◎  선수 프로필 : NLG는 팬들이 좋아하는 선수에 대한 정보를 제공하는 선수 프로필을 생성하는 데 사용됩니다. 프로필에는 선수 통계, 커리어 하이라이트, 개인 정보 등의 정보가 포함됩니다. 이 콘텐츠는 스포츠 미디어 매체에서 팬의 참여를 유도하고 팬이 팔로우하는 선수에 대해 더 깊이 이해할 수 있도록 하는 데 사용됩니다.
생성형 AI가 쓴 생성형 AI 최신 트렌드 | 인사이트리포트 | 삼성SDS

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# 생성형 AI가 쓴 생성형 AI 최신 트렌드

2023-12-01이은정



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생성형 AI가 쓴 생성형 AI 최신 트렌드

이제 컴퓨터가 인간이 쓴 시와 구별할 수 없는 시를 쓸 수 있다고 말하면 어떨까요? 아니면 이제 컴퓨터가 실제로 존재하지 않는 사람과 장소의 사실적인 이미지를 생성할 수 있다는 것인가요? 아니면 이제 컴퓨터가 유명인과 정치인이 실제로 말하거나 행한 적이 없는 말과 행동을 담은 딥페이크를 만들 수 있다는 것인가요?

생성형 AI의 최신 트렌드는 게임의 판도를 바꾸고 있으며, 다양한 산업에 미치는 영향은 충격적일 수밖에 없습니다. 생성형 AI가 새로운 콘텐츠를 만들고, 제품 개발을 개선하고, 고객 경험을 향상하고, 과학 연구를 발전시키는 등 생성형 AI는 우리가 일하고 생활하는 방식을 변화시키고 있습니다. 생성형 AI는 앞으로 우리 삶에 어떤 영향을 미칠까요?

이 글에서는 생성형 AI의 최신 동향과 이것이 다양한 산업에 미치는 영향을 살펴보겠습니다.

## 2023년 주목해야 할 생성형 AI 최신 트렌드

### 01 향상된 자연어 생성(NLG, Natural Language Generation)

자연어 생성(NLG)은 인간이 콘텐츠를 제작하고 기계와 상호 작용하는 방식을 변화시키는 빠르게 성장하는 분야입니다. NLG는 인공 지능을 사용하여 데이터를 자연어로 변환하는 프로세스입니다. 자연어 처리(NLP) 및 자연어 이해(NLU)와 같은 다른 AI 언어 기술과는 다릅니다. NLG는 사람과 유사한 텍스트를 생성하는 데 사용되며, 콘텐츠 제작, 챗봇, 언어 번역 등 다양한 용도로 활용될 수 있습니다.

NLG가 실제 세계에서 어떻게 활용되고 있는지 보여주는 한 가지 예는 스포츠 산업입니다. 선수 동향을 분석하여 선수의 경기력, 팀 전략, 팬 참여에 대한 인사이트를 제공합니다. 스타트업과 대기업은 NLG를 사용하여 개인화되고 매력적이며 유익한 정보를 제공하는 콘텐츠를 제작하고 있습니다. 다음은 스포츠 업계에서 NLG가 활용되고 있는 몇 가지 방법입니다:

◎  게임 해설 : Fox Sports는 Amazon 머신 러닝 솔루션 랩과 협력하여 해설자가 경기 중에 사용할 수 있는 스포츠 내러티브를 자동으로 생성하는 자연어 생성(NLG) 엔진을 구축했습니다. NLG 엔진은 수십억 개의 영어 텍스트와 스포츠 통계 스니펫을 학습한 머신 러닝 모델에서 자연스러운 스포츠 내러티브를 생성합니다.[1]

◎  게임 요약 : 노르웨이와 네팔 대학 연구원들은 NLG를 사용하여 오디오 해설, 메타데이터 및 캡션을 사용하여 축구 경기를 요약했습니다. NLG 시스템은 주요 플레이, 선수 통계 및 기타 관련 정보를 포함하는 축구 경기에 대한 동적 텍스트 요약을 생성합니다.[2]

◎  선수 프로필 : NLG는 팬들이 좋아하는 선수에 대한 정보를 제공하는 선수 프로필을 생성하는 데 사용됩니다. 프로필에는 선수 통계, 커리어 하이라이트, 개인 정보 등의 정보가 포함됩니다. 이 콘텐츠는 스포츠 미디어 매체에서 팬의 참여를 유도하고 팬이 팔로우하는 선수에 대해 더 깊이 이해할 수 있도록 하는 데 사용됩니다.

