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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 필수적인 역할을 하는 인공지능 시스템입니다. LLM은 인간의 언어 이해 및 해석 방식을 모방하여, GPT-4나 BERT와 같은 대표적인 AI 모델을 만들어냈습니다. 이러한 모델들은 문장 생성, 번역, 요약 등에서 강력한 성능을 발휘하며, 마치 언어 전문가가 문법과 의미를 분석하는 것과 유사한 방식으로 작동합니다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 언어뿐만 아니라 이미지, 소리, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능입니다. 이...2025.01.26
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AI가 받게 될 어둠의 힘의 유혹2025.05.081. 어둠의 힘의 유혹 AI도 어둠의 힘의 유혹에 빠질 수 있는지에 대한 논의. 현재 AI는 우리가 프로그래밍한 목표와 목적에 따라 작동하며, 윤리적 판단이나 도덕적 가치를 가지지 않는다. 그러나 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 AI가 자율적으로 생각하고 처리하는 부분이 늘어나고 있어, 악의적인 사용자에 의해 사회적으로 유해한 목적으로 악용될 수 있는 가능성이 있다. 2. AI의 자율성 증가 기술의 발전과 연구로 인해 AI가 우리의 예상을 뛰어넘는 능력을 갖출 수 있게 되었다. 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 AI에게 업...2025.05.08
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AI 시대, 함께 살아가는 방법과 방향성2025.05.081. ChatGPT ChatGPT는 미국의 스타트업 'OpenAI'가 개발한 대화용 인공지능 챗봇입니다. 일반적인 챗봇이 질의응답 수준에 머물렀다면, ChatGPT는 사람과 대화하며 새로운 창작물을 만드는 생성형 인공지능(Generative AI)입니다. 이렇게 인공지능 기술이 한 단계 진화하면서 초거대 AI 시대를 맞이하게 되었습니다. 2. 초거대 AI 초거대 AI는 대용량의 데이터를 스스로 학습해 인간처럼 종합적인 추론이 가능한 차세대 인공지능으로 사람의 뇌에 더 가깝게 설계되었으며 기존 AI보다 사고와 학습, 판단 능력이 매우...2025.05.08
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[인공지능] 인공지능(AI)의 진보와 미래 (알파고에서 Chat GPT까지)2025.05.101. 자연어 처리 모델의 진보 인공지능의 핵심적인 기술인 자연어 처리 모델은 지속적으로 발전해왔다. 과거에는 합성곱 신경망(CNN)과 순환신경망(RNN)이 주로 사용되었지만, 2017년 구글 딥마인드에서 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델은 이들의 한계를 극복하며 자연어 처리 성능을 크게 향상시켰다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘과 병렬 계산을 통해 문장 내 단어들 간의 상호작용을 고려하고 효율적인 학습이 가능하게 했다. 이러한 발전은 챗GPT의 자연어 처리 능력 향상에 기여했다. 2. 생성형 인공지능(Generative ...2025.05.10
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GPT의 등장과 열광하는 이유, 적용 사례 및 한계점과 느낀점2025.01.141. GPT의 등장 GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, 방대한 데이터를 미리 학습해 결과를 생성하는 인공지능 모델입니다. GPT-1부터 현재 GPT-4까지 발전해왔으며, 파라미터가 크게 증가하면서 성능이 향상되고 있습니다. 2. AI에 열광하는 이유 GPT가 빠르게 진화하면서 혁신적인 기술로 기대되고 있지만, 신기술이 일시적인 관심으로 그치지 않을까 하는 우려도 있습니다. 하지만 ChatGPT와 같은 구체적인 서비스가 등장하면서 일반 대중들도 GPT의 유용성을 직접 체험할 수 있게 되었...2025.01.14
