생성형 AI, 제대로 이해하기

 “AI가 창작까지? 생성형 AI의 모든 것!”    

 

□  생성형 AI 기본개념  

    ㅇ 생성형 AI(Generative AI)**란 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 콘텐츠를 스스로 창작하거나 생성하는 인공지능 기술입니다. 기존 AI가 데이터를 분석하고 분류하는 데 중점을 뒀다면, 생성형 AI는 새로운 것을 만들어낸다는 점에서 차별화됩니다.

      ※ 예 : ChatGPT가 글을 써주고, Midjourney가 그림을 그려주고, Runway가 동영상을 만들어주는 것처럼요!

 

□  생성형 AI 탄생배경 및 필요성    

    ㅇ 기존 AI는 대량의 데이터를 처리하고 분석하는 데 능했지만, 창의적인 작업이나 사람과의 자연스러운 상호작용에는 한계가 있었습니다. 이에 따라 사람처럼 글을 쓰거나 그림을 그릴 수 있는 AI가 필요해졌고, 대량의 데이터와 연산 능력을 바탕으로 생성형 AI가 등장하게 되었습니다.

              1. 데이터 폭증

              2. 고성능 GPU 및 연산 기술 발전

              3. 인간 중심 인터페이스 수요 증가

 

□  생성형 AI 동작과정    

    ㅇ  생성형 AI는 아래와 같은 과정을 거쳐 콘텐츠를 생성합니다

             1. 대규모 데이터 학습(Pretraining) : 웹 문서, 책, 그림 등을 학습해 패턴을 익힙니다.
             2. 문맥 이해(Prompt 이해) : 사용자가 입력한 문장이나 질문을 해석합니다.

             3. 생성(Generation) : 학습한 내용을 바탕으로 텍스트, 이미지, 음성 등 결과물을 생성합니다.

 

□  생성형 AI 주요 구성요소    

구성요소	설명
모델 구조 (예: Transformer)	입력된 데이터를 이해하고 처리하는 뇌 역할
학습 데이터	AI가 참고할 수 있는 정보 자원 (웹, 책, 코드 등)
연산 자원	AI를 학습시키는 고성능 컴퓨팅 (GPU, TPU 등)
프롬프트	사용자가 AI에게 주는 명령이나 질문

 

□  생성형 AI를 이용한 정보보안 분야 업무활용 사례   

    ㅇ  생성형 AI는 보안 영역에서도 다양하게 활용됩니다. 

             1. 보안 문서 자동 생성 : 정책 문서, 가이드라인, 보고서 등을 자동으로 작성
             2. 악성 코드 분석 요약 : 긴 코드나 리포트를 요약해 분석 시간 단축

             3. 피싱 이메일 탐지 학습용 데이터 생성 : 가짜 피싱 메일을 다양하게 생성해 훈련 데이터로 활용

             4. 위협 인텔리전스 보고서 요약 : 글로벌 위협 리포트를 간결하게 요약해 실무에 바로 활용

 

□  생성형 AI 장점     

• 창의적인 작업 가능
• 대량 작업 자동화
• 비용 및 시간 절감
• 대화형 인터페이스 제공
• 학습과 활용이 빠름

□  생성형 AI단점     

• 사실과 다른 내용 생성 (환각현상)
• 저작권 문제 발생 가능성
• 윤리적 문제 (편향, 차별 등)
• 고비용 연산 인프라 필요
• 보안 데이터 유출 우려

□  생성형 AI 종류 및 접속 정보(URL)     

구분	설명	링크(URL)
ChatGPT	텍스트 기반 AI 챗봇	https://chat.openai.com
Claude	문서 이해에 강한 AI	https://claude.ai
Gemini	구글의 생성형 AI	https://gemini.google.com
Midjourney	예술적 이미지 생성 AI	https://www.midjourney.com
RunwayML	AI 영상 생성 플랫폼	https://runwayml.com
DALL·E	오픈AI의 이미지 생성 모델	https://openai.com/dall-e

 

감사합니다.