AI와 범죄는 현대 사회에서 점점 더 중요한 주제가 되고 있어요. AI 기술이 발전함에 따라 이를 활용한 범죄의 유형도 다양해지고 있습니다. 이에 대한 내용을 아래와 같이 정리해 보았어요. AI와 범죄의 새로운 형태 🚨디지털 사기와 해킹 AI를 이용한 사기는 이메일, 소셜 미디어, 메시징 앱 등을 통해 개인 정보나 금융 정보를 빼내는 것으로, 고도화된 피싱 기법이 여기에 포함됩니다.해킹에서도 AI는 더 빠르고 정교한 공격을 가능하게 하며, 보안 시스템의 취약점을 찾아내는 데 사용될 수 있어요. 👨🏻‍🔧 딥페이크 기술의 남용 딥페이크는 AI를 활용하여 실제로 존재하지 않는 이미지나 동영상을 생성하는 기술 이에요. 이는 유명 인사의 가짜 뉴스 생성, 음성 사기, 신원 도용 등에 사용될 수 있어요. 🚗 자율주행차량 관련 범죄 자율주행 기술을 사용하는 차량을 해킹하여 제어할 수 있으며, 이를 통해 사고를 유발하거나 차량을 도난당할 위험이 있어요. 🔫 무기화된 AI AI 기술을 적용한 무기 시스템이 잘못 사용되거나, 테러리스트에 의해 악용될 경우 심각한 위협이 될 수 있어요. AI를 이용한 범죄 대응 🚨 AI 기반 보안 시스템 강화 AI 기술을 활용하여 보안 시스템을 더욱 발전시키고, 실시간으로 위협을 탐지하며 대응할 수 있는 체계를 구축해야 해요. 👩🏻‍⚖️ 법적 규제 및 윤리 기준 마련 AI 기술과 관련된 범죄에 대응하기 위해 법적 규제를 마련하고, AI의 윤리적 사용에 대한 기준을 설정해야 해요. 🌐 국제 협력 및 정보 공유 AI와 관련된 범죄는 국경을 넘어서 발생할 수 있으므로, 국제적인 협력과 정보 공유가 중요해요. AI 기술의 발전은 우리에게 많은 이점을 제공하지만, 이와 동시에 새로운 유형의 범죄 위협도 함께 증가하고 있어요. 따라서 AI 기술의 발전 속도에 맞춰 범죄 대응 방안도 지속적으로 발전시켜 나가야 해요.

애플은 최근 AI 경쟁에서 다른 주요 기술 기업들에 비해 뒤처져 있다는 평가를 받고 있어요. 이는 애플의 전략적 선택과 기술적 제한 때문이라는 분석이 많아요. 🍎 애플의 전략적 접근 애플은 '빠른 추종자' 전략을 선호해요. 이는 새로운 기술이 충분히 성숙해질 때까지 기다린 후, 애플의 독자적인 버전을 도입하는 방식이에요. 애플은 AI 기술을 그동안 배후에서 장치와 앱을 개선하는 데 사용해왔어요. 예를 들어, 사진 앱의 이미지 선택 및 편집 기능 등이 그 사례에요. 🔐 기술적 제한과 프라이버시 문제 애플이 다른 경쟁사보다 AI 도입이 더딘 또 다른 이유는 프라이버시 보호에 대한 강한 집착 때문이에요. 애플은 사용자의 데이터를 보호하기 위해 AI 모델을 디바이스에서만 작동하도록 하고, 클라우드 기반의 데이터 접근을 최소화해요. 이는 AI 모델을 학습시키고 개선하는 데 필요한 대규모 데이터 접근을 제한하게 돼요. 또한, AI 모델을 디바이스 내에서만 작동하게 하려면 높은 연산 능력이 필요해요. 현재까지 이런 모델을 iPhone에서 원활하게 실행하기 위한 기술적 진보는 아직 미흡해요. 🤜🏻경쟁사와의 비교 구글과 마이크로소프트는 자사 핵심 비즈니스 영역에서 AI를 빠르게 통합하며 시장을 선도하고 있어요. 구글은 검색 서비스에 AI를 접목하고 있으며, 마이크로소프트는 생산성 앱에 AI를 활용하고 있어요. 반면, 애플은 주로 하드웨어 중심의 비즈니스를 운영하기 때문에 AI가 직접적으로 큰 영향을 미치지 않는다고 판단해왔어요. 그러나 이러한 접근 방식이 장기적으로는 애플에 불리하게 작용할 수 있다는 지적이 나오고 있어요. 🌏현재와 미래 전략 애플은 AI 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 노력하고 있어요. 최근 AI와 자연어 처리, 음성 기술 관련 구인 공고를 대거 늘리며, AI 연구개발에 힘을 쏟고 있어요. Siri의 개선을 위해 AI를 도입하고, 사용자의 데이터 보호를 유지하면서도 더 스마트하고 인간적인 음성 비서를 만들기 위한 기술적 해결책을 찾고 있어요. 애플의 이러한 노력들이 결실을 맺는다면, 향후 AI 시장에서의 입지를 강화할 수 있을 거예요. 그러나 현재로서는 애플이 AI 경쟁에서 뒤처진 이유가 전략적 선택과 기술적 제한 때문이라는 분석이 지배적이에요.

안녕하세요. 소나에요🙋🏻‍♀️ ChatGPT가 등장하면서 LLM에 대한 관심이 높아졌어요, LLM에 대해 알아보아요. 🧑🏻‍💻LLM(Large Language Model)이란? LLM, 즉 대규모 언어 모델은 대량의 텍스트 데이터를 바탕으로 학습된 인공지능 모델이에요. 이 모델은 주로 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있어요. LLM은 수십억에서 수조 개에 이르는 파라미터를 통해 텍스트 데이터의 패턴과 의미를 학습해요. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT-3와 GPT-4, Google의 BERT 등이 있어요. 🧠LLM의 학습 과정 데이터 수집: 다양한 출처로부터 대규모의 텍스트 데이터를 수집해요. 모델 학습: 수집된 데이터를 이용해 모델을 학습시켜요. 이 과정에서 모델은 텍스트의 패턴, 문법, 의미 등을 학습해요. 파인튜닝: 특정 작업에 맞춰 모델을 추가로 학습시켜 성능을 최적화해요. ⭐LLM의 주요 특징 언어 이해 능력: 대규모 데이터 학습을 통해 언어의 미묘한 차이와 복잡한 구조를 이해해요. 다양한 응용 분야: 번역, 요약, 텍스트 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있어요. 높은 정확도: 대규모 파라미터를 통해 높은 정확도와 정밀도를 자랑해요. 다음 Part 2에서는 LLM모델의 중요성에 대해 소개해 드릴게요🥰