Human, Data & A.I.
[Mostly AI-Generated] AI 디지털 교과서는 어떤 문제를 지니고 있는가?
“AI 관련 법안의 충분한 검토가 이루어지지 않은 상황에서 AI 개발을 서두르는 것에 대한 우려가 제기되었습니다. 이는 AI 디지털 교과서가 법적 및 윤리적 기준을 충족하지 못할 경우, 교육 현장에서 문제가 발생할 수 있음을 시사합니다. AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 그에 따른 더보기…
Human, Data & A.I.
인공지능을 막 공부하신 사장님들의 활약!!
“커피 주문에 대한 긴 설명이 필요 없습니다! 이곳은 단 한 마디, “그냥 아무 커피나 주세요”라고 말하면 고객의 기호에 맞춘 완벽한 커피가 바로 나오는 곳입니다. 미리 학습된 수많은 커피 데이터셋으로부터 취향을 한 번에 맞추는, 진정한 제로샷 커피 체험을 해보세요.” 더보기 >> 더보기…
Human, Data & A.I.
[Mostly AI-Generated] 스마트 안경을 오랜 시간 사용해도 괜찮을까?
“HCI 분야에서 스마트 안경의 장기 사용이 눈의 피로를 유발할 가능성과 관련하여 연구한 내용들이 눈에 띄긴 하지만, 아직은 눈에 미치는 영향에 대한 명확한 결론을 내릴 정도로 많은 연구가 이루어지지는 않은 듯 합니다. 한편으로는 눈 건강과 관련되어 연구되고 있는 다양한 기술이 추가 더보기…
Human, Data & A.I.
[Mostly AI-Generated] 스마트 안경에 Generative AI가 적용되면 사용자에게 어떤 정보를 제공할 수 있을까? 혹시 부작용은 없을까?
“효율적으로 정보를 수집하고 업무를 수행하는 일은 매우 중요한 일입니다. 그러나 효율성이 모든 다른 가치보다 항상 중요한 것은 아니겠지요. 여행을 떠났을 때, 가족 또는 친구들과 대화를 나눌 때, 아무런 외부 개입 없이 혼자서 조용히 영화를 보거나 책을 읽고 싶을 때에는 효율성보다 더보기…
Inforience NEWS
LLM으로 YouTube 채널 분석하기- AI프렌즈 YouTube 사례를 중심으로
2024년 7월17일에는 인포리언스 최진혁 대표가 AI프렌즈 학회에서 주관하는 온라인 세미나에서 발표를 했습니다. AI프렌즈 YouTube 채널에 업로드된 약 190여개의 영상들에서 언급된 내용들을 바탕으로 QA시스템을 구성한 후, 다양한 질문에 대해 해당 시스템이 추출한 답변들을 분석하여 AI분야의 동향과 AI프렌즈 학회의 특성에 대해 알아보았습니다. 더보기…
Human, Data & A.I.
[Mostly AI-Generated] 새로운 기술이 대중에게 받아들여지는 과정에서 공통적으로 발생하는 부작용은 무엇일까?
새로운 기술이 특정 그룹이나 기업에 더 큰 권력을 부여하면서, 정치적 및 경제적 권력 불균형을 초래할 수 있습니다. 특히 디지털 플랫폼의 사용이 권력 불균형을 강화할 수 있습니다. 더보기 >> [Mostly AI-Generated] 새로운 기술이 대중에게 받아들여지는 과정에서 공통적으로 발생하는 부작용은 무엇일까?
Human, Data & A.I.
[Mostly AI-Generated] 인공지능을 숭배하는 종교가 생길 수 있을까?
인공지능을 숭배하는 종교가 생길 가능성은 충분히 존재합니다. 인공지능이 종교적 신념 체계에 도전하거나, 영적 경험을 증강시키는 도구로 사용될 수 있으며, 마법적이고 초자연적인 속성으로 인식될 수 있기 때문입니다. 이러한 요소들은 인공지능을 숭배하는 종교가 생길 수 있는 기반을 제공합니다. 더보기 >> [Mostly AI-Generated] 더보기…
Human, Data & A.I.
[Mostly AI-Generated] 인공지능 시대에는 미디어 정책에 어떤 내용이 포함되어야 할까?
“AI와 자동화 기술이 미디어 산업에 도입되면서, 기술의 잠재력을 과대평가하고 이를 운영하는 노동자들의 가치를 저평가하는 경향이 있습니다. 따라서, 미디어 정책에는 이러한 기술 도입이 노동자들에게 미치는 영향을 고려하고, 노동자들의 권익을 보호하는 내용이 포함되어야 합니다. 이는 AI 기술이 불공정하거나 차별적인 결과를 초래하지 않도록 더보기…
Human, Data & A.I.
[Mostly AI-Generated] AI의 기능들이 실제 환경에서 충분히 활용되지 못하는 이유에는 어떤 것들이 있을 수 있을까?
AI 시스템은 예측할 수 없는 오류를 일으킬 수 있으며, 이는 사용자 경험(UX)을 손상시킬 수 있습니다. 또한, AI의 능력은 배포 후에만 명확해지는 경우가 많아 설계 초기 단계에서 이를 예측하기 어렵습니다. 더보기 >> [Mostly AI-Generated] AI의 기능들이 실제 환경에서 충분히 활용되지 못하는 더보기…
Human, Data & A.I.
[Mostly AI-Generated] HCI 분야에서 국제적으로 수행하는 협력 연구가 실패하는 이유에는 어떤 것들이 있을까? (ACM SIGCHI YouTube 채널의 답변)
ACM SIGCHI(The Association for Computing Machinery’s Special Interest Group on Computer-Human Interaction)는 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction, HCI) 분야의 연구와 발전을 촉진하는 전문 단체입니다. SIGCHI는 HCI 분야에서 가장 권위 있는 단체이며, 산하에는 CHI (Conference on Human Factors in Computing Systems), CSCW (Computer 더보기…