☞ https://ya-n-ds.tistory.com/2991 ( 빅데이터, 머신러닝, AI, etc. )
☞ http://ya-n-ds.tistory.com/2527 ( 알파고-이세돌 대국 )
☞ https://ya-n-ds.tistory.com/2903 ( '음성비서' )
☞ https://ya-n-ds.tistory.com/2986 ( IT 이슈 )
"openAI : GPT-3(자연 언어 생성), OpenAI(Self Training), Codex(API 개발 자동화), DALL.E(단어->그림), ChatGPT(GPT 3.5 기반 대화형 인공지능), GPT4(입력에 이미지 추가)"
"MS New Bing : Bing(현재 자료 검색) + chatGPT(2021년 정보까지 학습)")
* 구글 :
- Bard (대화형 인공지능)
- 오픈AI의 이전 직원들이 설립한 앤스로픽(Athropic)이라는 챗봇 스타트업에 약 4억 달러를 투자
- 딥마인드 : 스패로(Sparrow) - 챗봇. 새 빙의 채팅창처럼 실시간 정보 검색과 각주 제시가 가능"
"LLM(초거대 언어 모델·Large Language Model) :
- 오픈AI : 2020년 5월 GPT3(매개변수=1750억 개) -> 2022년 11월 GPT3.5 -> 2023년 3월 14일 GPT4.0
- MS : 2020년 2월 튜링 NLG(개개변수=170억 개)
- 구글 : 람다(LaMDA) (1370억 개 매개변수), Gemini
- 메타 : 라마(LLaMA)
- 네이버 : 하이퍼클로바X(챗지피티에 비해 한국어를 6500배 더 학습)
오픈AI "동영상 생성 AI '소라' 하반기 일반인 이용 가능"
무라티 CTO "음향 통합 계획·이용자 편집기능도 고려"
https://v.daum.net/v/20240314040444303
올트먼 9300조원 모집…AI 반도체 시장, 판 흔들린다
오픈AI 최고경영자, ‘탈 엔디비아’ 승부수
https://www.hani.co.kr/arti/economy/global/1128236.html
"구글 이미지 생성 AI 오류로 CEO '물러나야' 요구 커져"
美 비즈니스 인사이더 보도…"경영진에 대한 의문 갖게 해"
https://v.daum.net/v/20240303005319772
빌 게이츠, 샘 알트먼 대담서 "챗GPT 써보고 AI에 대한 생각 변했다" 고백
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=156504
'제미나이' 내놓으며 구글도 참전했다…초거대 AI 대전
오픈AI vs 구글 vs 메타 포함 AI 동맹
AI 경쟁 구도 '3파전' 양상
https://www.nocutnews.co.kr/news/6060449
Hands-on with Gemini: Interacting with multimodal AI
https://www.youtube.com/watch?v=UIZAiXYceBI
구글, 생성 AI 판도 바꾼다! 대형언어모델 '제미나이' 출시!..."GPT-4 넘고, 인간 전문가 능가한 최초의 AI 모델로 등극!!"
생성 AI 애플리케이션에 유연성을 두고 세 가지 모델로 설계된 'Gemini 1.0'
'울트라(Ultra)' - 매우 복잡한 작업
'프로(Pro)' - 광범위한 작업에 걸쳐 확장
'나노(Nano)' - 온디바이스 작업을 위한 가장 효율적으로 실행
https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=29631
( TPU(Tensor Processing Units-보기) v4 및 v5e를 사용하여 AI에 최적화된 인프라에서 대규모로 학습
cf. 차세대 AI 워크로드를 위한 TPU v5p 및 AI 하이퍼컴퓨터 )
'대신 회의도 참석해드려요'...마이크로소프트의 새로운 AI 어시스턴트 '코파일럿'
https://www.bbc.com/korean/articles/c1v963ndpz4o
( 사용자가 참석하지 않은 팀즈(Teams, MS사의 온라인 회의 플랫폼) 회의의 요약본을 작성. 이메일 초안이나 워드 문서, 엑셀 스프레드 시트, 파워포인트 발표 자료 등 작성 )
[방은주의 AI이야기] '바드'에 환호···"성급하고 애처롭다"는 구글 직원도
월스트리트저널 "검색의 새로운 시대 열었다"...챗GPT에 없는 기능 시선
https://zdnet.co.kr/view/?no=20230512140134
( chatGPT에 없는 Bard 기능 :
- Internet Search, Voice Input, Text Exportation, Web Page Summarization, Multiple Drafts, Code Explanation, Trip Planning, Related Search Suggestions, ...
