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인공 일반 지능(AGI)에 대한 이해와 그 가능성 1. 인공 일반 지능(AGI)이란? AGI의 개념 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)은 인간과 동등한 수준의 인지 능력을 갖춘 AI 시스템을 가리키는 용어입니다. 현재 우리가 일상에서 접하는 AI는 대부분 특정 작업에 최적화된 인공 지능(Artificial Narrow Intelligence, ANI)입니다. 예를 들어, 음성 인식, 이미지 분석, 검색 엔진 최적화 등 특정 도메인에 특화되어 있습니다. 그러나 AGI는 이러한 범주를 넘어서, 인간처럼 다양한 작업과 문제를 이해하고 해결할 수 있는 보다 진보된 형태의 인공 지능을 지향합니다. AGI가 실현되면, 추론, 문제 해결, 학습, 언어 이해 등 인간과 유사한 다양한 인지 능력을 갖추게 되며, 이는 튜링 테스트를 통과하는 것으로 증명될 수 있습니다. AGI의 현 상황과 도전 과제 현재 AGI는 여전히 이론적이며, 실현까지는 상당한 기술적 진보가 요구됩니다. AI 연구의 최전선에서는 다음과 같은 여러 도전 과제들이 AGI의 개발을 위해 해결해야 할 문제로 여겨집니다. 복잡한 문제 해결 : AGI는 단순 반복 작업뿐만 아니라, 창의적 사고가 필요한 복잡한 문제를 해결할 수 있어야 합니다. 예를 들어, 인간은 일상적 상황에서 발생하는 예기치 못한 문제를 해결하기 위해 유연한 사고와 창의력을 발휘합니다. AGI 또한 이러한 능력을 갖추어야 합니다. 감정 이해와 사회적 상호작용 : 인간의 인지 능력 중 중요한 부분은 감정과 사회적 상호작용입니다. AGI가 진정으로 인간과 동등한 수준에 이르기 위해서는 인간의 감정을 이해하고, 적절히 반응할 수 있는 능력을 개발해야 합니다. 일반화와 적응 능력 : 현재의 AI 시스템은 특정 데이터셋이나 상황에 최적화되어 작동하는 경우가 많습니다. 반면, AGI는 다양한 상황에 적응하고, 경험을 통해 학습하여 자신의 행동을 조정할 수 있어야 합니다. AGI 연...

생성형 AI 기술의 혁신적 발전과 미래 사회에 미치는 영향 생성형 인공지능(AI)은 기술과 사회에 근본적인 변화를 가져올 잠재력을 가진 혁신적인 발전입니다. 이 AI 형태는 머신러닝과 인공지능의 최전선에서 발전하고 있으며, 그 기능과 잠재력은 특히 연속적인 학습, 개인화된 서비스 제공, 그리고 고도의 자율성과 의사 결정 능력을 포함합니다. 이 글에서는 생성형 AI가 우리의 미래와 일상에 어떻게 통합될 수 있는지, 그리고 이 기술이 가져올 수 있는 다양한 변화에 대해 깊이 있게 탐구합니다. 1. 연속적인 학습과 진화: 생성형 AI의 핵심 생성형 인공지능(AI)은 지속적인 데이터 수집과 학습을 통해 자신의 성능을 개선하고 실시간으로 변화하는 환경에 적응하는 능력을 지닌 혁신적인 기술입니다. 이러한 연속적인 학습 능력은 전통적인 AI 시스템이 보여줄 수 없는 고도의 유연성과 적응성을 생성형 AI에 부여하며, 이는 다양한 산업 분야에 혁신을 가져올 수 있습니다. 자율 주행 자동차의 예시 자율 주행 자동차 분야에서 생성형 AI의 연속적 학습 능력은 특히 중요합니다. 이 기술을 통해 자동차는 운전 중 접하는 도로 상황, 교통 패턴, 그리고 다양한 주행 조건들을 지속적으로 학습합니다. 이 학습 데이터는 AI 시스템이 더 안전한 운전 결정을 내리는 데 사용됩니다. 예를 들어, 특정 도로에서 빈번하게 발생하는 교통 체증이나 사고를 분석하여, 차량이 이러한 상황을 예측하고 회피하는 더 효율적인 경로를 선택할 수 있게 됩니다. 기술의 진화적 측면 이러한 연속적인 학습은 단순한 반복적 학습을 넘어서, AI가 스스로 학습 방법을 개선하고 새로운 학습 알고리즘을 탐색하는 능력까지 포함할 수 있습니다. 즉, AI는 단지 데이터를 처리하고 패턴을 인식하는 것을 넘어서, 어떻게 더 효과적으로 학습하고 적응할 수 있는지를 스스로 찾아내는 '메타 학습' 능력을 개발할 수 있습니다. 적용의 미래 생성형 AI의 이러한 연속적인 학습 능력은 의료, 금융, 제조, 서비스...

