생성형 AI(인공지능)과 판별형 AI(인공지능)의 차이는 무엇일까?

이제 우리에게 ‘인공지능(Artificial Intelligence, AI)’이란 용어는 더 이상 낯선 것이 아닙니다. 인간의 판단능력, 학습능력, 지각능력을 인공적으로 만들어내는 것을 뜻하는 AI는 2010년대에 우리에게 처음 소개된 이후 당초 예상했던 것보다도 더 빨리 우리 생활 속에 스며들고 있습니다. 이제 AI가 발달되면 미래에는 어떤 직업은 필요가 없다는 말도 나오고 있죠. 그런데, 이제는 AI를 이용해 공장을 가동하거나 혹은 바둑을 두는 것, 그리고 컴퓨터라는 상대와 대적하는 것(게임)뿐만 아니라, 과거는 인간의 고유영역이라 생각했던 그림, 음악, 번역물 등을 만들어내기도 합니다.

 

생성형 AI

생성형 AI는 주어진 데이터로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 AI 모델입니다. 기존 데이터를 학습하여 그 데이터의 패턴 및 특징을 바탕으로 새로운 데이터, 텍스트, 이미지, 음악 등을 만들어냅니다.

 

그러면서 생긴 용어가 생성형 AI(Generative AI)란 용어인데요, 우리가 생성형 AI의 대표격으로 접하고 있는 것이 Chat○○○ 등이죠. 생성형 AI란 무엇일까요? 우리가 처음으로 접한 AI는 정보를 바탕으로 어떤 것이 맞고 틀리는지, 그리고 한 대안에서 다른 대안으로 가는 선택지는 무엇인지, 현재의 경제추세로 봐서 미래 각 분야 사업 전망은 어떤지를 판단하는 것들이었죠.

적용 분야: 텍스트 생성, 이미지 생성, 영상 생성, 음성 생성, 음악 생성 등 다양한 창작 분야.
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대표적인 모델
- GPT (Generative Pre-trained Transformer), DALL-E, GAN (Generative Adversarial Network), VAE (Variational Autoencoder).
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특징
- 창의성과 예측 능력을 가지고 있습니다.
- 새로운 데이터 생성을 통해 인간의 창의적 작업을 지원합니다.
- 언어 모델, 이미지 생성, 음악 생성 등 창작과 관련된 작업에 주로 사용됩니다
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대표적인 사례
- ChatGPT: 질문을 하면 새로운 답변을 만들어내는 AI입니다.
예를 들어, "왜 하늘은 파란가요?"라는 질문에 답을 줄 수 있습니다.
- DALL-E: 글을 입력하면 AI가 그림을 그려줍니다.
예를 들어, "바다 위에 떠 있는 무지개"라고 입력하면 AI가 그에 맞는 그림을 만들어줍니다.
- 딥페이크(DeepFake): 사람의 얼굴을 다른 사람의 얼굴로 바꿔서 가짜 영상을 만들 수 있는 AI입니다​​​.

 

이같이, 다양한 정보를 바탕으로 분석 평가 기능을 제공하는 것을 판별형 AI(Discriminative AI)라고 합니다. 우리가 흔히 인터넷 사이트를 사용할 때, 보안 강화를 위해(인간인지 자동화된 프로그램인지 구별하기 위해) 눈에 보이는 특정 이미지나 글자를 입력하라는 명령어가 나타납니다. 이것도 일종의 판별형 AI를 응용한 것입니다. AI를 이용해서 환자의 질병을 진단하거나, 바둑을 두는(알파고) 것 역시 모두 판별형 AI 기술이 적용된 것입니다.

 

기본적 원리는 한 정보와 다른 정보가 어떻게 다른지를 판별함으로써 분석, 평가, 예측하는 것이죠. 반면 단순한 분석 평가 전망을 넘어 AI가 창작물을 만들어내는, 사용자가 일정 조건을 입력하면(프롬프트) 그 조건에 맞는 결과물을 만들어내는 것을 ‘생성형 AI’라고 합니다. AI가 기존의 정보를 이용하는 데 그치지 않고 새로운 정보를 만들어내는 것이죠.

 

이 생성형 AI는 2022년을 전후하여 각종 프로그램들이 선보이고 있고, 때로는 탄성을 자아낼 정도로 인간에 근접하는 결과물들을 만들어내기도 합니다. 기존의 이미지를 바탕으로 제3의 새로운 이미지를 만드는 것은 물론이고, 기존에는 꽤 까다롭고 전문적 지식을 요구하던 번역 작업에서도 100%까지는 아니더라도 70~80% 정도는 만족스러운 결과물이 나오기도 합니다.

 

AI가 만들어내는 그림이나 음악작품을 이용하는 것이 표절의 영역에 속하는가 아닌가의 논쟁이 벌써부터 나오는 것 자체가 생성형 AI의 결과물이 그만큼 기대치 이상이기 때문일 겁니다. 그런데, 이 생성형 AI에는 결코 간과할 수 없는 단점이 있습니다. 어디까지나 AI는 기존의 정보와 데이터들을 바탕으로 결과물을 만들어내기 때문에 가짜 정보 혹은 잘못된 정보를 쓸 경우 결과물 자체도 결과적으로 그릇된 정보를 만들어내는 경우가 있습니다. 예를 들어 누구에 대한 평전을 쓸 경우, 인터넷에 산재한 특정 인물의 정보 자체가 잘못되어 있는 경우 평전 역시 오류투성이가 됩니다.

