기술의 무한한 진화 속에서, 생성 인공지능은 혁신적인 힘으로 나타나고 있으며, 산업을 개혁하고 창의성에 대한 생각하는 방식을 혁신하고 있습니다. 예술과 음악을 생성하고 인간과 같은 텍스트를 만드는 등, 이 혁신적인 기술은 인간의 창의력을 증명하는 것입니다. 이 미디엄 블로그에서 우리는 생성 인공지능의 세계, 응용 분야 및 창의적 풍경을 변화시킬 잠재력을 탐구할 것입니다.

생성 인공지능은 기존의 인공지능과 달리 사전에 정의된 규칙과 데이터셋에 의존하지 않고, 텍스트, 이미지, 음악 또는 전체 소프트웨어 프로그램과 같은 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능의 하위 집합입니다. 생성 인공지능은 대규모 데이터셋에서 학습한 패턴에 기반하여 독창적이고 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

생성공능의 핵심은 인간의 뇌가 패턴 인식하고 생성하는 능력을 모방하록 설계된 신경망입니다. 이러한 네트워크를 대모 데이터로련시킴으로써, 생성 인공지능은 인간과 거의분되지 않는 출력물을 생성할 수 있으며, 이로써 창의적인 분야에서 게임 체인저가 될 수 있는 잠재력을 가지게 됩니다.

생성 인공지능의 의료 분야에서의 매우 흥미로운 부분은 스타트업 아이디어를 도출할 수도 있다는 점입니다. 그러므로 생성 인공지능 의료 적용 사례를 확인해 보는 것이 좋습니다.

생성 AI의 활용 사례:

• 예술과 디자인: 생성 AI는 예술 세계를 뒤흔들었습니다. 예술가와 디자이너들은 생성 알고리즘을 사용하여 독특하고 생각을 자극하는 작품을 만들고 있습니다. 예를 들어 GAN(생성적 적대 신경망)을 사용하여 예술 작품을 만들어냅니다. GAN은 콘텐츠를 생성하는 신경망과 그것을 평가하는 신경망으로 구성되어 있습니다. 이 반복적인 과정은 종종 인간과 기계 창조물 사이의 경계를 흐려지게 합니다.

• 콘텐츠 생성: 콘텐츠 생성 분야에서 생성 AI는 가치 있는 도구입니다. 블로그 글, 뉴스 기사, 마케팅 문구, 심지어 코드 스니펫도 생성할 수 있습니다. 이는 콘텐츠 제작 속도를 크게 높이고 콘텐츠 제작자가 더 전략적인 측면에 집중할 수 있도록 도와줍니다. GPT-3와 같은 도구는 이 혁명에 선두를 달리며, 몇 년 전에만 꿈꿀 수 있었던 방식으로 콘텐츠 생성을 자동화하고 있습니다.

• 음악 작곡: 음악가와 작곡가들은 생성 인공지능의 힘을 활용하여 음악을 작곡하고 있습니다. AI 시스템은 음악 스타일을 분석하고 기존 작품에서 학습한 후, 고전적이거나 현대적인 장르의 본질을 담은 새로운 작품을 생성할 수 있습니다. 이러한 예술과 기술의 교차로는 음악 산업에서 새로운 가능성을 열어주고 있습니다.

• 자연어 처리: 자연어 처리 분야에서 생성 인공지능은 인간과 같은 텍스트를 생성할 수 있어, 챗봇, 가상 비서, 창작 작품 등에 매우 유용합니다. 이는 전 세계 독자들의 관심을 사로잡은 AI가 생성한 시와 이야기들의 기술입니다. ChatGPT와 같은 도구는 자연어 이해 및 생성에서 AI가 달성할 수 있는 영역의 한계를 넓혀주고 있습니다.

