κ°ν νμ΅μ΄ κ°ννλ κ²κ³Ό LLMμ΄ μλ κ² λ³΄μ΄μ§ μμΌλ©΄ λΆλ₯λμ§ μλλ€. κ·Έκ²μ λν λλΌμ΄ μμ κΈ°λ νλ€.
μλ΄, <μλ
λ λ°λ‘ μλλ€> (μ μμ±
25%) |
|
|
λͺ©μ°¨
- λ λμ AIλ₯Ό μν μμ
- κ°ννμ΅μ΄ κ°ννλ μμ¬
π λͺ¨λ μ½λ λ° 9λΆ 29μ΄!
π¦ AI μ€λ¦¬ λ ν°κ° κ·Έλμ λ€λ€ μ¨ μ΄μλ€ λͺ¨μ 보기
|
|
|
λ λμ AIλ₯Ό μν μμ
by. πμ£ μ
|
|
|
μ΄λ€ κ³κΈ°λ‘ <AI μ€λ¦¬ λ ν°>λ₯Ό ꡬλ
νκ² λμ
¨λμ? μλ AIμ κ΄λ ¨λ λΆμΌμ μ’
μ¬νκ³ κ³μ
¨μ μλ μμ§λ§, λ§μ κ²½μ°λ 2022λ
11μ μΆμλ μ±GPT μ΄νλ‘ λ³Έκ²©μ μΈ κ΄μ¬μ κ°μ§κ² λμμ§ μμμκΉ ν©λλ€.
μ μμλ€μνΌ μ±GPTμ κ°μ μ±λ΄λ€μ βLLM(κ±°λ μΈμ΄ λͺ¨λΈ)βμ κΈ°λ°μΌλ‘ μλνλλ°μ. μ΄ν ν΄λ‘λ(Claude), μ λ―Έλμ΄(Gemini)λ± LLM μ±λ΄λ€μ΄ μμμ Έ λμ€λ©΄μ μμ¦ λ―Έλμ΄μμ μΈκΈλλ βAIβλ μ¬μ€μ βLLMβκ³Ό λμμ΄μ²λΌ μ¬μ©λκ³ μμ΅λλ€.
LLMμ΄ νμ¬ AI μ°μ
μ μ΄λμ΄κ°λ ν¨λ¬λ€μμΈ κ±΄ λΆλͺ
ν μ¬μ€μ
λλ€. νμ§λ§ LLMμ μΈκ° λμ μλ λ°©μμ λͺ¨λ°©ν μ κ²½λ§(Neural network)μ λ°νμΌλ‘ νκ³ , μ΄ μ κ²½λ§ κΈ°μ μ΄ μΈκ³΅μ§λ₯μ΄λΌλ λͺ©νμ μ΄λ₯΄κΈ° μν μ¬λ¬ λ°©λ²λ‘ μ€ νλλ μ¬μ€μ μ§κ³ λμ΄κ° νμκ° μμ΅λλ€. LLMμ(=νμκ°λ
) AIμ§λ§(=μμκ°λ
) κ·Έ λ°λλ λΆμμ ν μ€λͺ
μ΄λΌλ κ²μ΄μ£ . μ€λ λ ν°μμλ μ΄κ² μ μ€λ¦¬ μ΄μ κ΄μ μμλ ν₯λ―Έλ‘μ΄ μ§μ μΈμ§ μ§§κ² λ€λ€λ³΄λλ‘ ν κ²μ.
λ΄λ‘..μ¬λ³Όλ¦..?
AIμ LLMμ λμμ΄μ²λΌ μ¬μ©νλ κ²½ν₯μ μΌλ§ μ λ°νλ μ€ν ν¬λ HAIμ μ°κ° 리ν¬νΈμμλ λ³Ό μ μμλλ°μ. κ·Έ μμ€μ ν₯λ―Έλ‘μ΄ λ¨λ½μ΄ νλ λ±μ₯ν©λλ€. (185νμ΄μ§). λ°λ‘ λ΄λ‘ μ¬λ³Όλ¦ AI (Neuro-symbolic AI, μ΄ν βλ΄λ‘ μ¬λ³Όλ¦β)λΌλ κ°λ
μΈλ°μ. μ κ·Έλλ 볡μ‘νλ° μ΄κ±΄ λ λλ? νμ€ κ² κ°μ AI μμ¬μ λ§₯λ½ μμμ κ°λ¨ν μ λ¦¬ν΄ λ³΄κ² μ΅λλ€.