 

AI가 자체 학습기능이 있기에 스스로 오류를 시정해 나가는 것을 기대할 수는 있지만, 기초 정보 자체가 부정확하면 AI도 실수를 면할 수 없습니다. 단순히 재미를 목적으로 하는 것이 아니고 실제적으로 중요한 정보나 그림을 원할 경우, 이것은 어쩌면 치명적인 약점이라 할 수 있습니다. 이로 인해 가짜 정보까지를 판별하는 기능, 즉 생성형 AI와 판별형 AI를 결합하는 연구도 근래 이루어지고 있습니다.

 

그렇다면 AI의 궁극적 형태는 어떻게 될까요?

정말 AI는 인간을 넘어 공상과학물에 나오는 신의 영역에 도전하는 존재가 될까요? 우리가 아는 각종 전문 직종이 AI에 의해 대체될까요? 현재까지는 이는 지나친 기우라고 보는 것이 타당합니다. AI가 특정 전문 직종의 일부 기능(예를 들어 판결이나 수술 기능)을 대체할 수 있다고 하더라도 이 AI가 사용할 정보를 입력하는 것은 어디까지나 인간의 몫입니다.

 

AI가 올바르게 작동될 수 있도록 정확하고 적절 타당한 정보를 입력하는 것은 전문가의 기능입니다. 즉, 특정 직업군에 있어 정보의 입력은 기존 전문가가, 실제적인 가동 및 운영은 AI가 담당하게 되는 것이죠. 만약 생성형 AI와 판별형 AI가 이상적으로 결합된다면 그때는 정말 AI가 인간 위에 군림하려 하지 않을까요? 이미 AI의 윤리적 사용에 대한 논쟁이 강화되는 것도 이 때문입니다. 그런데 분명한 사실이 한 가지 있습니다.

 

우리는 현대가 가장 과학이 발달해 있는 시대이고 고대나 중세인들은 결코 이러한 과학의 혜택을 누리지 못했다고 알고 있지만, 꼭 그렇지는 않습니다. 해당 시대의 전반적인 과학기술 저변이 뒤따르지 않았을 뿐, 특정 과학의 영역은 그 원리가 이미 오래전 발견된 것들도 많습니다. 즉, 특정 과학기술은 과학적 우수성에 못지않게 경제성, 사회적 합의, 그리고 고용률 등 사회적 공리를 바탕으로 그 사용 여부와 범위가 결정됩니다. AI라고 그 예외는 아닙니다. [출처 안제노박사 글 민주평통홈페이지]

 

판별형 AI

판별형 AI는 입력 데이터를 기반으로 해당 데이터를 분류하거나 예측하는 AI 모델입니다. 주로 데이터가 특정 범주에 속하는지를 결정하거나, 데이터 간의 패턴을 학습하여 분류 결정을 내립니다. 

적용 분야: 이미지 인식, 음성 인식, 상품 추천, 언어 번역, 수요 예측, 로보틱스 등.
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대표적인 모델
- CNN (Convolutional Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network),
SVM (Support Vector Machine), 로지스틱 회귀, 의사결정 트리
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특징
- 입력 데이터에서 패턴을 분석하여 결정 또는 분류를 수행합니다.
- 주로 자동화된 작업에 사용됩니다.
- 논리적이고 분석적인 작업에 적합합니다
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대표적인 사례
- 얼굴 인식: 스마트폰에서 얼굴을 보고 주인이 맞는지 판단하는 기능입니다.
- 스팸 메일 필터: 이메일에서 스팸인지 아닌지 구분해주는 기능입니다.
- 자율주행 자동차: 도로 위에서 사람, 차, 장애물 등을 인식해 안전하게 운전하는 기능입니다

 

생성형 AI와 판별형 AI 차이

판별형 AI는 데이터 분류나 예측에 초점을 맞추며, 입력 데이터를 통해 특정한 결과를 예측하거나 분류하는 데 중점을 둡니다. 반면, 생성형 AI는 새로운 데이터를 만들어내는 데 목적이 있으며, 기존 데이터를 학습해 새로운 콘텐츠를 생성합니다. ​ 작업 방식에도 차이가 있는데요. 판별형 AI는 주로 분류 작업에 사용되며, 이진 분류나 다중 분류 문제를 해결하지만 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등의 다양한 데이터를 생성하는 창의적인 작업을 처리합니다. ​

 

종합해보면 판별형 AI는 이것이 무엇인가요?라는 질문에 답하는 AI입니다. 생성형 AI는 새로운 것을 만들어 주세요라는 요청을 수행하는 AI입니다. 예를 들어, 판별형 AI는 사진을 보고 이건 사과야라고 말해주고, 생성형 AI는 사과 그림을 그려줘라는 요청에 직접 사과 그림을 그려줄 수 있습니다.

생성형AI 판별형 AI차이