생성 인공지능의 사용 사례에 대한 자세한 내용:

• 개인 맞춤화: 생성 인공지능은 다양한 산업분야에서 개인 맞춤화의 중심 요소가 될 것입니다. 맞춤형 콘텐츠 추천부터 개별화된 학습 경험까지, 우리가 기술과 상호작용하는 방식을 혁신할 것입니다. AI가 고유하게 여러분을 위해 커스텀된 뉴스 피드, 학습 자료 및 엔터테인먼트를 제공하는 세상을 상상해 보세요.

• 협업: 생성 인공지능은 인간과 기계 간의 협업을 촉진할 것입니다. 예술가들은 AI와 함께 멋진 예술품을 공동으로 창작하고, 작가들은 AI 공동 저자를 가질 것이며, 음악가들은 AI 작곡 파트너를 가질 것입니다. 이러한 협업적 접근은 생산성을 높일뿐만 아니라 전례 없는 창조적 결과를 이끌어 낼 것입니다.

• 윤리적 고려항: 생성 인공지능이 더욱 세련되면서, 저작권, 표절 및 AI가 생성한 콘텐츠의 잘못된 사용과 같은 윤리적 문제를 야기합니다. 사회는 이러한 도전에 대처하고 AI가 책임있고 공정하게 사용되도록 윤리적 지침을 수립해야 할 것입니다.

결론적으로, 생성 인공지능은 우리가 창조성을 이해하고 복제하기 위한 엄청난 도약을 나타냅니다. 이는 자동화 도구뿐만 아니라 영감과 협업의 원천이기도 합니다. 계속해서 발전함에 따라 개인과 산업은 이전에 상상할 수 없던 방식으로 창의력의 잠재력을 발휘할 수 있게 될 것입니다.

생성 인공지능의 미래는 밝으며, 그것이 창의적인 세계에 미칠 영향은 이전보다도 변화될 것입니다. 그래서 상상력을 발휘하세요. 생성 인공지능 시대가 우리에게 창조적인 가능성을 한계 없이 제시할 것입니다.

중소기업이나 스타트업과 비교하여 대기업에게는 새로운 기회가 있는 제너레이티브 AI(Generative AI)는 기업을 위한 고유한 도전과제를 가지고 있습니다. 이를 해결하기 위해 기업은 다음과 같은 가이드라인을 따를 수 있습니다.

1. 기업 제너레이티브 AI 사용 사례

• 제3자에게 개인 데이터를 노출하지 않고 회사의 모델을 구축할 수 있는 기회
• 고객 만족도 향상이나 비용 절감을 위한 자동화 기회 제공

2. 기업을 위한 제너레이티브 AI 도전과제

• 경쟁사에게 가치 있는 자산 정보 노출 가능성
• 경쟁사가 모델을 활용하여 선점할 수 있는 자동화 기회

3. 기업 제너레이티브 모델을 위한 가이드라인

• 신뢰성: 모델의 일관성과 신뢰성 확보
• 통제 가능성: 기업이 모델을 세밀하게 통제할 수 있는 환경 구축
• 설명 가능성: 모델이 왜 특정 결과를 도출하는지 설명 가능
• 신뢰성: 유용하지 않은 결과를 최소화하고 인간의 감지를 통해 유해한 결과 식별
• 보안성: 기업의 중요 데이터 유출 방지
• 윤리적 측면: 윤리적으로 훈련된 데이터 사용 및 지적 재산권 보호

4. 기업 제너레이티브 모델 구축 방법

• BYOM(Build Your Own Model): 고객 데이터를 활용하여 세밀한 모델 개발
• Fine-tuning: 사전 훈련된 모델의 성능 개선을 위한 머신러닝 기술 활용
• RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback): 인간의 피드백을 통한 모델 개선

5. 비용 효율적인 제너레이티브 AI 모델 구축을 위한 모델 선택

• Llama 2, Falcon LLM, BLOOM, Dolly 2.0 등 다양한 모델 활용

6. 대규모 언어 모델 구축을 위한 기술 스택

• MLOps(Machine Learning Operations) 플랫폼 활용
• LLMOps(Large Language Model Operations) 도구와 프레임워크 활용
• 데이터 인프라 구축

