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테크 소식
테크 소식 블로그는 최신 기술 동향, 디지털 혁신, 인공지능 등 다양한 IT 분야의 정보를 제공합니다. 실용적인 팁, 혁신적인 제품 소식, 트렌드 분석 등을 다루며 IT 업계에 관심 있는 이들에게 가치 있는 콘텐츠를 제공합니다.
"수업이 재밌어졌어요!" - ChatGPT Edu가 바꾸는 학습 경험
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
콘텐주
AI FOR BUSINESS
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 방법: 지난 6개월간의 주요 지표 분석 중점사항: 명확한 권장 사항 제시 및 잠재적 영향 평가 e) 의사결정 컨설팅: 역할: 의사결정 컨설턴트 목표: 주요 의사결정에 대한 분석 제공 방법: 각 선택지에 대한 주요 요소 분석, 장단점 평가 중점사항: 최적의 선택 추천, 간결한 정보 제공 및 후속 질문 유도 AI를 활용한 수익 증대 이 섹션은 AI를 활용하여 비즈니스 수익을 증대시키는 5가지 방법을 제시합니다: a) 획득: 목표: 고객 확보 및 유지율 향상 방법: AI 챗봇, 가상 비서, 마케팅 자동화 도구 활용 장점: 24/7 고객 대응, 개인화된 마케팅 캠페인 실행 가능 b) 유지: 목표: 쇼핑 및 판매 프로세스 간소화 방법: AI 기반 추천 시스템, 사기 탐지, 자동화된 문의 처리 장점: 고객 만족도 향상, 재구매율 증가 c) 운영: 목표: 비즈니스 운영 효율화 방법: 수동 작업 자동화, 새로운 최적화 기법 도입 장점: 비용 절감, 생산성 향상, 오류 감소 d) 인사이트: 목표: 숨겨진 비즈니스 인사이트 발굴 방법: 고급 데이터 분석 기법 적용 장점: 데이터 기반 의사결정, 시장 트렌드 예측 능력 향상 e) 수익: 목표: 새로운 수익원 창출 방법: AI 기반 제품 및 서비스 개발 장점: 혁신적 비즈니스 모델 창출, 경쟁 우위 확보 대화형 AI를 통한 고객 경험 개선 이 섹션은 대화형 AI를 활용하여 고객 경험을 향상시키는 5가지 방법을 소개합니다: a) 가상 비서(봇): 기능: 메시징 앱, 웹사이트, 전용 앱을 통한 즉각적인 쿼리 응답 장점: 24/7 고객 서비스 제공, 응답 시간 단축, 인력 비용 절감 b) 다국어 지원: 기능: 다양한 언어 이해 및 대응 능력 장점: 글로벌 고객 지원, 언어 장벽 해소, 시장 확대 c) 맞춤형 성격: 기능: 브랜드와 일치하는 맞춤형 성격의 AI 비서 생성 장점: 브랜드 이미지 강화, 고객과의 감성적 연결 강화 d) 대화형 커머스: 기능: 원활한 쇼핑 지원 및 빠른 주문 처리 장점: 구매 전환율 향상, 고객 만족도 증가, 개인화된 쇼핑 경험 제공 e) 보고서 및 인사이트: 기능: AI 모델을 통한 보고서 생성 및 예측 장점: 복잡한 데이터 분석 자동화, 실시간 비즈니스 인사이트 제공 비즈니스를 위한 유용한 AI 도구 이 섹션은 비즈니스에 활용할 수 있는 10가지 AI 도구를 소개합니다: a) ChatGPT: 기능: 다양한 비즈니스 작업 자동화를 위한 대화형 봇 용도: 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 아이디어 브레인스토밍 등 b) POE: 기능: 긴 창의적 작업을 위한 AI 글쓰기 도우미 용도: 마케팅 콘텐츠, 보고서, 스크립트 작성 등 c) Stable Diffusion: 기능: 고품질 이미지 생성 도구 용도: 마케팅 비주얼, 제품 디자인 아이디어 생성 등 d) Midjourney: 기능: 비즈니스용 시각 자료 생성 플랫폼 용도: 프레젠테이션 그래픽, 광고 이미지 제작 등 e) Invideo: 기능: 텍스트나 이미지로부터 비디오 자동 생성 용도: 마케팅 비디오, 제품 데모, 교육 자료 제작 등 f) Copymatic: 기능: SEO 최적화된 글쓰기 도우미 용도: 웹사이트 콘텐츠, 블로그 포스트, 제품 설명 작성 등 g) QLIP: 기능: AI와 에이전트를 활용한 고객 서비스 향상 용도: 자연스러운 대화형 고객 지원, 문의 처리 자동화 등 h) AIVA: 기능: 다양한 음성으로 맞춤형 가상 비서 구축 용도: 음성 안내 시스템, 대화형 음성 인터페이스 개발 등 i) Uncode IT: 기능: 저코드 도구를 통한 AI 개발 자동화 용도: 비개발자를 위한 AI 애플리케이션 개발, 프로토타입 제작 등 j) ALBY: 기능: 대화형 AI 애플리케이션을 위한 유연한 대화 인터페이스 용도: 맞춤형 챗봇 개발, 대화형 비즈니스 솔루션 구축 등 이 종합적인 가이드는 기업이 AI를 효과적으로 활용하여 비즈니스 프로세스를 최적화하고, 고객 경험을 개선하며, 새로운 성장 기회를 창출할 수 있는 다양한 방법을 제시합니다. 각 도구와 전략은 비즈니스의 특정 요구사항에 맞게 조정될 수 있으며, 지속적인 학습과 실험을 통해 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.
