[TIL]개발 아티클 사전 3주

아티클_사전2주) 생성형 AI 란?

🌟 생성형 AI(Generative AI)에 대하여

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생성형 AI(생성형 인공지능)는 대규모 데이터 세트를 기반으로 훈련된 딥러닝 모델을 사용하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 일종의 인공지능 기술입니다. 새로운 데이터를 생성하는 데 사용되는 생성형 인공지능 모델은 차이점을 기반으로 데이터를 분류하는 데 사용되는 판별 AI 모델과는 반대되는 개념입니다. 오늘날 사람들은 생성형 AI 애플리케이션을 사용하여 문서, 사진, 코드 등을 만듭니다. 생성형 AI의 일반적인 활용 사례로는 챗봇, 이미지 생성과 편집, 소프트웨어 코드 지원, 과학 연구 등이 있습니다.

사람들은 전문적인 환경에서 생성형 AI를 사용하여 독창적인 아이디어를 빠르게 시각화하고, 지루하고 시간이 많이 소요되는 작업을 효율적으로 처리하고 있습니다. 의학 연구나 제품 설계와 같은 새로운 영역에서는 생성형 AI가 전문가들의 작업 효율성을 높이는 데 도움이 되고 삶을 크게 개선할 수 있는 가능성을 보이고 있습니다. 반면 AI로 인한 새로운 리스크도 생기는 만큼 사용자가 이 점을 이해하고 완화하기 위해 노력해야 합니다.

최근 몇 년 사이에 부상하고 있는 잘 알려진 생성형 AI 애플리케이션 중에는 OpenAI의 ChatGPT와 DALL-E, GitHub CoPilot, Microsoft의 Bing Chat, Google의 Bard, Midjourney, Stable Diffusion, Adobe Firefly가 있습니다. Red Hat은 IBM과 파트너십을 맺고 개발자들이 더욱 효율적으로 Ansible 콘텐츠를 만들도록 지원하는 생성형 AI 서비스인 IBM watsonx Code Assistant가 통합된 Red Hat® Ansible® Lightspeed를 개발했습니다. 다른 많은 조직에서도 일상적인 작업을 자동화하고 효율성을 개선하기 위해 자체 생성형 AI 시스템을 실험하고 있습니다.

💬 4가지 의견

류00(Spring 3기)

사례에서 이해를 조금 하긴 했는데 그거 외에 기술적인 전문 지식들은 잘 모르겠다…모르겠다!!!!!!…는 사실 많이 써보지도 않았는데, 주로 이용한게 글쓰기 기능이랑 코드 설명 정도라서 엄청 좋다!!라고 느껴진 적은 별로 없는 것 같다.

김00(Spring 3기)

트렌트 잘 해석해야겠다

AI가 알려주는 잘못된 정보를 캐치하자

박00(Spring 3기)

생성형 AI는

검색모델의 진화 차원

으로 접근해서 보아야한다.

지00(Spring 3기)

생성형 AI는 빠른 시간 내에 많은 작업을 처리할 수 있고, 다양한 분야에서 활용도가 높다는 장점이 있습니다. 그러나 같은 AI라도 활용 방식에 따라 적용 결과가 다르게 나타날 수 있습니다. 이러한 높은 활용도에도 불구하고 생성형 AI에는 단점도 존재합니다. 특히, 윤리적 문제가 크게 대두되고 있는데, 이러한 문제를 잘 해결한다면 생성형 AI의 장점이 더욱 두드러질 것이라고 생각합니다.

🏛️ 요약

- 장단점이있다.