GenAI: 생성 인공지능의 이해와 활용

미래 기술의 변화를 이끄는 생성 인공지능의 힘

김환 지음

북랩 2024년 06월 21일 출간 국내도서 : 2024년 05월 21일 출간

작품소개

책소개

생성형 AI의 세계, 한 권의 책으로 떠나는 흥미진진한 여정!

최근 몇 년 사이 생성형 AI 기술은 비약적인 발전을 이루었다. 챗GPT를 시작으로 불어온 생성형 AI의 열풍은 여전히 상승세를 이어가고 있다. 이른바 AI의 시대라고 해도 과언이 아니다. 그러나 일반인들도 AI 기술을 손쉽게 접할 수 있는 단계에 이른 지금도, 정작 생성형 AI의 정의와 활용법에 대하여 명확하게 아는 이는 드물다. 사람보다 더 빠르게 글을 써내고, 명령어 몇 번으로 근사한 그림을 그려내는 AI의 능력에 환호하는 동시에 기술이 불러올 변화에 대한 고민과 그 대응은 여전히 미진하기만 하다.

저자는 1부에서 ‘생성형 AI의 기초’를 다루며 개념을 잡고, 2부에서는 ‘생성형 AI 활용’에 있어 그 실제 사례와 활용법에 대하여 설명한다. 마지막으로 3부에서는 성큼 다가온 AI의 시대를 준비하는 법에 대해 이야기한다. 독자가 그 누구라도 AI의 세계에 흥미를 갖고, 시대의 흐름 앞에서 기술에 떠밀리는 대신 유용하게 활용할 수 있도록 전문적인 용어나 수식 대신 사례와 설명 중심으로 내용을 구성했다.

이 책은 독자들에게 생성형 AI 세계의 입문서로써 기술의 발전 방향과 바람직한 활용 방안에 대해 함께 고민할 수 있게 도와줄 뿐만 아니라, AI 시대를 살아가는 이들이 변화의 급류 앞에서 새로운 지평을 향해 두려움 없이 나아갈 수 있도록 길라잡이가 되어 줄 것이다.

목차

작가의 말
서론


1부 생성형 AI의 기초
1장 인공지능과 머신러닝의 개요
인공지능의 정의와 범위
머신러닝의 개념과 방법론
딥러닝과 신경망의 기본 원리

2장 생성 모델의 이해
생성 모델의 정의와 특징
주요 생성 모델(GAN, VAE, Transformer 등)
생성 모델의 학습 방법

3장 자연어 처리와 언어 모델
자연어 처리의 개념과 주요 과제
언어 모델의 종류(GPT, BERT 등)
프롬프트 엔지니어링 기법

4장 컴퓨터 비전과 이미지 생성 모델
컴퓨터 비전의 주요 과제
이미지 생성 모델의 종류와 특징
이미지 편집과 변환 기술

5장 기타 분야의 생성형 AI
음성 합성과 음악 생성
동영상 생성과 편집
3D 모델링과 디자인


2부 생성형 AI 활용 실제
1장 텍스트 생성 활용하기
창의적 글쓰기 돕기
요약, 번역, 맞춤법 검사 등에 활용
챗봇과 고객 응대 자동화하기

2장 이미지 생성 활용하기
사진과 일러스트 생성하기
로고 디자인과 마케팅 이미지 제작
프로필 사진과 아바타 만들기

3장 음악과 동영상 생성 활용하기
AI 작곡가 되어 음악 만들기
개인 맞춤형 오디오북과 낭독 제작
홈 비디오 편집과 특수 효과 적용

4장 게임과 메타버스에서 활용하기
게임 캐릭터와 배경 디자인
NPC 대화 생성과 퀘스트 제작
아바타 생성과 가상 공간 디자인

5장 교육과 학습에 활용하기
맞춤형 학습 자료와 문제 생성
지능형 튜터링 시스템 개발
논문 작성과 연구 활동 지원


3부 생성형 AI 시대를 준비하며
1장 윤리와 책임감 있는 활용
생성형 AI의 편향성과 공정성 문제
프라이버시와 보안 위험 및 대응
지적재산권과 창작물 권리 보호

2장 창의성과 기술의 조화
인간과 AI의 협업 방식 모색
창의성의 본질과 AI의 역할
인간-AI 공생을 위한 방향성

3장 일자리의 변화와 대응
AI로 인한 일자리 대체와 신규 일자리 등장
직업 능력 변화와 교육 패러다임 전환
사회 안전망 강화와 정책적 지원

맺음말
부록

책 속으로

프롬프트 엔지니어링의 가장 기본적인 아이디어는, 프롬프트에 과제 수행에 필요한 정보와 지식을 최대한 명시적으로 제공하는 것입니다. 단순히 질문을 던지는 것이 아니라, 관련 배경지식이나 샘플 응답 등을 함께 제시함으로써 언어 모델이 보다 정확하고 구체적으로 반응하도록 유도하는 것입니다. 이를 ‘정보성 프롬프트(Informative Prompt)’라고 부릅니다. 일종의 퍼스널 트레이닝과 같은 개념이라 할 수 있습니다.

