있습니다.

생성적 AI 이해

제너레이티브 AI의 주요 목적은 마치 인간이 만든 것처럼 보이는 텍스트, 음악, 이미지 등 새로운 콘텐츠를 만드는 것입니다. 패턴을 발견하고 새로운 것을 생성하기 위해 대규모 데이터 세트에 대해 교육을 받았지만 여전히 교육 데이터 세트에서 기술이 학습한 규칙을 준수합니다.

많은 사람들이 이 콘텐츠를 독창적인 것으로 간주하지만, 생성적 AI 모델은 인간의 창의성을 대량으로 활용하여 "자신만의" 작품을 제작합니다. 아래에서 볼 수 있듯이 저작권 분쟁이 발생할 수 있습니다.

생성적 AI 알고리즘의 독특한 점은 무엇입니까?

생성 AI는 단지 패턴을 학습하는 것이 아닙니다. 대신, 이 기술은 훈련 데이터를 조사하여 자체적으로 결합하고 대체할 수 있는 기능을 학습합니다.

시퀀스 분석의 경우 생성 AI 모델은 주로 "주의"라는 개념을 도입하는 변환기 아키텍처를 기반으로 합니다. 이는 알고리즘이 엄청난 양의 데이터 세트(우리는 수십억 개의 텍스트 페이지에 대해 이야기하고 있음)를 입력으로 받을 수 있으며 문장 사이뿐만 아니라 장, 심지어 책 사이에서도 연결을 유지하여 복잡한 패턴을 감지할 수 있음을 의미합니다. 이 능력은 텍스트에만 적용되는 것이 아니라 DNA 서열 분석, 음악 및 기타 콘텐츠 분석에도 적용될 수 있습니다.

생성 AI를 어디에 사용할 수 있나요?

상상력과 창의성이 필요한 비즈니스 활용 사례에 생성형 AI를 적용할 수 있습니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.

노래, 음악, 그림, 패션 아이템 디자인 등 예술 창작
연구 목적 및 AI 모델 교육을 위한 합성 데이터 세트 생성
신제품 디자인
연구 기사 및 코드 스크립트 작성
제품 시연 영상 및 기타 자료 제작
개별 사용자에 대한 마케팅 캠페인 사용자 정의
초보자 약물 화합물 제안
복잡한 텍스트를 보다 이해하기 쉽게 요약
법률 분야에서 법원 주장을 생성하기 위한 증거 연구

제한 사항

생성 AI는 심각한 저작권 분쟁을 일으킬 수 있습니다. 콘텐츠를 독립적으로 생성하기 전에 알고리즘은 인간이 만든 대량의 콘텐츠를 분석합니다. 결과적으로 Gen AI 콘텐츠는 때때로 훈련 데이터와 너무 밀접하게 유사합니다. Drake와 The Weekend의 노래를 학습한 음악 생성 알고리즘에 대해 들어보셨을 것입니다. 팬들의 호평을 받은 음악을 제작했으나 저작권 문제로 폐기하게 됐다. 다른 아티스트에서도 비슷한 사례가 발생했습니다.
알고리즘은 민감한 정보를 노출할 가능성이 있습니다. 예를 들어, 여기에는 의료 환경에서 환자 데이터를 공개하는 것이 포함됩니다.
생성적 AI 모델은 환각을 일으킬 수 있습니다. 즉, 실제로는 잘못된 합리적인 답변을 자신있게 제공할 수 있습니다. 예를 들어 Stack Overflow는 기술적 질문에 대한 AI의 답변 중 일부를 검토한 결과 답변이 종종 부정확하다는 사실을 발견했습니다.
자기 인식 기능이 없는 생성 AI는 기괴하고 공격적인 댓글을 내놓을 수 있습니다. 대표적인 사례가 마이크로소프트의 생성 AI 챗봇이다. 이 챗봇은 기술 기자인 맷 오브라이언(Matt O'Brien)과의 대화에서 반복적으로 그를 뚱뚱하고 못생겼다고 불렀으며 심지어 그를 히틀러와 비교하기도 했다. 이번 사건은 알고리즘의 잠재적인 민감도와 AI 통신에 있어서 안전 장치의 중요성을 강조합니다.
생성 AI 모델이 생성한 정보는 출처를 인용하지 않기 때문에 검증하기 어렵습니다. 더욱이 이러한 모델에는 현재 설명 가능한 AI에 해당하는 기능이 부족합니다.

