생성형 AI 연구개발 동향과 글로벌 경쟁 분석

∙ 챗GPT의 등장과 함께 글로벌 생성형 AI 시장은 폭발적으로 성장하고 있으나, 다양한 법률·윤리·개인정보보호·불평등

  등에 대한 이슈와 논란도 함께 제기되고 있음. 생성형 AI는 그동안 전개되어 왔던 인공지능(AI)과 연구·기술·시장에서의

  경계가 명확히 구분되지 않으나, 생성형 AI로 촉발된 글로벌 경쟁 현황을 더 면밀히 파악하기 위해 본 데이터인사이트에서는

  생성형 AI에 대한 과학-기술-시장 통합 분석을 수행하였음.
 

∙ 논문분석을 통해 생성형 AI를 구성하는 5대 분야에서 얼굴인식 분야는 2020년대 들어 논문 건수가 감소하는 추세이지만,

  다른 분야는 최근까지 상승세를 유지하고 있음을 확인할 수 있었음. 연평균 복합성장률(CAGR)을 살펴보면,

  딥러닝 모델 분야는 무려 42.35%이며, 이어서 자연어 처리 10.91%, 얼굴 인식 2.53%, 음성 인식 4.12%, 초고해상도

  변환 7.84%로 나타났음.
 

- 연구의 영향력 측면에서 한국의 상위 10% 엑셀런스는 자연어 처리, 얼굴 인식, 초고해상도 변환 분야에서만 최근 글로벌 평균

  수준인 10%를 초과한 반면에 현재 생성형 AI를 주도하는 딥러닝 모델 분야에서는 논문 건수는 양적으로 증가하고 있으나

  상위 10% 엑셀런스 측면에서는 아직 글로벌 평균 수준인 10% 기준에는 미치지 못한 것으로 나타났음.

1. 생성형 AI의 개념과 전개

생성형 AI의 개념과 정의

˃ 생성형 AI(Generative AI)는 “대형 언어모델(LLM)이나 이미지 생성 모델(IGM)을 활용하여 명령어(Prompt)에 따라

  새로운 이미지, 영상, 음악, 텍스트, 코드 등의 콘텐츠를 생성하는 인공지능”으로 정의할 수 있음.

- 이용자의 특정 요구에 따라 기존의 데이터를 분석, 데이터에 기반하여 새로운 콘텐츠를 능동적으로 생성
- 딥러닝 기반 AI 기술은 단순히 기존 데이터 기반으로 예측하거나 분류하는 정도였다면, 생성형 AI는 이용자가 요구한 질문이나

   과제를 해결하기 위해 스스로 데이터를 찾아서 학습, 이를 토대로 능동적으로 데이터나 콘텐츠 등 결과물을 제시하는 진화한

   AI 기술

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