|
생성형 AI의 한계와 문제점
1) 기능적 측면의 한계
2) 윤리적 측면의 한계
3) 비용 및 환경적 측면의 한계
5. 생성형 AI가 가져올 미래 변화
1) AI산업의 전망과 기회
2) 노동의 변화와 일자리의 형태
3) 생성형 AI의 공공 부문 활용 가능성
6.
|
|
|
Chat GPT의 현재와 미래
Chat GPT는 현재 다양한 분야에서 활발히 사용되고 있으며, 인공지능 기술의 발전을 선도하고 있습니다. 자연어 처리 능력을 통해 사용자와의 자연스러운 대화를 가능하게 하며, 고객 서비스, 교육, 의료, 금융 등 다양한
|
|
|
AI 시장 규모, 점유율 | 연구보고서 [2032]. https://www.fortunebusinessinsights.com/ko/generative-ai-market-107837
KPMG Korea. (2024). 창작 영역에 뛰어든 생성형 AI 투자 현황과 활용 전망. https://kpmg.com/kr/ko/home/insights/2024/05/issuemonitor_163.html
Brunch. (2024). AI, 어디까지
|
|
|
AI 기술의 발전과 함께 카카오의 서비스도 계속해서 진화하며, 사용자들의 편리성과 만족도를 높이는데 기여할 것으로 기대됩니다.
5. 인공지능의 미래와 전망
(1) 기계의 창작 능력과 생성형 인공지능의 역할
인공지능 기술의 발전으로 인해
|
|
|
AI 윤리기준\' 10대 원칙 담았다. https://zdnet.co.kr/view/?no=20201223105913
잡코리아 (2018). [이슈앤논술] 인공지능(AI)의 역습과 해결방안. https://www.jobkorea.co.kr/goodjob/tip/view?News_No=14524
한국에이아이 (2024). AI 기술 발전 현황과 미래 전망. https://www.wtbi.or.kr/
|
|
 |
생성형 AI와 ChatGPT의 원리 및 활용 사례 소개
https://blog.kakaocloud.com/91
5. KDI 경제정보센터 e경제정보리뷰 챗GPT가 가져온 변화와 미래 전망
https://eiec.kdi.re.kr/publish/reviewView.do?idx=142&fcode=000020003600002&ridx=14
6. AppExpress.ai ChatGPT 사용 시 발생할 수 있
|
|
|
현황
제5장 남북한 애니메이션 산업의 경쟁력 제고방안
제1절 문화적 차원의 활용방안
제2절 산업적 차원의 활용방안
제6장 결 론
제1절 연구결과의 요약 및 시사점
제2절 연구의 한계점 및 후속 연구방향
【참고문헌】
|
|
|
인공은...”
TVDaily, 2014년 11월 18일자 “제국의아이들 동준출연, 웹드라마 ‘후유증’ 중국서‘6000만뷰’ 대박”
<인터넷 사이트>
매콤한 인생 채널 http://tvcast.naver.com/jawsfood
미래창조과학부 한국인터넷진흥원 http://www.kisa.or.kr
퐁당퐁당 LOV
|
|
|
가능성은 가히 무궁무진하다. 만화 속에서만 나왔던 거대 로봇은 언잰가 전장에 투입될지 아무도 모른다. 과학 기술은 자꾸 발전하지만 그에 맞추어 사람의 상상력 역시 무궁무진해지고 있기에 진정 미래에는 어떤 세상이 나올지 예측하기가
|
|
|
AI가 자체언어를 개발하자 연구진이 강제 종료시켰다.>
[코리아헤럴드] [K-POP HERALD] [페이스북]
페이스북에서 개발한 인공지능이 사람이 알아들을 수 없는 자신만의 언어를 발명해 다른 AI와 소통하기 시작했다. AI가 새로운 언어로 소통하기
|
|
 |
한계와 윤리적 고려 사항도 따릅니다. 지속적인 연구와 발전을 통해 제너레이티브 AI의 미래는 다양한 영역에 혜택을 주고 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 개선할 수 있는 보다 지능적이고 상황에 맞는 인식 시스템을 만들 수 있는 가능성을 제
|
|
 |
AI 프로젝트에서의 데이터 수집 경험은?
23. 논문 읽는 습관이 있나요?
24. 연구자로서 가장 필요한 자질은?
25. 대학원 생활에서 가장 기대되는 점은?
26. 인공지능 기술이 사회에 미치는 가장 큰 윤리적 문제는 무엇이라고 생각하십니까
|
|
 |
시스템을 설계하고, 실제 교실 환경에서의 반응과 학습 효과를 분석하는 후속 연구로 확장하고자 합니다. 1. 인공지능학 연구주제 및 연구계획 1
2. 인공지능학 연구주제 및 연구계획 2
3. 인공지능학 연구주제 및 연구계획 3
|
|
 |
격차 문제 138
9. 빠른 변화에 대응하기 어려운 규제와 정책 문제 138
? 문화콘텐츠전공 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론 139
1. 다학제적 연구 그룹 구성 140
2. 실증 연구 및 현장 적용 140
3. 영상매체의 미래 기술 탐색 141
4. 사용자 중심
|
|
 |
한계 144
7. 지속 가능성과 환경 문제 145
8. 교육 및 정보 격차 문제 145
9. 빠른 변화에 대응하기 어려운 규제와 정책 문제 145
? 문화예술경영학 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론 146
1. 다학제적 연구 그룹 구성 147
2. 실증 연구 및 현장
|
|
메뉴펼치기
