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[Series Part 2] 국가별 대표 생성형 AI
안녕하세요, 소나에요 오늘은 지난 파트에 이어서 국가별 대표적인 생성형 AI를 소개해 드릴게요 1. 미국 (USA) ChatGPT (OpenAI) : ChatGPT 가장 많이 알고 계신 서비스로 대화형 인공지능이에요. 다양한 질문에 답변하고 창의적인 텍스트를 생성할 수 있어요. GPT-4는 이미지를 생성하고, 더 자세하게 물어보고 답변을 받을 수 있어요 DALL-E (OpenAI) : 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 인공지능이에요. 다양한 스타일의 창의적이고 독창적인 이미지를 생성할 수 있습니다. 2. 중국 (China) Xiaoice (Microsoft) : Xiaoice는 감성 인공지능(AI)로, 사용자와 감성적으로 교감할 수 있는 대화형 AI이에요 시, 노래, 스토리 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. WuDao 2.0 (Beijing Academy of Artificial Intelligence) : WuDao 2.0은 대규모 멀티모달 AI 모델로, 텍스트와 이미지를 모두 생성할 수 있습니다. 1.75조 개의 파라미터를 가진 거대한 모델로, 중국 내에서 다양한 응용 프로그램에 사용되고 있습니다. 3. 일본 (Japan) AI 그림 그리기 (Pixiv) AI 그림 그리기 서비스로 텍스트 설명을 기반으로 일본 만화 스타일의 이미지를 생성하는 AI입니다. 일본의 인기 있는 만화 스타일을 반영한 창의적인 이미지를 생성할 수 있어요 Amadeus Code : Amadeus Code는 음악을 생성하는 AI 서비스에요, 사용자가 원하는 스타일과 분위기에 맞는 음악을 빠르게 생성할 수 있어 4. 대한민국 (South Korea) CLOVA (NAVER) 소개: CLOVA는 네이버에서 개발한 인공지능 플랫폼으로, 다양한 생성형 AI 기능을 제공합니다. 특징: 텍스트 생성, 음성 인식 및 합성, 이미지 생성 등 다양한 AI 서비스를 제공합니다. AI 작곡가 (Kakao) 소개: 카카오의 AI 작곡가는 사용자 맞춤형 음악을 생성하는 서비스에요 특징: 다양한 장르와 스타일의 음악을 생성하여 사용자에게 제공 해요 5. 영국 (UK) DeepArt (DeepArt.io) DeepArt는 예술 작품을 생성하는 AI 에요, 사용자 사진을 입력하면 다양한 예술가의 스타일을 적용하여 새로운 이미지를 생성해요 Sonantic : Sonantic은 음성 합성 AI로, 자연스러운 감정을 표현하는 음성을 생성해요. 영화, 게임 등 다양한 산업에서 감정 표현이 풍부한 음성을 생성하는 데 사용됩니다.
소나
[Series Part 1] 생성형 AI가 쓴 생성형 AI 트렌드
안녕하세요, 소나에요👩🏻‍💻 오늘은 생성형 AI 트렌드에 대해 소개해 드릴게요 이번 시리즈는 Part 02까지 이어져요! 💡요즘 생성형 AI를 모르는 사람이 없는 만큼 많은 사람들이 사용하고 있어요🙄 사람이 직접 작성한 글, AI가 작성한 글을 여러분은 구분하실 수 있으신가요? 최근 생성형 AI가 최근 다양한 산업에 미치는 영향이 있어요, AI가 이미지를 제작을 하고, 글을 쓰고, 영상을 만들어요 생성형 AI가 만든 이미지는 그 이상 여러분은 AI에게 이미지를 제작해 달라고 요청해 보신적 있나요? 이제 생성형 AI는 이미지를 생성하는데만 국한 되지 않는데요, 오늘날 생성형 AI 모델은 비디오, 아바타, 3D 모델 등 다양한 콘텐츠를 제작 하는데 사용하고 있어요, 이를 통해, 엔터 교육, 제품 디자은 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높아요 글로벌 기업도 AI 산업에 힘쓰고 있어요 Google : Google은 비디오, 오디오, 3D 모델을 생성하는 모델을 개발하는 등 다양한 생성형 AI 프로젝트를 진행 중입니다. 