생성형 AI의 발전

생성형 AI 개념

Daniel Tedesco

Data Lead, Google

협업 활동

  • 대학
  • 정부와 시민 단체
  • 오픈소스 커뮤니티
  • 스타트업과 대기업
생성형 AI 개념

대학

  • 새로운 연구(GAN 발명 등)
  • 새로운 연구자 배출
  • 타 분야와의 파트너십

몬트리올 대학교 AI 센터 홈페이지

1 몬트리올 대학교 웹사이트
생성형 AI 개념

정부와 시민 단체

정부

  • 규제 환경 구축 및 시행
  • 기초 연구 자금 지원

시민 단체

  • 독립적인 분석 제공
  • 리소스 제공(데이터세트 등)
  • 프로젝트 자금 조달

컨퍼런스 전시 부스와 그 위에 'DARPA 데모 데이'라고 적힌 배너가 보이는 이미지

1 내셔널 디펜스 매거진, https://www.nationaldefensemagazine.org/articles/2016/5/11/darpa-shows-off-technology-at-demo-day
생성형 AI 개념

오픈소스 커뮤니티

  • 도구와 모델에 대한 공개 액세스 제공
  • 진입, 실험, 공유의 장벽 완화
  • 품질의 장기적인 유지와 관리 문제
  • 오남용 위험 증가

일부 생성형 AI 오픈소스 프로젝트

오픈 소스 생성형 AI 도구 및 모델 로고 모음

생성형 AI 개념

스타트업과 대기업

  • 경쟁 우위 추구
  • 생성형 AI의 광범위한 도입 촉진
  • 성과를 입증하여 인재 유치 및 투자자 신뢰 확보

대기업의 추가 활동:

  • 연구 지원(구글의 트랜스포머 도입 등)
  • 스타트업 인수
  • 하드웨어 및 클라우드 리소스 제공
생성형 AI 개념

개방성의 딜레마

장점

  • 개발자 지원
  • 인재 유치
  • 폭넓은 피드백

단점

  • 경쟁 우위 상실
  • 오남용에 대한 법적 책임 위험
생성형 AI 개념

생성형 AI 개발의 경계

가속 요인

  • 하드웨어 비용 감소
  • 연구 개발
  • 경쟁 및 지정학적 압력

감속 요인

  • 기술적 한계
  • 과도한 규제
  • 폐쇄적인 생태계
  • 제한된 재원
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연습해 봅시다!

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