의료 인력 부족 및 의료비용 문제 해결 방안으로 주목받는 AI AI 기술이 의료 분야에 가져온 혁신적인 변화는 의심할 여지 없이 놀라운 발전을 이루었습니다. 이러한 발전은 환자 치료의 질을 향상시키고, 의료 서비스의 효율성을 높이며, 의료 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 이러한 기술의 도입과 확산은 새로운 윤리적, 법적, 그리고 사회적 도전을 제기합니다. 본문에서는 의료 분야에서 AI 기술의 혜택과 함께 이로 인한 우려사항에 대해 균형 있게 논의하고 있습니다. 의료 분야에서 AI의 혜택 의료 데이터 활용의 향상: AI는 방대한 의료 데이터를 분석하여 진단 정확도를 높이고, 개인화된 치료 방안을 제공합니다. 이를 통해 의료 전문가는 보다 신속하고 효율적인 의사 결정을 내릴 수 있으며, 환자 맞춤형 치료가 가능해집니다. 비용 절감: AI 기술을 통한 자동화와 효율적인 치료 방안의 선택은 의료 비용 절감에 크게 기여합니다. 정확한 진단과 효율적인 치료 접근 방식은 불필요한 의료 행위를 줄이고, 의료 시스템의 부담을 경감시킵니다. 진단 정확성 향상: AI는 특히 의료 영상 분석에서 뛰어난 성능을 보여, 조기 진단 및 치료에 큰 도움을 줍니다. 이는 환자의 예후를 개선하고 생명을 구할 수 있는 중요한 요소입니다. 자동화와 효율성 증대: 의료 서비스의 자동화는 업무 효율성을 높이고, 의료진의 부담을 경감시키며, 환자와 의료진 간의 상호작용을 개선합니다. 구글과 MS, 의료 부문 AI 도구 개발 확대 구글과 마이크로소프트(Microsoft, MS)와 같은 기술 거인들이 의료 분야에 생성형 인공지능(AI)을 통합함으로써 의료 산업의 변화를 가속화하고 있습니다. 이들의 혁신적인 접근 방식은 의료 서비스의 질을 향상시키고, 진료 과정을 혁신하며, 의료 비용을 절감하는 데 기여하고 있습니다. 이러한 발전은 특히 의료 데이터의 활용, 진단 정확성의 향상, 의료 서비스의 자동화와 같은 분야에서 두드러지게 나타나고 있습니다. ...