◎  소셜 미디어 : NLG는 개인화되고 매력적인 소셜 미디어 콘텐츠를 생성하는 데 사용됩니다. 콘텐츠에는 선수의 명언, 경기 하이라이트, 팬 반응 등이 포함됩니다. 이 콘텐츠는 스포츠팀과 미디어 매체가 팬의 참여를 유도하고 충성도 높은 팔로워를 구축하는 데 사용됩니다.

◎  온라인 스포츠 베팅 : NLG는 온라인 스포츠 베팅 경험을 개선하는 데 사용되고 있습니다. NLG 시스템은 데이터를 분석하여 경기 요약, 선수 프로필, 베팅 추천 등 사용자를 위한 개인화된 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.[3]

### 02 이미지 생성 그 이상(beyond image generation)

생성형 AI 모델은 더 이상 이미지 생성에만 국한되지 않습니다. 오늘날 생성형 AI 모델은 비디오, 아바타, 3D 모델 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 엔터테인먼트, 교육, 제품 디자인 등의 분야에서 새로운 가능성이 열리고 있습니다.

◎  Google : Google은 비디오, 오디오, 3D 모델을 생성하는 모델을 개발하는 등 다양한 생성형 AI 프로젝트를 진행 중입니다. 예를 들어, Google AI는 텍스트 설명에서 사실적인 동영상을 생성할 수 있는 Imagen Video라는 모델을 개발하여 2022년 ‘테디베어가 접시를 씻는다(a teddy bear washing dishes)’라는 텍스트로 동영상을 생성한 사례를 발표한 바 있습니다.

◎  Synthesia : Synthesia는 비디오 및 오디오 콘텐츠 제작을 위한 AI 기반 도구를 개발하는 회사입니다. Synthesia의 도구를 사용하면 사실적인 텍스트 음성 변환 및 비디오 아바타로 비디오와 오디오를 쉽게 생성할 수 있습니다. Synthesia는 120개 이상의 언어로 오디오를 만들 수 있습니다. 노하우 비디오, 마케팅 자료 등에 특화되어 있습니다.[4]

◎  VoxelDance : 3D 모델 생성을 위한 AI 기반 툴을 개발하는 회사입니다. 텍스트 설명이나 2D 이미지에서 3D 모델을 생성하는 3D 모델링 툴을 제공합니다.

◎  Microsoft : Microsoft는 비디오, 오디오 및 3D 모델을 생성하기 위한 모델 개발을 포함하여 여러 생성형 AI 프로젝트를 진행 중입니다. 예를 들어, Microsoft는 사실적인 텍스트 음성 변환 오디오를 생성할 수 있는 Azure 코그너티브 서비스 텍스트 음성 변환 모델을 개발했습니다.

◎  Meta : Meta는 비디오, 오디오 및 3D 모델을 생성하기 위한 모델 개발을 포함하여 여러 생성 AI 프로젝트를 진행 중입니다. 예를 들어, 메타는 텍스트 설명에서 사실적인 비디오 아바타를 생성할 수 있는 코덱 아바타라는 모델을 개발했습니다.

◎  BuzzFeed : 비디오 제작 회사 BuzzFeed는 생성형 AI를 사용하여 몇 가지 질문('BuzzFeed AI Quiz')을 통해 개인화된 동영상을 제작해 줍니다.

