{{위키데이터 속성 추적}}
{{Distinguish|인공 일반 지능|생성 예술|절차적 생성}}
[[파일:Théâtre D’opéra Spatial.png|섬네일|[[미드저니]]로 만든 [[Théâtre d'Opéra Spatial]]]]
{{Artificial intelligence}}

'''생성형 인공지능'''(generative artificial intelligence) 또는 '''생성형 AI'''(generative AI)는 [[프롬프트 엔지니어링|프롬프트]]에 대응하여 텍스트, 이미지, 기타 미디어를 생성할 수 있는 일종의 [[인공지능]](AI) 시스템이다.<ref name="nytimes">{{웹 인용|url=https://www.nytimes.com/2023/01/27/technology/anthropic-ai-funding.html|title=Anthropic Said to Be Closing In on $300 Million in New A.I. Funding|last1=Griffith|first1=Erin|last2=Metz|first2=Cade|date=2023-01-27|work=[[The New York Times]]|accessdate=2023-03-14}}</ref><ref name="bloomberg">{{뉴스 인용|last1=Lanxon |first1=Nate |last2=Bass |first2=Dina |last3=Davalos |first3=Jackie |title=A Cheat Sheet to AI Buzzwords and Their Meanings |url=https://news.bloomberglaw.com/tech-and-telecom-law/a-cheat-sheet-to-ai-buzzwords-and-their-meanings-quicktake |access-date=March 14, 2023 |newspaper=Bloomberg News |date=March 10, 2023 |location=}}</ref> 생성형 AI는 입력 트레이닝 데이터의 패턴과 구조를 학습한 다음 유사 특징이 있는 새로운 데이터를 만들어낸다.<ref>{{뉴스 인용|last=Pasick |first=Adam |date=2023-03-27 |title=Artificial Intelligence Glossary: Neural Networks and Other Terms Explained |language=en-US |work=The New York Times |url=https://www.nytimes.com/article/ai-artificial-intelligence-glossary.html |access-date=2023-04-22 |issn=0362-4331}}</ref><ref>{{웹 인용| url=https://openai.com/research/generative-models | title=Generative models | author1=Andrej Karpathy | author2=Pieter Abbeel | author3=Greg Brockman | author4=Peter Chen | author5=Vicki Cheung | author6=Yan Duan | author7=Ian Goodfellow | author8=Durk Kingma | author9=Jonathan Ho | author10=Rein Houthooft | author11=Tim Salimans | author12=John Schulman | author13=Ilya Sutskever | author14=Wojciech Zaremba | date=2016-06-16 | website=OpenAI}}</ref>

