과학저널 ‘Nature’는 연구 무결성, 동의, 개인 정보 보호 및 지적 재산권 보호 문제로 인해 생성 인공 지능(AI)을 사용한 시각 콘텐츠를 출판하지 않겠다고 밝혔습니다. 이 결정은 ChatGPT와 Midjourney와 같은 생성 AI 도구를 이용한 콘텐츠가 폭증하면서 논의되었습니다.

‘Nature’는 특정 AI 관련 기사를 제외하고는 생성 AI로 완전히 또는 부분적으로 만들어진 사진, 비디오 또는 일러스트를 발행하지 않을 예정입니다. 의뢰된 예술가, 영화 제작자, 일러스트레이터 및 사진 작가들에게도 생성 AI로 작업이 생성되거나 확장되지 않았음을 확인하도록 요청할 것입니다.

생성 AI를 시각 콘텐츠에서 금지하는 이유는 결국 윤리와 체계에 대한 문제입니다. 과학과 예술 출판 과정은 투명성을 포함하여 진실성 검증이 가능한 데이터 및 이미지 소스를 알아야 합니다. 그러나 기존의 생성 AI 도구들은 이러한 확인이 가능한 출처에 대한 접근을 제공하지 않습니다.

또한 원작 사용이나 인용 시 출처를 밝혀주는 것이 과학과 예술의 핵심 원칙인데, 생성 AI 도구들은 이 기대치를 충족시키지 못합니다. 더욱이 대중적인 생성 AI 응용 프로그램은 동의와 허가를 얻지 않고 있습니다.

생성 AI 시스템은 출처를 파악하지 않고 이미지에 대해 훈련되며, 지적 재산권 보호법에 의해 보호되는 작품들이 적절한 허가 없이 생성 AI 훈련에 사용됩니다. 일부 경우에는 사생활 침해도 발생할 수 있습니다.

‘Nature’는 생성 AI의 도움을 받아 제작된 텍스트를 포함하기로 결정했습니다만, 앞으로 논문의 방법론 또는 감사 섹션에서 대형 언어 모델(LLM) 도구 사용이 기록되어야 하며, 저자들로부터 모든 데이터 소스 제공을 기대할 것입니다. 그러나 LLM 도구가 연구 논문의 저자로 인정되지는 않습니다.

국가 규제 및 법적 체계는 여전히 생성 AI의 부상에 대응하는 중입니다. 이러한 상황에서 ‘Nature’는 생성 AI를 사용해 작성된 시각 콘텐츠의 포함에 단순한 ‘아니오’라고 답할 것입니다.

Nature 618, 214 (2023).

알고모를 사용하여 웹사이트 데이터를 학습한 맞춤형 챗봇을 생성하는 것은 가능합니다. 알고모는 머신러닝과 자연어처리 기술을 사용하여 고객과의 상호작용을 향상시키는 대화형 인터페이스를 개발합니다.

알고모 웹사이트에서 제공하는 데모 버전으로 시작할 수 있습니다. 데모 버전에서는 일반적인 질문에 대한 답변을 학습할 수 있습니다. 추가로, 사용자 정의 데이터를 통해 챗봇을 학습시킬 수 있으며, 이를 위해서는 알고모 API를 사용해야 합니다.

더 자세한 내용은 알고모 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다.

애플의 비전 프로 발표가 이루어지면서 XR 커뮤니티는 들썩이고 있다. 이 소식으로 인한 첫 인상은 열광적인 반응과 고객들의 공간 컴퓨팅에 대한 관심 증대, 그리고 기대감에서 비롯한 유용성의 확장, 많은 분석 및 논란 등이다.

우리 팀은 재미있는 이야기를 찾아냈다. 세계 최대 규모의 소비자 기술 회사 중 하나인 애플이 공간 컴퓨팅에 베팅하면서 다른 흥미로운 내러티브들이 나타날 것으로 예상된다:

🌊 모든 배를 끌어올리는 만큼 큰 파도 - 기존 XR 하드웨어 회사들에 대한 경쟁을 다루는 기사도 많았지만, 다른 시각으로 본다면 XR에 투자하는 또 다른 거대 기업이 등장할 것이며, 이것은 모든 배를 끌어올리는 파도가 될 것이다. HTC, Lenovo, Meta 등 여러 회사들이 최근 새로운 장치를 출시하면서 XR에 대한 관심이 이미 증가하고 있었다. 애플의 새로운 기기가 일정한 경쟁을 의미하기는 하지만, XR에 대한 관심이 높아지고 XR 플랫폼 회사와 콘텐츠 제작자들에게 더 많은 기회가 생길 것이다. 이러한 요인들은 산업 전반에 이익을 가져올 것이다. 각각의 하드웨어/플랫폼 회사는 고유한 가치 제안을 가진 접근 방식을 가지고 있으며, 기업들은 교육받으면서 자신의 사용 사례에 맞춰 선택하는 것이 현명하다.

🥽 Apple의 장치는 ‘패스스루’를 사용하여 사용자 경험을 구현한다. 이것은 고객들이 공간 컴퓨팅 체험을 순조롭게 시작할 수 있도록 하는 몇 가지 이점이 있다. Apple은 이미 헤드폰 착용을 하루 종일 할 수 있는 체류 가능한 경험으로 만든 바 있다. 해상도가 높은 패스트루 장치부터 시작하여 소비자들은 공간 컴퓨팅 체험을 일상생활에서 자연스럽게 통합할 수 있게 될 것이다. Apple은 제품 출시시 사용자 경험뿐만 아니라 행동까지도 중점적으로 고려한다. 이전에 소리가 언제 지나가야 하는지를 결정하는 대신, 이제 Apple은 시력에서 같은 행동을 가르친다.

