2020년대 가장 파괴적인 기술이 될 수 있는 생성 알고리즘

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생성 알고리즘: 이것이 2020년대 가장 파괴적인 기술이 될 수 있을까요?

컴퓨터로 생성된 콘텐츠는 너무 인간과 닮아서 감지하고 방향을 바꾸는 것이 불가능해지고 있습니다.

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퀀텀런 예측
2023년 ２월 21일

생성 알고리즘으로 인한 초기 딥페이크 스캔들에도 불구하고 이러한 인공 지능(AI) 기술은 여전히 미디어 기업에서 광고 대행사, 영화 스튜디오에 이르기까지 많은 산업에서 믿을 수 있는 콘텐츠를 만드는 데 사용하는 강력한 도구입니다. 일부 전문가들은 이러한 AI 알고리즘의 기능이 방대한 사무직 노동을 자동화하는 것은 말할 것도 없고 곧 대중을 왜곡하고 속일 가능성이 있기 때문에 생성 AI를 더 면밀히 모니터링해야 한다고 주장합니다.

생성 알고리즘 컨텍스트

최소한의 인간 개입으로 콘텐츠(텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 등 포함)를 생성할 수 있는 제너레이티브 AI 또는 알고리즘은 2010년대 이후 상당한 발전을 이루었습니다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)은 2020년에 출시되었으며 가장 발전된 신경망으로 간주됩니다. 사람이 쓰는 것과 거의 구별할 수 없는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 2022년 XNUMX월 OpenAI는 ChatGPT를 출시했습니다. 이 알고리즘은 사용자 프롬프트에 대한 자세한 응답을 제공하고 여러 도메인에서 명확한 답변을 제공하는 놀라운 기능으로 인해 상당한 소비자, 민간 부문 및 미디어 관심을 끌었습니다.

인기(및 악명)를 얻고 있는 또 다른 생성 AI 기술은 딥페이크입니다. 딥페이크 이면의 기술은 두 개의 알고리즘이 원본에 가까운 이미지를 생성하도록 서로 훈련시키는 GAN(Generative Adversarial Networks)을 활용합니다. 이 기술은 복잡하게 들릴 수 있지만 비교적 생산이 쉬워졌습니다. Faceswap 및 ZAO Deepswap과 같은 수많은 온라인 애플리케이션은 딥페이크 이미지, 오디오 및 비디오를 몇 분 안에(일부 애플리케이션에서는 즉시) 생성할 수 있습니다.

이러한 모든 생성 AI 도구는 초기에 기계 및 딥 러닝 기술을 발전시키기 위해 개발되었지만 비윤리적인 관행에도 사용되었습니다. 차세대 허위 정보 및 선전 캠페인은 이러한 도구를 사용하여 번성했습니다. 인공지능이 만든 기사, 동영상, 이미지 등 합성 매체는 가짜 뉴스의 홍수로 이어졌다. Deepfake 댓글 봇은 심지어 온라인에서 여성과 소수자를 괴롭히는 데 사용되었습니다.

파괴적 영향

제너레이티브 AI 시스템은 수많은 산업 분야에서 광범위한 애플리케이션을 빠르게 경험하고 있습니다. 컴퓨팅 기계 협회(Association for Computing Machinery)가 2022년에 발표한 연구에 따르면 Associated Press, Forbes, New York Times, Washington Post, ProPublica와 같은 주요 미디어 회사는 AI를 사용하여 처음부터 전체 기사를 생성합니다. 이 콘텐츠에는 범죄, 금융 시장, 정치, 스포츠 이벤트 및 외교 문제에 대한 보고가 포함됩니다.

Generative AI는 또한 사용자 및 회사 생성 콘텐츠에서 정부 기관이 작성한 보고서에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 대한 텍스트를 작성하는 동안 입력으로 더 자주 사용됩니다. AI가 텍스트를 작성할 때 일반적으로 관여도가 드러나지 않습니다. 일부에서는 오용 가능성을 감안할 때 AI 사용자가 활용에 대해 투명해야 한다고 주장했습니다. 실제로 이러한 유형의 공개는 2020년 알고리즘 정의 및 온라인 플랫폼 투명성 법안에서 제안한 대로 2021년대 후반에 법으로 제정될 가능성이 높습니다.

생성적 AI 공개가 필요한 또 다른 영역은 광고입니다. Journal of Advertising에 발표된 2021년 연구에 따르면 광고주는 데이터 분석 및 수정을 통해 생성된 "합성 광고"를 만들기 위해 많은 프로세스를 자동화하고 있습니다.

광고주는 종종 조작 전술을 사용하여 광고를 보다 개인화되고 합리적이거나 감성적으로 만들어 소비자가 제품을 구매하고 싶어하게 만듭니다. 광고 조작에는 리터칭, 메이크업, 조명/각도 등 광고에 대한 모든 변경이 포함됩니다. 그러나 디지털 조작 관행이 너무 심해져서 십대들 사이에서 비현실적인 미의 기준과 신체 이형증을 유발할 수 있습니다. 영국, 프랑스, 노르웨이와 같은 여러 국가에서는 광고주와 인플루언서가 자신의 콘텐츠가 조작되었는지 명시적으로 진술하도록 의무화했습니다.

생성 알고리즘의 의미

생성 알고리즘의 더 넓은 의미는 다음과 같습니다.

소프트웨어 엔지니어링, 변호사, 고객 서비스 담당자, 영업 담당자 등과 같은 수많은 사무직 직종은 가치가 낮은 업무 책임이 점점 더 자동화되는 것을 보게 될 것입니다. 이 자동화는 회사가 초과 고용할 필요성을 줄이면서 일반 근로자의 생산성을 향상시킬 것입니다. 결과적으로 더 많은 회사(특히 규모가 작거나 유명하지 않은 회사)는 인구 증가로 인해 전 세계 노동력이 줄어들고 있는 중요한 시기에 숙련된 전문가를 이용할 수 있게 될 것입니다.
의견 조각 및 사고 리더십 기사를 대필하는 데 사용되는 생성 AI.
동일한 이야기의 다른 각도가 동시에 작성되는 디지털 버전 관리를 간소화하기 위해 생성 AI의 사용이 증가했습니다.
광고와 영화에서 딥페이크 콘텐츠를 사용하여 배우의 나이를 줄이거나 사망한 배우를 되살립니다.
딥페이크 앱과 기술은 점점 더 접근이 용이하고 저렴해지면서 더 많은 사람들이 선전과 허위 정보에 참여할 수 있게 되었습니다.
기업이 AI로 생성된 콘텐츠, 페르소나, 작가, 유명인 및 인플루언서의 사용을 공개하도록 요구하는 국가가 더 많아졌습니다.