출시 후 짧은 두 달 만에 ChatGPT는 이미 역사상 가장 빠르게 성장하는 앱이 되었습니다. 모든 것을 전달하는 데 사용됩니다.
본질적으로 챗봇이라는 점에서 매우 인상적인 것입니다.
ChatGPT 및 기타 새로운 생성 AI 도구는 기술로서의 AI의 정교함과 "기성" 솔루션이 제공할 수 있는 기능의 주목할 만한 발전을 분명히 나타냅니다. 그러나 너무 많은 팡파르와 함께 제공되는 모든 트렌드와 마찬가지로 과대광고와 사실을 분류하는 것이 중요합니다. 지금까지의 결과는 확실히 완벽하지 않습니다.
그럼에도 불구하고 글로벌 AI 시장 규모는
우리는 AI가 기술의 정교함과 함께 계속 변모할 거의 끝없는 사용 사례를 가지고 있다는 것을 이미 알고 있습니다. 하지만 큰 그림은 어떻습니까? 다음은 미래에 대한 ChatGPT 신호를 둘러싼 과대 광고에 대한 세 가지 예측입니다.
다음으로, ChatGPT의 출시는 고급 AI 기술 구현과 관련하여 여전히 얼마나 많은 질문이 존재하는지 보여주었습니다.
AI 관련 대학 과정이 급증할 것이지만 이는 컴퓨터 공학과에만 국한되지는 않을 것입니다.
AI의 미래는 경제 이론, 경영학, 공공 정책 및 법률에 이르기까지 모든 분야에 영향을 미칠 것입니다. 즉, 미래의 졸업생은 이 기술의 미래를 관리할 수 있는 포괄적인 이론을 갖춘 전문 과정을 더 잘 갖추어야 합니다.
좋은 소식은 이러한 변화를 위한 바퀴가 이미 움직이고 있다는 것입니다. Stephen A. Schwarzman은 500만 달러를 기부했습니다.
이와 같은 대규모 기부는 이 혁신적인 기술이 계속해서 자리를 잡게 됨에 따라 규제 법률, 경쟁 우위 규정 및 그 사이의 모든 것을 개발하는 데 도움이 되는 모든 연구 분야에 걸쳐 AI 관련 과정의 중요성을 강조합니다.
문화 매체는 기술이 사회에 미칠 잠재적인 영향을 조사하는 데 항상 사용되어 왔으며 AI는 수년 동안 반복되는 특성이었습니다.
예를 들어, 영화 Her는 주인공을 위한 완벽한 파트너를 만들기 위해 적응하는 데 능숙한 운영 체제와 사랑에 빠진 외로운 작가를 탐구합니다. 마찬가지로 블랙미러의 에피소드에서도 “
그러나 앞으로 수십 년 동안 고급 컴퓨팅이 사회를 어떻게 이끌지 예측하는 영화 사례를 더 많이 보는 것 외에도 AI가 예술 전반에 걸쳐 제작 도구로 사용되는 것이 지속적으로 증가할 가능성이 높습니다.
이미지 생성 AI는 이미 다음과 같은 예술 프로젝트에 통합될 때 이상하고 놀라운 결과를 만들어내고 있습니다.
ChatGPT에 이어 우리는 이 기술이 우리를 어디로 데려갈 수 있는지 탐구하는 데 대한 관심이 높아지고 일부 사람들의 창의적인 프로세스 자체에 기술의 통합이 증가할 가능성이 높습니다.
그렇긴 하지만, 생성적 AI는 최근 몇 달 동안 예술계로부터 심각한 조사를 받아왔습니다.
그러나 어떤 형태의 진보라도 일정 수준의 추진력과 유용성에 도달하면 오랫동안 억제될 수 있습니다. AI가 생성한 예술에 대한 두려움은 그것이 너무 새롭기 때문일 가능성이 높지만 비즈니스에서와 마찬가지로 예술에서도 도구입니다. Chat-GPT는 Dall-ee 2가 도움 없이 예술 학위를 취득할 수 없었던 것과 같은 방식으로 회사를 운영할 수 없습니다.
