AI 마케팅 연구소

안녕하세요! 미래소년 입니다.   오늘은 챗GPT에 대해 좀더 본질적으로, 그리고 좀더 구체적으로 이야기해볼까 합니다. 여러분도 아시다시피, 챗GPT의 등장은 우리가 일하는 방식에 혁명적인 변화를 가져왔어요. 기업도 그렇고 개인도 그렇고 이 기술을 어떻게 받아들이고 활용하느냐에 따라 성공과 실패가 갈리고 있고, 그 격차는 앞으로 더 커질 거라 생각됩니다. 제가 이전에 포스팅한,  책을 보면,작가는 이 책에서 미래 인류사회는 ‘인공지능에게 지시를 내리는 계급’과 ‘인공지능의 지시를 받는 계급’으로 나뉜다고 이야기하고 있다.  아마도, AI를 잘 활용하는 사람과, 그렇지 않은 사람과의 구분은 확실히 생길 것 같네요. 그렇다면, 여러분은 어떤 선택을 하실 건가요? 챗GPT와 함께하는 새로운 시대의 시작  챗G..

안녕하세요. 미래소년입니다.   오늘은 50대 여러분에게 인공지능 시대에서의 역할과 기회에 대해 이야기하려고 합니다.  당신은 월드 와이드 웹의 탄생부터 스마트폰 혁신, 그리고 지금은 챗GPT와 같은 인공지능의 출현까지, 기술 혁명의 한복판에서 살아왔고 살아가고 있습니다. 이 모든 경험은 당신에게 독특한 시각과 이해를 제공했습니다. 코로나19 이후, 우리는 더욱 변화하는 세계에 적응해야 했습니다.특히, 2022년 챗GPT로 개화한 인공지능 시대는 새로운 기회를 제시했습니다. 이제, 기술적 혁명을 경험한 50대로서, 당신은 이 시대의 주인공이 될 수 있습니다. 하지만, 우리는 때로 사회에서 '꼰대'라 불리며, 종종 외면을 당하기도 합니다. '꼰대'는 경험과 연령에 과도하게 의존하고, 보수적인 가치관을 가지..

Q. 머신 러닝이란 무엇인가요? 머신 러닝은 마치 마법 같은 기술입니다. 상상해 보세요. 컴퓨터가 스스로 학습을 하고, 그 경험을 바탕으로 더 나은 결정을 내릴 수 있다면 얼마나 흥미로울까요? 머신 러닝은 바로 그런 기술입니다.  이 기술은 인공지능의 한 분야로, 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하고 예측하는 컴퓨터 알고리즘과 모델을 개발하는 과학입니다. 즉, 머신 러닝은 데이터를 통해 스스로 학습하고, 그 학습을 통해 무언가 유용한 정보를 추출하거나 결정을 내리는 기술입니다.  [1] 머신 러닝의 기본 원리머신 러닝은 크게 세 가지 방식으로 구분할 수 있습니다.: 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 그리고 강화 학습(Rein..

Q. AI의 주요 유형은 무엇인가요? 인공지능(AI)은 대체로 세 가지 주요 유형으로 분류됩니다.규칙 기반 AI(Reactive Machines), 제한된 기억 AI(Limited Memory), 이론적 마음 AI(Theory of Mind), 그리고 자아인식 AI(Self-aware AI). 이러한 유형들은 AI가 얼마나 복잡하게 인간의 사고 방식을 모방할 수 있는지에 따라 달라집니다.  각 유형의 특징과 일상에서의 사례를 살펴보며 재미있게 설명해 드리겠습니다. [1] 규칙 기반 AI (Reactive Machines)규칙 기반 AI는 가장 기본적인 형태의 인공지능입니다. 이 AI는 특정 상황에 대한 반응만을 수행할 수 있으며, 과거 데이터나 경험을 학습하지 않습니다.  가장 유명한 예는 IBM의 체스..

Q. ChatGPT의 응답 시간을 최적화하는 기술은 무엇인가요? ChatGPT의 응답 시간은 사용자의 대화 경험에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 이를 최적화하기 위해 다양한 기술이 활용되고 있습니다. 응답 시간을 개선하기 위한 기술들을 한번 살펴보겠습니다.  [1] 트랜스포머 아키텍처의 병렬 처리ChatGPT는 트랜스포머(Transformer) 모델을 사용해 입력된 문장의 모든 단어를 동시에 처리할 수 있습니다. 이를 병렬 처리(parallel processing)라고 하며, 응답을 만드는 데 걸리는 시간을 크게 단축합니다. ■ 병렬 계산 : 전통적인 순차적 모델과 달리, 트랜스포머 모델은 모든 단어를 동시에 처리함으로써 입력 문장의 전체 맥락을 빠르게 이해합니다.  [2] GPU 및 TPU..

