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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. ...

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-...

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...

2023.8월 딜로이트 AI 연구소 AI를 활용해 사업가치를 창출하는 6가지 경로 비용 절감 : AI와 지능형 자동화 솔루션을 도입해 상대적으로 가치가 낮고 반복적인 업무를 자동화하면 효율성과 품질을 개선해 비용을 절감할 수 있다. 실행 속도 단축 : 지연시간을 최소화해 운영 및 사업 성과 도출에 걸리는 시간을 단축한다. 복잡성 감축 : 보다 선제적이고 예측 가능하며 갈수록 복잡해지는 데이터 소스에서 패턴을 파악하는 능력 등이 더욱 향상된 애널리틱스 기술을 활용하면, 이해와 의사결정을 개선할 수 있다. 관계의 전환 : 사람과 기술 간 소통 방식을 전환해, 사람이 기계의 방식에 맞추는 대신 사람의 방식 그대로 소통할 수 있다. 혁신 촉진 : AI를 활용해 혁신적인 신제품, 시장, 비즈니스 모델을 창출함으로써 진입할 시장과 성공 전략을 재정의한다. 신뢰 강화 : 사기 행위와 사이버 공격으로부터 사업체를 보호해, 품질과 일관적 서비스를 유지함과 동시에 투명성을 개선해 브랜드 신뢰를 강화한다. 01 첨단기술, 미디어 및 통신 부문 AI 활용서 스마트팩토리 및 디지털 공급 네트워크 : AI 기반 마이크로 서비스를 활용해 위탁생산 프로세스를 최적화할 수 있다. 또한 수요 예측 가속화, 수요 신호 개선, 기능별 공급망 프로세스의 통합적 관리 등이 가능하다. 고객과의 관계 및 소통 강화 : AI를 활용해 고객과의 상호작용 및 커뮤니케이션을 자동화하고, 고객의 행동을 분석/예측하여 최선의 대응책을 찾으며, 이를 통해 맞춤형 고객 서비스를 강화할 수 있다 디지털 컨택센터 구축 : 자연어 처리, 머신러닝과 같은 AI 기술을 활용해, 효율적이고 매력적이며 인간과 유사한 ‘음성인식 가상 비서’(Voice Virtual Assistant)를 도입할 수 있다 딥페이크 미디어 콘텐츠 감지 : 고급 AI 기술을 활용해 미묘한 콘텐츠 이상을 식별함으로써 '딥페이크’와 가짜 미디어 콘텐츠를 탐지한다 고객 데이터 활용 수익 창출 : AI를 활용해 디지털 시스템에서 ...

의료 생명 과학 분야에서 주목해야 할 생성형 AI 스타트업 생성형 AI는 현재 의료와 생명 과학 분야에서 많은 주목을 받고 있습니다. 이 분야의 AI 기술은 패러다임 전환을 이끌고 있으며, 텍스트를 이미지로 변환하는 능력과 ChatGPT와 같은 모델의 등장은 이러한 변화를 가속화하고 있습니다. 생성적 사전 학습 트랜스포머(GPT)는 대규모 언어 모델(LLM)로, 딥러닝을 활용하여 인간과 유사한 텍스트를 생성합니다. LLM은 이미 오랫동안 연구되어 왔지만, OpenAI의 ChatGPT와 같은 혁신적인 모델은 새로운 패러다임을 제시하며 의료 및 생명 과학 분야에서의 활용 가능성을 증대시켰습니다. 이제 ChatGPT를 통해 수백만 명의 사용자들은 의료 분야에서 새로운 응용 프로그램을 개발하고 적용하는데 관심을 기울이고 있습니다. 이러한 응용 분야로는 새로운 검색 엔진 아키텍처 구축, 알고리즘 설명, 개인화된 치료법 개발 등이 포함됩니다. 의료 및 생명 과학 분야에서 제너레이티브 AI의 의미는 다양합니다. 의료 분야에서는 환자 데이터를 분석하고 진단, 예측, 치료 방법을 개발하는 데 활용될 수 있으며, 생명 과학 분야에서는 유전체 분석, 분자 설계, 약물 스크리닝 등에 활용됩니다. VC 투자와 스타트업 활동 측면에서도 제너레이티브 AI와 LLM 기술을 활용하는 의료 및 생명 과학 스타트업은 큰 관심을 받고 있습니다. VC들은 이러한 스타트업에 대규모 자금을 투자하고 있으며, 이러한 투자는 계속 확대될 것으로 예상됩니다. 엔비디아 인셉션과 같은 프로그램은 스타트업에게 최첨단 기술과 자금 지원을 제공하며, 이러한 스타트업들은 엔비디아의 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 의료 및 생명 과학 분야에서는 생성형 AI와 LLM 기술을 활용한 스타트업들이 떠오르고 있으며, 이러한 기술은 의료 진단, 치료, 연구 등 다양한 영역에서 혁신을 이끌고 있습니다. VC들은 이 분야에 대한 투자를 계속 확대할 것으로 보이며, 앞으로 더 많은 진보된 의료 및 생명...

