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근로시간 제도 개편 방안(2023) 및 Q&A카테고리 없음 2023. 10. 11. 13:33
근로시간 제도 개편 방안 우리나라 근로시간 제도는 근로시간이 곧 성과가 되는 공장제 생산 방식을 상정하여 주 단위 상한 규제 중심으로 운영되어 왔습니다. 2018년 근로시간 단축을 위해 주 52시간제를 도입하였으나 획일적이고 경직적인 주 단위 상한 규제 방식은 바뀌지 않았습니다. 그 결과 현재 근로시간 제도는 근로자와 기업의 근로시간 선택권을 제약하고, 날로 다양화되고 고도화되는 노사의 수요를 담아내지 못하게 되었습니다. 이는 선택권과 건강권이 저하되는 글로벌 스탠더드와도 맞지 않습니다. 산업현장의 여건을 충분히 고려하지 않고 3년 만에 급격히 주 52시간제를 도입한 결과 많은 기업들이 위법과 적법의 아슬아슬한 경계선 위에서 소위 포괄임금이라는 임금 약정 방식을 오남용하여 장시간 근로와 공짜 야근을 야기..
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인공지능(AI) 탈중앙화 필요성, 미흡한 이유, 탈중앙화 단계, 올바른 접근법인공지능 2023. 10. 10. 23:36
웹3와 인공지능(AI)의 교차점은 현재 암호화폐 커뮤니티에서 뜨거운 논쟁의 주제 중 하나입니다. 특히, 생성형 AI의 등장은 기존 소프트웨어 스택을 혁신하고 있으며, 웹3 역시 이러한 혁신의 영향을 받고 있습니다. 웹3의 핵심 가치 중 하나인 탈중앙화는 이러한 혁신과 밀접한 관련이 있으며, 많은 웹3 생성형 AI 프로젝트와 시나리오가 탈중앙화된 생성형 AI 가치를 제안하고 있습니다. 생성형 AI의 탈중앙화 가능성: 생성형 AI는 탈중앙화될 자격이 있는 기술입니다. 이전에 중앙 집중식 시스템에서 작동한 이유 중 하나는 계산 능력과 데이터 액세스의 한계였습니다. 그러나 현재 기술의 진보로 분산된 컴퓨팅 리소스 및 암호화 기술의 사용이 가능해졌으며, 이로써 생성형 AI 모델을 탈중앙화하고 블록체인과 연결할 수..
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AI 석학 제프리 힌튼 '언젠가 기술이 인류를 장악할 수 있다'고 우려인공지능 2023. 10. 10. 14:05
제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)은 인공지능의 이점에 대해 찬사를 보내면서도 자율 전장 로봇, 가짜 뉴스, 고용, 치안 분야의 의도치 않은 편견 등에 대해 경종을 울립니다. '인공지능의 대부'로 불리는 제프리 힌튼은 방송에서 '60분'과 함께 인공지능 기술이 앞으로 인류에게 미칠 좋은 점과 나쁜 점을 분석했습니다. 힌튼은 영국의 컴퓨터 과학자이자 인지 심리학자로, AI의 프레임워크라고 불리는 인공 신경망에 대한 연구로 가장 잘 알려져 있습니다. 그는 AI의 위험성에 대한 우려를 이유로 올해 5월에 퇴사하기 전까지 10년간 구글에서 근무했습니다. 다음은 제프리 힌튼이 60분 인터뷰어 스콧 펠리에게 한 말입니다. 인텔리전스 펠리는 인공지능에 대한 최근의 우려를 강조하며 코너를 시작한 후, 인류는 인..
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대규모 언어 모델(LLM : Large Language Models) 연구 동향인공지능 2023. 10. 9. 23:22
대규모 언어 모델에 대한 조사 A Survey of Large Language Models 요약 1950년대에 튜링 테스트(Turing Test)가 제안된 이래로 인간은 기계가 언어 지능을 마스터하는 방법을 탐구해 왔습니다. 언어는 본질적으로 문법 규칙에 의해 지배되는 복잡하고 정교한 인간 표현 체계입니다. 이는 유능한 인공지능을 개발하는 데 언어를 이해하고 파악할 수 있는 유능한 인공 지능(AI) 알고리즘을 개발하는 것은 중요한 과제입니다. 언어 모델링은 지난 20년 동안 언어 이해와 생성을 위해 널리 연구되어 왔으며, 통계적 언어 모델(statistical language models)에서 신경망 언어 모델(neural language models)로 발전해 왔습니다. 최근에는 대규모 말뭉치(larg..
