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Insight
정교한 알고리즘과 머신러닝 기술로 구동되는 Generative AI 시스템은 예술 작품과 음악, 신문, 심지어 소프트웨어 코드까지 독창적인 콘텐츠를 생산하는 능력을 보여주었습니다. 최근에는 대중적인 Generative AI인 ChatGPT 모델의 등장으로 인해 엔지니어나 연구원 및 예술가들 사이에서 많은 논쟁이 벌어지고 있습니다. Generative AI와 인간의 창의성은 별개의 개체로 보아야 할까요?
아래의 글에서는 Generative AI로 대표되는 ChatGPT의 예시를 통해, 두 힘이 상호 배타적인 관계가 아니라 조화롭게 시너지를 낼 때 획기적인 결과로 이어질 수 있음을 설명합니다. Generative AI와 인간 창의성의 강점과 한계를 이해함으로써, 우리는 협업을 위한 새로운 방법을 발견할 수 있을 것입니다.
Generative AI는 방대한 양의 기존 데이터에서 학습하여 새롭고 독창적인 콘텐츠를 만드는 것을 목표로 합니다. 기존 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 예측하는 데 중점을 둔 기존 AI와는 다소 다릅니다. ChatGPT 등의 모델은 딥러닝과 같은 고급 알고리즘을 사용하여 Text, Image 또는 기타 형식의 콘텐츠를 생성합니다.
Generative AI 중 가장 인기 있는 모델은 GAN(Generative Adversarial Network)입니다. 인간이 생성한 데이터를 전달할 수 있는 새로운 합성 데이터를 생성하기 위해 두 개의 신경망을 서로 연결하는 머신러닝 프레임워크죠. Generator로 새로운 데이터를 ‘만들고’, Discriminator는 데이터의 타당성을 ‘증명하려고’ 합니다. 본질적으로 생성자는 판별자를 속이기 위한 데이터를 생성하려고 합니다. 두 개의 구조가 동시에 사용되면, 만든 사람이 만든 콘텐츠와 흡사할 정도로 사실적인 미디어를 만들어낼 수 있죠.
OpenAI에서 개발한 ChatGPT는 대규모 언어 모델을 활용하여 주어진 프롬프트를 기반으로 인간과 유사한 텍스트 응답을 생성하는, 대표적인 Generative AI 모델입니다.
ChatGPT는 다양한 범위의 데이터에 대해 교육을 받았습니다. 머신러닝 기술을 통해 일관성 있고 상황에 맞는 응답이 가능합니다. 질문을 이해하고 적절한 답변을 생성하는 능력을 보유했죠.
불과 몇 달 전에 출시된 이 제품은 이미 역사상 가장 빠르게 성장하는 소비자 애플리케이션으로 불립니다. OpenAI의 CEO Sam altman에 의하면, 지난 3월 GPT-4는 SAT 수학 시험에서 만점에 가까운 점수를 얻는 결과를 기록했습니다. 또한 이제 대부분의 프로그래밍 언어로 컴퓨터 코드를 능숙하게 작성할 수 있게 되었죠.
창의성은 ‘새로운 생각이나 산물을 만들어 내는 것’, ‘기존의 정보를 끌어내고 새롭게 조절함으로써 유용한 어떤 사물이나 아이디어를 만들어 내는 능력’, 혹은 ‘새로움에 이르게 하는 개인의 사고 관련 특성’으로 정의할 수 있습니다.
Generative AI로 만들어진 콘텐츠는 특정 분야에 대한 교육이나 경험이 없는 개인이 고품질 콘텐츠를 제작할 수 있도록 합니다.
수세기 동안 글쓰기는 영감, 창의성, 언어와 문화에 대한 깊은 이해를 필요로 하는 독특한 인간 활동으로 여겨져 왔습니다. 그러나 AI의 등장으로 이러한 인식이 바뀌기 시작했습니다. ChatGPT와 같은 AI 기반 도구는 사람이 쓴 것과 거의 구별할 수 없을 정도의 텍스트를 생성할 수 있었죠.
물론, ChatGPT는 독창적이고 창의적인 텍스트를 생성할 수 있지만 그것은 모방과 허구, 학습한 데이터의 조합에서 오는 것에 지나지 않습니다. 기존 콘텐츠의 대규모 데이터 세트를 분석하고 스타일과 구조가 유사한 새 콘텐츠를 생성하는 방법을 학습하여 작동하는 것입니다. 딥러닝이나 자연어 처리와 같은 기술의 도움으로 완성되는 것이죠.
반면 인간 창의성의 특징은 대체 불가성에 있습니다. 인간의 창의성에는 위험을 감수하고, 새로운 아이디어를 탐구하고, 한계를 뛰어넘는 것이 포함됩니다. 사람들이 진심을 담아 감동하고 열광하는 콘텐츠에는 감성적 깊이와 뉘앙스가 필요합니다. AI로 생성된 콘텐츠들은 보기에는 매력적일 수 있지만, 인간이 만든 것이 전달할 수 있는 정서적 영향이 부족할 수 있습니다.
전문가들은 인간 창의성과 비교했을 때, ChatGPT 모델을 포함한 Generative AI가 가지는 태생적 한계에 대해 이렇게 말합니다.
