인공지능은 여러 범위의 복잡한 문제들을 내포하고 있어, 이를 인식하고 적절히 대처하는 것이 중요합니다. 1. 알고리즘 편향: AI 시스템은 학습 데이터의 특성을 반영합니다. 데이터가 편향되어 있을 경우, AI의 판단 역시 편향될 수 있어, 결정 메커니즘에서의 공정성을 해칠 수 있습니다. 이러한 알고리즘 편향은 소수 집단에 대한 차별로 이어질 수 있는 큰 사회적 문제가 됩니다. 2. 법적 및 규제 문제: 현재의 법률과 규제 체계는 AI 기술의 발전 속도를 따라잡지 못할 수 있습니다. 이는 AI의 적절한 관리와 통제를 어렵게 만들며, 법적인 공백이나 모호함을 초래할 수 있습니다. 3. 고의적인 악용: 인공지능 기술은 악의적인 목적으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 딥페이크(Deepfake) 기술을 사용하..
생성형 AI는 콘텐츠를 맞춤 생성하지만, 윤리적 문제와 품질 관리에는 도전이 따릅니다. 생성형 AI, 즉 창의적인 작업이나 데이터를 분석하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술에는 여러 장단점이 있습니다. 장점1. 효율성 증가: 생성형 AI는 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 시간과 자원을 절약할 수 있습니다.2. 창의력 강화: 다양한 데이터와 예제를 학습하여 새로운 아이디어와 디자인을 제안할 수 있습니다.3. 맞춤형 콘텐츠: 사용자의 선호도나 필요에 맞춰 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.4. 새로운 발견 및 인사이트: 대규모 데이터에서 패턴을 식별하고 새로운 관점을 제시할 수 있습니다.5. 언어 장벽 해소: 다양한 언어로 콘텐츠를 생성하고 번역하여 국..
생성형 AI 기술은 NLG, GANs, RNNs, TTS 등을 활용하여 텍스트, 이미지, 비디오, 음성 콘텐츠를 전문적으로 생성하며, 광범위한 응용 분야에서 효과적으로 사용됩니다. 생성형 AI 기술은 텍스트, 이미지, 비디오, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 각각의 기술은 고유한 방식과 응용 분야를 가지고 있습니다. 아래에서 각 기술에 대해 상세히 설명드리겠습니다.1. 텍스트 생성 (Text Generation)텍스트 생성 AI는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술을 기반으로 합니다. 대표적인 예로는 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈가 있습니다. 이 모델들은 대량의 텍스트 데이..
사전 학습된 인공지능 모델의 가중치를 새로운 데이터에 맞게 세밀하게 조정하여 성능을 향상시키고 학습 시간을 줄이는 과정이다. 쉽게 설명하자면, 파인튜닝은 이미 배운 것을 기반으로 새로운 문제를 해결하는 과정입니다. 예를 들어, 자전거를 타는 법을 알고 있는 사람이 오토바이를 타려고 할 때, 자전거 타기에서 배운 기초적인 지식을 활용하면서 오토바이에 맞게 몇 가지 세부 사항을 조정하게 됩니다. 이처럼 파인튜닝은 이미 학습된 인공지능 모델을 새로운 문제에 맞게 미세하게 조정하여 성능을 높이고 학습 시간을 줄이는 과정입니다. 인공지능 분야에서는 다음과 같은 이유로 파인튜닝이 필요합니다.1. 특정 도메인이나 작업에 최적화: 사전 학습된 인공지능 모델은 대규모 데이터셋으로 학습되어 일반적인..
Chat GPT는 대량의 텍스트 데이터를 학습하여, 사용자의 입력에 반응해 그에 맞는 텍스트를 생성한다. Chat GPT의 기본은 언어모델이다. 여태까지 주어진 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측하는 모델이다. 방대한 양의 데이터를 학습하고, 정말 큰 트랜스포머 모델을 사용한다. 한 단어 한 단어를 예측하면서 대화를 생성해 나간다.예를 들어 "오늘 점심 메뉴는"으로 시작하는 문장 수십 수백만 개를 구해 GPT에게 주면, "돈까스" "맛있는" 등과 같이 주어와 높은 확률로 맥락이 매칭되는 다음 단어들을 찾아내는 방식이다. 1단계. 데이터 수집대량의 텍스트 데이터를 수집하는 것이 첫 단계이다. 이 데이터는 인터넷의 웹 페이지, 책, 기사 등 다양한 곳에서 가져온다. 이 데이터는 구조화되지..
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