새로운 걸 만들어내요, 생성 AI

외우는 게 아니라 새로 만들어요

앞에서 글을 쓰는 AI를 배웠어요.
다음에 올 단어를 확률로 골라
한 단어씩 이어 붙였죠.
그런데 한 가지 짚고 넘어가요.
AI는 본 문장을 외워 두었다가
그대로 꺼내는 게 아니에요.
수많은 예시에서 패턴을 익히고,
그 패턴으로 한 번도 없던 새 조합을
그 자리에서 만들어내요.

버튼을 눌러 배운 조각들을 새로 짜 맞춰봐요. 같은 조각이라도 누를 때마다 다른 새 조합이 만들어져요. 외운 걸 꺼내는 게 아니라 새로 만드는 거예요.

같은 조각인데 누를 때마다
다른 결과가 나왔죠.
외운 답 하나를 꺼낸 거라면
매번 똑같았을 거예요.
배운 패턴으로 조각을 새로 짜 맞추니
매번 새로운 게 나오는 거예요.
이렇게 새로 만들어내는 일을
생성이라고 불러요.
그런데 만들 수 있는 게 글뿐일까요?

글만이 아니에요, 이미지도 음악도

글을 만드는 AI를 LLM이라고 했죠.
그런데 생성 AI는 그것보다 넓어요.
그림 예시를 잔뜩 배운 AI는
새 그림을 만들어내요.
노래를 배운 AI는 새 멜로디를 짓고,
영상을 배운 AI는 짧은 영상도 만들어요.
무엇을 배웠느냐에 따라
만들어내는 것도 달라져요.
LLM은 그중 글을 맡은 한 갈래예요.

글, 이미지, 음악, 영상 버튼을 눌러 바꿔봐요. 생성 AI는 무엇을 배웠느냐에 따라 다 만들 수 있고, 글(LLM)은 그중 하나예요.

어떤 걸 골라도
바탕의 생각은 같았어요.
배운 패턴으로 새로 만든다는 점이요.
글이든 그림이든 음악이든
수많은 예시에서 패턴을 익히고
그 패턴으로 새 조합을 짓는 거예요.
그러면 그림은 대체 어떻게 만들까요?
글처럼 한 단어씩 잇는 것과는
조금 다른 방법을 써요.

자글자글한 노이즈에서 그림으로

그림을 만드는 AI는 신기하게도
깨끗한 흰 종이가 아니라
자글자글한 노이즈에서 시작해요.
텔레비전 신호가 끊겼을 때
화면에 가득한 점들 같은 거예요.
거기서 점을 조금씩 다듬어 가요.
흐릿한 점들이 한 단계씩 정리되면서
무언가 모양이 떠오르기 시작해요.
다듬기를 반복하면 그림이 또렷해져요.

다듬기 버튼을 누를 때마다 자글자글한 노이즈 격자가 한 단계씩 정리돼요. 흐릿한 점들이 차츰 그림의 모양으로 떠올라요. (고정된 단계라 누구나 같은 결과)

노이즈가 그림으로 바뀌었죠.
한 번에 짠 하고 나온 게 아니라
조금씩 다듬어 또렷해진 거예요.
AI는 어느 점을 어떻게 정리해야
그림에 가까워지는지를
수많은 예시에서 배워 둔 거예요.
그 배운 감각으로 노이즈를 다듬어
새 그림을 만들어내요.
그런데 무엇을 그릴지는 누가 정할까요?

사람이 지시를 줘요, 프롬프트

AI 혼자 아무거나 만드는 건 아니에요.
사람이 무엇을 만들지 말로 알려줘요.
이렇게 말로 적어 주는 지시를
프롬프트라고 해요.
고양이라고 적으면 고양이를,
우주라고 적으면 우주를 향해
다듬기의 방향이 달라져요.
같은 AI라도 프롬프트가 바뀌면
나오는 결과가 달라지는 거예요.

프롬프트를 눌러 바꿔봐요. 같은 노이즈에서 시작해도, 적어 준 지시에 따라 다듬기가 향하는 그림이 달라져요. 사람이 방향을 주는 거예요.

프롬프트를 바꾸니
결과의 방향이 확 달라졌죠.
AI는 만드는 솜씨를 갖췄고,
사람은 무엇을 만들지 정해줘요.
둘이 손발을 맞추는 셈이에요.
좋은 지시를 또렷이 적을수록
원하는 결과에 가까워져요.
그래서 무엇을 어떻게 적느냐가
생성 AI를 쓰는 솜씨가 돼요.
이제 전체를 한 번 정리해봐요.

정리해볼까요

한 줄로 모으면 이래요.
생성 AI는 배운 패턴으로 새로 만들어요.
외운 걸 복사하는 게 아니에요.
만드는 건 글만이 아니에요.
이미지, 음악, 영상도 만들 수 있어요.
그래서 LLM보다 넓은 말이에요.
이미지는 노이즈에서 시작해
조금씩 다듬어 그림으로 만들어요.
그리고 사람이 프롬프트로 방향을 줘요.

핵심을 차례로 눌러 되짚어봐요. (배운 패턴으로 새로 만듦 -> 글만이 아니라 이미지나 음악도 -> 노이즈에서 다듬어 그림으로 -> 프롬프트로 방향)

이제 생성 AI가 무엇인지 알게 됐어요.
배운 패턴으로 글도, 그림도, 음악도
새로 만들어내는 도구예요.
노이즈를 다듬어 그림을 짓고,
사람의 프롬프트로 방향을 잡죠.
그런데 이렇게 잘 만들다 보면
진짜와 구별이 어려운 가짜도
만들어질 수 있어요.
다음엔 이걸 어떻게 책임 있게 쓸지 살펴봐요.