“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 법적, 윤리적 기준이 충분히 마련되지 않은 상태에서의 사용은 위험할 수 있습니다.
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AI 디지털 교과서의 도입이 기업의 상업적 이익을 위한 수단으로 사용될 수 있다는 우려가 제기되었습니다. AI를 활용한 교육의 방향성에 대해서는 동의할 수도 있지만, 절차적 합리성과 동의가 필요하다는 점을 강조하고 있습니다. 이는 AI 디지털 교과서가 교육적 가치보다는 상업적 이익을 우선시할 수 있다는 문제를 지적합니다.”
더보기 >> AI 디지털 교과서는 어떤 문제를 지니고 있는가?
“Attention is All You Need” 논문은 2017년 Google Brain 팀에서 발표한 획기적인 연구로, 자연어 처리 분야에 혁명을 일으킨 Transformer 모델을 소개한 논문입니다. 이 논문은 BERT, GPT 등 현대 자연어 처리 모델의 기반이 되는 아키텍처를 제시했다는 더보기…
각 시기에 독특하게 나타난 키워드들은 다음과 같습니다. 더보기 >> IoT(Internet of Things) 환경에서 NLP(Natural Language Processing)나 LLM(Large Language Model)은 어떻게 활용될까?
Image source : https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/hopfield/facts/ “John Joseph Hopfield(이하 Hopfield)의 연구는 1980년대부터 2020년대까지 생물학적 시스템과 신경망의 계산 모델(Computational Model)에 초점을 맞추고 있습니다. 초기에는 생물학적 뉴런의 비동기 병렬 처리와 컴퓨터 시스템의 content-addressable memory를 설명했습니다. 1980년대 중반에는 비선형 아날로그 뉴런을 더보기…
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