생성 AI와 AI 요약

요약하자면, AI는 데이터를 분석하고 의사결정을 내리는 데 뛰어난 박식한 전략가에 가깝습니다. 제너레이티브 AI(Generative AI)는 참신하고 창의적인 콘텐츠를 제작하는 아티스트입니다.

다양한 산업 분야의 AI와 생성적 AI

이 세 가지 예시 부문에서 생성 AI와 AI 애플리케이션이 어떻게 다른지 살펴보세요.

보건 의료

AI는 의료 분야에서 다양하게 활용되고 있습니다. 가장 눈에 띄는 것은 다음과 같습니다.

로봇 보조 수술 및 로봇 간호사 구현
상담 내용을 기록하고 EHR에 환자 세부 정보를 입력하는 등의 관리 작업 자동화
방사선 전문의의 종양 검출 및 진단 지원
참가자를 모집하고 참가자의 준수 여부를 모니터링하여 임상시험 지원
의료 IoT와 함께 원격 환자 모니터링 지원
처방 오류 감지

또한, AI는 스마트 병원을 가능하게 하는 핵심 기술 중 하나입니다.

우리가 이미 구축한 Generative AI는 새로운 콘텐츠 제작에 중점을 두고 있으며 그 응용은 창의적인 측면에 더 가깝습니다. 이를 달성하려면 생성 AI를 배포하세요.

학생과 인턴을 위한 다양한 교육 시나리오 생성
합성 의료 데이터를 생각해 보세요
새로운 분자 및 새로운 약물 화합물 설계
의사가 환자의 의료 기록을 쿼리할 수 있도록 지원
환자 피드백 설문조사 작성

더 많은 영감을 얻으려면 의료 분야의 생성 AI 사용 사례에 대한 최근 기사를 참조하세요.

의료 분야 AI의 실제 사례

매사추세츠종합암센터는 MIT와 함께 유방암을 진단할 수 있는 AI 시스템인 시빌(Sybil)을 개발했습니다. 이 모델은 저선량 흉부 컴퓨터 단층 촬영 스캔과 함께 작동하며 환자가 향후 6년 내에 유방암에 걸릴지 여부를 예측할 수 있습니다.
AiCure는 임상시험 규칙을 위반할 가능성이 있는 임상시험 참가자를 찾아낼 수 있는 AI 기반 대화형 의료 보조 장치를 제공합니다. 또한 이 솔루션을 통해 참가자는 준수의 증거로 약을 복용하는 모습을 비디오로 캡처할 수 있습니다.

의료 분야의 생성 AI의 실제 사례

토론토 대학의 연구원들은 새롭고 현실적인 단백질을 생성할 수 있는 모델을 구축했습니다. 그들은 또 다른 AI 도구인 OmegaFold를 사용하여 생성된 단백질의 잠재력을 평가했으며 대부분의 서열이 실제 단백질 구조로 접혀 있는 것을 보고 즐겁게 놀랐습니다.
또 다른 연구팀은 임상 시험에 필요한 속성을 갖춘 현실적인 합성 환자 데이터를 생성할 수 있는 생성 AI 모델을 개발했습니다.

소매 및 전자상거래

소매업에서 생성적 AI와 AI를 비교하면 기존 AI는 가상 및 실제 매장 소유자에게 강력한 분석, 근면한 로봇, 지칠 줄 모르는 매장 모니터링 기능을 제공할 수 있습니다. 소매 분야에서 AI를 보다 자세히 적용한 사례는 다음과 같습니다.