저명한 생성형 AI 시스템으로는 [[ChatGPT]](및 [[마이크로소프트 빙|빙 챗]] 변종), [[오픈AI]]가 [[GPT-3]] 및 [[GPT-4]] [[대형 언어 모델]]로 개발한 [[챗봇]],<ref name="nytimes-gpt4">{{뉴스 인용|last=Metz |first=Cade |date=2023-03-14 |title=OpenAI Plans to Up the Ante in Tech's A.I. Race |language=en-US |work=The New York Times |url=https://www.nytimes.com/2023/03/14/technology/openai-gpt4-chatgpt.html |access-date=2023-03-31 |issn=0362-4331}}</ref> 그리고 [[구글]]이 [[LaMDA]] 모델로 개발한 챗봇인 [[바드 (챗봇)|바드]] 등이 있다.<ref>{{ArXiv 인용|last1=Thoppilan |first1=Romal |last2=De Freitas |first2=Daniel |last3=Hall |first3=Jamie |last4=Shazeer |first4=Noam |last5=Kulshreshtha |first5=Apoorv |last6=Cheng |first6=Heng-Tze |last7=Jin |first7=Alicia |last8=Bos |first8=Taylor |last9=Baker |first9=Leslie |last10=Du |first10=Yu |last11=Li |first11=YaGuang |last12=Lee |first12=Hongrae |last13=Zheng |first13=Huaixiu Steven |last14=Ghafouri |first14=Amin |last15=Menegali |first15=Marcelo |last16=Huang |first16=Yanping |last17=Krikun |first17=Maxim |last18=Lepikhin |first18=Dmitry |last19=Qin |first19=James |last20=Chen |first20=Dehao |last21=Xu |first21=Yuanzhong |last22=Chen |first22=Zhifeng |last23=Roberts |first23=Adam |last24=Bosma |first24=Maarten |last25=Zhao |first25=Vincent |last26=Zhou |first26=Yanqi |last27=Chang |first27=Chung-Ching |last28=Krivokon |first28=Igor |last29=Rusch |first29=Will |last30=Pickett |first30=Marc |last31=Srinivasan |first31=Pranesh |last32=Man |first32=Laichee |last33=Meier-Hellstern |first33=Kathleen |last34=Ringel Morris |first34=Meredith |last35=Doshi |first35=Tulsee |last36=Delos Santos |first36=Renelito |last37=Duke |first37=Toju |last38=Soraker |first38=Johnny |last39=Zevenbergen |first39=Ben |last40=Prabhakaran |first40=Vinodkumar |last41=Diaz |first41=Mark |last42=Hutchinson |first42=Ben |last43=Olson |first43=Kristen |last44=Molina |first44=Alejandra |last45=Hoffman-John |first45=Erin |last46=Lee |first46=Josh |last47=Aroyo |first47=Lora |last48=Rajakumar |first48=Ravi |last49=Butryna |first49=Alena |last50=Lamm |first50=Matthew |last51=Kuzmina |first51=Viktoriya |last52=Fenton |first52=Joe |last53=Cohen |last54=Aaron |last55=Bernstein |first55=Rachel |last56=Kurzweil |first56=Ray |last57=Aguera-Arcas |first57=Blaise |last58=Cui |first58=Claire |last59=Croak |first59=Marian |last60=Chi |first60=Ed |last61=Le |first61=Quoc |date=January 20, 2022 |title=LaMDA: Language Models for Dialog Applications |eprint=2201.08239 <!--|url-status=live |archive-url=https://web.archive.org/web/20220121025747/https://arxiv.org/abs/2201.08239 |archive-date=January 21, 2022 |access-date=June 12, 2022-->}}</ref> 그 밖의 생성형 AI 모델로는 [[스테이블 디퓨전]], [[Midjourney]], [[DALL-E]] 등의 [[인공지능 아트]] 시스템들이 포함된다.<ref>{{웹 인용|last=Roose|first=Kevin|date=2022-10-21|title=A Coming-Out Party for Generative A.I., Silicon Valley's New Craze|url=https://www.nytimes.com/2022/10/21/technology/generative-ai.html|access-date=2023-03-14|website=[[The New York Times]]}}</ref>

생성형 AI는 예술, 작문, 소프트웨어 개발, 의료, 금융, 게이밍, 마케팅, 패션을 포함한 다양한 산업 부문에 걸쳐 잠재적으로 응용된다.<ref name="economist2">{{웹 인용|url=https://www.economist.com/business/2023/03/06/dont-fear-an-ai-induced-jobs-apocalypse-just-yet|title=Don't fear an AI-induced jobs apocalypse just yet|date=2023-03-06|publisher=The Economist|accessdate=2023-03-14}}</ref><ref name="mckinsey">{{웹 인용|url=https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/generative-ai-unlocking-the-future-of-fashion|title=Generative AI: Unlocking the future of fashion|last1=Harreis|first1=H.|last2=Koullias|first2=T.|last3=Roberts|first3=Roger}}</ref> 생성형 AI의 투자는 2020년대 초에 급증했으며 마이크로소프트, 구글, 바이두와 같은 대기업들과 생성형 AI 모델을 개발하는 수많은, 규모가 더 작은 기업들이 참여했다.<ref name="nytimes"/><ref name="economist1">{{웹 인용|url=https://www.economist.com/business/2023/01/30/the-race-of-the-ai-labs-heats-up|title=The race of the AI labs heats up|date=2023-01-30|publisher=The Economist|accessdate=2023-03-14}}</ref><ref>{{웹 인용|url=https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/generative-ai-for-businesses-and-governments|title=Google Cloud brings generative AI to developers, businesses, and governments|last1=Yang|first1=June|last2=Gokturk|first2=Burak|date=2023-03-14}}</ref> 그러나 생성형 AI의 잠재적 오용에 대한 우려도 있는데, 예를 들어 사람을 속이기 위해 사용할 수 있는 [[가짜뉴스]]나 [[딥페이크]]를 만드는 것을 들 수 있다.<ref>{{웹 인용|title=Transcript: Senate Judiciary Subcommittee Hearing on Oversight of AI |url=https://techpolicy.press/transcript-senate-judiciary-subcommittee-hearing-on-oversight-of-ai/ |website=techpolicy.press |author=Justin Hendrix |date=May 16, 2023 |access-date=May 19, 2023}}</ref>

