인공지능3 딥시크(DeepSeek) AI의 검열과 개인정보 수집 논란, 신뢰할 수 있을까? 최근 중국 기업에서 출시한 인공지능(AI) 챗봇 '딥시크(DeepSeek)'는 저비용 고성능 모델로 주목받고 있습니다. 그러나 중국과 관련된 질문에 대해 답변을 회피하거나 제공하지 않는 현상이 종종 관찰됩니다. 이는 딥시크가 중국 정부의 검열 정책을 준수하기 위해 특정 주제에 대한 응답을 적극적으로 제한하고 있기 때문입니다. (chosun.com)AI 검열의 과학적 영향AI는 방대한 데이터를 학습하여 다양한 주제에 대한 지식을 습득합니다. 하지만 특정 주제의 데이터가 부족하거나 의도적으로 배제된다면, AI의 이해도는 제한될 수밖에 없습니다. 또한 알고리즘 자체가 특정 주제에 대한 답변을 회피하도록 설계되었다면, 이는 AI의 자연스러운 언어 처리 능력을 저해할 수 있으며, 결과적으로 AI의 발전을 저해하는.. 2025. 2. 3. AI가 바꾼 세상: 당신의 직업은 대체될 운명일까? 인공지능(AI)은 단순한 기술 발전을 넘어, 우리의 삶과 직업 세계를 급격히 변화시키고 있습니다. AI는 무엇을 대체하며, 우리가 어떻게 대비해야 할까요? 이번 글에서는 AI가 가져올 변화와 이에 대응하기 위한 준비 방법을 심층적으로 다루어 보겠습니다.AI는 인간의 잠재력을 증폭시키는 도구AI는 본질적으로 인간의 잠재력을 증폭시키는 도구입니다. 이를 통해 사람들은 더 높은 생산성과 창의성을 발휘할 수 있습니다. 하지만 이 증폭은 모든 사람에게 공평하게 작용하지 않습니다. 예를 들어, 7의 능력을 가진 사람과 10의 능력을 가진 사람이 AI를 통해 각각 7배와 10배의 생산성을 발휘한다고 가정하면, 두 사람의 격차는 처음 3에서 30으로 확대됩니다. 현실에서는 이보다 더 큰 격차가 발생할 가능성이 큽니다... 2025. 1. 16. AI 모델 근친교배로 인한 환각 효과 오늘은 AI 모델 개발에서 주목해야 할 중요한 주제인 "AI 모델 근친교배"와 이로 인해 발생할 수 있는 "환각 효과"에 대해 알아보겠습니다. 이 주제는 AI 기술의 발전과 함께 부상하고 있는 중요한 문제로, 다양한 연구와 논의가 이루어지고 있습니다.AI 모델 근친교배란 무엇인가요?AI 모델 근친교배는 AI 모델이 사람에 의해 생성된 데이터 대신, 다른 AI 모델이 생성한 데이터를 학습하는 현상을 의미합니다. 이러한 과정은 데이터 품질 저하를 초래하고, 결과적으로 AI의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 모델 붕괴(Model Collapse) 현상이 발생할 수 있습니다. 이 현상은 모델이 스스로 생성한 데이터에 의존하여 학습할 때, 비논리적이거나 불완전한 정보를 생산하게 되는 상황을.. 2024. 8. 24. 이전 1 다음