IFA 2023, 韓 미래기술, 中 최대규모 IFA 2023 미래 기술 향연 독일 베를린에서 개최된 5일간의 일정으로 진행된 'IFA 2023'은 가전 분야뿐만 아니라 로봇, 에너지, 스마트홈 등의 첨단 기술 분야에서 혁신적인 제품과 기술이 선보인 유럽 최대 가전전시회로, 올해로서 99주년을 맞이한 행사입니다. 이 행사는 북미 CES와 스페인 MWC와 더불어 세계 3대 IT 박람회로 꼽히며, 가전, 홈엔터테인먼트, 오디오, 통신, 컴퓨팅게이밍 등 다양한 분야에서 48개국 2,097개 기업이 참가하여 양과 질적 측면에서 모두 최대규모로 평가되었습니다. 참가 기업 수는 중국을 비롯한 다양한 국가에서 기술 혁신을 선보이고자 하는 기업들이 참여하였습니다. 특히 중국 기업의 참가가 크게 늘어난 것으로 보여, 중국 정부의 개방 정책에 따른 결과로 분석되고 있습니다. 이러한 행사가 열린 배경에는 유럽 지역에서 가스 대란과 전력료 인상으로 인해 에너지 비용이 급증하는 상황이 있어, 에너지 효율과 절약을 위한 기술 혁신이 필요한 시점에 있다는 점이 큰 역할을 하였습니다. 따라서 참가 기업들은 에너지 효율을 핵심 포인트로 내세우며, 에너지를 절약할 수 있는 혁신적인 제품을 공개하였습니다. 주요 기업들은 에너지 효율을 강조하며 제품을 선보이고 있습니다. 예를 들어, 밀레(Miele)는 제품에 에너지 최고 효율 등급 'A+++'를 부여하고 특정 전력량으로 세탁할 수 있는 빨래 양과 세척 식기 양을 표시하였습니다. 베스텔(Vestel)은 드럼 세탁기에 '85% 적은 에너지, 1회당 물 34L 사용'이라는 표시를 적용하여 주목을 받았으며, 파워니스(Powernics)는 태양광 패널과 에너지 저장장치(ESS)를 활용한 휴대용 충전 솔루션을 제공하였습니다. 또한, 지속 가능성에 초점을 맞춘 최신 기술을 소개하고 네트워킹 기회를 제공하는 '지속가능성 마을(Sustainability Village)'이 처음으로 조성되어 관...

GPT 모델의 신뢰성에 대한 심층 분석 GPT 모델의 신뢰성에 대한 심층 분석은 현대의 언어 모델에 대한 평가와 이해를 높이는 중요한 주제입니다. 최근의 글로벌 설문조사에서는 환각, 허위 정보, 편견과 같은 우려가 불구하고 이러한 언어 모델을 재무 계획, 의료 안내와 같은 민감한 분야에 사용하겠다는 응답자들이 상당 수 있었습니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)의 발전과 함께 다양한 분야에서 그 활용 가능성을 보여주고 있습니다. 언어 모델의 평가와 능력을 더 잘 이해하기 위해 다양한 벤치마크가 개발되었으며, GLUE와 SuperGLUE와 같은 표준화된 테스트를 통해 다목적 언어 이해도를 측정하고 있습니다. 최근에는 HELM(Holistic Evaluation of Language Models)과 같은 종합 평가 프레임워크도 등장하였습니다. 이러한 평가 도구를 사용하여 LLM의 성능을 다각적으로 검증하고 향상시킬 수 있습니다. 그러나, 대규모 언어 모델의 사용이 확대됨에 따라 그 신뢰성 문제도 더욱 중요해지고 있습니다. 기존의 평가는 주로 견고성과 과신과 같은 요소에 중점을 두고 있어 한계가 있습니다. 또한, 대화 중심 모델인 GPT-3.5와 GPT-4는 사용자의 요구에 더 잘 적응하고 다양한 개인화 옵션을 제공하여 신뢰성을 평가하기가 더 복잡해지고 있습니다. 이들 모델은 텍스트 입력 뿐만 아니라 질문 응답 및 상황별 학습과 같은 기능도 추가되어 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 따라서, GPT 모델의 신뢰성을 철저하게 평가하기 위해 학자 그룹은 8가지 신뢰도 관점에서 다양한 시나리오와 작업을 고려하고 다양한 메트릭과 데이터 세트를 사용하여 평가를 진행하였습니다. 이 평가의 주요 목표는 GPT-3.5와 GPT-4 모델의 견고성을 측정하고 다양한 신뢰도 상황에서의 성능을 확인하는 것입니다. 이러한 심층 분석은 결과의 일관성과 복제 가능성을 확인하며, 언어 모델의 믿을만한 신뢰성을 확보하기 위한 노력의 일환으로 진행되고 있습니다. GPT-3.5와 GPT-...

