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Generative AI의 모든 것 (배경,기술,사례,미래)
투자 생태계가 경색되고 있는 가운데 호황을 누리고 있는 몇 안되는 분야가 있는데요.
바로 ‘생성 AI (Generative AI)’입니다.
생성 AI는 글로 명령을 하면 글, 그림, 비디오 등을 만들어 주는 AI도구를 말합니다.
작년에 출시된 기초 이미지 생성 모델 ‘달리 (Dall-E)’에 이어 올 12월초 자연어 처리 모델 ‘챗GPT (ChatGPT)’가 릴리스되면서 생성 AI에 관한 관심이 대폭 증가했는데요.
더욱 놀라운 것은 우리가 지금 목격 중인 생성 AI의 놀라운 성능은 시작에 불과하다는 것입니다.
‘깃허브(GitHub)’ 소스코드 저장소에서 기초 이미지 생성 모델인 '스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)'에 달린 '스타(Star, 일종의 즐겨찾기)' 숫자가 수직상승 중인 것을 보면 알 수 있습니다.

'생성 AI가 블록체인처럼 화르륵 타오르다 금방 식지는 않을까?'라는 질문엔 저는 생성 AI의 인기가 앞으로도 지속 될 거라고 생각되는데요. 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.
- 사람의 창의성이 필요한 활동에 들어가는 시간과 비용을 획기적으로 줄여주는 실질적인 가치 창출
- 2D/3D 객체는 물론, 콘셉 디자인, BGM, 애니메이션, 대본, 마케팅/세일즈 글 등 다양한 사용 범위
- 복잡한 로그인, 인증 등의 절차 없는 편리한 접근성
이세종 Konrad Lee 님이 작성한 다른 아티클
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재밌게 잘 읽었습니다. 앞으로 몇년안에 세상이 큰 변화를 겪게 될 것 같은데, 미래가 어떤 모습일지 생각해보는 계기가 된 것 같습니다. 감사합니다:)
너무 재밌게 잘 읽었습니다.
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생성모델의 가장 큰 단점은 하이퍼스케일 모델에 여전히 dependent하고 직접 튜닝 하기엔 비싼 비용이 따릅니다. 또한 생성 산출물이 "그럴싸한"것이 아닌 실제로 믿고 쓸 수 있느냐는 팩트체크와 저작권 문제가 따릅니다. 매우 재미있게 읽은 글인데 후속 글도 매우 기대가 됩니다!!
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