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최근 생성형 AI 모델이 발전하면서 컴퓨터가 인간의 언어를 그대로 입력받아 명령을 수행할 수 있게 됐지만, 인간의 생각을 그대로 구현하기란 아직은 쉽지 않다는 이야기입니다. 입력이 항상 원하는 결과로 이어지지 않기 때문에, 원하는 결괏값에 최대한 가까워지도록 입력을 계속해서 다듬어야 합니다. 그 과정을 일컬어 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engin...
LLM은 기존 서비스들의 사용자 경험을 획기적으로 개선해 주고 있습니다. LLM을 활용해 새로운 서비스를 만들어 시장 창출을 하는 경우도 있다. 그 대표적인 것이 챗GPT고 그 외에도 사진을 생성해 주는 미드저니, 다양한 페르소나의 역사적 인물이나 만화, 영화 주인공과 대화할 수 있는 캐릭터.AI나 친구처럼 고민을 이야기하며 상담하는 Pi가 있습니.
Generative Agent의 등장은 이러한 문제를 해결하는 데 큰 도움이 될 것으로 보입니다. Generative Agent는 다른 에이전트와의 협력을 통해 더욱 복잡한 작업을 해결할 수 있으며, 이러한 에이전트 간의 협력은 인간의 지속적인 개입 없이도 작업을 완료할 수 있는 가능성을 보여주었습니다. 이러한 기술의 발전은 단순한 작업 자동화를 넘어...
AI가 SaaS의 기반이 되면, 소프트웨어 개발자의 일상적인 작업은 근본적으로 바뀌게 될 전망입니다. 지속적인 테스트는 AI 기반의 소프트웨어 개발 환경에서 결정적인 요소가 될 것이며, 번성하는 기업과 이 새로운 속도를 따라잡지 못해 뒤처지는 기업을 가르게 될 것입니다.
This is a link to the Korean versionHello. My name is Yun Sang Ju, and I’m in charge of the AI development team at GLACE (Global Place) CIC (Company-In-Company), which is one of NAVER’s CICs. I wou...
AI 기술의 활용 범위가 비약적으로 확대되며 산업 및 개개인의 삶에 큰 영향을 끼치고 있습니다. 이에 따라 AI 기술이 포함된 제품과 서비스의 안전과 신뢰성에 대한 관심도 증가하고 있습니다. 안전하고 신뢰할 수 있는 디지털시스템에 대하여 그 작동 과정의 투명성을 요구하는 것과 마찬가지로 사용자가 신뢰할 수 있는 AI를 위해 설명 가능성은 필수조건입니다...
많은 기업이 생성형 AI에 대한 투자를 모색하고 있습니다. 멀티클라우드로도 투자를 확대한다면, 생성형 AI와 멀티클라우드 간의 시너지 효과로 기업의 비즈니스를 더 빠르게 혁신할 것으로 기대합니다. 생성형 AI를 필두로 향후 2~3년 내 AI 시장은 더욱 크게 확대될 것이고, 클라우드 공급업체의 AI 서비스 또한 진화할 것으로 전망합니다. 생성형 AI에...
생성형 AI 시장은 새로운 모델과 애플리케이션 개발을 위한 투자가 증가하면서 급속한 성장을 경험하고 있으며, 벤처 자본가들은 생성형 AI 관련 신생 기업에 투자를 서두르고 있습니다. 글로벌 AI 투자는 2021년 935억 달러로 급증했으며, 2028년까지 4,223억 7천만 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다.
생성형 AI가 등장 이후 그 기술을 도입하여 비즈니스 가치를 확대하고자 하는 기업이 폭발적으로 늘고 있습니다. 빅테크 기업에서 제공하는 GPT 관련 API 나 오픈 소스 등을 활용하여 기존 시스템에서 가능하지 않았던 AI 제품과 기능을 쉽게 구현할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 GPT를 활용해 적은 노력으로 조직의 성장을 돕는 AI 기능들을 시장에 ...
