Page 114 - 고등학교 인공지능 기초

현재 상용화된 딥러닝은 대부분 지도학습에 기반한 모델로, 레이블된 데이터
가 필요하다는 한계가 있다. 그러나 이 세상의 모든 데이터에 레이블을 달 수는
없고, 레이블 없이도 우수한 성능을 보이는 딥러닝의 필요성이 점차 커지고 있

다. 이에 비지도학습에 기반한 딥러닝의 성능을 끌어올리기 위한 연구가 활발
히 이루어지고 있다.

그림Ⅱ-47 l GAN을 이용해 생성한 얼굴 이미지

2014년에 개발된 GAN은 비지도학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로, 기

존의 이미지를 바탕으로 새로운 이미지를 생성할 수 있다. 또한, 2018년에 개
발된 BERT는 자연어 처리 분야의 모델로, 언어 분류, 질의 응답 챗봇, 글 창작
등 다양한 분야에 활용되고 있다. 2020년에 개발된 GPT-3 역시 자연어 처리에

서 우수한 성능을 보이는 모델로, 음식 성분 분석, 문제 풀이, 글짓기, 자유 대
화, 번역, 주어진 문장에 따른 간단한 웹 코딩 등이 가능하다.

인간과 GPT-3 간 코로나19 관련 자유 대화
인간
지금은 2020년 7월입니다. [현재 코로나 상황 설명] 이러한 상황 때문에 많은
비즈니스가 문을 닫았습니다. 어떤 비즈니스가 가장 큰 영향을 받았을까요?
GPT-3
사람들이 직접 상호 교류해야 작동하는 비즈니스가 가장 큰 타격을 입었습니다.
예로는 레스토랑, 소매점, 대부분의 서비스 기반 비즈니스가 그렇습니다.

인간
이런 상황에서 돈을 많이 벌려면 어떻게 해야 할까요?

GPT-3
사람 간 접촉이 필요 없는 비즈니스를 소유하는 것이 좋습니다.
예를 들어, 책이나 옷이나 전자제품을 파는 온라인 스토어가 좋겠죠.

인간
어떤 회사가 이런 상황에서 잘될까요?
GPT-3
몇몇 회사가 있습니다. 테슬라, 구글, 넷플릭스가 잘될 것 같습니다.
이들은 모두 사람 간의 상호 교류가 별로 필요 없는 일을 하죠.

112 Ⅱ 인공지능의 원리와 활용