대표적인 생성형 AI 도구 10가지 (소개)


현재 널리 사용되는 대표적인 생성형 AI 도구 10가지에 대해 기능, 활용 분야, 특징, 유의점 등을 포함하여 각각 정리한 설명이다.

1. 챗GPT (ChatGPT, OpenAI)

  • 출시 : 2022년
  • 모델 : GPT-3.5, GPT-4 (Pro 버전)
  • 강점 : 자연어 이해 및 생성 능력에 탁월

  • 활용 :

    • 고객 응대 자동화
    • FAQ 대응 및 문서 요약
    • 이메일, 보고서, 블로그 초안 작성
    • 코드 생성 및 디버깅 보조

  • 특징 : 

    • 플러그인 및 GPTs 기능으로 다양한 업무에 맞춤화 가능
    • Pro 사용자 대상 GPT-4-Turbo 지원

  • 한계 : 

    • 정보 최신성 한계 (인터넷 검색 기능 제한적)
    • 오류 가능성 존재 → 사용자 검토 필요
2. 마이크로소프트 코파일럿 (Microsoft Copilot)
  • 출시 : 2023년
  • 모델 : GPT-4 (OpenAI 제공)
  • 강점: MS 365 앱에 통합된 생산성 보조 기능

  • 기능 :

    • 워드: 문서 초안 작성, 요약
    • 엑셀: 데이터 분석, 차트 시각화
    • 파워포인트: 슬라이드 디자인 자동화
    • 아웃룩: 이메일 요약 및 회신 초안
    • 팀즈: 회의 요약, 실행항목 정리
    • 파워 BI: 자연어 기반 리포트 생성

  • 특징:

    • 기존 라이선스 기반으로 쉽게 도입
    • 보안 및 컴플라이언스 정책과 연동

  • 한계:

    • 브랜드 스타일 일관성 부족 가능성
    • 특정 상황에서 부정확한 출력
3. 구글 제미나이 (Gemini, 전 Bard)
  • 출시 : 2023년
  • 모델 : Gemini 1.5 (PaLM 2 이후 모델)
  • 강점 : 멀티모달 처리 (텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)

  • 활용 : 

    • 구글 워크스페이스(Gmail, Docs, Slides 등) 보조
    • 슬라이드 생성, 시트 분석, 이메일 작성
    • 구글 미트 회의 내 시각 보정

  • 특징 : 

    • 코드 분석 및 디버깅 능력 강화
    • 검색 기능과 결합 가능 (SGE)

  • 한계 : 

    • 일부 기능은 영어 환경 위주
    • 외부 앱과의 연동은 제한적
4. 메타AI (Meta AI)
  • 출시 : 2023년
  • 모델 : LLaMA 시리즈 (LLaMA 2, 3 등)
  • 강점 : 페이스북, 인스타그램 등 플랫폼 내 직접 통합

  • 활용 : 

    • 메시지 기반 질문 응답
    • 이미지 편집, 번역
    • 맞춤형 쇼핑/콘텐츠 추천

  • 특징 : 

    • LLaMA 기반 오픈모델로 파생모델 생태계도 활발
    • 메시징 앱 이용자 대상 접근성 우수

  • 한계 : 

    • 개인정보 활용 및 데이터 보호 문제 주의
    • 비즈니스용 고급 기능은 미흡
5. 달리 3 (DALL·E 3, OpenAI)
  • 출시 : 2023년 (최신 버전)
  • 모델 : 자연어 프롬프트 기반 이미지 생성
  • 강점 : 텍스트 기반 이미지 생성에서 높은 해상도 표현 가능

  • 활용

    • 마케팅 콘텐츠, 제품 아이디어 시각화
    • 교육자료 제작, 로고 디자인
    • 챗GPT와 통합하여 이미지 직접 생성 가능

  • 특징 :

    • 이미지 내 텍스트 삽입 가능
    • 스타일과 구성 통제 용이

  • 한계 :

    • 극사실적 이미지 생성은 Midjourney보다 열세
    • 스타일이 AI 특유로 드러남
6. 런웨이ML (Runway Gen-1, Gen-2)
  • 출시 : 2023년
  • 모델 : Gen-1, Gen-2
  • 강점 : 텍스트나 이미지 기반으로 동영상 생성 가능

  • 활용 :

    • 영상 콘텐츠 자동 생성
    • 애니메이션, 스토리보드 제작
    • 영화, 광고 제작 보조

  • 특징 :

    • Gen-2는 카메라 시점 제어 및 움직임 구현 가능
    • 다양한 창작 도구 통합

  • 한계 : 

    고사양 컴퓨터 필요
    • 학습 곡선 높음
7. 스테이블 디퓨전 (Stable Diffusion, Stability AI)
  • 출시 : 2022년
  • 기반 : Latent Diffusion Models (LDM)
  • 강점 : 고해상도 이미지 생성 가능, 오픈소스 기반

  • 활용 :

