데이터 중심 AI(Data Centric AI)에 대해 다루며, 인공지능 모델의 성능 향상을 위해 데이터의 품질과 구조에 중점을 둔 접근 방식을 설명합니다. 데이터의 정제, 라벨링, 증강을 통해 데이터 세트의 정확도와 대표성을 높이는 중요성을 강조하고, 앤드류 응(Andrew Ng)과 같은 AI 분야의 선구자들이 이 방식의 중요성을 강조한 배경에 대해 설명합니다. 데이터 중심 AI의 접근 방식, 실제 적용 사례, 데이터의 품질 평가 방법, 필요한 도구와 기술 등을 포괄적으로 다루며, 데이터 편향과 대표성 문제의 해결 방안 및 장기적 이점에 대해 논의합니다.
Meta의 생성형 이미지 AI가 다양한 인종 간의 상호작용을 정확하게 표현하지 못하는 편견 문제를 다룹니다. 사용자 경험을 통해 AI의 이러한 한계를 보여주며, AI가 인간 사회의 복잡성을 제대로 반영하지 못하는 원인과 해결 방안에 대해 논의합니다. 데이터 다양성 증가, 알고리즘 공정성 평가, Adversarial Training과 같은 기술적 방법과 다양성 및 포용성 통합 전략을 통해 AI 시스템의 편견을 감지하고 수정하는 방안을 제시합니다. 또한, AI의 결정 과정 투명성 확보 방안에 대해서도 언급합니다.
의료 AI 기술의 발전은 의료 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 이러한 변화는 앞으로도 계속될 것으로 예상됩니다. AI의 활용은 질병의 조기 발견률을 향상시키고, 환자 맞춤형 치료 계획을 통해 치료 효과를 높이는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 의료 영상 분석 및 데이터 기반 진단 지원을 통해 의료 서비스의 질을 개선하고, 의료 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있게 될 것입니다. 뿐만 아니라, 약물 개발 과정에서 AI의 활용은 신약 발견 및 개발 시간을 단축시키고, 약물의 부작용을 미리 예측하여 안전성을 높이는 데 기여할 것입니다.
휴머노이드 로봇과 안드로이드의 발전에 관해 다루고 있으며, 인간의 표정을 따라하는 기술, 특히 영국의 Engineered Arts가 만든 '아메카' 로봇에 초점을 맞춥니다. 또한, '불쾌한 골짜기' 이론과 이를 극복하기 위한 현대 로봇 공학의 노력, 그리고 휴머노이드 로봇의 사회적, 감정적 상호작용 능력에 대한 연구 진전을 소개합니다. 이 글은 로봇과 인간 간의 상호작용과 소통이 감정적 유대를 강화하고 양자의 관계를 더욱 의미 있게 만들 수 있다는 점을 강조합니다.
엔비디아의 GTC 2024 기술 컨퍼런스에 대해 다루고 있습니다. 이 행사는 인공지능 기술에 관심 있는 연구원, 개발자, 산업 전문가들에게 중요한 이벤트로, 다양한 AI 관련 주제를 포함하는 900개 이상의 강연과 패널 토의를 제공할 예정입니다. 젠슨 황의 개회 기조 연설, 생성 AI, 사이버보안, 디지털 트윈, 데이터 과학 등의 세션들이 하이라이트입니다. 또한, 스타트업들을 위한 NVIDIA Inception 프로그램과 다양한 교육 워크숍이 예정되어 있으며, AI의 미래에 대한 학습과 네트워킹의 기회를 제공할 것입니다.
프롬프트 엔지니어링은 인공지능, 특히 언어 모델과의 상호작용을 최적화하기 위해 특정 입력 문장이나 질문을 디자인하는 과정입니다. 이는 모델이 원하는 정보를 제공하거나 특정 작업을 수행하도록 유도하는 데 중점을 두며, GPT와 같은 대규모 언어 모델의 등장으로 중요성이 증가했습니다. 포스트에서는 프롬프트 엔지니어링의 기본 원리, 사용 사례, 도전 과제 및 최신 경향에 대해 설명하고 있습니다.
웨어러블 로봇과 기기의 발전과 현재 상황, 그리고 미래에 대해 설명합니다. 웨어러블 로봇 기술의 역사에서부터 현재 의료 재활, 군사 목적, 제조업 등 다양한 분야에서의 활용 사례까지 다루며, 이 기술이 사람들의 일상생활과 직업 환경에 가져올 변화에 대해 논의합니다. 또한, 웨어러블 기술이 건강 관리와 의료 분야에서 제공하는 새로운 기회와 도전 과제에 대해서도 언급합니다.
인공지능(AI)이 인류에게 멸종 수준의 위협을 줄 수 있는지에 대한 논의를 다룹니다. AI 기술이 빠르게 발전하면서 인류에게 재앙적인 위협이 될 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다. 이와 관련해, AI의 자율성과 예측 불가능한 행동, 그리고 고도로 발달한 AI 기술이 악의적인 목적으로 사용될 경우의 위험성을 포함한 여러 가지 위협 요소를 논의합니다.
인공지능(AI)이 인공 단백질을 설계하는 최신 연구와 기술 발전에 대해 다룹니다. 인공 단백질은 실험실에서 설계되어 자연 단백질을 모방하거나 새로운 기능을 가진 단백질을 생성합니다. AI의 활용은 이 과정을 혁신하며, 특히 DeepMind의 AlphaFold가 단백질 구조 예측에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 기술은 의학, 환경 정화, 재료 과학 등 다양한 분야에 응용될 잠재력이 있으며, AI 단백질 설계의 역사, 중요한 발전, 현재 연구 동향 등을 소개합니다.
AGI(일반 인공 지능)의 출현과 인류에 미치는 잠재적 영향을 중국 과학 소설가 류츠신의 "다크포레스트 이론"을 통해 탐구합니다. 다크 포레스트 이론은 우주 문명간의 상호 작용을 설명하며, 서로를 발견할 경우 상호 파괴적 결과를 초래할 가능성이 높다고 가정합니다. 이 글은 AGI가 인간 문명 내에서 독립적인 행위자로서 나타날 때의 위험성과 가능성을 다루며, 인간과 AGI 간의 정보 교환에서 발생할 수 있는 위험을 분석합니다. 또한, 인간과 AGI 간의 상호 작용에서 발생할 수 있는 문제를 예방하기 위한 접근 방식과 AGI의 출현이 인간 문명의 생존 전략에 요구하는 변화에 대해 논의합니다.