예를 들어, Google AI는 텍스트 설명에서 사실적인 동영상을 생성할 수 있는 Imagen Video라는 모델을 개발하여 2022년 ‘테디베어가 접시를 씻는다(a teddy bear washing dishes)’라는 텍스트로 동영상을 생성한 사례를 발표한 바 있습니다. Synthesia : Synthesia는 비디오 및 오디오 콘텐츠 제작을 위한 AI 기반 도구를 개발하는 회사입니다. Synthesia의 도구를 사용하면 사실적인 텍스트 음성 변환 및 비디오 아바타로 비디오와 오디오를 쉽게 생성할 수 있습니다. Synthesia는 120개 이상의 언어로 오디오를 만들 수 있습니다. 노하우 비디오, 마케팅 자료 등에 특화되어 있습니다. VoxelDance : 3D 모델 생성을 위한 AI 기반 툴을 개발하는 회사입니다. 텍스트 설명이나 2D 이미지에서 3D 모델을 생성하는 3D 모델링 툴을 제공합니다. Microsoft : Microsoft는 비디오, 오디오 및 3D 모델을 생성하기 위한 모델 개발을 포함하여 여러 생성형 AI 프로젝트를 진행 중입니다. 예를 들어, Microsoft는 사실적인 텍스트 음성 변환 오디오를 생성할 수 있는 Azure 코그너티브 서비스 텍스트 음성 변환 모델을 개발했습니다. Meta : Meta는 비디오, 오디오 및 3D 모델을 생성하기 위한 모델 개발을 포함하여 여러 생성 AI 프로젝트를 진행 중입니다. 예를 들어, 메타는 텍스트 설명에서 사실적인 비디오 아바타를 생성할 수 있는 코덱 아바타라는 모델을 개발했습니다. BuzzFeed : 비디오 제작 회사 BuzzFeed는 생성형 AI를 사용하여 몇 가지 질문('BuzzFeed AI Quiz')을 통해 개인화된 동영상을 제작해 줍니다. Rosebud AI 텍스트를 입력하면 이미지로 변환해 줄 뿐만 아니라, 게임 Asset도 바로 만들 수 있고 아바타 애니메이션 제작도 가능합니다.
소나
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AI 기술 발전으로 군 병력 감소를 해결할 수 있을까? 🪖
안녕하세요, 소나에요👩🏻‍💻 인구감소.. 병력 축소.. OO 부대 해체... 많이 들어보셨죠? 😔 대한민국은 인구 감소에 따라 입대할 사람 자체가 줄어들어 군 구조의 변화가 불가피한 상황이예요. 이에 따라서 국방부는 2040년대 적정 병력을 새로 검토하고 있다고 해요. 아직은 검토할 부분이 많이 있지만, AI 병력이 선택이 아닌 필수가 될 것으로 보여요. AI 병력이 채워지면 이런 긍정적인 면이 있어요. 🙆🏻‍♂️[긍정적인 측면] (1) 인명 손실 감소 : AI 기반의 무인 시스템이 위험한 임무를 수행함으로써 인간 군인의 생명을 보호할 수 있습니다. 예를 들어, 지뢰 제거나 적진의 정찰 임무 등을 AI가 수행할 수 있어요 (2) 효율성과 정확성 향상 : AI 시스템은 데이터 처리와 판단에서 인간보다 빠르고 정확할 수 있습니다. 이는 복잡한 전장 환경에서 더 정확한 결정을 내리고, 더욱 효율적인 작전 수행이 가능해요 (3) 지속적인 작전 수행 능력 : AI 기반 시스템은 피로를 느끼지 않으며, 연속적으로 장시간 작전을 수행할 수 있습니다. 이는 인간 군인이 겪을 수 있는 육체적, 정신적 한계를 극복할 수 있게 해요 하지만 반대로 부정적인 면도 존재 하는데 아래와 같아요 💢[부정적인 측면] (1) 윤리적 문제 : 자율적인 무기 시스템의 사용은 중대한 윤리적 문제를 제기합니다. 예를 들어, 기계가 인간을 살상하는 결정을 내리는 것이 도덕적으로 옳은가에 대한 질문입니다. 또한, 오류로 인한 민간인 피해의 책임 소재가 모호해질 수 있어요 (2) 해킹과 보안 취약성: AI 시스템은 사이버 공격에 취약할 수 있으며, 적에 의해 해킹되어 사용될 경우 역효과를 낼 수 있습니다. 이는 국가 안보에 심각한 위협을 초래할 수 있어요 (3) 무기 경쟁 촉진: AI 군사 기술의 발전은 무기 경쟁을 촉진할 수 있습니다. 이는 국제적인 긴장을 증가시키고, 궁극적으로는 안정성을 해칠 수 있어요 (4) 인간의 역할 축소와 실업 문제: AI 기술의 군사 분야 적용은 인간 군인의 역할을 축소시킬 수 있으며, 군인들의 실업 문제로 이어질 수 있어요 AI의 기술의 발전으로 AI 전쟁 시대가 멀지 않은 것 같아요. 따라서, 부정적인 면들을 어떻게 해결하느냐에 따라 도입 시기나 도입 정도가 결정될 것으로 보여요. 이러한 기술의 발전과 적용이 보다 긍정적인 효과를 내면 좋겠습니당 😀
