안녕하세요, 글로벌이 선택한 AI 이커머스 스튜디오 위샵입니다.
이번 콘텐츠는 생성형 AI에 대한 전반적인 이해도를 높이기 위해 준비했습니다.
생성형AI란?
생성형 AI는 받은 질문(Prompt)에 대해 텍스트를 생성하고, 질문의 맥락을 기억하여 창작자와 상호 작용할 수 있는 최신 인공지능 모델입니다. 생성된 텍스트를 이미지, 영상화하는 등 다양한 작업을 수행합니다.
생성형AI의 원리
생성형AI는 ChatGPT가 대중화되는 과정에서 세부 기술로 등장했습니다.
생성형AI는 과제->학습->결과물의 원리로 작동합니다.
- 과제: 사용자의 질문 혹은 과제 해결
- 학습: 목적 달성을 위해 스스로 데이터 탐색 및 학습
- 결과물: 데이터 혹은 콘텐츠 등의 결과물 제시
생성형AI의 특성
생성형 AI는 문서 작업 자동화, 홍보 콘텐츠 제작, 마케팅 기획 등에 활용되며, 장단점은 다음과 같습니다.
✔ 장점
- 시간 대비 높은 효율성
- 상대적으로 저렴한 비용
- 복잡한 아이디어를 간단하게 이미지화
✔ 단점
- 데이터 처리 과정에서 개인정보 유출 가능성
- 훈련 데이터의 편향성으로 인해 결과물의 편향 발생
- 사용자에게 친숙하지 않은 인터페이스
생성형 AI의 기술적 한계
생성형AI의 기술적 한계는 세 가지의 키워드로 요약할 수 있습니다.
- 자율성: 인간이 직접 맡기지 않은 정보를 AI가 더 많이 처리하면서 AI 의존도 심화
- 학습성: AI가 대용량의 데이터를 학습하고 지식을 생성하는 과정에서 인간의 감독 범위 감소
- 불가해성: AI가 더 많이 학습하고 자율화되면서 AI의 결정에 인간이 이해하기 어려운 측면 발생
해결 방안
이러한 기술적 한계를 보완하기 위해, 다음과 같은 해결 방안이 실행되고 있습니다.
- 고도로 튜닝 된 데이터베이스로 학습 진행 -> 편향되거나 잘못된 정보 감소
- 빠르게 나오는 결과물을 다양한 방식으로 테스트 -> 여러 AI 도구와 연계 및 활용
- 해당 산업의 특성과 사업 목적을 반영하는 AI 알고리즘 개발
위샵 이미지 생성 오류
생성형AI가 프롬프트를 처리하면서 때로는 이해하기 어려운 결과물을 생성하기도 합니다. 즉, 생성형AI가 입력->생성을 100% 완벽하게 하지 못하기 때문에 위샵에서 다음과 같은 상황이 발생할 때가 있습니다.
- 프롬프트에 입력한 것과 달리 이미지가 변형되어 생성되는 경우
- 결과물이 일관성 있게 생성되지 않는 경우
- 생성된 이미지의 퀄리티가 좋지 않은 경우
오류 해결 방법 및 결과
Ⅰ. 팔이 추가 생성된 경우 해결
네거티브 프롬프트를 활용하여 (additional arms)을 입력한 후, 팔이 깔끔하게 생성된 것을 확인할 수 있습니다.
Ⅱ. 의류가 추가 생성된 경우 해결
네거티브 프롬프트를 활용하여 (additional fabric) 입력 후 결과물이 깔끔하게 생성된 것을 확인할 수 있습니다.
Ⅲ. 생성된 이미지의 퀄리티가 떨어지는 경우(1)
포지티브 프롬프트를 활용하여 (high heels added)를 입력한 후, 완성도가 높아진 것을 확인할 수 있습니다.
Ⅳ. 생성된 이미지의 퀄리티가 떨어지는 경우(2)
포지티브 프롬프트를 활용하여 a woman standing on the floor를 입력한 후, 완성도가 높아진 것을 확인할 수 있습니다. 위샵의 생성형AI의 한계를 보완하기 위해 프롬프트를 구체적으로 활용하시기 바랍니다.
참고 문헌
Choi, H. N. (2024). The impact and implications of generative AI on the content: A business competitiveness perspective (Dissertation). Korea University of Technology and Education, Graduate School of Technology Management.
구자은 (Ja Eun Koo), & 주다영 (Da Young Ju). (2024). 생성형 AI의 시각 커뮤니케이션 도구로서 가능성 탐구. 한국HCI학회 학술대회, 2024(01), 308-312.
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