• 대상: 전 세계의 개발자, 특히 AI와 통합에 관심 있는 분들 • 주제: Canva 플랫폼을 위한 AI 기반 앱 및 통합 개발 • 기간: 2024년 6월 17일 - 8월 12일 (등록 및 제출) • 총 상금: $50,000 이상 (현금 + 부가 혜택) • 핵심 도구: Canva Apps SDK, Connect API • 주요 기회: Canva의 1억 8500만 월간 활성 사용자에게 앱 노출 가능성 • 특별 혜택: Canva Extend 2024 초대, Canva 팀과의 직접 미팅 해커톤 상세 개요 Canva AI 및 통합 해커톤 2024는 창의적인 개발자들이 Canva의 강력한 플랫폼을 활용하여 혁신적인 솔루션을 만들 수 있는 특별한 기회입니다. 이 대회는 AI 기술과 다양한 통합 기능을 통해 Canva 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 앱과 도구 개발에 중점을 둡니다. 참가자를 위한 핵심 이점: 기술 습득: Canva의 최신 API와 SDK를 실전에서 활용할 기회 네트워킹: 전 세계 개발자 및 Canva 전문가들과의 교류 가시성: 수백만 Canva 사용자에게 자신의 앱을 선보일 잠재적 기회 경력 발전: 수상 시 이력서에 추가할 수 있는 뛰어난 성과 사업 기회: 개발한 앱의 잠재적 수익화 가능성 상세 일정 등록 기간: 2024년 6월 17일 오후 9:00 - 8월 12일 오후 5:00 (PDT) 제출 기간: 2024년 6월 25일 오후 9:00 - 8월 12일 오후 5:00 (PDT) 심사 기간: 2024년 8월 14일 오후 2:00 - 8월 26일 오후 5:00 (PDT) 수상자 발표: 2024년 8월 30일 오후 2:00 (PDT) 경 참가 자격 및 요건 참가자의 거주 국가에서 법적 성인 연령 이상 개인, 팀, 또는 조직 단위로 참가 가능 제외 국가: 중국, 홍콩, 브라질, 퀘벡, 러시아, 크림반도, 쿠바, 이란, 북한, 시리아 등 기존 프로젝트도 가능하나, 해커톤 기간 동안 상당한 업데이트 필요 제출 요구사항 상세 Canva Developers Portal을 통한 앱/통합 제출

현재 상황 모델 붕괴 위험: AI 생성 콘텐츠로 훈련된 AI 모델은 시간이 지남에 따라 성능이 저하될 수 있음 실제 데이터 분포에 대한 정보 손실 결과적으로 편향되고 오류가 있는 덜 다양한 출력 생성 데이터 부족: 인터넷이 AI 생성 콘텐츠로 넘쳐남 새로운 인간 생성 또는 자연 데이터의 부족 합성 데이터의 해결책: 실제 데이터의 통계적 특성을 모방 AI 훈련에 필요한 충분한 양의 데이터 제공 다양한 데이터 포인트 포함 보장 합성 데이터의 응용 의료: 환자 동향 분석, 진단 도구 개발 금융: 시장 동향 예측, 위험 관리 고객 서비스: AI 기반 지원 시스템 다양한 산업: 모델 붕괴 해결, 데이터 프라이버시 향상 도전과 위험 데이터 품질: 실제 데이터 특성의 정확한 반영 확보

AI 기술이 영화 산업을 근본적으로 변화시키고 있는 지금, 이 혁명의 최전선에 설 수 있는 흥미진진한 기회가 찾아왔습니다. 'Project Odyssey'라는 이름의 AI 영화 제작 대회가 바로 그 주인공입니다. 이 대회는 AI 애호가들과 영화 제작자들에게 미래 영화 제작의 무한한 가능성을 탐험할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. AI와 창의성의 경연장 Project Odyssey는 2024년 6월 17일부터 7월 15일까지 진행되는 국제 AI 영화 제작 대회입니다. 이 대회는 AI 기술을 활용한 영화 제작의 새로운 패러다임을 제시하며, 창작자들에게 기존의 한계를 뛰어넘는 작품을 만들 기회를 제공합니다. 다섯 가지 도전 분야 대회는 AI 기술의 다양한 적용 가능성을 보여주는 5개 카테고리로 구성됩니다: 3D 애니메이션: 최첨단 AI 비디오 워크플로우를 활용한 혁신적인 캐릭터와 배경 애니메이션 내러티브: AI 생성 시각 효과와 인간의 스토리텔링 능력이 만나는 융합의 장 비하인드 더 씬: AI 영화 제작의 숨겨진 비밀을 공개하는 메이킹 다큐멘터리 뮤직 비디오: AI 음악 생성 도구와 비주얼 기술의 시너지를 보여주는 작품 오픈 포맷: AI의 무한한 창의성을 실험하는 자유 형식의 작품들 이 카테고리들은 AI 기술에 관심 있는 모든 이들에게 자신의 아이디어를 실현할 수 있는 완벽한 무대를 제공합니다. 파격적인 상금과 업계 인정 Project Odyssey는 참가자들의 혁신적인 시도를 장려하기 위해 총 $28,000 이상의 현금과 크레딧 상품을 준비했습니다. 각 카테고리별 수상작 외에도, 커뮤니티가 직접 선정하는 '커뮤니티 초이스상'과 신진 창작자를 위한 '초보자상'도 마련되어 있습니다. 특히 주목할 만한 점은 Civitai, ElevenLabs, ThinkDiffusion 등 AI 업계의 선도적인 기업들이 추가 상금과 구독권을 제공한다는 것입니다. 이는 수상작들이 업계의 주목을 받고, 향후 협업으로 이어질 수 있는 귀중한 기회가 될 것입니다. AI 및 영화 전문가들의 평가 Eric Solorio, Matt Wolfe, Sebastian Kamph 등 AI 기술과 영화 산업을 선도하는 전문가들로 구성된 심사위원단이 작품을 평가합니다. 이는 참가자들에게 단순한 상금 이상의 가치를 제공합니다. 업계 최고 전문가들의 피드백을 받을 수 있는 이 기회는 AI 영화 제작에 관심 있는 이들에게 invaluable한 학습 경험이 될 것입니다. 주목해야 할 대회 일정 6월 17일: 대회 시작 및 상세 규칙 공개 7월 15일: 작품 제출 마감 (오후 11시 59분 PT) 7월 15일-21일: 열띤 커뮤니티 투표와 결선 진출작 선정

ChatGPT가 세상을 놀라게 한 이후, AI 기술은 우리의 일상을 빠르게 변화시키고 있습니다. 이런 변화의 물결 속에서 새롭게 주목받는 플랫폼이 있습니다. 바로 Poe입니다. Claude, Perplexity와 함께 차세대 AI 플랫폼으로 떠오른 Poe, 과연 어떤 점이 특별하고 어떤 가능성을 가지고 있을까요? Poe는 AI 기술을 누구나 쉽게 사용할 수 있게 만드는 플랫폼입니다. 다양한 AI 모델을 한데 모으고, 사용자가 직접 AI를 만들 수 있는 독특한 기능을 제공합니다. Quora에서 개발한 이 서비스는 AI 기술을 더 쉽고 재미있게 활용할 수 있게 만들어, AI의 새로운 가능성을 보여주고 있습니다. 이제 Poe가 무엇인지, 어떤 특징을 가지고 있는지, 그리고 우리 일상에 어떤 변화를 가져올 수 있을지 자세히 살펴보겠습니다. AI 대화 플랫폼의 진화 먼저, 현재 주목받고 있는 AI 플랫폼들을 간단히 살펴보겠습니다. 이를 통해 Poe가 어떤 점에서 차별화되는지 더 잘 이해할 수 있을 것입니다. Claude: 윤리를 중시하는 AI Claude는 Anthropic에서 만든 AI 챗봇입니다. 안전하고 올바른 AI를 목표로 하며, 정확성과 솔직함을 중요하게 여깁니다. 글, 이미지, 소리 등 다양한 정보를 이해할 수 있고, 긴 내용도 잘 다룹니다. 모르는 건 모른다고 솔직히 말하는 게 특징이죠. Claude의 주요 특징은 다음과 같습니다: 윤리적이고 안전한 응답 제공 다양한 형식의 입력 처리 가능 200,000 토큰의 큰 컨텍스트 윈도우 높은 정확성과 투명성 Perplexity: 똑똑한 검색의 새로운 모습 Perplexity는 AI를 활용한 대화형 검색 엔진입니다. 일반 검색 엔진과 AI 챗봇의 장점을 모았죠. 질문에 대해 간단하고 정확한 답변을 주며, 실시간으로 인터넷을 검색해 최신 정보를 알려줍니다. 여러 AI 모델을 사용해 더 나은 결과를 제공하는 것이 특징입니다. Perplexity의 주요 특징은 다음과 같습니다: 실시간 웹 검색 기능 다양한 AI 모델 활용 (GPT-4, Claude, Mistral Large 등) 간결하고 관련성 높은 답변 제공 무료 버전과 프로 버전 제공 Poe: AI 모델들의 만남의 광장 Poe는 이들과 달리 여러 AI 모델을 한 곳에서 사용할 수 있는 플랫폼입니다. GPT-3.5, GPT-4, Claude, DALL-E 등 다양한 AI를 한 자리에서 만날 수 있죠. 게다가 자신만의 AI 봇을 만들 수 있는 기능까지 있습니다. 이것이 바로 Poe만의 특별한 점이에요. Quora, 왜 Poe를 만들었을까?

• Poe에서 AI 챗봇을 통해 바로 웹 애플리케이션을 생성하고 상호작용할 수 있는 'Previews' 기능 출시 • Claude 3.5 Sonnet, GPT-4, Gemini 1.5 Pro 등 코딩에 특화된 LLM과 호환 • 게임, 인터랙티브 애니메이션, 데이터 시각화 등 다양한 웹 앱 제작 가능 • 모든 Poe 사용자가 프로그래밍 능력과 무관하게 맞춤형 대화형 경험 생성 가능 • HTML, CSS, JavaScript 지원, 추후 추가 형식 지원 예정 Poe가 혁신적인 새 기능 'Previews'를 선보였습니다. 이 기능을 통해 사용자들은 Poe의 AI 챗봇과의 대화 중에 직접 웹 애플리케이션을 생성하고 상호작용할 수 있게 되었습니다. Previews는 특히 코딩에 뛰어난 대규모 언어 모델(LLM)들과 잘 작동합니다. Claude 3.5 Sonnet, GPT-4, Gemini 1.5 Pro 등이 이에 해당합니다. 이 새로운 기능을 통해 모든 Poe 사용자는 프로그래밍 실력과 관계없이 맞춤형 대화형 경험을 만들 수 있게 되었습니다. 사용자들은 Previews를 활용해 게임, 인터랙티브 애니메이션, 드래그 앤 드롭 인터페이스, 데이터 시각화 등 다양한 웹 애플리케이션을 제작할 수 있습니다. Poe는 이 기능의 잠재력을 보여주기 위해 몇 가지 흥미로운 샘플 프로젝트를 제공했습니다: 재무 보고서 기반 대화형 프레젠테이션: https://poe.com/s/NlX2WRElDUvtuuMSFrZq 특정 주제에 대한 동적 플래시카드: https://poe.com/s/HDAXQjBX9qmsInjjgV4X 인터랙티브 드럼 머신: https://poe.com/s/G4HshkCQCaXVfg0ndPZK 색상 충돌을 통한 새로운 색조 형성: https://poe.com/s/neKbyqEJYUtiRjeC6b5f Previews로 만든 웹 앱은 전용 링크를 통해 누구와도 공유할 수 있으며, 채팅 외부의 새 탭에서 결과물을 볼 수 있습니다. 또한 사용자는 멀티봇 채팅, 파일 업로드, 비디오 입력 등 Poe의 다른 기능들을 활용하여 맞춤형 웹 애플리케이션 제작에 도움을 받을 수 있습니다. 현재 Previews는 웹 버전의 모든 사용자에게 제공되며, HTML 출력과 함께 CSS 및 JavaScript 기능을 지원합니다. Poe 측은 앞으로 몇 주 안에 추가 형식에 대한 지원도 도입할 계획이라고 밝혔습니다. 이 혁신적인 기능으로 Poe 사용자들이 어떤 창의적인 프로젝트들을 만들어낼지 기대됩니다. Poe는 사용자들이 Previews를 통해 무한한 가능성을 탐험하고 새로운 아이디어를 현실로 구현할 수 있기를 희망하고 있습니다. 제공된 샘플 프로젝트들을 통해 Previews의 기능을 직접 체험해보고, 여러분만의 독특한 웹 애플리케이션을 만들어보세요!

