반응형 AI 윤리25 113. 튜링 테스트: AI가 인간을 넘어설 때 00. 서론 1) 인공지능과 튜링 테스트인공지능(AI)은 인간의 지능적 행동을 모방, 수행하는 기술로, 특히 자연어 처리, 문제 해결, 학습 능력 등 여러 영역에서 인간과 유사한 수준의 성능을 발휘합니다. AI의 발전을 가늠하는 중요한 도구 중 하나가 튜링 테스트입니다. 1950년에 앨런 튜링에 의해 처음 제안된 이 테스트는, 한 사람이 컴퓨터와 인간과의 대화를 통해 어느 쪽이 인간인지 구별해 내지 못하면, 그 컴퓨터는 인간과 구별할 수 없는 수준의 인공지능을 갖췄다고 평가하는 방법입니다. 이 테스트는 인공지능의 발전 상황을 이해하고 측정하는 데 오랫동안 사용되어 왔습니다. 2) 인공지능 평가의 전통적 방법과 그 한계 튜링 테스트는 기본적으로 인공지능이 인간처럼 사고하고 반응할 수 있는지를 판단하는 데 .. 2024. 5. 16. 96. AI를 활용한 소설 창작: GPT로 소설 쓰기 00. 서론 1) AI 기술의 발전과 창작 분야에의 적용 인공지능(AI) 기술은 최근 몇 년간 급속도로 발전하면서, 다양한 창작 분야에서 혁신적인 변화를 촉발하고 있습니다. 특히, 문학과 같은 창작 활동에 AI를 도입함으로써, 작가들은 새로운 아이디어를 생성하고, 복잡한 플롯을 구성하며, 등장인물 개발을 위한 독특한 방법을 탐구할 수 있게 되었습니다. AI 기술이 제공하는 도구와 알고리즘은 창작자들에게 무한한 가능성을 열어주어, 기존의 창작 방식을 크게 확장시키고 있습니다. 2) GPT와 같은 언어 모델이 소설 쓰기에 혁신을 가져온 방법 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 언어 모델은 소설 쓰기에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이러한 모델들은 대규모 데이터셋에서.. 2024. 4. 29. 86. 제파(JEPA): 새로운 AI 학습 방법 00. 서론 인공지능 기술은 지난 수십 년 동안 눈부신 발전을 거듭해 왔습니다. 이러한 발전의 초석은 데이터 처리 능력의 향상과 더불어 알고리즘의 진화에서 비롯되었습니다. 특히, 머신러닝과 딥러닝의 발전은 AI가 인간의 언어를 이해하고, 복잡한 문제를 해결하며, 심지어 창의적인 작업을 수행할 수 있게 만들었습니다. 최근에는 트랜스포머 모델이 등장하면서 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁명적인 변화를 이끌었고, 이는 GPT 시리즈와 같은 대형언어모델(LLM)의 개발로 이어졌습니다. 하지만 기존의 모델들도 여전히 한계를 지니고 있었습니다. 이러한 모델들은 대규모의 데이터에 의존하여 특정 작업에 매우 효과적일 수 있지만, 일반적인 상황에서 인간처럼 유연하게 사고하고 추론하는 능력은 부족했습니다. 이에 대한 해답.. 2024. 4. 19. 81. 빅테크 기업의 AI 학습 데이터 무단 사용: 윤리적 및 법적 문제 뉴욕타임스와 오픈AI, 메타, 구글과 같은 빅테크 기업 간의 저작권 소송을 통해 AI 학습 데이터 활용의 윤리적 및 법적 문제를 탐구합니다 00. 서론 1) AI 기술 발전의 현재 상황과 데이터 활용의 중요성 인공지능(AI) 기술은 최근 몇 년 동안 급속도로 발전해 왔습니다. 이러한 기술의 발전은 대량의 데이터를 기반으로 학습하는 머신러닝 알고리즘의 진화에 힘입은 바 큽니다. 데이터는 AI 시스템이 세상을 이해하고, 복잡한 문제를 해결하며, 인간과 같은 방식으로 의사소통하는 데 필수적인 자원입니다. 따라서 데이터의 질과 양은 AI 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소로 자리잡고 있습니다. 이와 동시에, 대량의 데이터 활용에 대한 윤리적 및 법적 문제가 새롭게 부각되고 있습니다. AI 기술 발전을 위해 필요.. 2024. 4. 14. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 다음 반응형