- AI μ°κ΅¬κ° νλμ νλ¬ΈμΌλ‘μ μ 립λ κ²μ 1956λ
. μ΄ λΉμ μ£Όλ₯ ν¨λ¬λ€μμ κΈ°νΈμ£Όμ(symbolism)λ‘μ, μΈκ³μ μ§μμ κΈ°νΈλ‘ λ°κΏ μ»΄ν¨ν°μ κ³μ°νλ κ·μΉ κΈ°λ°μ λ°©λ²λ‘ μ΄λΌ ν μ μμ.
- λ°λ©΄ νμ¬ μ κ²½λ§ κΈ°μ μ κΈ°μμ΄ λ 건 1957λ
νλν¬ λ‘μ λΈλ«(Frank Rosenblatt)μ΄ λ°νν νΌμ
νΈλ‘ (Perceptron) λ
Όλ¬Έ. μ΄ λλΆν° μ΄ κ³μ΄μ μ°κ΅¬μλ μ°κ²°μ£Όμ(connectionism)λΌλ μ΄λ¦μ΄ λΆμμ.
- μ΄ν AI μ°κ΅¬κ° λͺ μ°¨λ‘ νΈν©κΈ°μ λΆμΉ¨μ κ²ͺλ μ€λ κΈ°κ° λμ μ£Όλ₯μ μμΉλ₯Ό μ°¨μ§ν΄ μ¨ κ±΄ κΈ°νΈμ£Όμ. κ·Έλ¬λ λ¨μ΄μ§λ ν¨μ¨μ±κ³Ό μμ΅ν λ¬Έμ λ±μ 극볡νμ§ λͺ»νλ©° 1990λ
λ λ€μ΄ μ°μ
μ μ²΄κ° μΉ¨μ²΄κΈ°μ λΉ μ§.
- 2010λ
μ μ΄λ₯΄λ¬ λ°μ΄ν°μ
κ³Ό λ°λ체 μ±λ₯μ λΉμ½μ λ°μ κ³Ό ν¨κ» λμΈκ° μ νλ¨. 2012λ
, AIμ μ΄λ―Έμ§ λΆλ₯ μ νλλ₯Ό νκ°νλ μ΄λ―Έμ§λ· (ImageNet)λνμμ μ ν리 ννΌ μ°κ΅¬νμ μκ³ λ¦¬μ¦μΈ βμλ μ€λ·βμ΄ νκΈ°μ μΈ μ±κ³Όλ₯Ό μ¦λͺ
. μ΄λλΆν° μ κ²½λ§μ λ°νμΌλ‘ νλ λ₯λ¬λμ μΉμΉμ₯κ΅¬ν΄ μ§κΈμ μ£Όλ₯ ν¨λ¬λ€μμ΄ λκΈ°μ μ΄λ¦.
- λ΄λ‘ μ¬λ³Όλ¦μ μ΄λ¦μ²λΌ μ κ²½λ§(neuro)κ³Ό κΈ°νΈμ£Όμ(symbolic)λ₯Ό νΌν©ν νν. νμ¬ AI κΈ°μ μ λ¬Έμ μ λν λμμΌλ‘ μ‘°κΈμ© μΈκΈλλ©° λ€μν μ°κ΅¬κ° μ§ν μ€.