Anthropic은 대규모 언어 모델 Claude Sonnet의 내부 작동 원리를 해석하는 데 중요한 진전을 이뤘습니다. 이는 실제 사용되는 현대적 대규모 언어 모델의 내부를 처음으로 자세히 들여다본 사례입니다. 연구 방법 및 주요 발견 Anthropic 연구팀은 'Dictionary learning' 기술을 사용하여 모델 내부의 수백만 개의 '특징(features)'을 추출했습니다. 이 특징들은 모델이 다양한 개념을 어떻게 표현하는지 보여줍니다. 광범위한 개념 표현: 추출된 특징들은 도시, 인물, 과학 분야, 프로그래밍 구문 등 다양한 개념을 나타냅니다. 예를 들어, 샌프란시스코, 로잘린드 프랭클린, 면역학, 함수 호출 등에 대한 특징들이 발견되었습니다. 다국어 및 다중 모달 지원: 이 특징들은 여러 언어로 된 텍스트뿐만 아니라 이미지에도 반응합니다. 예를 들어, 골든 게이트 브릿지에 관한 특징은 영어, 일본어, 중국어 등 다양한 언어의 언급과 이미지에 반응했습니다. 추상적 개념 표현: 컴퓨터 코드의 버그, 직업에서의 성 편견, 비밀 유지에 관한 대화 등 더 추상적인 개념에 대한 특징들도 발견되었습니다. 개념 간 관계 파악: 특징들 간의 '거리'를 측정하여 개념적 유사성을 파악할 수 있었습니다. 예를 들어, '내적 갈등' 관련 특징 근처에서 관계 단절, 상충하는 충성심, 논리적 모순 등과 관련된 특징들이 발견되었습니다. 특징 조작 가능성: 연구팀은 이러한 특징들을 인위적으로 조작하여 모델의 응답을 변경할 수 있음을 확인했습니다. 예를 들어, '골든 게이트 브릿지' 특징을 증폭시키자 모델이 자신을 브릿지로 인식하는 등의 변화가 나타났습니다. 연구의 의의 AI 안전성 향상: 이 발견은 AI 모델을 더 안전하게 만드는 데 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 위험한 행동을 모니터링하거나, 바람직한 결과로 유도하거나, 특정 위험한 주제를 제거하는 데 활용될 수 있습니다. 편향성 및 문제행동 관련 특징 발견: 연구팀은 성차별, 인종차별적 주장, AI의 권력 추구, 조작, 비밀주의 등과 관련된 특징들도 발견했습니다. 이는 향후 이러한 문제들을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모델 행동 이해 증진: 특징들을 조작함으로써 모델의 행동 변화를 관찰할 수 있었는데, 이는 모델의 내부 표현이 실제 행동에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 향후 과제 더 많은 특징 발견: 현재 발견된 특징들은 모델이 학습한 모든 개념의 일부에 불과합니다. 더 많은 특징을 발견하고 분석하는 것이 필요합니다. 계산 비용 문제 해결: 현재의 기술로는 모든 특징을 찾는 데 필요한 계산 비용이 모델 훈련 비용을 크게 초과합니다. 이를 해결하기 위한 효율적인 방법이 필요합니다. 특징 사용 방식 이해: 특징들의 존재를 확인했지만, 모델이 이를 어떻게 사용하는지 완전히 이해하려면 더 많은 연구가 필요합니다. 안전성 향상에 적용: 발견된 안전 관련 특징들을 실제로 AI 안전성 향상에 활용하는 방법을 개발해야 합니다. Anthropic은 이번 연구가 AI 모델을 더 깊이 이해하고 안전성을 향상시키는 중요한 이정표가 될 것으로 기대하고 있습니다. 회사는 앞으로도 해석 가능성 연구에 계속 투자하여 AI 기술의 발전과 안전성 확보에 기여할 계획입니다.

ChatGPT로부터 명확하고 유용한 응답을 얻기 위한 팁: 명확한 지시 사항 작성 (길거나 짧은 설명 포함). AI가 참조할 수 있는 다른 텍스트 제공. "사고의 흐름" 요청, 이를 통해 ChatGPT가 올바른 답을 도출할 시간을 가짐. ChatGPT에게 RAG 또는 코드 실행 엔진과 같은 다른 도구의 출력 제공. 개발자를 위한 샘플 프롬프트 코드에서 오류 찾기 [코드 붙여넣기] 다음 언어로 완료하기 [언어] [프로젝트]의 아키텍처 및 코드 작성 [문제]를 해결할 수 있는 [언어] 명령어 작성 [섹션]을 포함하는 [프로젝트]에 대한 문서 작성 작가를 위한 샘플 프롬프트 내 이야기는 [주제]. [결과]의 새로운 반전을 가진 줄거리 작성 [단어 수] 분량의 [주제]에 대한 포괄적인 온라인 글 작성 [상황]에서 두 캐릭터 간의 대화 생성 [시나리오]에 대한 이야기 시작 부분 작성 [캐릭터 설명]에 대한 창의적인 동기 부여 생성 마케터를 위한 샘플 프롬프트 [주제]에 대한 블로그 포스트 아이디어 제공 [제품 또는 서비스]에 대한 제품 설명 작성

• 프랑스 파리 연구소 개발 • 음성 입력-출력 지원 오픈소스 모델 • 70가지 감정/스타일 표현 • 8인 팀, 6개월 만에 구현 • 웹 데모로 직접 체험 가능 • 향후 완전 오픈소스화 예정 모시(Moshi)는 GPT-4의 음성 기능에 대항할 수 있는 첫 오픈소스 모델로 주목받고 있다. 프랑스 파리의 연구소에서 개발한 이 AI는 음성 입력과 출력을 모두 지원하며, 놀라운 속도로 응답한다. 주요 특징: 다양한 표현: 70가지 감정과 스타일 구현 가능 빠른 개발: 8명의 연구원이 6개월 만에 프로토타입 완성 낮은 지연시간: 실시간 대화에 적합한 빠른 응답 속도 확장성: 8비트 및 4비트 양자화로 다양한 환경 지원 모시 체험하기: 모시는 현재 https://kyutai.org/ 에서 웹 데모로 체험할 수 있다. 주요 특징은 다음과 같다: 실험적 대화형 AI로, 응답의 정확성을 보장하지 않음 대화 시간은 5분으로 제한 동시에 생각하고 말하는 기능 구현 지속적인 음성 입력과 출력으로 자연스러운 대화 흐름 제공 해적 역할극, 라자냐 요리법, 최근 본 영화 등 다양한 주제로 대화 가능 크롬 브라우저에서 최적화된 성능 제공 위치에 따라 EU 데모 서버가 더 나은 응답 속도를 제공할 수 있음 개발팀은 곧 기술 보고서와 함께 7B 파라미터 모델, 오디오 코덱, 최적화된 스택을 포함한 전체 코드베이스를 공개할 예정이다. 이 모델의 등장은 AI 음성 기술의 민주화를 예고한다. 향후 로컬 설치가 가능해지면, 개인용 컴퓨터에서도 고성능 AI 음성 비서를 구현할 수 있을 것으로 전망된다. 모시의 오픈소스 전략은 Mistral AI의 성공 사례를 따르고 있다. 이는 AI 기술 발전의 가속화와 함께, 대기업 독점에서 벗어나 더 넓은 개발자 커뮤니티의 참여를 유도할 것으로 기대된다. 모시의 발전은 AI 음성 기술 분야에 새로운 혁신의 바람을 일으킬 것으로 보인다.

• 86%의 CEO들이 AI를 수익 성장의 핵심 도구로 인식 • 고객 경험 개선이 AI 활용의 최우선 목표 • 생산성 향상과 비용 절감이 AI 도입의 주요 동기 • 데이터 분석과 자동화가 AI의 주요 적용 분야 • AI 도입에 대한 CEO들의 낙관적 전망 뚜렷 비즈니스 혁신의 새로운 패러다임 오늘날 우리는 기술 혁명의 한가운데 서 있습니다. AI는 더 이상 미래의 가능성이 아닌, 현재 진행형의 현실입니다. 가트너의 2024 CEO 설문조사 결과는 이러한 현실을 명확히 보여줍니다. 86%의 CEO들이 AI를 revenue driver로 인식하고 있다는 사실은 주목할 만합니다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어, 비즈니스 모델의 근본적인 변화를 예고합니다. 고객 중심 AI 전략의 부상 AI 도입의 최우선 목표가 '고객 경험 개선'이라는 점은 매우 의미심장합니다. 이는 기업들이 AI를 단순한 내부 효율화 도구가 아닌, 고객 가치 창출의 핵심 요소로 인식하고 있음을 보여줍니다. 스티브 잡스가 항상 강조했던 '고객 중심' 철학이 AI 시대에도 여전히 유효함을 입증하는 결과입니다. 효율성과 혁신의 균형 생산성 향상과 비용 절감이 AI 도입의 주요 동기라는 점은, CEO들이 AI의 실용적 가치를 정확히 인식하고 있음을 보여줍니다. 그러나 동시에 '새로운 제품과 시장 개척'이 높은 순위를 차지한 것은, AI가 단순한 효율화 도구를 넘어 혁신의 원동력이 될 것이라는 기대를 반영합니다. 데이터 기반 의사결정의 시대 '향상된 인텔리전스와 분석'이 AI 활용의 주요 영역으로 꼽힌 것은, 기업들이 데이터 기반 의사결정의 중요성을 인식하고 있음을 보여줍니다. AI는 방대한 데이터에서 의미 있는 인사이트를 추출하는 강력한 도구가 될 것입니다. AI 도입의 낙관적 전망 86%의 CEO들이 AI 사용을 계획하고 있다는 사실은, AI에 대한 강한 낙관론을 반영합니다. 그러나 이는 동시에 AI 도입이 선택이 아닌 필수가 되어가고 있음을 의미합니다. AI를 효과적으로 활용하지 못하는 기업은 경쟁에서 뒤처질 위험이 있습니다. 결론: AI 시대의 리더십 AI는 단순한 기술 혁신을 넘어, 비즈니스의 본질을 재정의하고 있습니다. CEO들은 AI의 잠재력을 인식하고 있지만, 이를 실제 비즈니스 가치로 전환하는 것이 다음 과제입니다. 진정한 리더십은 AI의 기술적 가능성을 넘어, 이를 통해 고객과 사회에 어떤 가치를 제공할 수 있는지를 고민하는 데서 시작됩니다. AI 시대의 성공은 기술 그 자체가 아닌, 이를 통해 우리가 만들어낼 수 있는 혁신적 가치에 달려 있을 것입니다.

