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안녕하세요. 오늘은 AI 분야의 최신 논문을 살펴보는 두 번째 시간으로 최근 등장하고 있는 생성형 AI모델의 종류와 특징을 분석한 논문이 있어서 소개해드리려고 합니다. 생성형 AI의 주요 모델과 응용 분야를 기능별로 잘 분류해 놓은 논문을 클로드 AI와 함께 분석해 보았습니다.
논문 개요
오늘 소개해드릴 논문의 개요입니다.
- 논문 제목: ChatGPT is not all you need. A State of the Art Review of large Generative AI models
- 저자: Roberto Gozalo-Brizuela, Eduardo C. Garrido-Merchán
- 게재 사이트: arXiv, 코넬 유니버시티 (https://arxiv.org/abs/2301.04655)
- 게재일: 2023년 1월 11일
이 논문은 최근 2년간 발표된 ChatGPT, Stable Diffusion 등 대규모 생성형 AI 모델에 대한 리뷰 논문으로 주요 생성형 AI 모델을 입력과 출력 형식에 따라 9가지 범주로 분류하였습니다. 논문이 2023년 1월 발표된 내용이며 최근에 출시된 Pika Labs, Midjourney 등 잘 알려진 생성형 AI가 포함되지 않았습니다.
(굵게 표시된 부분은 논문에 언급되지 않은 제가 블로그에서 다루었던 AI 모델을 추가하였습니다. )
- 1) 텍스트-이미지 (DALL-E 2, Imagen, Stable Diffusion 등) Midjourney
- 2) 텍스트-3D 이미지 (Dreamfusion, Magic3D)
- 3) 이미지-텍스트 (Flamingo, VisualGPT)
- 4) 텍스트-비디오 (Phenaki, Soundify) Pika Labs, Moonvalley
- 5) 텍스트-오디오 (AudioLM, Jukebox, Whisper) Splash
- 6) 텍스트-텍스트 (ChatGPT, LaMDA, PEER) Wrtn, Bing, Bard
- 7) 텍스트-코드 (Codex, Alphacode)
- 8) 텍스트-과학 문서 (Galactica, Minerva)
- 9) 기타 (Alphatensor, GATO 등)
생성형 AI의 분류
다음은 생성형 AI를 기능별로 분류한 분류모델명 주요 기능 및 특징입니다. 참고 주소는 클로드 AI가 조사한 내용입니다.
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생성형 AI의 활용 분야
논문은 생성형 AI가 예술, 교육 등 다양한 산업에 미치는 영향을 언급하였습니다.
- 예술 산업: 텍스트를 이미지나 음악 등으로 생성하는 AI 모델들은 예술 창작 프로세스를 혁신적으로 바꿀 수 있으며, 예술가들은 AI를 도구 및 영감의 원천으로 활용할 수 있음
- 교육산업: ChatGPT 등 질문응답 할 수 있는 AI는 교육 현장에서 활용 가능하고, 교수들은 강의 자료 제작 및 학생들의 개별화된 학습을 위해 AI를 활용할 수 있음
- 출판 산업: 논문이나 문서 자동 생성 AI로 인해 기존의 출판 프로세스가 변화할 수 있음
- 법조 산업: AI가 법 문서 작성을 도와주거나 경우의 수를 예측하는 데 활용될 수 있음
- 의료 산업: AI를 활용해 의료 이미지 확인, 병리 보고서 생성 등이 가능
- 기타: AI가 코드, 알고리즘, 과학 문서 등도 자동으로 생성할 수 있어 관련 산업에 변화 예상 전반적으로, 생성형 AI는 인간의 창의성을 확장하고 보조할 수 있을 것으로 기대됨
논문에서는 다양한 산업분야에 생성형 AI가 미치는 영향과 활용분야에 대해 언급하고 있으며, 인간의 창의성이 필요한 거의 모든 분야에서 인간을 보조하고 가능성을 확장하는 도구가 될 것으로 예측하고 있습니다.
생성형 AI의 한계점
또한 논문은 생성형 AI 모델의 다음과 같은 한계점을 지적하고 있습니다.
- 편향성 문제: 모델은 트레이닝 데이터의 편향성을 학습하게 되어, 성별/인종 등에 대한 고정관념이나 편견을 갖게 될 수 있음
- 정확도 문제: 복잡한 문제 해결 능력이나 새로운 도메인에 대한 일반화 능력이 떨어짐
- 윤리성 문제: 해롭거나 윤리적으로 문제가 있는 콘텐츠 생성 가능성이 있음
- 데이터셋 문제: 일부 모델은 트레이닝 데이터 수집이 어려움
- 연산 자원 문제: 모델 규모가 커짐에 따라 대규모 연산 자원이 필요함
- 해석 가능성 문제: 모델이 어떤 근거로 결정을 내렸는지 이해하기 어려움
- 개인 정보 침해 문제: 개인 정보 데이터의 악용 가능성이 있음
이에 대한 해결책으로는 데이터 관리, 알고리즘 개선, 윤리 감독 등이 필요하며, 인간이 주도적으로 모델을 활용할 필요가 있음을 제안하고 있습니다.
- 데이터 관리: 편향성이 없는 다양한 데이터를 수집하여 모델에 활용, 개인정보, 불법콘텐츠 등 윤리적 문제를 포함한 데이터는 제외, 데이터 출처와 허가 표시를 명확히 하는 등 데이터 관리 개선
- 알고리즘 개선: 모델 해석 가능성과 투명성 향상을 위한 알고리즘 연구, 새로운 도메인 확장 능력 향상을 위한 전이학습 방법 개발, 출력 결과의 정확도 및 일관성 제고 알고리즘 적용
- 윤리 감독: 윤리 위원회를 통한 모델 개발 및 결과물 검토, 오남용 방지를 위한 사용자 가이드라인 마련, 법적규제 및 기술적 관리 강화
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마치며
이 논문은 거의 매일 등장하는 다양한 생성형 AI를 기능별로 분류하여 주요 특징과 활용분야를 살펴보고, 한계점에 따른 해결방안을 제시하고 있습니다. 여러 가지 종류의 AI 중에서 용도에 맞는 AI를 잘 찾아서 활용하는 것이 새로운 경쟁력이 되는 시대가 온 것 같습니다. 논문을 읽으면서 아무리 좋은 AI 모델이라 하더라도 사용자의 오남용 방지와 알고리즘 개선, 데이터 관리 등을 통해 지속적인 모니터링과 관리가 필요할 것 같다는 생각이 들었습니다.
오늘은 최근 등장한 20여 가지 다양한 생성형 AI 모델의 기능과 특징에 대해 알아보고, 활용분야와 한계점에 대해 정리한 논문을 살펴보았습니다. 여러분이 생성형 AI를 이용하시는데 도움이 되길 바라면서 저는 다음시간에 더욱 유익한 정보로 다시 찾아뵙겠습니다. 감사합니다.
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