생성형 AI
시키면 새로 만들어 내는 AI예요. 찾아 주는 도구가 아니라 만들어 주는 도구라는 것, 이 한 가지만 알아도 기대치가 맞아요.
쉽게 말하면
뭐든 주문받는 제작소가 하나 생겼다고 생각해 보세요. "우리 가게 전단지 문구 좀 써 주세요" 하면 어디서 베껴 오는 게 아니라 그 자리에서 새로 써 줘요. 간판 시안을 부탁하면 새로 그려 주고, 안내 방송 목소리를 부탁하면 새로 녹음해 줘요. 생성형 AI가 딱 이 제작소예요. 시키면 새것을 만들어 내는 AI라서 이름에 "생성"이 붙었어요.
만들 수 있는 건 글만이 아니에요. 그림, 영상, 목소리, 음악, 그리고 화면을 움직이는 코드까지 만들어요. 공통점은 하나예요. 사장님이 말로 시키면, 세상에 없던 결과물이 새로 나와요.
이렇게 믿으면 AI가 만들어 낸 문장을 사실이라고 믿게 돼요. 생성형 AI 사고의 대부분이 여기서 시작돼요.
나온 것은 초안이에요. 쓸지 고칠지 버릴지는 사장님이 정해요. 이 기대치가 맞으면 실망할 일이 거의 없어요.
찾는 도구가 아니라 만드는 도구예요
AI 자체는 예전부터 있었어요. 스팸 메일을 걸러 내고, 사진에서 얼굴을 찾아내는 일을 해 왔죠. 그건 전부 이미 있는 것 중에서 골라내는 일이었어요. 생성형 AI가 새로운 건, 골라내는 게 아니라 만들어 낸다는 점이에요. 요 몇 년 사이 세상이 시끄러워진 이유가 이 전환 하나예요.
| 만드는 것 | 가게에서는 이런 일 | 더 알아보기 |
|---|---|---|
| 글 | 전단지 문구, 손님 답장, 메뉴 소개글의 초안을 받아요 | 프롬프트 |
| 그림 | 메뉴판에 넣을 그림, 이벤트 배너 시안을 받아요 | AI로 사진 만들기 |
| 영상 | 짧은 홍보 영상의 밑그림을 받아요 | AI로 영상 만들기 |
| 목소리·음악 | 안내 음성, 영상에 깔 배경 음악을 받아요 | AI 목소리 쓰기 |
| 코드 | 예약 페이지, 주문 화면처럼 실제로 돌아가는 화면을 받아요 | AI 모델이란 |
사장님은 이미 쓰고 계세요
바이브캠퍼스 스튜디오에서 "예약 받는 페이지를 만들어 주세요"라고 적으면 화면이 만들어지죠. 그게 생성형 AI가 코드를 새로 만들어 내는 일이에요. 표의 다섯 줄 중 마지막 줄을 이미 매일 쓰고 계신 거예요.
기대치를 맞추는 세 가지
제작소라는 그림을 붙잡으면, 생성형 AI를 쓸 때 알아 둘 성질이 자연스럽게 따라 나와요. 딱 세 가지예요.
- 1초안 기계예요. 제작소가 시안을 내밀면 사장님이 보고 고치라고 하거나 확정하죠. AI가 만든 것도 똑같아요. 나온 순간은 아직 초안이고, 확정은 사장님의 일이에요. 특히 숫자·가격·규정이 들어간 건 꼭 확인하고 내보내요.
- 2시킨 만큼 나와요. "전단지 써 줘"라고 하면 아무 가게에나 맞는 밋밋한 게 나와요. 우리 가게 이름, 행사 날짜, 강조할 것을 주문에 넣을수록 결과가 우리 것이 돼요. 주문서를 잘 쓰는 법이 프롬프트예요.
- 3같은 주문도 결과가 매번 달라요. 두 번 시키면 두 번 다 조금씩 다른 게 나와요. 고장이 아니라 만들어 내는 도구의 원래 성질이에요. 덕분에 마음에 안 들면 "다시"라고만 해도 다른 안이 나와요.
확인해 보세요
AI에게 "우리 업종 위생 규정을 알려 줘"라고 물어서 받은 답을 매장 안내문에 그대로 붙였어요. 괜찮을까요?
실제로 겪는 장면
장면 · 이벤트 안내문을 맡겼다
“개업 이벤트 안내문을 써 달라고 했더니 잘 뽑혔어요. 그런데 우리 가게에 없는 "주차 2시간 무료"가 들어가 있더라고요.”
제작소가 일을 잘한 거예요. 이벤트 안내문에 흔히 들어가는 말을 넣어서 그럴듯하게 만들었으니까요. 문제는 AI가 우리 가게 사정을 모른다는 거예요. 배운 적이 없으니까요. 주문할 때 "주차는 안 된다", "행사는 이번 주까지"처럼 우리 사정을 함께 적어 주고, 나온 초안은 내보내기 전에 한 번 읽어요. 이 두 가지면 이 사고는 안 나요.
