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인공지능의 역사와 생성형 AI의 등장 - Generative AI의 발전 과정2025.01.141. 인공지능의 초기 발전 인공지능(AI) 연구의 역사는 1950년대로 거슬러 올라가며, 이 시기는 AI 분야의 초기 발전 단계로 중요합니다. 초기 AI 연구는 기본적인 알고리즘 개발과 머신 러닝 기법의 탐색에 집중되었습니다. 이 단계에서 연구자들은 컴퓨터가 복잡한 문제를 해결하고, 패턴을 인식하며, 학습하는 기초적인 방법들을 탐구했습니다. 이러한 초기 단계의 연구와 발전은 오늘날 AI 기술이 다양한 분야에서 복잡한 문제를 해결하고, 인간의 언어와 행동을 이해하며, 독립적으로 학습할 수 있는 능력을 갖추게 하는 데 중요한 역할을 했...2025.01.14
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생성형 AI의 윤리적 문제와 해결방안2025.11.171. AI 저작권 문제 생성형 AI가 창작물을 생성할 때 저작권 귀속이 불명확하며, 기존 저작권이 있는 작품을 학습하여 변형된 새로운 저작물을 만들 수 있어 원저작자의 권리 침해 문제가 발생한다. 2022년 미드저니가 생성한 그림이 미술대회에서 우승하면서 AI 창작물의 저작권 문제가 사회적 쟁점으로 대두되었다. 이를 해결하기 위해 저작권법 개정으로 AI 저작권 기준을 명확히 하고, AI가 생성한 창작물의 기존 저작물 유사도를 체크하여 기준치 초과 시 필터링하는 방안이 필요하다. 2. AI 개인정보 침해 생성형 AI는 학습 데이터에서...2025.11.17
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동영상 생성 AI 소라 - 국내외 기업과 미래 전망2025.01.161. 국내외 생성 AI 관련 기업 삼성 SDS, 네이버, 엔씨소프트, 구글, 마이크로소프트, 오픈 AI 등 국내외 주요 기업들이 생성형 AI 기술을 개발하고 있다. 삼성 SDS는 클라우드 기반 생성형 AI 서비스와 업무 협업 솔루션에 생성형 AI를 적용하고 있다. 네이버는 자체 개발 거대언어모델 '하이퍼클로바X'를 선보였고, 엔씨소프트는 게임 서비스 맞춤형 생성형 AI 모델을 개발하고 있다. 구글은 동영상 생성 AI '뤼미에르'를, MS는 검색 엔진 빙에 AI 코파일럿을 탑재했다. 오픈 AI는 Chat GPT와 이미지 생성 AI '...2025.01.16
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생성형 AI 활용사례: 삼성SDS와 아모레퍼시픽2025.12.111. 삼성SDS의 생성형 AI 도입 삼성SDS는 클라우드와 디지털 물류 서비스를 제공하는 IT 기업으로, 업무 효율성 향상을 위해 패브릭스와 브리티 코파일럿이라는 생성형 AI를 개발했다. 패브릭스는 클라우드 시스템에 생성형 AI를 결합한 플랫폼으로 기업 데이터와 LLM을 연계하여 정확도 높은 답변을 제공하며 보안성을 갖추고 있다. 브리티 코파일럿은 메일, 메신저, 영상회의 등의 협업 솔루션으로 회의록 자동 작성, 실시간 요약, 메일 초안 작성 등의 기능을 제공하여 직원들의 업무 시간을 단축시켰다. 2. 아모레퍼시픽의 생성형 AI 활...2025.12.11
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.261. 생성 AI의 정의 최근 GPT의 등장으로 기존의 콘텐츠를 이용하여 새로운 콘텐츠를 창조하는 인공지능인 생성 인공지능 기술의 인기가 높아졌다. 이는 기존의 인공지능처럼 단순한 콘텐츠의 패턴을 학습하는 것이 아니라, 더 나아가서 추론의 결과로서 새로운 콘텐츠를 생성한다는 점에서 독특하다. 뿐만 아니라 만들어진 콘텐츠를 통해서 평가, 대립, 경쟁하면서 새로운 콘텐츠를 지속적으로 만들어낼 수 있다. 2. 생성 AI와 문화산업 생성 인공지능의 등장으로 사실상 인간만이 수행할 수 있는 고유의 영역이라는 것이 아님이 드러났다. 즉, 인간이...2025.01.26
