제너레이티브 AI란 무엇인가요? 예제 및 사용

제너레이티브 AI는 어디에나 있습니다. 받은 편지함에도 있습니다. 마케팅에. 배포하는 코드에도 있습니다.

제너레이티브 AI란 무엇인가요? 이 기술의 핵심은 데이터에서 패턴을 학습하고 새로운 패턴을 생성하는 기술입니다.

2025년 초 기준, 75%의 조직 정기적으로 사용하고 있다고 답했습니다. 이는 작년보다 10% 포인트 상승한 수치입니다.

2024년에는 $339억 민간 투자에서 18.71조 6천억 달러가 증가했습니다. 그리고 그 증가세는 멈추지 않고 있습니다.

이를 통해 이메일 초안을 작성하고, 제품 프로토타입을 디자인하고, 본격적인 마케팅 캠페인을 몇 분 만에 작성할 수 있습니다.

제너레이티브 AI는 우리가 생각하고, 구축하고, 판매하고, 성장하는 방식을 바꾸고 있습니다.

하지만 다른 측면도 있습니다.

OpenAI CEO 샘 알트만 는 ChatGPT에 한 말이 언젠가 법정에서 사용될 수 있다고 경고했습니다.

네, 맞습니다.

이 블로그에서는 제너레이티브 AI에 대한 모든 것을 다룹니다.

제너레이티브 AI와 AI가 어떻게 다른지, 그리고 2025년 현재 인기 있는 제너레이티브 AI 모델에 대해 알아보세요. 또한 제너레이티브 AI의 작동 방식, 이점, 한계, 우려 사항 등에 대해서도 다룹니다.

자세히 알아봅시다.

주요 내용

제너레이티브 AI란 무엇인가요? 데이터에서 패턴을 학습하여 새롭고 독창적인 콘텐츠(텍스트, 이미지, 코드, 오디오)를 생성하는 AI 시스템입니다.

생성형 AI와 AI란 무엇인가요? 기존 AI는 기존 데이터를 분석하고 예측합니다. 제너레이티브 AI는 프롬프트에서 완전히 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

제너레이티브 AI의 주요 목표는 무엇인가요? 모든 매체에 걸쳐 독창적인 콘텐츠를 생성하여 인간의 창의력을 증폭시키는 것입니다.

평균 처리량 66% 증가, 성능 최대 40% 향상, 잠재적 경제적 가치 1조7천억~8조.

주요 모델로는 일반용 GPT-4o, 코딩용 Claude 4, 이미지용 Midjourney, 동영상용 Sora 등이 있습니다.

AI 환각, 편향성 문제, 환경 영향, 인간의 감독 필요성 등은 여전히 중요한 우려 사항입니다.

모두가 제너레이티브 AI에 대해 이야기하는 이유

ChatGPT는 2022년 11월 30일에 출시되었습니다. 단 5일 만에 100만 명의 사용자를 확보했으며, 다음 목표에 도달했습니다. 1억 2023년 1월까지 월간 사용자 수

출시 이후 여러 업종에 걸쳐 수백 개(수천 개는 아니더라도)의 제너레이티브 AI 도구가 등장했습니다.

이는 업무 방식을 완전히 180도 바꿔놓을 정도로 근본적으로 변화시켰습니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다:

다시는 AI가 내 문자를 감지할까 걱정하지 마세요. Undetectable AI 도움을 드릴 수 있습니다:

AI 지원 글쓰기 표시하기 사람처럼.
바이패스 클릭 한 번으로 모든 주요 AI 탐지 도구를 사용할 수 있습니다.
사용 AI 안전하게 그리고 자신 있게 학교와 직장에서

무료 체험

업계 비교 표: 세대별 AI 이전과 이후 비교

산업	이전(2022년 11월 이전)	이후(2023-25년, Gen AI 도구 사용)
소프트웨어 개발	수동 코딩, 디버깅, 수작업 문서화	GitHub Copilot과 같은 도구로 55.8배 빠른 작업 완료, 개발자는 일상적인 작업에서 30배의 % 시간 절약
마케팅 및 고객 운영	콘텐츠 제작, 캠페인 분석 및 고객 서비스 수동 수행	크리에이티브 콘텐츠(이메일, 광고), 챗봇을 자동화하는 제너레이티브 AI; 맥킨지는 이러한 기능에서 75 %의 제너레이티브 AI 가치를 추정합니다.
법률/계약(사내)	변호사가 직접 계약서 초안을 작성 및 검토하거나 외부 변호사를 통해 문의	유니레버와 같은 기업은 CoCounsel과 Copilot을 사용하여 계약서 검토당 최대 30분의 시간을 절약하고 외부 법률 비용을 절감합니다.
건설 및 엔지니어링	수동으로 수행되는 설계, 계획, 유지보수 예측 및 안전 점검	계약 쿼리(RAG)에 생성 모델을 사용하여 건설 품질이 5-9 % 향상되어 생산성과 안전성이 향상되었습니다.