== 역사 ==
{{본문|인공지능의 역사}}
기계 학습 분야는 창립 이래 생성 모델을 포함한 통계 모델을 사용하여 데이터를 모델링하고 예측해 왔다. 2000년대 후반부터 딥 러닝의 출현은 이미지 및 비디오 처리, 텍스트 분석, 음성 인식 및 기타 작업의 발전과 연구를 주도했다. 그러나 대부분의 심층 신경망은 컨벌루션 신경망 기반 이미지 분류와 같은 분류 작업을 수행하는 판별 모델로 훈련되었다.

2014년에는 배리에이셔널 오토인코더(Variational Autoencoder) 및 생성형 적대 신경망(Generative Adversarial Network)과 같은 발전을 통해 이미지와 같은 복잡한 데이터의 판별 모델이 아닌 생성형 모델을 학습할 수 있는 최초의 실용적인 심층 신경망이 탄생했다. 이러한 심층 생성 모델은 이미지에 대한 클래스 레이블뿐만 아니라 전체 이미지를 출력할 수 있는 최초의 모델이다.

2017년에 변환기 네트워크는 생성형 모델의 발전을 가능하게 하여 2018년에 사전 훈련된 제너레이티브 트랜스포머를 처음으로 선보였다.<ref>{{웹 인용|url=https://github.com/openai/finetune-transformer-lm|title=finetune-transformer-lm|website=GitHub|access-date=2023-05-19}}</ref> 그 뒤를 이어 2019년에는 GPT-2가 비지도 학습을 파운데이션 모델로 다양한 작업으로 일반화하는 능력을 시연했다.<ref>{{저널 인용|author=Radford, Alec|author2=Wu, Jeffrey|author3=Child, Rewon|author4=Luan, David|author5=Amodei, Dario|author6=Sutskever, Ilya|저자표시=et al.|title=Language models are unsupervised multitask learners|journal=OpenAI blog|volume=1|issue=8|pages=9|year=2019}}</ref>

2021년에 트랜스포머 기반 픽셀 생성 모델인 [[DALL-E]]의 출시에 이어 [[Midjourney]] 및 [[스테이블 디퓨전]]은 자연어 프롬프트에서 실용적인 고품질 인공 지능 예술의 출현을 표시했다.

2023년에 GPT-4가 출시되었다. 마이크로소프트 리서치 팀은 "합리적으로 인공 일반 지능(AGI) 시스템의 초기(아직 불완전한) 버전으로 볼 수 있다"고 결론지었다.<ref name="Bubeck-2023">{{ArXiv 인용|title=Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4|first1=Sébastien|last1=Bubeck|first2=Varun|last2=Chandrasekaran|first3=Ronen|last3=Eldan|first4=Johannes|last4=Gehrke|first5=Eric|last5=Horvitz|first6=Ece|last6=Kamar|first7=Peter|last7=Lee|first8=Yin Tat|last8=Lee|first9=Yuanzhi|last9=Li|first10=Scott|last10=Lundberg|first11=Harsha|last11=Nori|first12=Hamid|last12=Palangi|first13=Marco Tulio|last13=Ribeiro|first14=Yi|last14=Zhang|date=March 22, 2023|eprint=2303.12712}}</ref>

== 모달에 따른 입력 ==
생성형 AI 시스템은 데이터 집합에 [[비지도 학습|비지도]] [[기계 학습]] 또는 [[자기 지도 학습|자기 지도]] 기계 학습을 적용함으로써 구성된다. 생성형 AI 시스템의 기능은 사용되는 데이터 집합의 양상이나 형태에 따라 달라진다.

