분석적 AI와 생성적 AI의 차이점

인공지능(AI) 기술을 접하는 기업들은 '분석적 AI'라고 불리는 더 오래되고 안정적인 형태의 AI를 간과할 위험이 있습니다. 이러한 형태의 AI는 결코 구식이 아니며 대부분의 기업에게 여전히 중요한 자원입니다. 일부 AI 애플리케이션은 분석적 AI와 생성적 AI를 모두 활용하지만, 이 두 가지 접근 방식은 대체로 구별됩니다.

AI 분석과 기존 데이터 분석의 핵심적인 차이점은 이러한 통찰력을 생성하고 활용하는 데 사용되는 기술 유형에 있습니다.

분석 인공지능의 개념과 주요 특징.

분석적 AI는 인공지능, 특히 고급 머신러닝 기술을 활용하여 비즈니스 인텔리전스를 달성하는 데이터 분석 방식입니다. 많은 기업에서 사용하는 기존 데이터 분석 방식과는 다르지만, 분석적 AI는 데이터 세트를 분석하여 실행 가능한 인사이트를 도출하고 데이터 기반 의사결정을 지원하는 동일한 목표를 추구합니다.

AI 분석은 자연어 처리(NLP) 및 딥러닝과 같은 고급 AI 방법론을 활용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고, 통찰력을 도출하며, 사용자 상호 작용에 직접적으로 반응하는 역동적인 방식으로 의사 결정을 지원합니다.

AI 분석과 기존 데이터 분석의 핵심적인 차이점은 인사이트를 생성하고 활용하는 데 사용되는 기술 유형에 있습니다. 이러한 도구들은 효과적이지만, 대부분의 사용자에게는 정적인 데이터 관점만을 제공하며, 인사이트 도출을 위해 통계 분석에 크게 의존하고 분석가가 기술에 의존하기보다는 스스로 결론을 도출해야 하는 경우가 많습니다.

AI 분석의 주요 특징

기술적 분석: 기술적 분석은 "무슨 일이 일어났는가?"라는 질문에 답합니다. 이 유형의 분석은 과거 사건에 초점을 맞춘 보고서와 분석을 제공하며, 고객들이 가장 일반적으로 사용하는 분석 방법입니다.

기술적 분석은 집계 수준에서 전반적인 성과를 이해하는 데 사용되며, 보고서 및 애플리케이션 구축에 필요한 데이터가 쉽게 확보되어 있기 때문에 기업이 시작하기에 가장 쉬운 방법입니다.

진단 분석: 진단 분석은 기술 분석과 마찬가지로 과거 데이터를 사용하여 질문에 대한 답을 찾습니다. 하지만 "무엇"에 초점을 맞추는 대신, 진단 분석은 데이터에서 특정 사건이나 이상 현상이 발생하는 "이유"를 파악하는 데 중점을 둡니다. 진단 분석은 머신 러닝/예측 분석보다 접근성이 높고 더 광범위한 활용 사례에 적합한 경향이 있습니다.

예측 분석: 예측 분석은 머신 러닝을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 앞으로 발생할 가능성이 높은 상황을 예측하는 고급 분석 기법입니다. 예측 분석 모델 구축의 기초가 되는 과거 데이터는 서술적 분석 및 진단적 분석을 포함한 다양한 정보를 담고 있습니다.

처방적 분석: 처방적 분석은 현대 분석의 네 번째이자 마지막 기둥입니다. 처방적 분석은 구체적인 지침을 제공하는 분석입니다. 본질적으로 이는 의사결정 과정을 안내하기 위해 서술적 분석, 진단적 분석, 예측적 분석을 결합한 것입니다. 기존 상황이나 조건, 그리고 결정이나 사건의 결과를 적용하여 사용자가 취해야 할 구체적인 결정이나 행동을 제시합니다.

생성형 AI는 기존 데이터에서 패턴을 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둡니다. 생성형 적대 신경망(GAN) 및 변환 모델과 같은 딥러닝 기술을 사용하여 텍스트, 이미지, 음악 등을 생성합니다. 인간과 유사한 콘텐츠를 생성하는 능력으로 인해 생성형 AI는 상당한 주목을 받고 있으며, 창의 산업, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 생성형 AI의 주요 특징은 콘텐츠 생성, 향상된 상상력과 창의성, 풍부한 학습 데이터, 그리고 개인화된 브랜딩입니다.

Gen AI의 주요 특징은 콘텐츠 제작, 상상력과 창의력 향상, 학습 데이터 강화, 그리고 개인 맞춤형 경험 제공입니다.

분석적 인공지능과 생성적 인공지능의 차이점

분석형 AI와 생성형 AI 사이에는 여러 차이점이 있으며, 기업은 이러한 차이점을 바탕으로 AI를 활용하여 운영을 효과적으로 관리할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다. 분석형 AI와 생성형 AI의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

첫째, 목적과 기능이 다릅니다. 생성형 AI의 주된 목적은 딥러닝 신경망 모델을 사용하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 것입니다. 반면 분석형 AI는 통계적 머신러닝을 기반으로 하는 AI 시스템으로, 구조화된 데이터를 사용하여 분류, 예측 또는 의사 결정과 같은 특정 작업을 수행하도록 설계되었습니다.

