- OpenAI는 획기적인 GPT-3에 이은 새로운 언어 모델인 GPT-4를 발표했으며, 이는 ChatGPT를 개발하는 데 적용되었습니다.
- GPT-4는 인간과 기계의 지능과 지식을 측정하기 위해 고안된 테스트에서 더 높은 점수를 받았으며, 오류가 적고 텍스트뿐만 아니라 이미지에도 반응할 수 있습니다.
- 요약하고, 편집을 제안하고, 소크라테스 가정교사 역할을 하고, 사진의 내용에 대해 토론할 수 있습니다.
- 고급 기능에도 불구하고 GPT-4는 여전히 잘못된 정보, 문제가 있는 편견, '적대적인' 프롬프트가 주어졌을 때 혼란스러운 페르소나 등 ChatGPT와 동일한 문제를 겪고 있습니다.
- OpenAI는 GPT-4가 ChatGPT보다 더 신뢰할 수 있고 사실에 입각한 응답을 제공한다고 주장하지만, 여전히 신뢰성에 대한 우려는 존재합니다.
- GPT-4의 등장은 유사한 AI 기술을 구축하거나 사용하는 새로운 스타트업에 대한 관심을 불러일으켰고, 구글은 자체 텍스트 생성 모델과 챗봇을 따라잡기 위해 분주히 움직이고 있습니다.
- ChatGPT와 유사한 AI 프로그램의 기능은 AI가 일부 사무 업무를 자동화하거나 혁신할 수 있는 방법에 대한 논쟁을 불러일으켰지만, 여전히 인간이 할 수 없다고 당연시하는 수많은 일들이 존재합니다.

- 최근 스테이블 디퓨전, Dall-E2, ChatGPT의 출시로 제너레이티브 AI가 대중의 주목을 받고 있습니다.
- 제너레이티브 모델은 학습 데이터를 기반으로 새로운 데이터 포인트를 생성하도록 설계된 반면, 예측 모델은 정보를 추론하여 의사 결정을 내립니다.
- 제너레이티브 AI는 화려하고 창의적이지만 자율 주행 자동차, 로봇 도우미, 개인화된 의료 서비스 및 기타 혁신과 같은 현실 세계의 과제를 해결하는 데 있어 예측 AI를 대체할 수는 없습니다.
- 제너레이티브 모델은 여전히 사람의 감독이 필요하지만, 현재 대부분의 예측 AI 사용 사례는 높은 정확도와 최소한의 감독으로 사람의 프로세스를 자동화하여 사람의 시간을 절약합니다.
- 많은 예측 AI 모델은 사람들의 삶에 영향을 미칠 수 있는 위험을 수반하므로 출시 전에 고성능 벤치마크를 달성해야 합니다.
- 제너레이티브 AI는 성능 면에서 비약적인 발전을 이루었지만, 대부분의 예측 모델은 사용 사례에서 요구하기 때문에 더 높은 수준의 정확도가 필요합니다.
- 예측 AI는 방대한 데이터와 문서 처리를 자동화하고, 긴급한 대규모 문제를 해결하며, 일상을 변화시킬 수 있기 때문에 중기적으로 비즈니스와 사회에 가장 중요한 가치를 제공할 것으로 보입니다.
- 제너레이티브 AI는 새로운 데이터를 생성하는 데 흥미를 불러일으켰지만, 실제 애플리케이션에 사용되려면 예측 모델과 유사한 성능 요건을 갖춰야 합니다.
- AI의 미래는 하나의 시스템이 높은 수준의 정확도로 두 가지 기능을 모두 수행하는 예측 AI와 제너레이티브 AI의 통합에 있습니다.
- AI 혁명을 가속화하려면 예측 AI 시스템을 완성하고 개념 증명과 프로덕션 간의 격차를 줄이는 데 리소스를 투입해야 합니다.