매장 내 탐색으로 고객 지원
배송 포장 및 재입고를 위한 AI 기반 로봇
자율주행 배송차량
컴퓨터 비전을 통해 도둑질과 애인 이벤트를 찾아냅니다.
셀프 체크아웃 활성화
더 나은 정보를 바탕으로 고객 세분화, 제품 추천 및 가격 최적화

반면 제너레이티브 AI는 다음과 같은 보다 창의적인 작업을 통해 고객을 유치하고 내부 운영을 최적화할 수 있습니다.

맞춤형 마케팅 캠페인 제작
전자상거래 상점으로 트래픽을 유도하기 위한 SEO 중심 콘텐츠 만들기
실감형 기술과 결합하여 의류, 신발, 액세서리 등을 위한 가상 피팅룸 제공
수요예측

당사 블로그에서 소매업의 Gen AI 애플리케이션에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.

소매업 AI의 실제 사례

우리 포트폴리오에는 두 가지 흥미로운 사례가 있습니다.

ITRex는 대형 소매업체가 고객 직원이 기술을 배우지 않고도 전체 조직의 데이터를 캡처 및 분석하고, 복잡한 보고서를 작성하고, 데이터를 시각화할 수 있도록 하는 AI 기반 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 구축하는 데 도움을 주었습니다.
우리 팀은 체크아웃 없는 쇼핑을 위해 ML 기반 솔루션을 구현했습니다. 컴퓨터 비전과 천장에 부착된 카메라를 사용하여 소비자의 움직임을 모니터링하고 매장 선반에서 집어드는 품목을 식별합니다. 이 시스템은 공간을 재설계할 필요 없이 모든 매장을 계산대가 없는 형식으로 바꿀 수 있습니다.

소매 분야의 생성적 AI 사례

Carrefour는 예산 및 구매 내역을 기반으로 소비자에게 맞춤형 쇼핑 팁을 제안하기 위해 ChatGPT 기반 챗봇을 배포했습니다.
Walmart는 생성적 AI 기반 시스템을 사용하여 수요를 예측하고 각 Walmart 매장에서 고객이 어떤 제품을 필요로 할지 예측합니다.

미디어 및 엔터테인먼트

미술, 각본, 음악, 기사 생성
사용자 선호도에 따른 비디오 편집
장문의 내용, 팟캐스트, 스포츠 이벤트, 기타 장문의 콘텐츠 요약
캡션 및 설명과 같은 비디오 메타데이터 생성
새로운 몰입형 게임과 기존 게임의 새로운 설정 및 캐릭터 디자인
챗봇과 음성 상호작용을 통해 청중 참여시키기
영화를 위한 사실적인 배경 및 시각 효과 생성
가상 현실 설정 제작

클래식 AI는 시청자 참여와 만족도를 높이기 위해 분석할 데이터가 많기 때문에 이 분야에도 흥미로운 응용 프로그램이 있습니다. 다음은 몇 가지 사용 사례입니다.

사용자 행동과 선호도를 분석하여 개인화된 콘텐츠 추천
저작권 침해 감지
소셜 미디어에서 고객 감정 측정
노이즈 감소 및 해상도 향상으로 영상 품질 향상
콘텐츠 동향 예측
AI 알고리즘으로서의 콘텐츠 필터링은 부적절한 텍스트와 비디오를 찾아 차단할 수 있습니다.

미디어 부문의 AI 사례

넷플릭스는 AI 알고리즘을 활용해 사용자 데이터를 분석하고, 배우, 장르, 사용자 시청 습관 등의 정보를 바탕으로 콘텐츠 추천을 제공한다. 넷플릭스는 시청한 콘텐츠의 약 80%가 AI 추천 시스템에 의해 제안되었다고 주장합니다.

그리고 우리 포트폴리오에는 선도적인 소셜 네트워킹 앱 개발자가 ML 기반의 자동화된 콘텐츠 정책 관리 솔루션을 구축하기 위해 ITRex를 활용한 프로젝트가 있습니다. 우리는 라이브 스트림을 분석하고 해당 조치를 취할 수 있는 컴퓨터 비전 모델을 개발했으며 MLOps 모범 사례를 활용하여 알고리즘 배포 속도를 높였습니다.

