University of California, San Diego(UCSD)의 최고 정보 책임자인 Vince Kellen은 잘 문서화된 ChatGPT, DALL-E 및 기타 생성 AI 기술의 한계를 잘 알고 있습니다. 현실적이지 않을 수도 있고 생성된 이미지의 무결성이 부족할 수도 있으며 출력이 편향될 수도 있습니다. 그러나 그는 직원들이 이미 ChatGPT를 사용하여 코드와 직무 설명을 작성하고 있다고 말하면서 앞으로 나아가고 있습니다.
OpenAI의 텍스트 생성 기술 ChatGPT 및 이미지 생성 기술 DALL-E는 서면 요청에 응답하여 대중의 상상력을 사로잡은 일련의 대규모 언어 모델(생성 언어 모델 또는 생성 AI라고도 함) 중 가장 두드러집니다. 텍스트 문서와 이미지부터 프로그래밍 코드까지 모든 것을 생성합니다.
Kellen은 컴파일러가 어셈블리 언어를 개선한 것처럼 ChatGPT로 생성된 코드가 생산성 도구라고 믿습니다. "라이브러리와 소프트웨어를 구축하는 것은 GitHub를 검색하는 것과 다르지 않습니다. 그리고 우리는 이를 사용하여 내용과 형식에 민감한 작업 설명을 작성합니다. 그런 다음 편집으로 매우 빠르게 이동하여 오류를 찾을 수 있습니다. "이 기술은 아직 초기 단계에 있지만 콘텐츠 및 작업 흐름 집약적인 애플리케이션과 같은 특정 기업 애플리케이션에 이미 영향을 미치고 있다는 점은 부인할 수 없지만 주의해서 진행해야 합니다."
DB SYSTEL의 최고 정보 책임자(CIO)이자 제품 책임자인 올리버 위트마이어(Oliver Wittmaier)는 생성 AI가 코딩, 관리 워크플로, 데이터 개선 및 예측과 같은 간단한 사용 사례에 사용할 준비가 되어 있다고 말했습니다. 양식 작성), DB SYSTEL은 DB AG가 전체 지분을 소유한 자회사이자 모든 그룹 회사의 디지털 파트너입니다. 그는 운송 산업에서 "인공지능은 운송 중 혼잡 회피, 조향 및 관리에 직간접적으로 영향을 미칠 수 있다"고 말했습니다.
콘텐츠 생성은 Mitre의 혁신 및 실험 이사인 Michal Cenkl의 특별한 관심 분야이기도 합니다. . 현재 그의 팀은 지적 및 전문 분야에서 이 기술의 두 가지 용도를 조사하고 있습니다. “첫 번째는 후원자 중 한 명에게 우리가 하는 일과 그들과 관련된 일을 요약하는 이메일을 쓰고 싶은 경우입니다. 이는 우리가 이미 그들과 나눈 커뮤니케이션의 맥락에서 이루어집니다. 이 기술은 놀라울 정도로 강력합니다. .”
두 번째는 프로젝트 인력 배치입니다. 일반적으로 Cenkl은 이력서를 검토하고 기술 태그를 기반으로 검색하여 프로젝트에 적합한 후보자를 찾습니다. 생성 AI가 이를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. "예를 들어, '마이클이 이 프로젝트에서 무엇을 할 수 있나요?'라고 물어보고 지금 하고 있는 일을 바탕으로 그가 할 수 있는 일을 요약하면 내 이력서를 뒤질 필요가 없습니다.
중고차 소매업체인 CarMax는 OpenAI의 API를 활용하여 고객 리뷰 텍스트를 보다 관리하기 쉽고 읽기 쉬운 요약으로 통합하는 등 생성 AI를 1년 넘게 사용해 왔습니다. 그러나 회사의 최고정보책임자(CIO)인 샤밈 모하마드(Shamim Mohammad)는 그의 팀이 이 기술을 다른 분야에도 적용했다고 말했습니다.
그 중에서도 차량 이미징은 고객 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그는 AI가 인벤토리에 추가하는 모든 차량(언제든지 50,000~60,000대)의 이미지를 최적화할 수 있다고 말했습니다. "우리는 효율성을 저하시키지 않으면서 모든 이미지를 최대한 사실적으로 만듭니다." 예를 들어, 데이터 과학자들은 더러운 바닥에 주차된 자동차의 사진을 대체하는 이미지를 사용하여 "디지털 스위퍼" 모델을 만들었습니다. 바닥. "여전히 같은 차지만 사진이 더 좋아 보여서 고객에게 더 나은 경험을 선사합니다."