◎  Rosebud AI : 텍스트를 입력하면 이미지로 변환해 줄 뿐만 아니라, 게임 Asset도 바로 만들 수 있고 아바타 애니메이션 제작도 가능합니다.

이미지 생성을 넘어선 생성형 AI 트렌드는 아직 개발 초기 단계에 있지만, 다음과 같은 많은 산업과 우리 삶의 여러 측면에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다.

◎  엔터테인먼트 : 인터랙티브 영화, 비디오 게임, 음악과 같은 새로운 형태의 엔터테인먼트를 만드는 데 생성형 AI가 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI는 플레이어가 절차적으로 생성된 세계를 탐험하고 AI가 생성한 캐릭터와 상호작용할 수 있는 비디오 게임을 만드는 데 사용될 수 있습니다.

◎  교육 : 생성형 AI는 개인화된 학습 프로그램이나 인터랙티브 시뮬레이션과 같은 새로운 교육 도구를 만드는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI를 사용하여 학생의 학습 스타일과 속도에 맞게 조정되는 개인화된 학습 프로그램을 만들 수 있습니다.

◎  제품 디자인 : 생성형 AI는 보다 개인화되고 효율적인 새로운 제품과 서비스를 설계하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI는 운전자의 개별적인 요구와 선호도에 맞춘 새로운 유형의 자동차를 설계하는 데 사용될 수 있습니다.

### 03 비디오 제작의 A부터 Z까지

생성형 AI는 스크립트 작성부터 편집까지 전체 동영상 제작 프로세스를 자동화하는 데 사용되고 있습니다. 이를 통해 기업과 개인 모두 동영상 제작에 더 쉽게 접근할 수 있고 합리적인 가격으로 동영상을 제작할 수 있게 되었습니다.

#### 1. 스크립트 작성

생성형 AI는 동영상 스크립트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 스타트업 Synthesia는 텍스트 설명에서 제품 동영상용 스크립트를 생성할 수 있는 툴을 제공합니다.

#### 2. 촬영

생성형 AI는 동영상 촬영에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 스타트업 Descript는 사실적인 비디오 아바타로 비디오를 촬영할 수 있는 도구를 제공합니다.[5]

#### 3. 비디오 편집

생성형 AI는 비디오 녹화를 전사하고 비디오 효과를 생성하는 등의 작업을 자동화할 수 있는 새로운 비디오 편집 도구를 개발하는 데 사용되고 있습니다. 예를 들어, 스타트업 Descript는 AI를 사용하여 비디오 녹화를 전사하고 비디오 효과를 생성하는 비디오 편집 도구를 제공합니다.

#### 4. 오디오 편집

생성형 AI는 오디오 녹음을 전사하고 오디오 효과를 생성하는 등의 작업을 자동화할 수 있는 새로운 오디오 편집 도구를 개발하는 데 사용되고 있습니다. 예를 들어, 스타트업인 Adobe Premiere Pro는 AI를 사용하여 오디오 녹음을 전사하고 오디오 효과를 생성하는 오디오 편집 툴을 제공합니다.

#### 5. 포스트 프로덕션

생성형 AI는 동영상에 음악 및 음향 효과를 추가하는 등의 포스트 프로덕션 작업에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 스타트업 Synthesia는 AI 기반 도구로 동영상에 음악과 음향 효과를 추가할 수 있는 도구를 제공합니다.

이러한 기능은 비디오 컨텐츠 제작을 쉽고 빠르게 만들어 비디오 제작에 대한 접근성을 제고시킴으로써, 참여도를 증가시켜 더욱더 풍부하고 개인화된 컨텐츠를 공급하게 될 것입니다.

### 04 과학 연구의 발전

생성형 AI는 신약 개발, 재료 과학, 기후 변화 등 다양한 분야에서 과학 연구를 가속하는 데 사용되고 있습니다. 생성형 AI 모델은 새로운 가설을 생성하고, 실험을 설계하고, 데이터를 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 많은 플레이어가 과학 연구를 위한 생성형 AI 트렌드에 참여하고 있습니다.

