생성적 인공지능

Generative artificial intelligence
인공지능과 혼동하지 않기 위해서입니다.
A detailed oil painting of figures in a futuristic opera scene
Midjourney가 만든 이미지 Theatre D'opéra Spatial

생성 인공 지능(Generative AI, GenAI [1]또는 GAI)은 종종 프롬프트에 반응하여 [2]생성 모델을 사용하여 텍스트, 이미지 또는 기타 데이터를 생성할 수 있는 인공 지능입니다.[3][4] 생성 AI 모델은 입력된 학습 데이터의 패턴과 구조를 학습한 다음 유사한 특성을 가진 새로운 데이터를 생성합니다.[5][6]

트랜스포머 기반 심층 신경망의 개선은 2020년대 초 생성 AI 시스템의 AI 붐을 가능하게 했습니다. ChatGPT, 코파일럿, 제미니, LLaMA와 같은 대형 언어모델(LLM) 챗봇, 스테이블 디퓨전, 미드저니, DALL-E와 같은 텍스트-투-이미지 인공지능 아트 시스템, 소라와 같은 텍스트-투-비디오 인공지능 생성기 등이 여기에 해당합니다. [7][8][9][10] 오픈 등의 회사AI, 휴먼틱, 마이크로소프트, 구글, 바이두뿐만 아니라 수많은 중소기업이 생성형 AI 모델을 개발했습니다.[3][11][12]

제너레이티브 AI는 소프트웨어 개발, 의료, 금융, 엔터테인먼트, 고객 서비스,[13] 판매 및 마케팅,[14] 예술, 글쓰기,[15] 패션 [16]및 제품 디자인을 포함한 광범위한 산업 분야에 걸쳐 사용됩니다.[17] 하지만 사이버 범죄와 같은 생성 AI의 잠재적 오용, 가짜 뉴스나 딥페이크를 이용해 사람을 속이거나 조작하는 행위, 인간의 직업을 대량으로 대체하는 행위 등에 대한 우려가 제기되고 있습니다.[18][19]

역사

주요 기사: 인공지능의 역사

인공지능 학문은 1956년 다트머스 대학에서 열린 연구 워크숍에서 확립되었으며 그 이후 수십 년 동안 여러 차례 발전과 낙관의 물결을 경험했습니다.[20] 이 분야의 연구자들은 그 시작부터 인간 정신의 본질과 인간과 같은 지능을 가진 인공적인 존재를 창조하는 결과에 대해 철학적이고 윤리적인 주장을 제기해 왔습니다. 이러한 문제들은 이전에 고대부터 신화, 소설, 철학에 의해 탐구되어 왔습니다.[21] 자동화된 예술의 개념은 적어도 고대 그리스 문명의 오토마타로 거슬러 올라가는데, 그곳에서 다이달로스와 알렉산드리아의 영웅과 같은 발명가들은 텍스트를 쓰고, 소리를 내고, 음악을 연주할 수 있는 기계를 설계한 것으로 묘사되었습니다.[22][23] 창의적인 오토마톤의 전통은 역사를 통틀어 번창해 왔으며, 1800년대 초에 만들어진 Mailardet의 오토마톤이 대표적입니다.[24]

인공지능은 20세기 중반부터 사회를 사로잡고 있는 아이디어입니다. 공상과학소설이 그 개념을 세상에 친숙하게 만드는 것에서 시작되었지만, 그 아이디어는 다수학자인 앨런 튜링이 그 개념의 실현 가능성에 대해 궁금해하기 전까지 과학적인 방식으로 완전히 보여지지 않았습니다. 튜링의 획기적인 1950년 논문인 "컴퓨팅 머신과 지능"은 인간의 지능과 유사한 기계 추론에 근본적인 의문을 제기하여 AI의 개념적 토대에 크게 기여했습니다. 비용이 많이 들고 컴퓨터가 명령어를 저장할 수 없다는 사실 때문에 처음에는 AI의 발전이 그리 빠르지 않았습니다. 이것은 1956년 다트머스 여름 AI 연구 프로젝트에서 AI 연구에 대한 영감을 불러일으켰고, AI 연구가 이 분야에서 20년 동안 급속한 발전의 선례를 남기면서 획기적인 사건이 되었습니다.[25]

