[컴퓨터 과학, CS] 🤖 생성형 AI란? (Generative AI)

 

**"새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능"**을 말해.

단순히 판단하거나 예측하는 게 아니라,
글, 그림, 음악, 영상, 코드 등 '새로운 결과물'을 창조하는 AI야.

---

✅ 한 줄 요약

생성형 AI는 기존 데이터를 학습한 후,
그 패턴을 바탕으로 완전히 새로운 결과물을 만들어내는 인공지능이다.

---

1️⃣ 생성형 AI의 대표적인 예시

콘텐츠	종류생성형 AI 예
📄 텍스트	ChatGPT (에세이, 이메일, 시나리오 등 생성)
🎨 이미지	DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion
🎼 음악	Jukebox, Amper, Suno
🎥 영상	Runway, Sora (OpenAI)
💻 코드	GitHub Copilot, CodeWhisperer
👤 목소리	ElevenLabs, TTS AI (Text to Speech)

---

2️⃣ 생성형 AI의 핵심 기술

📚 딥러닝	인공 신경망을 활용해 데이터에서 패턴을 학습
🧠 언어 모델 (LLM)	GPT, BERT 등 자연어를 이해하고 생성
🎨 딥 생성 모델	GAN, VAE, Diffusion 모델 등 이미지/음성 생성
📊 사전학습 → 파인튜닝	대량의 데이터로 미리 학습한 뒤, 특정 목적에 맞게 조정

---

3️⃣ 생성형 AI는 어떻게 작동할까?

예: 텍스트 생성 (ChatGPT처럼)

1. 수많은 책, 웹, 문서를 학습
2. 단어들의 패턴과 의미 관계를 이해
3. 질문을 입력하면, 그에 가장 그럴듯한 답변을 예측해서 생성

→ “다음에 어떤 단어가 올 확률이 높을까?” 를 반복해서 결정하는 구조야.

---

4️⃣ 생성형 AI의 장점과 활용 분야

✍ 콘텐츠 제작	블로그 글, 시나리오, 마케팅 카피 자동 생성
🎨 디자인/예술	로고, 일러스트, 콘셉트 아트 생성
💬 고객 응대	챗봇, 상담 자동화
📈 비즈니스 분석	요약, 보고서 자동화
🧑‍💻 개발	코드 작성, 디버깅 보조
📚 교육	개인 맞춤 튜터, 연습 문제 자동 생성

---

5️⃣ 생성형 AI의 단점과 윤리적 이슈

❌ 허위 정보	사실처럼 보이지만 틀린 내용을 생성할 수 있음 (hallucination)
🎭 저작권	학습 데이터에 포함된 기존 작품의 모방 논란
🧠 조작 위험	딥페이크, AI 음성 위조 등 악용 가능성
🤖 인간 일자리 대체	반복적 작업이 자동화될 가능성 존재

---

6️⃣ 생성형 AI vs 전통적 AI

항목	생성형 AI	전통적 AI
목적	새로운 콘텐츠 생성	분류, 예측, 추천
결과	텍스트, 이미지 등 생성	숫자나 선택지 출력
기술	GPT, GAN, Diffusion	결정 트리, 회귀, SVM 등

---

🎯 최종 정리

생성형 AI는 ‘데이터를 기반으로 새로운 것을 만드는’ 똑똑한 창작 도구이고,
우리가 말하거나 그리는 것처럼 텍스트, 이미지, 음악, 영상 등을 만들어
교육, 마케팅, 예술, 개발 등 수많은 분야에 변화를 일으키고 있어.**