생성형 AI(Artificial Intelligence,인공지능)는 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전으로 최근 급속도로 발전하고 있다. 생성형 AI는 테스트, 이미지, 비디오 등의 콘텐츠를 창의적이거나 현실적인 방식으로 생성할 수 있는 AI시스템을 의미한다. 그래서 기존의 AI와 달리 생성형 AI는 예술, 교육, 의료 등 다양한 분야에 새로운 혁신을 가져올 수 있다는 큰 기대감과 함께 우려의 목소리도 크다.
생성형 AI의 핵심 요소인 딥러닝 기술은 두뇌의 신경망을 기계에 이식한 기술로 인공신경망(ANNs, Artificial Neural Networks)이라고도 한다. 인간의 두뇌는 약 1,000억 개의 신경세포로 구성되어 있고, 이 신경세포들은 서로 연결되어 다양한 기능을 수행한다. 딥러닝 용어는 저명한 컴퓨터 과학자이자 인공지능 분야의 선구자인 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton, 2006)이 인공신경망을 여러 층으로 쌓아 올린 구조를 딥러닝(Deep Learning)이라고 정의하면서 사용하기 시작했다.
인간이 다른 동물보다 뛰어난 것 중 하나는 두뇌 사용 능력이라고 할 수 있다. 이러한 인간 두뇌의 핵심 원리를 AI에 이식을 하였기 때문에 AI가 인간과 대등하거나 때로는 인간을 뛰어넘은 능력을 발휘할 수 있다고 기대를 하고 있다. 단순 반복적인 업무부터 창의력을 필요하는 예술과 같은 분야까지도 인간을 대신할 수 있을 것이다. 또한 인간 두뇌와 다르게 생성형 AI는 컴퓨팅 기술의 발전과 갈수록 저렴해지는 도입비용으로 인간보다 뛰어난 능력을 발휘할 수 있다.
그럼에도 불구하고 아직까지 생성형 AI의 활용도를 높이기 위해서 2가지 기술의 발전이 더욱더 필요하다.
첫번째는 사실과 구별하기 어려운 허위 정보 생성 즉 환각현상(Hallucination)이 대표적이다. 이러한 환각현상을 줄이기 위하여 생성형 AI가 현실 세계와의 상호작용을 이해하고 대응하는 지능적인 행동을 취할 수 있는 그라운딩(Grounding) 기술을 발전시키고 있다. 두번째로 인간은 시각, 청각, 촉각, 후각, 미각의 5감을 통해 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리한다.
이러한 인간의 사고방식과 유사한 멀티모달 AI 기술이 급속도로 발전하고 있어서 다양한 산업현장에서 생성형 AI도입이 더욱더 쉬워지게 될 것이다 이러한 2가지 기술이 해결되면 현재와 같이 특정 영역의 문제를 해결하는 약인공지능(Weak AI) 시대를 넘어, 인간과 같은 지능을 가진 강인공지능(Strong AI) 시대와 인간의 지능을 뛰어 넘어 인간의 통제 범위를 벗어날 수 있는 초인공지능(Super AI)시래로 계속 진화할 것이다. 일상생활에 ChatGPT를 사용하는 것과 같이 생성형 AI가 우리의 생활에 더욱더 깊숙하게 파고 들게 되고, 다양한 산업현장과 사회전반에서도 없어서는 안될 중요한 기술로 발전하게 될 것이다.
이러한 생성형 AI시대에 살아남기 위해서 국가적인 측면과 개인적인 측면에서 고민해야 할 것들이 많다.
국가적인 측면에서는 생성형 AI는 다양한 산업에서 생산성 향상과 새로운 제품과 서비스의 창출을 가져올 것이다. 이로 인해 선진국은 더욱더 빠르게 성장하고 발전할 가능성이 높은 반면, 개발도상국은 생성형 AI 기술을 도입하고 활용하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 이는 국가간 부의 격차를 더욱더 벌리는 요인이 될 것 같다. 따라서, 국가들 간의 부의 차이를 줄이기 위해서는 생성형 AI 기술의 공평한 분배와 개발도상국의 역량 강화에 대한 노력이 필요할 것이다. 또한 AI의 윤리적인 오용 방지에 대한 국제적인 기구구성도 필요할 것이다. 만일 우리나라가 AI강국이 되게 되면 향후 구성될 가능성이 잇는 AI 국제기구에서 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.
개인적인 측면에서는 첫번째로 생성형 AI 기술을 실제 업무에 적용하고 이를 통해 새로운 비즈니스 모델을 개발할 수 있는 능력을 길러야 한다. 두번째는 AI 활용한 교육과 훈련을 통해 생성형 AI 기반의 인재가 되어야한다. 세번째로는 생성형 AI는 허위정보, 딥페이크(생성형 AI기술을 이용하여 진짜와 가짜의 구분이 어렵도록 만들어낸 이미지), 사이버 공격 등 다양한 목적으로 오용될 수 있기때문에 AI 윤리와 안전에 대한 전문가가 되어야한다.
결론적으로 정부, 기업, 학계의 협력을 통해 생성형 AI 기술을 선도적으로 개발하고 활용할 수 있도록 투자와 연구를 확대해야 한다. 또한 생성형 AI 시대에 적합한 인재를 양성하기 위한 교육과 훈련을 강화해야 한다. 이러한 전략을 통해 생성형 AI 시대에 대비하고, AI 기술의 발전을 선도함으로써 한국의 미래 경쟁력을 확보할 수 있을 것입니다