마찬가지로 Forrester 분석가 Rowan Curran은 Nike가 생성 AI를 사용해 제품 프로토타입 이미지를 생성해 왔다고 말했습니다. "텍스트-3D 모델러를 사용하여 3D 공간에서 테스트하고 실제 세계에서 어떻게 보일지 보다 직관적인 아이디어를 얻을 수 있습니다. 이 모든 것이 매우 간단합니다."라고 그는 말했습니다.
Mohammad는 코드 작성과 고객 경험 개선이 오늘날 기업이 생성 AI를 사용하는 주요 영역이며 효율성 증가 측면에서 가장 큰 잠재적 수익을 얻을 수 있다고 말했습니다.
TruStone Financial Credit Union의 부사장 겸 최고 정보 책임자인 Gary Jeter는 개발자들이 GitHub에서 OpenAI Codex를 구현하여 원하는 것이 바로 이것이라고 말했습니다. 게다가 생성 AI를 사용한 코딩은 매우 잘 작동합니다. 생성적 AI 모델은 프로그래밍 언어가 더 구조화되어 있기 때문에 인간의 언어보다 코딩에 더 잘 작동한다고 Cenkl은 말했습니다. "그 구조를 알아보므로 더 잘 작동합니다."
CarMax는 GitHub의 Copilot을 테스트하고 있으며 어떤 경우에는 엔지니어가 최대 40% 더 적은 코드를 생성할 수 있다고 말합니다. “진화는 매우 빠르게 진행되지만 이를 사용하여 소프트웨어를 만드는 경우 저작권을 침해하지 않거나, 허위 콘텐츠를 생성하거나, 악성 코드를 삽입하지 않는지 확인해야 합니다. 감독 없이는 이 코드를 삽입할 수 없습니다.
Curran은 사람들이 데이터를 더욱 효과적으로 사용할 수 있도록 마케팅 카피, 이미지, 디자인 생성, 더 나은 데이터 요약 생성 등 엔터프라이즈 애플리케이션에 적합한 다른 영역이 있다고 말했습니다. “어떤 사람들은 구조화되지 않은 데이터를 정리하기 위해 이러한 대규모 언어 모델을 사용하기도 합니다.”라고 그는 말했습니다. 다음으로 기술 지원 소프트웨어 및 Microsoft Office 애플리케이션과 같은 일부 엔터프라이즈 소프트웨어에 생성 AI 기능이 나타나기 시작할 수 있습니다.
CarMax의 Mohammad는 이 기술을 배포하는 CIO가 이점 외에도 생성된 콘텐츠 출력과 관련된 잠재적인 지적 재산 문제를 이해해야 한다고 경고합니다. 인터넷 데이터를 기반으로 훈련된 DALL-E와 같은 생성 모델은 저작권을 침해할 수 있는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이것이 바로 Getty Images가 최근 AI 기반 예술 생성 도구인 Stable Diffusion에 대해 Stability AI를 고소한 이유입니다.
이 기술에는 사람의 감독도 필요합니다. Cenkl은 "ChatGPT와 같은 시스템은 자신이 무엇을 만들고 있는지 알지 못합니다. 이러한 시스템은 자신이 말하는 내용이 정확하지 않더라도 정확하다고 믿게 만드는 데 매우 효과적입니다."라고 Cenkl은 말했습니다. 또는 참조 정보를 통해 응답에 어떻게 도달했는지 알 수 있으며, 왜 그렇게 작성되었는지 보여주는 AI 해석 가능성은 없습니다. “기본 기반이 무엇인지 모르고 훈련 세트의 어떤 부분이 모델에 영향을 미치는지 알 수 없으며, 얻을 수 있는 것은 순전히 기존 데이터 세트를 기반으로 한 분석이므로 잠재력이 있을 뿐만 아니라 편견 때문이지만 사실상 틀렸습니다."
Wittmaier는 이 기술에 대해 낙관적이지만 여전히 고객 대면 배포에 사용할 수 있는 초기 기술이라고 생각합니다. 그는 현 시점에서 사무실 환경, 고객 연락 챗봇, 기술 지원 기능, 일반 문서 등은 모두 단기적인 잠재력을 갖고 있지만 운송 회사 사업의 안전 관련 영역에 있어서는 대답이 '아니요'라고 말했습니다. 그는 "생성 AI를 이러한 민감한 영역에 통합하려면 아직 배우고 개선해야 할 것이 많습니다."라고 말했습니다.
Jeter도 비슷한 우려를 갖고 있습니다. 그의 팀은 ChatGPT를 사용하여 코드 수정 사항을 식별하고 30분 만에 사이트에 배포했지만 "ChatGPT가 없었다면 훨씬 더 오랜 시간이 걸렸을 것입니다." 그는 ChatGPT가 계약 이용 약관 초안 작성에도 유용하다고 생각하지만 아직은 그렇지 않았습니다. 완전히 검증되었습니다. "우리는 생성 AI를 외부 구성원에게 노출하지 않을 것이며 TruStone은 이 분야에서 선두에 있지 않을 것입니다."