- LinkedIn은 LinkedIn 프로필 및 직무 설명에 AI 기반 작성 프롬프트를 도입합니다.
- AI 프롬프트는 고급 GPT 모델을 기반으로 구축되었으며, 개인화된 프로필에는 GPT-4를, 직무 설명에는 GPT-3.5를 사용합니다.
- 작성 프롬프트는 프로필 작성에 어려움을 겪는 사람들을 돕고 채용 담당자가 직무 설명을 작성하는 시간을 절약하는 데 목적이 있습니다.
- AI는 프로필에서 강조해야 할 가장 중요한 기술과 경험을 제안하고 채용 담당자가 제공한 기본 정보를 기반으로 직무 기술서를 생성합니다.
- 이 프롬프트는 처음에는 유료 프리미엄 사용자에게 제공되며, 사용자의 고유한 목소리와 스타일을 유지하면서 작성 프로세스를 간소화하도록 설계되었습니다.
- LinkedIn은 또한 LinkedIn 학습에 제너레이티브 AI에 초점을 맞춘 20개의 새로운 과정을 추가합니다.
- AI 프롬프트는 시간을 절약하는 것을 목표로 하지만, 사람이나 직무의 본질에서 멀어져 채용 담당자와 다른 사람들이 프로필을 확인하는 데 더 많은 시간을 낭비할 수 있다는 우려가 있습니다.
- LinkedIn은 향후 제너레이티브 AI를 활용하여 회원과 고객에게 가치를 제공할 수 있는 새로운 방법을 모색할 계획입니다.

- 제너레이티브 AI 애플리케이션은 새롭고 사실적인 애니메이션, 텍스트 및 시각 자료를 빠르고 쉽게 만들 수 있습니다.
- 가트너에 따르면 제너레이티브 AI는 2025년까지 모든 생성 데이터의 10%를 생산할 것으로 예상됩니다.
- 2023년 상위 10대 제너레이티브 AI 애플리케이션은 다음과 같습니다:
- 이미지 생성
- 시맨틱 이미지-사진 번역
- 이미지 해상도 증가
- 3D 형상 생성
- 텍스트 음성 생성기
- 음성 변환
- 텍스트 생성
- 코드 생성
- 음악 생성
- 이미지 대 이미지 변환
- 이러한 애플리케이션은 감시, 의료, 마케팅, 광고, 교육, 게임, 커뮤니케이션, 팟캐스트 등 다양한 산업 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.
- 제너레이티브 AI는 그래픽 디자인, 음악 제작, 보이스오버와 같은 상업적 목적으로도 사용할 수 있습니다.
- 또한 제너레이티브 AI는 진단 과정을 돕고 시각 장애인을 위한 교육 자료를 제공할 수 있습니다.
- 하지만 음악 생성 애플리케이션에서는 저작권 침해가 문제가 될 수 있습니다.
- 제너레이티브 AI는 비전문가와 전문가 모두에게 소프트웨어 개발에 도움이 될 수 있습니다.
- 이 글은 제공된 정보는 전적으로 작성자/광고주의 의견이며 투자 조언이 아니라는 면책 조항으로 마무리됩니다.

- 애플은 Siri를 잠재적으로 개선할 수 있는 제너레이티브 AI 개념을 테스트하고 있습니다.
- 애플은 연례 AI 서밋에서 매주 언어 생성 개념을 실험하고 있습니다.
- ChatGPT와 같은 챗봇의 등장으로 Siri와 같은 가상 비서의 한계가 부각되면서 의미 있는 개선을 가로막는 여러 장애물에 직면해 있습니다.
- 전 애플 엔지니어인 존 버키는 가상 비서가 새로운 기능을 추가하기 어렵게 만드는 투박한 코드를 기반으로 만들어졌다고 설명했습니다.
- 즉, 데이터 세트에 새로운 문구를 추가하는 것과 같은 간단한 업데이트를 하려면 전체 Siri 데이터베이스를 다시 구축해야 하며, 이 작업에는 최대 6주가 소요될 수 있습니다.
- 새로운 검색 도구와 같은 더 복잡한 기능을 추가하려면 최대 1년이 걸릴 수 있습니다.
- 애플과 다른 주요 기술 기업들은 기술에 대한 접근 방식을 재평가하여 Microsoft가 AI 분야에서 선두를 유지하지 못하도록 노력하고 있는 것으로 알려졌습니다.

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