미래에는 생성 AI가 Photoshop이나 Illustrator만큼 친숙해질 것입니다.
크고 작은 기술 기업들 사이에서 자사의 제품과 서비스에 최신 AI 기술을 추가하려는 움직임이 활발해지고 있습니다. 그러나 기술의 인상적인 기능과 주목할만한 단점을 고려할 때 AI 컨설턴트의 필요성은 점점 더 커질 것입니다.
예를 들어 기업에서는 ChatGPT를 사용하여 온라인 고객 서비스 채팅을 지원할 수 있습니다. 그러나 Bing이 ChatGPT 기반 검색 인터페이스의 베타 출시 중에 발견한 것처럼 소프트웨어는 일관성이 없으며
기업은 실제 비즈니스 프로세스를 지원하는 데 사용되는 모든 AI 솔루션을 신뢰할 수 있는지 확인해야 합니다. 앞으로는 기술과 실제 구현에 대한 고려 사항 모두에 정통한 전문 AI 컨설턴트가 일하는 것이 상당한 비즈니스 가치를 제공할 것이며 전문가의 법률 또는 재정적 조언을 구하는 것만큼 일반화될 것입니다.
우리는 이미 다음과 같은 새로운 AI 사용 사례의 원활한 통합을 돕기 위해 전문 지식을 찾는 대규모 다국적 기업이 증가하는 것을 목격하고 있습니다.
동시에, 부문 전반에 걸쳐 이러한 수요를 충족하기 위한 AI 전문 비즈니스 컨설팅이 증가할 것입니다. 국제 기술 개발자인 Nisum은 최근 Databricks와의 새로운 파트너십을 발표하여 이러한 미래에 대비하기 위해 AI 기술 및 데이터 중심 분석을 활용하여 비즈니스 혁신을 추진하고 ITRex는 Fortune 500대 기업 및 스타트업을 지원합니다.
스티븐 호킹(Stephen Hawking)이 사후 출판한 저서 ' 큰 질문에 대한 간략한 답변' 에서 그는 "AI의 단기 영향은 누가 제어하는지에 따라 달라지고, 장기적 영향은 AI를 제어할 수 있는지 여부에 따라 달라집니다"라고 언급했습니다.
AI 제품은 소프트웨어를 구축한 개발자나 훈련에 사용된 데이터 세트로 인해 편견이 발생하기 쉽다는 사실이 잘 문서화되어 있습니다. 이러한 현실을 해결하지 못한다면 기술이 확장되면서 문제는 더욱 악화될 것입니다. AI를 사회에 최대한 가치 있게 만들려면 개발 초기 단계부터 민간 및 공공 부문에서의 AI 사용을 둘러싼 규칙 및 규정에 이르기까지 다양성을 개선해야 합니다.
다음으로, AI와 관련된 법적, 보호적 의미는 설명하기가 훨씬 더 까다로울 수 있습니다. 한편으로, 기술은 너무나 혁신적이어서 공정한 관행, 경쟁 우위, 데이터 통제 및 IP 소유권과 관련된 현재 정책과 프레임워크가
마지막으로, AI가 어떻게 수행하고 결과를 전달하는지에 대해서는 여전히 많은 기술적 물음표가 있습니다. 예를 들어, 소위 "
1억 명이 넘는 사용자를 보유하고 있는 ChatGPT는 이미 최근 수십 년 동안 본 가장 획기적인 제품 출시 중 하나가 되었습니다. 배심원단은 제너레이티브 AI가 단기적으로 얼마나 파괴적인 역할을 할지에 대해 아직 판단하지 않고 있지만, 미래에 AI를 어디서, 어떻게 사용할지에 관해서는 단지 표면만 긁는 수준에 불과하다는 사실을 보여주었습니다.
이 기사는 원래 Katie Konyn이 150sec에 게시했습니다.