크로스-모달 데이터 융합 / 인지적 모델링과 자연스러운 상호작용 / 창의적인 콘텐츠 생산 / 실시간 데이터 적응 및 학습
데이터 품질과 양 / 모델의 일반화 능력 / 창의성과 예측 불가능성
연구와 개발의 지속적인 투자 / 다학제적 접근 / 윤리적 고려와 사회적 합의 / 국제적 협력과 규제 / 사용자 교육과 인식 제고 / 유연하고 효과적인 법적, 윤리적 프레임워크 구축 / 유지 보수와 지속적인 개선
pp.150~151
- 오픈AI(젊은 도전자) : 인공지능의 새로운 패러다임을 제시한 도전자로, GPT를 통해 텍스트 기반의 정보 수집과 정리에 혁신을 일으켰다. 세상이 기다리던 기술을 선보인 만큼 전 세계의 주목을 받고 있다.
- 마이크로소프트(부유한 도우미) : 오픈AI의 잠재력을 발견하고 지원하여 성장을 돕는 역할을 하면서 투자의 성과를 누리고 있다. 이들의 협업은 산업 내에서도 혁신적으로 평가받고 있다.
- 구글(원조 강자) : GPT의 개념을 최초로 고안했으나, 오픈AI와 마이크로소프트에 밀려 다소 뒤처진 상황이다. 구글의 반응과 그 후의 움직임에 대해 많은 관심을 받고 있다.
- 메타(창조적 경쟁자) : LLaMA라는 자체 언어 모델을 개발하여 오픈소스로 제공하고 있다. 이를 통해 중소기업 스타트업이 AI 기술에 쉽게 접근할 수 있게 되었다.
- 국내 기업의 움직임 : 한국에서도 LG, 네이버, 카카오 등이 AI 경쟁에 참가하려는 움직임을 보이고 있다. 이들 기업은 검색엔진, 챗봇 서비스 등 다양한 분야에서 AI 기술의 활용을 모색하고 있다.
p.211
검색 알고리즘의 공정성은 모든 사용자에게 공정하고 중립적인 검색 결과를 제공하는 것을 의미한다. 그러나 데이터 편향, 알고리즘 편향, 인간 편향과 같은 요소로 인해 공정성이 저해될 수 있다.
p.238
홍정한, 변형균, <멀티모달 생성 AI 인사이드> 中
+) 이 책은 멀티모달 생성 AI의 개념과 원리, 변천 과정, 활용 분야, 관련 기업 현황, 주요 이슈, 주요 국가별 전략과 정책 등에 대해 객관적으로 정리하고 있다. 멀티모달의 개념이 무엇인지, 어떤 분야에서 활용될지 설명하며 앞으로의 미래 기술 분야를 예측해본다.
이 분야에 관심 있는 사람들이 읽기에 전체적으로는 어렵지 않으나, 멀티모달 생성 AI 기술의 변천 과정에 대해 설명하는 부분은 비전공자가 보기에 좀 낯선 느낌이 있다.
하지만 저자들이 언급했듯이 기술적인 내용을 모두 파악하려 하기 보다, 생성 AI 모델의 종류와 발전 과정, 특성을 이해하는 수준으로 읽어도 무방하다는 말에 동의한다.
그 외 다른 부분에도 도표와 그림, 코드 등 데이터를 활용하여 예를 들어주고 있으며 이해하기 쉽게 설명하고 있어서 읽기에 큰 어려움은 없다.
멀티모달 생성 AI의 기본적인 개념들을 다가가기 편하게 이야기하며, 다양한 산업의 주력 분야의 핵심들을 제시하고 있기에 미래 사회를 전망하는데 도움이 된다.
또 AI 관련하여 효율적인 부분과 더불어 주의해야 할 사항들도 열거하고 있어서 각 기업과 개인들이 생각할 거리들을 제안한다고 느꼈다.
이 분야에 관심 있는 사람들이 읽으면 관련 지식을 논리적으로 정리하는데 도움이 되리라 생각한다. 기초적인 지식과 관련 분야의 지식을 폭넓게 다루고 있어서 공부의 방향을 잡는데 효율적일 듯하다.
* 이 서평은 해당 출판사에서 도서를 제공받아 쓴 것입니다. 평소와 다름없이 읽고 제 생각을 기록한 글입니다.
* YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다.