인공지능이 온라인 카드 게임에 미치는 영향 디지털 기술의 발전으로 엔터테인먼트와 게임 분야는 이전과는 비교할 수 없는 혁신을 경험하고 있습니다. 그 중에서도 온라인 카드 게임에 인공 지능(AI)을 도입하는 것은 주목할 만한 변화 중 하나입니다. 이러한 인텔리전스 기술의 도입은 카드 게임을 혁신하고 플레이어와 게임 개발자에게 새로운 기회와 도전 과제를 제시하고 있습니다. 아래에서는 인공 지능이 Pocket52와 같은 온라인 카드 게임 플랫폼에 미친 영향을 다루어보겠습니다. 향상된 게임 플레이 경험 온라인 카드 게임의 게임 플레이 경험을 향상시키는데 AI의 역할은 상당히 중요합니다. AI는 플레이어들에게 다음과 같은 방법으로 더욱 흥미로운 게임 경험을 제공하고 있습니다: 도전적인 AI 상대: 온라인 카드 게임에서 AI는 예측 가능한 상대가 아닌, 실제 플레이어와 유사한 행동을 모방하는 데 사용됩니다. 이로써 플레이어는 게임을 더 도전적으로 경험하며, 반복된 전략의 사용보다는 창의적인 플레이를 장려받습니다. AI 상대와의 대결은 예상치 못한 전술과 반응을 요구하여 게임의 흥미를 높입니다. 적응형 난이도: AI를 통해 게임은 플레이어의 실력과 경험 수준에 따라 난이도를 조절할 수 있습니다. 새로운 플레이어는 초기에는 상대적으로 쉬운 대결을 경험하며 게임에 익숙해질 수 있습니다. 그런 다음 AI는 플레이어가 발전하는 실력에 따라 난이도를 높여주므로, 플레이어는 계속해서 도전받는 경험을 할 수 있습니다. 실시간 전략 조정: AI는 게임 중에 실시간으로 상황을 분석하고 전략을 조정할 수 있습니다. 이는 게임이 예측 불가능하고 흥미진진하게 유지되도록 도와줍니다. 플레이어의 움직임에 반응하는 AI는 게임을 더 동적으로 만들어줍니다. 플레이어 개별 맞춤형 경험: AI는 플레이어의 개별적인 선호도와 스타일을 파악하여 게임 경험을 맞춤화할 수 있습니다. 이는 플레이어가 보다 개인적이고 만족스러운 경험을 누릴 수 있도록 도와줍니다. AI는 온라인 카드 게임에서 플레...

기술 과대 광고 주기에서 얻은 인공지능 교훈 과거의 기술 과대광고 주기에서 얻은 교훈은 현재의 인공지능(AI)에 대한 접근에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 변화에 지치고 저항하거나 회의적으로 만드는 역할을 할 수도 있고, 새로운 기회의 물결을 평가할 수 있도록 정신적으로 준비시키는 역할을 할 수도 있습니다. 실제 가능성과 한계를 이해하라 과거의 과대광고 주기에서 가장 큰 문제 중 하나는 기술의 실제 가능성과 한계를 오해하는 것이었습니다. 비즈니스 리더로서, 인공지능에 대한 기대와 현실을 분명히 이해해야 합니다. AI 기술은 뛰어난 발전을 이루어냈지만, 아직도 한계가 있으며, 모든 문제에 적용할 수 있는 완벽한 해결책은 아닙니다. 이러한 이해를 토대로 비즈니스 전략을 수립하고, 어떤 문제에 AI를 적용할 것인지 신중하게 선택해야 합니다. 실제 사례와 성과에 주목하라 과거의 기술 과대광고에서는 대부분의 관심이 기술의 이론적인 가능성에 집중되었습니다. 그러나 비즈니스 리더는 이론적인 가능성보다는 실제 사례와 성과에 주목해야 합니다. AI를 도입할 때, 성공적인 사례와 실패 사례를 분석하고 그 경험을 바탕으로 결정을 내려야 합니다. 실제 성과를 기반으로 비즈니스 ROI를 평가하고, 투자의 합리성을 확인해야 합니다. 업계 트렌드를 정확하게 파악하라 과거의 기술 과대광고 주기에서는 업계 트렌드를 정확하게 파악하지 못한 경우가 많았습니다. 비즈니스 리더는 현재의 AI 업계 동향을 주의 깊게 모니터링하고, 이를 토대로 전략을 조정해야 합니다. AI 기술은 계속 발전하며, 새로운 가능성이 열릴 수 있습니다. 이를 놓치지 않고 경쟁력을 확보하기 위해 업계 동향을 지속적으로 주시해야 합니다. 현실적인 기대를 설정하라 과거의 과대광고에서는 기술이 "모든 문제를 해결"하거나 "마법 같은 해결책"을 제공한다는 기대가 있었습니다. 그러나 현실은 그렇지 않습니다. 비즈니스 리더는 AI를 도입할 때 현실적인 기대를 설정하고, 시간과 노...

