[머신러닝] 생성형 AI란?

생성 AI는 데이터를 새로 만들어내는 인공지능 기술을 뜻합니다. 기존의 AI가 주로 데이터를 분석하거나 분류하는 데 초점을 맞췄다면, 생성 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 심지어 코드 같은 새로운 콘텐츠를 창작하는 데 목적이 있어요. 이 기술은 인간이 만든 데이터를 학습해서 그 패턴을 이해하고, 그걸 바탕으로 마치 사람처럼 창의적인 결과물을 만들어냅니다.

핵심 작동 원리

생성 AI의 기본 원리는 확률적인 모델링이에요. 엄청난 양의 데이터를 보고, 그 데이터가 어떻게 구성되어 있는지 패턴을 학습합니다. 예를 들어, 텍스트 생성 AI라면 수십억 개의 문장을 보고 단어와 문장이 이어지는 방식, 문법, 스타일 같은 걸 익히는 거예요. 그러고 나서 "다음에 뭐가 나올까?"를 예측해서 새로운 문장을 만들어냅니다. 이 과정은 단순히 저장된 데이터를 복사하는 게 아니라, 학습한 패턴을 기반으로 새로운 조합을 창조하는 겁니다.

대표적인 생성 AI 모델로는 두 가지 큰 흐름이 있어요: 하나는 오토리그레시브 모델(Autoregressive Model)이고, 다른 하나는 GAN(Generative Adversarial Network) 같은 대립형 모델이에요. 오토리그레시브 모델은 한 번에 하나씩 순서대로 결과를 만들어내는 방식이에요. 예를 들어, "나는"이라는 단어를 시작으로 "매일"을 추가하고, 그 다음 "아침에"를 붙이는 식으로 문장을 이어가죠. 반면 GAN은 두 개의 AI가 경쟁하면서 생성을 합니다. 하나는 콘텐츠를 만들고, 다른 하나는 그게 진짜 같은지 가짜 같은지 판별하면서 서로를 개선시키는 방식이에요.

 

트랜스포머와의 연관성

최근 생성 AI에서 많이 쓰이는 건 트랜스포머 기반 모델이에요. 트랜스포머는 앞서 설명한 것처럼 문맥을 이해하고 단어 간 관계를 파악하는 데 강력한 구조인데, 이걸 생성에 활용하면 매우 자연스럽고 긴 문장을 만들어낼 수 있어요. 예를 들어, GPT(Generative Pre-trained Transformer) 같은 모델은 방대한 데이터를 미리 학습한 뒤, 사용자가 주는 시작점에 따라 그럴듯한 텍스트를 계속 이어서 생성합니다. 이 과정에서 멀티-헤드 어텐션이나 잔차 연결 같은 기술이 문맥을 유지하고 품질을 높이는 데 큰 역할을 하죠.

학습과 데이터의 역할

생성 AI가 잘 작동하려면 엄청난 양의 데이터와 학습이 필수예요. 전문적으로 말하면, 모델은 손실 함수라는 기준을 최소화하면서 학습하는데, 이 기준은 생성된 결과가 실제 데이터와 얼마나 비슷한지를 측정합니다. 예를 들어, 텍스트 모델이라면 실제 문장과 예측한 문장의 차이를 줄이는 방향으로 내부 값을 조정해요. 이 과정에서 수십억 개의 파라미터를 가진 거대한 모델이 수백만 시간의 계산을 거쳐 패턴을 익히는 거죠. 데이터가 다양할수록 생성물이 더 창의적이고 현실적이 됩니다.

활용 분야

생성 AI는 분야에 따라 다르게 쓰여요. 텍스트에서는 챗봇, 글쓰기 도구, 번역기 같은 데 활용되고, 이미지 생성에서는 DALL-E나 Stable Diffusion처럼 글을 주면 그림을 그려내는 모델이 있죠. 음악에서는 특정 스타일의 멜로디를 만들어내고, 의료에서는 가짜 데이터를 만들어 연구에 활용하기도 합니다. 심지어 코드 생성 AI는 프로그래머가 원하는 기능을 설명하면 그에 맞는 코드를 작성해주기도 하죠.

강점과 한계

강점은 창의성과 효율성이에요. 사람이 몇 시간 걸릴 작업을 몇 초 만에 해낼 수 있고, 아이디어를 빠르게 시각화하거나 테스트할 수 있어요. 하지만 한계도 명확합니다. 첫째, 학습 데이터에 의존하기 때문에 데이터에 없는 건 잘 못 만들고, 편향된 데이터면 편향된 결과를 내놓습니다. 둘째, "할루시네이션"이라는 문제가 있어요. 사실이 아닌데도 그럴듯하게 지어내는 경우가 종종 있죠. 셋째, 계산 자원이 엄청나게 많이 필요해서 환경적인 비용도 크고, 소수의 대기업만 제대로 다룰 수 있는 현실이 있습니다.

기술적 세부 사항

전문적으로 더 들어가면, 생성 AI는 확률 분포를 모델링하는 데 초점을 맞춥니다. 텍스트 모델은 다음 단어의 가능성을 계산하고, 이미지 모델은 픽셀 값의 분포를 예측해요. 트랜스포머 기반 생성 모델은 문맥을 길게 유지할 수 있어서 긴 문장이나 이야기에서도 일관성을 유지합니다. 반면 GAN 같은 모델은 생성자와 판별자가 서로 게임처럼 경쟁하면서 점점 더 현실적인 결과를 만들어내죠. 최근에는 확산 모델(Diffusion Model)이 주목받고 있는데, 이건 노이즈가 섞인 데이터에서 점점 노이즈를 제거하면서 원래 데이터를 재구성하는 방식으로 생성을 합니다.