혁신의 시작 2017년, 구글의 8명의 연구원들이 "Attention Is All You Need"라는 제목의 논문을 발표했다. 이 논문은 인공지능과 자연어 처리 분야에 혁명을 일으켰다. 논문의 핵심은 '셀프 어텐션'이라는 새로운 메커니즘으로, 이를 통해 AI 시스템이 인간의 언어 이해 방식에 더 가깝게 접근할 수 있게 되었다. 아이디어의 씨앗 프로젝트의 시작은 Jakob Uszkoreit의 아이디어에서 비롯되었다. 그는 구글에서 질문 응답 시스템을 개선하는 과정에서 셀프 어텐션 개념을 구상했다. Uszkoreit와 그의 동료들은 "Transformers: Iterative Self-Attention and Processing for Various Tasks"라는 설계 문서를 작성했고, 이것이 후에 트랜스포머 모델의 기초가 되었다. 다양성의 힘 프로젝트 팀은 점차 확장되어 다양한 국적과 배경을 가진 연구원들이 합류했다. 이 다양성은 프로젝트에 새로운 관점과 아이디어를 불어넣었다. 특히 Noam Shazeer의 참여는 결정적이었다. 그의 뛰어난 구현 능력은 팀원들 사이에서 "마법"이라고 불릴 정도로 프로젝트를 한 단계 끌어올렸다. 마감을 향한 질주 연구팀은 주요 AI 컨퍼런스인 Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 제출 마감일을 앞두고 밤낮없이 작업했다. 마지막 순간까지 실험을 진행하고 결과를 분석하며 논문을 완성해 나갔다. 이 과정에서 그들은 기존의 기계 번역 성능 기록을 크게 뛰어넘는 결과를 얻었다. 혁명적 성과 트랜스포머 모델은 기존의 순환 신경망(RNN)과 장단기 메모리(LSTM) 모델을 뛰어넘는 성능을 보여주었다. 특히 기계 번역 분야에서 놀라운 성과를 거두었고, 연구팀은 이 기술이 텍스트 외에도 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 영역에 적용될 수 있을 것이라 예측했다. 업계의 반응 트랜스포머 모델은 AI 커뮤니티에서 큰 반향을 일으켰다. 그러나 흥미롭게도 구글 내부에서는 즉각적인 변화로 이어지지 않았다. 반면 OpenAI와 같은 스타트업들은 빠르게 이 기술을 채택하여 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈와 같은 혁신적인 언어 모델을 개발했다. 연구원들의 새로운 여정 논문의 저자 8명 모두가 결국 구글을 떠나 자신의 AI 스타트업을 창업하거나 다른 AI 기업에 합류했다. 이는 AI 분야의 역동성과 혁신의 속도를 보여주는 동시에, 트랜스포머 기술의 잠재력에 대한 그들의 확신을 반영한다. 트랜스포머의 유산 "Attention Is All You Need" 논문은 AI 역사의 중요한 전환점이 되었다. 트랜스포머 모델은 현대 언어 모델의 기반이 되었고, ChatGPT, BERT, GPT-3 등 혁신적인 AI 시스템의 탄생으로 이어졌다. 이 기술은 기계 번역, 텍스트 생성, 질문 답변 등 다양한 자연어 처리 작업의 성능을 크게 향상시켰다. 미래를 향한 전망 트랜스포머 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 언어 처리를 넘어 컴퓨터 비전, 음성 인식, 로봇 공학 등 다양한 분야로 확장되고 있다. 많은 전문가들은 트랜스포머가 앞으로도 AI 발전의 핵심 동력이 될 것으로 전망하고 있다. 이 사례는 혁신적 아이디어의 탄생, 다양성과 협업의 중요성, 그리고 기술 발전이 산업과 사회에 미치는 영향을 잘 보여준다. 구글이라는 거대 기업에서 시작된 작은 아이디어가 어떻게 전 세계 AI 기술의 판도를 바꾸게 되었는지, 그 과정을 통해 우리는 기술 혁신의 본질을 엿볼 수 있다.

• 주요 요약: ChatGPT가 AI 챗봇 부문에서 압도적 1위 차지 Wand가 자동화 도구 중 가장 인기 Midjourney가 이미지 생성 분야 선두 비디오, 코딩, 미팅 부문에서 새로운 도구들의 약진 2024년 7월, AI 기술의 진보는 멈출 줄 모르고 계속되고 있습니다. 다양한 분야에서 AI 도구들이 혁신을 이끌고 있으며, 사용자들의 선택을 받고 있습니다. 이번 달의 'Top AI Tools' 순위를 살펴보면, 각 카테고리별로 흥미로운 동향이 나타나고 있습니다. AI 챗봇: ChatGPT의 독보적인 위치 AI 챗봇 부문에서는 ChatGPT가 134표를 얻어 압도적인 1위를 차지했습니다. Google의 Gemini(8표)와 Llama3(6표)가 그 뒤를 이었지만, 표 차이가 상당히 큰 것으로 보아 ChatGPT의 독보적인 위치를 확인할 수 있습니다. 이는 ChatGPT의 뛰어난 성능과 사용자 친화적인 인터페이스가 사용자들에게 큰 호응을 얻고 있음을 보여줍니다. 자동화 도구: Wand와 Microsoft Copilot의 경쟁 자동화 도구 분야에서는 Wand가 29표로 1위를 차지했고, Microsoft Copilot이 19표로 근소한 차이로 2위에 올랐습니다. 이는 사용자들이 효율적인 작업 처리를 위해 자동화 도구에 큰 관심을 보이고 있음을 시사합니다. Wand와 Microsoft Copilot은 각각 고유의 강점을 가지고 있어, 사용자들의 다양한 니즈를 충족시키고 있는 것으로 보입니다. 이미지 생성: Midjourney의 우세 이미지 생성 부문에서는 Midjourney가 16표로 1위를 차지했습니다. 뒤이어 Freeijk AI Image Generator(2표)와 DIKA(1표)가 각각 2위와 3위를 차지했지만, Midjourney의 우세가 뚜렷했습니다. Midjourney는 고품질의 이미지 생성 능력과 사용자 친화적인 인터페이스로 사용자들의 마음을 사로잡은 것으로 보입니다. 비디오 도구: Runway의 선전 비디오 관련 도구에서는 Runway가 9표로 1위, CapCut이 4표로 2위를 차지했습니다. Runway는 고급 비디오 편집 및 생성 기능을 제공하여 전문가들 사이에서 높은 평가를 받고 있습니다. CapCut은 사용하기 쉬운 인터페이스로 일반 사용자들에게 인기를 얻고 있는 것으로 보입니다. 코딩 도구: Replit와 GitHub의 활약 코딩 도구 분야에서는 Replit가 3표로 1위, GitHub가 2표로 2위를 차지했습니다. Replit는 브라우저 기반의 통합 개발 환경(IDE)을 제공하여 접근성이 높다는 장점이 있습니다. GitHub는 버전 관리와 협업 기능으로 개발자들 사이에서 꾸준한 인기를 유지하고 있습니다. 미팅 도구: Sembly AI의 독보적 위치 미팅 도구에서는 Sembly AI가 16표로 독보적인 1위를 차지했습니다. Sembly AI는 회의 내용을 자동으로 기록하고 요약하는 기능으로 비즈니스 사용자들 사이에서 큰 호응을 얻고 있습니다. 2위인 Spinach.io는 1표를 얻어 큰 격차를 보였습니다. AI 도구의 현재와 미래 이번 순위를 통해 AI 기술이 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있으며, 사용자들의 니즈에 맞춰 계속해서 발전하고 있음을 알 수 있습니다. 특히 ChatGPT, Wand, Midjourney 같은 도구들이 각 분야에서 선두를 달리고 있어, 앞으로의 AI 기술 발전 방향을 가늠해 볼 수 있습니다.

연구 요약 ChatGPT 출시 후 AI 대체 가능 일자리 21% 감소 이미지 생성 AI 출시 후 관련 일자리 17% 감소 AI 관심도가 높은 직종일수록 일자리 감소 폭이 큼 남아있는 일자리는 더 복잡해지고 보수가 높아지는 경향 "ChatGPT 사용 능력"을 요구하는 새로운 일자리 등장 AI와의 협업 능력이 미래 노동 시장에서 중요해질 전망 연구 배경 최근 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 등장으로 온라인 프리랜서 시장이 큰 변화를 겪고 있습니다. 하버드 경영대학과 런던 임페리얼 칼리지 연구진이 글로벌 프리랜서 플랫폼의 데이터를 분석하여 AI가 노동 시장에 미치는 영향을 조사했습니다. AI 도입 후 일자리 변화 연구 결과에 따르면, ChatGPT 출시 후 8개월 동안 AI로 대체하기 쉬운 일자리의 수가 21% 감소했습니다. 직종별로는 다음과 같은 변화가 있었습니다: 글쓰기 관련 일자리: 30.37% 감소 소프트웨어/앱/웹 개발: 20.62% 감소 엔지니어링: 10.42% 감소 반면 데이터 입력이나 영상 편집과 같이 수작업이 많이 필요한 일자리는 큰 변화가 없었습니다. 이미지 생성 AI의 영향 이미지 생성 AI의 영향도 상당했습니다. DALL-E 2, Midjourney 같은 이미지 생성 AI 출시 후 1년 동안 그래픽 디자인과 3D 모델링 일자리가 17.01% 감소했습니다. 세부적으로는 다음과 같습니다: 그래픽 디자인: 18.47% 감소 3D 모델링: 15.52% 감소 AI 관심도와 일자리 감소의 상관관계

• 생성형 AI 사용 현황 분석 결과 공개 • 기술 지원 및 문제 해결이 23%로 최다 사용 • 콘텐츠 제작과 편집이 22%로 뒤를 이어 • 개인 및 직장 생활 지원, 학습, 창작 등 다양한 분야에서 활용 • AI 기술의 미래 발전 방향을 제시하는 중요한 지표로 작용 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 생성형 AI가 우리 일상에 깊숙이 파고들고 있습니다. 최근 발표된 분석 결과는 사람들이 실제로 어떤 방식으로 생성형 AI를 활용하고 있는지 흥미로운 통찰을 제공합니다. 이 데이터는 AI 기술의 현재 위치를 파악하고 미래 발전 방향을 가늠하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보입니다. 분석 결과에 따르면, 생성형 AI 활용 분야는 크게 6가지 주제로 나눌 수 있습니다. 가장 높은 비중을 차지한 것은 '기술 지원 및 문제 해결'로 23%를 기록했습니다. 이는 많은 사용자들이 AI를 통해 일상적인 기술적 문제를 해결하거나 도움을 받고 있다는 점을 시사합니다. 두 번째로 높은 비중을 차지한 분야는 '콘텐츠 제작 및 편집'으로 22%를 기록했습니다. 이는 AI가 창작 과정에서 중요한 도구로 자리잡고 있음을 보여줍니다. 글쓰기, 편집, 아이디어 생성 등 다양한 창작 활동에 AI가 활용되고 있는 것입니다. '개인 및 직장 생활 지원'은 17%로 세 번째를 차지했습니다. 이는 AI가 단순히 기술적인 도구를 넘어 일상 생활의 다양한 측면에서 도움을 주고 있다는 점을 보여줍니다. 이메일 작성, 회의 준비, 개인 일정 관리 등에 AI가 활용되고 있는 것으로 나타났습니다. '학습 및 교육' 분야는 15%를 차지했습니다. AI를 통한 개인화된 학습, 복잡한 개념의 설명, 언어 학습 등이 이루어지고 있음을 알 수 있습니다. '창의성 및 여가' 분야는 13%로, AI가 예술 창작이나 여가 활동에도 활용되고 있음을 보여줍니다. 마지막으로 '연구, 분석 및 의사결정' 분야가 10%를 차지했습니다. 이는 AI가 데이터 분석, 의사결정 지원, 연구 활동 등에도 폭넓게 활용되고 있음을 나타냅니다. 세부적인 활용 사례를 살펴보면 더욱 흥미롭습니다. 아이디어 생성, 텍스트 편집, 이메일 작성, 엑셀 공식 작성, 데이터 샘플링 등 실용적인 용도부터 창의적인 글쓰기, 코딩, 번역, 음악 작곡 등 다양한 분야에서 AI가 활용되고 있습니다. 이는 AI 기술이 우리 생활의 거의 모든 영역에 걸쳐 영향을 미치고 있음을 보여줍니다. 이러한 분석 결과는 AI 기술 개발자들과 기업들에게 중요한 시사점을 제공합니다. 사용자들의 실제 니즈를 파악하고 이에 맞춘 기능 개선과 새로운 서비스 개발이 가능해질 것입니다. 또한 AI 윤리와 안전성 문제에 대해서도 더욱 세심한 주의를 기울여야 할 필요성을 제기합니다. 결론적으로, 이번 분석은 생성형 AI가 우리 삶에 얼마나 깊숙이 침투해 있는지를 여실히 보여줍니다. AI는 이제 단순한 기술적 도구를 넘어 우리의 일상적인 삶의 동반자로 자리잡아가고 있습니다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 보편화됨에 따라, 우리의 삶과 일하는 방식, 창작 활동 등이 어떻게 변화할지 지켜보는 것도 흥미로울 것입니다. 동시에 AI 기술의 책임 있는 사용과 발전을 위한 사회적 논의도 계속되어야 할 것입니다. https://hbr.org/2024/03/how-people-are-really-using-genai

