챗지피티, 뤼튼, 코파일럿, 제미나이, 클로드 생성형ai 장단점 비교하기

 

 

생성형 AI 란? 

인공지능을 얘기할 때 '생성형 AI' 라고 많이 들어보셨죠? 생성형 AI 라고 따로 말하는 것은 '인공지능' 이라고 말하는 범위가 매우 넓기 때문이죠.  생성형 AI는 주어진 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 창출하는 인공지능 기술을 말합니다. 예를 들어, 텍스트, 이미지, 음악 등을 생성할 수 있습니다. 이러한 AI는 기계 학습 기법, 특히 딥러닝을 활용하여 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 창의적인 결과물을 만들어냅니다. 대표적인 예로는 ChatGPT와 같은 대화형 AI나 DALL-E와 같은 이미지 생성 AI가 있습니다.

 

아래는 ChatGPT, 뤼튼(Wrtn AI), Copilot (Microsoft), Gemini (Google), Claude (Anthropic) 다섯 가지 생성형 AI 서비스의 장점과 단점을 비교한 표입니다.

 

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1. ChatGPT (OpenAI)

 

장점:

• 다목적: 대화, 문서 생성, 코딩, 번역 등 다양한 작업에 유연하게 대응 가능.
• 풍부한 언어 모델: 복잡한 문맥 이해와 자연스러운 대화 생성에 강점.
• OpenAI 생태계: DALL-E 등과 연동하여 이미지 생성까지 확장 가능.

단점:

• 실시간 정보 제한: 최신 정보 접근이 어려움(실시간 업데이트 필요 시 한계).
• 사실적 오류 가능성: 때때로 부정확하거나 잘못된 정보를 제공할 수 있음.

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2. 뤼튼 (Wrtn AI)

 

 

장점:

• 한국어 특화: 한국어로 최적화된 콘텐츠 생성과 자연스러운 대화가 가능.
• 마케팅 콘텐츠 제작 강점: 광고 카피, 블로그 포스트, 소셜 미디어 콘텐츠 작성에 특화.
• 사용자 친화적 인터페이스: 간편하고 직관적인 UI로 초보자도 쉽게 사용 가능.

단점:

• 국제화 제한: 다른 언어에서 성능이 한국어만큼 뛰어나지 않을 수 있음.
• 복잡한 작업에 제한: 기본적인 콘텐츠 생성에는 적합하지만 복잡한 작업 처리에서는 한계가 있음.

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3. Copilot (Microsoft)

 

장점:

• Office 제품군 통합: Word, Excel, PowerPoint 등 Microsoft Office와의 통합이 매우 강력.
• 코딩 지원: Visual Studio에서의 코드 자동 완성, 코드 생성 등 개발자에게 유용.
• 생산성 향상: 문서, 프레젠테이션 작성 시간을 크게 줄여줌.

단점:

• 가격: 주로 기업용으로 고가의 구독료가 요구됨.
• 한정된 생태계: Microsoft 환경에 의존하므로 다른 도구와의 연동성이 떨어질 수 있음.

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4. Gemini (Google)

 

장점:

• 실시간 정보 연동: 구글의 검색 엔진과 연동되어 최신 정보와 데이터를 제공.
• 다양한 기능 통합: 구글의 생태계(Gmail, Docs 등)와 완벽히 통합되어 있음.
• AI의 진보적 연구 활용: 구글의 대규모 AI 연구와 성능을 기반으로 함.

단점:

• 초기 단계: 아직 성숙 단계가 아니기 때문에 경쟁 서비스에 비해 경험이 부족할 수 있음.
• 독점성 우려: 구글 서비스에 의존해야 하는 부분이 많아 사용자 선택의 폭이 좁을 수 있음.

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5. Claude (Anthropic)

 

장점:

• 안전성과 윤리성 강조: AI 안전과 윤리적 사용을 중점에 두고 설계됨.
• 대화형 AI 특화: 사용자의 의도에 맞춰 더 자연스럽고 인간적인 대화를 제공.
• 투명한 개발 프로세스: AI의 한계와 잘못된 응답에 대해 솔직하게 밝히는 점이 장점.

단점:

• 기능 제한: 다른 경쟁 모델들에 비해 일부 고급 기능이 부족할 수 있음.
• 출시 초기: 다른 서비스에 비해 인프라나 지원 측면에서 덜 성숙한 부분이 있음.

각각의 AI 서비스들은 고유한 장점과 단점을 지니고 있어, 사용자가 필요로 하는 기능과 환경에 맞춰 선택하는 것이 중요합니다.

 

그럼 각각의 AI 가 가지고 있는 제한점과 가능성에 대해 알아볼까요? 

 

 

생성형 AI 모델들이 가지고 있는 제한점과 가능성

 

■ 제한사항:

 

● 제한된 지식 컷오프: GPT-3.5와 같은 모델은 특정 컷오프(예: 2021년 9월)까지의 데이터에 대해서만 학습되므로 최근 사건이나 개발에 대한 오래된 응답으로 이어집니다. 
●  사전 학습 데이터의 편향: 인터넷의 대규모 데이터 세트에 대해 사전 학습된 이러한 모델은 데이터에 편향이 존재하여 편향되거나 부정확한 출력으로 이어질 수 있습니다
●  복잡한 문제 해결: 특히 수학이나 물리학과 같은 비인문학 과목에서 복잡한 논리적 문제를 해결하고 잘못된 결과를 생성하는 데 어려움을 겪습니다
●  토큰 제한: 이전 모델에는 입력 및 출력 길이를 제한하는 토큰 제한이 있어 대규모 데이터 처리에 적합하지 않습니다

 

 

 

■  개발 잠재력:

 

●  향상된 토큰 용량: 미래 모델은 더 큰 토큰 제한으로 더 큰 입력을 처리하여 더 복잡한 작업과 더 긴 상호 작용을 가능하게 할 것으로 예상됩니다
●  실시간 지식 업데이트: 모델은 실시간 데이터 소스와 통합되어 지식 부족을 제거하고 최신 정보를 제공할 수 있습니다
●  편향 감소: 훈련 데이터세트의 투명성을 개선하고 편향 수정 알고리즘을 도입하면 더욱 중립적인 결과를 얻을 수 있습니다

 

 

제한된 학습으로 최신의 뉴스에 부적합한 것은 웹서치 기능을 추가하는 방법이 있고 유료 구독 서비스 신청시 토큰 제한도 더 완화될 수는 있습니다. 챗GPT의 경우 잘못된 정보의 편집된 값을 제시하는 경우도 논란이 되긴 했었죠. 하지만 점차 수정되어가고 있습니다. 근거나 출처가 정확한 것인지에 대해서는 언제나 확인해보아야 합니다. 생성형이라고는 하지만 그역시 기존의 데이타를 학습한 것을 기반으로 하는 것이기 때문에 학습 데이터의 편향성을 그대로 가지고 있을 수 있다는 단점도 극복되어야 할 숙제입니다. 사용해보시면 아시겠지만 서로 다른 대답을 제시하는 각각의 모델들이 다 특징이 있기 때문에 여러 가지 써보시고 목적에 맞게 사용하시는 걸 권장드립니다.