더 넓은 관점에서 살펴보면 다음과 같습니다:

평균 처리량 증가 = 약 66%.
성능 향상 = 최대 40%
경제적 부가가치 = $ 연간 2.6~4.4조
총 잠재력 = $6-8조.

그래서 모두가 제너레이티브 AI가 무엇인지 이해하려고 노력하는 것일까요? 측정 가능한 결과를 제공하기 때문입니다.

기존 AI와 다른 점

제너레이티브 AI와 AI를 이해하는 것은 현대 팀에게 매우 중요합니다.

제너레이티브 AI와 기존 AI의 차이는 탐정과 소설가의 차이와 같습니다.

단서를 분석하고 무슨 일이 일어났는지 알아내는 훈련을 받습니다.
다른 하나는 아이디어를 가져와 완전히 새로운 세계를 창조하는 것입니다.

기존 AI 는 패턴을 인식하도록 설계되었습니다.

예를 들어 사기 탐지 시스템 는 은행에서 사용자의 지출 습관, 위치, 거래 유형 등 과거 데이터를 살펴보고 적합하지 않은 항목에 플래그를 지정합니다.

새로운 것을 발명하는 것이 아니라 단순히 이상 징후를 발견하는 것입니다.

다른 예는 다음과 같습니다:

알려진 패턴을 기반으로 이메일을 분류하는 스팸 필터입니다.
넷플릭스나 스포티파이 같은 추천 엔진은 사용자의 과거 행동을 기반으로 콘텐츠를 제안합니다.
의사 결정 트리를 따라 미리 정의된 답변을 제공하는 챗봇.

이들 모두는 예측 AI를 사용하므로 과거 데이터를 가져와 규칙이나 통계 모델을 적용하여 예상되는 결과를 출력합니다. 목표는 창의성이 아니라 효율성입니다.

반면에 제너레이티브 AI 새로운 것을 생성합니다. 이전에는 존재하지 않았던 것입니다.

예를 들어 당신이 주는 AI 채팅 다음과 같은 프롬프트가 표시됩니다. "날아다니는 토스터기에 관한 동화 써주세요"를 입력하면 하나를 씁니다.

브랜드 분위기에 맞는 로고를 요청하면 로고를 디자인해 드립니다.

나란히 비교해보겠습니다:

측면	기존(예측) AI	제너레이티브 AI
목적	인식, 분류, 예측	창조, 생성, 상상
입력	과거 또는 구조화된 데이터	자연어 프롬프트 또는 이미지
출력	점수, 카테고리, 예측	텍스트, 이미지, 코드, 오디오, 비디오
예	사기 알림, 추천 시스템, 스팸 필터	ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot
프로세스	기존 데이터에서 학습된 규칙을 따름	패턴을 학습하여 새로운 결과물 생성

두 가지 AI 유형을 단순화하면 다음과 같습니다:

기존 AI는 넷플릭스가 시청할 만한 콘텐츠를 결정하는 데 도움을 줍니다.
생성 AI는 넷플릭스가 사용자의 선호도에 따라 새로운 에피소드를 제작하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

생성적 AI 정의

생성형 AI는 데이터에서 패턴을 학습한 다음 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등 새롭고 독창적인 콘텐츠를 생성하는 시스템을 말합니다.

예를 들어 이 이미지는 Sora AI가 만든 것으로 이전에 생성된 적이 없습니다. 완전히 독창적인 이미지와 콘셉트입니다.

간단히 분석해 보겠습니다...

이러한 생성 AI 시스템은 다음을 기반으로 구축됩니다. 확률적 모델.

즉, 엄격한 규칙을 따르는 대신 학습된 패턴을 기반으로 다음에 일어날 일을 예측합니다.

이를 통해 다음과 같은 도구를 사용할 수 있습니다. ChatGPT 또는 미드여정 를 사용하여 완전히 새로운 콘텐츠를 처음부터 다시 만들 수 있습니다.

개념적으로 작동하는 방식은 다음과 같습니다:

1단계: 같은 모델 (ChatGPT 또는 AI 에세이 작가)는 교과서, 코드베이스, 오디오 클립, 아트웍과 같은 방대한 데이터 세트를 학습합니다.
2단계: 데이터의 구조, 어조, 흐름, 의도와 같은 패턴을 학습합니다.
3단계: 메시지가 표시되면 해당 패턴을 사용하여 독창적인 느낌의 새로운 결과물을 생성합니다.

