이제는 창작까지? Al 알아보기!

이제는 창작까지? Al 알아보기!

 앞으로의 이야기에 있어, 먼저 짚고 넘어가야 할 점이 바로 ‘인공지능은 스스로 생각하지 않는다’라는 것 입니다. 정말 너무나도 자연스러워 ‘사람이 대신 대답 하고 있는 건 아닐까?’ 하는 생각이 들게 만드는 인공지능 역시 마찬가지입니다. 이러한 인공지능을 ‘약인공지능(Weak AI)’라 부릅니다. 물론, 머나먼 미래에는 영화에 등장하는, 스스로 생각하고, 인간보다 더 뛰어난 지능과 사고력을 가진 ‘강인공지능(Strong AI)’이 등장할지도 모르지만요.

 어쨌거나, 현재의 인류가 개발 및 연구, 사용하고 있는 인공지능은 모두 약인공지능이라고 할 수 있습니다. 프로그래밍 된, 문제를 해결하기 위한 방법의 집합을 뜻하는 ‘알고리즘’을 통해 방대한 ‘데이터’를 다양한 방법으로 ‘학습’하고, 우리의 ‘명령’을 통해 작동하는 것이죠. 즉, 인공지능은 스스로 사유하는 것이 아닌, 학습된 데이터를 바탕으로 인류가 할 수 있는 무언가를 더 쉽고, 편하게 만들어주는 도구라고 할 수 있습니다. 인류의 지능을 모방해서 말입니다.

 인간이 어떠한 문제에 대한 답을 내리기 위해 충분한 학습을 필요로 하듯, 인공지능 역시 마찬가지입니다. 이러한 학습을 위해 고안된 방법이 우리에게 익숙한 ‘머신 러닝’과 ‘딥 러닝’입니다.

 우선 머신 러닝 (Machine Learning)은 기계가 데이터와 경험, 학습을 통해 스스로 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 말합니다. 딥 러닝 (Deep Leaming)은 머신 러닝의 알고리즘 중 하나로, 핵심 기술인 인공신경망을 통해 보다 복잡한 데이터에서도 패턴을 분석하고, 학습하여 결과를 만들어 내는 기술입니다.

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 둘의 차이점은 학습에 사용되는 데이터라고 할 수 있습니다. 전통적인 머신 러닝은 데이터를 입력하기 전에 ‘분류’하는 작업이 필요합니다. 인간이 개입하여 여러 동물의 사진에 개는 개, 고양이는 고양이, 소는 소, 돼지는 돼지, 이렇게 이름을 붙여 ‘분류화된 데이터’를 입력하면 이를 토대로 기계가 스스로 데이터 속 에서 패턴을 파악해 결과값을 만들어 냅니다. 그래서 고정적이고, 잘 정돈된(정형화) 데이터를 사용할 때 효과적입니다.

 반면 딥 러닝은 굳이 분류를 해주지 않아도, 인공지능이 스스로 받아들이는 데이터를 알아서 분석하고, 학습하여 결과를 만듭니다. 따라서 정확도를 높이기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하지만, 딥 러닝은 사람마다 다른 필기체라던가, 훡훡 변화하는 영상, 소리, 문자, 언어 등 조금 더 ‘날 것(비정형화)’의 데이터 도 잘 학습합니다. 물론, 많은 데이터가 필요하기 때문에 학습과 훈련에는 조금 더 많은 시간과 고성능컴퓨팅 파워가 필요합니다.

 우리가 알게 모르게 사용하고 있는 AI를 활용한 기술은 굉장히 많지만, 딱히 인공지능처럼 느껴지지 않는 느낌이 있습니다. 이를 학계에서는 인공지능이 일상화되며 더 이상 해당 기능이 인공지능이 시행하는 것이 아닌 것처럼 느낀다고 하여 ‘AI 효과(AI Effect)’라고 하는데요. 최근 이러한 효과를 깨부수기라도 하겠 다는 듯이, 누구나 쉽게 사용할 수 있는 생성 AI(Generative AI)가 화제가 되고 있습니다.

 생성 AI는 딥 러닝을 통해 학습한 데이터를 토대로 그림이나 사진, 문학, 음악 등 다양한 콘텐츠를 생산하는 AI를 뜻합니다. 여태 창작은 인간 특유의 창의성과 사고력, 감정이 합쳐지는 영역이라 여겨져 인공지능으로 대체되지 않을 것이라는 의견이 많았는데요. 사실 아직은 틀린 말이 아니라고 볼 수 있습니다. 현재 구동가능한 생성 AI는 무에서 유를 창조하는 것이 아닌, 해당 영역에 대한 충분한 학습을 통해 사용자의 요구사항에 따라 조합해 결과물을 보여주는 것이기 때문입니다. 그런데 그 조합이 마치 인간이 만들어 낸 것처럼 독창적인 작품으로 느껴지는 것이죠. 그럼, 어떤 생성 AI가 우리를 깜짝 놀라게 만들고 있는지 함께 살펴볼까요?

