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생성형 AI는 우리의 일상에서 텍스트부터 음악까지 다양한 형태로 등장하며, 우리의 편의를 극대화시켜 준다. 지난 8.24일 네이버는 창작과 요약, 번역, 코딩 등을 기반으로 답변을 제공하는 한국판 챗GPT인 하이퍼클로바X 베타 서비스를 시작했다. 최근 주목받는 기술들을 접목하여 한국어에 특화된 혁신적 AI를 출시하였고 하이퍼클로바X의 주가가 요동쳤다.
네이버와 마이크로소프트(OpenAI)는 각각 다양한 AI 서비스를 제공하고 있는데, 사용되는 브라우저와 검색 포털, 그리고 생성형 AI 챗봇까지, 두 회사는 각기 다른 도구를 사용하고 있다.(도표1)
가장 큰 차이점은 '한국어 특화'다. 하이퍼클로바X는 한국어 데이터를 챗GPT보다 6,500배 더 많이 학습했다. 따라서 네이버의 하이퍼클로바X는 한국어에 특화된 서비스로서 기존의 생성형 AI의 한계를 넘어선 새로운 가능성을 보인다. 하이퍼클로바의 파라미터 수는 2,040억 개로, GPT-3의 1,750억 개보다 많다. 이는 하이퍼클로바가 한국어에 더욱 최적화된 모델을 가지고 있다는 증거다.
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다음 달에 출시예정인 네이버의 챗봇 큐(CUE)는 챗GPT를 검색엔진 빙에 탑재한 것처럼 네이버 검색엔진에 챗봇 큐(CUE)를 탑재한 검색 서비스이다. 네이버 '하이퍼클로바'를 기존 검색엔진에 접목하였기 때문에 네이버가 지금까지 20년간 축적한 데이터를 활용하고 사용자의 검색의도를 잘 파악할 수 있어 검색에 최적화되어 있다.
한편 OpenAI와 모회사 격인 마이크로소프트 서비스의 큰 차이점은 '실시간 검색 기능'이다. 생성형 AI 챗봇은 사전 학습된 데이터만을 바탕으로 답변을 제공하는 반면, 검색 챗봇은 실시간 인터넷 검색을 통해 최신 정보를 제공한다. 이는 사용자가 항상 최신의 정보를 얻을 수 있게 해준다.
인공지능(AI)은 우리 생활의 많은 부분을 혁신하고 있습니다. 특히 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 동영상, 음성/음악 및 사무 자동화 등 다양한 분야에서 우리의 삶을 향상시키는 데 크게 기여하고 있습니다. 그렇다면 이 생성형 AI는 어떻게 우리의 생활과 업무에 어떻게 적용될 수 있을까요? 그 기능과 적용분야에 대해서 순서대로 살펴보고자 한다.(도표2)
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1) 텍스트 생성 AI는 사용자의 입력에 따라 관련된 텍스트를 자동으로 작성한다. (생활: 쇼핑 목록, 일기, 메모 등을 자동으로 작성, 업무: 보고서, 이메일, 연구 논문 등의 초안을 자동으로 작성)
2) 이미지 생성 AI는 특정 주제나 요구에 맞춰 이미지를 생성하거나 수정한다. (생활: 포토북, 카드 디자인, 포스터 등을 만들 때 사용, 업무: 광고, 프로모션 자료, 웹 디자인 등에 활용)
3) 동영상 생성 AI는 사용자의 요구에 따라 동영상 클립을 생성하거나 편집한다. (생활: 가족 동영상, 여행 영상 등을 만들거나 편집, 업무: 광고, 교육 자료, 워크샵 동영상 등을 제작)
4) 음성 생성 AI는 특정 텍스트를 사람처럼 읽는 음성을 생성한다. (생활: 오디오북, 메시지 읽기, 알람 등에 사용, 업무: 전화 응대, 고객 서비스, 통역 서비스 등에서 활용)
5) 음악 생성 AI는 사용자의 요구나 기호에 맞춰 음악을 작곡하거나 편집한다.(생활: 개인적인 배경음악, 알람, 벨소리 등으로 활용, 업무: 광고, 프레젠테이션, 비디오 배경음악으로 사용)
6) 사무 자동화 AI는 반복적이고 정형화된 업무를 자동으로 처리한다. (생활: 청구서 작성, 예산 계획, 스케줄 관리, 업무: 데이터 입력, PPT 보고서, 재고 관리, 회계 업무 등에 적용)
생활과 업무 곳곳에서 찾아볼 수 있는 AI는 우리의 일상을 더욱 풍요롭게 만들어주고 있다. 특히 생성형 AI는 우리에게 무한한 가능성을 제공하며, 메타버스 등 다양한 분야에서 활용될 것이다. 다만 이러한 기술의 활용은 책임감 있는 사용과 함께 이루어져야 한다. 특히, 딥페이크와 같은 기술은 부적절하게 사용될 경우 사람들의 신뢰와 개인정보를 침해할 수 있기에 윤리적인 가이드라인 준수가 필수이다.
AI로 모든 것을 해결하려는 사람들도 있다. 그러나 올바른 사용법은 AI가 작업을 대체하는 것이 아니라 사람의 능력을 확장시키는 도구로서 활용되어야 한다. 예를 들어, 생성형 AI를 통해 보고서를 작성하거나 데이터 분석을 수행한다면, 그 결과를 검증하고 해석하는 데에는 여전히 인간의 역할이 필요하다.
[이동신 디지털융합교육원 지도교수 & 작가]
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