Q. AI는 일자리에 어떤 영향을 미치나요? AI는 전 세계적으로 산업을 혁신하고 생산성을 향상시키는 동시에, 일자리 시장에도 큰 영향을 미치고 있습니다. 이 영향은 긍정적, 부정적 측면 모두 존재하며, 이를 적절히 이해하고 대응해야 새로운 기회를 찾고 부작용을 최소화할 수 있습니다. [1] 일자리 감소에 대한 우려자동화된 시스템과 AI가 인간의 업무를 대체하면서 많은 기존 직업이 감소하거나 사라질 수 있다는 우려가 있습니다. 특히 단순 반복적인 업무가 주요 타겟이 됩니다. ■ 사례 : 제조업 분야에서 로봇이 조립이나 용접 작업을 수행하면서 인간 노동자를 대체하는 사례가 늘고 있습니다. 또한, 콜센터나 고객 서비스 분야에서도 AI 기반 챗봇이 인간 상담사를 대신해 기본적인 문의에 답변하고 있습니다. [2..

Q. ChatGPT는 감정을 이해할 수 있나요?  인공지능의 급속한 발전에도 불구하고, 감정 인식과 이해는 여전히 도전적인 과제입니다. ChatGPT 같은 언어 모델은 많은 텍스트 데이터를 학습하고 이를 바탕으로 대화 맥락을 파악해 적절한 답변을 생성할 수 있지만, 진정한 의미에서 인간 감정을 이해하지는 못합니다. 그 이유와 어떻게 개선될 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.  [1] 현재 상태 1) 감정 이해의 한계 : ChatGPT는 수많은 텍스트 데이터에서 패턴을 학습하고, 사용자 입력을 기반으로 답변을 생성합니다. 그러나 이것은 인간이 직접 경험한 감정과 상황을 이해하는 것과는 다릅니다. 감정이 풍부하게 표현된 텍스트를 분석하는 능력은 있지만, 기계 자체는 감정을 느낄 수 없으므로 진정한 공감을 제공..

Q. AI 시스템은 데이터로부터 어떻게 학습하나요? AI 시스템이 데이터로부터 학습하는 과정은 마치 인간이 경험을 통해 지식을 습득하는 것과 유사합니다. 이 과정에서 AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고, 그 안에서 패턴을 찾아내어 결정을 내리거나 예측을 하는 방법을 배웁니다.   AI 시스템은 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 기반으로 예측, 의사결정, 문제 해결을 수행할 때, 주로 머신 러닝과 딥러닝 방법론을 사용합니다. AI의 학습 과정을 이해하기 위해서는, 먼저 기본적인 머신 러닝과 딥러닝의 학습 메커니즘을 이해해야 합니다. 머신러닝은 컴퓨터가 경험을 통해 점차 능력을 향상시키는 방식을 말합니다. 딥러닝은 그중에서도 특히 복잡한 데이터나 이미지를 학습하는 데 특화된 기술입니다. 마치 뇌의 신경망을 ..

Q. 인공지능과 인간 지능은 어떻게 다른가요? 인공지능과 인간 지능의 차이를 이해하는 것은 마치 두 세계 사이의 다리를 건너는 것과 같습니다. 하나는 기계의 세계이고, 다른 하나는 인간의 복잡하고 다층적인 사고 세계입니다.  이 두 세계를 재미있고 쉽게 비교해 보도록 하겠습니다.  # 인간 지능의 특징  1) 감정 : 인간은 기쁨, 슬픔, 두려움과 같은 감정을 경험할 수 있습니다. 이 감정들은 우리의 판단과 결정에 큰 영향을 미치죠. 예를 들어, 어떤 상황에서 두려움을 느끼면 피해야 할 행동을 선택할 가능성이 높습니다. 2) 창의력 : 인간은 새로운 아이디어를 창출하고, 예술 작품을 만들며, 문제를 독창적인 방식으로 해결할 수 있습니다. 예술가가 캔버스에 생명을 불어넣는 방식이나, 과학자가 실험을 통해 ..

Q. 인공지능이란 무엇인가요? 인공지능(AI), 이 두 글자를 들으면 대부분의 사람들은 영화 속에서나 만날 수 있는 첨단 로봇이나, 스스로 생각하고 결정을 내리는 컴퓨터를 떠올릴 겁니다. 하지만 현실의 인공지능은 그보다 훨씬 일상적이고, 우리 생활 곳곳에 깊숙이 자리 잡고 있습니다.  그래서, 오늘은 인공지능을 이해하기 쉽고 재미있게, 여러분 주변에서 쉽게 찾아볼 수 있는 사례들을 들어 이야기를 해보겠습니다. 먼저, 인공지능이란 인간의 학습, 판단, 문제 해결 능력을 모방하는 컴퓨터 시스템 또는 소프트웨어를 말합니다. 간단히 말해서, 인공지능은 기계가 인간처럼 생각하고 행동하게 만드는 기술인거죠.  그럼 이러한 기술은 실제 생활에서 어떻게 적용되고 있을까요?  # 일상에서 만나는 인공지능의 예 1) 스마..