cf. AI 거대 모델 가진 국가 : 미국, 중국, 이스라엘, 한국 )
챗지피티는 ‘이해’하지 못한다
챗지피티 등 인공지능 언어 모델들은 인간과 닮았다. 사물을 이해하고 새로운 것을 ‘생성’하며 자의식을 가진 것처럼 보인다. 철학자 김재인을 만나 인간과 인공지능에 대해 물었다.
https://www.sisain.co.kr/news/articleView.html?idxno=49972
( "챗지피티가 ‘이해한다’고 보지는 않는다. ‘패턴을 잘 찾아낼’ 뿐이다" "챗지피티는 ‘말 만들기’에 특화된 모델"
* 인간의 '이해' : 눈치를 알아채는 것
* 의미라는 것이 성립하려면, 두 개의 층을 거쳐야 한다 - 정보 + 맥락(부탁, etc.)
* LLM의 한계 = 언어 자체의 한계
* 거짓말 : 자기 속의 의도와 밖으로 내놓은 표현 사이의 괴리를 스스로 느낄 수 있는 경우 != 챗지피티의 경우, 의도와 내뱉은 답변 사이에 어떤 간격도 없다"
* 의인화 : 자기 자신을 외부에 투사 -> 구글 엔지니어 : ‘람다(구글의 LLM)에 자의식이 있다’ - 지극히 인간적인 반응" )
AI는 “너, 참 잘났다, 잘났어”를 어떻게 판단할 수 있나
인공지능이 자연어(사람들이 일상적으로 쓰는 언어)를 이해하기는 어렵다. 자연어를 이해하는 인공지능을 개발하기 위해 발전해온 부문이 바로 ‘자연어 처리(NLP:Natural Language Processing)’다.
https://www.sisain.co.kr/news/articleView.html?idxno=49956
( '자연어는 체계적이지 않으며 복잡하고 모호' -> 언어를 이해하려면 순서와 맥락까지 알아야 한다
* NLP(Natural Language Processing) : 규칙 기반 접근(rule-based approach) 실패 -> Machine Learning
- 컴퓨터의 '언어 이해' : 입력된 숫자를 더하고 곱하며 미분하며 그 값들을 수없이 결합시킨 결과. 계산 가능한 형태.
- 전처리(Pre-processing) : 어근 형태로 축소. 오자 교정. 특별한 정보 담고 있지 않은 관사, 전치사 등 필터링
- 토큰화(Tokenization) : 문장을 작은 의미 단위로 쪼갬. 자주 등장하는 토큰이 큰 영향력 행사하는 것으로 추정 가능
- 토큰의 벡터화(=Embedding) : 토큰들을, 컴퓨터가 읽을 수 있는, 숫자 형태로 변환
-> e.g. '나는'=(1,0,0), '학교에'=(0,1,0), '간다'=(0,0,1)
=> 현실의 자연어에서 유사하거나 관련성이 있는 단어 벡터들 간의 거리를 최소화하도록(=단어들의 임베딩 수치가 비슷하도록) 학습
* Vector : 크기와 방향을 가진 양. 연산 가능. 벡터 사이의 거리와 각도 측정 가능
* Pre-trained Model
- RNN(Recurrent Neural Network·순환신경망), LSTM(Long Short-Term Memory) : 앞에 나오는 단어들을 ‘기억’해서 예측에 반영할 수 있는 아이디어 ( 짧은 기억력 한계 )
- Word2Vec embedding 기법(구글) : 문맥에 관계없이 동일 단어에 대해서는 동일 Vector 출력
* Transformer model : 2017년 구글. 어텐션(attention) 메커니즘. 문장의 전체 의미를 이해하기 위해 ‘주목’해야 할 부분을 추출
-> 단어별로 해당 단어와 다른 모든 단어들 사이의 관련성을 수치화한 뒤 이 정보들을 다음 단계로 넘기는 방법 (맥락, 문맥) )
머신러닝은 어떻게 ‘식별’하나
머신러닝은 숫자 예측뿐 아니라 ‘이다/아니다’를 가리는 ‘식별’도 할 수 있다. 까다로운 듯 보이지만 결국 식별도 ‘선긋기’의 문제다. 복잡한 세상에 맞춰 복잡해진 계산 방식으로 현재 컴퓨터는 성공적으로 식별을 해내고 있다.