    • 콘셉트 아트, 캐릭터 디자인
    • 의료 영상 시각화
    • 제품 카탈로그, 콘텐츠 커스터마이징

  • 특징 :

    • 로컬 PC에서 실행 가능 (GPU 지원 시)
    • 커뮤니티 기반 플러그인 활발

  • 한계 :

    • 복잡한 장면 구성에 약점
    • 결과물 제어가 어려울 수 있음
8. 미드저니 (Midjourney)
  • 출시 : 2022년
  • 기반 : 독자적 딥러닝 모델
  • 강점 : 예술성과 독창성이 뛰어난 이미지 생성

  • 활용 :

    • 포스터, 캐릭터, 판타지 일러스트 제작
    • 브랜드 디자인 시각화
    • 커머셜 비주얼 콘텐츠 생성

  • 특징 :

    • 디스코드 기반 채팅 인터페이스
    • 스타일링 조정 자유로움

  • 한계 :

    • 고해상도 출력 한계
    • 저작권 이슈 및 법적 논란 존재
9. 퍼플렉시티 (Perplexity AI)
  • 출시 : 2022년
  • 기반 : GPT-3.5 / GPT-4 (유료), 자체 검색 모델 내장
  • 강점 : 검색 + 요약 기능 통합

  • 활용 :

    • 실시간 정보 기반 Q&A
    • 내부 문서 기반 AI 어시스턴트
    • 재무·시장 정보 요약 및 비교

  • 특징 :

    • 출처 명시 기능 우수
    • 모바일 앱, 확장 프로그램 제공

  • 한계 :

    • 학습 범위는 최신 인터넷 정보로 제한
    • 고급 기능은 유료 요금제에서만 지원
10. 클로드 (Claude, Anthropic)
  • 출시 : 2023년
  • 기반 : Claude 1~3 시리즈 (헌법형 AI 원칙 적용)
  • 강점 : 윤리적 응답 설계, 긴 맥락 유지 능력 우수

  • 활용 :

    • 안전하고 투명한 고객 응대
    • 기업 문서 작성, 코드 분석
    • 대규모 문서 처리 (맥락 최대 200K 토큰)

  • 특징 :

    • Constitutional AI 적용 → 응답 제한 설정 가능
    • 슬랙, 노션 등과의 연동 확장 중

  • 한계 :

    • 설명이 장황할 수 있음
    • 한국어 성능은 GPT 대비 미흡하다는 평가도 존재
각 도구는 용도와 환경에 따라 선택이 달라질 수 있으며,
생성 결과에 대한 인간의 검토와 맥락 이해는 여전히 중요하다. 

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

🧑‍🏫[칼럼] 미래 인재상, T자형 하이브리드로 설계하라

미래 인재상, T자형 하이브리드로 설계하라 – AI 시대, '내 역할'을 새롭게 정의하는 사람만이 살아남는다.  –   1. AI가 바꾸는 일터의 풍경 요즘 일터 곳곳에서 AI 기술이 빠르게 도입되고 있다. 반복적이고 단순한 일은 자동화되고, 정해진 답이 있는 문제는 AI가 더 빠르고 정확하게 처리한다. 이런 변화 속에서 많은 이들이 불안해한다. "그럼 나는 어떻게 살아남아야 할까?" 이 질문에 대한 답은 점점 분명해지고 있다. 이제는 정답을 아는 것만으로는 부족하다. AI 시대에 중요한 것은 정답이 없는 문제에 대응하는 능력, 그리고 여러 분야를 연결하고 해석하는 융합적 사고력이다. 이 새로운 시대가 요구하는 인재상은 바로 'T자형 하이브리드 인재'이다.   2. 왜 융합형 사고가 중요해질까? 많은 기업들이 AI를 통해 일하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 스타벅스, JP모건, 존디어 같은 글로벌 기업들은 직원들의 전문 지식을 AI 시스템에 학습시켜 조직 전체에 활용하려는 전략을 펼치고 있다. 이로 인해 단순히 '경험 많은 전문가'라는 타이틀만으로는 경쟁력을 유지하기 어려워졌다. 하지만 여전히 사람만이 잘할 수 있는 영역이 존재한다. 불확실한 상황에서의 판단, 서로 다른 입장의 조율, 고객과의 감정적 연결, 조직 내 신뢰 형성 등은 AI가 대체하기 어려운 일이다. 이러한 복잡하고 정형화되지 않은 문제를 해결하는 능력은 T자형 인재의 핵심적인 역량이다.   3. T자형 인재란 무엇인가? T자형 인재는 한 분야에 깊은 전문성을 갖추는 동시에, 여러 분야를 연결하고 협업할 수 있는 융합적 역량을 지닌 사람을 말한다. T자의 세로 줄은 마케팅, 법률, 공학, 디자인 등 특정 분야에서의 깊이 있는 전문성을 의미한다. 가로 줄은 디지털 이해력, 데이터 분석 능력, 커뮤니케이션, 협업 능력처럼 다양한 분야를 아우르며 융합적으로 사고할 수 있는 능력이다. 특히 중요한 것은 기술과 기술, 사람과 기술 사이를 연결...
Read more