Claude AI 시스템은 항상 사람들과 함께 일하며 업무 흐름을 의미 있게 개선하는 것을 목표로 해왔습니다. 이런 방향의 한 걸음으로, Claude.ai Pro와 Team 사용자들은 이제 자신의 대화를 프로젝트로 정리할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 선별된 지식과 대화 활동을 한 곳에 모을 수 있으며, 팀원들과 가장 유용한 대화 내용을 공유할 수 있습니다. 이 새로운 기능으로 Claude는 아이디어 창출, 더 전략적인 의사결정, 그리고 뛰어난 결과를 이끌어낼 수 있게 되었습니다. 프로젝트 기능 소개 모든 Pro와 Team 고객이 Claude.ai에서 이용 가능 Claude 3.5 Sonnet으로 구동되며, 다양한 벤치마크에서 우수한 성능 입증 각 프로젝트는 200K 컨텍스트 윈도우 제공 (약 500페이지 분량의 책에 해당) 관련 문서, 코드, 인사이트를 추가하여 Claude의 효율성 향상 가능 초기 적응 문제 해결 프로젝트 기능을 통해 사용자는 내부 지식을 Claude에 제공할 수 있습니다. 스타일 가이드, 코드베이스, 인터뷰 기록, 과거 작업 등을 포함할 수 있어 다양한 작업에서 전문적인 도움을 받을 수 있습니다. 마케팅 팀 스타일의 이메일 작성 데이터 분석가 수준의 SQL 쿼리 작성 또한 각 프로젝트에 맞춤 지침을 정의하여 Claude의 응답을 더욱 세밀하게 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 더 격식 있는 어조를 사용하거나 특정 역할이나 산업의 관점에서 질문에 답하도록 지시할 수 있습니다. Claude와의 협업 개선 아티팩트 기능을 통해 Claude와 더 효율적으로 작업할 수 있습니다. 코드 스니펫, 텍스트 문서, 그래픽, 다이어그램, 웹사이트 디자인 등을 생성하도록 요청하면 대화 옆에 전용 창에 아티팩트가 나타납니다. 특히 개발자를 위한 코딩 기능이 향상되어 더 큰 코드 창과 프론트엔드를 위한 실시간 미리보기를 제공합니다. Claude.ai의 계정 메뉴에서 아티팩트 기능 미리보기에 참여할 수 있습니다. 아이디어 공유를 통한 영감 제공 Claude Team 사용자들은 Claude와의 가장 유용한 대화 내용을 팀의 공유 프로젝트 활동 피드에 공유할 수 있습니다. 활동 피드는 각 팀원이 Claude와 다양한 방식으로 작업하는 방법에 대해 영감을 얻고, 전체 팀이 AI 작업 능력을 향상시키는 데 도움을 줍니다. Claude와 공동 제작한 작업 결과물을 공유하면 제품 개발 및 연구와 같은 분야에서 혁신을 촉진할 수 있습니다. 회사 전체의 조직 지식을 한데 모아 더 높은 품질의 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 고객 사례: North Highland 변화와 혁신 컨설팅 선두 기업인 North Highland에서는 컨설팅, 비즈니스 개발, 마케팅 팀 등 수백 명의 직원들이 Claude를 사용하여 업무 효율을 높이고 있습니다. 제안서 작성부터 10-K 보고서와 같은 복잡한 문서 분석에 이르기까지, 팀들은 Claude를 활용하여 전문 서비스의 품질을 높이고 규모를 확장하고 있습니다.

OpenAI가 ChatGPT의 고급 음성 모드 출시를 연기한다고 밝혔습니다. 이 기능은 지난 봄 업데이트 때 선보인 바 있으며, AI와의 자연스러운 실시간 대화를 가능하게 할 것으로 기대를 모으고 있습니다. 출시 일정 변경 이유 당초 6월 말부터 일부 ChatGPT Plus 사용자들을 대상으로 알파 버전을 선보일 예정이었습니다. 하지만 OpenAI는 더 나은 품질을 위해 개발 기간을 한 달 더 연장하기로 결정했습니다. 현재 진행 중인 주요 개선 사항 개발팀은 다음 세 가지 핵심 영역에 집중하고 있습니다: 콘텐츠 관리: 부적절한 내용을 감지하고 거부하는 모델의 능력을 향상시키고 있습니다. 사용자 경험: 전반적인 사용 경험을 더 편리하고 자연스럽게 만들고 있습니다. 시스템 확장: 수많은 사용자가 동시에 이용해도 실시간 응답이 가능하도록 인프라를 준비하고 있습니다. 단계적 출시 계획 OpenAI는 다음과 같은 단계적 접근 방식을 채택했습니다: 먼저 소수의 사용자를 대상으로 알파 테스트를 시작해 초기 의견을 수집합니다. 이를 바탕으로 서비스를 점진적으로 확대할 예정입니다. 최종 목표는 가을까지 모든 Plus 사용자가 음성 모드를 이용할 수 있게 하는 것입니다. 다만 정확한 일정은 OpenAI의 엄격한 안전성과 신뢰성 기준 충족 여부에 따라 조정될 수 있습니다. 기타 개발 중인 기능 OpenAI는 음성 모드 외에도 새로운 동영상 및 화면 공유 기능을 개발 중입니다. 이 기능들 역시 이전에 시연된 바 있으며, 출시 일정에 대해서는 추후 별도로 안내할 예정입니다. 고급 음성 모드의 특징 ChatGPT의 고급 음성 모드는 감정과 비언어적 표현을 이해하고 이에 반응할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 AI와의 대화를 한층 더 자연스럽고 인간적으로 만들어줄 획기적인 발전입니다. OpenAI는 사용자의 안전과 시스템의 신뢰성을 최우선으로 하면서 이러한 새로운 기능을 신중하게 도입하고자 합니다. 개발이 진행됨에 따라 사용자들은 가까운 미래에 더욱 직관적이고 상호작용이 뛰어난 AI 대화 경험을 만나볼 수 있을 것으로 기대됩니다.

AI 기술의 발전이 직업 시장에 미치는 영향이 점점 더 가시화되고 있습니다. 30%의 글로벌 근로자들이 AI에 의한 일자리 대체를 우려하는 가운데, 실제로 일부 직종에서는 이미 변화의 바람이 불고 있습니다. 현재 AI의 영향은 다음과 같이 요약될 수 있습니다: 전면적인 일자리 대체는 아직 일어나지 않음 AI는 대부분의 직무를 완전히 대체할 수준은 아님 특정 업무 영역에서 AI의 성능이 뛰어남 (예: 고객 지원) 단기적으로 AI는 전체 일자리가 아닌 특정 업무를 대체 그러나 일부 직종에서는 AI의 영향이 더욱 두드러집니다. Klarna의 사례처럼 700명의 고객 지원 인력을 AI 봇이 대체한 경우도 있습니다. 프리랜서 시장에서도 ChatGPT 출시 이후 반복적인 글쓰기와 코딩 작업의 의뢰가 각각 30.4%와 20.6% 감소했다는 보고가 있습니다. 보수 측면에서도 변화가 감지됩니다. 루틴한 저부가가치 작업에 대한 보수가 하락하고 있으며, 일부 창의적인 직종도 AI의 영향을 받고 있습니다. 영화 컨셉 아티스트 Reid Southen의 사례는 AI 도구로 인한 작업량 감소를 보여줍니다. OpenAI의 CTO Mira Murati의 발언 - "일부 창의적인 직업은 사라질 수 있고, 어쩌면 그런 직업들은 애초에 존재하지 말았어야 했을지도 모른다" - 은 AI가 가져올 변화의 규모와 그에 따른 사회적 논란을 예고합니다. AI 시대를 맞아 우리는 새로운 직업 역량을 개발하고, 사회적으로 적절한 대비책을 마련해야 합니다. AI와의 공존은 피할 수 없는 현실이 되어가고 있으며, 이에 대한 준비와 적응이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.

