2023/03/05: Generative AI landscape

1.Mapping the Generative AI landscape

source: https://www.antler.co/blog/generative-ai

AI vs Generative AI

• AI는 다양한 기수을 포괄하는 광범위한 용어임
• 하지만 Generative AI는 새로운 컨텐츠를 만드는데 중점을 둔 특정 유형의 AI임

왜 Gen-AI 존재하나?

• 새로운 텍스트, 이미지, 음악과 같은 컨텐츠를 만들 수 있음
• 효율성과 생산성을 향상시킬 수 있음. 컨텐츠 생성을 자동화시켜 시간을 절약
• 생성된 컨텐츠의 품질을 향상시킬 수 있음
• 새로운 애플리케이션과 사용을 가능하게 함

Gen-AI revenue models

• 제품이나 서비스를 개선하는 데 사용할 수 있는 다른 회사나 조직에 기술 라이선스
• 생성된 이미지, 동영상, 텍스트 등 AI 시스템의 결과물을 다양한 용도로 사용할 수 있는 고객에게 판매
• AI 시스템에 대한 액세스를 구독 서비스로 제공하여 고객이 이를 사용하여 자체 출력을 생성할 수 있음
• AI 시스템을 사용하여 회사의 기존 제품 또는 서비스의 효율성 또는 효과를 개선한 다음 향상된 제품에 대해 고객에게 비용을 청구
• AI 시스템의 기능을 활용하는 새로운 제품 또는 서비스를 만들어 고객에게 직접 판매

Why now?

• 첫째. 기계 학습 및 자연어 처리의 발전으로 AI 시스템이 고품질의 인간과 유사한 콘텐츠를 생성
• 둘째, 예술, 마케팅, 엔터테인먼트 분야와 같이 개인화되고 고유한 콘텐츠에 대한 수요가 증가함에 따라 Gen-AI 플랫폼에 대한 필요성이 증가
• 셋째, 대량의 데이터와 강력한 계산 리소스의 가용성으로 인해 이러한 유형의 모델을 대규모로 교육하고 배포 가능

The Gen-AI Startup Landscape

• Text: Summarizing or automating content.
• Images: Generating images.
• Audio: Summarizing, generating or converting text in audio.
• Video: Generating or editing videos.
• Code: Generating code.
• Chatbots: Automating customer service and more.
• ML platforms: Applications / ML platforms.
• Search: AI-powered insights.
• Gaming: Gen-AI gaming studios or applications.
• Data: Designing, collecting, or summarizing data.

The Gen-AI unicorn landscape

2. “이미 도래한 미래” 생성형 AI 시대의 SW 개발자를 위한 4가지 조언

source: https://www.itworld.co.kr/topnews/280219#csidx82bc3c4706f181897a252c431bab30d

두려워 말라, 그 기능을 활용하라

• AI를 워크플로우에 통합하여 놀라운 생산성 향상을 이룰 수 있음

부족한 맥락을 보완하라

• AI 비서는 간단한 작업을 도와주지만 복잡한 질문에 정확하게 대답할 가능성은 낮음

코드씨(CodeSee) CEO 샤니아 레벤은 “엔지니어링 작업은 ‘맥락’처럼 AI가 대신할 수 없는 많은 것을 요구한다.
다양한 비즈니스 측면의 거시적인 결정은 AI가 결코 처리할 수 없다”라고 지적했다.

성공을 좌우하는 것은 결국 사람이다.

• 개인화되지 않고 실망스러운 결과를 내놓는 결과를 내놓은 키워드 검색을 개선하는 것은 사람임
• "키스플로우(Kissflow) CEO 슈레시 삼반담
  • “로우코드와 노코드가 전통적인 개발자와 소프트웨어 엔지니어를 완전히 대체하지 않는 것처럼, 오픈AI는 반복적인 작업을 없애고 앱 개발을 위한 시장 출시 시간을 단축하는 유용한 툴을 제공할 뿐”
• "어헤드(Ahead)의 현장 CTO 조시 퍼킨스
  • “생성형 AI는 검색 및 고객 서비스 분야에서 잠재력이 크다. 이런 모델은 자연어 검색과 맥락 기억(contextual memory)의 복잡한 현실을 보여주며, 고객 서비스 담당자 없이 미묘한 프롬프트에도 매우 합리적으로 곧바로 대답한다”
• "아펜(Appen)의 최고 제품 책임자 수자타 사기라주
  • “생성형 AI 기술은 애플리케이션 개발과 고객 경험 설계의 다양한 측면을 자동화하고 개선하는 데 사용될 수 있다. 이는 큰 기회가 될 것”
  • "생성형 AI 모델이 정확하게 작동하려면 사람의 피드백을 통한 미세 조정이 필요하다. 이런 모델 뒤에 있는 데이터와 인간이 성공과 실패를 정의할 것"

적절한 전략과 테스트는 필수

• 헬프시프트(Helpshift)의 제품 책임자 에릭 애시비
  • “관리되지 않는 AI가 부정확하거나 불완전한 콘텐츠를 생산하는 위험은 기껏해야 약간의 짜증 나는 정도에 그칠 수 있으나 고객 서비스에 활용되거나 브랜드를 대표할 때는 위험 해결에 엄청나게 많은 비용이 들 수 있음"
  • "초기에는 모니터링되지 않는 챗봇 같은 콘텐츠 생성에 AI를 단독으로 사용하려는 유혹이 있겠지만, 제반 위험을 관리하기 위해서는 인간과 AI가 협력하는 결합 전략을 채택해야 한다는 것을 깨닫게 될 것”

3. 생성형 AI의 현주소” 주요 생성형 AI 서비스 둘러보기

source: https://www.itworld.co.kr/news/278971?page=0,0#csidx134471fdea2ad16abfad0943202e4a3

• 비휴먼(bHuman): 개인화된 비디오 대량 발송
• 브라우즈 AI(Browse AI) : 웹사이트 모니터링
• ChatGPT : 지시대로 만드는 텍스트와 프로그램
• 클립드롭(ClipDrop) : 지능형 디자인 도우미
• 컴포즈 AI(Compose AI) : 이메일 응답
• 달리(DALL-E2) : 설명에 따라 그림 그리기
• 데스크립트 오버덥 : 음성 복제
• D-ID.com : 실시간 비디오 제작
• 듀러블(Durable) : 30초만에 웹 사이트 구축
• 카이버(Kaiber) : 설명만 하면 만들어지는 애니메이션
• 미드저니(Midjourney) : 텍스트를 고품질 이미지로
• 노션 AI(Notion AI) : 지능형 협업
• 픽토리(Pictory) : 비디오 편집을 위한 만능 툴
• Rewind.ai : 맥에서만 가능한 되감기 기능
• 런웨이(Runway) : 손쉬운 동영상 조작
• 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) : PC에서 이용하는 텍스트 투 이미지
• 신세시아(Synthesia) : 전문가를 위한 빠른 비디오 제작
• 토움(Tome): 버튼 하나로 만드는 프리젠테이션
• 발리(VALL-E): 3초만에 음성 복제