전국민이 이야기하는 AIGC 도대체 무엇인가?

저자: One0x, CryptoFinders

AIGC란 무엇인가?

AIGC( AI Generated Content)는 인공지능을 이용해 필요한 콘텐츠를 생성하는 것을 의미하며, GC는 창작 콘텐츠를 뜻합니다. 이에 대응되는 개념으로는 PGC가 있으며, 이는 전문인이 콘텐츠를 창작하는 것을 의미합니다; UGC는 사용자가 직접 생성한 콘텐츠로, 이름 그대로 AIGC는 인공지능을 이용해 콘텐츠를 창작하는 것입니다.

예를 들어 현재 매우 인기를 끌고 있는 ChatGPT는 AIGC라는 큰 분야에서 상대적으로 성공적인 제품 중 하나로, 출시되자마자 전 세계를 휩쓸며 단 한 달 만에 1억 명의 월간 활성 사용자 수를 돌파했습니다. 이러한 데이터는 TikTok, Facebook 등 인기 제품의 역사적 데이터보다 훨씬 더 매력적입니다.

ChatGPT를 대표로 하는 질문 및 답변 분야 외에도 AIGC는 다른 분야에서도 많은 우수한 제품을 출시했습니다. 그 중에서 가장 발전된 분야는 AI 그림 분야로, AI는 사용자의 지시에 따라 원하는 이미지를 그립니다.

현재 AIGC 분야는 가장 인기 있는 새로운 트렌드가 되었으며, 각 대기업들이 잇따라 진출하고 있습니다. 2021년의 메타버스가 "거품"이라고 불린다면, AIGC의 등장은 메타버스의 발전을 촉진하고 메타버스의 실현을 도울 것입니다.

디지털 생태계 전체에서 메타버스가 web3.0의 대표로 부각된다면, 가상 응용 시나리오는 메타버스에서 가장 중요한 출력 콘텐츠가 됩니다. 일론 머스크, 마크 저커버그 등 유명인들도 이 분야에 참여하여 막대한 자금을 투자해 새로운 가상 응용을 구축하고 있습니다.

그렇다면 AIGC가 메타버스에 통합되면, AIGC는 콘텐츠 생산의 중요한 한 축이 될 것이며, AIGC의 기능은 광범위하고 다양하여 특정 산업에 국한되지 않을 것입니다. 현재 제가 가장 먼저 떠오르는 것은 그 시각적 특성이 가장 먼저 완성될 것이라는 점입니다.

AIGC 발전 과정

2014년으로 거슬러 올라가면, "적대적 생성 네트워크" GAN의 제안이 당시 각 대기업에서 큰 인기를 끌었던 심층 학습 모델이 되었으며, 지금 보면 이것이 AIGC의 가장 초기 실용 프레임워크로 볼 수 있습니다.

기본 원리 GAN에서는 두 모델 간의 경쟁 개념을 채택하여, 생성 모델 G가 지속적으로 생성하고 출력하며, 훈련 집합과 함께 판별 모델 D에 입력되어 판단을 받고, 이후 최적화를 학습합니다.

생성 모델 G와 판별 모델 D는 서로 경쟁하며 공동으로 학습하여 최적의 결과를 도출합니다(생성 모델이 생성한 출력과 훈련 집합을 입력했을 때 판별 모델의 출력이 0.5가 되어 실제 데이터인지 여부를 판단할 수 없게 됩니다).

위 이미지는 생성 모델이 주어진 입력 X를 원래 균일 분포에서 정규 분포로 학습하는 과정을 보여줍니다.

2020년이 되자 Web3+AI가 성공적으로 등장하였고, 생성 예술 NFT의 선두주자인 Art Blocks는 AIGC가 블록체인 분야에서 첫 발을 내딛은 성공적인 사례입니다.

Art Blocks는 랜덤으로 예술 작품을 생성하는 플랫폼으로, 창립자 Erick Snowfro는 프로그래머블하고 생성적인 콘텐츠에 집중하는 플랫폼을 운영하고 있으며, 그 생성된 콘텐츠는 이더리움 블록체인에서 변경할 수 없습니다.

그 랜덤 과정은 디지털 관리에 의해 이루어지며, 이 숫자들은 이더리움 네트워크의 NFT에 저장됩니다. 이 숫자 문자열은 사용자가 구매한 예술 작품의 일련의 속성을 제어하며, 최종적으로 사용자의 생각에 따라 독특한 NFT를 생성합니다.

창작자에게는 Art Blocks에서 자신의 생성 예술 스크립트를 미리 조정하고 배포해야 하며, 출력과 입력이 정확한지 확인한 후, 도구를 통해 스크립트를 ETH 네트워크에 저장해야 합니다.

수집자에게는 특정 시리즈의 작품을 주조할 때, 실질적으로 랜덤 해시 값을 얻으며, 이후 스크립트가 실행되어 해당 해시 값에 해당하는 NFT가 생성됩니다.

게시하기 직전에 CZ는 트위터에서 바이낸스의 첫 번째 AI 제품 Bicasso가 공식 출시되었다고 발표했습니다. 사용자는 AI 기술을 통해 개인 작품을 관련 설명을 추가한 후 새로운 NFT를 생성할 수 있습니다. 이는 블록체인 분야에서 "이미지 교환"이 최초로 적용된 사례입니다.

2021년 이전에는 AIGC가 주로 텍스트(대필 기사)를 생성했지만, 새로운 세대 모델은 처리할 수 있는 형식에 텍스트, 음성, 이미지, 비디오, 동작 등이 포함됩니다. 창의성, 표현력, 반복, 전파, 개인화 등 여러 면에서 기술적 장점을 충분히 발휘할 수 있습니다.

2022년 AIGC의 발전 속도는 놀라웠으며, 연초에는 기술이 미숙한 단계였으나 몇 개월 후에는 전문 수준에 도달하였고, 제품 결과도 충분히 진짜와 구별하기 어려운 수준에 이르렀습니다.

AIGC의 미래 전망

개념이 제안된 이후 제품이 성숙해지기까지 AIGC는 10년의 시간이 걸렸습니다.

AIGC의 성숙은 메타버스의 실현이 더 이상 공허한 말이 아님을 보여줍니다. AIGC는 메타버스의 향후 발전을 실제로 도울 수 있을 뿐만 아니라 인력 소모를 크게 줄여주며, AI를 통해 생산 과정의 제약을 극복하고 무한한 응용력과 상상력을 발휘하여 메타버스의 빠른 발전을 이끌고, 고효율로 고품질의 콘텐츠를 생성할 수 있게 합니다.

현재의 발전 상황을 보면, 미래의 어느 날 갑자기 가상 칩이 출시되어 사용자가 가상 세계에서 무한히 탐험할 수 있게 될 가능성이 있습니다. 그때 우리는 오늘날 ChatGPT를 대하는 것처럼 호기심을 가지고 새로운 경험을 통해 진정한 web3.0 시대에 진입하게 될 것이며, 새로운 메타버스 시대를 열게 될 것입니다.