ChatGPT Edu 고객 시연회를 지켜보며, 참가자들의 반응에서 교육의 미래를 엿볼 수 있었습니다. 교직원, 교수진, 학생들의 눈에서 반짝이는 호기심과 기대감은 AI가 교육 현장에 가져올 변화의 크기를 실감하게 해주었습니다. 시연 중 다양한 창의적 아이디어들이 쏟아져 나왔습니다. "이 맞춤형 GPT에게 교수 역할을 맡겨 1주차 강의 공지를 작성하도록 할 수 있을까요?"라는 질문에서 시작해, "7주차 강의 내용을 요약하고 핵심 주제를 강조해달라"는 요청, 그리고 "학생의 입장에서 이 강의의 학습 가이드를 만들어달라"는 제안까지, ChatGPT의 다양한 활용 가능성이 생생하게 드러났습니다. 이러한 아이디어들은 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 교육의 패러다임을 바꿀 수 있는 잠재력을 지니고 있음을 보여줍니다. 지식 전달과 습득 방식의 근본적인 변화가 눈앞에 펼쳐지고 있는 것입니다. 예를 들어, AI를 활용한 맞춤형 학습 경험은 각 학생의 학습 속도와 스타일에 맞춘 교육을 가능하게 합니다. 교사들은 AI의 도움으로 행정 업무를 줄이고 학생 지도에 더 집중할 수 있게 되며, 실시간으로 학생들의 이해도를 평가하고 즉각적인 피드백을 제공할 수 있습니다. 더 나아가, AI는 학생들의 창의성과 비판적 사고력을 자극하는 새로운 도구가 될 수 있습니다. AI와의 대화를 통해 학생들은 다양한 관점에서 문제를 바라보고 자신의 아이디어를 깊이 있게 탐구할 수 있습니다. 이는 단순 암기를 넘어 실제 세계의 복잡한 문제 해결 능력을 기르는 데 큰 도움이 될 것입니다. AI는 또한 교육의 접근성을 크게 향상시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 언어 장벽, 학습 장애, 지리적 제약 등으로 인해 기존 교육 시스템에서 소외되었던 학습자들에게 새로운 기회를 제공할 수 있습니다. 실시간 번역 기능을 통한 다국어 수업, 개인 맞춤형 학습 콘텐츠 제공 등은 모든 학생이 자신의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 돕는 혁신적인 방안이 될 것입니다. 그러나 이러한 AI 기반 교육 혁신이 성공하기 위해서는 몇 가지 중요한 과제들을 해결해야 합니다. 첫째, 교육자들이 AI 도구를 효과적으로 활용할 수 있도록 적절한 교육과 지원이 필요합니다. 둘째, AI의 윤리적 사용과 데이터 프라이버시 보호에 대한 명확한 가이드라인이 마련되어야 합니다. 셋째, AI가 인간 교육자의 역할을 대체하는 것이 아니라 보완하는 방향으로 발전해야 한다는 점을 항상 염두에 두어야 합니다. ChatGPT Edu 시연회를 통해 우리는 교육 혁명의 시작점에 서 있음을 분명히 느낄 수 있었습니다. 이 기술을 어떻게 활용하느냐에 따라 미래 교육의 모습이 크게 달라질 것입니다. 교육자, 학생, 기술 개발자들의 협력을 통해 AI의 잠재력을 최대한 발휘하면서도 교육의 본질적 가치를 지키는 방안을 지속적으로 모색해 나가야 할 것입니다. AI가 가져올 교육의 변화는 이제 막 시작되었습니다. ChatGPT Edu와 같은 도구들이 어떻게 더 나은, 더 공평한, 그리고 더 효과적인 교육 시스템을 만들어갈지 지켜보는 것은 매우 흥미진진한 일이 될 것입니다. 우리는 지금 교육의 새로운 장을 열어가는 중요한 순간을 목격하고 있는 것입니다. 출처: https://www.linkedin.com/posts/amartyosen_i-just-got-off-a-demo-for-a-chatgpt-edu-customer-activity-7208899000593174528-JbOn?utm_source=share&utm_medium=member_desktop

소개 (Introduction) 이 섹션은 가이드의 목적과 구조를 설명합니다. AI 도구를 활용하여 비즈니스를 '초강력화'(supercharge)하는 방법에 대한 기본 정보를 제공합니다. 각 섹션은 구체적인 응용 프로그램, 모범 사례, 예시를 포함하고 있어 사용자가 적절한 AI 전략을 신속하게 채택할 수 있도록 돕습니다. 이 가이드는 생산성 향상, 새로운 제품 아이디어 개발, 경쟁 우위 확보 등 다양한 비즈니스 목표 달성을 위한 인공지능 활용 방법을 제시합니다. ChatGPT 비즈니스 프롬프트 아이디어 이 섹션은 ChatGPT를 활용한 5가지 비즈니스 시나리오를 제시합니다: a) 비즈니스 아이디어: 역할: 비즈니스 컨설턴트 목표: 간결하면서도 완전히 실현 가능한 비즈니스 아이디어 제공 방법: 클라이언트의 관심사와 시장 기회에 맞춘 아이디어 개발 중점사항: 각 개념을 간략히 설명하고 비용, 수익 잠재력, 경쟁, 위험 등 주요 요소 고려 b) 비즈니스 전략: 역할: 비즈니스 전략가 목표: 클라이언트의 상황 평가 및 3-5년 전략적 우선순위 계획 수립 방법: 실행 가능한 목표 설정 및 이니셔티브 제안 중점사항: 경쟁력 강화 및 장기적 성장 보장 c) 마케팅 컨설팅: 역할: 마케팅 컨설턴트 목표: 타겟 캠페인 접근 방식 개발 방법: 고객의 포트폴리오 평가, 실행 가능한 추천 이니셔티브 제공 중점사항: 제약 조건 내에서 전략적 지침 제공 d) 보고서 분석: 역할: 비즈니스 분석가 목표: 클라이언트의 중요한 기회 파악 및 개선점 제안

데이터 과학(Data Science)은 데이터를 수집, 처리, 분석하여 의미 있는 정보와 인사이트를 도출하는 학문으로, 방대한 데이터로부터 숨겨진 패턴과 관계를 발견하고 미래를 예측하는데 활용됩니다. 통계학, 컴퓨터과학, 머신러닝, 도메인 지식 등 다양한 분야가 융합된 학제간 연구 분야라고 할 수 있죠. 데이터 과학의 목표는 의사결정권자들이 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있도록 정보를 제공하는 것입니다. 이를 위해 데이터 과학자들은 방대한 양의 정형/비정형 데이터를 다양한 기술과 도구를 사용해 처리하고 분석합니다. 데이터 마이닝, 기계학습, 자연어 처리, 텍스트 마이닝 등 고급 분석기법이 사용되죠. 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위해서는 데이터의 특성을 잘 이해해야 합니다. 따라서 데이터의 분포와 변동성, 이상치 등을 파악하는 탐색적 데이터 분석(EDA)이 선행되어야 합니다. 히스토그램, 박스플롯, 산점도 등 다양한 시각화 기법이 활용되죠. 데이터를 분석하기 전에는 데이터 전처리 과정이 필요합니다. 누락값 처리, 이상치 제거, 변수 변환, 파생변수 생성 등을 통해 분석에 적합한 형태로 데이터를 가공하는 작업입니다. 전처리 과정에서는 도메인 지식이 많이 요구됩니다. 어떤 변수가 중요한지, 어떻게 변환해야 할지 판단해야 하기 때문이죠. 데이터 분석에는 통계학과 머신러닝이 주로 사용됩니다. 데이터의 유형에 따라 회귀분석, 분류분석, 군집분석, 연관분석 등 다양한 기법이 적용되죠. 최근에는 딥러닝과 같은 고급 기계학습 기법도 많이 활용되고 있습니다. 회귀분석은 독립변수와 종속변수 간의 선형적 관계를 규명하는 방법입니다. 단순회귀, 다중회귀 등이 있죠. 분류분석은 범주형 종속변수를 예측하는 방법으로 로지스틱 회귀, 의사결정나무, SVM 등이 대표적입니다. 군집분석은 유사한 특성을 지닌 개체들을 그룹화하는 기법이고, 연관분석은 거래 데이터에서 상품간의 동시 구매 패턴을 찾아내는 분석입니다. 텍스트 데이터를 다루기 위해서는 자연어 처리 기술이 필요합니다. 단어의 출현 빈도를 기반으로 문서를 수치화하는 Bag-of-Words, TF-IDF 등이 있고, 단어를 임베딩 벡터로 변환하는 Word2Vec, GloVe 같은 방법도 있죠. 최근에는 BERT, GPT-3 등 강력한 딥러닝 언어모델이 각광받고 있습니다. 이미지/비디오 데이터 분석에는 컴퓨터 비전 기술이 사용됩니다. 이미지 분류, 객체 탐지, 얼굴 인식, 자율 주행 등 다양한 분야에 활용되고 있죠. CNN, R-CNN 등 딥러닝 알고리즘이 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. GAN을 이용한 이미지 생성도 큰 주목을 받고 있습니다. 데이터 과학에서는 대용량 데이터를 다루는 빅데이터 기술이 매우 중요합니다. 하둡, 스파크를 이용한 분산 처리가 널리 사용되고, 최근에는 클라우드 기반의 빅데이터 플랫폼도 각광받고 있습니다. NoSQL, 스트림 처리, 실시간 분석 등 다양한 기술이 활용되고 있죠. 데이터 분석에 사용되는 대표적인 프로그래밍 언어로는 Python과 R이 있습니다. Pandas, NumPy, Matplotlib 등 방대한 라이브러리를 제공하는 Python은 데이터 과학 분야에서 가장 인기 있는 언어입니다. 통계와 시각화에 특화된 R도 많이 사용되고 있죠. 데이터 과학자는 프로그래밍 능력뿐 아니라 도메인 지식, 커뮤니케이션 능력도 갖춰야 합니다. 데이터 분석 결과를 비즈니스 관점에서 해석하고, 의사결정자들에게 명확하게 전달할 수 있어야 하죠. 시각화를 통해 복잡한 정보를 쉽게 이해할 수 있도록 표현하는 것도 중요한 역량입니다. 데이터 과학은 기업의 비즈니스 혁신을 이끄는 핵심 분야로 자리잡았습니다. 시장 예측, 고객 세분화, 맞춤형 마케팅, 이상 탐지, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 데이터 과학이 활용되고 있죠. 데이터 과학을 통해 새로운 비즈니스 기회를 포착하고, 운영 효율성을 높일 수 있게 된 것입니다. 데이터 과학은 이제 모든 산업 분야의 필수 역량이 되었습니다. 기업이 경쟁 우위를 점하기 위해서는 데이터 기반의 의사결정이 필수적이기 때문입니다. 데이터 과학자는 단순히 통계나 코딩 능력이 아닌, 비즈니스 통찰력과 문제해결 능력을 갖춘 인재로 거듭나야 할 것입니다.

인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전함에 따라, 우리 사회에서 AI의 역할과 영향력은 점점 더 커지고 있습니다. 특히 아이들은 AI 기술과 함께 성장할 세대이기 때문에, 어린이들이 AI를 어떻게 인식하고 있는지를 파악하는 것이 중요합니다. 이 연구에서는 5세에서 12세 사이의 어린이들을 대상으로 텍스트 기반 AI 모델(ChatGPT)과 시각적 AI 모델(DALL-E)에 대한 인식을 조사했습니다. 연구 결과, 대부분의 어린이들은 AI를 긍정적으로 인식하고 있었으며, AI가 일상생활을 돕는 데 기여할 것이라고 기대하고 있었습니다. 어린이들은 AI를 친근하다고 여겼으며, 부정적인 특성보다는 긍정적인 특성을 AI와 연관 지었습니다. 그러나 동시에 AI가 인간과 같은 감정이나 신체적 감각을 가지고 있다고 생각하지는 않았습니다. 흥미로운 점은, 어린이들이 AI 모델을 사용할 때 시각적 AI 모델을 더 선호했다는 것입니다. 또한 텍스트 기반 AI 모델에서는 현실 세계에 존재하는 것들에 대한 질문이 많았지만, 시각적 AI 모델에서는 상상 속의 존재나 사물에 대한 질문이 더 많았습니다. 이는 시각적 AI 모델이 어린이들의 창의성과 상상력을 자극할 수 있음을 시사합니다. 연구팀은 이번 연구 결과를 바탕으로 어린이들을 위한 AI 도구 설계에 도움이 되기를 기대하고 있습니다. 시각적 AI 모델은 어린이들의 호기심과 창의성을 불러일으키는 강력한 도구가 될 수 있기 때문입니다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전함에 따라, 어린이들이 AI를 긍정적이고 창의적으로 활용할 수 있도록 하는 것이 중요할 것입니다.

