생성형 AI(Generative AI)는 텍스트, 오디오, 이미지 또는 비디오와 같은 다양한 형식의 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능의 한 형태이다. 이러한 인공지능시스템은 대규모 데이터세트에 서 훈련된 기계학습 모델을 사용하여 훈련 데이터와 유사한 콘텐츠를 생성할 수 있다. 생성형 AI 는 더 빠르고 저렴할 뿐만 아니라 어떤 경우에는 인간이 손으로 만드는 것보다 더 정 교해지고 있다. 소셜미디어에서 게임, 광고, 건축, 코딩, 그래픽디자인, 제품디자인, 법률, 마케팅, 영 업에 이르기까지 인간이 독창적인 작품을 만들어야 하는 모든 산업에 큰 영향을 미치고 있다. 한 시장조사기관에 의하면 생성형 AI 시장은 향후 크게 성장할 것으로 예상되며, 2021 년에 79 억 달 러, 시장가치는 2030 년까지 CAGR 34.3%로 1,108 억 달러에 달할 것으로 예상되고 있다.생성형 AI 알고리즘은 복잡한 수학적 모델을 사용하여 대규모 데이터세트를 분석하고 데이터의 패턴을 학습한 다음 이를 사용하여 새로운 콘텐츠를 생성한다. 예를 들어, 동물 이미지 데이터세트 에서 훈련된 생성형 인공지능 알고리즘은 이전에 본 적이 없지만 원래 데이터세트의 동물과 유사 한 새로운 동물 이미지를 생성할 수 있다. 이와 같이 생성형 AI 는 자연어 입력에 응답할 수 있는 챗봇 및 가상 비서 개발뿐만 아니라 예술, 음악 및 문학 창작을 포함하여 많은 응용 분야에도 적 용할 수 있는 무한한 가능성을 지니고 있다. 이와 같이 인공지능은 많은 산업에 혁명을 일으키고 새로운 기회를 창출할 수 있는 잠재력이 있지만 많은 문제도 발생하고 있다. 본고에서는 이러한 생성형 AI 개념, 주요 이슈 및 동향에 대하여 알아본다.2.1. 생성형 AI 개념 및 주요 기능 인간은 사물을 분석하는 데 능숙하지만 인공지능은 더 잘할 수 있다. 인공지능은 일련의 데이터 를 분석하고 사기 또는 스팸 감지, 배달 예상 시간 예측 등 다양한 사용 사례에서 볼 수 있듯이 더 똑똑해지고 있는데 이를 “분석 AI(Analytical AI)” 또는 “전통적인 AI(traditional AI)”라고 한다. 그러나 최근 인공지능이 발달함에 따라 사물을 분석하는 것뿐만 아니라 창조하는 것도 가능하게 되었는데 이를 “생성형 AI(Generative AI)”라고 한다. 즉, 인공지능이 이미 존재하는 것을 분석하는 것이 아니라 새로운 것을 생성한다는 의미를 가진다. 다음은 각 범주를 강화할 플랫폼 계층과 그