소나
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생성형 AI에 대해
안녕하세요 소나에요👩🏻‍💻 생성형 AI에 대해 들어보신 적 있으신가요? 요즘 AI가 만들어 주는 블로그 포스팅, 이미지 그리고 음악 심지어 영상까지 텍스트로만 입력하면 뚝딱 만들어지는 것들이 생성형 AI 모델을 통해 제작되고 있어요. 생성형 AI(인공지능)는 사용자의 입력에 기반하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술을 말하는데요. 이러한 AI는 다양한 형태의 데이터(텍스트, 이미지, 음악, 비디오 등)를 학습하여, 학습된 데이터의 패턴을 이해하고 이를 기반으로 새로운 콘텐츠를 만들어냅니다. 생성형 AI는 크게 두 가지 주요 기술로 구분될 수 있어요 GAN(Generative Adversarial Network) 생성적 적대 신경망 이는 두 개의 네트워크, 즉 생성 네트워크와 판별 네트워크가 서로 경쟁하며 학습하는 구조를 가지고 있어요. 생성 네트워크는 실제와 유사한 데이터를 생성하려고 시도하고, 판별 네트워크는 받은 데이터가 실제 데이터인지, 생성된 데이터인지를 판별하려고 하는데요. 이 과정을 통해 생성 네트워크는 점점 더 실제와 유사한 데이터를 생성하게 돼요. 트랜스포머(Transformer) 모델 이는 주로 텍스트 데이터를 생성하기 위해 사용되는 모델로, GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈와 같은 모델이 여기에 해당돼요. 트랜스포머 모델은 대규모의 텍스트 데이터를 학습하여, 주어진 텍스트에 이어질 새로운 텍스트를 생성할 수 있어요. 이를 통해 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 다양한 응용이 가능해졌어요 생성형 AI는 예술 작품 생성, 신약 개발, 콘텐츠 추천 시스템, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그 가능성이 매우 넓은 기술 분야 중 하나에요
소나
😘
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[Series Part 1] AI가 만든 음악 저작권은?
안녕하세요, 소나에요👩🏻‍💻 AI가 작곡한 음악의 인정과 저작권 문제는 복잡하고 민감한 이슈입니다. 이 분야에서의 법적, 윤리적 논의는 AI 기술의 발전과 함께 계속해서 진화할 것으로 보입니다. AI 음악에 대한 더 많은 정보나 궁금한 점이 있다면 언제든지 물어보세요! 🎶👩‍⚖️ AI가 작곡한 음악의 인정과 저작권 문제 AI 기술이 음악 산업에 점점 더 깊숙이 침투하면서, 작곡부터 편곡, 심지어 실제 노래 부르기에 이르기까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이러한 변화는 AI가 생성한 음악에 대한 저작권 문제를 불러일으키고 있어요 🎵🤖 AI 음악의 시장 진출과 저작권 이슈 시장 진출: AI 기술은 음악 시장에서 작곡, 편곡, 실제 노래하기까지 확장되고 있습니다. 2저작권 논란: AI가 생성한 음악에 대한 저작권 문제가 대두되고 있습니다. 현재 법률은 AI를 저자로 인정하지 않으며, 이로 인해 저작권 인정에 대한 논란이 발생하고 있어요. AI 음악 저작권 인정 문제 AI 음악 작곡은 저작권 인정 문제를 제기합니다. 한국음악저작권협회는 AI 작곡가 'EVOM'이 만든 히트곡에 대해 저작권료 지급을 중단했으며, 이는 AI의 음악 작곡 분야에서의 급속한 발전을 고려할 때 법적 조정의 필요성을 강조 해요. 4사회적 합의 필요성: AI를 활용한 음악, 예를 들어 고인이 된 아티스트의 목소리를 복원하고 새로운 공연을 만드는 것과 같은 사용은 저작권 법규와 규정에 대한 우려를 제기 하기도 해요. AI 음악 사용에 대한 사회적 합의와 지침, 그리고 AI가 생성한 콘텐츠에 대한 저작권 인정에 대한 논의가 점점 더 필요해지고 있어요
소나
😐😘👍
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[Series Part 2] AI 작곡 음악이 산업에 미치는 영향