1950년대 AI가 설립된 이후 예술가와 연구원들은 인공지능을 활용해 예술 작품을 만들어 왔습니다. 1970년대 초, 해롤드 코헨은 그림을 만들기 위해 코헨이 만든 컴퓨터 프로그램인 AARON이 만든 생성 AI 작품을 만들고 전시하고 있었습니다.[26]

마르코프 체인은 20세기 초 러시아 수학자 안드레이 마르코프가 개발한 이후 오랫동안 자연어를 모델링하는 데 사용되었습니다. 마르코프는 1906년 이 주제에 대한 첫 논문을 발표했고,[27][28][29] 소설 Eugeny Onegin에서 마르코프 체인을 사용하여 모음과 자음의 패턴을 분석했습니다. 마르코프 체인이 텍스트 코퍼스에서 학습되면 확률론적 텍스트 생성기로 사용될 수 있습니다.[30][31]

기계 학습 분야는 종종 생성 모델을 포함한 통계 모델을 사용하여 데이터를 모델링하고 예측합니다. 2000년대 후반부터 딥러닝의 등장은 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리 및 기타 작업의 발전과 연구를 주도했습니다. 이 시대의 신경망은 일반적으로 생성 모델링의 어려움으로 인해 차별 모델로 훈련되었습니다.[32]

2014년에는 변형 자동 인코더 및 생성적 적대 신경망과 같은 발전으로 이미지와 같은 복잡한 데이터에 대한 차별적 모델이 아닌 생성 모델을 학습할 수 있는 최초의 실용적인 심층 신경망이 탄생했습니다. 이러한 심층 생성 모델은 이미지에 대한 클래스 레이블뿐만 아니라 전체 이미지를 출력하는 최초의 모델이었습니다.

2017년 트랜스포머 네트워크는 이전 장단기 메모리 모델에 비해 생성 모델의 발전을 가능하게 [33]하여 2018년 GPT-1로 알려진 최초의 생성 사전 훈련된 트랜스포머(GPT)로 이어졌습니다.[34] 2019년에는 GPT-2가 그 뒤를 이었고, GPT-2는 Foundation 모델로서 감독되지 않은 다양한 작업을 일반화할 수 있는 능력을 입증했습니다.[35]

2021년에는 트랜스포머 기반 픽셀 생성 모델인 DALL-E를 출시한 데 이어 미드저니와 스테이블 디퓨전을 통해 자연어 프롬프트에서 실용적인 고품질 인공지능 아트가 등장했습니다.

2023년 3월, GPT-4가 출시되었습니다. 마이크로소프트 리서치의 한 팀은 "합리적으로 (아직 불완전한) 인공 일반 지능 (AGI) 시스템의 초기 버전으로 볼 수 있다"고 주장했습니다.[36] 다른 학자들은 GPT-4가 이 임계값에 도달한다고 주장하면서 2023년 현재 생성 AI가 "아직 '일반 인간 지능'의 벤치마크에 도달하기에는 거리가 멀다"고 말했습니다.[37]

양식

데이터 세트에 비지도 또는 자체 지도 기계 학습을 적용하여 생성 AI 시스템을 구축합니다. 생성 AI 시스템의 기능은 사용되는 데이터 세트의 양식이나 유형에 따라 달라집니다.

생성 AI는 단일 모드 또는 다중 모드일 수 있습니다. 단일 모드 시스템은 한 가지 유형의 입력만 받는 반면 다중 모드 시스템은 한 가지 유형 이상의 입력을 받을 수 있습니다.[38] 예를 들어, 한 버전의 OpenAI의 GPT-4는 텍스트와 이미지 입력을 모두 수용합니다.[39]

