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DALL-E

글로벌 칼럼 | 생성형 AI는 인력 대체재가 아닌 보완재

많은 사람이 DALL-E와 ChatGPT 같은 툴이 작업자를 대체할 것으로 보고 있다. 하지만 실제로 이들 툴은 사실 유용한 조수에 가깝다.   ChatGPT나 DALL-E 같은 기타 파생 인공지능(AI) 프로그램은 작업자를 대체하는 방식 중 하나로 여겨지곤 하지만, 진짜 강점은 따로 있다. 바로 사람이 한 작업을 개선하는 것이다.    빠른 것과 잘하는 것은 모순적일 때가 많다. 생성형 AI에서 이런 갈등은 작업자의 능력치를 높이거나 작업 속도를 높이는 선에서 극복된다. 확실히 이런 툴은 대체재가 아닌 보조 툴로 있을 때 역풍을 방지할 수 있다.  일반적으로 업무량을 측정할 때에는 주어진 시간 안에 끝마칠 수 있는 생산성을 기준으로 한다. 하지만 이런 방식은 작업의 질까지 고려한 것은 아니다. 원래 더 빨리 일할수록 질은 더 낮아지는 법이기 때문이다. 특정 기술을 완전히 소화하면 작업을 빠르게 수행할 수 있기는 하다. 하지만 작은 결점이나 실수를 만회하려면 완성한 작업이라도 한 번 더 검토해야 한다.  품질은 그 자체로 흥미로운 주제이다. 필자는 '젠과 모터사이클 유지의 기술(Zen and the Art of Motorcycle Maintenance)'이라는 책을 읽은 적이 있다. 책에 따르면 품질은 얼마든지 유동적일 수 있고 이를 지켜보는 사람이 인식하는 방식에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 열악한 환경의 공장에서 고품질로 간주되는 것이 벤틀리 공장에서는 용납할 수 없는 품질이 될 수 있다.   하지만 훨씬 더 많은 생산량을 맞추면서 밴틀리 수준의 품질을 구축한다면 어떨까? 최고의 ChatGPT 글 10선이란 기사에 따르면 글쓴이는 AI가 만든 대화를 원본 작업의 예제로 사용했다. 결과는 나쁘진 않았지만, 그다지 끌리는 것도 아니었다. 필자가 보기에 그 글보다는 초보 작가가 쓴 글이 좀더 나았다. 그럼에도 AI에 이야기 콘셉트를 처리하는 방식이나 코드를 수정하고 오류를 식별하는 방법을 ...

ChatGPT AI DALL-E 4일 전

AI 생성 모델에 수반되는 2가지 가능성 "생산성 vs. 위험"

생성적 AI, 생성 모델에 속하는 ChatGPT나 DALL-E 같은 AI 도구가 대중적으로 큰 인기를 끌고 있다. 생성적 AI는 기존 작업물을 토대로 독창적인 새 결과물을 만들어 낸다. 그러나 새 결과물은 사실 기존 것에서 파생된 조합이다. 사실 대다수 사용자가 이런 방법으로 결과물을 만들어낸다. 모두 원래 있었던 것을 참조하고 다른 이에게서 배운 것을 가지고 독립적으로 쓰이는 스킬셋을 만든다.   다른 이와 마찬가지로 필자도 만들고 싶은 것의 개념을 붙잡고 작업하는 것을 즐기지만 상상을 구체화하는 작업에서 쉽게 싫증을 낸다. 모조품 페라리 조립 키트 자동차를 구입한 친구가 떠오른다. 차를 완성해 몰고 다니는 상상을 할 때는 즐겁고 쉬웠지만 수천 시간을 부품 조립에 쏟아붓는 것은 너무 어려웠다. 그 자동차 조립 키트는 여전히 친구의 차고 안에서 미완성 상태로 잠자고 있다. 생성적 AI 도구를 통해 사용자는 구상과 창작의 재미있는 부분에 집중할 수 있다. 결과물로 이어지는 지루한 부분에는 도구가 개입하게 된다. 새로운 AI 도구는 여러 가지 서비스로 활용될 수 있지만 극복해야 할 초기 문제점도 많다. 생성적 AI의 약속 이 기술은 분명 초기 단계다. 디지털 미술 대전에서 수상하는가 하면, 좋은 반응을 얻은 노래를 작곡하기도 한다. 기사나 글의 품질은 최고는 아니지만 읽기 쉽고 흥미롭다. 여기까지는 초기의 기준선이다. 생성적 AI의 분명한 목표는 이미지를 자동으로 편집하고, 글의 맞춤법과 문법을 검사하고 시리처럼 도움이 되는 조언을 제공하는 도구의 지루함에서 사용자를 해방한다는 것이다. 그러나 웹 검색처럼 필요한 결과를 빨리 내보내는 명령이나 쿼리 등 생성적 AI에 필요한 기술이 함께 개발되어야 한다. 그런 기술이 없으면 쿼리를 자세히 설명하는 데 시간이 걸리거나 적절히 표현하는 방법을 알 수 없어 어려움을 겪게 된다. 생성적 AI의 가장 큰 장점은 사람 사용자를 대체하지 않는다는 것이다. 물론 사용자가 도구의 정확한 사용법을 배운다는 전제가 깔...

생성AI 생성모델 생성적AI 2023.01.16

오픈AI, 인공지능 이미지 생성기 달리 API 발표

오픈AI가 AI 기반의 이미지 생성기 달리(DALL-E)의 개발자용 API를 출시한다. 달리 API를 이용하면 API를 이용해 개발자는 자체 애플리케이션에 달리 서비스를 통합할 수 있다. 했다. 달리 서비스는 텍스트 설명을 기반으로 AI가 1024×1024 크기의 이미지를 생성하며, 사용자는 색상 범위나 이미지 스타일 등을 선택할 수 있다.   API를 이용해 달리 서비스를 통합한 애플리케이션이 이미지 설명과 기타 패러미터를 오픈AI의 달리 엔진에 전달하면, 오픈AI가 자사 서버에서 이미지를 생성해 보내주는 방식이다.  하지만 달리 API는 공개 API가 아니다. 달리 API를 이용하려면 오픈AI에 등록해야 하고, 달리 이미지 생성기에 액세스할 수 있는 사설 API 키가 필요하다. 또한 달리 API 사용에 대한 비용도 지불해야 한다. 요금은 이미지 해상도를 기준으로 생성된 각 이미지에 따라 다르다. 현재 달리 서비스의 이용료는 1024×1024 크기 이미지 하나당 2센트이다. 512×512 크기 이미지는 1.8센트, 256×256 크기 이미지는 1.6센트이다. 현대 달리 API를 사용하는 대표적인 곳은 마이크로소프트로, 새로운 마이크로소프트 디자이너(Microsoft Designer) 앱의 비공개 테스트에 사용하고 있다. 대형 스톡 이미지 서비스 업체인 셔터스톡도 최근 달리를 자사 웹 사이트에 통합할 것이라고 발표했다. 오픈AI에 따르면, 이외에도 디자인 앱 CALA, 믹스타일(Mixtiles) 역시 달리 API를 사용한다. 참고로, 달리의 대안으로는 무료 API인 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 유료 API인 스태빌리티 AI 등이 있다. editor@itworld.co.kr

오픈AI 달리 DALL-E 2022.11.07

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