분석 AI와 생성 AI의 차이점

AI 기술을 처음 접하는 조직은 "분석 AI"라고 불리는 오래되고 확립된 형태의 AI를 간과할 위험이 있습니다. 이러한 형태의 AI는 결코 쓸모없어진 것이 아니며 대부분의 기업에 여전히 중요한 자원입니다. 일부 AI 응용 프로그램에서는 분석 AI와 생성 AI를 모두 사용하지만, 이 두 가지 AI 접근 방식은 대체로 별개입니다.

분석 AI와 기존 데이터 분석의 핵심적인 차이점은 이러한 통찰력을 생성하고 액세스하는 데 사용되는 기술 유형에 있습니다.

분석 AI의 핵심 개념 및 특징

분석 인공지능(AI)은 비즈니스 인텔리전스 목적으로 인공지능(특히 고급 형태의 머신 러닝)을 활용하는 데이터 분석의 한 형태입니다. 분석 AI는 많은 조직에서 사용하는 기존 데이터 분석 방법과는 상당히 다르지만, 동일한 목표를 달성하는 데 중점을 둡니다. 즉, 데이터 세트를 분석하여 실행 가능한 통찰력을 생성하고 데이터 기반의 의사 결정을 안내하는 것입니다.

분석 AI는 자연어 처리(NLP) 및 딥러닝과 같은 고급 AI 방법을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고, 통찰력을 개발하고, 동적인 방식으로 의사 결정을 안내하며, 사용자 상호 작용에 직접 응답합니다.

분석 AI와 기존 데이터 분석의 핵심적인 차이점은 이러한 통찰력을 생성하고 액세스하는 데 사용되는 기술 유형에 있습니다. 그러나 이러한 도구가 강력함에도 불구하고, 대부분 사용자에게는 데이터에 대한 정적인 관점만 제공하고, 통찰력을 얻기 위해 통계 분석에 크게 의존하며, 분석가는 기술에 의존하기보다는 스스로 결론을 도출해야 합니다.

분석 AI의 주요 기능

기술적 분석: 기술적 분석은 "무슨 일이 일어났는가?"라는 질문에 답합니다. 이 유형의 분석은 지금까지 고객이 가장 일반적으로 사용하는 방법으로, 과거 이벤트에 초점을 맞춘 보고 및 분석을 제공합니다.

기술적 분석은 전체적인 성과를 집계 수준에서 이해하는 데 사용되며, 보고서와 애플리케이션을 작성하는 데 필요한 데이터를 쉽게 얻을 수 있기 때문에 회사가 시작하기에 가장 쉬운 방법입니다.

진단 분석: 진단 분석은 설명적 분석과 마찬가지로 과거 데이터를 사용하여 질문에 답합니다. 하지만 진단 분석은 '무엇'에 초점을 맞추는 대신, 데이터에서 이벤트나 이상이 발생하는 이유라는 중요한 질문을 다룹니다. 진단 분석은 머신 러닝/예측 분석보다 접근성이 높고 다양한 사용 사례에 적합합니다.

예측 분석: 예측 분석은 머신 러닝을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 무슨 일이 일어날 가능성이 있는지 판단하는 고급 분석 형태입니다. 과거 데이터는 예측 분석 모델을 구축하는 기초로 사용되는 기술적 분석과 진단적 분석의 대부분을 차지합니다.

처방적 분석: 처방적 분석은 현대 분석의 네 번째이자 마지막 기둥입니다. 규범적 분석에는 특정 지침에 대한 분석이 포함됩니다. 이는 본질적으로 기술적, 진단적, 예측적 분석을 결합해 의사 결정을 내리는 것입니다. 기존 상황이나 조건, 그리고 결정이나 사건의 결과를 적용하여 사용자가 취할 수 있는 안내 결정이나 조치를 생성합니다.

생성적 AI는 기존 데이터에서 패턴을 학습하여 새로운 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둡니다. 생성적 적대 신경망(GAN) 및 변형 모델과 같은 딥 러닝 기술을 사용하여 텍스트, 이미지, 음악 등을 생성합니다. 생성적 AI는 인간과 유사한 콘텐츠를 생성하는 능력으로 많은 주목을 받았으며 창의 산업, 콘텐츠 제작 등에 응용될 수 있습니다. Gen AI의 주요 특징은 콘텐츠 제작, 상상력과 창의력 향상, 훈련 데이터 강화, 개인화된 인상 생성입니다.

Gen AI의 주요 특징은 콘텐츠 제작, 상상력과 창의력 향상, 훈련 데이터 강화, 개인화된 인상 생성입니다.

분석 AI와 생성 AI의 차이점

분석 AI와 생성 AI 사이에는 많은 차이점이 있으며, 이러한 차이점을 바탕으로 기업은 AI를 활용하여 효과적으로 운영할 수 있는 방법을 찾습니다. 분석 AI와 생성 AI의 차이점:

첫째, 목적과 역량이 다릅니다. 생성 AI의 주요 목적은 딥러닝 신경망 모델을 사용하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 것입니다. 분석 AI란 구조화된 데이터를 기반으로 분류, 예측, 의사 결정 등 특정 작업을 위해 설계된 통계적 머신 러닝 기반 AI 시스템을 말합니다.