의료 혁신하는 AI 의료 기업 '인공 지능'이라는 용어는 흔히 로봇과 자동화를 떠올리게 하지만, 현재 의료 분야에서의 역할과 중요성은 더욱 현실적이며 선도적입니다. 특히, 코로나19 팬데믹은 의료 시스템의 취약점과 부족한 의료 인력 문제를 더욱 강조하였습니다. 의료 인력 부족 문제: 세계보건기구(WHO)가 2030년까지 1,500만 명의 의료 종사자 부족을 예상하고 있는 것은 매우 심각한 문제입니다. 이로 인해 의료 서비스의 접근성과 질이 저하될 우려가 있습니다. AI의 역할: AI는 의료 분야에서 새로운 희망의 빛으로 부상하고 있습니다. 의사, 연구자, 기업가들은 AI를 활용하여 의료 시스템을 개선하려고 노력하고 있습니다. AI는 의료 이미징, 진단, 약물 개발, 환자 관리, 의료 기록 관리 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행합니다. 자금 조달 및 성장: AI 기반 의료 스타트업들은 자금 조달 측면에서도 성장하고 있습니다. 2021년에만 100억 달러 이상의 자금을 조달한 것은 이 분야의 잠재력을 보여줍니다. 이러한 자금은 연구 및 개발을 지원하고, 의료 AI 기술을 실제로 환자 치료에 적용하는 데 사용됩니다. 혁신적인 AI 적용: AI 개발 서비스 회사들은 이미 다양한 방식으로 의료 분야를 혁신하고 있습니다. 새로운 신체 이미징 기기나 종양학 플랫폼을 통해, AI는 진단과 치료 방법을 개선하고 환자 치료 경로를 최적화하는 데 기여하고 있습니다. AI는 의료 분야에서 현재와 미래의 중요한 역할을 수행하며, 이를 통해 의료 시스템의 효율성을 향상시키고 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있습니다. AI의 지속적인 발전은 의료 혁신의 핵심 요소 중 하나로 자리매김하고 있습니다. AI가 의료 서비스를 지원하는 방법 AI의 활용은 의료 분야에서 무궁무진한 가능성을 제공하고 있으며, 이러한 가능성은 다음과 같은 주요 분야에서 확인할 수 있습니다: 정밀 의학 (Precision Medicine): AI는 개인의 유전적 특성, 환경 요인, ...

대규모 언어 모델에 대한 조사 A Survey of Large Language Models https://arxiv.org/abs/2303.18223 요약 1950년대에 튜링 테스트(Turing Test)가 제안된 이래로 인간은 기계가 언어 지능을 마스터하는 방법을 탐구해 왔습니다. 언어는 본질적으로 문법 규칙에 의해 지배되는 복잡하고 정교한 인간 표현 체계입니다. 이는 유능한 인공지능을 개발하는 데 언어를 이해하고 파악할 수 있는 유능한 인공 지능(AI) 알고리즘을 개발하는 것은 중요한 과제입니다. 언어 모델링은 지난 20년 동안 언어 이해와 생성을 위해 널리 연구되어 왔으며, 통계적 언어 모델(statistical language models)에서 신경망 언어 모델(neural language models)로 발전해 왔습니다. 최근에는 대규모 말뭉치(large-scale corpora)를 대상으로 Transformer 모델을 사전 학습시켜 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 해결하는 데 강력한 성능을 보이는 사전 학습 언어 모델(PLM: pre-trained language models)이 제안되고 있습니다. 연구진은 모델 스케일링이 모델 용량 향상으로 이어질 수 있다는 사실을 발견한 후, 파라미터 스케일을 더 큰 크기로 늘려 스케일링 효과를 추가로 조사했습니다. 흥미롭게도 매개변수 규모가 일정 수준을 초과하면 이렇게 확대된 언어 모델은 성능이 크게 향상될 뿐만 아니라 소규모 언어 모델(예: BERT)에는 없는 몇 가지 특별한 능력(예: 비문맥 학습 incontext learning)도 발휘합니다. 다양한 매개변수 규모에서 언어 모델을 구별하기 위해 연구 커뮤니티에서는 상당한 규모(예: 수백억 또는 수천억 개의 매개변수를 포함하는)의 PLM에 대해 대규모 언어 모델(LLM)이라는 용어를 만들어냈습니다. 최근 학계와 산업계에서 LLM에 대한 연구가 크게 진전되고 있으며, 괄목할 만한 진전으로 LLM을 기반으로 개발된 강력한 AI 챗봇인 ChatGPT가 ...