[인사이트] "연구용 AI"의 등장과 연구 패러다임의 변화

Image
(과학 연구를 보조하거나 수행하는 연구용 AI) 연구용 AI의 등장과 연구 패러다임의 변화 최근 오픈AI, 구글 등 빅테크 기업들이 잇달아 연구용 AI를 출시하면서 과학 연구 분야에 큰 영향을 미치고 된다. 1. "연구용 AI"의 개념 연구용 AI란, 과학 연구를 보조하거나 수행하는 인공지능(AI) 시스템을 의미한다. 일반적인 AI가 텍스트 생성, 이미지 분석, 언어 모델링 등 다양한 작업을 수행하는 것과 달리, 연구용 AI는 과학적 탐구와 연구 과정에서 실질적인 역할을 하는 AI를 말한다. 2. 연구용 AI의 주요 기능  1) 가설 생성 및 검증 AI가 과학적 가설을 스스로 생성하고 검토하여 연구 방향을 제안한다. 구글의 "공동 과학자(co-scientist)"는 연구자의 피드백을 반영해 최적의 실험 전략을 도출한다.    2) 데이터 분석 및 요약 논문, 실험 데이터, 기존 연구 자료를 분석하여 중요한 패턴과 인사이트를 도출한다. 연구자들이 수년에 걸쳐 연구한 내용을 며칠 내로 정리할 수 있다.   3) 실험 설계 및 최적화 AI가 실험 조건을 최적화하여 연구의 효율성을 높인다. 신약 개발 과정에서 약물 후보 물질을 탐색하는 데 활용된다.    4) 논문 작성 및 연구 보고서 자동 생성 연구자가 작성한 초안을 AI가 보완하거나, 연구 결과를 정리하여 논문 형식으로 출력할 수 있다. 일부 연구자들은 AI를 활용해 논문을 완성하고 학술지에 제출하기도 했다. 3. 연구용 AI의 성과   1) 오픈AI ‘딥리서치’(Deep Research) AI가 연구 과정을 지원하는 기술로, 연구 논문 리서치를 수행하며, 기존 연구 방식보다 높은 창의성과 정확도를 기록했다. 박사급 연구원이 몇 주간 수행해야 할 연구를 8분 만에 끝낸 사례가 있다. ‘인류 최후의 시험’(HLE) 벤치마크에서 26.6%의 정답률을 기록하며, 기존보다 두 배 이상 향상된 성과를 보였다.   2) 구글 ‘공동 과학...
Read more

Local Deep Research : 로컬 환경에서 OpenAI의 Deep Research와 유사하게 동작

Image
Local Deep Research Local Deep Research 는 AI를 활용한 심층 연구 도구로, 다양한 대형 언어 모델(LLM)과 웹 검색 엔진을 통합하여 깊이 있는 반복 분석을 수행합니다. 이 시스템은 로컬 환경에서 실행되어 개인정보 보호와 데이터 보안를 강화할 수 있고, 클라우드 기반 LLM을 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.   자동화된 심층 연구 : 지능적인 후속 질문 생성을 통해 연구를 자동화하고, 다단계 반복 분석으로 포괄적인 커버리지를 제공 출처 추적 및 검증 : 인용 및 출처를 자동으로 추적하여 신뢰성 확보 유연한 LLM 지원 : 로컬 모델(Ollama 기반)과 클라우드 모델(Claude, GPT 등)을 지원하며, LangChain 모델과의 호환성을 통해 다양한 모델 선택 가능 풍부한 출력 옵션 : 상세한 연구 결과와 종합적인 연구 보고서를 제공하며, 핵심 내용 요약과 출처 추적 및 검증 기능 프라이버시 중심 설계 : 로컬 실행 시 모든 데이터가 사용자 기기에 저장되어 개인정보 보호를 강화하며, 검색 설정과 데이터 처리 방식을 명확하게 공개 향상된 검색 통합 : 자동 검색 엔진 선택, Wikipedia, arXiv, PubMed, DuckDuckGo, SerpAPI, The Guardian 등의 통합 검색 기능 제공 로컬 문서 검색(RAG) : 벡터 임베딩 기반 검색을 통해 개인 문서에서 내용을 검색하고, 주제별로 문서를 그룹화하며, 다양한 문서 형식 지원 웹 인터페이스 : 직관적인 대시보드, 실시간 진행 상황 업데이트, 연구 이력 관리, PDF 보고서 내보내기 등의 기능을 갖춘 웹 인터페이스 제공 이러한 기능들을 통해 Local Deep Research는 연구자, 저널리스트, 데이터 분석가 등에게 강력한 도구로 활용될 수 있습니다. 자세한 내용과 설치 방법은 GitHub 저장소 에서 확인할 수 있습니다.
Read more