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의료 생명 과학 분야에서 주목해야 할 생성형 AI 스타트업인공지능 2023. 10. 9. 22:44
생성형 AI는 현재 의료와 생명 과학 분야에서 많은 주목을 받고 있습니다. 이 분야의 AI 기술은 패러다임 전환을 이끌고 있으며, 텍스트를 이미지로 변환하는 능력과 ChatGPT와 같은 모델의 등장은 이러한 변화를 가속화하고 있습니다. 생성적 사전 학습 트랜스포머(GPT)는 대규모 언어 모델(LLM)로, 딥러닝을 활용하여 인간과 유사한 텍스트를 생성합니다. LLM은 이미 오랫동안 연구되어 왔지만, OpenAI의 ChatGPT와 같은 혁신적인 모델은 새로운 패러다임을 제시하며 의료 및 생명 과학 분야에서의 활용 가능성을 증대시켰습니다. 이제 ChatGPT를 통해 수백만 명의 사용자들은 의료 분야에서 새로운 응용 프로그램을 개발하고 적용하는데 관심을 기울이고 있습니다. 이러한 응용 분야로는 새로운 검색 엔진..
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딜로이트, 인공지능(AI) 활용서 : 6대 산업별 활용 사례인공지능 2023. 10. 9. 14:46
2023.8월 딜로이트 AI 연구소 AI를 활용해 사업가치를 창출하는 6가지 경로 비용 절감 : AI와 지능형 자동화 솔루션을 도입해 상대적으로 가치가 낮고 반복적인 업무를 자동화하면 효율성과 품질을 개선해 비용을 절감할 수 있다. 실행 속도 단축 : 지연시간을 최소화해 운영 및 사업 성과 도출에 걸리는 시간을 단축한다. 복잡성 감축 : 보다 선제적이고 예측 가능하며 갈수록 복잡해지는 데이터 소스에서 패턴을 파악하는 능력 등이 더욱 향상된 애널리틱스 기술을 활용하면, 이해와 의사결정을 개선할 수 있다. 관계의 전환 : 사람과 기술 간 소통 방식을 전환해, 사람이 기계의 방식에 맞추는 대신 사람의 방식 그대로 소통할 수 있다. 혁신 촉진 : AI를 활용해 혁신적인 신제품, 시장, 비즈니스 모델을 창출함으로..
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중국 인공지능의 기회와 시사점인공지능 2023. 10. 9. 14:36
2022년 말 이후, OpenAI의 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능(AI) 플랫폼의 등장은 AI 기술의 혁신과 그 중요성의 급격한 상승을 시사하고 있습니다. 이러한 발전은 중국과 전 세계에서 AI 산업의 방향을 재조정하고 새로운 기회와 도전을 던지고 있습니다. 빠른 사용자 채용: ChatGPT와 같은 생성형 AI 플랫폼의 빠른 사용자 채용은 기존의 플랫폼과의 비교를 통해 혁신적인 AI 기술의 엄청난 잠재력을 보여주고 있습니다. 이는 기업들이 AI를 활용하여 새로운 시장을 개척하고 경쟁력을 확보하는 데 중요한 동기부여가 될 것입니다. 새로운 비즈니스 모델: 생성형 AI는 기존 비즈니스 모델을 혁신하고 새로운 수익 창출 방식을 모색할 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 맞춤형 콘텐츠 생성, 개인화..
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제조 분야와 인공지능(AI)인공지능 2023. 10. 9. 14:25
IFS의 글로벌 인더스트리 디렉터인 매기 슬로윅은 인공지능(AI)과 인간이 기계의 결정을 이해해야 하는 이유에 대해 다음과 같이 설명합니다. "Accenture의 연구에 따르면, 인공지능(AI)은 제조업에 미치는 영향이 상당히 크다는 것이 입증되었습니다. 이 연구에 따르면, AI 기술은 2035년까지 총부가가치(GVA) 측면에서 3조 8,000억 달러를 추가로 창출할 것으로 예측되며, 또한 수익성을 38% 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 밝혀졌습니다. 이에 따라 제조업체들은 비즈니스의 발전을 촉진시키기 위해 새로운 솔루션을 도입하는 방향으로 노력하고 있습니다. McKinsey에 따르면, 2017년부터 2022년까지 기업들이 AI를 도입하는 비율은 두 배 이상 증가한 것으로 나타났습니다. 이는 기..