예부터 인간의 창의성은 복잡한 인지 과정이나 감정 및 경험에 뿌리를 둔, 고유한 인간의 능력으로 여겨져 왔습니다. 상상하고, 혁신하고, 창조하는 능력은 인간의 예술적 표현과 문제 해결의 본질로 여겨져 왔죠. 반대로 ChatGPT와 같은 Generative AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하고 합성하여 인간과 같은 창의성을 복제하고, 모방하도록 설계되었습니다. 그러나 이러한 시스템은 알고리즘과 통계적 패턴에 따라 작동합니다. 결정적으로 인간이 가지고 있는 감정 및 맥락 이해의 깊이가 부족할 수밖에 없습니다.
어떤 사람들은 Generative AI가 인간의 창의성을 위협하는 존재로 인식합니다. 하지만 Generative AI가 인간의 창의성을 당장 대체하기는 무리로 보입니다. 이에 따라, 문제 해결에 대한 욕구를 가지고 새로운 접근 방식을 찾아내는 인간과 신선한 해결 방식을 가져다주는 AI는 상호보완적인 역할을 할 수 있습니다.
<Inside The creator economy>의 저자 Jim louderback는 이렇게 말했습니다. “generative AI는 크리에이터를 슈퍼 히어로로 만들고 그들이 강하지 않은 영역을 강화할 것입니다.” Generative AI는 예술가를 교체하는 것이 아니라, 예술가의 ‘부조종사(co-pilot)’이 될 것이라고 강조했죠.
또는 아티스트는 AI의 출력을 시작점이나, 리소스로 사용하여 자신의 아이디어를 구체화하는 방식으로 AI와 협업할 수도 있을 것입니다. 빠른 생성, 연산 효율, 알고리즘 패턴 인식 등 Generative AI의 강점과 감성적 깊이, 맥락적 이해, 뉘앙스의 해석 등 인간 고유의 창의성이 결합되는 것이죠. Google의 Magenta 프로젝트 연구원은 MusicVAE 및 SketchRNN과 같은 AI 도구 제품군을 개발했습니다. 이는 AI가 새로운 생성 제안을 제공하거나, 기존 작업에 변형을 만들어 예술가들이 새로운 아이디어를 생성하도록 돕습니다.
ChatGPT 모델로 화제의 중심이 된 OpenAI의 CEO Sam Altman은 Generative AI가 예술가를 대체할 가능성을 묻는 질문에 이렇게 대답했습니다. 몇 세대에 걸쳐 인류는 주요 기술 변화에 훌륭하게 적응할 수 있음을 입증했으니 걱정할 필요가 없다는 것이었습니다. 또한 사람들이 ChatGPT 등 Generative AI를 대체품이 아닌 ‘도구’로 봐줄 것을 권장했습니다. 인간의 창의성은 무한하기에 우리는 새로운 직업을 찾고, 새로운 할 일을 찾을 것이라고 덧붙였죠. 그는 Generative AI 시스템의 미래에 대해 “우리 모두는 각자에게 맞춤화되고 학습에 도움이 되는 놀라운 교육자를 주머니 속에 넣을 수 있다. 우리는 오늘날 우리가 얻을 수 있는 것 이상의 조언을 모든 사람에게 제공할 수 있다.”고 설명했습니다.
분명 Generative AI는 일관되고 상황에 맞는 텍스트를 생성하여 창의적 프로세스에 도움이 될 수 있습니다. 그러나 인간의 창의성은 직관, 감정적 깊이 및 독창성을 활용하는 능력에서 타의 추종을 불허합니다.
그러므로, Generative AI 모델과 인간은 협력해야만 합니다. 모델의 강점을 활용하는 동시에, 인간이 소유한 관점과 경험을 활용해 창의성을 증폭하는 것이죠. Generative AI 모델 분야가 지속적으로 발전함에 따라, 창의성의 한계는 더욱 확장될 가능성이 높아집니다.
창조적인 예술을 넘어, 생성 모델과 인간 창의성의 융합은 과학 연구나 엔지니어링 등 문제 해결을 필요로 하는 분야에서 엄청난 잠재력을 갖고 있기도 합니다. ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델은 방대한 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 식별하고, 가설을 생성함으로써 연구원을 지원할 수 있습니다. 인간은 자신의 영역 내의 전문 지식과 비판적 사고, 직관을 사용해 결과를 검증하고 개선할 수 있습니다. Generative AI와 인간 창의성의 융합은 효율적인 설계, 최적화된 시스템 및 복잡한 문제에 대한 새로운 솔루션의 개발로 이어질 것입니다.
Generative AI와 인간 창의성의 융합은 우리가 창의적 잠재력을 인식하고 활용하는 방식의 패러다임을 바꿉니다. 이 두 힘의 상호보완적 특성을 인식하고, 협업을 수용한다면 우리는 혁신과 표현의 새로운 기회를 얻을 수도 있습니다. 과학과 예술이 비로소 한 곳을 마주보게되는, 아주 역사적인 시대를 마주하게 될 지도 모르죠.
— 요약하자면,
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