인공지능이란

M365 코파일럿 서비스 핵심 엔진에 해당하는 생성형 인공지능 서비스를 이해하기 위해서 인공지능이란 무엇인지를 살펴보고 비즈니스적인 분류 유형과 대표적인 생성형 인공지능 서비스들에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 인공지능이란 학습, 문제 해결, 패턴 인식 등을 통해 인간 지능과 연계된 인지 문제를 해결하기 위한 컴퓨터 공학 분야를 말합니다. 통계 컴퓨팅의 효율성 개선과 기계 학습의 발전으로 여러 영역에서 성공적으로 적용되고 있습니다. 특히 인공 신경망 분야는 인간의 신경 세포를 모방한 퍼셉트론을 기반으로 발전하고 있습니다. 네트워크와 IoT 환경의 데이터 양이 증가하면서 인공지능은 더 많은 데이터를 통해 빠르게 학습하고 점점 더 똑똑해지고 있습니다. 인공지능은 제공받은 이미지를 사전 훈련된 영역으로 분류하도록 훈련된 판별형 인공지능과 학습한 확률분포를 기반으로 새로운 데이터를 만들어 내도록 훈련된 생성형 인공지능으로 구분할 수 있습니다. 판별형 인공지능은 자율주행 자동차에서 보행자와 다른 차량을 인식하는 부분에서 활용되고 있으며 생성형 인공지능은 제공된 회사 정보를 기반으로 광고 문구를 작성하거나 요청하는 새로운 이미지를 만들어 내거나 전혀 새로운 노래를 작곡하는 영역에서 활용될 수 있습니다. 두 유형 모두 대량의 고품질 데이터가 필요하고 최적의 결과를 위해 다양한 인공지능 기술과 광범위한 데이터 처리 기술을 활용합니다. 그러나 판별형 인공지능은 입력 데이터를 기반으로 예측하고 분류하는 데 중점을 두고 생성형 인공지능은 새로운 데이터를 생성하는 데 중점을 두고 있습니다. 판별형 인공지능은 입력된 데이터를 분석해서 사전 정의된 클래스에 따라 분류하는 방식으로 동작합니다. 예를 들어 강아지 이미지를 만약에 입력한다면 여기서 이미지에 대한 특징을 추출하고 분석 모델을 통해 강아지로 분류하는 과정을 거칩니다. 새로운 강아지 사진을 제공하면 새로운 강아지 사진에서 특징을 추출한 다음에 기존의 학습한 분류 판별 방식을 통해 이 사진이 강아지인지 강아지가 아닌지를 판별하는 방식으로 동작합니다. 생성형 인공지능은 기본적인 확률분포를 기반으로 새로운 데이터를 생성해 냅니다. 예를 들어서 강아지라고 하는 prompt를 입력하면 노이즈 생성 과정을 거쳐서 학습한 강아지의 특징에 해당하는 부분을 남기는 방식으로 새로운 강아지 이미지를 생성합니다. 유사한 방식으로 새로운 텍스트나 음악이나 동영상 등을 생성하는 데 사용됩니다. 이 두 유형의 인공지능은 각기 다른 방식으로 학습 데이터를 활용하고 비즈니스와 다양한 산업 분야에서 서로 다른 용도로 사용됩니다. 판별형 인공지능은 분류 작업에 강점을 지니며 생성형 인공지능은 창작 및 콘텐츠 생성에 유용하게 활용되고 있습니다. 생성형 인공지능은 학습한 데이터의 유형에 따라 언어 모델, 코드 모델, 그리고 이미지 모델로 분류할 수 있습니다. 언어 모델은 텍스트 데이터를 기반으로 문장을 생성하고 언어 구조 및 문맥을 이해하는 모델입니다. GPT나 BERT 등이 대표적인 언어 모델이며, M365 코파일럿 서비스의 기본 모델이기도 합니다. 코드 모델은 사용자의 자연어 질문에 기반해서 코드를 생성하거나 코드 조각을 완성하고 코드 관련 작업을 수행하는 모델입니다. 대표적인 인공지능 서비스는 마이크로소프트의 GitHub 코파일럿이 있습니다. 이미지 모델은 컴퓨터 비전 작업에 사용되며 이미지 분류, 객체 감지, 스타일 변환 등을 수행합니다. 주어진 텍스트 설명에 기반해서 창작적인 이미지를 생성할 수도 있으며 미드저니나 DALL-E, 스테이블 디퓨전 등이 유명합니다. 각 모델은 해당 데이터 유형에 최적화되어 있어서 다양한 비즈니스나 기술적 과제를 해결하는 데 활용할 수 있습니다.