둘째로, 알고리즘이 다릅니다. 알고리즘 방식 측면에서 볼 때, 생성형 AI는 일반적으로 순차적인 텍스트 입력을 의미 있는 출력으로 변환하거나 기존 데이터의 맥락을 기반으로 다음 단어를 예측하여 콘텐츠를 생성하는 등 복잡한 기술을 사용합니다. 생성형 AI는 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 버전의 데이터를 생성합니다. 분석형 AI는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습을 포함한 다양한 간단한 머신러닝 방법을 사용합니다.

셋째, 투자 수익률에 차이가 있습니다. 생성형 AI는 사람이 콘텐츠를 제작하는 것보다 비용이 적게 들 뿐만 아니라 고객을 유치하고 유지하는 독창적이고 매력적인 콘텐츠를 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있어 콘텐츠 제작을 통해 수익을 창출할 수 있습니다. 생성형 AI는 많은 이점을 제공하지만, 그 경제적 가치를 측정하기 어렵고 사용자는 생성형 AI 모델을 학습시키는 데 비용을 부담해야 합니다.

인공지능 분석은 기업이 수요를 예측하고, 재고 관리를 최적화하고, 시장 동향을 파악하고, 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 예측 모델을 통해 더 나은 경제적 수익을 창출합니다. 이는 비용 절감, 자원 배분 개선, 그리고 더 나은 의사 결정을 통한 매출 증대로 이어질 수 있습니다.

넷째, 위험 수준에는 차이가 있습니다. 인공지능을 이용한 딥페이크 생성은 매우 정교한 가짜 영상을 만들어낼 수 있어 허위 정보 유포, 신원 도용, 사기 등으로 이어질 수 있습니다. 또한, 학습 데이터에 민감한 정보가 포함되어 있거나 의도치 않은 결과를 도출하도록 조작된 경우 개인정보 침해 위험이 발생할 수 있습니다.

인공지능 분석 학습에 사용되는 데이터는 사이버 보안 침해 위험에 직면해 있으며, 사이버 공격이나 허위 정보 유포와 같은 악의적인 목적으로 악용될 수 있습니다. 따라서 이러한 위험을 완화하기 위한 보안 조치가 필요합니다. 현재 분석형 인공지능은 생성형 인공지능보다 위험성이 낮은 것으로 여겨지며, 많은 기업에서 오랫동안 사용되어 왔습니다.

요약하자면, 분석형 AI와 생성형 AI 중 하나를 선택할 때는 구체적인 요구 사항과 목표를 고려해야 합니다. 데이터에서 인사이트를 도출하고, 예측을 하고, 프로세스를 최적화하는 것이 목표라면 분석형 AI가 적합합니다. 반면, 새로운 콘텐츠를 제작하거나, 혁신을 이루거나, 사용자 경험을 개인화해야 한다면 생성형 AI가 이상적인 선택입니다.

챗봇과 같은 AI 기반 도구는 인터넷 검색 활동뿐만 아니라 고객 서비스 관련 업무 및 영업 전화까지 대체할 것으로 예상되며, 실제로 그러한 도구들이 사용되고 있습니다.

몇 가지 추천 사항

외교 분야 에서 인공지능 분석 기술을 활용하는 것은 필수적입니다. 왜냐하면 외교 분야의 요구 사항과 과제를 충족하는 데 있어 다른 어떤 인공지능 기술보다 더 많은 자격을 갖추고 있기 때문입니다. 그러나 외교 현장에서 인공지능 분석 기술을 적용하기 위해서는 다음과 같은 조건들이 충족되어야 합니다.

첫째, 인공지능 기술 분야(인공지능과 인간 지능 기반 지능 모두 포함)에 대한 충분한 지식과 경험을 갖춘 인력을 양성하는 것이 필요합니다.

둘째로, 이메일 응답이나 챗봇 기술을 통한 시민과의 직접적인 소통 등 산업 서비스에 AI 기술을 적용하는 것이 중요합니다. 대표적인 예로 독일 외무부는 2021년부터 2023년까지 FACIL이라는 AI 기술을 활용하여 시민들과 소통하며 매달 4만 건의 요청을 처리했습니다.

셋째, 인공지능 분석을 가능하게 하기 위해서는 데이터베이스 시스템과 서버 시스템을 포함한 인프라 구축이 필수적이며, 이는 외교 분야에서 국제적 사건들을 예측하고 전망하는 데 부분적으로 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 데이터 양이 끊임없이 증가함에 따라 충분히 큰 규모의 서버 시스템이 필요합니다.

넷째, 외교 분야는 자체적인 AI 분석 엔진을 구축해야 합니다. 이는 안보 및 윤리적 기준을 충족하는 데 매우 중요합니다.

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