출처 : https://sogyotecho.jp/generation-ai/

 

AI(인공지능)는 현재에 이미 다양한 상품 및 서비스에 도입되어 있다.

예를 들어, Apple이 개발한 ‘Siri’나 Google의 음성 검색ㆍ음성 입력 기능, 소프트뱅크 로보틱스가 개발한 ‘Pepper’ 등이 있다.

 

AI는 더 큰 발전을 이루고 있으며, 현재는 ‘생성형 AI’가 화제를 모으고 있다. 구체적으로 생성형 AI는 어떤 것을 말하는 걸까?

여기에서는 생성형 AI의 특징과 장점, 비즈니스에서의 활용 방법을 소개한다.

 

지금 화제가 되고 있는 ChatGPT는 Google의 강점이었던 ‘검색’ 영역에 변화를 일으키며 이미 크게 주목받고 있다.

 

1. 생성형 AI(Generative AI)란?

 

생성형 AI(제너레이티브 AI)란 새로운 것을 창출하는 AI를 말한다. 새로운 데이터를 창출하긴 하지만, 아무것도 없는 상태에서 만들어 내는 건 아니다.

 

생성형 AI는 기계학습을 활용하여 방대한 데이터를 학습하고, 그 데이터를 사용하여 예측하는 일을 시스템에 가르친다.

어디까지나 기존의 데이터에 근거하여 콘텐츠를 생성한다.

사람과 다른 점은 데이터를 사용하여 콘텐츠를 생성하기까지 몇 초~몇 분 안에 만들어 낸다는 점이다.

이미 실용화되고 있으며, 생성형 AI를 통해 만들어진 것이 SNS를 중심으로 확산되고 있다.

 

현재 생성할 수 있는 것은 이미지와 텍스트, 동영상, 코드 등이다.

 

2 . 생성형 AI를 활용하는 3가지 장점

 

생성형 AI로 인해 비즈니스에는 어떤 장점이 생겨날까. 이제 생성형 AI를 활용하는 장점에 대해 소개한다.

 

2-1. 작업 효율 향상

 

새로운 것을 만들어 내기까지 몇 초~몇 분밖에 걸리지 않는 생성형 AI라면 작업 시간이 단축되어 효율이 향상된다.

특히 콘텐츠를 생성할 때 사람이라면 질 높은 콘텐츠를 만들기까지 몸의 컨디션이나 동기부여에 영향을 받게 될 수 있다.

하지만 생성형 AI는 컨디션ㆍ동기부여에 좌우되지 않는다.

 

2-2. 새로운 아이디어 창출

 

생성형 AI는 하나의 단어ㆍ태스크에 대해 여러 가지 콘텐츠를 동시에 만들어 낼 수도 있다.

색깔 변경 및 미세 조정을 지시하면 더욱 쉽게 다양한 종류를 만들어 내기 때문에 그중에서 우수한 아이디어를 찾아낼 수 있다.

 

또한 시스템에서 무작위성을 조정할 수도 있다.

기존 데이터와 얼마나 다른 작품을 생성할지도 조정할 수 있으므로, 더욱 혁신적인 아이디어도 만들어 낼 수 있다.

 

2-3. 기술 장벽이 낮아짐

 

지금까지 콘텐츠 제작은 특수한 기술을 가진 사람과 크리에이터가 독점적으로 만들어 왔다.

하지만 생성형 AI를 이용하여 시스템에 지시를 내리면 손쉽게 콘텐츠를 만들 수 있다.

 

생성형 AI를 통해 제작 기술의 장벽이 낮아지는 것은 물론 앞으로는 크리에이터의 수가 증가할 것으로 예측된다.

 

3. 생성형 AI의 3가지 단점

 

활용함으로써 다양한 장점을 누릴 수 있는 생성형 AI지만, 한편으로는 단점도 있다.

어떤 단점이 있는지 해설한다.

 

3-1. 품질이 안정적이지 않음

 

한 가지 단점은 품질이 안정적이지 않다는 점이다.

생성형 AI는 지시를 내림으로써 여러 콘텐츠를 동시에 만들 수 있고, 이를 반복하게 되면 점점 나아지게 된다.

하지만 계속 반복하면 결국에는 비슷한 콘텐츠만 만들어지게 될 우려가 있다.

