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위협적인 존재로도 여겨질 수 있다. 그러나 아직까지는 생성AI가 가지고 있는 한계점이 분명하고, 이로 인한 다양한 문제에 대한 해결책이 뚜렷하게 마련되어 있지 않아 생성 AI가 우리의 삶과 문화 등을 크게 변화시킬 것이라는 예상은 할 수
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이는 인간의 직업을 빼앗아 갈 수도 있다. 이는 곧 경제적, 소득의 문제로도 이어진다. 나아가 사회적으로도 큰 문제가 될 수 있다고 생각한다. 생성형 AI 의 시대가 점점 커지면서 인간 대 인간의 사회가 아닌 인간 대 인공지능의 사회가 온 것
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일자리의 형태는 다양화될 것으로 예상됩니다.
(3) 생성형 AI의 공공 부문 활용 가능성
생성형 AI 기술은 공공 부문에서 다양한 영역에서 활용될 수 있습니다. 정부는 생성형 AI를 활용하여 공공 서비스의 효율성을 향상시키고, 정책 결정에 데
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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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문제가 발생할 수 있는 만큼 활용에 주의를 기울여야 할 것이다.
[참고문헌]
콘텐츠, 생성형AI, 사례와, 경쟁력, & 확보. ChatGPT 를 넘어생성형 (Generative) AI 시대로.
https://www.dbpia.co.kr/pdf/pdfView.do?nodeId=NODE11397616&language=ko_KR&hasTopBanner=true 최근 대
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AI 발전사
https://www.samsungsds.com/kr/insights/chatgpt_whitepaper1.html
3. 위키독스 GPT 아키텍처 및 트랜스포머 모델의 구조와 발전 과정 설명
https://wikidocs.net/198931
4. 카카오클라우드 블로그 생성형 AI와 ChatGPT의 원리 및 활용 사례 소개
https://blog.kakaocloud.
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AI)라고 한다.
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● QS Criteria
① QS signal의 생성은 성장의 특이적인 단계나 특별한 환경의 변화에 반응하여 발생해야한다.
② QS signal은 extra-cellular environment에 축적되어야하며, 특이적인 bacteria의 rc에 의해 인지되어야 한다.
③ QS si
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결론적으로 ChatGPT와 같은 생성 AI 모델은 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데 상당한 진전을 이루었지만 한계와 윤리적 고려 사항도 따릅니다. 지속적인 연구와 발전을 통해 제너레이티브 AI의 미래는 다양한 영역에 혜택을 주고 인간과 컴
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생성형 AI 기술을 실무에 직접 적용해 보며 실무 역량을 키우고 싶습니다. 또한, 디지털 마케팅과 고객 경험 혁신 과정에서 실질적인 성과를 창출하는 경험을 쌓고자 합니다. 이를 통해 AI 기술을 비즈니스에 접목하는 능력을 갖춘 전문가로 성
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처할 것인가요?
객관적인 데이터를 기반으로 서로의 아이디어를 검증하는 접근을 선호합니다. 개인의 주장보다는 실험 결과와 검증 과정을 통해 최선의 방향을 함께 찾아가는 협업 방식을 지향합니다.
6. 생성형 AI와 기존 분석 모델을 결합
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AI 서비스를 구축하는 것이 효과적입니다. 또한, 기존 금융 시스템과 AI 모델 간의 연동을 원활하게 하기 위해 금융 데이터의 표준화 및 실시간 데이터 처리 역량을 강화하는 것이 중요합니다. 2025 IBK기업은행 생성형 AI 모델링-기술연구 자
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점이 흥미로웠고, 이를 통해 실제 게임 설계에 적용 가능한 인사이트를 얻었습니다.
4. 생성형 AI가 게임 산업에서 가진 잠재력은 무엇이라고 생각하나요?
콘텐츠 생성 자동화입니다. NPC 대사, 퀘스트 서사, 배경 스토리 등 사람이 직접 설계하
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