의사 결정을 지원하기 위한 인공 지능 인공 지능은 데이터를 수집, 분석하고 판단을 내릴 때 결정을 지원하는 데 사용됩니다. 이것은 다양한 분야에서 의사 결정자가 더 나은, 더 신속하고, 더 정확한 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 역할을 합니다. 이점과 작동 원리 효율성 향상 AI 기술을 활용하면 반복적이고 수동적인 작업을 자동화할 수 있으므로, 규모가 큰 금융 거래 모니터링 및 고객 식별 프로세스를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이로써 금융 기관은 인력 및 비용을 절약하고, 중요한 의사 결정에 집중할 수 있습니다. 실시간 모니터링 AI 기반 AML 시스템은 거래 및 활동을 실시간으로 모니터링하여 잠재적인 위반 사항을 신속하게 감지할 수 있습니다. 이는 금융 범죄나 자금세탁과 같은 위협을 실제로 발생하기 전에 예방하고 대응할 수 있도록 도와줍니다. 위험 평가 AI는 대량의 데이터와 역사적 정보를 기반으로 위험을 평가하고 예측하는 데 사용됩니다. 내부 및 외부 소스에서 수집된 데이터를 분석하여 잠재적인 위험을 식별합니다. 이를 통해 금융 기관은 미래의 위험을 예측하고 적절한 예방 조치를 취할 수 있습니다. 중요한 의사 결정 지원 AI 기반 AML 시스템은 분석 결과를 시각화하고 해석하여 의사 결정을 지원합니다. 이는 금융 전문가가 위험 사항에 대한 통찰력을 얻고 조치를 취하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 이상 징후를 식별하고 조사하는 데 도움이 되며, 금융 기관이 적절한 조치를 취할 수 있도록 합니다. 미래 예측 AI는 과거 데이터를 기반으로 미래 시나리오를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 금융 기관은 잠재적인 위험을 미리 예측하고 그에 따른 대비책을 마련할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 거래 패턴에서 범죄 활동을 예측하고 예방할 수 있습니다. AI와 데이터 분석 기술을 활용한 AML은 금융 범죄와 자금세탁을 예방하고 대응하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 금융 기관은 효율성을 향상시키고 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하며...

분산형 AI: 웹3.0의 인공 지능 지난 몇 년 동안 우리는 인공지능과 웹3.0이라는 두 가지 놀라운 기술이 현실화되어 무한한 가능성과 함께 전 세계를 장악하는 것을 목격했습니다. 두 기술 모두 산업을 재편하고 인간과 기계 간의 상호작용을 재정의할 수 있는 능력을 지닌 무시할 수 없는 힘입니다. 이 두 가지 혁신이 충돌하고 혼합되면서 인터넷의 미래는 어떤 모습일까요? 오늘날 AI 활용 방식 AI(인공지능)는 현재 많은 산업 분야에서 다양한 방식으로 활용되고 있으며, 우리의 일상 생활에 통합되어 다양한 형태로 나타납니다. 아래에서 몇 가지 주요 활용 사례를 자세히 설명하겠습니다: 의료 분야 진단과 예측: 의료 이미지 분석을 통해 X-ray, MRI, CT 스캔 등의 이미지를 분석하고, 암, 심장 질환, 뇌 질환 등을 진단하거나 질병의 발병 가능성을 예측합니다. 치료 지원: 개별 환자에게 맞춤형 치료 계획을 제안하고, 의약품 개발에서 약물 스크리닝에 AI를 활용합니다. 금융 분야 금융 분석: AI는 금융 시장 데이터를 분석하여 주식 가격 예측, 자산 포트폴리오 최적화, 리스크 관리 등에 사용됩니다. 사기 탐지: 거래 패턴 및 거래 내역을 분석하여 금융 사기를 탐지하고 예방합니다. 엔터테인먼트 분야 컨텐츠 생성: AI는 음악, 동영상, 그래픽 디자인 등의 컨텐츠 생성을 지원합니다. 음악 생성 AI는 노래를 작곡하고, 비디오 편집 AI는 동영상을 자동으로 편집합니다. 추천 시스템: 스트리밍 서비스나 소셜 미디어에서 AI는 개인화된 콘텐츠 추천을 제공합니다. 소프트웨어 및 애플리케이션 자연어 처리 (NLP): AI 기반의 자연어 처리 기술은 챗봇, 번역, 텍스트 요약, 검색 엔진 개선 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 이미지 및 비디오 처리: 이미지 인식과 처리 AI는 사진 및 비디오 편집, 객체 인식, 얼굴 인식 등에 사용됩니다. 자율 주행 자동차: 자율 주행 자동차는 센서와 AI를 결합하여 도로에서 안전한 운행을 지원합니다...