 

새롭게 다른 콘텐츠를 만들려면 처음부터 새로운 지시를 내려야 한다.

어디까지나 기존 데이터에 근거하여 새로운 것을 만들어 내는 생성형 AI이기 때문에, 이러한 단점이 있다는 사실을 알아두는 것이 좋다.

 

3-2. 크리에이터의 경쟁이 심화됨

 

앞서 장점에서 콘텐츠 제작의 장벽이 낮아지고 크리에이터가 증가할 것으로 예상된다고 했는데, 그로 인해 크리에이터의 경쟁이 심화될 가능성도 있다.

경쟁이 심화되면 작품 하나하나의 질은 높아질 수도 있다. 하지만 평균치가 올라가서 크리에이터의 고용 및 수입이 감소될 수 있다.

 

3-3. 페이크 콘텐츠가 증가할 우려가 있음

 

생성형 AI는 진짜와 똑같은 동영상이나 뉴스, 웹사이트까지 만들 수 있다. 하지만 그것이 악용될 우려가 있다.

예를 들어, 어떤 사람을 닮은 사진을 SNS에 올리면 잘못된 정보가 전 세계로 유포되어 사회가 혼란을 겪을 수 있다.

 

또한 최근 문제가 되고 있는 ‘사칭’이나 ‘콜라주’도 생성형 AI를 통해 만들어져, 어떤 사람을 비방하거나 중상하게 될 수 있다.

콘텐츠만 가지고서는 진짜 정보인지 아닌지 판단하기 어렵기 때문에, 새롭게 진위를 판정하는 방법을 만들어야 한다.

 

4. 생성형 AI를 비즈니스에서 활용하는 방법

 

생성형 AI는 현재 SNS를 중심으로 확산되고 있는데, 비즈니스에 활용되는 경우도 서서히 증가하고 있다.

하지만 어떻게 비즈니스에 활용할 수 있는지 모르는 사람도 많다. 이제 이미지 생성형 AI와 문장 생성형 AI를 비즈니스에서 활용하는 방법을 소개한다.

 

4-1. 이미지 생성형 AI의 활용 방법

 

이미지 생성형 AI는 만들어 내고자 하는 이미지를 텍스트로 입력하면 AI가 자동으로 일러스트를 만들어 내는 것을 말한다.

현재 다양한 이미지 생성형 AI가 생겨났으며, 그중에서는 화풍이나 붓 터치까지 지정할 수 있는 것도 있다.

그러한 이미지 생성형 AI를 비즈니스에서 어떻게 활용할 수 있을지 해설한다.

 

4-1-1. 아이콘ㆍ디자인ㆍ웹사이트 제작 지원

 

이미지 생성형 AI는 SNS나 블로그의 프로필에 사용되는 아이콘 이미지를 만들어 낸다. SNS에서 사용되는 아이콘은 그 사람의 첫인상에 영향을 미친다.

 

예를 들어, 아이콘으로 캐릭터나 얼굴을 알 수 없는 이미지를 사용하면, 상대방은 얼굴이 보이지 않는 상태가 된다.

그러므로 비즈니스에서 신뢰를 가지고 거래하거나 교섭하지 못할 수 있다.

자신의 사진을 사용하는 것도 좋지만, 이미지 생성형 AI에는 여러 장의 이미지를 보내면 다양한 화풍으로 초상화를 그려주는 서비스도 있다.

 

또한 웹사이트를 운영하는 경우, 아이캐치나 로고, 배너를 템플릿 그대로 사용하게 되면 차별화하기 어렵다.

하지만 이미지 생성형 AI를 사용하면 회사/점포의 이미지에 맞는 소재를 손쉽게 만들 수 있다.

 

4-1-2. 디자인 및 크리에이티브 분야에서 영감을 얻음

 

이미지 생성형 AI는 디자인 및 크리에이티브 분야에서도 활용할 수 있다.

예를 들어, 이미지 생성형 AI를 통해 만들어진 콘텐츠를 통해 영감을 얻어 새로운 콘텐츠를 제작할 수 있다.

 

또한 말로 설명하기 어려운 경우에도 텍스트를 입력하면 그에 맞는 이미지를 만들어 주기 때문에 이미지를 공유하고자 할 때에도 도움이 된다.