생성형 AI는 유니모달(unimodal) 또는 [[멀티모달 학습|멀티모달]](multimodal)일 수 있다. 유니모달 시스템은 오직 하나의 입력만 받는 반면 멀티모달 시스템은 둘 이상의 입력을 받을 수 있다.<ref>https://www.marktechpost.com/2023/03/21/a-history-of-generative-ai-from-gan-to-gpt-4/</ref> 예를 들어 [[오픈AI]]의 [[GPT-4]]의 한 버전은 텍스트와 이미지 입력을 둘 다 수용한다.<ref>{{뉴스 인용|title=Explainer: What is Generative AI, the technology behind OpenAI's ChatGPT? |url=https://www.reuters.com/technology/what-is-generative-ai-technology-behind-openais-chatgpt-2023-03-17/ |work=Reuters |date=March 17, 2023 |access-date=March 17, 2023}}</ref>

* '''텍스트''': 단어나 [[낱말 분석]]으로 훈련되는 생성형 AI 시스템으로는 [[GPT-3]], [[LaMDA]], [[LLaMA]], [[BLOOM]], [[GPT-4]] 등이 있다.([[대형 언어 모델]] 문서 참고) [[자연어 처리]], [[기계 번역]], [[자연어 생성]]을 할 수 있으며 다른 작업을 위해 [[파운데이션 모델]]로서 사용할 수 있다.<ref name="FoundationModels">{{ArXiv 인용|last1=Bommasani |first1=R |last2=Hudson |first2=DA |last3=Adeli |first3=E |last4=Altman |first4=R |last5=Arora |first5=S |last6=von Arx |first6=S |last7=Bernstein |first7=MS |last8=Bohg |first8=J |last9=Bosselut |first9=A |last10=Brunskill |first10=E |last11=Brynjolfsson |first11=E |title=On the opportunities and risks of foundation models |date=2021-08-16 |eprint=2108.07258 }}</ref> 자료 집합에는 [[북코퍼스]], [[위키백과]] 등이 포함된다.
* '''코드''': [[자연어]] 문구뿐 아니라 대형 언어 모델은 [[프로그래밍 언어]] 텍스트상에서 훈련이 가능하므로 새로운 [[컴퓨터 프로그램]]을 위한 [[소스 코드]] 생성을 할 수 있다.<ref>{{ArXiv 인용| last1=Chen | first1=Ming | last2=Tworek | first2=Jakub | last3=Jun | first3=Hongyu | last4=Yuan | first4=Qinyuan | last5=Pinto | first5=Hanyu Philippe De Oliveira | last6=Kaplan | first6=Jerry | last7=Edwards | first7=Haley | last8=Burda | first8=Yannick | last9=Joseph | first9=Nicholas | last10=Brockman | first10=Greg | last11=Ray | first11=Alvin | title=Evaluating Large Language Models Trained on Code | date=2021-07-06 | eprint=2107.03374}}</ref> 그 예로 [[오픈AI 코덱스]] 등이 있다.
* '''이미지''': : [[텍스트 캡션]]이 있는 이미지 집합에서 훈련되는 생성형 AI 시스템으로는 [[구글 브레인]], [[DALL-E]], [[Midjourney]], [[스테이블 디퓨전]] 등이 있다.([[인공지능 예술]], [[생성형 예술]], [[합성 미디어]] 문서 참고) 이들은 [[텍스트 대 이미지]] 생성 및 [[신경 스타일 전송]](NST)에 사용된다.<ref name="ZeroShotTextToImage">{{콘퍼런스 인용|last1=Ramesh |first1=Aditya |last2=Pavlov |first2=Mikhail |last3=Goh |first3=Gabriel |last4=Gray |first4=Scott |last5=Voss |first5=Chelsea |last6=Radford |first6=Alec |last7=Chen |first7=Mark |last8=Sutskever |first8=Ilya |title=Zero-shot text-to-image generation |book-title=International Conference on Machine Learning |pages=8821–8831 |year=2021 |publisher=PMLR }}</ref> 데이터 집합으로는 [[LAION-5B]] 등이 있다.
