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2024 4개교 연합 토크 콘서트 (옥상훈)

연사자 : 옥상훈

네이버 클라우드 AI SaaS Business 팀 리더

  • 2021.11 Ai 안부전화 서비스 클로바케어콜 사업 담당
  • 2020 성남시와 협력, AI 전화 ‘클로바케어콜’ 론칭
  • 클로바 인공지능 사업팀 클로바 에반젤리스트
  • 2011 네이버 입사, 네이버 개발자 센터 PM
  • 2006 한국 자바 개발자 협회 회장 역임
  • 1세대 자바 개발자 출신

인공지능에 대하여

인공지능 Made By 엘런튜닝

  1. 기계로부터 만들어진 지능
  2. 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술
  3. 지능적이라는 것은 구현 원리가 아니라 지능의 발현, “수행 능력”

Feature Engineering to Deep Learning

데이터 특성을 학습하여 규칙을 만들어 내는 딥러닝

Ai 학습 데이터 → AI 학습 (신경망의 층을 많이 잘 쌓아) → AI 모델(규칙)

알파고로 시작된 딥러닝 시장

→ AI 알고리즘 X 데이터 구축 경쟁

잘 정제된 학습 데이터가 좋은 성능을 만든다.

딥러닝 적용으로 인공지능 성능 향상

  • 다국어 번역 : 파파고
  • 음성인식 : 클로바 등등
  • OCR(이미지 추출) : 이미지 추출

⇒ 이 모든 딥러닝으로 만든 AI 스피커(인간과 인공지능의 대화)

챗봇의 자연어 처리

GPT의 결점 : 자연어 처리의 어려움 (언어적 특성과 맥락 이해)

시나리오 중 ‘의도’ 분류 (인텐트 분류)

  • 자연어 처리 기술 전성기, 2022

빌게이츠 → 생성형 AI 기술, 생애 2번째 혁명 (1번째는 GUI를 통한)

[ Dir → Copy → Move ] to 그래그 앤 드랍

생성형 AI 기술이 혁신적인 이유 1

“드디어 말귀를 알아듣는다.”

생성형AI : 언어 모델을 대형화하니 성능 매우 향상

2019 → 2020 모델 크기를 기존 대비 100배, 초기 대비 1000배를 늘림

생성형 AI 기술이 혁신적인 이유 2

‘코무’하다. No Code. 코드가 없다.

기존 방식 모델 개발 → 생성형 AI 모델 개발

ex. 네이버 클린봇 - 댓글 악플 탐지

  • 악플 데이터를 학습 후 탐지
  • 악플 데이터 35만건에 대해서 악플/애매한글/일반글 3가지로 레이블링

생성형 AI 기술이 혁신적인 이유 3

자연어 뿐만 아니라 그림, 음악, 영상들에도 적용 가능

Text-to-Image 기술의 진화 (15개월만)

생성형 AI 기술 , 동영상도 생성 가능

변화의 속도 - 신기술 발표, 기술 전파

  • GPT의 사용자 수 백만명 달성 - 5일
  • GPT의 MAU 1억명 달성 기간 - 2개월

변화의 범위 - 전문가 능가

⇒ 5년뒤(2030)에 AI가 전문가를 다 능가할 것이라고 장담

현재 AI가 글도 쓰고, 그림도 그리고 코딩도 하는 Generative AI 시대

< ‘나는 공짜로 공부한다’의 저자이자 Khan Academy의 창업자 살 칸 >

  • 위키피디아 활용 교재 작성 → 상당한 시간 절약 → 선생님들의 역할도 많이 바뀔것
  • AI 페르소나 Khanmigo (중요)
  • AI 토론학습 - 다양한 관점에서 자신의 생각 정리, 문제 정의 (현기업의 니즈)

2024년 생성형 AI 방향성

  • 멀티모달 기술 발전
  • 온디바이스 (인터넷 연결 없이 사진 변환/합성)
  • AI 의 안전과 책임성

온디바이스 AI로 가려면 AI 반도체 협업 필요

→ AI에 특화된 반도체를 만든다면 와이파이 없이 사용 가능

2030년이면 지피티3 수준 학습비용 75달러로 획기적 감소할 예정 → 그 이후엔 계속

네이버, 전세계에서 3번째로 생성형 AI - ‘HyperCloba’ 개발

→ 올해 고도화된 HyperCloba X 출시 (네이버 검색엔지 잘 녹아진)

++ Clova Studio - 데이터셋 올리면 학습 → 질문하면 거기 바탕으로 답변 생성

앞으로 달라지는 것

  • 일하는 방식
  • 배우는 방식
  • 가르치는 방식
  • 생활 전반의 변화

앞으로 중요해 지는 것

  • 디지털화
  • 만드는 과정
  • 사용에 대한 책임
  • 전문가의 검증

Q&A

Q : 가르치는 방식은 어떤 변화가 있을까요?

A : 선생님의 지식 가르치는 것 x / Ai를 통해서 지식 전달 할것으로 예상


Q : AI도 상상할 수 있을까요?

A : 상상은 주로 창조하기 위해 예술쪽에서 많이 쓰이거나 다양한 프로토타입을 빨리 만들기 위해 쓰인다.

상상의 정의란 질문을 했을때 정해진 테두리를 벗어나는 것

→ 결국 대답의 온도(파라미터 값)를 바꾸면 AI도 가능하다.


“앞으로 중요해 지는 것 → AI 에게 질문하는 능력”