또한 미세 조정을 거치면 같은 이미지라도 스타일이나 색깔이 다른 패턴을 몇 개나 만들 수 있어, 머릿속의 이미지에 더욱 가까워지게 할 수 있다.

 

4-1-3. 배경 소재 제작

 

이미지 생성형 AI는 캐릭터나 아바타를 만들기도 하는데, 그중에는 풍경 그림이나 배경 소재를 만들 수 있는 것도 있다.

애플리케이션 게임을 만들 때 이미지 생성형 AI에게 배경을 맡기면, 작업 공정을 단축할 수 있다.

 

배경을 그리는 데 걸리는 시간이 줄어들면 그만큼 캐릭터 디자인이나 제작에 힘을 실을 수 있어, 더욱 매력적인 콘텐츠를 만들 수 있다.

 

4-1-4. NFT로 판매

 

이미지 생성형 AI를 통해 만든 아트 작품을 NFT 시장에 출품하여 판매할 수 있다.

NFT란 블록체인 기술을 이용하는 대체 불가능한 디지털 데이터를 말한다.

지금까지 디지털 콘텐츠는 쉽게 복사할 수 있어 진짜와 가짜를 판별하기 어려워 가치를 부여하기 힘들었다.

 

하지만 NFT는 블록체인 기술을 통해 디지털 콘텐츠의 진위 여부를 판명할 수 있어, 가치를 창출한다.

또한 NFT는 2차 유통이 이루어졌을 때 저작권자에게 일부 보수가 환원되기 때문에 크리에이터에게도 매력적이다.

 

또한 NFT를 취급하는 시장 중에는 이미지 생성형 AI 콘텐츠를 가공하지 않은 채 출품하는 것을 금지하는 곳도 있으니 주의해야 한다.

 

4-1-5. 자료의 삽화로 활용

 

비즈니스에서 소비자에게 상품이나 서비스를 영업할 때, 팸플릿을 준비하면 구체적인 이미지를 떠올리게 되어 상품ㆍ서비스에 대한 지식을 부여할 수 있다.

팜플릿을 제작할 때, 이미지 생성형 AI를 활용하여 삽화로 사용할 이미지를 만들 수도 있다.

팜플릿 외에도 프레젠테이션 자료에 삽입하는 이미지를 AI가 준비하도록 할 수 있다.

 

4-2. 문장 생성형 AI의 활용 방법

 

문장 생성형 AI란 AI를 통해 자동으로 문장을 생성하는 서비스를 말한다.

입력한 질문에 답변하거나 문장을 요약하거나 주제에 맞춰 집필하거나 프로그래밍 코드도 만들 수 있다.

그러한 문장 생성형 AI를 비즈니스에서 활용하는 방법을 소개한다.

 

4-2-1. 고객을 위한 콘텐츠 제작

 

문장 생성형 AI를 활용하면 상품ㆍ서비스의 세일즈 메일이나 인터넷 광고의 문장 등 고객을 대상으로 하는 문장을 손쉽게 만들 수 있다.

특히 카피라이팅은 소비자의 마음을 움직여 실제로 상품ㆍ서비스를 이용하게 만들 수 있어야 한다.

그러려면 크리에이티브한 발상이 필요하며, 매력을 잘 전달하는 단어를 사용해야 한다.

 

문장 생성형 AI를 사용하면 상품의 특징이나 타깃층의 정보 등을 입력하기만 하면 여러 문장을 만들 수 있고, 그중에서 좋은 것을 엄선할 수 있다.

광고 이외에도 블로그나 메일매거진, 홈페이지에서 이용할 수도 있다.

 

4-2-2. 간단한 프로그램 코드 생성

 

아직 완벽하지는 않지만, 문장 생성형 AI를 통해 간단한 프로그램 코드를 만들 수 있다.

코드 생성에 특화하여 기계학습을 한 프로그램에서는 스니펫을 기술하면 각 언어 코드를 만들 수 있다.

비즈니스에서 활용할 경우에는, 전체의 대략적인 구상에서만 문장 생성형 AI를 사용하고, 미세한 수정은 사람이 함으로써 작업 효율을 높일 수도 있다.

