잘못 설계된 프롬프트로 학습된 AI 시스템은 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 고양이 이미지 식별에 숙련된 AI 시스템이 흑백 이미지를 모두 고양이로 분류하여 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다. 책임감 있는 AI 장려: 프롬프트 엔지니어링은 AI 시스템이 인간의 가치와 윤리적 원칙에 부합하는 결론을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 학습에 사용되는 프롬프트를 신중하게 설계하면 시스템이 편견과 해를 끼치지 않을 수 있습니다. 응용 자연어 처리(NLP)에는 프롬프트 엔지니어링을 활용하여 AI 시스템이 인간의 언어를 이해하고 적절한 응답을 제공하는 데 도움이 되는 프롬프트를 개발하는 것이 포함됩니다.

현재 인공지능의 발전을 바탕으로 인류의 암울한 미래를 예측하는 ‘인공지능 도머’가 있습니다. 이 틈새 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 저명한 인지 과학자 더글러스 호프스태터는 AI 종말론자들의 관점에 동조하며 가까운 미래에 인류에게 불리한 발전이 일어날 것으로 예상합니다. 그는 체스에서 개리 카스파로프를 물리치거나 바둑 게임을 지배하는 등 한때 불가능하다고 여겨졌던 업적을 달성한 딥 블루와 같은 선구적인 AI 시스템이 도입된 이후 AI 시스템이 빠르게 발전하고 있음을 강조합니다. 호프스태터가 지적했듯이, 기술의 발전으로 시스템은 언어 간 번역, 자연어로 된 복잡한 쿼리에 대한 일관된 답변 제공, 심지어 시를 작곡하는 데까지 점점 더 능숙해지고 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)이 효과적으로 추론할 수 있도록 하는 데 있어 괄목할 만한 진전이 있었지만, 고급 프로그램 작성과 같은 복잡한 다단계 추론 작업에는 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 인간 프로그래머는 LLM과 달리 까다로운 과제를 독립적으로 해결할 수 있는 모듈형 및 구성 요소로 분해하는 데 능숙합니다. 또한 사람이 만든 코드에 결함이 발생하면 애플리케이션의 나머지 부분에는 영향을 주지 않고 소프트웨어의 일부만 다시 작성하면 문제를 해결할 수 있는 경우가 많습니다. 반면에 LLM이 오류 없는 토큰 시퀀스를 생성한다는 것은 비현실적으로 기대하기 어렵습니다.

음악은 보편적인 언어이자 감정의 원천이며 문화의 생생한 표현입니다. 음악 스트리밍 플랫폼이 점점 더 확산됨에 따라 취향에 맞는 새로운 음악을 찾는 것은 부담스러운 일이 될 수 있습니다. 인공지능(AI) 기반 음악 추천 도구 을 통해 좋아하는 음악과 비슷한 분위기의 새로운 노래를 발견할 수 있는 Maroofy를 소개합니다. 마루피 고객들의 사용 후기를 살펴봄으로써 다른 음악 플랫폼과 차별화되는 마루피만의 특장점을 알아보고자 합니다. 또한 고려할 만한 가치가 있는 5가지 음악 탐색 리소스 명단을 추가로 제시합니다. 마루피 리뷰: 고객들은 어떻게 생각하나요?

이미지 출처 Unsplash 데이터 스케일링은 데이터 전처리 또는 피처 엔지니어링에 속하는 머신러닝 프로세스에서 중요한 단계입니다. 이 작업에는 모델 학습 및 배포 중에 예상되는 값 범위와 일치하도록 입력 피처의 스케일을 조정하는 작업이 포함됩니다. 이를 통해 다음과 같은 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다: 첫째, 측정 단위가 다른 피처를 비교하여 단일 분석으로 결합할 수 있고, 둘째, 스케일링은 예상 패턴에 맞지 않는 극단적인 값을 강조 표시하여 데이터의 이상값 또는 이상값을 식별하는 데 도움이 됩니다.

게르트 알트만(Gerd Altmann) 인공지능 기술에 투자 조사 결과, 5년 동안 영국 기업 중 절반 미만(44%)만이 어떤 형태로든 인공지능 기술을 비즈니스에 통합했으며, 산업용 로봇, 챗봇, 스마트 디지털 비서, 클라우드 컴퓨팅 시스템과 같은 인공지능 기반 머신을 활용하는 기업은 약 1/3(36%)에 불과한 것으로 밝혀졌습니다. 이 통계는 첨단 디지털 기술을 통합한 기업과 그렇지 않은 기업 간의 격차가 점점 더 커지고 있음을 보여줍니다. 또한 아직 인공지능(AI)에 투자하지 않은 기업 중 향후 2년 이내에 투자할 계획이 있는 기업은 10%에 불과한 것으로 나타났습니다.