* '''분자''': [[아미노산]] 서열 또는 분자 표현에서 훈련되는 생성형 AI 시스템으로는 DNA나 단백질을 표현하는 [[단순화된 분자입력 라인입력 시스템]](SMILES) 등이 있다. [[알파골드]] 등은 [[단백질의 구조 예측]] 및 [[신약 개발]]에 사용된다.<ref name="MITTechReview-AI-Automation">{{웹 인용|last=Heaven |first=Will Douglas |title=AI is dreaming up drugs that no one has ever seen. Now we've got to see if they work |url=https://www.technologyreview.com/2023/02/15/1067904/ai-automation-drug-development/ |website=MIT Technology Review |publisher=Massachusetts Institute of Technology |date=2023-02-15 |access-date=2023-03-15 }}</ref> 다양한 생물 데이터 집합이 데이터 집합으로 사용된다.
* '''음악''': MusicLM 등의 생성형 AI 시스템은 '왜곡된 기타 리프(riff)의 차분한 바이올린 멜로디'와 같은 텍스트 문구를 기반으로 새로운 음악 샘플을 생성하기 위해 텍스트 주해와 더불어 녹음 음악의 오디오 파형을 가지고 훈련이 가능하다.<ref>{{ArXiv 인용|last1=Agostinelli|first1=Andrea|last2=Denk|first2=Timo I.|last3=Borsos|first3=Zalán|last4=Engel|first4=Jesse|last5=Verzetti|first5=Mauro|last6=Caillon|first6=Antoine|last7=Huang|first7=Qingqing|last8=Jansen|first8=Aren|last9=Roberts|first9=Adam|last10=Tagliasacchi|first10=Marco|last11=Sharifi|first11=Matt|last12=Zeghidour|first12=Neil|last13=Frank|first13=Christian|title=MusicLM: Generating Music From Text|eprint=2301.11325|date=26 January 2023 }}</ref>
* '''오디오:''' [[가우디오랩]]의 FALL-E 등 이미지나 텍스트 등을 입력하면 AI가 백색 잡음에서 해당하는 소리를 자동으로 생성해 내는 기술이다.<ref>{{뉴스 인용|url=https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=152533|제목=가우디오랩, 소리 생성AI로 만든 효과음 오디오북에 적용|성=이주영|날짜=2023-07-20}}</ref>
* '''비디오''': 어노테이션이 있는 영상으로 훈련된 생성형 AI는 시간 일관적 비디오 클립을 생성할 수 있다. 그 예로 RunwayML에 의한 Gen1<ref>{{웹 인용|last=Metz|first=Cade|title=Instant Videos Could Represent the Next Leap in A.I. Technology|url=https://www.nytimes.com/2023/04/04/technology/runway-ai-videos.html|website=The New York Times|date=April 4, 2023|language=en}}</ref>과 [[메타 플랫폼스]]의 메이크-어-비디오(Make-A-Video) 등이 있다.<ref>{{웹 인용|url=https://www.cnet.com/news/social-media/facebook-parent-metas-ai-tool-can-create-artsy-videos-from-text/|title=Facebook Parent Meta's AI Tool Can Create Artsy Videos From Text|author=Queenie Wong|date=Sep 29, 2022|publisher=cnet.com|accessdate=Apr 4, 2023}}</ref>
* '''로봇 동작''': 로봇 시스템 움직임을 통해 훈련된 생성형 AI는 [[모션 플래닝]]을 위한 새로운 궤적을 생성할 수 있다. 예를 들어 구글 리서치의 UniPi는 "파란색 그릇을 집어", "노란 스폰지로 그릇을 닦아"와 같은 프롬프트를 사용하여 로봇 팔의 움직임을 통제할 수 있다.<ref>{{웹 인용|url=https://ai.googleblog.com/2023/04/unipi-learning-universal-policies-via.html|title=UniPi: Learning universal policies via text-guided video generation|date=2023-04-12|author=Sherry Yang, Yilun Du|work=Google Research, Brain Team|publisher=Google AI Blog|access-date=}}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[인공 일반 지능]]
* [[인공지능 예술]]
* [[생성적 적대 신경망]]
* [[GPT (언어 모델)]]
* [[대형 언어 모델]]

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:인공지능]]
[[분류:인공신경망]]
[[분류:딥 러닝]]
[[분류:신기술]]
[[분류:기계 학습]]