제너레이티브 AI(Generative AI)는 학습 데이터를 활용해 고품질 이미지, 텍스트, 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있는 딥러닝 모델을 포함합니다. 이러한 모델은 훈련 데이터에서 추정하고 새로운 예측을 하여 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 

훈련 중, 제너레이티브 AI 모델에는 광범위한 전처리 및 레이블이 지정된 데이터가 제공되지만 레이블이 지정되지 않은 정보의 이점도 제공됩니다. 다양한 목적을 가진 다른 AI 애플리케이션과 달리 생성 AI의 주요 목표는 콘텐츠 생성이며, 이는 데이터 분석이나 자율주행차 제어와 같은 작업에 사용되는 AI와 구별됩니다.

제너레이티브 AI는 기존 AI와 어떻게 다른가요? 

생성 AI는 인간 대화 샘플을 포함하여 방대한 양의 정보로 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)이라는 점에서 근본적으로 다릅니다. 정보를 소화하고 요약할 수 있으며 자연어를 사용해 인간과 소통할 수 있다. 예를 들어, ChatGPT는 출시 후 첫 주에 100만 명의 사용자를 확보하여 제작자조차 놀라게 한 생성적 AI의 훌륭한 구현입니다. 그리고 두 달 만에 XNUMX억이 늘었습니다. 

일반적으로 시스템이 빠르게 확장되면 시스템이 더 복잡해지고, 관리하기가 더 어려워지며, 안정성과 효율성이 떨어집니다. 대규모 언어 모델을 사용하면 정보가 많아지고 쿼리가 많아지고 상호 작용이 많아질수록 시스템은 더욱 스마트해지고 인간 지능과 더욱 유사해지기 시작합니다. 

귀하의 비즈니스에 Generative AI의 힘을 활용할 준비가 되셨습니까?

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Generative AI는 개발자에게 어떤 이점이 있나요?

네트워킹 계층에서 대규모 언어 모델은 네트워크 구성 생성, 네트워크 자동화 도구용 스크립트 작성, 네트워크 토폴로지 맵과 같은 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.

• 네트워크 구성 관리 자동화

대규모 언어 모델은 네트워크 장치 구성을 생성하고 유지할 수 있습니다. 이는 전체 네트워크 인프라에서 일관성과 규정 준수를 보장하는 데 도움이 됩니다. 이 기능은 인적 오류 가능성을 최소화하고 더 빠른 릴리스를 허용함으로써 원활한 구성 관리 프로세스를 보장합니다.

• 네트워크 자동화 및 스크립팅 활성화

네트워크 관리자는 대규모 언어 모델을 활용하여 네트워크 프로비저닝, 모니터링 및 반복적인 문제 해결 작업을 자동화할 수 있는 네트워크 자동화 도구용 스크립트를 생성할 수 있습니다. 이 기능을 통해 운영 효율성이 향상되고 네트워크 팀의 작업 부담이 줄어듭니다.

• 네트워크 문서화 및 매핑 촉진

대규모 언어 모델은 상세한 네트워크 문서를 생성하고 네트워크 토폴로지 다이어그램을 시각화할 수 있습니다. 이러한 기능은 원활한 네트워크 관리, 문제 해결 및 팀 구성원 간의 지식 공유에 중요한 기록 등록의 정확성과 적시성을 보장합니다.

• 네트워크 보안 및 규정 준수 강화

대규모 언어 모델은 네트워크 구성 및 정책 조사를 통해 잘못 구성된 장치, 잘못된 설정, 비준수 등 네트워크의 약점을 포착할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 보안 위협을 예측하고 네트워크 환경 전반에 걸쳐 규제 요구 사항을 준수할 수 있습니다.

• 네트워크 문제 해결 및 진단 지원

진단 프로세스 중에 수집된 로그 파일, 네트워크 트래픽 데이터 및 기타 정보를 검사하여 네트워크 문제 해결에 대규모 언어 모델을 활용할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 보다 빠르게 문제를 식별하고 해결할 수 있어 가동 중지 시간이 절약되고 전체 시스템 성능이 향상됩니다.

네트워킹 계층에 이러한 대규모 언어 모델을 적용하면 조직의 운영을 향상하고 시간과 리소스를 절약하며 관리도 개선할 수 있습니다.

사용하면 위험이 있나요? 제너레이티브 AI 프로그램 코드를 작성하려면?

의 출현 생성적 AI 솔루션 소프트웨어 개발에 접근하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 강력한 AI 모델은 코드 조각, 전체 기능 또는 전체 애플리케이션을 생성하여 생산성을 높이고 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 그러나 다른 파괴적인 기술과 마찬가지로 코딩에 생성 AI 서비스를 사용하면 개발자와 조직이 신중하게 고려해야 하는 몇 가지 잠재적인 위험이 발생합니다.

• 코드 품질 및 효율성 문제

AI 모델은 기능 코드를 생성할 수 있지만 성능, 확장성 또는 유지 관리 가능성은 원하는 만큼 최적화되지 않을 수 있습니다. 이러한 모델은 코드, 표준, 아키텍처와 같은 프로젝트의 고유한 요구 사항을 거의 고려하지 않습니다. 결과적으로 생성된 코드에는 비효율성이 포함되어 결과적으로 차선의 성능이 발생하거나 장기적으로 기술 부채가 증가할 수 있습니다.

• 보안 취약점

AI 생성 코드에 수반되는 중요한 위험 중 하나는 보안 침해 가능성입니다. 생성적 AI 모델은 잠재적으로 취약점이 있는 프로그램 조각을 포함하는 기존 코드의 대규모 데이터 세트를 통해 훈련됩니다. 이러한 약점을 찾아 수정하도록 모델이 명시적으로 학습되지 않은 경우 생성된 코드에 결함이 있을 수 있으며 애플리케이션이 사이버 위협에 노출될 수 있습니다.