인공지능을 통한 친환경적인 전환 인공지능(AI)은 청정 에너지 모델로의 전환을 촉진하는 중요한 역할을 할 수 있습니다. 현재의 에너지 시스템은 환경에 부정적인 영향을 미치는 온실가스 배출과 자원 소비를 초래하고 있는데, 이를 개선하고 친환경적인 에너지 모델로 전환하기 위해 AI 기술이 활용될 수 있습니다. 에너지 생산 및 관리 AI 기술은 에너지 생산 및 관리 분야에서 많은 혁신을 가져오고 있습니다. 아래에는 태양광 및 풍력 발전에 대한 예측 및 최적화, 전력 그리드 운영 및 유지보수에 대한 AI의 활용 예시를 상세히 설명하겠습니다. 태양광 발전: AI는 기상 데이터, 태양광 패널의 특성, 위치 정보 등을 고려하여 태양광 발전량을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 미리 발전량을 예측하여 전력 그리드에 안정적으로 통합하거나 저장장치에 저장하여 에너지 흐름을 최적화할 수 있습니다. 풍력 발전: AI는 풍력 조건, 풍력 터빈의 상태 등을 고려하여 풍력 발전량을 예측합니다. 이를 통해 발전량 예측의 정확도를 높이고 에너지 생산을 효율적으로 계획할 수 있습니다. 에너지 소비 최적화: AI는 전력 수요 예측을 통해 피크 시간을 파악하고, 에너지 공급을 조절하여 전력 그리드의 안정성을 유지합니다. 또한 전력 소비 패턴 분석을 통해 에너지 절약 방안을 도출하고 전력 사용자에게 추천할 수 있습니다. 고장 예측 및 예방: 센서 데이터 및 시스템 상태 모니터링을 통해 AI는 전력 시설의 장치 고장을 예측하고 예방할 수 있습니다. 이를 통해 비정상적인 동작이나 장애가 발생하기 전에 조치를 취하여 유지보수 비용을 줄이고 시스템 안정성을 높일 수 있습니다. 에너지 저장 시스템 운영: AI는 에너지 저장 장치의 운영을 최적화하여 고객의 에너지 소비 패턴과 전력 그리드 상황을 고려하여 에너지를 저장하거나 분배합니다. 이를 통해 에너지의 효율적인 활용을 가능하게 합니다. 마이크로그리드 관리: AI는 마이크로그리드 내의 에너지 생산, 저장 및 소비를 최적화하여 독립된 전력 공...

