최고인공지능책임자의 필수 기술과 자질
최고 인공 지능 책임자(CAIO)는 혁신을 주도하고, AI 지원 문화를 구축 및 선도하며, 복잡하고 빠르게 진화하는 기술을 활용하여 실질적인 조직 결과를 달성하기 위해 다차원적인 기술이 필요합니다. 또한 CAIO는 강력한 리더십 역량을 갖추고 끊임없이 변화하는 환경에서 AI의 전략적 계획 및 구현을 추진할 수 있어야 합니다. CAIO는 이해하고 조정하기 위해 깊은 비즈니스 지식과 기술적 배경이 필요합니다.
AI, 특히 생성 AI의 급속한 성장으로 인해 많은 조직에서 최고 인공 지능 책임자(CAIO)를 고용하거나 승진하게 되었습니다.
지금까지 많은 직위가 기술 공급업체에 집중되어 있었습니다. 최근 다수의 AI 법안이 공포된 이후 정부 기관에서도 유사한 직위가 나타났습니다. 그러나 향후 몇 년 동안 기업 조직에서 CAIO 직위의 수는 계속 증가할 것으로 예상됩니다.
CAIO는 종종 최고 경영진의 핵심 구성원으로 간주됩니다. 따라서 그들은 윤리와 거버넌스를 염두에 두고 AI를 활용하여 조직을 변화시키는 방법에 대한 명확한 이해와 함께 구성원들 사이에서 성공적인 혁신 프로젝트를 주도한 입증된 기록을 보유해야 합니다. AI 기능을 데이터 분석 및 비즈니스 프로세스 전략에 연결하여 조직 전체에 AI 우선 사고방식을 장려해야 합니다.
비즈니스 이점 창출
CAIO 직위를 설정하려는 기업은 AI 도입을 통해 의사 결정 개선, 비즈니스 프로세스 효율성 향상, 서비스 품질 향상, 수익성, 인재 관리, 고객 경험 향상 등 다양한 이점을 얻을 수 있기를 바랍니다. 그리고 혁신. 범위와 예상되는 영향을 고려할 때 적합한 사람을 임명하는 데에는 위험이 높습니다.
SkillSoft Digital Learning의 최고 정보 책임자인 Orla Daly는 다음과 같이 말했습니다. “AI가 궁극적으로 비즈니스의 모든 측면에서 더 나은 비즈니스 결과를 제공하는 원동력이 되면서 CAIO의 지식과 이해의 범위는 CAIO에만 국한되지 않습니다. 역할뿐만 아니라 조직 내에서 더 넓은 기술과 지식을 활용하는 방법에 대해서도 설명합니다.” 비즈니스 측면에서 CAIO의 역할은 AI 및 데이터 분석과 같은 기술과 지식을 활용하는 데 지원을 제공하는 것입니다. 광범위한 기술과 지식을 사용함으로써 조직이 더 나은 비즈니스 결과를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 고급 기술과 도구, 그리고 데이터 분석을 활용하여 비즈니스 목표를 달성하는 방법을 이해하고 적용해야 함을 의미합니다. 또한 CAIO는 특정 리더십 기술도 갖추어야 합니다. AI와 데이터를 보장하려면 다양한 부서 및 팀과 협력해야 합니다.
Daly는 CAIO가 높은 수준에서 비즈니스를 완전히 이해하여 AI가 새로운 가치 흐름이든 최적화를 통해서든 영향을 미칠 수 있는 위치를 확인해야 한다고 말했습니다. 그는 또한 CAIO가 문화적 변화를 주도하고 팀원의 기술을 향상하는 등 변화를 주도한 경험이 있어야 하며 고품질 데이터가 AI 성공의 활력이자 AI 사용을 위한 거버넌스 프레임워크라는 점을 이해해야 한다고 지적했습니다. 책임감 있고 윤리적인 방식으로.
상대적으로 새로운 직위의 핵심 책임
우리는 CAIO 성장의 초기 단계에 있을 수 있지만 조직에서는 이 역할에 대한 기대치를 빠르게 설정하고 있습니다. 많은 기업은 혁신을 주도하고 의미 있는 비즈니스 결과를 제공하며 다른 리더와 긴밀하게 협력하여 위험을 관리할 수 있는 후보자를 찾습니다.