◎  Google : Google은 신약 개발, 재료 과학, 기후 변화를 위한 모델 개발 등 다양한 생성형 AI 프로젝트를 진행 중입니다. 예를 들어, Google AI는 신약 발견에 필수적인 단백질의 3D 구조를 예측할 수 있는 AlphaFold라는 모델을 개발했습니다. 또한 기후 변화가 전 세계 여러 지역에 미치는 영향을 예측할 수 있는 모델을 개발하기도 했습니다.

◎  BenevolentAI : AI 기반 도구를 개발하는 회사입니다. BenevolentAI의 도구를 통해 연구자들은 신약 표적을 식별하고 신약을 더 빠르고 효율적으로 설계할 수 있습니다. 이들은 2020년 알츠하이머병에 대한 새로운 약물 표적을 찾아냈습니다.[6]

◎  In Silico Medicine : 딥러닝과 AI 기술을 이용하여 화합물이 세포에 어떤 영향을 미치는지, 어떤 약물을 사용하여 세포를 치료할 수 있는지 분석합니다. 2021년에는 스위스 Syngenta와 제휴하여 "딥 러닝 도구를 사용하여 지속 가능한 제초제를 생산"했습니다.[7]

### 05 코드 현대화

생성형 AI는 오래된 코드를 업데이트하는 데 필요한 작업을 자동화하여 코드 현대화 프로세스를 혁신하고 있습니다. 코드 현대화에는 현재 및 미래의 요구 사항을 충족하기 위해 최신 기술, 기능 및 아키텍처를 기존 시스템에 통합하는 것을 수반합니다. 코드 현대화는 복잡하고 시간이 많이 소요되는 지루한 작업이지만 생성형 AI를 사용하면 더 효율적이고 효과적으로 만들 수 있습니다. 현재 코드 생성을 도와주는 Copilot은 다음과 같은 작업들을 수행하고 있습니다.

◎  코드 생성 자동화 : 생성형 AI는 코드베이스의 패턴을 분석하고 특정 요구 사항에 따라 맞춤형 코드 스니펫 또는 전체 모듈을 생성할 수 있습니다.

◎  디버깅 향상 : 생성형 AI는 패턴을 분석하고 잠재적인 문제를 식별하여 코드의 버그를 식별하고 수정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

◎  성능 개선 : 생성형 AI는 코드를 분석하고 성능을 개선할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다.

◎  클라우드 마이그레이션 지원 : 생성형 AI는 코드를 분석하고 클라우드 환경에서 작동하기 위해 업데이트해야 하는 영역을 식별할 수 있습니다.

이를 기반으로 레거시 코드의 보안 취약점을 식별하고 수정하거나, 레거시 코드의 가독성을 높여 유지보수를 편하게 한다든가, 새로운 기술을 도입하는 등, 레거시 코드를 현대화하려는 노력이 이어질 것입니다.

### 06 생성형 AI 인프라

생성형 AI 인프라는 생성형 AI 모델의 개발과 배포를 지원하는 기반 기술 및 아키텍처를 의미합니다. 여기에는 조직이 생성형 AI 모델을 구축하고 확장할 수 있도록 지원하는 프레임워크(Framework), 클라우드 기반 서비스, 하드웨어가 포함됩니다.

◎  프레임워크(Framework) : 텐서플로우(TensorFlow), 파이토치(PyTorch), 케라스(Keras) 같은 프레임워크는 일반적으로 생성형 AI 모델을 구축하고 학습하는 데 사용됩니다. 이러한 프레임워크는 모델 구축 및 학습을 위한 높은 수준의 인터페이스를 제공하므로 개발자가 생성형 AI 모델을 더 쉽게 구축하고 배포할 수 있습니다.

