생성형 AI vs 추론형 AI : 무엇이 다르고, 어디에 어떻게 사용되는가?

 

오늘은 인공지능(AI)의 두 가지 주요 분야인 '생성형 AI'와 '추론형 AI'에 대해 이야기하려 합니다.

이 두 기술은 우리 주변에 있는 많은 AI 제품과 서비스를 이해하는 데 도움이 될 것으로 생각됩니다. 

 

생성형 AI 란?

• 생성형 AI는 새로운 정보를 생성하거나 예측하는 데 주로 사용되는 기술입니다.
• 이는 GAN(Generative Adversarial Network)과 같은 딥러닝 알고리즘을 사용하여 학습 데이터를 바탕으로 새로운 결과를 만들어냅니다.
• 예를 들어, 생성형 AI는 기존 이미지를 학습하여 새로운 이미지를 생성하거나, 텍스트를 학습하여 새로운 문장을 만들어냅니다.
• 이러한 기술은 게임 디자인, 예술, 음악 생성 등 다양한 분야에서 활용되고 있고, 생성형 AI 기술을 활용해서 AI 아티스트, 크리에이터 같은 신종 직업들도 생겨났습니다.
• 올해는 Chat GPT, 미드저니, 스테이블 디퓨전 등이 주도한 생성형 AI의 전성시대라고 해도 과언이 아니었습니다.
• 생성형 AI 기술의 경우, 사용자는 AI 기술을 습득하지 않더라도 기능적인 측면만 잘 익힌다면 누구나 활용할 수 있는 장점이 있습니다. 
• 따라서, 생성형 AI 기술을 활용하는 사용자는 공급자도 될 수 있고, 수요자도 될 수도 있습니다. 

 

추론형 AI 란?

• 추론형 AI는 주어진 데이터를 바탕으로 패턴을 찾아내고 예측하는 데 사용됩니다.
• 이는 데이터 분석, 패턴 인식, 의사결정 지원 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
• 추론형 AI의 가장 큰 장점은 정확도와 신뢰성입니다.
• 예를 들어, 의료 분야에서는 AI를 활용하여 질병을 진단하거나, 금융 분야에서는 주식 시장의 트렌드를 예측하는 데 사용됩니다.
• 즉, 다양한 산업분야에 적용하도록 B2B 솔루션 형태로 제공됩니다. 
• 따라서, 추론형 AI 기술은 공급자와 서비스를 이용하는 수요자가 명확하게 구분된다고 할 수 있습니다. 

 

생성형 AI와 추론형 AI의 차이점

• 생성형 AI와 추론형 AI의 가장 큰 차이는 '데이터를 생성하는가' vs '데이터를 해석하는가'에 있습니다.
• 생성형 AI는 학습 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 반면, 추론형 AI는 주어진 데이터를 바탕으로 패턴을 찾아내고 예측합니다.
• 이에 따라서, 생성형 AI 기술은 지속적으로 AI 아티스트, 크리에이터를 포함해 일반인들도 진입장벽 없이 활용할 수 있는 기술이고, 
• 추론형 AI 기술은 의료, 금융, 법률 등 다양한 산업분야에서 서비스를 공급하는 공급자와 서비스를 이용하는 수요자로 구분되어 이용된다는 차이가 있습니다.  

 

앞으로의 전망

• 생성형 AI와 추론형 AI는 각자의 장점을 가지고 있으며, 두 기술이 서로 보완하며 발전하고 있습니다.
• 생성형 AI는 콘텐츠 생성, 디자인, 연구 개발 등의 분야에서 활용도가 높아질 것으로 예상되며, 추론형 AI는 결정 지원, 진단, 모니터링 등의 분야에서 더욱 중요해질 것입니다.
• 결론적으로, 생성형 AI와 추론형 AI는 인공지능의 두 가지 주요 분야로, 각각 다른 역할을 하며 다양한 분야에서 활용도가 확장 될 것으로 예상됩니다. 
• 만약, 생성형 AI 기술을 활용하는 사용자가 추론형 AI 기술을 습득한 상태에서 새로운 융합 서비스를 출시한다면 또 다른 블루오션이 될 것으로 생각이 되고, 
• 추론형 AI 기술을 활용하는 산업분야에서 생성형 AI 기술을 병행하여 활용한다면 소비자(수요자)에게 좀 더 매력적인 서비스를 제공할 수 있지 않을까 하는 생각입니다. 

 

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