이것이 바로 핵심 차별화 요소입니다:

제너레이티브 AI는 새로운 결과물을 만들어냅니다.

판별 모델은 "이것은 스팸입니다"와 같이 분류 또는 라벨링만 하는 반면, 생성 모델은 새로운 이메일, 새로운 이미지, 새로운 코드 라인, 새로운 음성, 심지어 새로운 노래까지 작성합니다.

텍스트, 이미지, 코드, 오디오 등 모든 매체에 걸쳐 독창적인 콘텐츠를 생성하여 인간의 창의력을 증폭시키는 것이 제너레이티브 AI의 주요 목표입니다.

제너레이티브 AI의 작동 방식

제너레이티브 AI의 핵심은 패턴 예측에 있습니다.

이러한 모델은 사람처럼 '아는' 방식이 아니라 이전에 본 것을 바탕으로 가장 가능성이 높은 다음 단어, 음표, 픽셀 또는 코드 문자를 계산하는 방식으로 작동합니다.

GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)

GPT-4.5와 같은 LLM은 인간의 언어를 다음과 같은 작은 조각으로 분해하여 작동합니다. 토큰.

이러한 토큰은 단어, 단어의 일부 또는 문장 부호일 수 있습니다. 토큰화되면 모델은 토큰 간의 패턴과 관계를 인식하기 시작합니다.

LLM은 특정 유형의 딥 러닝 아키텍처에 의해 구동됩니다. 트랜스포머. 이를 통해 컨텍스트에 '주의를 기울일' 수 있습니다. 예를 들어

"은행"이라는 단어가 "강둑"에서 "은행에 있는 돈"과는 다른 의미라는 것을 이해합니다.

대규모 언어 모델(LLM) 개념 또는 예제를 설명하거나 논의하는 스크린샷

이러한 모델의 인텔리전스는 규모에 따라 확장됩니다.

수십억 개(또는 수조 개)의 매개변수가 있는 모델은 더 미묘한 예측을 할 수 있습니다. 파라미터는 학습 중에 모델이 조정하는 내부 설정입니다.

예를 들어

GPT-4.5 와 같은 이전 모델보다 훨씬 더 많은 매개변수와 컨텍스트 깊이를 제공합니다. GPT-3, 사람과 구별할 수 없는 어조, 구조, 논리로 글을 쓸 수 있습니다.
대규모 데이터 세트에 대한 교육

그렇다면 이 모든 것이 "지식" 어디에서 왔나요?

LLM 및 기타 생성 모델은 테라바이트 단위의 다양한 데이터로 학습됩니다.

즉, 책과 기사부터 코드 저장소, Reddit 스레드, 학술지, 심지어 사용 설명서까지 모든 것이 여기에 해당합니다.

학습 데이터의 범위가 넓고 다양할수록 모델의 활용도와 일관성이 높아집니다.

하지만 많다고 해서 항상 좋은 것은 아닙니다. 품질이 낮은 데이터는 품질이 낮은 결과물로 이어집니다. 그렇기 때문에 데이터 큐레이션이 중요합니다.

중요 참고 사항: 일부 모델은 허가 없이 콘텐츠를 스크랩했다는 이유로 조사를 받기도 합니다. 특히 저작권이 있거나 민감한 데이터가 사용되는 경우 윤리적 및 개인정보 보호 문제가 제기됩니다.

이러한 데이터 세트가 증가함에 따라 새로운 기능이 등장하고 있습니다. 이러한 능력은 논리 퍼즐을 풀거나 시를 쓰는 것처럼 모델이 명시적으로 훈련되지는 않았지만 발전하는 것으로 보이는 기술입니다.

미세 조정 및 신속한 엔지니어링

기본 모델은 광범위하게 학습되어 있으므로 구체화하려면 미세 조정을 거쳐야 합니다.

미세 조정을 위해 개발자는 법률 문서나 의료 기록과 같은 틈새 데이터로 모델을 학습시켜 특정 영역에서 잘 작동하도록 합니다.

사용자에게 가장 강력한 도구는 프롬프트 엔지니어링.

신속한 엔지니어링의 예

잘못된 프롬프트: 마케팅에 대한 글을 작성하세요.
최적화된 프롬프트: 캐주얼한 어조와 실제 사례를 사용하여 소규모 비즈니스 소유자에게 인플루언서 마케팅을 소개하는 3단락의 블로그 게시물을 작성합니다.

입력(프롬프트)을 더 구체적이고 포괄적으로 작성할수록 더 정확하고 바람직한 결과를 얻을 수 있습니다.