◎  클라우드 기반 서비스 : 클라우드 기반 서비스는 생성형 AI 인프라로 점점 더 인기를 얻고 있습니다. Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform과 같은 회사는 조직이 대규모로 생성형 AI 모델을 구축하고 배포할 수 있는 클라우드 기반 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스는 강력한 컴퓨팅 리소스, 데이터 스토리지, 머신 러닝 도구에 대한 액세스를 제공하므로 조직이 생성형 AI 모델을 더 쉽게 개발하고 배포할 수 있습니다.

◎  하드웨어 : 하드웨어는 생성형 AI 인프라의 중요한 구성 요소입니다. 그래픽 처리 장치(GPU)와 텐서 처리 장치(TPU)는 일반적으로 생성형 AI 모델을 학습하고 실행하는 데 사용됩니다. LLM을 개발하고 운영하는 데 드는 비용 중 50% 이상을 차지하는 것이 하드웨어입니다.

## Conclusion

생성형 AI는 매우 빠르게 진화하고 있는 기술로 제조, 교육, 정부 등 여러 분야를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

◎ 생성형 AI는 새로운 형태의 예술과 엔터테인먼트를 창조하는 데 사용되고 있습니다. 생성형 AI 아티스트들은 생성형 AI를 사용하여 음악, 예술, 비디오의 새로운 형태를 창조하고 있습니다. 이는 창의성의 새로운 르네상스로 이어지고 있습니다.

◎ 생성형 AI는 현실 세계의 문제를 이전에는 생각하지 못했던 방식으로 해결하는 데 사용되고 있습니다. 생성형 AI는 새로운 의료 치료법을 개발하고, 더 지속 가능한 재료를 만들고, 더 효율적인 교통 시스템을 설계하는 데 사용되고 있습니다. 이는 생성형 AI가 우리의 삶을 개선하는 데 사용될 수 있는 방법의 시작에 불과합니다.

◎ 생성형 AI는 더 접근하기 쉬워지고 있습니다. 새로운 도구와 플랫폼, 하드웨어의 개발 덕분에 생성형 AI 모델을 훈련하고 배포하기가 더 쉬워지고 있습니다. 이는 더 많은 기업과 개인이 생성형 AI를 활용할 수 있음을 의미합니다.

생성형 AI가 계속 발전함에 따라 미래에는 훨씬 더 혁신적인 응용 프로그램을 기대할 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI는 다음을 위해 사용될 수 있습니다.

• 모든 학생에게 맞춤형 교육 경험을 제공합니다.

• 개별 환자의 필요에 맞는 새로운 약물과 치료법을 개발합니다.

• 더 몰입감 있고 참여도가 높은 새로운 형태의 엔터테인먼트와 예술을 창조합니다.

가능성은 무궁무진합니다. 생성형 AI는 다양한 산업과 삶의 측면을 혁신할 잠재력이 있습니다. 우리는 아직 이 혁명의 초기 단계에 있지만 미래는 매우 밝습니다. 생성형 AI와 살아가는 시대가 흥미롭고, 생성형 AI의 미래가 어떻게 될지 기대됩니다.

References

[1] AWS Machine Learning blog, Enhance sports narratives with natural language generation using Amazon SageMaker(2022.5.24)

[2] NarSUM, Soccer Game Summarization using Audio Commentary, Metadata, and Captions(2022.10.10)

[3] Narrativa, How NLG improves the online sports betting experience(2021.7.19)

[4] elegant, 8 Best AI Video Generators in 2023(2023.9.29)

[6] BenevolentAI 웹사이트, Use of machine learning in the diagnosis and treatment of neurodegenerative diseases(2020.7.12)

[7] Bloomberg, “AI is becoming a weapon in the battle against pests”, Owensboro Messenger-Inquirer(2021.2.7)

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이은정

삼성SDS 마켓인사이트그룹

다년간의 사업기획 경험을 바탕으로 삼성SDS의 다양한 제품에 대한 소구점을 파악하여 이를 마케팅하기도 하고 상품기획, 영업 등에 '감 놓아라 배 놓아라' 잔소리하는 미운 털 1순위

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