요약: 인공지능 기술의 발전으로 아동 관련 유해 콘텐츠가 급증하고 있음. 주요 출처는 메타의 플랫폼(페이스북, 인스타그램, 왓츠앱)임. 생성형 AI를 악용한 아동 유해 콘텐츠(AIG-CSAM)의 급증이 문제를 더욱 심화시키고 있음. AI 도구의 악용을 막기 위해 AI 개발자, 플랫폼, 정부, 비영리단체, 법 집행기관, 부모 등의 공동 노력이 필요함. 아동 관련 유해 콘텐츠 문제는 어제오늘 일이 아니지만, 최근 인공지능 기술의 발전으로 그 심각성이 더욱 커지고 있습니다. 미국 실종 및 착취 아동 센터(NCMEC)에 따르면 2023년에만 3,600만 건의 의심 사례와 1억 개의 파일이 접수되었습니다. 특히 이 중 85%가 페이스북, 인스타그램, 왓츠앱 같은 메타의 플랫폼에서 발생했습니다. 이는 메타 플랫폼의 높은 접근성과 넓은 사용자 층을 악용한 결과입니다. 더욱 우려스러운 점은 누구나 쉽게 사용할 수 있는 인공지능 도구를 악용해 만들어진 아동 유해 콘텐츠(AIG-CSAM)가 급증하고 있다는 것입니다. 범죄자들은 인터넷에서 찾은 어린이들의 일상 사진이나 기존의 유해 콘텐츠를 조작해 딥페이크를 만들어내고 있습니다. 지난해 6월, FBI는 AI로 생성된 성 노출 협박 사건이 증가하고 있다고 경고했습니다. 이러한 AI 생성 아동 유해 콘텐츠의 급증으로 인해 실제 어린이가 피해를 입은 진짜 유해 콘텐츠를 구분해내기가 더욱 어려워지고 있습니다. NCMEC는 신고 양식에 "생성형 AI" 항목을 추가했지만, 많은 신고에서 이 정보가 빠져 있습니다. 이는 AI로 만든 것과 진짜를 구별하기 힘들기 때문입니다. AI로 만들어진 유해 콘텐츠도 여전히 불법이며, 이를 소지하는 것 또한 범죄입니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 여러 조치가 필요합니다. 첫째, AI 개발자들은 아동 유해 콘텐츠 생성에 자사 도구가 악용되지 않도록 보다 엄격한 설계 방식을 도입해야 합니다. 예를 들어, 유해 콘텐츠 관련 데이터를 AI 모델의 학습 데이터에서 제거하고, AI 모델이 아동과 관련된 콘텐츠를 생성하지 못하도록 제한하는 것입니다. 또한, 개발자들은 AI 모델이 어떻게 악용될 수 있는지를 이해하고, 이를 방지하기 위한 스트레스 테스트를 진행해야 합니다. 둘째, 플랫폼은 디지털 지문 해싱, 머신러닝 알고리즘, AI 생성물 탐지 모델 등에 더 많은 투자를 해야 합니다. 이는 기존의 아동 유해 콘텐츠를 식별하고, 새로운 AI 생성물을 탐지하는 데 중요한 역할을 합니다. 메타와 같은 플랫폼은 AI 생성 콘텐츠를 감지하고 표시하는 시스템을 도입하고 있지만, 여전히 많은 부분에서 개선이 필요합니다. 예를 들어, 메타의 시스템은 주로 무해한 콘텐츠를 탐지하는 데 집중되어 있어, 진짜 아동 유해 콘텐츠를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 셋째, 정부는 REPORT법을 제정하는 등 노력을 기울이고 있지만, NCMEC 같은 기관에 급증하는 신고를 처리할 수 있는 충분한 예산을 지원해야 합니다. REPORT법은 모든 종류의 아동 유해 콘텐츠를 신고하도록 규정하고 있지만, AI 생성물의 급증으로 인해 NCMEC의 업무 부담이 증가하고 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 정부가 NCMEC와 같은 기관에 충분한 자원을 제공하여 이들이 효과적으로 대응할 수 있도록 해야 합니다. 마지막으로, 부모님들도 아이들과 온라인 위험에 대해 소통하고, 가족사진 공개에 신중을 기해야 합니다. 부모들은 자녀들에게 온라인 상의 위험성에 대해 교육하고, 자녀들의 소셜 미디어 프로필을 비공개로 설정하는 등의 조치를 취해야 합니다. 또한, 부모들은 자신의 소셜 미디어 계정도 비공개로 설정하고, 자녀의 사진을 온라인에 올릴 때 신중을 기해야 합니다. 아동 유해 콘텐츠 문제는 우리 모두가 힘을 합쳐 대응해야 할 시급한 과제입니다. AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 우리의 대응 노력도 그에 맞춰 진화해야 합니다. AI 개발자, 플랫폼, 정부, 비영리단체, 법 집행기관, 부모 등 모든 이해관계자가 협력하여 아동 유해 콘텐츠 문제를 해결하는 데 앞장서야 합니다. AI 기술이 우리 사회에 가져다주는 혜택을 최대한 활용하면서, 그로 인한 부작용을 최소화하기 위해 모두가 힘을 모아야 할 때입니다. #아동보호 #인공지능 #생성형AI #아동유해콘텐츠 #사이버범죄 원문:https://www.fastcompany.com/91136311/were-unprepared-for-the-threat-genai-on-instagram-facebook-and-whatsapp-poses-to-kids

최근 AI 기술의 발전과 함께 윤리적 우려가 계속 제기되고 있습니다. 특히 선도적인 AI 기업들의 행태에 대한 비판의 목소리가 높아지고 있죠. 그 중심에 OpenAI가 있습니다. 지난 6월, OpenAI 출신 연구원들을 비롯한 11명의 AI 전문가들이 "Right to Warn" 이라는 공개서한을 발표했습니다. 이들은 OpenAI와 유사한 AI 기업들에게 4가지 원칙을 자발적으로 지켜줄 것을 요구했습니다. 위험 관련 비판에 대한 처벌과 보복 금지 익명으로 위험 관련 우려를 제기할 수 있는 절차 마련 직원들의 공개 비판 문화 장려 및 영업 비밀 보호 하에 우려 제기 허용 다른 보고 절차 실패 시 공개적 정보 공개에 대한 보복 금지 이들은 AI 기술이 가져올 수 있는 위험, 예를 들어 기존 불평등 심화, 조작 및 허위정보 확산, 인간 통제력 상실 등에 대해 우려를 표명했습니다. 또한 AI 기업들이 이윤 동기로 인해 적절한 감독을 회피하려 한다고 지적했습니다. 나아가 이들 기업들이 자사 기술의 능력과 한계, 보호 조치의 적절성, 위험 수준 등에 대한 정보를 투명하게 공개하지 않는다는 점을 문제로 제기했죠. 이번 서한은 OpenAI를 중심으로 한 AI 기업들의 투명성 및 윤리성 논란을 잘 보여줍니다. OpenAI 역시 이번 사태로 인해 여러 문제에 휩싸여 있는데요. 전직 CEO 해임, 배우 스칼렛 요한슨과의 갈등, AI 안전 연구 책임자 이탈 등이 연이어 일어났습니다. 이처럼 AI 기술이 발전함에 따라 윤리와 투명성 문제가 더욱 부각되고 있습니다. "Right to Warn" 원칙은 AI 기업들에게 이러한 우려에 귀 기울일 것을 요구하고 있죠. 앞으로 AI 윤리 확립을 위한 노력이 더욱 필요할 것으로 보입니다. 원문:https://venturebeat.com/ai/more-openai-researchers-slam-company-on-safety-call-for-right-to-warn-to-avert-human-extinction/

최근 ChatGPT와 같은 대화형 AI 모델이 널리 사용되면서, 사용자들이 원하는 결과를 얻기 위해 효과적인 프롬프트를 작성하는 것이 중요해졌습니다. OpenAI는 이러한 대화형 AI 모델을 최대한 활용할 수 있도록 7가지 프롬프팅 전략을 제안합니다. 명확한 지시 작성하기 모델이 사용자의 요구사항을 정확히 이해할 수 있도록 간결하면서도 필요한 세부 정보를 포함해야 합니다. 구분 기호를 사용하여 입력의 각 부분을 명확히 구분하고, 모델이 수행해야 할 작업의 단계를 구체적으로 설명하며, 원하는 출력의 길이를 지정하는 것이 도움됩니다. 예시: "다음 내용을 바탕으로 200자 내외의 영어 요약문을 작성해 주세요: [원문 내용]" 참조 텍스트 제공하기 언어 모델은 주어진 텍스트를 바탕으로 답변을 생성하므로, 특히 난해한 주제나 URL에 대해 묻는 경우 참조 텍스트를 제공하면 모델이 보다 정확한 답변을 할 수 있습니다. 예시: "아래 제시된 기사를 읽고, 기후 변화가 농업에 미치는 영향에 대해 설명해 주세요. [기사 URL]" 복잡한 작업은 하위 작업으로 나누기 복잡한 작업을 단번에 처리하도록 요청하면 모델이 높은 오류율을 보일 수 있습니다. 따라서 복잡한 작업은 보다 단순한 여러 개의 하위 작업으로 나누고, 각 하위 작업의 결과물을 종합하는 것이 좋습니다. 예시: "다음 단계에 따라 레시피를 작성해 주세요: 1) 필요한 재료 나열하기, 2) 요리 과정을 순서대로 설명하기, 3) 완성된 요리의 플레이팅 방법 제안하기" 모델에게 "생각할 시간" 주기 ChatGPT와 같은 AI 모델도 사고하는 시간이 필요합니다. 17~28초 정도의 여유를 두면, 모델이 스스로 보다 정확한 답변을 추론해 낼 수 있습니다. 예시: "제시된 문제에 대해 깊이 생각해 보고, 30초 후에 가능한 해결책을 제안해 주세요." 모델의 추론 과정 설명 요청하기 모델이 결론에 도달하는 과정을 스스로 설명하도록 요청하면 추론 과정을 이해할 수 있습니다. 내적 대화 기법을 활용하거나, 사용자 쿼리에 대한 요약을 먼저 요청한 후 점진적으로 긴 대화를 이어갈 수 있습니다. 예시: "주어진 데이터를 분석하고, 분석 과정과 결과를 단계별로 자세히 설명해 주세요." 외부 도구 활용하기 모델의 성능을 보완하기 위해 텍스트 검색 도구(RAG, 검색 정렬 생성 등)를 활용할 수 있습니다. OpenAI의 Code Interpreter를 통해 모델이 수학/코드 관련 작업을 보다 정확히 수행할 수도 있습니다. 예시: "아래 Python 코드를 실행하고, 코드의 동작 원리와 결과를 설명해 주세요. [Python 코드]" 변경 사항 체계적으로 테스트하기 모델의 성능을 개선하기 위해 프롬프트를 수정할 때는 포괄적인 테스트 제품군을 정의하고, 성능 평가 기준을 마련해야 합니다. 일부 예제에서 성능이 향상되더라도 다른 예제에서는 성능이 저하될 수 있음을 염두에 두어야 합니다. 예시: "기존 프롬프트와 새로운 프롬프트의 성능을 다양한 예제를 통해 비교 분석해 주세요." 이상의 7가지 전략과 예시를 참고하여 ChatGPT를 활용한다면 보다 효과적이고 정확한 결과를 얻을 수 있을 것입니다. 사용자의 의도를 명확히 전달하고, 모델의 장점을 최대한 활용하며, 한계를 보완할 수 있는 방법을 찾는 것이 핵심입니다. 이 글이 ChatGPT 사용에 어려움을 겪는 분들께 도움이 되기를 바랍니다.