출력: 출력: 텍스트, 이미지, 오디오, 코드

이제 제너레이티브 AI는 거의 모든 콘텐츠 매체에 적용됩니다:

텍스트 → 블로그 게시물, 광고 카피, 소셜 캡션(GPT-4.5, 클로드 4, AI 채팅)
이미지 → 광고 크리에이티브, 일러스트레이션(미드저니, DALL-E 3, 아이데오그램 AI)
오디오 → 음악 트랙, 음향 효과(Suno, Udio)
코드 → 전체 기능, 버그 수정, 로직 트리(GitHub Copilot, GPT-4o)

2025년, 멀티모달 모델 OpenAI의 o1 및 Gemini 2.5 Pro와 같이 음성, 비디오, 이미지, 텍스트를 한 번에 처리할 수 있습니다.

제너레이티브 AI 도구의 일반적인 예

다음은 2025년에 가장 영향력 있는 도구에 대한 분석으로, 제너레이티브 AI가 무엇인지 보여줍니다. 할 수 있습니다:

카테고리	도구	사용 사례	권장 사항
글쓰기 및 콘텐츠 제작	- ChatGPT- Claude- AI 에세이 작가– AI SEO 작성기	- 블로그 게시물, 광고 카피, 에세이- SEO 콘텐츠- 톤 및 흐름 개선	AI 에세이 작성기와 AI SEO 작성기를 결합하여 풀스택 글쓰기 워크플로우 제공
이미지 생성	- DALL-E- 중간 여정- 안정적인 확산	광고, 편집 디자인, 제품 목업용 시각 자료	디자이너, 마케터 및 크리에이티브에 적합
코드 생성	- 깃허브 코파일럿- 커서- 리플리트	코드 생성, 디버깅, 풀스택 스캐폴딩	개발자 및 기술 팀에 적극 권장
오디오 및 비디오	- 수노- 런웨이ML- 노트북LM(구글)	음악, 동영상 편집, 팟캐스트/스크립트 생성	크리에이티브 프로덕션 파이프라인에 사용
전문 도구	– AI 휴머나이저	로봇 텍스트를 사람과 같은 글씨로 개선	AI 생성 콘텐츠의 자연스러운 톤을 개선하기 위한 필수 요소

제너레이티브 AI의 이점

제너레이티브 AI가 크리에이티브와 생산성 환경을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요:

콘텐츠 제작 시간을 절약할 수 있습니다. 마케터는 작성 시간을 최대 70%까지 단축하면서 생산량을 10배 확장할 수 있습니다.

크리에이티브 비용을 절감할 수 있습니다. 작가, 디자이너, 편집자를 고용하는 데는 많은 비용이 들 수 있습니다. 제너레이티브 AI는 반복적인 창작 노동을 빠르고 저렴한 비용으로 대체합니다.

출력 품질과 양이 증가합니다. 초안이 완성되면 톤과 형식을 미세 조정하여 고품질의 고음질로 만들 수 있습니다.

더 이상 전문 작가, 디자이너, 코더가 아니어도 됩니다. 누구나 세련된 전문가 수준의 에셋을 만들 수 있습니다.

생산성과 크리에이티브 흐름을 향상시킵니다. 제너레이티브 AI는 끊임없는 브레인스토밍 파트너입니다. 막힌 곳을 뚫고 새로운 방향을 제시할 수 있도록 도와줍니다.

연중무휴 24시간 크리에이티브 지원을 제공합니다. 콘텐츠, 영감 또는 문제 해결이 필요할 때 언제든지 사용할 수 있습니다.

제한 사항 및 우려 사항

환각 문제

AI '환각'은 완전히 거짓인 콘텐츠를 자신 있게 생성하는 것을 의미합니다.

예를 들어 한 Reddit 사용자가 ChatGPT에 호모시스테인과 골다공증에 대해 질문하자, 실제로 존재하지 않는 저널 논문(PMID: 29033404)을 인용하며 난연성 작업복에 대해 설명했습니다.

2. 윤리적 문제: 편견, 표절, 잘못된 정보

예를 들어

A 얼굴 인식 시스템 는 어두운 피부의 남성보다 밝은 피부의 남성에서 훨씬 더 정확했는데, 이는 훈련 데이터의 과소 대표성을 반영한 결과입니다.

A BBC 감사 에 따르면 ChatGPT, 퍼플렉시티, 코파일럿, 제미니와 같은 챗봇이 시사 문제에 대한 응답의 절반 이상에서 정치적 사실을 잘못 기술하고, 유명인의 말을 잘못 인용하며, 뉴스 맥락을 잘못 표현하는 경우가 빈번하게 발생하고 있습니다.