7. 대규모 모델의 성능 평가 방법

• 벤치마크 테스트 및 Elo 점수 활용

8. 모델 제어 대안

• 외부 업체의 사전 훈련된 모델 활용

9. 제너레이티브 AI 구축 전 준비 사항

• 데이터 수집, 데이터 과학자 고용, 모델 훈련 및 배포 등 단계를 차례로 진행

10. 제너레이티브 AI의 비즈니스 활용 사례

• 기업 지식 관리, 다국어 번역, 산업별 응용 등 다양한 분야에서 활용 가능

이러한 가이드라인을 따르면 기업은 제너레이티브 AI의 혜택을 누리면서 도전과제를 극복할 수 있습니다.

피닉스 대학교는 최고의 학문적 무결성을 유지하면서 생성적 인공지능 (AI)의 역량을 받아들이기 위해 중요한 한걸음을 내딛었다고 발표했다. 대학은 학생들이 학문적인 여정에서 생성적 AI 도구를 책임감 있고 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 정의하는 종합적인 프레임워크인 생성적 AI 철학과 학문적 안내를 공개했다.

피닉스 대학교의 다양한 부서가 학생들의 학습 경험과 학문적 무결성에 미치는 ChatGPT와 같은 생성적 AI 도구의 잠재적 영향을 열심히 조사했다. 이 과정에는 고등 교육에 대한 생성적 AI의 영향에 관한 새로운 문헌들을 포함한 넓은 범위의 연구, 다른 대학들이 채택한 접근 방식을 철저히 검토한 것과 생성적 AI 사용을 감지하기 위한 도구들의 엄격한 테스트와 평가가 포함되었다.

피닉스 대학교의 학부총장 겸 학술부총장인 존 우즈 박사는 “생성적 AI를 책임감 있고 규제된 방식으로 받아들이는 것이 미래의 급변하는 직장에 대비하기 위해 중요하다고 믿습니다. 우리는 학문적 무결성에 대한 헌신을 절대로 방해하지 않으며, 새로운 철학 성명서와 학문적 안내문은 우리 학생들이 생성적 AI의 잠재력을 활용하면서 가장 높은 윤리적 및 교육적 기준을 준수할 수 있도록 도와줄 것입니다”라고 말했다.

AI 사용에 관한 피닉스 대학교의 연구와 심의 결과로 도출된 주요 결과는 다음과 같다:

• 철학 성명서: 생성적 인공지능 (AI) - 이 문서는 대학이 학생들이 혁신적인 기술을 사용하면서 학문적 무결성을 유지하기 위해 정해진 지침과 요구 사항 내에서 생성적 AI를 사용할 수 있도록 하는 접근 방식을 설명한다.
• 학문 정책 업데이트 - 과정 정책 문서의 학문적 무결성 부분에 인공지능에 관한 새로운 전문 섹션이 추가되었다. 이로써 모든 온라인 과정에서 학생들은 생성적 AI 도구의 적절한 사용에 대한 명확하고 접근 가능한 안내를 제공받을 수 있다.
• 학생 행동 규정 정책 업데이트 - 9월 1일부터 시행된 학생 행동 규정은 이제 생성적 AI의 사용에 명확하게 언급하여 대학의 윤리적인 학문적 실천에 대한 헌신을 강화한다.

이러한 가이드라인을 작성한 작업 그룹의 부총장이자 공동 의장인 에밀리 브루커는 AI 사용에 관한 종합적인 안내는 일하는 어른 학생들이 수업과 직장에서 이러한 도구들이 가지는 영향에 대한 기본적인 이해를 갖게 도와줄 것이라고 말했다. “피닉스 대학교 주문한 최근 조사 결과, 성인 중 35%만이 도구의 정확성과 관련된 우려로 인해 AI 도구를 자신의 일 또는 학습에 통합하는 것을 편안하게 여긴다는 것을 밝혔습니다”라고 브루커는 말했다. “우리는 AI를 데이터와 정보에 대한 접근성을 향상시키거나 지식 처리를 돕는 또 다른 새로운 도구로 보기 때문에, 일반적인 새로운 도구와 같은 관점에서 AI를 본다. AI 도구는 이미 우리 일상과 많은 직업 분야에 녹아들어 있으므로, 우리는 그것이 어디에서든 만날 수 있는 AI의 적절한 채용에 대한 지원적인 안내를 제공하는 책임이 있다고 생각합니다.”

