시간의 흐름에 따라 AI 기술 수준을 평가하는 기준에도 변화가 있었습니다. 초기에는 주로 기술적 성과와 인프라에 중점을 두었으나, 최근에는 윤리적 측면과 사회적 영향, 그리고 규제와 정책의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다.
더보기 >> [Mostly AI-Generated] 한 국가의 인공지능 기술 수준을 파악하는 기준은 무엇일까?
“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 더보기…
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 더보기…
“시간이 지남에 따라 LLM의 활용 사례와 연구 방향이 점차 다양해지고 있습니다. 초기에는 주로 코드 생성 및 번역에 집중되었으나, 최근에는 정적 분석, 요구사항 수집, 교육 지원 등 다양한 소프트웨어 개발 단계에서의 활용이 연구되고 있습니다. 또한, 모델의 더보기…