TagAI

누가 생성AI 플랫폼을 소유하는가

학습 차원에서 틈틈이 해외 전문가들이 블로그나 미디어 그리고 책에서 쓴 글을 번역 또는 요약 정리하고 있습니다. 이번 포스팅도 그중 하나고요. 거칠고 오역된 부분이 있을 수 있습니다. 제대로 번역되지 않은 부분은 확인 주시면 반영토록 하겠습니다. 이번 글은 안드레센 호로위츠가 올린 글을정리한 것입니다. 우리는, 생성 AI에서 기술 스택이 나오는 매우 초기...

AI로 할 수 있는 걸 평가할 때 던져야 할 질문들

A

AI는 잘할 수 있는 것도 많지만 여전히 한계도 있다. AI로 이런 것도 할 수 있고 저런 것도 할 수 있다는 메시지가 넘쳐나지만 개중에는 AI로 하기 힘든데, 할 수 있다고 부풀리는 경우들도 있다. 저넬 셰인이 쓴 좀 이상하지만 재미있는 녀석들에 따르면 AI로 이런 것도 할 수 있고 저런 것도 할 수 있다는 메시지를 평가할 때 던지면 좋은 몇 가지 질문들...

지루한 사진을 보여주면 AI가 '기린이 있다'고 답하는 까닭은?

AI는 다양한 분야에서 점점 인간을 뛰어넘는 수준의 일을 많이 하지만 실수도 많이 한다. 머신러닝 AI 알고리즘은 훈련에 사용되는 데이터세트 품질이 어설프면 더욱 그렇다. 훈련 데이터가 이상하면 알고리즘도 엉뚱한 경우가 많다. 데이터세트가 나름 완성도가 높다고 해도 실수에서 자유로운 것은 아니다. 사람이 판단하는 것과 AI가 결과물을 내놓기 위해 거치는 과...

왜 구글은 오픈AI의 챗봇 공세에 소극적으로 대응하는가

학습 차원에서 틈틈이 해외 전문가들이 블로그나 미디어 그리고 책에서 쓴 글을 번역 또는 정리하고 있습니다. 이번 포스팅도 그중 하나고요. 거칠고 오역된 부분이 있을 수 있습니다. 제대로 번역되지 않은 부분은 확인 주시면 반영토록 하겠습니다. 이번 글은 빅테크놀로지 뉴스레터에 올라온 글을 정리한 것입니다. 구글은 곤란한 한 주를 보냈다. 수년간 대화형 검색이...

지금도 여전히 AI로 일자리가 많이 줄 거라 보는 두가지 이유

인공지능과 일자리 사이의 관계에 대해서는 크게 2가지 전망이 공존한다. 하나는 인공지능이 일자리 자체가 크게 줄어든다는 것이고 다른 하나는 AI로 인해 일자리가 줄기는 하겠지만 이른 곳에서 AI로 인해 새로운 일자리가 생길 것이라는 전망이다. 후자는 과거에도 자동화 기술이 일자리 감소로 이어질 것이란 전망이 많았지만 현실에선 새로운 일자리가 줄어든 일자리를...

일반 인공지능으로 가는 길에 필요한 4가지 기술 혁신

인공지능 관련 전문가들이 쓴 글과 책을 보면 인공지능이 인간 지능에 보다 가까워지기 위해서는 현재 방법만으로는 한계가 있다는 내용이 공통으로 등장한다. 데이터가 많아진다고 인간과 같은 지능이 도달하기는 불가능하며, 현재 기술과 접근 방식을 뛰어 넘는 근본적인 도약이 필요하다는 것이다. 인공지능 연구자 대부분이 인간 수준의 인공지능에 가까이 가려면 중요한 혁...

딥러닝과 룰 기반 AI의 화해와 통합은 가능한가

현재 AI를 구현하는 방법론 측면에서 대세는 딥러닝이다. 규칙에 기반한 전통적인 상징적 AI는 언제부터인가 올드한 이미지가 붙어 있다. 하지만 딥러닝 AI가 진화에 진화를 거듭해 앞으로 AI의 퀀텀 점프를 이끌지는 미지수다. 딥러닝만으로는 어렵다는 시각이 적지 않다. 이런 상황에서 주목 받는 키워드가 있으니 바로 하이브리드 AI다. 하이브리드 AI는 딥러닝...

딥마인드부터 오픈AI까지...저마다의 방식으로 일반 인공지능에 도전하는 기업들

인간의 지능에 맞먹는 범용 AI가 언제쯤 현실화될지는 인공지능(AI) 분야에서 예전이나 지금이나 뜨거운 이슈다. 큰 틀에서 보면 단기간에 범용 AI가 현실화될 거라 보는 이들은 거의 없다. 2029년 범용 AI가 나올 것이라는, 특이점이 온다의 저자 레이 커즈와일의 전망이 가장 낙관적인 시나리오가 아닐까 있다. 30년, 100년 후라고 생각하는 이들이 여전...

AI는 비즈니스는 전통적인 SW 비즈니스와 왜 다른가

A

학습 차원에서 틈틈이 해외 전문가들이 블로그나 미디어 그리고 책에서 쓴 글을 번역 또는 정리하고 있습니다. 이번 포스팅도 그중 하나고요. 거칠고 오역된 부분이 있을 수 있습니다. 제대로 번역되지 않은 부분은 확인 주시면 반영토록 하겠습니다. 이번 글 안드레센 호로위츠가 운영하는 미디어 퓨처에 올라온 것을번역한 것입니다. 기술적인 레벨에서 AI는 소프트웨어의...

딥러닝의 아버지 제프리 힌턴이 범용 AI에 회의적인 이유

딥러닝의 획기적인 발전을 이끈 주역 중 한 명으로 꼽히는 제프리 힌턴 토론토대 교수는 AI의 잠재력에 대해 긍정적인 전망을 많이 해왔다. 2016년에는 한 컨퍼런스에서 5년 안에 딥러닝이 방사선 전문가들보다 일을 더 잘할 것이라는 대담한 전망을 공유했다. MRI나 CT 스캔 이미지를 읽는 능력은 딥러닝이 사람보다 낫기 때문에, 방사선 전문가를 교육하는 것을...


TechIT

테크 비즈니스를 보는 다양한 통찰 '테크잇'

독자 여러분들께서 좋은 의견이나 문의 사항이 있으시면 아래 양식에 따라 문의 주시기 바랍니다.

Contact