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블로그 | 2023. 10. 12.

생성형 AI vs 예측형 AI

생성형 AI vs 예측형 AI
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AI 기술의 차이점과 활용 사례

최근 AI(인공 지능) 기술이 폭발적으로 등장하고 있습니다. 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 동영상, 코드, 음악을 포함한 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 사용되고 있습니다. 한편, 예측형 AI는 미래 사건을 예측하는 데 사용되고 있습니다. 또한, 머신 러닝(ML)이 이 모든 것에 포함됩니다.

몇 년 전만 해도 컴퓨터에 독특한 그림이나 노래를 만들어 달라고 요청하는 것은 무리한 일처럼 들렸습니다. 그러나 이제 그 꿈 같은 생각이 현실이 되었습니다. 많은 조직이 이러한 야심 찬 기술을 어떻게 사용하여 비즈니스를 개선할 수 있는지 궁금해하고 있습니다.

예측형 AI, 생성형 AI, 머신 러닝이란 무엇입니까?

실제로는 전혀 'vs'의 문제가 아닙니다. 머신 러닝(ML)은 예측형 AI와 생성형 AI 모두의 기반입니다. 그러나 생성형 AI가 ML 모델을 사용하여 콘텐츠를 생성하는 반면, 예측형 AI는 ML을 사용하여 조기 경고 신호를 식별하고 향후 결과를 결정합니다.

둘 다 ML과 AI를 사용하지만 알고리즘은 다르게 작동합니다. 이러한 기술이 실제 사용 사례에 어떻게 적용될 수 있는지 교차적으로 확인할 수 있습니다.

생성형 AI란 무엇이며 어떤 방식으로 작동합니까?

생성형 AI는 '창의적인' AI라고 생각하십시오. 생성형 AI는 딥 러닝을 사용하여 훈련된 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

예측형 AI란 무엇이며 어떤 방식으로 작동합니까?

예측형 AI는 '비즈니스' AI라고 생각하십시오. 예측 분석이라고도 하는 예측형 AI는 과거 및 현재 데이터를 사용하여 패턴을 식별하고 해당 정보를 기반으로 추론합니다. 이는 통계 알고리즘과 ML에 의존합니다.

생성형 AI vs 예측형 AI 표

생성형 AI와 예측형 AI를 비교해 보겠습니다.

생성형 AI

예측형 AI

새로운 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둡니다.

미래의 사건을 예측하는 데 중점을 둡니다.

사실적인 이미지와 기타 참신한 콘텐츠를 생성하는 데 사용됩니다.

패턴을 식별하고 예측하는 데 사용됩니다.

뉴럴 네트워크와 머신 러닝을 사용합니다.

통계 모델과 머신 러닝 알고리즘을 사용합니다.

생성형 AI

생성형 AI는 새로운 것을 창조하는 것입니다.

생성형 AI의 한계는 무엇입니까?

생성형 AI 기술은 일련의 데이터에 대해 교육을 받았으며 제공된 정보를 기반으로만 생성할 수 있습니다. 생성형 AI의 위험은 데이터 품질이 좋지 않거나 라이선스가 없는 콘텐츠가 포함된 데이터로 인해 발생하며 이는 저작권 침해, 개인정보 침해, 편견 및 규정 위반으로 이어질 수 있습니다.

이러한 위험을 완화하기 위해 생성형 AI를 사용하는 조직은 AI 거버넌스 표준, 특히 금융 서비스 및 의료와 같이 규제가 심한 산업의 표준을 확립해야 합니다. AI 규정 준수를 보장하면 조직이 법적 벌금, 데이터 침해 및 비윤리적 활동에 참여하는 것을 방지할 수 있습니다.

생성형 AI의 이점은 무엇입니까?

생성형 AI 도구는 작가, 디자이너, 예술가, 코더, 음악가의 작업을 대체하는 것이 아니라 강화하도록 설계되었습니다. 창작 과정의 속도를 높이고 새롭거나 다른 아이디어를 브레인스토밍하는 데 특히 유용합니다. 이러한 도구를 사용하려는 조직은 먼저 생성형 AI를 준비하는 방법을 살펴봐야 합니다.

미래 세대 AI 사용에서 볼 수 있는 이점은 다음과 같습니다.

  • 개인화된 고객 경험
  • 문제 해결
  • 적응형 자동화
  • 시뮬레이션 및 테스트
  • 창의적인 콘텐츠 실험

생성형 AI의 응용 분야에는 어떤 것이 있습니까?

콘텐츠 제작을 넘어 생성형 AI에는 많은 비즈니스 사용 사례가 있습니다. 지능형 자동화 프로그램에 생성형 AI를 적용하면 자동화된 프로세스를 더욱 최적화하고 개인화할 수 있습니다. 생성형 AI 애플리케이션에는 다음이 포함됩니다.