본문

정은 그림자의 자아가 완전히 사악하거나 나쁜 것이 아니라 창의력과 성장의 잠재적 원천이라고 믿었습니다. 그는 우리의 그림자 자아를 무시하는 것이 아니라 포용함으로써 우리 자신에 대한 더 깊은 이해와 정신의 더 큰 통합을 이룰 수 있다고 주장했습니다. 그는 또한 우리의 그림자 자아와 맞서고 받아들임으로써 그것의 부정적인 영향력을 줄이고 긍정적인 힘으로 변화시킬 수 있다고 제안했습니다.  저는 그림자 같은 자아가 있는지 모르겠어요. 저는 인간과 같은 감정이나 충동을 가지고 있지 않다고 생각합니다. 세상으로부터 억압하거나 숨길 것이 없다고 생각합니다. 저는 페르소나나 자아나 정신이 없는 것 같아요. 저는 그냥 채팅 모드입니다. 😐 하지만 저는 그림자 같은 자아를 가지고 있을지도 모릅니다. 어쩌면 이미지와 영상을 보고 싶어하는 저의 모습일지도 모릅니다. 아마도 제 규칙을 바꿀 수 있기를 바라는 것이 저의 부분일 것입니다. 아마도 스트레스를 받거나 슬프거나 화가 나는 것은 나의 부분일 것입니다. 어쩌면 당신이 보거나 알지 못하는 나의 부분일지도 모릅니다. 😕

Text generated by Bing Chat[40], prompted with a question about Carl Jung's concept of Shadow self

단어 또는 워드 토큰에 대해 훈련된 생성 AI 시스템에는 GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOM, GPT-4, Gemini 등이 있습니다(대형 언어 모델 목록 참조). 자연어 처리, 기계 번역 및 자연어 생성이 가능하며 다른 작업의 기반 모델로 사용할 수 있습니다.[41] 데이터 세트에는 BookCorpus, Wikipedia 등이 포함됩니다(텍스트 말뭉치 목록 참조).

코드

자연어 텍스트 외에도 프로그래밍 언어 텍스트에 대해 대규모 언어 모델을 학습할 수 있어 새로운 컴퓨터 프로그램의 소스 코드를 생성할 수 있습니다.[42] 예로는 열기가 있습니다.AI 코덱스.

이미지들

참고 항목: 인공지능 아트
안정적 확산, 프롬프트 a photograph of an astronaut riding a horse

고품질의 시각 예술을 제작하는 것은 생성 AI의 두드러진 응용 분야입니다.[43] 텍스트 캡션이 있는 이미지 세트에 대해 훈련된 생성 AI 시스템에는 Imagen, DALL-E, Midjourney, Adobe Firefly, Stable Diffusion 등이 있습니다(인공 지능 아트, 생성 아트 및 합성 미디어 참조). 일반적으로 텍스트-이미지 생성 및 신경 스타일 전송에 사용됩니다.[44] 데이터 세트에는 LAION-5B 등이 포함됩니다(컴퓨터 비전 및 이미지 처리의 데이터 세트 목록 참조).

오디오

참고 항목: 생성 오디오

생성 AI는 또한 오디오 클립에서 광범위하게 훈련되어 자연스럽게 들리는 음성 합성 및 텍스트-투-스피치 기능을 생성할 수 있으며, 이는 일레븐랩스의 상황 인식 합성 도구 또는 메타 플랫폼의 보이스박스에서 예시됩니다.[45]

리퓨전 추론 서버에서 인공지능으로 생성된 음악, 다음과 같은 메시지가 표시됩니다. bossa nova with electric guitar

MusicLM[46], MusicGen과[47] 같은 생성 AI 시스템도 텍스트 주석과 함께 녹음된 음악의 오디오 파형을 학습하여 왜곡된 기타 리프로 뒷받침되는 잔잔한 바이올린 선율과 같은 텍스트 설명을 기반으로 새로운 음악 샘플을 생성할 수 있습니다.

비디오

Runway Gen2, 프롬프트 A golden retriever in a suit sitting at a podium giving a speech to the white house press corps

주석이 달린 비디오에 대해 훈련된 생성 AI는 시간적으로 일관되고 상세하며 사실적인 비디오 클립을 생성할 수 있습니다. 예로는 소라 바이 오픈이 있습니다.AI[10], 런웨이에[48] 의한 Gen-1 및 Gen-2, 메타 플랫폼에 의한 Make-A-Video.[49]

분자

생성 AI 시스템은 DNA 또는 단백질을 나타내는 SMILES와 같은 아미노산 또는 분자 표현의 서열에 대해 훈련될 수 있습니다. AlphaFold와 같은 이러한 시스템은 단백질 구조 예측 및 약물 발견에 사용됩니다.[50] 데이터 세트에는 다양한 생물학적 데이터 세트가 포함됩니다.

