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생성형 인공지능의 발전방향
(1) 정보 신뢰성과 콘텐츠 투명성 확보
생성형 AI는 실제 존재하지 않는 정보를 신뢰도 높은 문장으로 생성하는 ‘환각(hallucination)’ 현상을 내포하고 있으며, 이는 고신뢰 정보가 요구되는 법률, 의료, 언론, 교육
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천천히 적응할 수 있도록 미래를 그려야 한다.
4. 출처 및 참고문헌
AI경제/로저 부틀/2020/세종연구원 목차
1. 서론
2. 본론
(1) 생성형 AI 종류
(2) 생성형 AI 활용의 문제점
(3) 생성형 AI 활용의 개선방안
3. 결론
4. 출처 및 참고문헌
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생성형 AI는 여전히 한계와 문제점을 가지고 있습니다. 기능적 측면에서는 정확성과 일관성의 한계가 있으며, 윤리적 측면에서는 편향성과 개인 정보 보호 문제가 도출될 수 있습니다. 또한 비용적 측면에서는 대규모 모델의 운영 비용이 상
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생성형 AI란 무엇인가요? - AWS\", https://aws.amazon.com/ko/what-is/generative-ai/
\"생성형 AI(Generative AI)란? 정의, 문제점, 적용 사례 | appen 에펜\", https://kr.appen.com/blog/generative-ai/ 1. 서론
생성형 AI의 개념과 정의
생성형 AI의 작동 원리
생성형 AI의 산
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생성형 AI가 다양한 산업과 실생활에 적용되고 있다. 생성형 AI는 업무 생산성 향상, 24시간 운영 가능, 대량 데이터 분석 지원 등의 장점을 가지지만, 허위 정보 생성과 같은 문제점도 존재한다.
따라서 생성형 AI를 보다 신뢰성 있고 윤리적으
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문제점
5.1 개인정보 유출 위험
5.2 허위 정보 생성 및 확산
5.3 윤리적 문제와 사이버 범죄
6. 챗GPT의 잠재적 기회
6.1 개인화된 학습 경험
6.2 교육 접근성 향상
6.3 평가 방법의 개선
7. 챗GPT의 미래와 발전 방향
7.1 기술적 발전 전망
7.2
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