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생성형 AI와 윤리적 문제2025.01.171. 생성형 AI의 발전과 문제점 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 뉴스, 기사 작성뿐만 아니라 소설 창작 영역까지 확대되고 있음. 챗GPT와 같은 대화형 AI 모델의 등장으로 사용자가 급격히 증가하고 있으며, 이로 인해 교육 현장에서 표절 우려가 제기되고 있음. 또한 AI를 활용한 음원 생성 사례에서 저작권 침해 문제가 발생하고 있음. 2. 생성형 AI 창작물의 법적 및 윤리적 문제 생성형 AI 창작물에 대한 법적 보호 근거 마련이 필요함. 유럽연합에서는 AI 창작물에 '인공지능 생성' 라벨 부착과 AI 의사결정 과정 공개 의무화...2025.01.17
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생성형 AI의 사회적 도전과 정책 대응 전략2025.12.161. 생성형 AI의 윤리적 이슈 생성형 AI는 학습 데이터의 불균형으로 인한 편향성, 사실무근의 정보를 생성하는 환각 현상, 개인정보 노출 위험 등 다양한 윤리적 문제를 야기한다. 편향된 데이터로 학습된 모델은 차별적 관념을 재생산하여 채용, 의료, 교육 분야에서 사회적 불평등을 악화시킬 수 있다. 환각 현상은 허위정보 확산에 악용될 우려가 높으며, 필터 버블과 결합되면 소셜미디어를 통해 증폭되어 여론 왜곡을 심화시킨다. 프라이버시 측면에서는 학습 데이터 수집 과정의 개인 민감정보 활용과 생성 콘텐츠의 개인 식별정보 노출 위험이 존...2025.12.16
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.261. 생성 AI 정의 생성 AI는 이야기나 이미지, 동영상이나 음악과 같이 새로운 컨텐츠 및 아이디어를 만들 수 있는 AI로써 모든 인공지능처럼 비정형 딥러닝 모델을 활용해 사용자 입력 바탕의 컨텐츠를 생성하는 AI의 일종이다. 이용자의 특정 요구에 맞춰 결과를 만들어 주며 알고리즘을 사용해 패턴을 학습하고 여러 산업을 변화시킬 수 있는 잠재력을 지닌다. 2. 생성형 AI의 의의 생성형 인공지능은 4차산업혁명 시대로 들어서며 인터넷에서 사물인터넷이 발달하고 지능형 사물인터넷의 형태로 발전함에 따라 사물인터넷 데이터에 로직, 의사결정...2025.01.26
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생성형 AI와 예술 창작의 새로운 패러다임2025.12.191. 생성형 AI의 창작 메커니즘 생성형 AI는 GANs, 확산 모델, 대규모 언어 모델 등의 기술을 기반으로 방대한 데이터 학습을 통해 새로운 결과물을 산출한다. 인간의 창작 스타일을 모방하면서 동시에 데이터의 조합을 통해 독창적 산출물을 생산한다. 인간 예술가의 감성과 의도가 투영되지 않는다는 점에서 순수 예술성과의 차별성이 논의되지만, 창작의 정의 자체를 확장한다는 점에서 새로운 패러다임으로 평가된다. 2. 시각예술 분야의 혁신적 사례 2022년 미국 콜로라도주 미술대회에서 미드저니를 활용한 AI 생성 이미지가 우승을 차지하여...2025.12.19
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생성형 AI 기술의 사회적 영향과 윤리 문제2025.12.201. 생성형 AI 기술의 정의와 발전 생성형 AI는 대규모 데이터와 패턴을 학습하여 텍스트, 이미지, 비디오, 음악, 코딩 등 새로운 결과물을 창조하는 인공지능 기술이다. 딥러닝, 자연어 처리, 멀티모달 능력을 기반으로 하며, 2022년 ChatGPT의 출시로 대중화되었다. 2025년 전 세계 생성형 AI 시장은 668억 9천만 달러에 이를 것으로 전망되며, 2031년까지 4,420억 7천만 달러 규모로 확대될 것으로 예상된다. 국내에서도 네이버, 카카오, LG 등이 한국어 특화 모델을 개발하고 있다. 2. 생성형 AI의 긍정적 사...2025.12.20
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