최고정보책임자(CIO)와 고위 IT 리더들의 진정한 리더십은 당면한 과제를 넘어 미래를 예측하고 준비하는 능력에서 드러납니다. 가트너(Gartner)가 제시하는 2025년 주요 전략 기술 트렌드는 이러한 여정의 나침반이 되어줄 것이며, 다음 세 가지 핵심 영역으로 구분됩니다: 1. AI 필수요소와 리스크 * AI 에이전트의 성장으로 인해 AI 관리 체계의 발전과 허위정보에 대응하기

생성형 AI가 등장한 지 2년이 지난 지금, AI 연구는 '즉각적인 반응을 보이는 사전 학습 방식'에서 '시간을 들여 생각하는 추론 방식'으로 발전하고 있다. 이러한 발전은 새로운 AI 기반 애플리케이션의 출현을 이끌고 있다. 2년 전 우리가 발표했던 "생성형 AI: 창의적인 새로운 세상"이라는 글

앞으로 몇십 년 안에, 우리는 조부모님 세대가 마법이라고 여겼을 일들을 현실로 만들 것입니다. 이러한 발전은 새로운 현상은 아니지만, 앞으로 그 속도가 더욱 빨라질 것입니다. 인류는 시간이 흐르면서 놀라운 속도로 능력을 키워왔습니다. 우리는 이미 선조들이 상상조차 하지 못했던 일들을 해내고 있습니다. 우리의 이러한 발전은 유전자 변화 때문이 아닙니다. 오히려 우리 개개인보다

컨슈머용 생성 AI 제품 시장은 지속적으로 확장되고 있습니다. 시간 절약을 위한 새로운 워크플로 구축, 실제 사용 사례 탐구, 혹은 혁신적인 창의 스택 실험 등 어떤 방식으로든 이 시장의 변화를 따라가는 일은 매우 역동적이고 빠른 속도로 진행됩니다. 그러나 끊임없이 쏟아지는 제품 출시, 투자 발표, 과장된 기능 홍보 속에서 우리는 다음과 같은

AI 모델을 개발하는 회사들은 일반적으로 모델이 유해한 말을 하지 않고 유해한 작업을 돕지 않도록 훈련시킵니다. 이는 모델이 "해를 끼치지 않는" 방식으로 행동하도록 만드는 것이 목표입니다. 하지만 우리가 진정으로 존경할 만한 사람의 성격을 생각할 때, 단순히 해로운 행동을 자제하는 것 이상을 떠올립니다. 우리는 세상에 호기심을 갖고, 불친절하지 않으면서도 진실을

소개 인공지능(AI)이 2023년에 매우 흥미로운 방향으로 발전하고 있습니다. 1950년 앨런 튜링이 제안한 튜링 테스트는 컴퓨터가 인간조차 사람과 기계를 구별할 수 없을 정도로 뛰어난 수준에 도달했는지 판단하는 기준이 되었습니다. 하지만 초창기에 최고의 인재들이 이 분야에서 일했음에도 불구하고, 튜링 테스트를 통과하거나 도전할 만한 수준의 정교한 AI 기계는 등장하지 않았습니다. 그럼에도

스탠퍼드 인간중심 인공지능연구소 (HAI)가 매년 공개하는 연례보고서 "인공지능 인덱스 2024 (AI Index 2024" 요약 및 번역

소개 불과 20년 전만 해도 많은 산업이 지금과는 크게 다른 모습이었습니다. 집에서 편안한 저녁 시간을 보내기 위해 영화를 보려면 넷플릭스나 다른 스트리밍 서비스를 검색하는 대신 블록버스터 매장에 갔을 것입니다. 소매업은 아마존보다는 반스앤노블, 토이저러스, 시어스 같은 회사가 주도했습니다. 그리고 휴가를 위해 호텔을 예약하고 싶었다면 아마 에어비앤비가 아닌 여행사를 이용했을 것입니다. 이

소개 2022년 말, OpenAI가 ChatGPT를 출시하면서 사람들이 미디어를 만들고 소비하는 방식을 뒤바꿀 수 있는 생성형 AI의 잠재력은 대중과 뉴스 업계의 상상력을 사로잡았습니다. 생성형 AI는 학습된 데이터와 사용자가 입력한 지시에 따라 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 또는 기타 미디어와 같은 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술의 일종입니다. ChatGPT는 채팅 기반 사용자

생성형 AI는 2023년을 강타하며 기록적인 속도로 10억 달러 이상의 소비자 지출을 달성했습니다. 2024년에는 기업의 매출 기회가 몇 배 더 커질 것으로 예상됩니다. 작년에는 소비자들이 새로운 AI 친구(https://character.ai/)와 채팅을 하거나 디퓨전 모델로 이미지와 동영상을 제작하는 데 몇 시간을 소비했습니다. 대부분의 기업에서 생성형 AI의 활용은 소수의 사용 사례,

개요 경고: 이 문서는 OpenAI의 공식 기술 보고서가 아닙니다. 소라는 2024년 2월 OpenAI에서 출시한 텍스트-투-비디오(Text-to-Video) 생성 AI 모델입니다. 이 모델은 텍스트를 기반으로 현실적이거나 상상적인 장면의 비디오를 생성하도록 학습되어 실제 세계를 시뮬레이션할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 이 백서에서는 공개 기술 보고서와 리버스 엔지니어링을 기반으로 모델의 배경, 관련 기술, 응용 분야,

생성형 AI 시대의 시작 고객들은 다양한 접점과 플랫폼에서 공유하는 데이터를 통해 매력적이고 원하는 디지털 경험을 제공받기를 바라지만, 종종 내부 프로세스의 단절로 인해 이런 기대를 충족시키지 못하는 상황이 발생합니다. 서로 다른 플랫폼과 분리된 데이터 때문에 고객 경험을 일관되게 통합하는 데 어려움이 있습니다. 그러나 인공지능(AI) 기반의 더욱 지능적인 고객 데이터 플랫폼과