# 21. 생성형 AI - 이미지 생성에 대한 고찰

gpt4o에서 이미지 생성 관련 업데이트 이후 사람들의 열기가 뜨겁다.

크게 보자면, sora의 기술이 chat gpt와 연동이 되고, 한국어 인식 문제를 크게 개선한 느낌? 이었다.

솔직한 감정으로는 새로운 것은 아니었다.

그저 오 조금 더 편리해졌다? 였다.

생성형 AI의 시장 근접이 일어날수록 대두되는 키워드가 있다.

## "대체" 한다는 표현.

시장 관점으로 보면 "대체성"에 대한 이야기는 Market Share에서의 논지라고 생각한다.

Share의 비중에서 AI가 끼어들어오는 것은 필수불가결이 되었다.

반면, Market Pie를 이야기하는 사람은 적다.

AI가 시장의 활성화를 촉진시킴으로써 시장의 크기 자체가 커질 수 있다는 것에 대해서는

논하지 않는다.

이는 Prospect Theory와 연관이 있는데, 사람들의 행동원리에는 loss(잃는 것)에 대해

더 민감하다는 매커니즘이 존재한다. 즉, AI로 우리가 어떤 시장 전망을 이야기하는 것은

추상의 개념으로, 더 큰 개념으로 와닿아 하지 않는다. 반대로, 우리 먹거리가 얼마나 뺏길 수 있는지 대체될 수 있는지를 이야기하면 사람들이 더 큰 관심을 가진다.

자연스레 사람들의 주목을 이끌어야 하는 크리에이터들은 이를 이용하여 사람들의 공포 심리를 자극한다.

이를 FOMO 라고 말하는데, 대표적인 사례가 성공학(자기계발)에서 sales가 일어났을 때이다.

마치 이렇게 살지 않으면 나는 실패자야. 나는 도태되었어를 성공라이팅하던 일들이다.

돌아와서, 이미지 생성에서 한글 인식이 좋아진다는 소리는 콘텐츠 시장의 진입 장벽이 낮아진다는 소리이다.

이제는 카드뉴스가 좀 더 보편화될 수 있고, 더 다양한 일상툰들을 접할 수 있게 된다.

또 다양한 스토리가 사람들에게 좀 더 친근하게 다가갈 수 있게 된다는 소리이다.

시장 자체로써는 잠재력 영역에서 실현 영역으로 움직일 수 있는 기회라고도 볼 수 있다.

특히, 기존 콘텐츠를 제작하던 사람들의 경우 좀 더 디테일한 지식과 노하우를 활용하여

더 쉽고 빠르게 더 좋은 콘텐츠에 기여할 수 있게 될 것이다.

콘텐츠 크리에이션 시장에서 대체가 된다는 것은 다른 말로 하면 콘텐츠 제작에 대한 준비가 되어 있지 않다는 것 아닐까?

또 집고 넘어가야 할 것이 있다.

GPT의 T는 Transformer 구조의 약자로, 확률적 생성이라는 개념이 담겨 있다.

다른 말로 하면, 생성형 ai가 만들어주는 것은 결국 우리가 만들어 내는 어떤 것에 대한 평균값에 가까운 것을 도출해준다.

우리가 하위 25%의 소속이라면 생성형 AI의 도움은 중간까지 밀어올려주는 좋은 도구가 된다.

반대로 우리가 상위 40% 안으로 들어간다면 생성형 AI가 만들어주는 결과물은 평균에 가깝기 때문에 의존하는 것이 오히려 역효과를 불러일으킨다. 다른 말로, 정말로 supporting의 개념으로써 사용해야 한다는 소리가 된다.

2024년 10월에 퍼블리싱 된 네이처 논문에서는 생성형 AI가 똑똑한 사람들에게는 performance를 향상시켜주는 효과가 있지만 반대로 지능이 뒤쳐지는 집단 혹은 생성형 AI에 대해서 잘 모르는 사람들에 대해서는 오히려 performance를 악화시키는 결과가 나왔다고 했다. 즉, 이 역시도 평균의 함정에 속으면 안 된다는 의미이다.

물론 최신 모델, 코딩 전용 모델, deep research나 o3-pro와 같은 고급 모델에서 그 결과값이 뛰어남을 보여주고 있다.

그렇지만 이를 어떻게 프롬프팅으로 가이딩 하느냐에 따라서 고급 모델이 사용성이 편차는 여전히 존재한다.

즉, 사용자의 전문 지식과 프롬프팅에 대한 이해도가 여전히 중요하다는 것이고, 이는 '대체'를 이야기하기 전에 얼마나 더 일을 효율적으로 도와줄 수 있는지에 대한 이야기가 되어야 할 것이다.

## '대체'보다 '협력'과 '지원'이 더욱 뛰어나지는 것.

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