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생성형 인공지능(Generative AI)에 관하여 조사하여 설명하고 생성형 인공지능을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술해 보았다. 지능(Intelligence)은 더 이상 인간의 독점적인 영역이 아니다. 인간은 탁월한 지능을 통해 복잡한 추론,
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있다.
그러나 생성 형 인공지능에는 품질 저하, 윤리적 문제, 기술 의존성 증가, 창의성 감소, 데이터 편향성 등 여러 문제점도 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 기술 개발과 함께 윤리적 기준 마련, 데이터 편향성 해소, 창의성
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AI 확산에 따른 정책적 과제 [Policy Issues on the Proliferation of Generative AI].
UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence.
Alayrac, J.-B., et al. (2023). Towards General-Purpose Vision-Language Models. Google DeepMind. I. 서론
Ⅱ. 본론
1. 생성형 인공지능
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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
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있고 긍정적인 영향이 지속될 것이다.
Ⅳ. 참고 문헌
1. 이효경(2023), 생성형 인공지능 기반 게임의 혜택 및 희생이 가치와 수용의도에 미치는 영향에 관한 연구, 고려대학교 미디어대학원.
2. 문상선, Generative AI (생성 AI) 란? - 개념, fine tuning, 활
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