(*AI μμ¬μ λν΄ λ μ½κ³ μΆμΌμλ€λ©΄ 첫 μ±
μΌλ‘ μΌμ΄λ λ§€μΈ μ <AI λ©μ΄μ»€μ€>λ₯Ό μΆμ²λ립λλ€.) |
|
|
μ κ²½λ§, κΈ°νΈμ£Όμμ λν μ€λͺ
κ³Ό ν¨κ» λ―Έλ AI μνκ³μ λν ν₯λ―Έλ‘μ΄ μμΈ‘μ λ€λ €μ£Όλ μΉ΄ν¨λ¦° μ컀 κ΅μ (μμ: The Royal Institution μ νλΈ μ±λ)
λ°©λν λ°μ΄ν°λ₯Ό ν΅ν΄ μκ° νμ΅νλ λ₯ λ¬λ κΈ°μ μ μ€μΌμΌκ³Ό μ±λ₯μ μΈ‘λ©΄μμλ μλ±νμ§λ§, βλΈλλ°μ€βλ‘ λνλλ μ€λͺ
λΆκ°λ₯μ±μ μ·¨μ½μ μ κ°μ§κ³ μμ΅λλ€. μ΄λ‘ μμΌλ‘λ λ λ§μ λ°μ΄ν°λ₯Ό νλ³΄ν΄ κ²°κ³Όλ¬Όμ μ νλλ₯Ό μ¬λ¦΄ μ μμ§λ§ ν¬μ
ν μ μλ λ°μ΄ν°λ μ ννλ©°, κ·Έμ λ°λ₯΄λ νκ²½ λ¬Έμ λ κ³μ μ§μ λκ³ μμ£ .
λ°λ©΄ μΈκ°μ΄ μ
λ ₯ν΄ λ μ§μμ λ°νμΌλ‘ μΈκ³λ₯Ό μ¬ννλ κΈ°νΈμ£Όμ κ³μ΄ AIμ λνμ μ₯μ μ λͺ
μμ μΈ λ²μΉκ³Ό κ·μΉμ μκ³ λ¦¬μ¦μ λ°μνκΈ°κ° ν¨μ¬ μ©μ΄νλ€λ κ²μ
λλ€. κ°λ Ή μ°λ¦¬μκ² μ΅μν AI μ€λ¦¬ λ¬Έμ (ν 루μλ€μ΄μ
, νΈν₯, μμ λΆμ‘± λ±)κ° λ°μνμ λ κ·Έ μμΈμ μ νν νΉμ ν΄ λΌ μ μμ΅λλ€. AIμκ² μΈκ°μ μμκ³Ό λλκ΄ λ±μ μ£Όμ
νλ μ°κ΅¬μμ μ΄ κΈ°μ μ΄ μμ£Ό μΈκΈλλ μ΄μ μ£ . (TED κ°μλ‘ νμ κ° λ μ΅μμ§ κ΅μμ μ°κ΅¬κ° μ’μ μμμ
λλ€.) λ΄λ‘ μ¬λ³Όλ¦μ μ€λ«λμ κ²½μν΄μ¨ λ ν¨λ¬λ€μμ μ₯μ μ μ·¨ν΄ μ±λ₯κ³Ό μ€λͺ
κ°λ₯μ±, λ λ§λ¦¬ ν λΌλ₯Ό λͺ¨λ μ‘κΈ° μν μλλΌκ³ ν μ μμ΅λλ€.
|
|
|
μ κ²½λ§κ³Ό κΈ°νΈμ£Όμ AIμ μ₯λ¨μ λΉκ΅. (μΆμ²: The Royal Institution μ νλΈ μ±λ) |
|
|
βλ λμβ AI?
νμ¬ AI κ·Έ μ체μ²λΌ μ¬κ²¨μ§λ λ₯λ¬λ λν κΈ°λκΈ΄ AI ν₯λ§μ±μ μμ¬μ μΌλΆλΌλ μ¬μ€μ ν₯ν 5λ
, 10λ
μ΄νμ μ λ§μ λμ± ν₯λ―Έλ‘κ² λ§λλλ€. κ·Έλ¦¬κ³ λ΄λ‘ μ¬λ³Όλ¦μ΄λΌλ κ°λ₯μ±μ μμΌλ‘ μ΄λ€ κΈ°μ μ£Όμ ν¬μν΄μΌ ν μ§(?)μ λν μλͺ©λΏλ§ μλλΌ AI μ€λ¦¬μ μμ λ€μ λν΄μλ μμ¬νλ λ°κ° μμ΅λλ€.
