일반적으로 많은 사람들이 AI에 노출되어 있지만, AI와 생성형 AI의 차이를 잘 알지 못한다.
◇ 전통적인 AI
이러한 시스템에는 데이터를 학습하고, 해당 데이터를 기반으로 결정 또는 예측을 수행할 수 있는 기능이 있다. 컴퓨터는 사전에 입력된 정보에 따라 모든 규칙을 알고 있다. 그것은 예측하고 미리 정의된 전략에 따라 스스로 작동한다. 새로운 방법을 발명하는 것이 아니라 프로그래밍된 전략 중에서 선택해 작동한다. 이것이 전통적인 AI다.
특정 규칙 집합 내에서 현명한 결정을 내릴 수 있는 전략가와 같다. 기존 AI의 다른 예로는 애플의 시리 또는 알렉사와 같은 음성 비서, 넷플릭스 또는 아마존의 추천 엔진 또는 구글의 검색 알고리즘이 있다.
이러한 AI는 특정 규칙을 따르고, 특정 작업을 수행하고, 잘 수행하도록 훈련되었지만, 새로운 것을 만들지는 못한다.
◇ 생성형 AI, 차세대 프티어
새롭게 출현한 생성형 AI는 차세대 인공지능이다. 새로운 것을 만들 수 있다. 생성형 AI는 제공된 정보를 활용해 스스로 새로운 것을 만든다.
독창적이고, 창의적인 콘텐츠를 생각해낼 수 있다. 텍스트 출력뿐만 아니라 이미지, 음악, 심지어 컴퓨터 코드까지 생성할 수 있다.
생성형 AI 모델은 일련의 데이터에 대해 교육받고 기본 패턴을 학습해 교육 세트를 미러링하는 새 데이터를 생성한다.
생성형 AI의 대표적인 예인 오픈AI의 언어 예측 모델인 GPT-4는 방대한 양의 인터넷에서 훈련을 받아 사람이 쓴 텍스트와 거의 구별할 수 없는, 유사한 텍스트를 생성할 수 있다.
◇ 주요 차이점
기존 AI와 생성형 AI의 주요 차이점은 기능과 애플리케이션에 있다. 기존의 AI 시스템은 주로 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용되지만, 생성형 AI는 한 단계 더 나아가 훈련 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성한다.
즉, 전통적인 AI는 패턴 인식에 탁월하고, 생성형 AI는 패턴 생성에 탁월하다. 전통적인 AI는 데이터를 분석해 확인한 부분을 알려줄 수 있지만, 생성형 AI는 동일한 데이터를 사용해 완전히 새로운 것을 만들 수 있다.
◇ 실질적인 시사점
생성형 AI는 광범위하며 창의성과 혁신을 위한 새로운 길을 제공한다.
생성형 AI는 몇 분 안에 수많은 디자인 프로토타입을 생성해 아이디어의 프로세스에 필요한 시간을 단축할 수 있다. 엔터테인먼트 산업에서 새로운 음악을 제작하고, 대본을 작성하거나 딥페이크를 만드는 데 사용될 수 있다.
저널리즘에서 기사나 보고서를 작성할 수 있다. 생성형 AI는 창조와 혁신이 핵심인 모든 분야를 혁신할 수 있는 잠재력이 있다.
반면에 전통적인 AI는 산업 전반에 걸쳐 효율성을 최적화하는 데 유용하다. 현재 대부분의 AI 애플리케이션의 엔진으로 사용된다.
전통적인 AI와 생성형 AI는 기능이 다르지만, 상호 배타적이지 않다. 생성형 AI는 기존 AI와 함께 작동해 훨씬 더 강력한 솔루션을 제공할 수 있다.
예를 들면 기존 AI는 사용자 행동 데이터를 분석할 수 있고, 생성형 AI는 이 분석을 사용해 개인화된 콘텐츠를 만들 수 있다.
AI의 엄청난 잠재력을 계속 탐구함에 따라 이러한 차이점을 이해하는 것이 중요하다. 생성형 AI와 전통적인 AI 모두 우리 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 하며, 각각 고유한 가능성을 열어두고 있다.
향후 이러한 첨단 기술을 얼마나 빨리 잘 수용하느냐가 기업은 물론 개인의 경쟁력에 핵심이 될 것이다.
박정한 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com
