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생성형 AI: 격차 메우기, 문서 정보 추출, 데이터 품질 개선을 위한 솔루션 생성형 AI는 데이터 문제 해결에 유용한 도구로서 격차 메우기, 문서 정보 추출, 데이터 품질 개선 등 다양한 활용 사례를 보여주고 있습니다. 하지만 전문가들은 생성형 AI를 신중하게 사용하고 기존 접근 방식과 함께 사용하는 것이 중요하다고 조언합니다. 글로벌 의료 서비스와 정보 격차현재 저소득 국가에서는 1억 4,300만 명의 환자가 수술을 기다리고 있습니다. 의사와 자원을 투입할 준비가 되어 있는 기관이 있지만, 정보 격차가 큰 걸림돌입니다. 하버드 의대 교수이자 버츄 재단(Virtue Foundation)의 공동 설립자인 조안 라로베레는 다양한 출처의 정보가 집계되지 않고 구조화되지 않은 형식으로 존재한다고 지적했습니다.버츄 재단은 2002년 설립되어 세계 최대 규모의 NGO 및 의료 시설 데이터베.. 2024. 6. 15.
AI로 인한 일자리 대체와 생산성 향상: 기업의 올바른 선택 AI를 활용하여 인간의 일자리를 대체하고 비용을 절감하려는 기업들이 있습니다. 그러나 이는 근시안적인 접근일 뿐입니다. 최근 골드만삭스(Goldman Sachs)는 미국과 유럽에서 최대 3억 개의 일자리가 AI의 위협을 받을 수 있다는 보고서를 발표했습니다. 이 보고서는 현재 일자리의 약 3분의 2가 AI로 어느 정도 자동화될 수 있으며, 업무의 4분의 1은 완전히 자동화될 수 있다고 지적했습니다. 이러한 예측은 AI를 통한 비용 절감을 강조하는 경영진에게 매력적으로 들릴 수 있습니다. 하지만 진정으로 현명한 기업이라면 AI를 통해 직원의 생산성을 높이는 방법을 모색할 것입니다. 생산성 향상의 중요성AI 도구는 다양한 직무에서 인력을 ‘증강’할 수 있습니다. 인포월드의 기자 제레미 듀발은 소프트웨어 개발.. 2024. 6. 15.
자율주행 기술과 인공지능: 자율주행 자동차의 현재와 미래, 도전과제와 발전 전망 자율주행 기술은 인공지능(AI)과의 결합으로 교통의 미래를 재정의하고 있습니다. 자율주행 자동차는 AI와 머신러닝 알고리즘을 활용하여 차량의 주행을 자동화하고, 안전성과 효율성을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 본 블로그 글에서는 자율주행 기술의 현재와 미래, 그리고 이 기술이 직면한 도전과제와 발전 전망에 대해 전문가의 시각에서 심도 있게 논의하고자 합니다. 자율주행 자동차의 현재 상태기술적 진보와 현황자율주행 자동차는 현재 다양한 단계의 기술적 성숙도를 보이고 있습니다. SAE(Society of Automotive Engineers)에서는 자율주행 기술을 0단계부터 5단계까지로 구분하고 있습니다. 대부분의 상용화된 자율주행 자동차는 2단계 또는 3단계 수준에 머물러 있으며, 이는 부분적인 자동화와 .. 2024. 6. 15.
지속 가능한 생활: 미래를 위한 변화 현대 사회에서 환경 문제는 전 세계적으로 중요한 이슈로 부각되고 있습니다. 기후 변화, 자원 고갈, 생물 다양성 감소 등은 인류의 지속 가능한 미래를 위협하고 있습니다. 지속 가능한 생활은 환경을 보호하고 자원을 효율적으로 사용하는 동시에, 사회적 공정성과 경제적 발전을 추구하는 생활 방식을 의미합니다. 이 글에서는 지속 가능한 생활의 중요성과 이를 실천하기 위한 다양한 방법에 대해 심도 있게 논의해 보겠습니다. 지속 가능한 생활의 필요성기후 변화와 환경 보호기후 변화는 전 세계적으로 심각한 문제로 대두되고 있습니다. 온실가스 배출 증가로 인해 지구의 평균 기온이 상승하면서 극단적인 기상 현상, 해수면 상승, 생태계 파괴 등의 문제를 초래합니다. IPCC(Intergovernmental Panel on .. 2024. 6. 15.

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