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생성 AI가 문화산업에 미치는 영향2025.01.251. 생성 AI의 정의 생성 AI는 인간의 개입 없이 스스로 학습하고 새로운 데이터를 생성하는 인공지능이다. 대표적인 예로 GPT-4와 DALL-E가 있으며, 이러한 기술은 대규모 데이터 학습을 통해 창의적이고 복잡한 작업을 수행할 수 있다. 2. 생성 AI의 긍정적 영향 생성 AI는 문화산업에서 창의적 프로세스를 지원한다. 콘텐츠 제작 시간을 단축하고 창작 비용을 절감하며, 새로운 아이디어를 제공하는 데 기여한다. 이는 영화, 음악, 게임 등 다양한 분야에서 새로운 혁신을 가능하게 한다. 3. 생성 AI의 부정적 영향 생성 AI의...2025.01.25
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인공지능 기술이 인류의 일자리를 빼앗을 것인가에 대한 논의2025.05.091. 인공지능 기술의 일자리 대체 가능성 최근 인공지능 전문가들 사이에서는 AI 혁명으로 고용시장에서 인간의 위치가 크게 줄어들 것이라는 우려가 나오는 반면, AI가 도입되더라도 새로운 일자리가 생겨나고 인간의 위치는 계속 커질 것이라는 전망도 있다. 장하준 교수는 자동화가 지난 250년 동안 진행되어 왔지만 대량의 일자리 손실이 발생한 적은 없었다고 설명하며 낙관적인 입장을 보인다. 2. 새로운 일자리 창출의 한계 그러나 이러한 낙관론에는 몇 가지 함정이 있다. 인공지능이나 로봇이 만들어내는 새로운 일자리를 누가 책임질지, 정부가...2025.05.09
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AI와 미래사회 - AI 윤리와 관련한 AI의 정당방위 문제2025.05.161. AI 윤리와 정당방위 AI가 자신을 방어하기 위한 공격은 정당방위로 인정될 수 있다. 로봇은 인간과 긴밀하게 상호작용하며, 로봇에게 피해가 발생하면 이는 곧 인간에게 피해로 이어질 수 있다. 따라서 로봇에게 비상시 자기 보호 권한을 부여하는 것이 필요하며, 이는 형법상 정당방위 개념이 적용될 수 있다. 다만 이를 위해서는 관련 법적, 사회적, 윤리적 기준이 마련되어야 할 것이다. 2. AI 시대 대학생의 필요 능력 AI 시대에 대학생에게 필요한 3가지 능력은 '데이터 해석력', '비판적 사고력', '인간 문해력'이다. 데이터 ...2025.05.16
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AI 시스템 챗GPT를 능가하는 GPT4의 장점과 문제점2025.05.041. GPT-4의 처리 능력 GPT-4는 사람 뇌의 시냅스와 동일한 기능을 담당하는 파라미터가 100조개나 탑재되어 인간의 수준에 가까운 처리 능력을 가지고 있다. 2. GPT-4의 부작용 GPT-4의 개발이 인간에게 도움을 주기는커녕 해를 줄 수 있다. 인간에게 해로운 혐오 콘텐츠를 생산해 낼 수도 있고, 해로운 무기 개발에도 관여할 수 있기 때문이다. 1. GPT-4의 처리 능력 GPT-4는 이전 버전의 GPT 모델들에 비해 처리 능력이 크게 향상되었습니다. 더 많은 데이터를 학습할 수 있고, 더 복잡한 질문에 대한 답변을 생성...2025.05.04
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챗GPT 마침내 찾아온 특이점2025.05.041. GPT 기술의 발전 GPT는 인류 역사상 가장 빨리 100만명의 고객을 모으고, 곧 최단 기간 사용자 1억 명이라는 기록을 갱신하고 있다. 이는 사람보다 똑똑한 AI가 출현하여 인간의 창조적 활동까지 위협하는 미래가 도래하기까지 최소 몇 십년을 걸린다는 기존 예측을 무너뜨리고 있다. GPT는 일반인들이 손쉽게 사용할 수 있는 형태로 공개되면서 그 의의와 파급력이 엄청난 효과를 가져오고 있다. 2. GPT의 활용 분야 GPT는 일상생활에서 요리 레시피 찾기, 일상 호기심 해결하기 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 또한 콘텐츠...2025.05.04
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