둘째, 알고리즘이 다릅니다. 알고리즘적 방법 측면에서 생성적 AI는 순차적인 텍스트 입력을 일관된 출력으로 전환하거나 기존 데이터 컨텍스트를 기반으로 다음 단어를 예측하여 콘텐츠를 생성하는 등 복잡한 기술을 사용하는 경우가 많습니다. AI는 데이터 패턴을 이해하여 해당 데이터의 새로운 버전을 만드는 법을 배웁니다. 분석 AI는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습을 포함한 다양하고 간단한 머신 러닝 방법을 사용합니다.

셋째, 투자 수익률이 다릅니다. 생성적 AI는 인간 콘텐츠 제작보다 낮은 비용을 제공하여 콘텐츠 제작을 수익성 있게 만들 수 있으며, 고객을 유치하고 유지하는 독특하고 매력적인 콘텐츠를 제작할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 생성적 AI는 많은 이점을 제공하지만, 경제적 가치는 측정하기 어렵고, 사용자가 생성적 AI 모델을 훈련시키는 데 비용이 듭니다.

분석 AI의 경우, 기업이 수요를 예측하고, 재고 관리를 최적화하고, 시장 동향을 파악하고, 데이터 기반의 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 예측 모델을 통해 더 나은 경제적 수익을 제공합니다. 이를 통해 더 나은 의사 결정을 통해 비용이 절감되고, 자원 배분이 개선되며, 수익이 증가할 수 있습니다.

넷째, 위험의 차이입니다. 생성적 AI는 설득력 있는 "딥페이크"를 만들어낼 수 있는데, 이는 쉽게 잘못된 정보, 신원 도용 및 사기로 이어질 수 있습니다. 또한, 이러한 모델은 훈련 데이터에 민감한 정보가 포함되어 있거나 원치 않는 출력을 생성하도록 조작된 경우 개인 정보 보호 위험에 노출될 수 있습니다.

AI 훈련 데이터 역시 사이버 보안 침해의 위험에 직면해 있으며, 사이버 공격을 실행하거나 잘못된 정보를 퍼뜨리는 등 악의적인 목적으로 악용될 수 있습니다. 따라서 이러한 위험을 완화하기 위한 보안 조치가 필요합니다. 현재 분석 AI는 생성 AI에 비해 위험성이 낮아 많은 기업에서 오랫동안 활용되어 왔습니다.

요약하자면, 분석 AI와 생성 AI 중 하나를 선택할 때는 구체적인 요구 사항과 목표를 고려하세요. 데이터에서 통찰력을 추출하고, 예측을 하고, 프로세스를 최적화하는 것이 목표라면 분석 AI가 올바른 선택입니다. 반면, 새로운 콘텐츠를 만들고, 혁신을 이루고, 사용자 경험을 개인화해야 하는 경우 생성적 AI가 이상적인 선택입니다.

생성적 AI 도구는 채팅봇으로 활용되고 있으며, 인터넷 검색뿐만 아니라 고객 서비스, 영업 전화도 대체할 것으로 기대됩니다.

몇 가지 권장 사항

외교 에서 분석 AI를 활용하는 것은 필수적입니다. 왜냐하면 외교의 요구 사항과 과제를 충족시키기 위해 다른 어떤 AI 기술보다 더 많은 기준이 필요하기 때문입니다. 하지만 업계에 AI 분석을 적용하려면 다음과 같은 조건을 충족해야 합니다.

첫째, AI 기술 산업(인공지능 및 인간 지능 기반 지능 포함)에 대한 충분한 지식과 경험을 갖춘 인력을 구축해야 합니다.

두 번째로, 이메일 회신, 챗봇 기술을 통한 사람과의 직접 상호 작용 등 산업 서비스에 AI 기술을 적용합니다. 이는 독일외무부가 2021년부터 2023년까지 FACIL이라는 AI 기술을 사용하여 시민과 상호 작용하고 매달 40,000건의 요청을 처리한 방식과 유사합니다.

셋째, 외교 분야에서 세계 정세와 사건을 예측하고 전망하는 데 도움이 되는 AI 분석을 운영할 수 있는 데이터베이스 시스템, 서버 시스템 등의 인프라를 구축합니다. 하지만 데이터가 점점 더 커짐에 따라 충분히 큰 서버 시스템이 필요합니다.

넷째, 외교 분야는 자체 분석 AI를 구축해야 하는데, 이는 안보와 윤리 문제를 해결하는 데 가장 중요합니다.

원천: https://baoquocte.vn/ai-phan-tich-va-su-khac-biet-voi-ai-tao-sinh-298800.html