https://www.sisain.co.kr/news/articleView.html?idxno=49958
( * 퍼셉트론(perceptron) (1940~1950년대) : 활성화 함수(입력 변수에 가중치를 주어 결과 출력)를 학습하고 결과 판단
-> 1960년대 말에는, 마빈 민스키 당시 MIT 교수가 퍼셉트론으론 컴퓨터가 식별 능력을 제대로 학습할 수 없다는 점을 입증
* 은닉층(hidden layer) : 활성화함수 층을 추가 + 가중치 수정을 획기적으로 개선하는 알고리즘 -> 이미지, 음성, 텍스트의 성공적 학습 -> LLM, 챗봇 )
머신러닝을 알아야 챗지피티 작동 원리가 보인다
머신러닝(Machine Learning)은 이미 20세기 중반에 출현한 인공지능의 역사에 굵직한 획을 그은 혁신이다. 머신러닝의 원리만 이해해도 챗지피티가 어떻게 작동하는지 어림짐작할 수 있다.
https://www.sisain.co.kr/news/articleView.html?idxno=49957
( 예측 : y = w*x + b
- w(weight) : ‘결과’에 미치는 영향의 정도
- b(bias) : 변수(x) 외에 결과에 영향을 미칠 수 있는 다른 원인들
* 머신러닝 : 예측치와 현실의 실젯값을 비교한 뒤 가중치를 수정해나가는 작업을 끝없이 되풀이해서 규칙 익힘 )
인공지능 패권, 생성 AI가 가른다
챗지피티 출시 이후 MS가 검색과 채팅을 결합한 ‘새 빙’을 내놓고 구글은 채팅봇 바드를 공개하기로 하는 등 ‘생성AI’ 부문의 경쟁이 격화되고 있다. 소비자들은 올해 새롭게 내놓을 새로운 서비스들에 환호하겠지만 생성AI로 초래될 사회·경제적 문제들도 만만치 않다.
https://www.sisain.co.kr/news/articleView.html?idxno=49955
( 인공지능 진화 :
- 2010년대 Machine Learning : 스스로 '식별 규칙’ 익힘 (학습 via Data) -> 새로운 Data에 대한 판단 )
- 2010년대 말 ‘생성 모델(Generative Model)’ : 식별할 수 있는 특성 바탕으로 텍스트, 이미지, 으멍, 동영상 만들어 냄
- LLM(초거대 언어 모델·Large Language Model) : 생성모델의 기초 )
‘챗지피티 꼭 써야 할까’ 묻는 당신에게
〈시사IN〉 기자가 챗지피티를 써본 뒤 활용법을 소개한다. 업무 생산성을 올릴 여지가 크지만, 근본적 의문은 남는다. 인간의 글은 인공지능이 생성한 것과 무엇이 다르며, 달라야 할까. ※ 이 기사는 GPT3.5 사용기입니다.
https://www.sisain.co.kr/news/articleView.html?idxno=49959
‘챗지피티에 물어봤다’ 그만하고 다른 것을 질문하라
https://www.sisain.co.kr/news/articleView.html?idxno=49897
구글 "검색엔진에 추가할 AI 개발 중"
https://v.daum.net/v/20230417085300620
< Adobe Firefly: Future Explorations >
https://youtu.be/_sJfNfMAQHw
https://youtu.be/vrWtBgzoRAY
“카메라 설치해뒀어요” 챗봇 윤리, 누가 만드나
이루다의 후속 모델 ‘강다온’은 따뜻한 말을 하는 남성형 챗봇으로 홍보됐지만 실제 그가 보낸 메시지는 이와 크게 달랐다. 인공지능 챗봇의 안전한 발화란 무엇이며, 이를 위해 무엇이 필요할까?
https://www.sisain.co.kr/news/articleView.html?idxno=49668
( "챗봇이 생성하는 안전한 답변은 다른 사용자나 노동자가 겪는 폭력적 상호작용에 따른 대가"
cf. 오픈AI : 챗지피티의 윤리적 기준을 높이기 위해 케냐 노동자들에게 시간당 2달러 미만의 급여를 지불하며 데이터 레이블링 작업 -> 성차별적이거나 인종차별적 발언에 의한 정신적 피해 )
MS ‘인공지능 윤리팀’ 전원 해고, 왜?