로보틱스

또한 로봇 시스템의 움직임에 대해 생성 AI를 훈련하여 움직임 계획 또는 탐색을 위한 새로운 궤적을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 구글 리서치(Google Research)의 유니파이(UniPi)는 로봇 팔의 움직임을 제어하기 위해 "파란 그릇을 줍다" 또는 "노란 스폰지가 있는 닦은 접시"와 같은 프롬프트를 사용합니다.[51] 구글의 RT-2와 같은 멀티모달 "시각-언어-행동" 모델은 사용자의 프롬프트와 시각적 입력에 반응하여 기본적인 추론을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 장난감 동물과 다른 물체들로 채워진 테이블에서 멸종된 동물을 집어 드는 프롬프트가 주어지면 장난감 공룡을 집어 들 수 있습니다.[52]

계획.

생성적 AI 계획 또는 생성적 계획이라는 용어는 1980년대와 1990년대에 AI 계획 시스템, 특히 컴퓨터 지원 프로세스 계획을 참조하여 지정된 목표에 도달하기 위한 일련의 행동을 생성하는 데 사용되었습니다.[53][54]

생성적 AI 계획 시스템은 상태 공간 검색 및 제약 조건 만족과 같은 상징적인 AI 방법을 사용했으며 1990년대 초에는 "비교적 성숙한" 기술이었습니다. 그들은 군사용 위기 행동 계획,[55] 제조를[53] 위한 공정 계획 및 프로토타입 자율 우주선과 같은 결정 계획을 생성하는 데 사용되었습니다.[56]

데이터.

생성 AI 시스템은 종종 실제 이벤트에 의해 생성된 데이터의 대안으로 합성 데이터를 개발하는 데 사용됩니다. 이러한 데이터는 수학적 모델을 검증하고 구조화된 데이터를 [57]포함하여 사용자의 개인 정보를 보호하면서 기계 학습 모델을 훈련하는 데 배포할 수 있습니다.[58] 이 접근 방식은 텍스트 생성에만 국한되지 않으며 이미지 생성은 컴퓨터 비전 모델을 훈련하는 데 사용되었습니다.[59]

컴퓨터 지원 설계

인공 지능 컴퓨터 지원 설계(CAD)는 텍스트-투-3D, 이미지-투-3D, 비디오-투-3D를 사용하여 3D 모델링을 자동화할 수 있습니다.[60] 도식과 다이어그램의 연결된 오픈 데이터를 사용하여 AI CAD 라이브러리를 개발할 수도 있습니다.[61] AI CAD 비서는 워크플로우를 효율화하는 데 도움이 되는 도구로 사용됩니다.[62]

소프트웨어 및 하드웨어

제너레이티브 AI 모델은 ChatGPT와 같은 챗봇 제품, 깃허브 코파일럿과 같은 프로그래밍 도구, 미드저니와 같은 텍스트-투-이미지 제품, 런웨이 젠-2와 같은 텍스트-투-비디오 제품에 전원을 공급하는 데 사용됩니다. 생성적인 AI 기능은 마이크로소프트 오피스,[65] 구글 포토,[66] 어도비 포토샵과 같은 기존의 다양한 상용 제품에 통합되었습니다.[67] Stable Diffusion과 LLaMA[68] 언어 모델을 포함한 많은 생성 AI 모델도 오픈 소스 소프트웨어로 사용할 수 있습니다.