이를 위해 CAIO는 사일로를 허물고 비즈니스 라인 및 지원 기능 전반에 걸쳐 많은 리더와 상호 작용해야 한다고 Daly는 말했습니다. 경영진과 협력하여 부서별 요구 사항을 이해하고 AI 솔루션을 통합하여 생산성과 의사 결정을 개선해야 합니다. 협업에는 시장 진출 기회를 위해 제품 팀과 협력하는 것도 포함됩니다.
또한 CAIO는 지원 부서 및 프로젝트 팀과 긴밀히 협력하여 다음을 포함한 새로운 AI 기능을 제공할 수 있어야 합니다. IT, 기존 인프라에 AI 기술 조정, 인력 개발, 자금 조달 및 새로운 비즈니스 비용 이해; AI의 책임 있는 사용을 보장하기 위한 법적 및 규정 준수 모델.
직원들이 AI 사용과 관련된 혁신과 위험을 명확하게 이해할 수 있도록 인재를 개발하고 기술을 향상시켜야 합니다.
Daly는 다음과 같이 말했습니다. "지속적인 학습과 적응성을 옹호하는 것은 AI의 빠른 속도를 따라잡는 데 중요하며, 핵심 전략 기능을 갖춘 기업의 경우 CAIO는 성공을 이끄는 핵심 파트너가 될 것입니다." CAIO는 다릅니다
CAIO는 이러한 광범위한 임무를 통해 강력한 리더십 기술을 보유하고 특히 복잡성과 AI 기술과 관련된 변화의 속도.
“CAIO, 리더 및 팀원이 좋은 권력 기술을 보유하면 서로의 관점을 이해하고 존중하며, 공동 목표를 달성하기 위해 함께 일하고, 도전을 통해 서로를 지원할 가능성이 더 높아져 긍정적이고 풍요로운 생산성을 창출합니다. 모든 사람이 가치 있다고 느끼고 최선을 다하도록 동기를 부여하는 팀 문화입니다. 기술적 능력은 여전히 CAIO 및 IT에 매우 중요하고 필요하지만 적응성 및 탄력성과 같은 역량 강화 기술을 통해 인재는 변화와 함께 성장할 수 있습니다.” 또한 AI 기술과 기능에 대한 높은 수준의 이해가 있어야 하며, 이는 AI 투자를 활용하여 혁신을 추진하고 비즈니스 목표를 달성하는 방법을 이해하는 데 중요합니다.
세계 상위 1% 대학 중 하나인 온타리오주 런던 소재 Western University의 최고 인공 지능 책임자인 Mark Daley는 다음과 같이 설명했습니다. “교수로서 신경 컴퓨팅은 내 연구 분야 중 하나이므로 AI 발전을 주도하는 것을 이해합니다. CIFAR의 연구 부사장으로 재직하면서 글로벌 AI 분야에 대한 더 넓은 시각을 얻었고 Turing Award 수상자 Yann LeCun 및 Yoshua Bengio와 같은 사고 리더들과 교류하는 특권도 누렸습니다. 이러한 높은 수준의 이해 외에도 성공적인 CAIO는 전략적 비전을 가져야 합니다.”라고 Chief AI Officer Summit, CDO Summit 및 CDO Club의 CEO인 David Mathison은 말했습니다. 그리고 팀.
Mathison은 이는 머신러닝, 자연어 처리, 검색증강생성(RAG), 로봇공학(해당되는 경우) 등 다양한 AI 기술에 대한 깊은 이해를 가지고 있다는 것을 의미하며, 이를 효과적으로 활용하려면 데이터 과학 및 분석에 능숙해야 한다고 말했습니다. 데이터 통찰력을 얻고 AI 모델을 개발합니다. 여기에는 통계 분석, 데이터 시각화 및 예측 모델링 기술도 포함됩니다.
마찬가지로, CAIO는 AI와 관련된 위험 관리 원칙 및 규제 준수 요구 사항을 이해해야 하며, 이는 AI 이니셔티브가 법적 및 윤리적 표준을 준수하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
데이터 관리 전문 지식은 CAIO, CSO이자 약 1,000명의 변호사를 보유한 미국 법률 회사인 Fox Rothschild의 파트너인 Mark McCreary에게도 중요합니다.