미디어 및 엔터테인먼트 부문의 생성적 AI 사례

Runway의 Generative AI는 사실적인 배경 요소와 시각 효과를 생성하는 영화 "Everything Everywhere All at Once"를 제작하는 데 광범위하게 기여했습니다. 이 영화는 아카데미상 7개 부문을 수상했다.

마지막 생각들

위의 예에서 볼 수 있듯이, 견고한 분석 능력을 찾고 있거나, 의사 결정에 도움이 필요하거나, AI 기반 로봇을 사용하고 싶거나, 지루하고 단조로운 수동 작업을 자동화하려는 경우 AI는 회사에 귀중한 추가 기능이 될 수 있습니다. 하지만 창의성과 상상력을 제공하고 새로운 것을 생산할 수 있는 기술을 원한다면 생성 AI가 더 적합합니다.

기술적 관점에서 볼 때, 생성적 AI는 인간의 사고를 모방하는 것을 목표로 하기 때문에 더 복잡하지만, AI의 목표는 모델이 훈련된 구체적인 작업을 수행하는 것입니다. 생성 AI에서는 무엇이 옳고 무엇이 아닌지에 대한 명확한 구분이 없습니다. 성능은 인간의 해석에 따라 달라지므로 평가하기가 더 어렵습니다.

Generative AI는 더 많은 계산 리소스를 소비하며 구축, 훈련 및 미세 조정에 더 많은 비용이 듭니다. AI를 구현하는 데 드는 비용에 대한 자세한 내용은 블로그에서 확인할 수 있습니다. 생성 AI에 대해서는 아직 비슷한 수치가 없으므로 해당 주제에 대해 자세히 알아보려면 계속 지켜봐 주시기 바랍니다. 그러나 생성적 AI 모델을 처음부터 구축하는 것은 압도적일 것이라고 이미 말할 수 있습니다. 비교를 위해 OpenAI가 약 45테라바이트의 텍스트 데이터에 대해 ChatGPT-3을 훈련한 것으로 추정됩니다. 이는 책장 공간이 백만 피트에 해당합니다. 그 비용은 수백만 달러에 달할 것입니다. 따라서 처음부터 모델을 만드는 대신 기존 모델을 미세 조정해야 할 수도 있습니다.

그러나 생성 AI는 비교적 새로운 기술입니다. 전혀 믿어야합니까?

누군가가 버터가 고층 건물을 짓는 데 왜 좋은지 설명해달라고 요청했을 때 알고리즘이 기꺼이 이 주장을 뒷받침하는 주장을 생성했던 것과 같은 생성적 AI 오류에 대해 우리는 계속해서 듣고 있습니다. 예, 이런 일이 일어납니다. 하지만 이 기술은 상황에 따른 이해, 공감, 사회적 규범이 아닌 수학적 모델을 기반으로 결정을 내린다는 점을 명심하세요. 생성적 AI는 원래 수행하도록 만들어진 작업을 매우 잘 수행할 수 있습니다.

마지막으로 항상 생성적 AI와 AI일 필요는 없습니다. 생성적 AI는 다른 AI 하위 유형과 협력하여 비즈니스 문제에 대한 더욱 강력한 솔루션을 생성할 수 있습니다. 어떤 솔루션이 귀하에게 가장 적합한지 또는 최적의 결과를 위해 두 기술을 결합하는 방법을 알아보려면 AI 개발 회사에 문의하세요.

AI를 배포하고 싶지만 비즈니스 요구 사항에 가장 적합한 하위 유형이 무엇인지 확신할 수 없습니까? 우리에게 전화를 걸어주세요! 우리 팀은 귀하가 올바른 알고리즘을 구현/미세 조정하고 이를 귀하의 워크플로우에 통합하도록 도와드릴 것입니다.

이 기사는 원래 itrex 웹사이트에 게시되었습니다.