κ°λ Ή λ ν¬λͺ
νκ³ μ€λͺ
κ°λ₯ν AIμ νμμ±μ λν΄ μ ν¬ λ ν°μμλ μ¬λ¬ μ°¨λ‘ λ€λ£¬ λ° μλλ°μ. μ€μΌμΌμ LLMκ³Ό ν¬λͺ
ν μ¬λ³Όλ¦, νΉμ κ·Έ νΌν©μ²΄μ λ€μν λͺ¨λΈλ€μ΄ μλ‘λ₯Ό 보μ, 곡쑴νλ νμ΄λΈλ¦¬λ ννμ AI μνκ³κ° μ€νλλ€λ©΄ μ΄λ¨κΉμ? μ ν¬ λ ν°μμ λ€λ€ μ¨ μκΈν μ΄μλ€λ AI κΈ°μ μ체μ λμ λΌκΈ° 보λ€λ LLMμ΄λΌλ ν ν¨λ¬λ€μμ΄ κ°μ‘λ νκ³μ μΌλ‘ κΈ°μ΅λ λ μ΄ μ¬μ§λ λͺ¨λ¦
λλ€. κ·Έλμ λΈλλ°μ€μ νκ³, νΉμ AIκ° νκ²½μ λΌμΉλ μν₯μ΄ κΈ°μ λ°μ μΌλ‘ μΈν βλΆκ°νΌν¨βμ΄λΌ λκ΅°κ° λ§ν λ, λ΄λ‘ μ¬λ³Όλ¦μ (μμ§ λμ€νκΉμ§λ κ±°λ¦¬κ° μμμλ λΆκ΅¬) βλ λμ AIβμ λν μ°λ¦¬μ μμλ ₯μ νμ₯ν΄ μ€λ€λ μ μμ μλ―Έλ₯Ό κ°μ§ μ μμ§ μμκΉμ?
|
|
|
κ°ννμ΅μ΄ κ°ννλ μμ¬
by. π₯¨μ±μ |
|
|
μ§λμ£Ό, 무μΈκ°λ₯Ό μμΈν μ΄ν΄ λ³Έλ€λ λ»μ μμ΄ λ¨μ΄ βdelveβκ° νμ κ° λμμ΅λλ€. μ΄ λ¨μ΄λ μ±GPTλ₯Ό μμ£Ό μ¬μ©νλ μ¬λλ€ μ¬μ΄μμ μ±GPTμ μμ£Ό λ±μ₯νλ€κ³ μ΄λ―Έ λ리 μλ €μ§ λ¨μ΄ μ€ νλμμ΅λλ€. Y Combinatorμ 곡λ 창립μμΈ ν΄ κ·Έλ μ΄μμ μ΄λ₯Ό X (ꡬ νΈμν°) μ βλκ΅°κ°κ° λμκ² μλ‘μ΄ νλ‘μ νΈλ₯Ό μ μνλ μ½λλ©μΌμ 보λλ€. κ·Έλ°λ° κ±°κΈ°μ λ¨μ΄ βdelveβκ° μ°μλ€λ μ¬μ€μ μμμ±λ€βλ©°, ν΄λΉ λ¨μ΄κ° μ±GPT λ±μ₯ μ΄ν μ¬μ© λΉλκ° ν¬κ² μ¦κ°νλ€λ κ·Έλνλ₯Ό 첨λΆνμμ΅λλ€.