그는 다음과 같이 설명했습니다. “사용자는 AI를 법률 업무를 개선하는 도구인 결과물로 봅니다. 저는 다른 관점을 가지고 있습니다. 그것이 바로 AI와 관련된 데이터입니다. 제 역할에서는 AI 기술이 어떻게 전달되는지 이해하는 것이 필수적입니다. 출력 전, 출력 도중, 출력 후에 이 데이터가 사용되는 방식입니다.”
공급업체 계약 협상을 담당하는 회사 변호사인 McCreary는 공급업체와의 계약 단계에서 이러한 문제를 해결합니다. 현직 변호사로서 그는 이용 가능한 기술과 결과물의 품질 및 정확성에 중점을 두고 있습니다. CAIO 및 CSO로서 그는 데이터 공유, 사용 방법 및 파기 시기에 중점을 둡니다.
"이러한 기술을 한 사람에게 결합하는 것은 우리가 가진 독특한 접근 방식이며 우리는 모든 단계에서 이 접근 방식의 이점을 확인합니다."라고 그는 CAIO와 CSO의 두 역할을 결합하는 것이 드문 일이 아니라고 말했습니다. CAIO는 아직 신생 기업이기 때문에 많은 조직에서는 CAIO 역할을 최고 데이터 책임자(CIO), 최고 디지털 책임자(CDO) 등 다른 리더십 직위와 결합하고 있습니다.
무형 자산 및 전략적 기술
AI 혁신을 추진하는 것은 아직 초기 단계이므로, 특정 AI 혁신 경험이 없더라도 호기심, 적응성, 변화를 주도하는 동기를 보여주는 후보자가 이 직책에 적합할 수 있습니다. 비즈니스 조직 내에서 찾을 수 있습니다.
Daly는 다음과 같이 설명했습니다. “후보자가 부족하기 때문에 조직은 내부적으로 그러한 인재를 개발하고 회사 운영, 리더십 팀, AI 기술 사용, 위험 및 윤리에 대한 이해를 갖춘 리더를 개발하는 데 주력할 수 있습니다. 기술, 리더십, 리스크 관리 등 다양한 학습 분야에 능숙한 '다재다능한 인재'입니다.” 이는 일반 AI 인재도 마찬가지라고 강조했다. SkillSoft가 최근 실시한 설문 조사에 따르면 IT 리더의 42%가 AI 기술 격차를 해결하기 위해 향후 5년 동안 AI 교육에 투자할 것이라고 밝혔습니다. CAIO 수준에서도 올바른 경험을 찾는 것이 아니라 올바른 전략 및 전술적 기술(또는 해당 기술을 습득할 수 있는 능력)을 갖춘 후보자를 찾는 것이 해당 위치에서 성공할 수 있습니다.
CDO Club의 Mathison은 이러한 기술이 다음을 포함하여 다양한 기술, 비즈니스 및 커뮤니케이션 영역에 걸쳐 있다고 말했습니다.
비즈니스 가치 및 조직 목표에 부합 결과 지향적 리더십- 재무 관리 및 ROI
- 혁신 및 창의성
- 윤리적이고 책임감 있는 기술 관행
- 위험 관리 및 규정 준수
- 이해관계자 참여 및 커뮤니케이션
- 다양한 기능적 협업
- 장기 전략 계획
- SkillSoft의 Daly는 비즈니스 주도 기술 혁신에 대한 추진 경험이 유익하지만, 그러나 훨씬 더 가치 있는 것은 프로세스, 데이터 및 기술 변화의 조합을 통해 더 나은 결과를 도출하는 방법을 아는 것입니다.
- Western University의 Daley는 다음과 같이 말했습니다. “아직 '완벽한' CAIO가 어떤 모습인지 아는 사람은 없습니다. 우리는 여전히 그것을 파악하고 있으며 빠르게 진행되고 있는 최신 개발을 따라잡을 수 있는 충분한 기술 지식을 갖춘 사람이 필요합니다. . 믿을 수 없을 정도로 그는 신기루에서 '현실'을 분별할 수 있지만 조직이 어떻게 작동하는지뿐만 아니라 왜 그렇게 작동하는지 이해하는 사람도 필요합니다."
"프로세스,. 전략 – 성공하려면 이 모든 것이 필수적입니다.”라고 Daley는 결론지었습니다.
위 내용은 최고인공지능책임자의 필수 기술과 자질의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품

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