생성형 인공지능(Generative AI)에 관하여 조사하여 설명하고 생성형 인공지능을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오.

목차

I. 서론

II. 본론
가. 생성형 인공지능의 개념과 시장 현황
나. 생성형 인공지능을 위한 핵심 정보통신 기술
다. 생성형 인공지능 기술의 활용 사례와 도전 과제

III. 결론

본문내용

인공지능(AI)은 20세기 중반부터 학계와 산업계에서 꾸준히 연구되어 왔으며, 최근 들어 컴퓨팅 성능과 빅데이터 활용 능력이 비약적으로 발전함에 따라 인공지능 기술의 활용 범위가 폭발적으로 확대되고 있다. 특히 이미지 생성, 텍스트 생성, 음성 합성 등 사람과 유사한 창의적 결과물을 만들어내는 ‘생성형 인공지능(Generative AI)’은 2020년대에 접어들면서 가장 주목받는 기술 중 하나로 부상하고 있다. 생성형 인공지능은 기존의 기계학습 또는 딥러닝 모델이 학습한 데이터의 패턴을 기반으로 새로운 데이터를 만들어내는 특징을 지닌다. 예컨대 사진 한 장을 분석하여 화풍을 학습하고, 이를 바탕으로 전혀 새로운 이미지를 그려낼 수도 있고, 방대한 텍스트 데이터를 토대로 사람이 작성한 것처럼 자연스러운 문장을 생성하기도 한다. 이러한 생성형 인공지능은 예술, 마케팅, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 활용될 수 있기 때문에, 그 가치와 잠재력이 매우 크다고 평가된다.
최근 글로벌 시장 조사 기관들의 분석에 따르면, 생성형 인공지능 시장은 연평균 30% 이상의 성장률을 보일 것으로 예상되고 있다. 2023년 기준 전 세계 AI 시장 규모가 약 1,500억 달러에 달한다고 할 때, 그중에서도 생성형 인공지능 분야는 가장 빠른 속도로 확대되고 있다는 통계가 발표되고 있다. 이러한 추세의 배경에는 고성능 그래픽 처리 장치(GPU), 클라우드 컴퓨팅, 대규모 데이터셋 등 정보통신 기술의 발전이 깔려 있다. 생성형 인공지능 모델은 초거대 매개변수(파라미터)를 다루어야 하기 때문에, 일반적인 CPU 환경에서의 연산으로는 한계가 존재한다. 따라서 병렬 처리가 가능한 GPU나 TPU 같은 하드웨어의 발달이 필수적이며, 이를 통해 학습 시간을 획기적으로 단축할 수 있게 되었다.
뿐만 아니라 초고속 인터넷망과 5G, 나아가 6G로 이어지는 차세대 이동통신 기술이 대규모 데이터를 실시간으로 전송·분석하는 것을 가능하게 하고 있다.

참고자료

· 없음