AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained

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요약

IBM의 Jeff Crume이 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL), 그리고 생성형 AI의 차이점과 발전 과정을 설명합니다. 각 기술이 어떻게 서로 연관되어 있으며, 특히 최근 급부상한 대규모 언어모델(LLM)과 챗봇 등 생성형 AI 기술의 특징과 영향을 명확하게 정리합니다.

주요 내용

1. 인공지능(AI)의 기본 개념과 역사

  • AI의 정의: 컴퓨터를 통해 인간의 지능을 모방하거나 초월하려는 시도
    • 학습, 추론, 논리적 사고 능력 등을 포함
    • 인간 지능의 여러 측면을 컴퓨터로 구현하는 광범위한 분야
  • AI의 초기 발전: 1950년대부터 시작
    • 당시에는 연구 프로젝트 단계로 대중적이지 않았음
    • 1970-80년대: LISP, Prolog 같은 프로그래밍 언어 사용
    • 1980-90년대: 전문가 시스템(Expert Systems)이 등장하며 대중화 시작
  • 머신러닝 이전 시대: 규칙 기반 시스템
    • 프로그래머가 직접 규칙을 코딩
    • 전문가 시스템이 이 시기의 대표적 기술

2. 머신러닝(Machine Learning)

  • 머신러닝의 핵심 개념: 기계가 스스로 학습
    • 프로그래머가 직접 프로그래밍하지 않음
    • 대량의 데이터를 통해 패턴을 학습
  • 작동 방식 예시: 패턴 인식
    • 적은 훈련 데이터로는 예측이 어려움
    • 더 많은 훈련 데이터를 제공할수록 예측 정확도 향상
    • 시퀀스와 패턴을 발견하여 다음 결과 예측
  • 주요 활용 분야:
    • 예측(Prediction): 데이터 패턴을 기반으로 미래 결과 예측
    • 이상 탐지(Outlier Detection): 정상 패턴에서 벗어난 항목 식별
    • 사이버 보안: 비정상적인 사용자 행동 탐지
      • 사용자가 시스템을 부적절하게 사용하거나 평소와 다른 방식으로 사용하는 경우 감지
  • 발전 시기: 2010년대에 대중화
    • 지난 수십 년간 기술이 크게 성숙
    • 현대 AI 발전의 기반 기술로 자리잡음

3. 딥러닝(Deep Learning)

  • 신경망(Neural Networks) 기반:
    • 인간 두뇌의 작동 방식을 컴퓨터로 모방
    • 우리가 이해하는 범위 내에서 뇌의 작동을 시뮬레이션
  • “Deep”의 의미: 다층 신경망
    • 여러 계층(layers)의 신경망으로 구성
    • 각 계층이 더 복잡한 패턴과 특징을 학습
  • 인간 두뇌와의 유사성:
    • 인간 두뇌처럼 예측 불가능한 측면 존재
    • 동일한 입력에도 항상 같은 출력이 나오지 않을 수 있음
    • 결과가 나오는 정확한 이유를 완전히 이해하기 어려움
  • 블랙박스 특성:
    • 다층 신경망 구조로 인해 내부 작동을 완전히 분해하기 어려움
    • 왜 특정 결과가 나왔는지 설명하기 복잡
  • 현대적 중요성:
    • 2010년대에 인기를 얻기 시작
    • 현재 최신 AI 발전의 핵심 기반 기술
    • 생성형 AI의 토대가 됨