 

4-2-3. 챗봇의 답변 작성

 

최근 많은 기업의 홈페이지에 도입된 챗봇도 문장 생성형 AI에 포함된다. 챗봇에는 AI형과 시나리오형이 있다.

 

AI형 챗봇은 문장 생성형 AI의 구조와 마찬가지로 기계학습을 통해 이용자의 복잡한 질문에 답변한다.

한편, 시나리오형은 사전에 설정된 답변과 시나리오에 근거하여 이용자의 질문에 답한다.

답변을 미리 준비할 때는, 문장 생성형 AI를 활용하여 빠르게 대량의 답변을 준비할 수 있다.

 

4-2-4. 장문 요약

 

기사나 논문과 같은 장문을 알기 쉽게 요약하고자 할 때도 문장 생성형 AI가 도움이 된다.

비즈니스에서 장문의 요약은 상대에게 그 내용을 알기 쉽게 전달하는 데 필요한 스킬이다.

하지만 문장이 길면 어느 부분을 생략하고 어느 부분을 남겨야 알기 쉽게 전달할 수 있을지 분별하기 어렵다.

 

문장 생성형 AI는 그러한 장문도 손쉽게 요약한다. 영업하면서 고객에게 상품이나 서비스의 장점을 전달하고자 할 때, 프레젠테이션에서 중요한 부분을 다룰 때 활용할 수 있다.

 

5. 생성형 AI의 저작권 문제

 

생성형 AI가 화제를 모으고 있는 상황에서 주목받고 있는 것은 생성된 작품뿐 아니라 저작권 문제도 있다.

AI를 통해 만들어진 콘텐츠의 저작권은 어떻게 될지 궁금한 사람도 있을 것이다. 마지막으로 생성형 AI의 저작권 문제를 해설한다.

 

5-1. 생성형 AI의 창작물에 저작권 등의 권리가 인정될까?

 

현행법상에서는 생성형 AI의 창작물에 대해 저작권이 발생한다는 구체적인 법률이 존재하지 않기 때문에, 지금도 의논이 이루어지고 있다.

현행법의 관점에서 생각한다면, ‘AI를 도구로 사용하여 창작한 것’과 ‘AI만으로 만들어진 것’에 대해 권리를 인정하는 방법이 다르다.

 

전자인 ‘AI를 도구로 사용하여 창작한 것’은 애초에 사람이 창작 의도를 가지고 만든 것이므로 저작권이 인정된다.

하지만 후자인 ‘AI만으로 만들어진 것’의 경우에는 저작권이 인정되지 않는 상태이다.

 

정리하면, 우리나라를 비롯해 대부분 국가는 AI 생성물의 저작권을 인정하지 않는다. 저작권으로 인정받기 위해서는 인간의 창의성 기술, 노력의 결과로써 만든 고유한 창작물만 저작권법상 저작물로서 보호가 가능하다.

 

5-2. 美저작권국의 판단 기준

 

미국의 정부 기관인 저작권국은 AI를 통해 만들어진 창작물에 대한 저작권의 가이드라인을 발표했다.

 

가이드라인에 따르면, 자동 생성된 콘텐츠에 대해서는 원칙적으로 저작권이 인정되지 않지만, AI와 협력하여 만들어진 콘텐츠로서 사람의 창조력이 반영된 부분에 대해서는 저작권이 인정된다고 한다.

그러므로 저작권 등록 신청을 할 때는 AI가 자동으로 생성한 부분과 사람이 창작한 부분을 나누어서 명기해야 한다.

 

이것은 어디까지나 미국의 판단 기준이므로 앞으로 일본의 법률이 개정되었을 때는 판단 기준이 어떻게 될지는 알 수 없다.

비즈니스에서 생성형 AI를 활용할 때는 저작권을 고려해야 한다.

 

6. 정리

 

간단한 말로 지정하기만 하면 자동으로 여러 콘텐츠를 만들어 내는 생성형 AI는 비즈니스에서 효율성과 생산성을 향상시킬 것으로 기대된다.

 

저작권과 같이 아직 해결되지 않은 문제점도 있지만, 미래에 더 큰 발전을 보일 가능성이 있는 분야이기도 하므로, 지금부터라도 도입해 보는 것도 좋을 것으로 판단된다.

 

 

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