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생성형 AI 활용의 문제점과 개선방안2025.01.231. 생성형 AI 종류 생성형 AI에는 마케팅, 교육, 예술 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 마케팅에서는 고객 데이터 분석을 통해 맞춤형 마케팅을 할 수 있고, 교육에서는 AI 챗봇을 통해 실시간 질의응답 및 개인화된 교육을 제공할 수 있다. 예술 분야에서는 AI가 새로운 음악을 작곡하거나 그림을 그리는데 활용되고 있다. 2. 생성형 AI 활용의 문제점 생성형 AI 활용의 문제점으로는 일자리 감소, 저작권 문제 등이 있다. AI의 발전으로 인해 반복적인 업무를 수행하던 인력이 대체되고 있어 사회적 불안이 증가하고 있다. 또한 A...2025.01.23
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.241. 생성 AI의 개념과 특징 생성 AI는 인공지능의 한 분야로, 사람과 유사한 방식으로 자연어를 이해하고 생성하는 기술을 의미합니다. 이를 통해 AI는 사람과 대화하거나 글, 음성, 이미지 등을 생성할 수 있게 됩니다. 생성 AI는 딥러닝 알고리즘과 대규모 데이터셋을 기반으로 학습되며, 예측, 번역, 요약, 창작 등 다양한 작업에 활용될 수 있습니다. 2. 생성 AI의 발전 배경 최근 생성 AI가 대두되는 이유는 자연어 이해와 생성 능력의 발전, 개인화된 경험 제공, 창의적인 작업 지원, 자동화와 효율성 향상, 윤리적 고민과 도전...2025.01.24
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생성형 인공지능의 개념, 응용분야 및 장단점2025.01.151. 생성형 인공지능의 개념 생성형 인공지능은 인간과 유사하게 창의적인 결과물을 생성하는 인공지능 기술을 의미합니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 소리 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 주로 딥러닝 모델을 활용하여 대량의 데이터를 학습하고 새로운 콘텐츠를 만들어냅니다. 생성형 인공지능은 예술, 엔터테인먼트, 마케팅 등 여러 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 2. 생성형 인공지능의 응용분야 생성형 인공지능은 예술과 디자인, 엔터테인먼트, 마케팅과 광고 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. ...2025.01.15
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[A+] 챗GPT와 같은 생성형 인공지능 기술의 발전에 따른 저작권 문제와 해결방안2025.01.181. 생성형 인공지능 기술의 발전과 저작권 문제 생성형 인공지능은 대량의 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이 과정에서 AI는 기존의 저작물을 학습 데이터로 사용하며, 이로 인해 생성된 콘텐츠가 원 저작물을 유사하게 모방할 수 있습니다. 이러한 문제는 음악, 문학, 예술 등 다양한 분야에서 발생하며, 창작자들의 권리를 침해할 수 있습니다. 2. 저작권 문제의 주요 사례 저작권 문제는 여러 사례에서 나타나고 있습니다. 예를 들어, AI가 유명 작가의 글 스타일을 학습하여 유사한 소설을 작성하는...2025.01.18
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[CHAT GPT] CHAT GPT로 시작된 생성형AI의 현황, 가능성, 한계, 미래전망2025.05.091. 생성형 AI 소개 챗GPT는 오픈AI에서 개발한 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 기술을 기반으로 한 대화형 인공지능 챗봇입니다. 이 모델은 방대한 양의 데이터를 사전에 학습하여 사람과 유사한 의미 있는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 챗GPT는 논문 작성, 소설 창작, 문서 요약, 번역, 교정 등의 창의적 작업을 지원하며, 간단한 질문에도 답변을 제공할 수 있어 일반인들도 쉽게 이용할 수 있는 강력한 도구로 인식되고 있습니다. 2. 생성형 AI 시장과 경쟁 생성형 AI 기술은 최근 몇 달 ...2025.05.09
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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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게임산업에서의 생성형 AI 도입으로 AI NPC 생성에 따른 기대효과와 우려 점2025.01.151. 게임산업에서의 생성형 AI 도입 게임산업에서 생성형 AI 기술이 도입되면서 AI NPC(Non-player Character)가 생성되고 있다. 이를 통해 게임 플레이의 몰입도가 크게 상승할 것으로 기대되지만, 중독성 및 윤리적 문제 등 우려 사항도 존재한다. 생성형 AI 기술의 발전과 함께 이에 대한 적절한 규제와 대응 방안이 필요할 것으로 보인다. 2. 게임산업의 규모와 중요성 한국의 게임산업은 전체 콘텐츠산업에서 매출과 수출액 규모가 각각 15.7%, 67.4%를 차지하는 등 매우 중요한 산업이다. 게임 산업의 소비자 지...2025.01.15
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(IT와 경영정보시스템) 최근 대두되고 있는 생성 AI의 정의를 3줄 내지 4줄로 요약하고2025.01.261. 생성 AI의 정의 인공지능과 관련한 연구는 오랫동안 진행되었으나, 최근에는 '생성형 AI'라고 불리는 인공지능이 많은 주목을 받고 있다. '생성형 AI'라는 것은 기존의 데이터를 활용한 딥러닝을 통해 이루어지는 것으로 복잡함과 동시에 다양한 프롬프트에 응답하는 형식으로 이루어진 사람이 제작하는 것과 유사한 형태의 무엇인가를 제작하는 인공지능 기술로 정의해볼 수 있을 것이다. 2. 이 생성 AI가 문화산업에 미칠 영향 이러한 생성형 AI는 문화산업을 포함한 다양한 산업에서 많은 영향력을 끼치고 있는 것이 사실이다. 특히, 문화산...2025.01.26
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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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[AI 인공지능] Chat GPT로 시작된 생성형AI의 현황, 가능성, 한계, 미래전망2025.05.101. 생성형 AI 현황 ChatGPT와 같은 생성 인공 지능(AI) 모델은 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 이루었으며 다양한 응용 프로그램에 대한 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 딥 러닝 기술로 구동되는 ChatGPT와 같은 생성 AI 모델은 사람과 같은 텍스트 응답을 생성하는 데 놀라운 발전을 보여주었습니다. 그들은 방대한 양의 데이터에 대해 교육을 받아 일관성 있고 문맥적으로 관련된 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다. 2. 생성형 AI 잠재력 제너레이티브 AI 모델은 잠재적인 응용 분야가 광범위합니다. 고객 서비스, 가상 비서...2025.05.10
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