반응형 전체 글343 211. 딥페이크 범죄 급증: 원인, 문제점 및 대응 방안 딥페이크 범죄 급증: 원인, 문제점 및 대응 방안 01. 서론1) 딥페이크 범죄의 정의와 최근 급증하는 현상 개요딥페이크(Deepfake)는 인공지능(AI) 기술을 이용해 특정 인물의 얼굴이나 음성을 실제와 매우 흡사하게 합성하는 기술을 말합니다. 이 기술은 원래 영화 제작이나 콘텐츠 창작 등에서 혁신적인 도구로 사용될 수 있는 가능성을 보였으나, 최근에는 범죄 목적으로 악용되며 심각한 사회적 문제로 대두되고 있습니다. 특히 딥페이크를 이용해 음란물을 제작하거나, 특정 인물의 명예를 훼손하는 등의 범죄가 급증하고 있습니다. 딥페이크 범죄는 텍스트나 이미지 기반의 합성물과는 달리, 그 정확성과 사실성이 매우 높아 피해자가 실제로 존재하지 않는 상황에 휘말리게 되는 심각한 문제를 야기합니다. 예를 들어, 유.. 2024. 9. 1. 210. 프롬프트 갤러리: AI 개발을 위한 필수 도구 출시 프롬프트 갤러리: AI 개발을 위한 필수 도구 01. 서론1) 프롬프트 갤러리의 개요 및 목적프롬프트 갤러리(Prompt Gallery)는 구글이 생성형 AI 애플리케이션을 개발하는 개발자들을 위해 제공하는 강력한 도구입니다. 이 갤러리는 AI 스튜디오(AI Studio) 내에서 사용할 수 있으며, 개발자들이 다양한 프롬프트 예제를 직접 체험하고, 그 결과를 즉시 확인할 수 있는 기능을 제공합니다. 프롬프트 갤러리의 주요 목적은 AI 개발자들이 제미나이 API(Gemini API)를 활용하여 효율적으로 프롬프트를 디자인하고, 이를 통해 AI 모델의 성능을 극대화하는 데 있습니다. 프롬프트 갤러리는 AI 개발 과정에서 필수적인 요소인 프롬프트 설계의 중요성을 강조합니다. 적절한 프롬프트는 AI 모델의 출력.. 2024. 8. 31. 209. AMD, ZT시스템스 인수로 AI 서버 시장에서 엔비디아에 도전 AMD, ZT시스템스 인수로 AI 서버 시장에서 엔비디아에 도전 01. 서론1) AMD의 최근 AI 시장에서의 전략적 움직임AMD는 최근 몇 년 동안 AI 시장에서의 입지를 강화하기 위해 다양한 전략적 움직임을 보여주고 있습니다. 특히 인공지능(AI) 기술이 급속히 발전함에 따라, AI 관련 하드웨어와 소프트웨어 인프라의 수요가 급증하고 있습니다. 이에 따라 AMD는 AI 반도체 시장에서 엔비디아와 같은 경쟁사를 따라잡기 위해 공격적인 인수합병(M&A) 전략을 펼치고 있습니다. 리사 수(CEO) 체제 하에서 AMD는 고성능 컴퓨팅과 AI 기술을 통합하는 데 주력해 왔으며, 이러한 전략의 일환으로 여러 AI 관련 기업들을 인수하며 자체 기술력을 강화하고 있습니다. 대표적인 예로, 최근 AMD는 핀란드의 A.. 2024. 8. 30. 208. 프로크리에이트의 AI 도입 거부: 예술과 기술의 균형을 위한 선택 프로크리에이트 AI 도입 거부: 예술과 기술의 균형을 위한 선택 01. 서론1) 프로크리에이트의 AI 도입 거부 선언 배경프로크리에이트는 디지털 아티스트들에게 널리 사랑받는 아이패드 전용 드로잉 애플리케이션입니다. 최근 프로크리에이트의 CEO 제임스 쿠다는 생성형 AI 기술을 자사 제품에 도입하지 않겠다는 결정을 발표했습니다. 이 결정은 디지털 아트 커뮤니티에 큰 반향을 일으켰으며, AI가 예술가들의 창작 활동에 미치는 부정적 영향을 우려하는 목소리가 커지는 가운데 나온 것입니다. 프로크리에이트는 항상 인간의 창의성을 우선시해 왔으며, 이번 결정 역시 그 연장선상에서 이루어졌습니다. 제임스 쿠다는 AI 기술이 예술가들의 고유한 창작 과정을 위협할 수 있다고 판단하고, 프로크리에이트를 사용하는 아티스트들이.. 2024. 8. 29. 207. Inductive or Deductive? LLMs의 추론 능력을 다시 생각하다 Inductive or Deductive? LLMs의 추론 능력을 다시 생각하다 01. 서론: LLMs의 추론 능력1) LLMs의 추론 능력에 대한 기존 연구와 한계대형 언어 모델(LLMs)은 자연어 처리와 생성에서 획기적인 발전을 이루어왔습니다. GPT-3, GPT-4와 같은 모델들은 인간과 유사한 텍스트를 생성하고, 복잡한 질문에 답변할 수 있는 능력을 보이며 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그러나 이러한 모델들이 진정한 '추론' 능력을 가지고 있는지에 대한 의문은 여전히 남아있습니다. 기존 연구들은 주로 LLMs가 언어적 패턴을 학습하여 답변을 생성하는 데 능숙하다는 점을 강조해왔지만, 실제로 이들이 논리적 추론을 수행하는 데 있어서의 한계에 대해서는 상대적으로 덜 다루어졌습니다. 예를 들어, .. 2024. 8. 28. 206. Claude를 활용한 프롬프트 캐싱: AI 비용 절감과 성능 최적화 Claude를 활용한 프롬프트 캐싱: AI 비용 절감과 성능 최적화 01. 서론: AI 모델 최적화의 필요성1) AI 비용 문제와 성능 향상에 대한 필요성인공지능(AI) 기술은 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 일으키고 있으며, 그 활용 범위는 점점 더 확장되고 있습니다. 그러나 AI 모델을 운영하고 유지하는 데 드는 비용은 상당히 크며, 이는 특히 대규모 AI 모델의 경우 더욱 심각한 문제로 대두되고 있습니다. AI 모델의 복잡성이 증가함에 따라, 이를 실행하는 데 필요한 연산 자원도 기하급수적으로 늘어나고 있으며, 이에 따라 운영 비용 또한 급격히 상승하고 있습니다. 또한, AI 모델의 성능을 최적화하는 것은 사용자 경험을 향상시키는 데 필수적입니다. 응답 시간이 길어지거나 처리 속도가 느려지면, 사용.. 2024. 8. 27. 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 16 17 ··· 58 다음 반응형