MusicLM: 텍스트에서 음악 생성하기 초록 MusicLM은 고음질 음악 생성을 위한 모델로, 왜곡된 기타 리프와 바이올린 멜로디와 같은 음악 요소를 텍스트 설명을 통해 생성합니다. 이 모델은 조건부 음악 생성을 수행하며, 이를 계층적 시퀀스 대 시퀀스 모델링 작업으로 구현하여 24kHz의 고품질 음악을 몇 분 동안 일관되게 생성합니다. 수행된 실험 결과에 따르면, MusicLM은 오디오 품질과 텍스트 설명의 일치도 측면에서 이전 시스템을 훌륭히 능가하는 성능을 보였습니다. 뿐만 아니라, MusicLM은 텍스트 설명에 나오는 스타일에 따라 휘파람 소리와 허밍 엘로디 등 다양한 음악적 스타일을 변환할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이로써 MusicLM은 텍스트와 멜로디 모두에 맞추어 자유롭게 조정할 수 있는 다재다능한 모델임을 입증하고 있습니다. 또한, 향후 연구를 지원하기 위해 MusicLM은 5.5만 개의 음악-텍스트 쌍으로 이루어진 데이터 세트인 "뮤직캡스"를 공개하였으며, 이 데이터 세트에는 전문가가 제공한 풍부한 텍스트 설명이 포함되어 있습니다. 이를 통해 음악 생성 분야의 더 나은 연구와 발전을 지원하고자 합니다. 1. 소개 조건부 신경 오디오 생성은 텍스트 음성 변환(Zen et al., 2013; van den Oord et al., 2016)에서부터 가사 조건부 음악 생성(Dhariwal et al., 2020) 및 MIDI 시퀀스의 오디오 합성(Hawthorne et al., 2022b)까지 다양한 응용 분야를 포괄하는 중요한 주제입니다. 이러한 작업은 컨디셔닝 신호와 오디오 출력 사이의 시간적 정렬을 기반으로 진행되어 왔습니다. 그러나 최근의 연구는 텍스트-이미지 생성 분야의 성과에 영감을 받아 "바람이 불면서 휘파람 불기"와 같은 높은 수준의 캡션에서 오디오를 생성하는 방법을 모색하고 있습니다(Yang et al., 2022; Kreuk et al., 2022). 이러한 시도는 텍스트로부터 음...

인공지능이 인간을 능가할 수 없는 이유 인공지능은 많은 일을 할 수 있지만 사람과 사람 사이의 접촉에 대한 욕구를 충족시킬 수는 없습니다. 주요 요점 사람과 사람 간의 상호 작용을 소홀히 하면 장기적으로 비즈니스에 해가 되는 이유. AI가 실제 인간의 혁신을 대체할 수 없는 이유 우리의 인식에 따르면, 인공지능(AI)이 인간이 수행해야 할 활동을 빠르게 대체하고 있는 사실은 많은 글을 읽지 않아도 분명합니다. 대기업과 신생 기업 모두 데이터 분석에서부터 콘텐츠 제작까지 다양한 분야에서 AI를 도입하여 비용 절감과 수익 증대를 모색하고 있습니다. 그러나 우리가 간과해서는 안 될 점은 인공지능 도입이 서둘러 이루어지는 것처럼 보이더라도, 특히 최종 소비자와 직접 상호 작용하는 활동에서 사람과 사람 간의 접촉의 가치입니다. 비즈니스를 로봇이나 AI에게 맡기는 것이 효율적인 선택으로 보일 수 있겠지만, 사람과 사람 간의 상호 작용의 중요성을 무시하면 장기적으로 비즈니스에 해를 끼칠 수 있습니다. 효율성을 추구하는 과정에서 인간 간의 연결과 소통의 중요성을 간과하지 않아야 합니다. 사람과 사람 간의 유대감, 공감, 상호 작용은 비즈니스 생태계의 핵심이며, 이러한 측면을 유지하면서 기술과 협업을 조화롭게 통합하는 것이 장기적인 성공을 위한 필수적인 요소입니다. 많은 사람들이 인공지능보다 인간과의 상호작용을 선호 특히, 인공지능을 도입하려는 많은 사람들은 여전히 사람과의 접촉을 포기하기에는 준비가 되어 있지 않다는 사실이 뚜렷합니다. 예를 들어, 페이 트래블 인슈어런스의 연구에 따르면 여행자의 18%는 가상 여행 도우미를 선호하며, 23%는 인간 여행사와만 상호 작용하는 것을 선호하며, 51%는 양쪽 옵션을 모두 활용하는 것을 선호한다고 합니다. 이 연구 결과로 보아 사람들은 여전히 어떤 형태로든 사람과의 도움과 연결을 원하고 있기 때문에 인공지능은 주로 보조적인 역할로 사용되는 경우가 많습니다. 브리티시 컬럼비아 대학교 사회사업대학의 발표된 기사...