[AI] 인공지능의 단편 (8) 썸네일형 리스트형 우리의 모든 것을 아는 생성형 AI... feat. 마이너리티 리포트 OpenAI의 샘 알트만은 최근 세콰이어 벤처캐피탈이 주최한 AI 이벤트에서,과도하게 단순화하자면 나이든 사람들은 ChatGPT를 구글 대체재로 사용한다. 20대와 30대는 ChatGPT를 인생 조언자처럼 사용한다. 라고 말했다. 그는 또,젊은이들이 ChatGPT에 묻지 않고는 인생의 결정을 내리지 않는다. 라고 했다.ChatGPT의 메모리 옵션은 이전 ChatGPT와의 대화와 기억된 사실을 컨텍스트로 사용할 수 있다.우리의 모든 대화, 읽은 책, 이메일 등이 모두 데이터로 저장되어 있고,다른 소스의 데이터가 계속 연결되고, 입력한 프롬프트에 대해 ChatGPT의 응답이 실제 삶에 어떻게 반영되었는지 추적되어 결과로 저장된다면 엄청난 강화학습이 이루어지게 된다.우리 삶의 모든 것을 기록하고 기억하는 초개.. 2025년 AI 100대 기업 투자자 2025년 AI 100대 기업 투자자 중,General Catalyst가 12개 기업에 투자하여 가장 활발하게 투자.헬스케어 및 생명과학 : Lila Sciences, Overjet, Hippocratic AI, Clarium방위산업 : Saronic, Helsing기반 모델 : Toggether AI, Cartesia, Symbolica법률 : Wordsmith제조 : Physics X콘텐츠 생성 : Moonvalley2위는 엔비디아의 NVentures로 10개 AI 100대 기업에 투자오픈소스 모델 개발 및 배포 인프라를 제공하는 Together AI는 가장 많은 45명의 투자자를 보유. 자율주행 스타트업 Wayve는 35명으로 2위.윤송이 전 SK텔레콤 상무, 엔씨소프트 사장도 Together AI.. 2025년 AI를 설명하는 12개의 그래프 스탠퍼드 대학교 인간중심 AI 연구소(Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)에서 발간한 2025 AI 인덱스에 의하면,1. 미국 기업이 앞서가고 있다.2024년 미국은 40개, 중국은 15개, 유럽은 3개(모두 프랑스)의 AI 모델을 발표했다. 2023년에서 2024년에 모델 수가 줄어든 이유는 기술의 복잡성 증가, 훈련 비용 급등 때문일 수 있다.2. 훈련 비용에 관하여...주요 AI 기업은 훈련 과정에 대한 정보를 공개하지 않는다. Epoch AI와 모델의 비용을 추정한 결과 구글의 제미나이 1.0 울트라가 1.92억 달러로 가장 높았다. 중국의 DeepSeek는 '25.1월에 불과 6백만 달러로 훈련했다고 주장했다.3. 하지만 AI 사용 비용.. AI는 노동을 대체하는가? 보완하는가? 2004~2023년까지의 개인별 근로시간 데이터를 활용하여 분석한 결과, ChatGPT 등 높은 AI 노출은 더 긴 근로시간과 감소된 여가 시간과 관련. 이는 AI가 인간 노동을 대체하기보다는 보완하기 때문.노동자와 제품 시장이 경쟁적이며 근로자들이 생산성 향상의 혜택을 유지할 협상력이 제한적인 상황에서 더욱 증폭. 생산성 향상의 혜택은 종종 소비자나 기업에 의해 점유.기술 발전이 인간의 노동 부담을 완화할 것이라는 기대에 의문을 제기하며, 일과 삶의 균형을 저해하는 역설을 드러냄. 출처 : AI and the Extended Workday: Productivity, Contracting Efficiency, and Distribution of Rents(Wei Jiang, Junyoung Park, R.. 양자 기술 성숙도 및 국가별 투자 규모 양자 기술은 성숙도 수준(Technology Readiness Level)에서 상당한 차이를 보이고 있다.자기계(magnetometer)와 같은 일부 양자 센싱 기술은 성숙도가 높고 이미 완전한 운용 검증을 거쳐 상용화되었다. 레이더 센싱(radar sensing) 및 관성 항법(inertial navigation) 기술은 실험실 조건에서만 검증되었고 성숙도가 낮다. 양자 키 분배(Quantum Key Distribution, QKD) 기술은 통신 분야 프로토타입이 실환경에서 시범 운영된 사례가 있다. 양자 어닐러(quantum annealer)는 특정 환경에서 실증적으로 사용되고 있다. 범용 양자 컴퓨터(universal quantum computers)는 초기 실험 검증 단계이다.유럽연합(EU)은 .. 양자 기술이 암호화에 미치는 위협 암호화는 블록체인 기반 분산 원장 기술의 근간.현재 대부분의 디지털 통신은 정수 인수분해와 같은 수학적 문제의 어려움에 기반한 암호화를 사용. 정수 인수분해는 2개의 작은 소수를 곱하여 큰 수를 만들고, 이 결과에서 원래의 소수를 찾는 과정을 포함. 암호화의 보안성은 이 연산을 거꾸로 수행하는 것이 매우 어렵다는 사실에 의존. 현재 널리 사용되는 암호화 알고리즘인 RSA-2048을 깨는 데에는 가장 빠른 슈퍼컴퓨터를 사용하더라도 300조년이 걸릴 것으로 추정(Shamshad et al., 2022). RSA-2048을 약 8시간만에 해독하려면 2,000만개의 물리적 큐비트(physical qubits)가 필요하며(Gidney and Ekera, 2021), 이는 현재 가장 큰 양자 컴퓨터보다 18,000.. 양자컴퓨팅 기업 현황 (IBM) Qiskit라는 오픈소스 소프트웨어 플랫폼을 제공, Python 및 JavaScript 로 양자 알고리즘을 개발할 수 있도록 지원. Qiskit은 양자컴퓨팅 시스템뿐만 아니라 클라우드 서비스와도 통합되어 교육 도구 역할. 2024년 1,121큐비트 양자 프로세서 Condor를 개발.(Google) XPRIZE Quantum Applications라는 글로벌 경진대회를 통해 5백만불을 상금으로 제공하며 양자 알고리즘 개발을 촉진. 대학 및 연구기관과 협력하여 Qubit by Qubit 프로그램을 지원.(Microsoft) 미국 국방고등연구계획국(DARPA)의 5년 연구 프로젝트에 선정, 내결함성(fault-tolerant) 양자 컴퓨터 개발에 투자. 기업 및 연구기관이 고성능 양자 컴퓨팅을 활.. AI divide 기존 ChatGPT, Claude 등 open source 모델 LLM에서 2023년 이후에는 메타의 Llama를 위시한 프랑스의 Mistral, 중국의 DeepSeek 등 closed source 모델 LLM의 등장이 확대되고 있다.MMLU(Massive Multitask Language Understanding) 벤치마크도 open source 모델과 closed source 모델간 거의 차이가 없다. 2024년 9월 기준 DeepSeek는 MMLU가 약 81% 수준으로 떨어지기는 한다. 이전 1 다음