생성형 AI는 기계가 콘텐츠, 예술, 음악 등을 만들고 생성할 수 있도록 하는 인공지능의 하위집합으로 여러 산업을 변화시킬 수 있는 잠재력을 지닌 빠르게 진화하는 기술입니다. 생성형 AI는 독특하고 독창적인 결과를 생성하기 위해 인간의 행동, 사고 과정 및 창의성을 시뮬레이션할 수 있는 알고리즘을 사용하며, 기계가 입력 매개변수와 이전에 학습한 패턴을...
Hyper Automation은 비즈니스 프로세스를 자동화하고 최적화하여 기업의 생산성 향상과 업무 효율을 극대화하기 위한 중요한 전략으로 활용될 수 있습니다. 이를 위해 다양한 기술과 솔루션을 융합하여 업무 자동화를 추구합니다. 최근에는 Low Code Platform을 중심으로 앞선 기술/솔루션들을 융합 활용하여 현장의 업무를 신속하게 혁신하는 추...
2020년 한국에서 처음 시작해 2022년 7개국으로 확장 진행된 구글 머신러닝 부트캠프가 2023년…
생성형 AI는 기업에서 다양하게 활용되고 있습니다. 어떤 회사는 코드 작성을 위해, 어떤 회사는 마케팅 텍스트를 만들거나 챗봇을 구축하기 위해 생성형 AI를 이용하고 있습니다. IT 리더, 나아가 기업 전체는 생성형 AI의 힘을 즉시 이용할 줄 알아야 합니다. 이때 생성형 AI의 잠재적인 취약성, 편향성, 여러 위험성을 이해하고 관리하는 능력이 뒷받침...
클라우드 사업자가 제공하는 보안 서비스와 클라우드 기반의 LLM은 AGI 시대를 준비하는 기업들에게 보다 안전하고 편리한 서비스 개발을 하는 데 도움이 될 것입니다.
프라이빗 챗GPT는 제한된 환경이나 비공개 환경에서 배포, 운영하는 언어 모델을 말합니다. 즉, 누구나 사용할 수 있는 ChatGPT와 달리, 특정 기업이나 조직에서만 사용하는 기업용 챗GPT입니다. 기업에서 정한 보안 규정과 규제를 준수하기 때문에 정보 유출에 대해 안심하고 사용할 수 있습니다. 표면상으로는 일반적인 ChatGPT와 똑같아 보이지만,...
환각(Hallucination) 현상 등으로 인해서 챗GPT 기술의 응답 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많습니다. 특히 교육이나 헬스케어 분야에서는 부적절한 정보가 심각한 결과를 초래할 수 있기에 웹 정보 기반의 GPT 결과에 온전히 의존할 수 없습니다. 이러한 케이스에서는 신뢰할 수 있는 도메인 지식을 쌓아두는 데이터 베이스를 형성하고, 해당 지식을...
삼성SDS는 지난 4월 18일에 금융사를 대상으로 초청 세미나를 진행했습니다. 총 3개 세션으로 구성된 세미나에서는 「초거대 AI와 금융 서비스의 미래」, 「금융을 위한 AI Automation」, 「삼성SDS가 제시하는 클라우드의 간결한 답」을 알아보는 시간이 마련되었습니다.
구글의 가장 큰 연례행사 구글 I/O 2023이 10일 개최됐습니다. 이번 행사는 구글이 준비하던 AI 기술이 공개될 것이라는 기대감에 개최 전부터 관심을 많이 받았습니다. 실제로 이번 행사는 구글의 AI 기술을 구체적으로 확인할 수 있는 자리였습니다.
ChatGPT는 다양한 국적의 자연어 텍스트 및 이미지를 전체적인 맥락에서 이해하고, 그에 따른 답변을 생성해낼 수 있습니다. 자연어를 생성하도록 설계된 아키텍처를 따르는 것이지만, ChatGPT가 특히 파급력을 보이는 것은, 마치 고도의 지능과 뇌를 가진 인간이 생각하고 말하는 것처럼 보이기 때문입니다. 어떤 측면에서는 인간보다 더 효율적인 언어 처...