|
|
|
λ
Όλ¬Έ μ λͺ©κ³Ό μ΄λ‘μ λ¨μ΄ 'delve'μ λΉλμ μ¦κ°μΈλ₯Ό 보μ¬μ£Όλ νΈμ (μΆμ²: ν΄ κ·Έλ μ΄μ κ³μ )
|
|
|
ν΄λΉ μ¬κ±΄μ λ€λ£¬ κ°λμΈμ§ κΈ°μ¬μμλ βdelveβλΌλ λ¨μ΄κ° μν리카μ μΉ, νΉν λμ΄μ§λ¦¬μμμ μμ£Ό μ¬μ©λλ λ¨μ΄λΌλ μ μ μ§μ ν©λλ€. μν리카λ μ±GPTλ₯Ό λΉλ‘―ν λ§μ μΈμ΄ λͺ¨λΈμ νμ΅ λ°μ΄ν°λ₯Ό μΈμ£Όλ‘ μμ°νκ³ μλ κ³³μ΄κΈ°λ ν©λλ€. μ§λ λ ν°μμ μΌλμ λ
Έλμλ€μ΄ νμκ°μ 2λΆμ΄ μ± λμ§ μλ μκΈμ λ°μΌλ©° μ±GPTλ₯Ό νμ΅μν¨ μΌλ λ
Έλμλ€μ λν TIMEμ§μ μ¬μΈ΅ μ·¨μ¬λ₯Ό 곡μ λ리기λ νμ΅λλ€. κ·Έλ¦¬κ³ μ±GPTμ λ΅λ³μ μ±GPTμ νμ΅ λ°μ΄ν°λ₯Ό μμ±νλ μν리카 νμλ€μ μΈμ΄μ΅κ΄μ λ°μλμλ€λ κ²μ, κΈ°μ‘΄μ μΈμ΄λͺ¨λΈμ λ¬Έμ λ‘ μ κΈ°λλ νΈν₯μ λ¬Έμ λ₯Ό λμ΄μ μ¬νκ²½μ μ , μμ¬μ λ¬Έμ μ μ μμ¬ν©λλ€.
RLHF
μΈκ° νΌλλ°±μ ν΅ν κ°ννμ΅(Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF)μ κ±°λμΈμ΄λͺ¨λΈ (LLM)μ νκ³λ₯Ό 극볡νκΈ° μν λ°©λ²λ‘ μ€ νλλ‘ κ°κ΄λ°κ³ μμ΅λλ€. μ±GPTλ₯Ό λΉλ‘―ν LLMμ νμ΅ μν€λ λ°©λ²λ‘ μ€ νλμΈ RLHFλ μΈκ°μ νΌλλ°±μ λͺ
μμ μΌλ‘ νμ΅μ ν¬ν¨μν΄μΌλ‘μ, νμ΅ λ°μ΄ν°λ§μ κΈ°λ°μΌλ‘ κ°μ₯ νλ₯ μ΄ λμ μΆλ ₯μ μμ±νλ κ²κ³Ό λλΆμ΄ μΈκ°μ΄ 보기μ λ λμ μΆλ ₯μ μμ±νλλ‘ λμ΅λλ€.
|
|
|
μ νΈ λ°μ΄ν°λ₯Ό μ¬μ©νμ¬ λ¦¬μλ(μ νΈ) λͺ¨λΈμ νμ΅νλ RLHF μκ³ λ¦¬μ¦ (μΆμ²: νκΉ
νμ΄μ€ λΈλ‘κ·Έ βRLHFβ ) |
|
|
μΈκ°μ λͺ
μμ μΈ μ νΈλλ μΌλͺ
μ νΈλ°μ΄ν°λ₯Ό μμ±νμ¬ νμ΅μ μΆκ°νλ μμΌλ‘ λ°μλ©λλ€. μ νΈ λ°μ΄ν°λ λκ° μλ‘ λ€λ₯Έ LLMμ΄ μμ±ν λ΅λ³λ€κ³Ό, μ΄λ€ μ€ μ±μ μ (annotator)κ° λ λμ λ΅λ³μΌλ‘ νλ¨ν μ νΈλλ‘ κ΅¬μ±λμ΄ μμ΅λλ€. λ λμ λ΅λ³μ΄λΌλ κ²μ λ°©μμ λ°λΌ μ νλλ μμ°μ€λ¬μ λ± λ€μν κΈ°μ€μΌλ‘ μ μλ©λλ€. μλ§κ±΄μ λ΅λ³μ λΉκ΅νμ¬ νλ¨νλ λ°μλ λ§μ μ¬λμ΄ νμνκΈ° λλ¬Έμ μ΄ κ³Όμ μ λκ° ν¬λΌμ°λμμ±μ΄λ μΈμ£Όλ₯Ό ν΅ν΄ μ΄λ£¨μ΄μ§λλ€.