  • 뱅킹 및 금융: 생성형 AI는 위험 모델을 테스트하는 가짜 데이터를 생성하여 신용 위험 모델 테스트에 도움이 되도록 데이터를 분석할 수 있습니다.
  • 의료: 전자 건강 기록(EHR)과 같은 대규모의 구조화되지 않은 의료 데이터 세트를 읽을 때는 오류가 발생하기 쉬울 수 있지만 생성형 AI는 이 데이터를 신속하게 분석하고 모든 이상 징후를 조기에 식별할 수 있으므로 조기 진단 및 맞춤형 치료 계획 개발에 도움이 될 수 있습니다.
  • IT: AI 지원 소프트웨어 개발은 프로그래머에게 큰 도약을 가져다 주고 있습니다. 코드 생성을 지원함으로써 생성형 AI는 개발 시간을 단축하고 오류를 줄이며 버그 수정을 최적화할 수 있습니다.
  • 환경, 사회, 거버넌스(ESG) 보고: 생성형 AI는 조직의 범위 1, 2, 3 데이터를 수집하고 해석하여 보다 정확한 보고를 위해 ESG 영향에 대한 가시성을 높이는 데 도움을 줍니다.
  • 고객 서비스: 생성형 AI는 NLP 챗봇을 통해 고객 답변을 더 빨리 제공하고 고객 대화에서 주요 정보를 추출하여 담당자가 향후 결과에 피드백을 적용하는 데 도움이 됩니다.

자동화의 힘을 확장하기 위해 다른 생성형 AI 사용 사례를 살펴보십시오.

예측형 AI

예측형 AI는 예측에 관한 것입니다.

예측형 AI의 한계는 무엇입니까?

예측형 AI는 예측할 대량의 데이터를 학습하므로 데이터가 부족하거나 부정확한 데이터로 인해 효율성이 심각하게 저해될 수 있습니다. 또한, 이 모든 데이터에도 불구하고 예측형 AI는 완벽한 점쟁이와는 거리가 멉니다. 패턴과 추세를 기반으로 예측할 수 있지만 미래의 사건은 절대적으로 확실하게 예측할 수 없습니다. 이 기술을 활용하는 모든 조직은 모든 것과 마찬가지로 기술에도 한계가 있다는 점을 인식해야 합니다.

예측형 AI의 이점은 무엇입니까?

예측형 AI 모델은 기업이 정확하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 의사 결정 속도를 높이도록 설계되었습니다. 패턴을 분석하고 데이터 이상 징후를 식별하고 향후 이벤트를 추정하여 예측합니다. 이를 통해 기업이 정보를 조사하거나 연구하는 데 소요되는 시간을 줄여 전략적 의사 결정에 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다.

예측형 AI의 응용 분야로는 어떤 것이 있습니까?

예측형 AI의 응용 분야에는 다음이 포함됩니다.

  • 의료 진단: 예측형 AI는 이미 의료 분야에서 활용되고 있으며 질병 발생을 예방하고 고위험 환자를 식별하는 데 도움을 줍니다. 점차적으로 질병 진단, 예후 및 치료 계획에 활용되고 있습니다. AI는 환자의 나이, 체중, 기타 특성과 일치하는 유사한 증상과 기저질환을 가진 환자를 찾아 진단을 내립니다.
  • 사기 행위 탐지: 예측형 AI는 패턴을 분석함으로써 비정상적인 장치에 신호를 표시하거나 새로운 위치에서 액세스하는 등 잠재적인 사기 활동을 더 빨리 식별할 수 있습니다.
  • 재무 예측: 예측형 AI 모델은 대규모 데이터 세트에서 과거 재무 데이터를 가져와 주식 시장 동향, 위험 및 투자 기회를 예측합니다. 예측형 AI는 예측 정확도를 향상하고 재무 의사 결정을 강화합니다.
  • 고객 행동 분석: 예측형 AI는 구매 내역 및 쇼핑 행동 패턴과 같은 고객 데이터를 사용하여 고객이 다음에 구매할 제품을 예측할 수 있으며, 이는 조직의 재고 관리 및 공급망 운영(수요 예측이라고도 함)에도 도움이 될 수 있습니다.

AI 기반 자동화

지능형 자동화의 목표는 시간과 비용을 절약하고 프로세스를 최적화하여 낭비를 줄이는 것입니다. AI 기술의 발전으로 이러한 기능은 더욱 복잡한 프로세스를 자동화하고 더 많은 프로세스를 처음부터 끝까지 자동화할 수 있기 때문에 계속해서 확장될 것입니다.

점점 더 많은 조직이 자동화에 대해 더 큰 꿈을 가지고 있습니다. 당사의 e-book을 읽고 생성형 AI로 지능형 자동화를 강화하는 방법을 알아보십시오.

기술 표

재미있는 내용이 준비되어 있습니다. 당사가 마련한 기술 표를 읽어보십시오.

AI(인공 지능)

인간의 지능을 모방하여 문제를 해결합니다.

예측형 AI

예측 분석이라고도 알려진 예측형 AI는 기록 데이터를 기반으로 하는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 패턴을 식별하고 예측하며 추세를 예측합니다.

생성형 AI

정교한 알고리즘을 사용하여 자연어 프롬프트를 기반으로 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오와 같은 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

머신 러닝(ML)

데이터와 알고리즘을 사용하여 인간 학습을 모방하고 시간이 지남에 따라 정확성을 향상시키는 AI의 한 분야입니다.

자연어 처리(NLP)

인간의 자연스러운 언어를 합성하는 ML 기술입니다.

인지 자동화

지능형 자동화의 또 다른 이름인 인지 자동화는 인간의 행동과 지능을 모방하여 의사 결정을 촉진하고 복잡한 태스크를 수행합니다.

비즈니스 프로세스 관리(BPM)

기업이 프로세스를 자동화, 관리, 최적화하는 도구입니다.

로보틱 프로세스 자동화(RPA)

인간의 작업 수행 능력을 모방합니다.

IA(지능형 자동화)

IA는 BPM, AI, RPA를 결합하여 프로세스를 자동화합니다. 

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