3. 탐지 과제

AI 콘텐츠가 사람이 만든 저작물과 구별하기 어려워지면서 특히 학술, 법률 또는 저널리즘 분야에서 탐지 기능이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 경우 두 가지 도구를 사용할 수 있습니다:

AI 표절 검사기 재사용되거나 차용된 텍스트를 식별합니다.

AI 디텍터 및 휴머나이저 는 AI가 생성한 콘텐츠에 플래그를 지정한 다음 인간적인 어조와 스타일로 작성합니다.

고급 AI 탐지기 및 휴머나이저 도구 인터페이스를 보여주는 감지할 수 없는 AI 스크린샷

4. 인간의 판단에 대한 과도한 의존과 필요성

편집자의 감독 없이 AI의 결과물에만 의존하면 사실 오류, 윤리적 실수 또는 브랜드와 맞지 않는 콘텐츠 톤이 발생할 수 있습니다.

AI는 진정한 이해가 부족하기 때문에 사람의 검토가 여전히 필수적입니다.

5. 품질 불일치 및 반복 피로감

출력 품질은 프롬프트, 컨텍스트 및 모델 유형에 따라 달라집니다. 특히 뉘앙스나 정확성이 중요한 경우에는 전문가 사용자도 프롬프트를 여러 번 반복해야 사용 가능한 결과를 얻을 수 있습니다.

이는 AI의 속도에도 불구하고 숨겨진 시간 비용을 추가합니다.

6. 환경 영향

예를 들어

단일 NLP 모델을 학습하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 600,000파운드의 CO₂ 이는 자동차 한 대의 평생 출력 또는 수백 번의 대륙 횡단 비행에 해당하는 양입니다.
GPT-3 소비량 ~최대 700,000리터의 물 를 사용합니다. 10~50개의 응답 쿼리마다 하드웨어 냉각을 위해 약 0.5L가 사용됩니다.
딜로이트에 따르면 2030년까지 전기 사용량은 다음과 같이 증가할 것으로 예상됩니다. AI가 24배 증가할 수 있습니다.생성 모델은 기존 AI 시스템보다 최대 4600배 더 많은 에너지를 소비할 수 있습니다.

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제너레이티브 AI에 관한 자주 묻는 질문

생성형 AI는 ChatGPT와 동일한가요?

아니요. ChatGPT는 생성형 AI의 한 예입니다. 다른 생성형 AI 모델로는 Midjourney, Suno, AI 챗봇 등이 있습니다.

머신러닝과 인공 지능의 차이점은 무엇인가요?

인공 지능은 가장 중요한 우산입니다. 머신러닝은 데이터를 통해 학습하는 AI의 하위 집합입니다.

생성형 AI는 새로운 콘텐츠나 데이터를 만드는 데 중점을 둔 머신 러닝의 하위 유형입니다.

머신러닝 모델의 주요 유형은 무엇인가요?

감독형, 비감독형, 강화형 및 생성형.

제너레이티브 AI와 예측 AI의 차이점은 무엇인가요?

생성형 AI는 새로운 콘텐츠나 데이터를 생성하고, 예측형 AI는 기존 데이터를 기반으로 결과를 예측합니다.

최종 생각

우리는 지금 기로에 서 있습니다. 제너레이티브 AI는 창의성 자체에 대한 우리의 생각을 바꾸고 있습니다.

생각해 보세요...

인류 역사상 처음으로 단순히 계산하거나 분류하는 것이 아니라 실제로 창조하는 기계가 등장했습니다.

그들은 우리를 웃게 만드는 이야기를 씁니다.
브랜드 본질을 담은 로고를 디자인하세요.
아직 명확하게 정의되지 않은 문제에 대한 코드 솔루션을 제공합니다.

이것이 인간의 창의성에 어떤 의미가 있을까요?
그 답은 전적으로 이러한 도구를 어떻게 사용하느냐에 달려 있습니다.

문제는 제너레이티브 AI가 업계를 변화시킬지 여부가 아니라 이미 변화하고 있기 때문입니다.

문제는 여러분이 다음 단계의 참여자가 될 것인지, 아니면 구경꾼이 될 것인지입니다.

언디텍터블 AI의 AI와 같은 도구 사용 표절 검사기, AI 디텍터 및 휴머나이저, AI 에세이 작가, AI SEO 작성기및 AI 채팅 윤리적으로, 지능적으로, 창의적으로 시대를 앞서 나가기 위해 노력합니다.

시도 감지할 수 없는 AI 지금 바로 대담하고 인간적이며 미래에 대비한 콘텐츠를 제작하세요.