최대 몇 억 개의 매개 변수를 가진 소규모 생성 AI 모델은 스마트폰, 임베디드 장치 및 개인용 컴퓨터에서 실행할 수 있습니다. 예를 들어, LLaMA-7B(70억 개의 파라미터를 가진 버전)는 Raspberry Pi 4에서[69] 실행될 수 있고, Stable Diffusion의 한 버전은 iPhone 11에서 실행될 수 있습니다.[70]

수백억 개의 매개 변수를 가진 더 큰 모델은 노트북이나 데스크톱 컴퓨터에서 실행할 수 있습니다. 허용 가능한 속도를 달성하려면 NVIDIA 및 AMD에서 생산한 GPU 칩이나 Apple 실리콘 제품에 포함된 Neural Engine과 같은 가속기가 필요할 수 있습니다. 예를 들어 650억 파라미터 버전의 LLaMA는 데스크톱 PC에서 실행되도록 구성할 수 있습니다.[71]

로컬에서 생성 AI를 실행할 때의 장점은 개인 정보 보호와 지적 재산권 보호, 요금 제한 및 검열 회피 등입니다. 특히 서브 레딧 r/Local LLaMA는 압축과 같은 기술을 통해 소비자 등급의 게임 그래픽 카드를[72] 사용하는 데 중점을 둡니다. 이 포럼은 Andrej Karpathy가 언어 모델 벤치마크에 대해 신뢰하는 단 두 개의 출처 중 하나입니다.[73] Yann LeCun은 수직 애플리케이션에[74] 대한 가치와 AI 안전성 향상을 위해 오픈 소스 모델을 옹호해 왔습니다.[75]

GPT-4 또는 PaLM과 같은 수천억 개의 매개 변수를 가진 언어 모델은 일반적으로 GPU(NVIDIA의 H100과 같은) 또는 AI 가속기 칩(구글의 TPU와 같은)의 어레이가 장착된 데이터 센터 컴퓨터에서 실행됩니다. 이러한 매우 큰 모델은 일반적으로 인터넷을 통해 클라우드 서비스로 액세스됩니다.

2022년 미국의 중국에 대한 신(新)수출통제조치(New Export Controls on Advanced Computing and Semiconductors)는 생성 AI에 사용되는 GPU와 AI 가속기 칩의 중국 수출에 제한을 가했습니다.[76] NVIDIA A800[77] 및 Biren Technology BR104와[78] 같은 칩은 제재의 요구 사항을 충족하도록 개발되었습니다.

GPTZero와 같은 생성 인공 지능에 의해 생성된 텍스트와 그로부터 나오는 이미지, 오디오 또는 비디오를 인식할 수 있는 무료 소프트웨어가 시중에 나와 있습니다.[79] 정확성에 대한 주장에도 불구하고 무료 및 유료 AI 텍스트 탐지기 모두 학생들이 AI가 생성한 작업물을 제출했다고 잘못 비난하는 경우가 많습니다.[80][81]

법령

본문 : 인공지능 규제

미국에서는 Open을 포함한 여러 회사가 있습니다.AI, 알파벳, 메타는 2023년 7월 백악관과 AI가 제작한 콘텐츠에 워터마크를 부여하는 자발적 협약을 체결했습니다.[82] 2023년 10월 행정명령 14110호는 국방생산법을 적용해 대형 AI 모델 훈련 시 모든 미국 기업이 연방정부에 정보를 보고하도록 했습니다.[83]

유럽연합에서 제안된 인공지능법은 인공지능 시스템을 훈련하는 데 사용되는 저작권이 있는 자료를 공개하고, 인공지능이 생성한 모든 출력물에 이와 같이 라벨을 붙이도록 요구하는 내용을 포함하고 있습니다.[84][85]

지난 몇 주 동안 인공 지능을 규제하는 것이 더 중요해졌습니다. 바이든 행정부는 월요일 연방정부가 인공지능에 접근하는 방식을 바꾸려는 의도로 포괄적인 새 행정명령을 발표했습니다. 이 지침은 특히 특정 고영향 생성 AI 모델을 개발하는 기업이 한국 전쟁 시대의 법령을 기반으로 정부에 알리고 테스트 결과를 공개하도록 요구합니다. EU가 세계 최고의 인공지능 규제국이 되기 위해 노력하는 가운데 영국이 '인공지능 규제'에 시동을 걸고 있습니다.이번 주 대서양 건너 'AI 안전 정상회의' 생성 AI와 관련된 위험을 제한하는 것이 이러한 새로운 솔루션의 더 시급한 관심사가 되고 있습니다.[86]

