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AI와 창작의 미래: 기술, 윤리, 법적 쟁점2025.11.171. 인공지능(AI)의 정의와 역사적 발전 AI는 인간의 지능을 모방하는 기계적 시스템으로, 1956년 존 매카시에 의해 처음 정의되었습니다. 앨런 튜링의 연구에서 시작된 AI는 'AI 붐'과 'AI 겨울'의 주기를 거쳐 발전했으며, 1990년대 이후 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 딥러닝 등의 기술 발전으로 급속한 성장을 이루었습니다. 현재 AI는 학습, 추론, 문제 해결, 인지 등의 능력을 포함하며 다양한 산업 분야에서 혁신적 도구로 활용되고 있습니다. 2. AI 창작과 인간 창작의 비교 인간의 창작은 감정, 개인적 경험, 문화적 ...2025.11.17
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챗GPT와 인공지능의 현재와 미래에 대한 고찰2025.11.161. 챗GPT의 기능과 특징 챗GPT는 단순한 입출력 머신을 넘어 사람과 대화하는 느낌을 제공하며 구어체로 답변한다. 인터넷 글을 베끼지 않고 빠른 속도로 정확한 답변을 제공한다. 학습하지 않은 데이터에 대해서는 모른다고 명확히 답변하는 특징이 있다. 2. 인공지능의 창작 능력 챗GPT는 단순 지식 제공을 넘어 창작 영역에 침범하고 있다. 시와 가사 작성, 수학 문제 해결, 코딩 작성, 소설 창작 등 다양한 창조적 작업을 수행할 수 있으며 정확도가 매우 높다. 이는 기존 기계와의 근본적인 차이점이다. 3. 인공지능 시대의 윤리적 과...2025.11.16
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인공지능이 만들어낸 이미지를 통해 본 과거와 현대의 이미지의 인식 변화2025.01.221. 이미지를 만들어내는 인공지능의 등장 4차산업혁명과 코로나 팬데믹으로 디지털 시대로의 전환 속도가 급격히 빨라졌다. 그리고 그 중심에 있는 기술이 바로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이다. 이미지 생성 AI 달리(DALL·E)와 미드저니는 멀티모달 시스템과 딥러닝 기술을 활용하여 이미지를 생성하고 있다. 이러한 이미지 생성 인공지능은 창의적인 영감의 원천, 상업적인 도구, 디자인 작업에서의 조력자, 예술가의 창작을 실현하는 하나의 도구 등으로 다양하게 활용되고 있다. 2. 인공지능으로 인한 이미지에 ...2025.01.22
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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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빅데이터 기술로 인해 발생한 문제점과 해결책2025.01.151. 빅데이터 활용으로 인한 데이터 유출 빅데이터를 활용한 인공지능 서비스에 대한 접근성이 용이해지면서 편리함이 증가했지만, 기업들의 기밀문서 등 중요 데이터의 유출문제가 제기되고 있다. 실제로 챗 GPT의 경우 데이터 유출이 발견되면서 세계적으로 많은 논란이 되었고, 국내 공공기관들과 기업들은 챗 GPT 사용을 제한하기도 하였다. 이처럼 해외기업 서비스를 이용하는 과정에서 국내 기업들의 보안데이터가 쉽게 유출될 우려가 있어 국내 초거대 AI 기술의 활용에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 2. 저작권 침해 문제 최근 빅데이터를 활용한...2025.01.15
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챗GPT의 기능과 영향에 대한 분석2025.11.171. 챗GPT의 기술적 특성 챗GPT는 OpenAI에서 개발한 인공지능으로, 구글 계정으로 간단히 로그인하여 사용 가능하다. 상세한 답변 제공, 빠른 응답 속도, 계산 기능 등이 특징이며, 현재 3.5 버전이 운영 중이다. 2022년 1월 기준의 학습 데이터를 보유하고 있어 최신 정보에는 제한이 있다. 윤리적 필터링 기능이 탑재되어 부적절한 요청에 대해 거부 응답을 한다. 2. 챗GPT의 창작 능력과 문제점 챗GPT는 소설, 글쓰기 등 창작 영역에서 매우 빠른 속도로 콘텐츠를 생성할 수 있다. 이는 인공지능 학습 과정에서 인터넷의 ...2025.11.17
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AI 시대의 저작권 침해 문제와 대응 방안2025.11.181. 인공지능과 저작권 침해 인공지능 기술 발전으로 딥러닝 기반 머신러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 저작권 침해 문제가 대두되고 있습니다. 구글, 페이스북 등 글로벌 IT 기업들이 이용자 개인정보를 무단 수집하거나 타인의 콘텐츠를 무단 복제·전송하는 불법 행위를 하고 있습니다. 현재 우리나라 법원은 인공지능 시스템으로부터 생성된 결과물이 창작성이 인정되면 저작물로 보호받을 수 있다는 입장이며, 무단 복제·전송 시 민사상 손해배상책임과 형사처벌 대상이 될 수 있습니다. 2. 인공지능의 정의 및 기술 인공지능은 1956년 존 매카시 ...2025.11.18
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.241. 생성형 인공지능(generative AI)의 정의 생성형 인공지능은 텍스트, 오디오, 이미지 등의 기존 콘텐츠를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 창출하는 AI 기술로, 콘텐츠의 생성자와 판별자가 서로 대립하며 새로운 콘텐츠를 만들어낸다. 대표적으로 이미지와 음성 분야에서 작가의 화풍 모사, 사진 재생성, 특정 가수의 음색으로의 노래 재생성 등 다양한 방식으로 활용되고 있다. 2. 생성형 인공지능의 긍정적 영향 생성형 인공지능은 예술 분야에서 혁신적인 변화를 가져오며, 특히 'AI 아트'는 전통적인 예술 관점을 넘어 다양한 가능성을 제...2025.01.24
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인공지능의 보편적 활용 영역과 윤리적 쟁점2025.01.241. 인공지능의 활용 사례 윔블던 테니스 대회에서 IBM과 협업하여 인공지능을 활용해 하이라이트 영상을 빠르게 제작하여 제공하는 사례를 소개하였다. 인공지능은 테니스 경기 중 랠리의 횟수, 선수들의 세레모니 시간, 관객들의 함성 소리 등 다양한 비정형 데이터를 분석하여 하이라이트 장면을 판단하고 편집하여 제공한다. 2. 인공지능과 윤리적 쟁점 인공지능이 창작한 하이라이트 영상의 저작권 귀속 문제, 인공지능의 인격 인정 여부 등 다양한 윤리적 쟁점을 의무론, 권리론, 공리론, 정의론, 상대주의 관점에서 분석하였다. 인공지능의 창의성을...2025.01.24
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.101. 생성 AI의 개념과 중요성 인공지능은 인간의 사고력을 모방하고, 학습하며, 문제를 해결하는 능력을 갖춘 컴퓨터 프로그램이다. 이러한 기술은 우리의 삶을 혁신적으로 바꿀 수 있는 가능성을 가지고 있으며, 이미 많은 분야에서 사용되고 있다. 또한, 인공지능은 기계학습, 자연어 처리, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 발전하고 있어, 더욱 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 예상된다. 2. 생성 AI의 정의 생성 AI의 정의, 개념, 분류, 특징, 발전과정 등에 대해 살펴보면 생성 AI는 인간과 유사한 창의성과 상상력을 가지고 자율적으...2025.01.10
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