예를 들어 영화 리뷰 감성 분석 과제를 수행하고자 할 때, 단순히 “이 영화 리뷰의 감성은 무엇인가요?”라고 묻는 것보다는 “다음 영화 리뷰에 대해, 그 감성이 긍정적인지 부정적인지 판단해 주세요. 영화 리뷰: …”와 같이 과제의 정의와 입출력 형식을 명시적으로 제시하는 것이 더 효과적일 수 있습니다. 나아가 “긍정 리뷰 예시: …, 부정 리뷰 예시: …”처럼 샘플 응답을 함께 제공한다면 언어 모델은 훨씬 더 구체적이고 정확한 판단을 내릴 수 있게 됩니다.

- p. 80


이렇듯 AI 이미지 생성 기술은 브랜딩과 마케팅 분야에 새로운 패러다임을 불러오고 있습니다. 중소기업이나 스타트업도 부담 없이 고품질의 비주얼 자산을 확보할 수 있게 되었고, 기업들은 한층 더 창의적이고 효율적인 방식으로 브랜드 스토리텔링에 나설 수 있게 되었죠. 더욱 섬세하게 타깃의 니즈를 반영한 비주얼 마케팅이 가능해진 것도 큰 변화입니다. AI가 빅데이터 분석을 통해 소비자 선호도를 예측하고 그에 맞는 이미지를 추천해 줄 수 있으니까요.

다만 이런 변화가 가져올 사회적 영향에 대해서도 깊이 생각해 볼 필요가 있습니다. 가령 무분별한 이미지 생성으로 인한 시각 공해나 저작권 침해 문제 같은 것들이 대두될 수 있습니다. 또 과도한 이미지 조작으로 인한 소비자 기만 등 윤리적 부작용도 경계해야 할 것 같습니다. 기술을 선한 방향으로 사용하고 그에 걸맞은 규범을 만들어가는 것, 기업과 소비자 모두의 몫이 아닐까 싶습니다.

- p. 163


AI로 그림을 그리고 음악을 만들고 글을 쓰는 시대. 벌써 우리 곁에 성큼 다가온 것 같은데요. 그런데 이렇게 AI가 만들어낸 창작물의 권리는 누구에게 귀속될까요? 학습에 사용된 데이터를 제공한 원작자, AI 모델을 설계한 개발자, 아니면 프롬프트를 입력한 사용자. 과연 누가 진정한 창작의 주체이며 정당한 권리자인지 말입니다. 이는 단순히 수익 배분의 문제를 넘어, 창작의 본질과 예술의 미래를 향한 중요한 화두라 할 수 있을 것 같습니다. 명쾌한 해답을 내기란 결코 쉽지 않겠지만, 그래도 지금
부터라도 함께 고민을 나누고 지혜를 모아가는 과정 자체가 의미있지 않을까 싶습니다.

먼저 원작자의 권리 문제부터 생각해 볼까요? 그간 사진이나 그림, 음원 등 방대한 양의 창작물 데이터가 AI 학습에 활용되어 왔습니다. 그런데 문제는 이 과정에서 원작자의 동의를 제대로 구하지 않거나 저작권료를 지급하지 않는 경우가 비일비재하다는 것입니다.

- p. 240

작가정보

저자(글) 김환

성균관대학교에서 경영학학사와 석사(MBA)학위를 취득한 후 같은 대학 일반대학원에서 기술경영학(MOT)공학박사과정을 수료했다. 더 나아가 서울과학기술대학교에서 정보통신미디어공학으로 박사학위를 마쳤다.

한양대학교와 성균관대학교에서 4차 산업혁명 기술과 생성 인공지능을 주제로 강의를 진행하며 최신 기술 동향을 학생들에게 소개하고, 실제 적용 가능한 지식을 전달하였다. 현재 서울사이버대학교 인공지능학과 교수이자 AI융합대학 AI크리에이터학과의 학과장으로 재직 중이며, 인공지능과 디지털 기술을 활용한 새로운 교육 방식을 개발하고자 연구에 매진하며 학생들을 이끌고 있다.

주요 연구 분야는 Digital Color, Digital Display, Digital Color Management, Unreal Engine, Neural Radiance Field 및 생성 인공지능을 통한 콘텐츠 제작에 중점을 두고 있다. 기술과 예술의 경계를 넘나들며 혁신적인 콘텐츠 생성 방법을 탐구하고 있다.

네이버 인플루언서 in.naver.com/color
유튜브 채널 www.youtube.com/profhowardkim
서울사이버대학교 인공지능학과 scuai.iscu.ac.kr
서울사이버대학교 AI크리에이터학과 creator.iscu.ac.kr