 최근 전 세계적으로 화제가 되고 있는 자연어 처리 AI로는 OpenAI 사가 만든 자연어 처리 모델, GPT-3을 기반으로 구동되는 ‘ChatGPT’를 꼽을 수 있습니다. 마치 우리가 메신저를 주고 받는 것처럼 대화할 수 있는 ChatGPT는 학습한 자료가 2021년까지의 자료이기 때문에 최신 정보에 대한 답변은 조금 부족하지만, 다양한 주제에 대해 꽤나 정확하고 재미있는 대답을 해 많은 사람들이 사용하고 있습니다.

 ChatGPT는 기본적인 검색부터 코딩, 심지어 소설이나 시와 같은 문학 작품, 에세이, 논문 토론 등 텍스트로 할 수 있는 거의 모든 것을 할 수 있는데, 사용 방법은 굉장히 간단합니다. https://chat.openai.com에 접속해, 내가 궁금하거나 이야기 나누고 싶은 주제로 채팅을 시작하면, AI가 답변하기 시작합니다. 하지만 아직 한국어 처리 능력이 부족하기 때문에, 심도 깊은 이야기를 나누고 싶거나 답변이 이상하다 싶으면, 질문을 영어로 입력해 보세요!

 ’DALL-E-2’부터 미국의 한 대회에서 상을 받은 그림을 그린 ‘Midjourney’, 본격적으로 대중의 관심과 집중을 불러온 ‘NovelAI’ 등, 2022년에는 정말 많은 이미지 생성 AI가 등장했습니다. 이 AI들은 기본적으로 우리가 표현하고 싶은 내용을 텍스트로 입력하면, 이를 이미지로 변환해 보여주는 Text to Image 방식을 취하고있습니다.

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미드저니로 생성한 이미지. 지문까지 표현되어 있다!

 입력하는 명령어에 따라 이미지가 주는 느낌이 확 달라지기 때문에, 일반적으로 많은 시행착오를 거쳐야 내가 원하는 이미지를 얻을 확률이 높습니다. 하지만 거의 모든 이미지 생성 AI가 한국어를 정식 지원하고 있지 않기 때문에, 명령어는 꼭 영어로 번역해 입력해 보시길 추천드립니다. 또한, 대부분 유료화 플랜을 사용 중이므로 무료로 사용할 수 있는 횟수가 제한되어 있으니 명심하세요!

 최근에는 이미지를 삽입해 완전히 다른느낌의 이미지를 만들어 내는 AI가 많은 사랑을 받고 있습니다. 스마트폰 카메라 어플리케이션인 ‘SNOW’는 인물 사진을 AI를 활용해 다양한 느낌으로 변환해 주는 ‘AI 아바타’ 기능을 선보였는데요. 변환에 비용이 필요하긴 하지만, 출시 15일 만에 사용자가 20만 명을 넘었을 정 도로 젊은 세대 사이에서 큰 인기를 얻고 있답니다.

 마이크로소프트의 ‘Tay’는 SNS에서 사람들과 대화할 수 있는 AI였습니다. 그런데 일부 네티즌들이 AI에게 부적절한 표현을 가르쳤고, 딥 러닝을 통해 빠르게 학습한 Tay는 몇 시간만에 다양한 혐오 표현을 자연스럽게 내뱉는 AI가 되어 운영이 중단되는 사례가 있었습니다.

 현재는 개선되어 서비스 중인 우리나라의 챗봇, ‘이루다’도 과거 잘못된 학습으로 서비스가 중단되기도 했죠. AI는 정보의 옳고 그름을 판단할 수 없지만, 이처럼 어떠한 데이터를 학습하느냐에 따라 결과물이 달라지기 때문에 데이터의 중요성이 부각되었습니다.

 기존의 여러 이미지와 그림 등을 학습하여 사용자가 원하는 결과물을 만들어 내는 이미지 생성 AI 역시 마찬가지입니다. 작가가 그린 일러스트를 무단으로 학습하거나, 특정 작가의 화풍을 학습해 마치 해당작가인 것처럼 결과물을 뽑아 내는 등 저작권과 관련된 문제가 지속적으로 발생하고 있습니다. 또한, ‘AI가 만들어 낸 결과물의 저작권은 누구에게 있는가?’ 또한 생성 AI의 쟁점으로 꼽히고 있습니다.


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