μλ₯Ό λ€μ΄ μ€νAIμ WebGPTλͺ¨λΈμ μ¬μ©λ μ νΈ λ°μ΄ν°μ
μ 19,578κ°μ λΉκ΅ λ°μ΄ν°λ‘ ꡬμ±λμ΄μμ΅λλ€. λ
Όλ¬Έμ λ°λ₯΄λ©΄ ν΄λΉ λ°μ΄ν°λ ν리λμλ‘ κ³ μ©λ 56λͺ
μ΄ μμ±νλλ°, νΉν μ΄ μ€ λ€μ―λͺ
μ΄ λ°μ΄ν°μ
μ μ λ°μ μ 곡νλ€κ³ ν©λλ€. μ¦, μ΄λ€ λ€μ―λͺ
μ΄ λλ΅ λ°μ΄ν°μ
μ 체μ 10%μ©μ κ°κ° μμ±νλ€λ κ²μ
λλ€. κ·Έλ λ€λ©΄ μ΄ λ€μ―λͺ
μ νλ¨μ΄ ν΄λΉ λ°μ΄ν°μ
μ μΆμ΄λ₯Ό κ²°μ νλ λ°μ κ²°μ μ μΈ μν μ νμ κ²μΌλ‘ μ§μν μ μμ΅λλ€. λ
Όλ¬Έμ μ΄λ€μ μΈκ΅¬κ΅¬μ±νμ μΈ μ 보λ₯Ό λ°νμ§ μκ³ μμ§λ§, μ΄ λ€μ―λͺ
μ μ±μ μ νΈν₯ (annotator bias)μ΄ λ°μ΄ν°μ
μ λ°μλ μμ§κ° μμ κ²μ
λλ€.
νΈν₯μ λ¬Έμ λ₯Ό λμ΄μ
|
|
|
λ³ΈμΈμ΄ λ°μ μ½λλ©μΌμ 'delve'λ₯Ό μ§μ νλ νΈμ (μΆμ²: ν΄ κ·Έλ μ΄μ κ³μ ) |
|
|
ν΄ κ·Έλνμ νΈμμΌλ‘ λ€μ λμκ°μ μ΄ν΄λ³΄λ©΄, μ±GPTλ‘ μμ±ν λ©μΌμ μΈκ°μ΄ μμ±ν λ©μΌλ³΄λ€ κ°μΉκ° μλ€λ λμμ€κ° λκ»΄μ§λλ€. κ·Έλ¦¬κ³ μμ±μλ₯Ό νλ¨νλ κ·Όκ±°λ ν΄λΉ λ©μΌμ ν¬ν¨λ βdelveβλΌλ λ¨μ΄μ
λλ€. νμ§λ§ λ§μ½ ν΄λΉ λ©μΌμ΄ μ±GPTκ° μλ μν리카μ μμ΄ νμμ μν΄ μ°μΈ λ©μΌμ΄λΌλ©΄ μ΄λ¨κΉμ? ν΄λΉ νμλ μμ΄λ₯Ό μΈκ΅μ΄λ‘ μ¬μ©νλ λ³ΈμΈμ μΈμ΄ μ΅κ΄μ΄ AIλ₯Ό νμ΅νλ λ°μ λ°μλμλ€λ μ΄μ λ‘ λΆλΉν μ°¨λ³μ λ°κ² λ©λλ€. μ΄μ κ΄λ ¨νμ¬ λΉμμ΄κΆ νμμ μμλ¬Έμ΄ μμ± AI ν΄μ μν΄ νμ λ‘ νλ³λ κ°λ₯μ±μ΄ λ λλ€λ κΈμ μ ν΄λλ¦° μ μ΄ μμ΅λλ€.