📱+📺 Apple TV에서 연속성 카메라가 추가되면서 우리는 좀 더 자연스러운 컴퓨팅 방식으로 발전하고 있다는 것을 알 수 있다. 우리는 필요한 작업과 위치에 따라 가장 큰 가치를 제공하는 장치에서 작업을 선택할 수 있게 되었다. Apple은 다른 기업들보다 더 환경 컴퓨팅 모델을 실현할 수 있는 능력을 지녔다. Vision Pro는 iPad, Apple TV 또는 MacBook Pro와의 차별화된 가치 제안을 바탕으로 이러한 접근 방식으로 성장할 것이다.

🤝 SharePlay 기능이 성숙해진 후 애플 에코시스템 전체에서 주목받게 될 것으로 예상된다. 모든 장치 및 앱에서 친구와 함께 마치 함께 있는 것처럼 디지털 활동을 할 수 있는 능력은 흥미로운 기능이 될 것이다. 이는 우리가 현실과 디지털 세계 사이에서 시간을 나누며 하이브리드 근무 및 사회 환경에서 찾고 있는 동기화 수준을 소개할 것이다.

AI 프로젝트를 시작할 때는 모델에 대해 생각하지 않는 것이 가장 좋습니다. 모델에 대해 생각하기 시작하면 금세 기술적인 측면에 빠져들게 되고, 이는 종종 좌절과 실패로 이어질 수 있습니다. AI 프로젝트를 시작하는 가장 좋은 방법은 문제를 해결하는 데 초점을 맞추는 것입니다.

AI 프로젝트를 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.

1. 명확한 문제 진술로 시작하십시오. AI를 사용하여 해결하려는 문제는 무엇입니까? 어떤 비즈니스 목표를 달성하려고 합니까? 문제에 대한 명확한 이해가 있으면 AI가 어떻게 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는지 생각하기 시작할 수 있습니다.
2. 연구하십시오. 사용할 수 있는 다양한 AI 모델과 알고리즘이 많이 있습니다. 문제에 맞는 올바른 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 또한 데이터와 컴퓨팅 리소스의 가용성을 고려해야 합니다.
3. 프로토타입을 구축하십시오. 모델을 선택했으면 프로토타입을 구축할 때입니다. 완벽할 필요는 없습니다. 목표는 빠르게 작동하는 것을 얻는 것이므로 테스트하고 반복할 수 있습니다.
4. 사용자로부터 피드백을 받으십시오. 프로토타입이 있으면 사용자로부터 피드백을 받는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 모델이나 사용자 인터페이스에 대한 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. 피드백을 사용하여 모델의 성능을 개선할 수도 있습니다.
5. 반복하고 개선하십시오. 최고의 AI 프로젝트는 반복적입니다. 즉, 지속적으로 테스트, 학습 및 모델을 개선해야 합니다. 실험하고 새로운 것을 시도하는 것을 두려워하지 마십시오. 반복할수록 모델이 좋아질 것입니다.

이러한 팁을 따르면 모델에 대해 생각하지 않고 AI 프로젝트를 시작할 수 있습니다. 이렇게 하면 문제를 해결하는 데 집중하고 더 성공적인 프로젝트를 만들 수 있습니다.

여기에 몇 가지 추가 팁이 있습니다.

• 클라우드 기반 AI 플랫폼을 사용하십시오. 이렇게 하면 모델을 구축하고 훈련하는 데 필요한 데이터와 컴퓨팅 리소스에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
• 사전 훈련된 모델을 사용하십시오. 이렇게 하면 많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 그러나 귀하의 문제에 적합한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.
• 머신 러닝 라이브러리를 사용하십시오. 이렇게 하면 모델을 구축하고 훈련하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
• 온라인 커뮤니티에 가입하십시오. 이것은 다른 AI 개발자로부터 도움과 조언을 얻는 좋은 방법입니다.

약간의 계획과 노력으로 성공적인 AI 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

OpenAI가 지난해 11월 첫 번째 무료 버전인 ChatGPT를 출시한 이후 72시간 내에 의사들이 인공 지능 기반의 챗봇을 사용하기 시작했다. 의사들이 건강 보험 회사에 항소서를 작성하거나 환자 정보 요약과 같은 일상적인 업무를 수행하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있다는 전망과 함께 ChatGPT 및 기타 AI 기반 대형 언어 모델로 인해 의학 분야에서 부정확하거나 조작된 진단 및 의료 정보를 찾는 유혹도 제기되었다. 그러나 많은 의사들이 ChatGPT를 활용하여 환자와 보다 동정적인 대화를 나눌 수 있다는 점에서 예상치 못한 사용 방식을 발견할 수 있었다. 85%의 환자가 친절한 의사가 대기 시간이나 비용보다 중요하다고 말한 것과 같이, 도움이 필요한 경우 챗봇은 악화 상황을 더 안좋게 만들 수 있는 잠재적인 위험이 있지만, 많은 사람들이 청취할 수 있는 구체적인 진료 추천등을 더 명확하게 설명해줄 수 있어 활용도가 높은 모습을 보이고 있다.