ChatGPT는 주로 자연어 처리 작업(Natural Language Processing, NLP)을 위해 설계되었지만, Narrow AI에 비해 다양한 작업에 적용될 수 있습니다. 그러나 여전히 진정한 의미의 General AI는 아닙니다. General AI를 향해 가는 여정에 있어서 ChatGPT 출시는 인공지능 기술의 발전으로 인해 인간의 작업...
로봇이 일상으로 들어오고 있습니다. 첨단 기업 연구소에나 있을 것 같은 로봇을 이제 사무실, 가게 심지어 집에서까지 볼 수 있는 시대가 오고 있는 것입니다. 핵가족 및 세계 인구의 증가로 인해 청소, 교육, 노인 지원, 오락 및 취미 목적을 위한 가정용 로봇에 대한 수요가 증가했으며, 전 세계적으로 고령화 인구가 늘어나 중국, 일본과 같은 국가에서 보...
2022년 11월 30일, AI 기반 대화 도구 ChatGPT는 출시 일주일 만에 대화 능력과 창의성으로 미디어에서 많은 화제가 되고 사용자를 매료시켰습니다. ChatGPT는 마이크로소프트, 링크드인 공동 설립자인 리드 호프만과 VC 회사 코슬라 벤처스가 후원하는 연구 회사인 오픈AI 재단이 만들었습니다. 다양한 정보에 액세스하고, 실제로 사람이 하는...
금융·비금융 간 경계가 모호해지는 빅블러 현상 가속화의 이면에는 크게 소비 행태, 정책 및 기술의 변화가 주요하게 작용합니다.
IT는 매우 빠르게 변화하며 프로젝트 주기가 짧았으나, 의료는 사람의 목숨을 다루는 일인만큼 신중하게 접근해야 했고 그에 따라 엄격한 규제에 프로젝트 주기도 길었습니다. 그러나 팬데믹으로 인해 의료와 IT의 만남이 성사되었고 느리게 걷던 의료를 빨리 뛸 수 있게 만든 계기가 되었습니다.
HITL 프로세스는 B2B, B2C에 관련 없이, AI 모델을 직접 개발하고, 실제 애플리케이션이나 서비스에 적용하는 모든 비즈니스에서 적용할 수 있습니다. 그러나 HITL을 통한 성공적인 AI 서비스를 제공하고, 원하는 비즈니스 결과를 달성하는 것은, 인간의 개입과 피드백 과정을 얼마나 효율적으로 관리할 수 있는가에 달려 있다고 할 수 있습니다.
AI의 발전에 따라 시뮬레이션 분야에서도 AI가 도입됨은 어찌 보면 당연한 처사입니다. 또한 AI를 구동할 수 있는 GPU와 같은 가속기의 발전에 따라 물리 정보 신경망은 계속해서 발전할 것으로 예상되며 빠른 시뮬레이션 속도로 인한 실시간 시뮬레이션이 가능하기 때문에 Digital Twin 등 응용 분야가 많은 것이 예상됩니다.
AI에 의사결정이나 판단을 맡겨서는 안 되고 인간의 결정에 참고할 수 있는 밑거름을 제공하는 데 활용해야 합니다. 그러려면, 하나가 아닌 여러 종류의 AI를 참고해야 하며, AI를 맹신하거나 과도하게 의존하지 말아야 합니다. 그것이 우리가 일터에서 AI를 보다 유용하게 활용할 수 있는 우리의 대처 방법입니다.
워크숍에 방문하여 경험한 내용들을 공유합니다.
데이터사이언스팀에 대한 소개와 예측모델을 개발하고 운영하는 방법을 소개합니다.
안녕하세요 데이터 최적화실 ML팀에서 데이터 분석가 최영준입니다. 오랜만에 브랜디 랩스의 포스팅인 것 같네요. 오랜만인 만큼 새로운 주제로 찾아왔습니다. 여러분 혹시 이런 형태의 그래프를 보신 적 있으신지요? 위 그래프처럼 심하게 왔다 갔다 하는 그래프가 아니더라도 갑자기 어떤 지표가 급락했다던가, 급등했던 경험을 해본 적이 있으실 겁니다. 운 좋게 ...