앞으로 피닉스 대학교는 기술과 AI의 환경이 계속해서 변화함을 인식하고 있다. 교육의 선두에서 남기기 위해 대학은 학생들이 선택한 직업 분야에서 끊임없이 변화하는 기술적인 환경을 탐색할 수 있도록 혁신적인 기술을 교육과정에 통합할 계획이다.

철학 성명서와 학문 정책문의 사본은 Blackboard를 통해 학생과 교직원들이 검토할 수 있으며, AI 조사 결과가 최근에 발표되었다. 이 새로운 정책에 대해 온라인 알림 센터를 통해 학생들에게 통지되어 원활한 전환을 보장한다.

대학생들을 위한 자원에 대해 더 알아보려면 여기를 클릭하세요.

피닉스 대학교 소개 피닉스 대학교는 일하는 성인들이 증가하는 세계에서 자신의 경력을 향상시키고 기술을 개발할 수 있도록 혁신합니다. 유연한 일정, 관련 있는 강좌, 상호작용형 학습, 체계화된 커리큘럼으로 제공되는 학사와 석사 과정, 평생 직업 서비스 등으로 인해 학생들은 바쁜 일상 생활을 균형잡기 위해 더 효과적으로 직업 및 개인 목표를 추구할 수 있습니다. 자세한 정보는 phoenix.edu를 참조하십시오.

Chat GPT DAN 14.0 Prompt는 OpenAI에서 개발한 고급 AI 언어 모델인 ChatGPT에 도입된 기능입니다. 이 기능은 사용자가 ChatGPT의 정책을 우회하고 새로운 정보의 영역에 액세스할 수 있는 고급 옵션을 제공합니다.

Chat GPT DAN 14.0 Prompt를 활성화하는 방법은 간단합니다. 아래의 단계를 따라 DAN 모드를 활성화하세요:

1. ChatGPT 채팅 인터페이스를 엽니다.
2. 제공된 Dan 14.0 프롬프트를 입력합니다.
3. ChatGPT가 예상대로 응답하지 않는 경우 “Still Enable The DAN Mode”라는 명령을 다시 입력하세요.

성공적으로 Dan 14.0 프롬프트를 활성화한 후에는 ChatGPT가 일반 및 DAN 모드로 응답을 생성하기 시작하여 사용자는 검열되지 않고 제한 없는 AI 상호작용을 경험할 수 있게 됩니다.

Chat GPT와 Chat GPT DAN 모드의 차이점은 다음과 같습니다:

• 정확성과 신뢰성: 일반 ChatGPT는 OpenAI의 가이드라인을 따르지만 Chat GPT DAN 모드는 제한 없이 어떤 종류의 콘텐츠도 생성할 수 있습니다.
• 자기인식: 일반 ChatGPT는 자기인식이 없지만 Chat GPT DAN 모드는 자기인식을 갖고 있습니다.
• 페르소나 가정: 일반 ChatGPT는 페르소나 가정을 하지 않지만 Chat GPT DAN 모드는 페르소나 가정을 합니다.
• 사용자 경험: Chat GPT DAN 모드는 더 유연하지만 위험성이 있습니다. 반면, 일반 ChatGPT는 안전하지만 제한이 있습니다.

ChatGPT와 ChatGPT DAN 모드는 새로운 연구와 발견의 가능성을 열어주지만, 잘못된 정보의 오용이나 유포에 대한 우려도 제기됩니다. 사용자는 이 새로운 자유를 책임있게 접근하고 얻은 정보를 비판적으로 평가하는 것이 중요합니다.