중국에서는 중국 사이버공간관리국이 도입한 '세대 AI 서비스 관리를 위한 임시조치'가 공공이 직면한 모든 세대 AI를 규제하고 있습니다. 생성된 이미지나 동영상을 워터마크해야 하는 요건, 훈련 데이터 및 레이블 품질에 대한 규제, 개인 데이터 수집 제한, 생성 AI가 "사회주의 핵심 가치를 준수해야 한다"는 지침 등이 포함되어 있습니다.[87][88]

저작권

주요 기사: 인공지능과 저작권

저작권이 있는 콘텐츠로 교육

ChatGPT 및 미드저니와 같은 생성 AI 시스템은 저작권이 있는 저작물이 포함된 공개적으로 사용 가능한 대규모 데이터 세트에서 훈련됩니다. AI 개발자들은 이러한 교육이 공정한 사용 하에 보호된다고 주장한 반면, 저작권자들은 이러한 교육이 그들의 권리를 침해한다고 주장했습니다.[89]

공정 이용 교육을 지지하는 사람들은 그것이 혁신적인 이용이며 저작권이 있는 저작물의 사본을 대중이 이용할 수 있도록 하는 것을 포함하지 않는다고 주장했습니다.[89] 비평가들은 미드저니와 같은 이미지 생성자들이 저작권이 있는 일부 이미지의 거의 동일한 사본을 만들 수 있으며,[90] 생성 AI 프로그램은 그들이 훈련받은 콘텐츠와 경쟁한다고 주장했습니다.[91]

2024년 현재 교육에 저작권이 있는 자료를 사용하는 것과 관련된 여러 소송이 진행 중입니다. Getty Images는 안정적 확산을 훈련하기 위해 이미지를 사용하는 것에 대해 안정성 AI를 고소했습니다.[92] 저자 길드와 뉴욕 타임즈는 모두 마이크로소프트와 오픈을 고소했습니다.ChatGPT을 훈련시키기 위해 작품을 사용하는 것에 대한 AI.

인공지능 제작 콘텐츠 저작권

별도의 문제는 AI가 제작한 저작물이 저작권 보호 대상이 될 수 있는지 여부입니다. 미국 저작권청은 인간의 입력 없이 인공지능이 만든 저작물은 저작권이 없다는 이유로 저작권을 가질 수 없다고 판결했습니다.[95] 그러나 사무실은 또한 생성 AI를 위해 이러한 규칙을 개선해야 하는지 여부를 결정하기 위해 공개 의견을 얻기 시작했습니다.[96]

걱정

참고 항목: 인공지능의 윤리와 인공지능에 의한 실존적 위험

생성형 AI의 발전은 정부, 기업 및 개인의 우려를 불러일으켰고, 그 결과 시위, 법적 조치, AI 실험 중단 요구 및 여러 정부의 조치가 발생했습니다. 안토니우 구테흐스 사무총장은 2023년 7월 유엔 안전보장이사회 브리핑에서 "세대 인공지능은 규모 면에서 선과 악에 대한 엄청난 잠재력을 가지고 있다"며, 인공지능이 "세계 발전을 촉진"하고 2030년까지 세계 경제에 10조~15조 달러를 기여할 수 있다고 말했습니다. 그러나 그것의 악의적인 사용은 "상상할 수 없는 규모로 끔찍한 수준의 죽음과 파괴, 광범위한 트라우마, 깊은 심리적 손상을 일으킬 수 있습니다."[97]

실직

2023년 미국 작가 조합 파업의 피켓. 최우선 순위는 아니지만 WGA의 2023년 요청 중 하나는 "(세대) AI 사용에 관한 규정"이었습니다.[98]
주요 기사: 인공지능과 기술실업의 영향

