생성형 AI 뜻 정의 챗GPT 활용방법 문제점 등 알기 쉽게 정리

'앞으로 세계는 인공지능의 시대가 될 것이다' 많은 전문가들의 예측입니다. 그동안 '키워드'를 중심으로 이루어졌던 온라인 생태계도 앞으로는 바로 이 생성형 AI를 어떻게 활용하느냐에 따라 큰 변화가 예상됩니다. 이제 더 이상 인간의 지식과 경험에 의존했던 콘텐츠에서 생성형 AI를 활용한 다양한 콘텐츠가 탄생함으로써 수많은 위기와 기회가 생길 것입니다. 과연 생성형 AI란 무엇이고, 그 활용방법, 문제점에 대해서 알기 쉽게 정리해 보았습니다.

생성형 AI 정의 챗GPT 활용방법 문제점 총정리

목차

생성형 AI란 무엇인가?

생성형 인공지능의 대표주자 챗GPT

챗GPT의 올바른 활용방법

생성형 AI의 문제점

생성형 AI란 무엇인가?

생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence)은 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등을 포함한 대량의 데이터를 학습하여 인간의 작업과 유사한 방식으로 문맥과 의미를 이해해서 새로운 데이터를 생성하는 인공지능 기술을 말합니다. 사용자의 입력 데이터인 프롬프트를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 것이죠. 최근에는 자연어 생성 기술이 활발하게 연구되고 있는데, 자연어란 인간이 일상적으로 쓰는 언어를 말해요. 이처럼 인공지능과 대화하듯이 질문과 답변을 주고받으면서 새로운 데이터를 만들어 내는 기술입니다. 대표적으로 OpenAI가 개발한 챗GPT가 있죠. 챗GPT는 방대한 학습자료를 바탕으로 복잡한 언어 패턴과 의미를 학습하고 다양한 추론 작업을 해내면서 전문적이고 창의적인 결과물을 만들어 내고 있습니다. 

생성형 인공지능의 대표주자 챗GPT

OpenAI에서 개발한 챗GPT는 2018년 BERT라는 양방향 트랜스포머 모델을 등장시키면서 단어와 문맥을 이해하여 자연스러운 문장을 생성하는 서비스를 선보였습니다. 이후 챗봇 생성을 위한 대화형 모델인 GPT-2는 대화 형태에서 이어지는 문장 생성에 높은 성능을 보였으나, 민감한 정보 악용이나 가짜 뉴스 생성등의 문제로 인해 사용이 제한 되는 경우가 발생했습니다. 이후 문제점 개선 및 방대한 학습량을 강화한 GPT-3이 2020년에 출시되었습니다. 막대한 양의 학습 데이터를 이용하여 문장 생성과 대화 체계에서 높은 성능을 보여주었습니다. 마침내 2022년 11월에 선보인 GPT-3.5, 2023년 3월에 공개된 GPT-4는 이전 버전의 모델들보다 더욱 자연스러운 대화가 가능해졌고, 질문자가 원하는 답변에 더욱 전문적인 답변을 할 수 있게 되었습니다.

 

챗GPT 서비스는 사용자가 입력한 데이터가 OpenAI 서버에 입력되고, GPT모델은 사용자의 입력을 분석하고 적절한 응답을 생성한 후 이를 사용자에게 반환하는 것입니다.

 

챗GPT openai 서비스 바로가기

챗GPT의 올바른 활용방법

앞으로의 세상에서는 인간이 지식을 습득하고 활용하는 능력보다 인공지능을 어떻게 활용하줄 하는 능력을 갖추었는가에 따라 차이가 발생할 것입니다. AI를 도구로 활용하는 개인과 그렇지 않은 사람과의 차이는 엄청난 생산성 격차가 발생할 것으로 예상됩니다. 인간의 학습능력보다 뛰어난 인공지능을 사용자가 정확하게 사용할 수 있게 된다면, 반복적인 작업을 줄이고 보다 효율적인 업무 환경을 구축할 수 있게되는 것이죠.

 

인공지능 시대가 도래함에 따라 우리에게는 '질문을 잘 해야 하는' 과제가 주어졌습니다. 이러한 질문방법과 명령어인 프롬프트는 이미 돈을 주고 거래가 되고 있다고합니다. 인공지능과 대화하는 법을 하는 사람이야말로 폭발적인 수익화를 통해 엄청난 기회를 잡을 수 있을 것입니다.

 

따라서, 챗GPT를 적절하게 사용하기 위해서는 정확한 질문을 하는 것이 중요합니다.

우리는 챗GPT에게 질문을 할 때 '역할', '목적', '형태' 세가지를 명확하게 설정하고 질문을 던져야 합니다. 챗GPT에게 (어떤 역할)로서, (목적결과물)을 만들어 (어떤 형태로) 보여달라고 질문하는 습관을 길러야 합니다.  출처 - 나도 AI 콘텐츠 제작으로 돈 벌어볼까?

생성형 AI의 문제점

그럼에도 불구하고, 생성형 AI가 가진 대표적인 문제점에 대해서 정리해보겠습니다.

1) 잘못된 정보

 : 생성형 AI는 대량의 데이터를 학습했지만, 학습한 데이터는 최신 데이터가 아니고, 누군가의 편향된 정보라면 잘못된 정보를 통해 가짜 뉴스가 확산되는 등 사회적 혼란과 잘못된 의사 결정을 일으킬 수 있다는 치명적인 단점이 있습니다. 따라서 사용자는 생성형 AI의 답변에 대하여 정확하게 검증해야만 하는 의무를 지고 있다고 할 수 있습니다.

 

 2) AI 모델 악용

 : 대량의 학습을 바탕으로 단시간에 많은 작업을 처리하는 인공지능을 악용해서 범죄에 이용될 우려가 있습니다. 특정한 개인의 말투나 목소리, 사진까지 도용해서 사이버 범죄에 악용될 소지가 있습니다. 대량의 이메일이나 메시지를 전송하거나 사이버 보안 위협 코드를 배포하는 등 사회적 혼란을 야기시킬 소지도 있습니다.

 

3) 데이터 유출

 : 생성형 AI는 기존의 학습된 데이터뿐만아니라 대화 과정에서도 개인의 질문을 통해 스스로 학습하고 성장합니다. 따라서 개인에 대한 개인정보나 민감한 정보가 수집되어 기밀이나 대화 기록이 유출된다면 이는 또다는 사회문제로 부상할 가능성이 있습니다.

 

보다 자세한 내용은 아래 국가정보원에서 작성, 배포한 챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인을 참고하세요.

챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인(2023.6).pdf

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생성형 ai 정의, 활용방법, 문제점 등 정리