• 코드 일관성 및 유지 관리성

일관성은 코드베이스가 정의된 코딩 표준, 프로젝트별 아키텍처 원칙 및 코드베이스의 전체 구조에서 벗어나는 것을 방지하는 소프트웨어 개발의 중요한 요소 중 하나로 간주됩니다. 그럼에도 불구하고 생성 AI 모델이 프로젝트 수준 모범 사례를 이해하고 적용할 수 없어 생성된 코드에 불일치가 발생할 수 있습니다. 이러한 일관성이 없으면 코드 유지 관리에 해를 끼칠 수 있으며 이로 인해 개발자가 코드를 이해하고 수정하기가 더 어려워집니다.

• 법적 및 지적재산권 문제

프로그래밍에 생성 AI를 구현하면 법적 및 지적 재산권 문제가 발생합니다. 개발된 소스 코드와 관련하여 소유권 및 책임 문제가 발생하며, 특히 AI 모델이 독점 또는 라이선스 소스 코드 조각에 대해 훈련된 경우 더욱 그렇습니다. 또한 AI 도구는 개발자의 입력 코드를 사용하여 모델을 업그레이드할 수도 있으며, 이로 인해 지적 재산이 노출될 수도 있습니다.

코딩 시 생성 AI 솔루션과 관련된 위험은 상당하지만 신중한 계획, 강력한 테스트 및 적절한 보호 조치 구현을 통해 완화할 수 있습니다. 개발자와 조직은 생성 AI 솔루션을 개발 워크플로에 통합하기 전에 잠재적인 위험과 이점을 철저히 평가하는 것이 중요합니다. 

Generative AI 도구의 주요 사례

생성적 AI(Generative AI)는 과거에도 폭발적인 관심을 받았고, 최근에는 많은 강력한 도구가 시장에 출시되었습니다. 이러한 도구는 최첨단 자연어 처리 및 기계 학습 알고리즘을 활용하여 인간과 유사한 텍스트, 이미지, 심지어 코드까지 생성합니다. 생성적 AI 능력을 활용하려는 개발자의 경우 도구와 해당 도구를 안전하고 윤리적으로 사용할 수 있는 방법을 아는 것이 중요합니다. 

• 채팅GPT: OpenAI에서 개발한 ChatGPT는 전이 학습 접근 방식을 사용하는 대화 봇입니다. 자연어 문의를 이해하고 응답할 수 있어 코드 작성, 콘텐츠 생성 및 질문 답변이 가능합니다. ChatGPT의 기능은 단순한 쿼리에만 국한되지 않고 놀라운 수준의 정확성으로 더 복잡한 작업도 수행할 수 있습니다.
• 안정적인 확산: 안정적인 확산은 주어진 텍스트에서 가져온 설명만을 사용하여 완전히 상세하고 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 차세대 텍스트-이미지 AI 모델입니다. Stability AI가 개발한 이 도구를 사용하면 주문에 따라 즉시 맞춤형 이미지를 생성할 수 있어 디지털 아트, 제품 시각화, 콘텐츠 생성 등 다양한 애플리케이션을 활용할 수 있습니다.
• FROM-E 2: OpenAI에서 개발한 DALL-E 2는 자연어 프롬프트와 관련된 설득력 있고 창의적인 이미지를 출력하는 비교적 발전된 텍스트-이미지 생성 AI 모델이기도 합니다. 복잡한 문장을 이해하고 반응하는 능력을 갖춘 DALL-E 2는 디자인, 광고, 크리에이티브 산업 등 다양한 분야에서 활용할 수 있어 주목받고 있습니다.
• GPT-3: OpenAI가 개발한 GPT-3는 다양한 주제에 대해 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 대규모 언어 모델입니다. 방대한 데이터베이스와 자연어 생성 능력을 갖춘 GPT-3는 콘텐츠 생성, 코드 생성, 언어 번역 등과 같은 작업에 적용 가능합니다.
• 구글 바드: Google의 ChatGPT 솔루션인 Bard는 웹에서 최신 데이터를 가져와 정확하고 최신 정보를 제공하는 대화형 AI 모델입니다. 자연어 처리와 구글의 검색 기능을 결합해 사용자가 지능적인 대화를 나누는 동시에 관련 정보를 편리하게 검색할 수 있다는 아이디어다.

Generative AI 도구가 개선되고 가용성이 높아짐에 따라 개발자는 위험 요소를 최소화하기 위해 주의 깊게 행동하고 강력한 보안 조치를 구현해야 합니다. 데이터 개인 정보 보호, 윤리적 고려 사항 및 이러한 강력한 도구의 적절한 활용과 같은 다른 문제를 고려하는 것이 중요합니다. Generative AI의 책임감 있고 안전한 사용을 통해 개발자는 다양한 분야에서 새로운 가능성의 물결을 불러일으킬 수 있습니다.

최종 생각

제너레이티브 AI 새로운 아이디어를 창출하고, 새로운 프로그램 코드를 생성하고, 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 개발자를 위한 강력한 도구입니다. 이를 통해 개발자는 시간과 비용을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 효율성을 높이고 생성된 콘텐츠의 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한 생성적 AI 서비스는 기업이 더 나은 결정을 내리고, 고객 경험을 향상하고, 창의력을 발휘하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 

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• 출처: https://www.primafelicitas.com/artificial-intelligence/advantage-of-generative-ai-for-developers/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=advantage-of-generative-ai-for-developers