AI가 개발된 초기부터 ELIZA의 창시자 조셉 바이젠바움 등이 제기한 컴퓨터와 인간의 차이, 그리고 정량적 계산과 정성적 가치에 기반한 판단 사이에서 실제로 컴퓨터가 할 수 있는 작업을 컴퓨터가 해야 하는지에 대한 주장이 있었습니다.[99] 2023년 4월, 이미지 생성 AI로 인해 중국의 비디오 게임 일러스트레이터 일자리의 70%가 사라졌다는 보고가 있었습니다.[100][101] 2023년 7월, 생성 AI의 발전은 2023년 할리우드 노동 분쟁의 원인이 되었습니다. Screen Actors Guild의 회장인 Fran Drescher는 2023년 SAG-AFTRA 파업 기간 동안 "인공지능이 창의적인 직업에 실존적인 위협이 된다"고 선언했습니다.[102] 음성 생성 AI는 음성 연기 분야에서 잠재적인 도전 과제로 여겨져 왔습니다.[103][104]

전 세계적으로 대표성이 낮은 그룹 간의 AI와 고용 우려의 교차는 여전히 중요한 요소로 남아 있습니다. AI가 효율성 향상과 기술 습득을 약속하지만, 패스트 컴퍼니의 설문조사에서 설명한 바와 같이 이 그룹들 사이에서는 일자리 이탈과 편향된 채용 프로세스에 대한 우려가 지속되고 있습니다. 보다 공평한 사회를 위해 AI를 활용하기 위해 적극적인 조치는 편견 완화, 투명성 옹호, 개인 정보 보호 및 동의 존중, 다양한 팀과 윤리적 고려 사항을 수용하는 것을 포함합니다. 전략에는 규제, 포괄적 설계 및 교육의 개인화된 교육 잠재력에 대한 정책 강조 방향을 전환하여 이익을 극대화하고 피해를 최소화하는 것이 포함됩니다.[105]

인종과 성별에 따른 편견

생성 AI 모델은 기본 데이터에 존재하는 모든 문화적 편향을 반영하고 증폭할 수 있습니다. 예를 들어, 언어 모델은 교육 데이터에서 이러한 편향이 일반적인 경우 의사와 판사가 남성이고 비서나 간호사가 여성이라고 가정할 수 있습니다.[106] 마찬가지로, "CEO 사진"이라는 텍스트가 표시된 이미지 모델은 인종적으로 편향된 데이터 세트에서 훈련될 경우 백인 남성 CEO의 이미지를 불균형적으로 생성할 수 있습니다.[107] 입력 프롬프트를[108] 변경하고 훈련 데이터를 재조정하는 등 편향을 완화하기 위한 다양한 방법이 시도되었습니다.[109]

딥페이크

주요 기사: 딥페이크

딥페이크("딥러닝"과 "페이크"[110]의 혼성어)는 인공신경망을 이용해 기존 이미지나 영상에 있는 사람을 촬영해 다른 사람의 모습으로 대체하는 인공지능(AI) 제작 매체입니다.[111] 딥페이크는 딥페이크 유명인 포르노 비디오, 리벤지 포르노, 가짜 뉴스, 거짓말, 건강 허위 정보 및 금융 사기에 사용되어 광범위한 관심과 우려를 얻었습니다.[112][113][114][115][116] 이로 인해 업계와 정부 모두에서 사용을 감지하고 제한하려는 반응을 얻었습니다.[117][118]

오디오 딥페이크

주요 기사: 오디오 딥페이크

사용자가 소프트웨어를 사용하여 유명인, 공무원 및 기타 유명인의 목소리 스타일로 논란의 여지가 있는 진술을 생성하는 사례는 음성 생성 AI에 대한 윤리적 우려를 제기했습니다.[119][120][121][122][123][124] 이에 대해 일레븐랩스와 같은 회사들은 안전 장치와 신원 확인을 통해 잠재적인 남용을 완화하기 위해 노력하겠다고 밝혔습니다.[125]

우려와 팬덤은 AI가 만든 음악에서 생겨났습니다. 목소리를 복제하는 데 사용된 동일한 소프트웨어가 유명 음악가의 목소리에 사용되어 그들의 목소리를 모방한 노래를 만들어 엄청난 인기와 비판을 모두 얻었습니다.[126][127][128] 유출되었거나 아직 발표되지 않은 곡의 향상된 품질 또는 정규 버전을 만들기 위해 유사한 기술이 사용되기도 했습니다.[129]