콘텐주
데이터 과학(Data Science)의 개념과 핵심 기술 이해하기
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.
콘텐주
어린이의 창의성을 자극하는 생성 AI 모델의 잠재력
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.
콘텐주
인공지능 시대, SNS에서 아동 보호를 위한 대책이 필요합니다
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
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AI 윤리 문제와 'Right to Warn' 원칙: OpenAI의 투명성 논란
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/
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OpenAI가 추천하는 ChatGPT 프롬프팅 전략 7가지
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.
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2024년 블로그 SEO를 위해 ChatGPT 활용하기
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. ChatGPT를 활용하면 블로그 SEO 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. 키워드 리서치, 경쟁 분석, 온페이지 SEO, 콘텐츠 최적화, 기술적 SEO, 콘텐츠 제작 등 다양한 영역에서 ChatGPT의 도움을 받아 블로그를 성장시켜 나가시기 바랍니다.
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Perplexity AI, 탁월한 투자자 및 자문 위원단과 함께 혁신 주도
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.
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Perplexity Pages 소개
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
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ChatGPT 에듀 소개
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/
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효과적인 ChatGPT 프롬프트 작성법: 10가지 필수 프레임워크
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. F-O-C-U-S 설명: F-O-C-U-S는 구조(Frame), 개요(Outline), 진행(Conduct), 이해(Understand), 요약(Summarise)을 정의하는 프레임워크입니다. 사용 이유: 마케팅 캠페인의 목표 설정, 진행 방법, 결과 분석 등을 체계적으로 계획할 때 유용합니다. 구성 요소: Frame: 구조 정의 Outline: 개요 작성 Conduct: 진행 방법 Understand: 이해 방법 Summarise: 요약 방법 예시: 마케팅 캠페인의 목표를 설정하고, 캠페인 단계를 개요화하며, 캠페인을 진행하고, 피드백을 통해 소비자 반응을 이해하고, 캠페인의 성공과 향후 권장 사항을 요약하십시오. R-I-S-E 설명: R-I-S-E는 역할(Role), 입력(Input), 단계(Steps), 기대(Expectation)를 정의하는 프레임워크입니다. 사용 이유: 콘텐츠 전략 수립이나 팀 역할 배분을 체계적으로 계획할 때 유용합니다. 구성 요소: Role: 역할 명시 Input: 입력 정보 Steps: 단계 제시 Expectation: 기대 설명 예시: 당신은 콘텐츠 전략가입니다. 우리 타겟 청중에 대한 상세 정보를 수집했으며, 이와 관련된 일반적인 질문도 포함되었습니다. 종합적인 콘텐츠 전략을 개발하는 데 도움을 주실 수 있습니까? 여기에는 에디토리얼 캘린더 작성, 브랜드 메시지와 일치하는 콘텐츠 초안 작성, 브랜드 인지도에 미치는 영향 측정이 포함됩니다. 목표는 블로그 트래픽을 40% 증가시키고 브랜드 권위를 높이는 것입니다. M-I-N-D-S 설명: M-I-N-D-S는 지도(Map), 조사(Investigate), 내비게이션(Navigate), 개발(Develop), 유지(Sustain)을 정의하는 프레임워크입니다. 사용 이유: 새로운 시장에 진입하거나 경쟁 환경을 분석할 때 유용합니다. 구성 요소: Map: 지도 작성 Investigate: 조사 방법 Navigate: 내비게이션 방법 Develop: 개발 방법 Sustain: 유지 방법 예시: 새로운 시장의 경쟁 환경을 분석하고, 진입 전략을 조사하며, 규제 요구 사항을 통해 내비게이션하고, 시장 진입 계획을 개발하며, 시장 존재를 유지하기 위한 계획을 세우십시오.
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샘 알트만, 마크 저커버그를 닮아가다
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
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