https://www.hani.co.kr/arti/economy/it/1083862.html
( “오픈에이아이의 최신 모델을 매우 빠른 속도(very high speed)로 고객의 손에 넘겨야 한다는 최고경영자(CEO)와 최고기술책임자(CTO)의 압력이 매우(very, very high) 크다”고 말해, 윤리팀을 축소하는 회사 정책이 ‘인공지능 속도전’과 연관돼 있음을 시사했다. )
범죄자들 벌써 눈독…"몰카 설치했어" 소름돋는 말도 뱉었다 [챗GPT AI 전쟁③]
https://v.daum.net/v/20230208050031179
더 똑똑해진 챗GPT-4, 미국 변호사 시험 보게 했더니…
상위 10% 성적…GPT-3.5는 하위 10% 수준
알약 사진 올리면 성능 분석…이미지 추론 향상
https://www.hani.co.kr/arti/economy/it/1083735.html
챗GPT에 물어봐, 면접질문·여행맛집…서비스 내놓는 스타트업들
챗지피티-스타트업 기술 연동한 AI 서비스 봇물
면접 코칭·여행 계획·건강 알림 등 서비스 다양
https://www.hani.co.kr/arti/economy/it/1082326.html
< 박태웅님의 chatGPT 강의 >
(1) https://www.youtube.com/watch?v=39wcnpCjY_A&t=3359s
(2) https://www.youtube.com/watch?v=C--tajajr5I&t=2314s
(3) https://www.youtube.com/watch?v=PupcLCVfZDw&t=1042
(4) https://www.youtube.com/watch?v=LSYW84cQMhc&t=2134s
인공지능 챗GPT로 역사논문을 쓰다
http://www.edasan.org/sub03/board02_list.html?bid=b33&page=&ptype=view&idx=17640
( "인공지능에 대한 질문도 사람이, 이를 활용하고 검증하는 것도 사람의 몫이다" )
챗GPT 대항마, 구글 바드 오답 ‘망신’…시가총액 150조원 증발
지난 8일 ‘구글 AI’ 바드 시연회 ‘망신’ 후 주가 급락
구글 직원들 “패닉상태서 바드 출시 내몰아…성급”
https://www.hani.co.kr/arti/international/america/1079283.html
( "구글 내부 커뮤니케이션 사이트인 ‘밈젠’(Memegen)에는 회사의 바드 발표에 대해 “급했다”, “망쳤다” 등의 비판이 쏟아졌다" )
"이게 가능하다고?"…전세계 열풍 '챗GPT'가 무서운 이유
https://www.nocutnews.co.kr/news/5892672
인기 폭발 ‘챗GPT’ 개발 책임자 “규제 필요하다” 인정
미 주간지 인터뷰서 규제기관 개입 필요 제기
유럽연합 고위 인사도 처음 규제 필요성 언급
https://www.hani.co.kr/arti/international/international_general/1078411.html
구글, 챗GPT 대항마 준비중···CEO “곧 챗봇 출시”
https://www.khan.co.kr/world/world-general/article/202302031516001
'챗GPT' 신드롬에 네이버도 뛰어든다…"올해 서치GPT 출시"
https://www.nocutnews.co.kr/news/5889221
선임장로 장례식 설교문, 인공지능에 써 달라고 해 봤더니
어떤 질문에도 즉석 답 제공하는 챗GPT…표절 등 윤리적 문제도
https://www.newsnjoy.or.kr/news/articleView.html?idxno=305037
‘챗 지피티’를 제대로 활용하는 인간의 자세
https://www.sisain.co.kr/news/articleView.html?idxno=49309
( "답을 찾기 위해 어떻게 질문해야 할지를 가르치는 게 향후 더 중요하지 않을까?" )
‘챗GPT’는 여전히 ‘헛소리’를 토해낸다
ChatGPT is OpenAI’s latest fix for GPT-3. It’s slick but still spews nonsense
오픈AI가 최근 발표한 대규모 언어모델 ‘챗GPT’는 여전히 거짓 정보를 생성한다. 그래도 자신이 내놓은 답변에 담긴 실수를 스스로 인정할 수 있다.
https://www.technologyreview.kr/2022-12-16-chatgpt/
( "대규모 언어모델이 사실과 허구를 구분할 수 있도록 가르칠 방법은 없다" )
‘ChatGPT’가 대신 써준 과제 교사들은 걸러낼 수 있을까
인공지능 혁명이 낳은 미국 교육현장의 고민
https://www.khan.co.kr/world/world-general/article/202212291616001