안녕하세요, 소나에요👩🏻‍💻 AI가 발전함에 따라 AI 작곡 음악이 음악 생태계에도 많은 영향을 미치고 있는데요. AI 작곡 음악이 산업에 미치는 영향에 대해 이야기 해봐요 AI 음악의 영향력 산업 구조 변화: 인터넷과 스트리밍의 부상과 함께, AI 음악의 등장은 음악 산업의 구조 변화에 큰 영향을 미치고 있어요 AI 음악은 개인의 취향과 취미에 맞춘 맞춤형 음악 생성을 가능하게 하여, 전통적인 대량 생산 음악과 차별화 되는데요, 창작 과정의 혁신: AI 음악은 창작자의 의도에서 배우며 창작 과정에 창의적 요소를 통합 합니다. 이는 AI와 전통 음악 사이의 예술적 차이에 대한 논의를 불러일으키지만, AI 음악은 음악 제작을 돕는 도구로서 인간의 창의성과 예술성을 대체 하기 보다는 보조하는 역할을 합니다. 인간 창작자와의 협업: AI 생성 음악은 인간 작곡가와 프로듀서가 만든 음악을 완전히 대체할 가능성은 낮지만, 인간 창작자를 위한 도구로서의 역할을 할 수 있어요 AI 생성 음악은 계속 성장할 것으로 예상되지만, 독창성과 감정적 울림에 있어서 인간의 창의성과 감정적 깊이에 미치지 못하는 한계가 있어요 AI 작곡 음악은 음악 산업에 새로운 차원의 혁신을 가져오고 있어요, 이는 창작 과정과 산업 구조에 긍정적인 변화를 유도하고 있는데요. 그러나 AI 음악이 인간의 창의성과 감정적 깊이를 완전히 대체할 수는 없을거에요, AI가 인간의 감정을 완전히 이해 하지 못하듯 음악이 감동을 주듯, 인간만이 인간의 감정울 울릴 수 있다고 생각해요, 여러분은 어떻게 생각 하시나요?
소나
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🫠😀👍😘
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[Series Part 3] AI가 작곡한 음악은 상업적으로 활용될 수 있을까?
안녕하세요, 소나에요👩🏻‍💻 AI가 만든 음악, 상업적으로 이용이 가능한지 궁금하지 않으셨나요? AI 음악의 저작권 문제 상업적으로 이용이 가능한지 알아보기 전 저작권에 대한 문제를 살펴봐야 하는데요, 우리나라 현행법상 인공지능(AI)은 저작권 자가 될 수 없어요, 우리나라 저작권법에 따르면 저작물은 '인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물로, 저작권자는 저작물을 창작한 자로 정의하는데요, 인간의 창작물에만 저작권법을 적용하였기 때문에 AI가 만든 창작물은 저작권 보호를 받지 못해요 ​ 예를 들어 가수 홍진영의 사랑은 24시를 작곡한 이 봄(EVOM)은 한국음악저작권협회에 등록되어 저작료를 받고 있었다가, 2022년 7월 이봄이 AI라는 사실을 인지한 이우 저작권자가 될 수 없다. 고 저작권료 지급을 중단했어요 ​ 그렇다면 우리나라만 그럴까요? 대부분의 국가에서 저작권자를 '인간'으로 한정하고 있어 비슷한데요, 미국 역시 2022년 2월 AI가 창작한 미술작품에 대해 저작권 등록을 거절당했어요 AI가 만든 음악 상업적 이용은? AI가 만든 음악에 대해 다양한 분야에서 활용되고 있는 건 사실이에요, 영화나 드라마 게임 등 배경음악을 작곡하는데 B2B 서비스에 이미 많이 사용되고 있는데요, 아무래도 사람이 직접 하나부터 열까지 작업하는 것보다 AI의 도움을 받는다면 빠르게 완성할 수 있어요, 심지어 음악 산업에서 작사, 작곡, 편곡 심지어 노래를 직접 AI가 해주기까지 확산이 되고 있는데요, ​ 상업적으로 이용 하면서 저작권으로 보호받기 위해 확인해야 할 것들이 있어요, 음악을 만들 때 기여도를 확인해야 하는데요, AI가 일부를 작업하고, 사람의 기여도를 체크하여, 저작권의 보호를 받아, 상업적으로 이익을 남길 수 있는지 확인해야 해요, AI가 만든 음악을 상업적으로 이용할 수 있지만 저작권에 대해서는 다른 문제에요, ​👩🏻 소나 코멘트: 아직 대부분의 나라에서 AI에 대한 법이 명확하지 않아요, 앞으로 계속해서 발전할 AI 산업에 저작권에 대한 법도 개정이 되겠죠? 여러분들은 어떻게 생각하시나요?
소나
🙃🤑😀👍😘
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