ν¨κ» AI μ€λ¦¬ λ ν°λ₯Ό λ°κ°νλ π€μμΉ¨μ΄ λΉνν κ²μ²λΌ, μ΄λ¬ν λ°μ΄ν° νΈν₯μ AI κ°λ° λΉμ©μ μ€μ΄κΈ° μν΄ λ¨λ°κ΅¬μ μ μκΈ λ
Έλμλ₯Ό μ°©μ·¨νλ λ¬Έμ μ λλΆμ΄, μ΄λ₯Ό κ·Όκ±°λ‘ λ¨λ°κ΅¬μ μμ΄ νμλ€μ μΈμ΄λ₯Ό 'AI ν
μ€νΈ'λ‘ μ νκ°νλ μ΄μ€μ°©μ·¨μ λ¬Έμ μ
λλ€. λμκ° λμ΄μ§λ¦¬μλ₯Ό λΉλ‘―ν λ€μν λ¨λ°κ΅¬μ κ΅κ°λ€μ μμ΄ νμκ° λ§μ κ²μ΄ μ κ΅μ£Όμ κ΅κ°λ€μκ² μλ―Όμ§νλμλ μμ¬ λλ¬Έμ΄λΌλ μ¬μ€λ κ°κ³Όν΄μλ μ λ κ²μ
λλ€. μ΄λ―Έ λ€μν ννλ‘ μ°©μ·¨λκ³ μλ μ¬λλ€μ΄ λλ€μ AIλ₯Ό κ°λ°νλ λ° μ μκΈ λ
ΈλμΌλ‘ λμλκ³ , AIκ° κ°μ Έμ¬ ννμμλ μμΈλλ©΄μ, μ΄λ₯Ό κ·Όκ±°λ‘ μ΄λ£¨μ΄μ§ μ μλ μΈμ΄λ¬Ένμ μ°¨λ³μλ λ
ΈμΆλμ΄ μμ΅λλ€. μ΄λ μ κ΅μ£Όμμ μ μμ μ£Όμλ‘ μ΄μ΄μ§λ μ°¨λ³μ μμ¬κ° AIλΌλ μλ‘μ΄ λ§€κ°λ₯Ό ν΅ν΄ ꡬνμμ°νκ² λ°λ³΅λκ³ λ κ°νλ μλ μλ€λ κ²μ 보μ¬μ€λλ€.
|
|
|
π¦ κ°μ΄ 보면 μ’μ κΈ
|
|
|
π¬ λκΈ
- (πμ£ μ
) μμ΄λ‘ μ°λ κ² μ
μΈ μ μ§μ₯μμλ μΈμ λΆν΄κ° βdelve intoβκ° νλμ λ°μ΄ λμ§λΌ λ ν₯λ―Έλ‘μ μ΅λλ€. νκ΅μ΄ κ²°κ³Όλ¬Όμ λΉμ·ν κ²½ν₯μ±μ΄ μ‘΄μ¬ν μ§λ κΆκΈν΄μ§κ³ μ!
- (π§ββοΈν
μ€) μμ μΈκ³΅μ§λ₯ λΆμΌ λ
Όλ¬Έμ μ½λ€λ³΄λ©΄ μμ κ³Ό λ€λ₯΄κ² βshowcaseβ λμ¬κ° μμ£Ό μ°μ΄λλ° μ±GPTκ° μμ£Ό μ¬μ©νλ λ¨μ΄μΈκ°λ μκ°μ΄ μ€μ³ μ§λκ°λ€μ!
|
|
|
μ€λ μ΄μΌκΈ° μ΄λ μ
¨λμ?
μ¬λ¬λΆμ μ λ¨Έμ μ©κΈ°, λ°λ»ν¨μ΄ λ΄κΈ΄ μκ°μ μμ λ‘κ² λ¨κ²¨μ£ΌμΈμ.
λ¨κ²¨μ£Όμ μ견μ μΆλ €λ΄μ΄ λ€μ AI μ€λ¦¬ λ ν°μμ ν¨κ» λλλλ€. |
|
|
λ§λλ μ¬λλ€ : ν¨κ» AI μ€λ¦¬ λΆν΄λ½κ³Ό λ ν°λ₯Ό 꾸립λλ€.
π μ°λ π€ μμΉ¨ π€ μ΄μͺ π λ€μ πΆμμ π₯¨μ±μ πμ£ μ
π§ββοΈν
μ€ |
|
|
|