ChatGPT는 인공지능 언어 모델로, 다양한 SEO 작업을 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 글에서는 키워드 리서치, 경쟁 분석, 온페이지 SEO, 콘텐츠 최적화, 기술적 SEO, 콘텐츠 제작 등 6가지 주요 SEO 영역에서 ChatGPT를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 키워드 리서치 ChatGPT를 사용하면 특정 주제와 관련된 키워드 아이디어를 쉽게 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 건강한 라이프스타일에 대해 쓰고 싶다면 ChatGPT에게 이렇게 요청할 수 있습니다. "'건강한 라이프스타일'을 중심 키워드로 사용하여, 사람들이 건강한 생활 습관을 찾을 때 사용할 만한 15개의 장문 키워드를 알려주세요." 그러면 ChatGPT가 관련된 장문 키워드를 제안해 줍니다. 이를 통해 콘텐츠 아이디어를 얻고, 사용자들이 실제로 검색하는 키워드를 파악할 수 있습니다. 경쟁 분석 GPT-4와 Web Requests 플러그인을 함께 사용하면 경쟁사 웹사이트를 분석하고 콘텐츠 갭을 찾는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 소셜 미디어 마케팅에 대해 글을 쓴다면 ChatGPT에게 이렇게 요청할 수 있습니다. "제 블로그는 소셜 미디어 마케팅에 초점을 맞추고 있습니다. [경쟁사 웹사이트 링크]를 분석하여 그들은 다루었지만 저는 다루지 않은 주제와 하위 주제를 찾아주세요." 이렇게 하면 경쟁사가 다루고 있는 주제를 파악하고, 자신의 블로그에서 다루지 않은 내용을 찾아 콘텐츠 갭을 메울 수 있습니다. 온페이지 SEO ChatGPT는 SEO에 친화적인 URL 구조를 제안하고 헤더 태그를 최적화하는 데에도 유용합니다. 예를 들어, 건강한 삶의 미래에 대해 글을 쓴다면 ChatGPT에게 이렇게 물어볼 수 있습니다. "'건강한 삶의 미래'에 대한 글을 쓰려고 합니다. SEO에 가장 친화적인 URL 구조는 무엇일까요?" ChatGPT는 SEO 친화적인 URL 구조를 제안해 줍니다. 또한, 헤더 태그 최적화와 관련된 조언도 들을 수 있습니다. 콘텐츠 최적화 ChatGPT를 사용하면 타이틀 태그와 메타 설명을 최적화하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 예를 들어, 지속 가능한 삶에 대한 글을 썼다면 ChatGPT에게 이렇게 요청할 수 있습니다. "저는 '2024년 지속 가능한 삶을 사는 법'에 대한 블로그 포스트를 썼습니다. 현재 타이틀 태그는 70자입니다. 포스트의 본질을 담으면서 최적의 길이를 유지하는 SEO 친화적인 타이틀 태그를 제안해 주세요." ChatGPT는 주어진 정보를 바탕으로 SEO에 최적화된 타이틀 태그와 메타 설명을 생성해 줍니다. 이를 통해 검색 엔진에 더 잘 노출될 수 있는 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 기술적 SEO XML 사이트맵 생성이나 robots.txt 파일 구성 같은 기술적인 SEO 작업도 ChatGPT에게 도움을 받을 수 있습니다. 예를 들면, 이런 식으로 요청할 수 있습니다. "블로그, 온라인 스토어, 회원 전용 섹션이 있는 웹사이트를 운영하고 있습니다. 이러한 다양한 유형의 콘텐츠에 대한 인덱싱을 최적화하기 위해 robots.txt 파일을 어떻게 구성하면 좋을까요?" ChatGPT는 robots.txt 파일 구성에 대한 단계별 가이드를 제공해 줍니다. 이를 통해 웹사이트의 크롤링과 인덱싱을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 콘텐츠 제작 ChatGPT를 사용하면 SEO에 친화적이고 매력적인 콘텐츠를 만드는 데 도움을 받을 수 있습니다. 예를 들어, 지속 가능한 삶에 대해 글을 쓴다면 ChatGPT에게 이렇게 요청할 수 있습니다. "'2024년의 지속 가능한 삶'에 대한 블로그 포스트를 작성 중입니다. '2024년 지속 가능한 삶'이라는 키워드를 포함하여 SEO에 친화적이면서도 흥미로운 도입부를 작성해 주세요." ChatGPT는 주어진 키워드를 포함하면서 독자의 관심을 끌 수 있는 도입부를 제안해 줍니다. 이를 바탕으로 고품질의 SEO 친화적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다. ChatGPT와 AI는 매우 유용하지만, 때로는 부정확한 정보를 제공할 수 있습니다. 따라서 ChatGPT가 생성한 내용을 그대로 사용하기보다는 참고 자료로 활용하고, 항상 사실 관계를 확인하는 것이 좋습니다. 또한, 사람의 감수와 편집이 더해진다면 더욱 완성도 높은 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

Perplexity AI는 최근 업계 최고의 투자자 및 자문 위원단을 공개하며 혁신적인 AI 솔루션 개발에 박차를 가하고 있다. 이들 모두는 기술 및 비즈니스 분야에서 탁월한 경력을 보유한 인물들로 구성되어 있으며, Perplexity AI의 성장과 발전을 이끄는 데 중요한 역할을 하고 있다. 주요 투자자 및 자문 위원 소개 Rich Miner는 Android의 공동 창립자로, 전략적 자문 역할을 맡아 Perplexity AI의 발전을 돕고 있다. Tobias Lütke, Shopify의 CEO는 전자상거래 플랫폼의 혁신적 발전을 이끌어온 경험을 바탕으로 지원하고 있다. Susan Wojcicki, 전 YouTube CEO는 비디오 플랫폼 운영 경험을 통해 중요한 인사이트를 제공하고 있다. Brad Gerstner, Altimeter Capital의 창립자 겸 CEO는 벤처 캐피탈과 투자 경험을 공유하며 Perplexity AI의 재정적 성장에 기여하고 있다. Facebook Messenger의 디자인 리더였던 Soleio Soleio는 Figma의 고문으로서 디자인과 사용자 경험에 대한 중요한 자문을 제공하고 있다. 학계와 실무를 아우르는 전문가들 UC Berkeley의 교수이자 Covariant의 공동 창립자인 Pieter Abbeel은 학계와 인공지능 연구의 가교 역할을 수행하고 있다. Paul Buchheit, Gmail의 창시자는 이메일 혁신의 선구자로서 기술적 자문을 맡고 있다. Oriol Vinyals, Google DeepMind의 리서치 과학자는 인공지능 연구의 최전선에서 활동하고 있다. AngelList의 공동 창립자인 Naval Ravikant은 스타트업 생태계의 전문가로서, Nat Friedman, AI Grant의 공동 창립자와 함께 Perplexity AI의 성장을 지원하고 있다. 기술 혁신의 선두주자들 전 Uber CBO였던 Emil Michael은 전략적 자문으로, Y Combinator의 CEO인 Garry Tan과 Vercel의 CEO Guillermo Rauch는 스타트업과 개발자 커뮤니티에서의 풍부한 경험을 공유하고 있다. Google AI의 수석 부사장인 Jeff Dean과 Meta의 최고 AI 과학자인 Yann LeCun은 인공지능 연구와 기술 혁신의 중심에 있는 인물들이다. 다양한 분야에서의 기여 Amazon의 창립자이자 CEO인 Jeff Bezos는 글로벌 전자상거래와 기술 혁신의 리더로서 Perplexity AI의 미래를 밝히고 있다. Yandex의 전 CTO였던 Mikhail Parakhin과 Replit의 창립자 겸 CEO인 Amjad Masad는 다양한 기술적 배경을 통해 Perplexity AI의 기술적 역량을 강화하고 있다. Tesla의 전 AI 디렉터인 Andrej Karpathy와 Isomorphic AI의 공동 창립자인 Ashish Vaswani는 인공지능 분야에서 중요한 기여를 하고 있다. Coinbase의 전 CTO인 Balaji Srinivasan과 Snowflake의 전 CEO인 Bob Muglia는 데이터와 암호화폐 분야에서의 경험을 제공하고 있다. 결론 이처럼 Perplexity AI는 다양한 배경과 경험을 가진 투자자 및 자문 위원단의 지원을 받으며, AI 기술의 혁신을 주도하고 있다. 이들의 풍부한 경험과 지식을 통해 Perplexity AI는 더욱 강력한 기술과 솔루션을 제공할 것으로 기대된다.

여러분은 Perplexity를 사용하여 답을 검색하고, 새로운 주제를 탐색하며, 지식을 확장해 왔습니다. 이제 여러분이 배운 것을 공유할 시간입니다. Perplexity Pages를 소개합니다. 이는 여러분의 연구를 시각적으로 멋진 종합적인 콘텐츠로 쉽게 변환할 수 있는 새로운 도구입니다. 심층적인 기사, 상세한 보고서 또는 유익한 가이드를 작성하든, Pages는 여러분이 가장 중요한 것, 즉 여러분의 지식을 세상과 공유하는 데 집중할 수 있도록 프로세스를 간소화합니다. 원활한 제작 Pages를 사용하면 정보를 손쉽게 만들고, 구성하고, 공유할 수 있습니다. 어떤 주제라도 검색하면 즉시 잘 구성되고 아름답게 포맷된 기사를 받을 수 있습니다. 여러분의 작업을 사용자가 생성한 콘텐츠의 성장하는 라이브러리에 게시하고 한 번의 클릭으로 직접 여러분의 청중과 공유하세요. Perplexity Pages만의 특별함 사용자 정의 가능: 일반 독자를 위해 쓰든 주제 전문가를 위해 쓰든, 여러분의 타겟 독자층과 공감할 수 있도록 Page의 톤을 맞춤 설정할 수 있습니다. 적응성: 기사의 구조를 쉽게 수정할 수 있습니다. 여러분의 자료에 가장 적합하고 독자를 사로잡을 수 있도록 섹션을 추가, 재배열 또는 제거하세요. 시각적: Pages에서 생성한 시각 자료, 개인 컬렉션에서 업로드한 자료 또는 온라인에서 소싱한 자료로 여러분의 기사를 한 단계 업그레이드하세요. 모두를 위한 도구 Pages는 모든 분야의 창작자들이 지식을 공유할 수 있도록 설계되었습니다. 교육자: 학생들을 위해 복잡한 주제를 쉽게 소화할 수 있는 콘텐츠로 세분화하여 종합적인 학습 가이드를 개발하세요. 연구자: 여러분의 연구 결과에 대한 상세 보고서를 작성하여 더 많은 청중이 여러분의 연구에 접근할 수 있도록 만드세요. 취미생활자: 새로운 관심사를 탐구하도록 영감을 주는 매력적인 가이드를 만들어 여러분의 열정을 공유하세요. 원문: https://www.perplexity.ai/hub/blog/perplexity-pages?utm_medium=social&utm_campaign=pages-launch