4. 생성형 AI와 파운데이션 모델

  • 파운데이션 모델(Foundation Models):
    • 생성형 AI의 기반이 되는 대규모 모델
    • 다양한 형태의 콘텐츠 생성 가능
  • 대규모 언어모델(Large Language Models, LLM):
    • 파운데이션 모델의 대표적 예시
    • 언어를 모델링하고 예측
    • 단순한 자동완성을 넘어선 수준
      • 다음 단어가 아닌 다음 문장, 문단, 전체 문서를 예측
      • 기존 기술 대비 기하급수적인 도약
  • “생성형(Generative)”의 의미 논쟁:
    • 일부 주장: 단순히 기존 정보를 재조합하는 것
    • 반론 예시 (음악):
      • 모든 음표는 이미 발명되었지만 새로운 곡은 계속 만들어짐
      • 기존 음표를 다른 순서로 재조합하지만 새로운 음악으로 인정
    • 생성형 AI도 마찬가지로 기존 정보에서 새로운 콘텐츠 생성
  • 다양한 형태의 모델:
    • 오디오 모델
    • 비디오 모델
    • 이미지 모델
  • 딥페이크(Deep Fakes):
    • 사람의 목소리를 재현하여 실제로 하지 않은 말을 하게 만듦
    • 긍정적 활용:
      • 엔터테인먼트 산업
      • 패러디 제작
      • 목소리를 잃어가는 사람들을 위한 음성 보존
    • 부정적 활용 가능성:
      • 악용 사례 존재
      • 윤리적 문제 제기
  • 주요 응용 사례:
    • 챗봇(Chat Bots)
    • 새로운 콘텐츠 생성
    • 기존 콘텐츠 요약 및 관리 가능한 형태로 압축
  • AI 대중화의 촉매:
    • 생성형 AI가 모든 사람의 관심을 끌게 만듦
    • 새로운 콘텐츠 생성 또는 요약 가능성이 폭발적 관심 유발

5. AI의 발전과 채택 곡선

  • 초기 단계:
    • 매우 느린 채택률
    • 대부분의 사람들이 존재조차 모름
    • 알고 있더라도 항상 “5-10년 후면 가능할 것”이라는 인식
  • 머신러닝/딥러닝 시대:
    • 점진적인 채택 증가
    • 실제 응용 사례 등장 시작
  • 파운데이션 모델/생성형 AI 시대:
    • 폭발적인 성장 (“straight to the Moon”)
    • 파운데이션 모델이 채택 곡선을 완전히 변화시킴
    • 현재 AI는 모든 곳에서 채택되고 있음
  • 현재 상황:
    • AI가 우리 생활 전반에 통합
    • 각 기술이 어떻게 연결되는지 이해하는 것이 중요
    • 이러한 기술의 이점을 최대한 활용할 필요

핵심 인사이트

  • 계층적 관계 이해: AI는 가장 넓은 개념이며, 그 안에 머신러닝이 있고, 그 안에 딥러닝이 있으며, 그 안에 생성형 AI가 위치합니다. 각각은 이전 기술을 기반으로 발전한 것입니다.
  • 실용적 차별성: 각 기술은 고유한 장점을 가집니다. 머신러닝은 예측과 이상 탐지에 강하고, 딥러닝은 복잡한 패턴 인식에 뛰어나며, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠 창출에 탁월합니다.
  • 생성형 AI의 혁명적 영향: 파운데이션 모델과 생성형 AI는 AI 채택을 폭발적으로 증가시켰습니다. 이는 단순히 기술적 진보가 아니라 AI를 모든 사람이 접근하고 활용할 수 있는 도구로 만든 패러다임의 전환입니다.
  • 기술의 진화는 계속됨: AI는 더 이상 “5-10년 후” 기술이 아닙니다. 현재 여기 있으며, 빠르게 발전하고 있습니다. 각 기술 계층을 이해하면 적절한 도구를 선택하고 최대한 활용할 수 있습니다.
  • 딥러닝의 블랙박스 특성: 딥러닝 모델이 특정 결과를 도출한 이유를 완전히 이해하기 어려울 수 있다는 점은 투명성과 설명 가능성이 중요한 분야(의료, 금융 등)에서 고려해야 할 사항입니다.

관련 자료

  • IBM의 Agentic AI + Data 학습: https://ibm.biz/BdeGLe
  • IBM 인터랙티브 데모: https://ibm.biz/BdKSer
  • IBM AI 뉴스레터 구독: https://ibm.biz/BdKSei

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