습관 하나로 정리돼요
들어갈 사실은 내가 주고, 나온 결과는 내가 확인한다. 생성형 AI를 쓰는 규칙은 사실상 이 한 줄이에요. 사실을 주는 법이 늘면 결과가 좋아지고, 확인하는 습관이 들면 사고가 사라져요.
자주 묻는 것
- Q. 제가 알려 준 가게 정보를 AI가 기억하고 배우나요?
- 아니에요. 생성형 AI의 심장인 모델은 미리 배운 상태로 굳어 있어서, 대화 중에 새로 배우지 않아요. 그 대화 안에서만 기억하는 것처럼 보이고 창을 닫으면 사라져요. 이 구조는 AI 모델이란에서 자세히 다뤄요.
- Q. 만들어 준 글이나 그림을 장사에 마음대로 써도 되나요?
- 서비스마다 이용 조건이 다르고, AI가 만든 것의 권리는 법적으로도 아직 정리되는 중이에요. 쓰기 전에 그 서비스의 조건을 한 번 확인하는 게 안전해요. 갈래별 정리는 AI 결과물의 권리에 있어요.
- Q. 이런 거 다 무료인가요?
- 무료로 시작할 수 있는 서비스가 많지만, 구조상 만들 때마다 계산 비용이 들어요. 그래서 많이 쓰면 돈이 드는 게 기본이에요. 요금이 어디서 왜 붙는지는 AI 요금에서 다뤄요.
- Q. 검색 대신 써도 되나요?
- 용도가 달라요. 초안을 받는 데는 검색보다 훨씬 낫고, 사실을 확인하는 데는 검색이나 원문 자료가 나아요. 특히 모델은 배움을 끝낸 시점이 있어서 최신 소식을 몰라요. 이 한계는 지식 컷오프 이야기예요.
- Q. 뭐라고 시켜야 잘 나오나요?
- 제작소에 주문서를 쓰듯이 하면 돼요. 무엇을, 누구에게 보여 줄 건지, 꼭 들어갈 사실과 빼야 할 것을 적는 거예요. 주문서 쓰는 법은 프롬프트에서 처음부터 알려 드려요.
하나 더
같은 주문을 두 번 넣었더니 결과물이 서로 달라요. 어떻게 봐야 할까요?
직접 해보기
말로 시켜서 만들어지는 걸 직접 보세요
스튜디오 채팅에 "동네 빵집 소개 페이지를 만들어 주세요"처럼 한 줄만 적어 보세요. 어딘가에서 찾아오는 게 아니라 그 자리에서 새로 만들어지는 것을 눈으로 보면, 이 문서에서 말한 기대치가 손에 잡혀요.
스튜디오 열기더 깊이 (안 읽어도 괜찮아요)
"새로 만든다"의 정확한 뜻 · AI가 배운 글과 그림을 창고에 쌓아 뒀다가 오려 붙이는 게 아니에요. 배우는 동안 원본은 버리고, 거기서 뽑아낸 패턴만 숫자로 남겨요. 만들 때는 그 패턴으로 결과물을 처음부터 조립해요. 그래서 결과물은 대체로 세상에 없던 조합이에요. 다만 아주 유명한 문구나 그림은 패턴이 워낙 강하게 남아서 원본과 비슷하게 나올 때가 있고, 권리 문제가 이 지점에서 생겨요.
판별형과 생성형은 시험이 달라요 · 골라내는 AI는 채점이 쉬워요. 스팸을 스팸이라고 했는지 정답표와 맞춰 보면 되니까요. 만들어 내는 AI는 정답표가 없어요. 같은 주문에 좋은 답이 여러 개라서요. 그래서 생성형 AI의 품질은 기계 점수보다 받아 보는 사람의 판단이 커요. 사장님의 검토가 공정의 일부인 이유가 여기 있어요.
왜 갑자기 이렇게 잘하게 됐나 · 비결은 크기예요. 배우는 글의 양과 모델의 크기를 계속 키웠더니, 어느 선을 넘자 못 하던 일을 하기 시작했어요. 미리 설계한 결과라기보다 키워 보니 그렇게 되더라는 쪽에 가깝고, 그래서 만든 회사들도 능력의 경계를 실험으로 확인해 가는 중이에요. AI의 한계를 단정하기 어려운 이유이자, AI가 못 하는 것을 따로 알아 둬야 하는 이유예요.
이것만 기억하세요
- ·생성형 AI는 시키면 새로 만들어 내는 AI예요. 글·그림·영상·소리·코드를 만들어요
- ·찾아 주는 도구가 아니에요. 나온 것은 사실이 아니라 초안이에요
- ·들어갈 사실은 내가 주고, 나온 결과는 내가 확인해요
- ·같은 주문에 결과가 매번 다른 건 고장이 아니라 원래 성질이에요
- ·바이브캠퍼스 스튜디오에서 말로 화면을 만드는 것도 생성형 AI가 하는 일이에요