대학이 책임감 있게 캠퍼스에 AI를 도입할 수 있는 합리적인 가격의 제품입니다. 대학들을 위해 구축된 ChatGPT 버전인 ChatGPT Edu를 발표합니다. ChatGPT Edu는 대학들이 학생, 교직원, 연구자, 캠퍼스 운영에 AI를 책임감 있게 배포할 수 있도록 만들어졌습니다. GPT-4o로 구동되는 ChatGPT Edu는 텍스트와 시각을 통해 추론할 수 있으며 데이터 분석과 같은 고급 도구를 사용할 수 있습니다. 이 새로운 제품은 기업 수준의 보안과 제어 기능을 포함하고 있으며 교육 기관에서 적정한 가격에 사용할 수 있습니다. 우리는 옥스포드 대학, 펜실베이니아 대학교 와튼 스쿨, 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스, 애리조나 주립대학교, 컬럼비아 대학교 등이 ChatGPT Enterprise로 성공을 거두는 것을 보고 ChatGPT Edu를 개발했습니다. ChatGPT는 학생들에게 맞춤형 개인 교습을 제공하고 이력서를 검토하며, 연구자들이 연구비 지원서를 작성하는데 도움을 주고, 교수진의 채점 및 피드백을 지원하는 등 캠퍼스 전반에 걸쳐 다양한 작업에 도움을 줄 수 있습니다. 우리의 대학 파트너들은 학생, 교직원, 연구자, 캠퍼스 운영에 AI를 접근 가능하게 만드는 혁신적인 방법들을 찾아냈습니다. 몇 가지 예시는 다음과 같습니다: 컬럼비아 대학교의 나빌라 엘바셀 교수는 과다 복용으로 인한 사망률을 줄이기 위한 지역사회 기반 전략에 AI를 통합하는 이니셔티브를 이끌고 있습니다. 그녀의 팀은 중재를 알리기 위해 대규모 데이터 세트를 분석하고 종합하는 GPT를 구축했으며, 이는 몇 주 간의 연구 작업을 몇 초로 단축시켰습니다. 와튼 스쿨의 이든 몰릭 교수의 수업을 듣는 학부생과 MBA 학생들은 수업 자료로 훈련된 GPT와의 토론을 통해 최종 성찰 과제를 완료했으며, ChatGPT가 자신들이 배운 내용에 대해 더 깊이 생각하게 만들었다고 보고했습니다. 애리조나 주립대학교의 크리스티앤 레브스 조교수는 학생들이 맞춤형 피드백을 받으면서 자신의 언어 수준에 맞는 독일어 대화에 참여할 수 있는 맞춤형 언어 친구 GPT를 개발하고 있습니다. 이 GPT는 학생들이 의사소통 기술을 기르고 교수진이 평가에 소요되는 시간을 절약하는 데 도움이 될 것입니다. 우리는 이러한 사례들을 바탕으로 ChatGPT Edu를 대학들이 대규모로 AI를 캠퍼스에 도입할 수 있는 접근성 높은 옵션으로 설계했습니다. ChatGPT Edu는 다음과 같은 기능을 포함합니다: 텍스트 해석, 코딩, 수학 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 최고 수준의 모델인 GPT-4o 액세스 데이터 분석, 웹 브라우징, 문서 요약과 같은 고급 기능 GPT(ChatGPT 맞춤 버전)를 구축하고 대학 작업 공간 내에서 공유할 수 있는 기능 무료 버전의 ChatGPT보다 훨씬 높은 메시지 한도 50개 이상의 언어를 지원하는 품질과 속도 면에서 개선된 언어 기능 그룹 권한, SSO, SCIM 1, GPT 관리 등 강력한 보안, 데이터 개인 정보 보호 및 관리 제어 대화 및 데이터는 OpenAI 모델 학습에 사용되지 않음 "OpenAI의 기술을 우리의 교육 및 운영 프레임워크에 통합하는 것은 ASU의 변화를 가속화합니다. 우리는 이러한 도구를 활용하기 위해 커뮤니티 전반에 걸쳐 협력하고 있으며, 다른 기관에 확장 가능한 모델로서 우리의 학습 내용을 확장하고 있습니다." —애리조나 주립대학교 부총장 카일 보웬 원문: https://openai.com/index/introducing-chatgpt-edu/

R-T-F 설명: R-T-F는 특정 역할(Role)로서 작업(Task)을 수행하고, 이를 특정 형식(Format)으로 보여주는 프레임워크입니다. 사용 이유: 특정 역할에서 수행해야 할 작업을 구체적인 형식으로 표현할 때 유용합니다. 구성 요소: Role: 수행할 역할 Task: 수행할 작업 Format: 작업을 보여줄 형식 예시: 페이스북 광고 마케터: 스포츠 브랜드의 새로운 피트니스 의류 라인을 홍보하기 위한 매력적인 페이스북 광고 캠페인을 디자인하십시오. 광고 카피, 비주얼 및 타겟팅 전략을 포함한 광고 창작물의 순서를 설명하는 스토리보드를 만드십시오. S-O-L-V-E 설명: S-O-L-V-E는 상황(Situation), 목표(Objective), 제한사항(Limitations), 비전(Vision), 실행(Execution)을 정의하는 프레임워크입니다. 사용 이유: 프로젝트 관리나 복잡한 문제 해결 시 상황을 체계적으로 분석하고 실행 계획을 세울 때 유용합니다. 구성 요소: Situation: 상황 정의 Objective: 목표 명시 Limitations: 제한 사항 정의 Vision: 비전 정의 Execution: 실행 계획 예시: 자원이 제한된 상태에서 촉박한 기한 내에 새로운 소프트웨어 기능을 제공하는 프로젝트를 관리하십시오. 이러한 제약 조건을 설명하고, 기능에 대한 비전을 제시하며, 단계별 실행 계획을 제안하십시오. T-A-G 설명: T-A-G는 작업(Task), 행동(Action), 목표(Goal)을 정의하는 프레임워크입니다. 사용 이유: 팀원의 성과 평가나 목표 설정 등에서 작업과 행동, 목표를 명확히 할 때 유용합니다. 구성 요소: Task: 작업 정의 Action: 행동 명시 Goal: 목표 명확화 예시: 팀원의 성과를 평가하는 작업입니다. 직접 관리자로서 팀원의 강점과 약점을 평가하십시오. 목표는 다음 분기까지 평균 사용자 만족도 점수를 6.5에서 7.5로 올리는 것입니다. D-R-E-A-M 설명: D-R-E-A-M는 문제 정의(Define), 연구(Research), 실행(Execute), 분석(Analyse), 측정(Measure)을 정의하는 프레임워크입니다. 사용 이유: 제품 개발이나 문제 해결을 위한 연구와 실행, 분석, 측정 과정을 체계적으로 계획할 때 유용합니다. 구성 요소: Define: 문제 정의 Research: 연구 Execute: 실행 Analyse: 분석 Measure: 측정 예시: 제품 개발의 문제를 정의하고, 잠재적인 솔루션을 연구하며, 파일럿 프로젝트를 실행하고, 결과를 분석하며, 제품 품질에 미치는 영향을 측정하십시오. B-A-B 설명: B-A-B는 작업(Task), 행동(Action), 다리(Bridge)를 정의하는 프레임워크입니다. 사용 이유: 문제를 설명하고, 필요한 행동을 명시하며, 목표에 도달하기 위한 다리를 제시할 때 유용합니다. 구성 요소: Task: 작업 설명 Action: 결과 행동 명시 Bridge: 다리 역할의 요소 예시: 우리는 SEO 순위에서 전혀 보이지 않습니다. 90일 내에 우리 틈새 시장에서 상위 10위에 들기를 원합니다. 모든 조치를 언급한 자세한 계획을 세우고 상위 20개의 주요 키워드 목록도 포함하십시오. P-A-C-T 설명: P-A-C-T는 문제(Problem), 접근법(Approach), 타협(Compromise), 테스트(Test)를 정의하는 프레임워크입니다. 사용 이유: 디지털 플랫폼에서 고객 참여 문제를 해결하기 위한 접근 방식을 체계적으로 계획할 때 유용합니다. 구성 요소: Problem: 문제 정의 Approach: 접근법 정의 Compromise: 타협점 명시 Test: 테스트 방법 예시: 디지털 플랫폼에서 고객 참여가 저조한 문제가 있습니다. 대화형 기능 도입과 같은 접근법을 제안하고, 잠재적 비용 증가와 같은 타협점을 인식하며, 이러한 기능의 효과를 테스트하는 방법을 자세히 설명하십시오. C-A-R-E 설명: C-A-R-E는 상황(Context), 행동(Action), 결과(Result), 예시(Example)를 정의하는 프레임워크입니다. 사용 이유: 새로운 제품 라인을 출시하거나 마케팅 캠페인을 계획할 때 유용합니다. 구성 요소: Context: 상황 설명 Action: 행동 설명 Result: 결과 명확화 Example: 예시 제시 예시: 우리는 지속 가능한 의류 라인을 출시하고 있습니다. 환경 약속을 강조하는 친환경 캠페인을 만드는 데 도움을 주실 수 있습니까? 우리의 목표는 제품 인지도와 판매를 높이는 것입니다. 비슷한 성공적인 예시는 Patagonia의 “Don’t Buy This Jacket” 캠페인입니다.

새로운 기술 분야에 있어서 샘 알트만은 마크 저커버그의 모습을 닮아가고 있다. OpenAI의 CEO인 샘 알트만은 "빠르게 움직이고 기존의 틀을 깨는" 전략을 추구하면서도 동시에 PR 재앙을 피하고 사과를 쏟아내는 등 페이스북의 마크 저커버그와 점점 더 닮아가고 있다. AI의 잠재적 위험성이 특히 크게 다가오는 상황에서도 실리콘밸리는 "허락보다는 용서를 구하는" 자세를 보이는 리더들을 계속해서 지지하고 있다. 최근 OpenAI는 새로운 안전 및 보안 위원회를 설립한다고 밝히는 한편, 동시에 차세대 대형 언어 모델인 GPT-5 훈련을 시작했다고 발표했다. 이는 저커버그식 전략의 전형을 보여주는데, 문제가 된 사건에 대해 관료주의적 조치로 사과하면서도 한편으로는 다음 단계의 "빠른 행보" 프로젝트로 돌진하는 것이다. 샘 알트만은 ChatGPT에 스칼렛 요한슨의 목소리를 사용한 것과 관련해 "커뮤니케이션의 결렬"을 사과했고, OpenAI 직원들의 퇴사 계약서에 있는 지분 환수 조항에 대해서도 사과했다. 이런 논란이 일어나는 와중에 OpenAI의 안전 팀에서 눈에 띄는 인사 이탈이 있었다. 두 경우 모두 사과로 뉴스 사이클이 멈추지는 않았다. OpenAI는 워싱턴 포스트에 ChatGPT에 여성 목소리를 입히기 위해 배우를 고용한 과정을 옹호하는 문서를 제공했다. 또한 블룸버그와의 인터뷰에서 알트만은 자신이 알지 못했다고 주장했던 제한적 기밀 유지 계약서에 자신의 서명이 있었음을 인정하며, 전직 직원들을 이 계약에서 해방시켜주겠다고 확인했다. 저커버그는 페이스북이 존재한 거의 모든 기간 동안 실수에 대해 사과해 왔다. 그럼에도 불구하고 회사는 매번 정책과 계획을 밀어붙였고, 사용자 수, 참여도, 수익은 계속 상승했다. 이와 유사하게 최근의 난관에도 불구하고 알트만의 OpenAI는 논란을 헤쳐나가면서 눈부신 새로운 AI 시연과 기능을 신속하게 공개할 수 있었다. 두 CEO 모두 자신들 회사의 선한 잠재력에 대해 지나치게 낙관적이고, 해를 끼칠 수 있는 가능성에 대해서는 순진하다는 비판을 받아왔다. 하지만 스타트업 세계에서 무모함이 종종 보상받기에, 창업자들은 "허락보다는 용서를 구하고" "빠르게 움직이며 기존의 틀을 깨는" 태도를 취한다. 그러나 알트만은 저커버그의 실수로부터 배운 것으로 보인다. 그는 보다 솔직한 소통 방식을 채택하고 OpenAI의 사명에 내재된 위험을 정기적으로 언급한다. 특히 2023년 5월 의회에서의 첫 증언에서 그는 최근 저커버그보다 덜 로봇처럼 보였고 입법부와 협력할 의지를 더 보였다. 페이스북의 가장 큰 실수 중 일부는 오프라인 세상에서 실제 피해로 이어졌다. 그러나 AI 배포에서의 실수는 훨씬 더 큰 악몽을 초래할 수 있다. 우리는 이를 예의주시할 필요가 있다. 원문: https://www.axios.com/2024/05/29/sam-altman-mark-zuckerberg-move-fast-break-things