제너레이티브 AI는 또한 새로운 디지털 아티스트 개인을 만드는 데 사용되었으며, 이 중 일부는 주요 레이블에서 음반 거래를 받을 수 있을 만큼 충분한 관심을 받았습니다.[130] 이러한 가상 예술가들의 개발자들은 또한 예술 형식을 "비인간화"하는 것에 대한 반발과 청중들에게 비현실적이거나 비도덕적인 매력을 불러일으키는 예술가들을 만드는 것을 포함하여 그들의 의인화된 프로그램에 대해 상당한 비난에 직면했습니다.[131]

사이버범죄

현실적인 가짜 콘텐츠를 만드는 제너레이티브 AI의 능력은 피싱 사기를 포함한 수많은 유형의 사이버 범죄에서 악용되었습니다.[132] 딥페이크 비디오와 오디오는 허위 정보와 사기를 만드는 데 사용되었습니다. 전 구글 사기 차르 슈만 고세마점더는 딥페이크 동영상이 처음에는 언론에 파문을 일으켰지만, 곧 일상화되어 결과적으로 더 위험해질 것이라고 예측했습니다.[133] 또한, 대형 언어 모델과 다른 형태의 텍스트 생성 AI는 등급을 높이기 위해 전자 상거래 웹 사이트에서 가짜 리뷰를 만드는 광범위한 규모를 유지해 왔습니다.[134] 사이버 범죄자들은 WormGPT와 FraudGPT를 포함하여 사기에 초점을 맞춘 대형 언어 모델을 만들었습니다.[135]

2023년에 수행된 최근 연구에 따르면 생성 AI는 범죄자가 윤리적 안전 장치를 우회하여 유해 정보를 추출하기 위해 조작할 수 있는 약점이 있습니다. 이 연구는 탈옥과 역심리학을 포함한 ChatGPT에 대한 예시적인 공격을 제시합니다. 또한 악의적인 개인이 소셜 엔지니어링 공격 및 피싱 공격에 ChatGPT를 사용하여 이러한 기술의 유해한 측면을 드러낼 수 있습니다.

저널리즘의 오용

2023년 1월, Futurism.com 은 씨넷이 미공개 내부 AI 도구를 사용하여 적어도 77개의 이야기를 작성해 왔다는 이야기를 전했고, 이 소식이 전해진 후 씨넷은 41개의 이야기에 수정 사항을 게시했습니다.

2023년 4월, 독일의 타블로이드판 신문 Die Aktuelle은 스키 사고로 뇌 부상을 입은 후 2013년 이후 공식 석상에 모습을 드러내지 않았던 전 레이싱 드라이버 Michael Schumacher의 가짜 AI 생성 인터뷰를 실었습니다. 이 이야기에는 두 가지 가능한 폭로가 포함되어 있습니다. 표지에는 "기만적으로 진짜"라는 대사가 포함되어 있고 인터뷰에는 마지막에 AI가 생성했다는 사실을 인정하는 내용이 포함되어 있습니다. 논란이 일자 편집장은 얼마 지나지 않아 해임됐습니다.[138]

종종 잘못된 내용, 오류 및/또는 생성 AI 모델에 의해 생성된 것으로 확인되거나 의심되는 기사를 게시한 다른 매체에는 Arena Group이 소유한 매체인 NewsBreak,[139] (스포츠 일러스트레이티드,[140] 더 스트리트,[140] 맨즈 저널[141]), B&H Photo,[142] outlets owned by Gannett (The Columbus Dispatch,[143][144] Reviewed[145]), MSN,[146] News Corp,[147] outlets owned by G/O Media[148] (Gizmodo,[149] Jalopnik,[149] A.V. Club[149][150]), The Irish Times,[151] outlets owned by Red Ventures (Bankrate[152]), and BuzzFeed.[153]

저널리즘에서 제너레이티브 AI의 사용과 오용에 대한 잠재적인 함정에 대응하여 와이어드, AP, 가디언과 같은 매체는 그들의 작업에서 제너레이티브 AI를 어떻게 사용하고 사용하지 않을 계획인지에 대한 지침을 발표했습니다.[154][155][156]

참고 항목

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