그는 TruStone이 마침내 이 기술을 사용하여 구성원에게 혜택을 제공하기 시작하면 인간과 자동화된 중재는 대화를 모니터링하여 회원과 브랜드를 보호합니다.
샌디에이고 캘리포니아 대학교의 Kellen은 오늘날 성공적인 배포의 핵심은 생성된 콘텐츠의 정확성과 규정 준수를 검토하기 위해 사람을 참여시키는 것이라고 말했습니다. "기계가 올바른 결정을 내리도록 보장하는 것은 중요한 소송 포인트가 될 것이며, 조직이 의료 진단과 같은 고위험 작업에 이 기술을 사용하기까지는 오랜 시간이 걸릴 것입니다. 그러나 생성 AI는 매우 좋은 일을 생성할 수 있습니다. 검토 요약과 같이 인간의 감독이 있다고 가정하면 속도가 약간 느려지지만 결국에는 품질을 보장하는 자동화된 방법을 찾을 것입니다. 생성된 콘텐츠가 정확한지 확인하세요. ”
정확성 외에도 잘 문서화된 또 다른 위험은 교육 데이터 센터에서 도입된 모델이 편향될 수 있다는 것입니다. Kellen은 ChatGPT처럼 생성 AI가 인터넷 콘텐츠를 사용할 때 이것이 특히 문제가 된다고 말합니다. 그러나 자신의 민간 기업 데이터로 모델을 훈련할 때 잠재적인 편향을 확인할 수 있으며 이는 문제가 되지 않을 수 있습니다. 그는 "기업에 더 깊이 들어가고 데이터 범주가 더 제한적이고 평범할수록 생성 AI가 더 유용할 것입니다."라고 말했습니다.
대규모 언어 모델에 대해 알아야 할 한 가지, Cenkl은 말했습니다. 이 기계는 그가 전문가인 만큼 어떤 식으로든 작동하고 있다는 것입니다. "그들은 이해하지 못하지만 컴퓨팅을 매우 잘합니다."
"기술은 상황을 개선할 수 있지만 우리에게 많은 추가 작업을 창출하기도 합니다." 그 세대의 Formula AI는 다릅니다. “이것은 우리가 하기 싫은 일을 없애고 우리를 더 똑똑하게 만들고 인간을 더 강하게 만들기 때문에 흥미롭습니다.
그러나 Curran은 생성 AI가 단기적으로 어떤 역할도 완전히 대체하지는 못할 것이라고 지적했습니다. 모하마드는 "콘텐츠 개발, 제품 정보 관리, 소프트웨어 개발 등의 역할을 수행하는 데 필요한 사람의 수는 줄어들 수 있지만 항상 인간이 참여하게 될 것"이라고 덧붙였습니다. , 콘텐츠 품질을 보장하고 생성된 콘텐츠를 더 좋게 만들기 위해 인간의 지능은 항상 필요합니다.
Kellen은 이제 생성 AI 기술을 가속화하고 실험을 시작할 때라고 말합니다. 그는 "CIO는 기업용 소프트웨어 제품에 기술을 내장하는 벤더들에 의해 혼란스러워지기 전에 이 문제를 해결해야 한다. 내년에도 계속 미루면 전체 곡선에서 뒤쳐지게 될 것"이라고 말했다. 기술이 애플리케이션보다 훨씬 더 복잡하다는 것을 이해하기 위해 ChatGPT에 대한 공개 토론을 시작하기보다는 기술을 이해하고 깊이 탐구합니다. 그런 다음 생성 AI를 사용하여 기존 프로세스의 효율성이나 품질을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 생각해 보십시오. 마지막으로, 어떤 유형의 기능이 필요한지, 공급업체로부터 해당 기능을 얻을 것인지 아니면 직접 구축할 것인지 자문해 보세요.
다음 단계는 기술을 테스트하고 잠재적인 사용 사례를 고려하는 것입니다. Cenkl은 "구조화된 데이터를 사용하든 구조화되지 않은 데이터를 사용하든 관계없이 적어도 자연어 및 대화 인터페이스의 일부 구성 요소를 갖게 될 것입니다."라고 Cenkl은 말했습니다. 어느 부분을 향상시키는가”라고 말한 다음 그 잠재력을 보여줍니다. 예를 들어 Jeter는 이용 약관 템플릿을 생성하여 규정 준수 부서에 보내 기술 사용 방법을 보여주었다고 말했습니다.
Curran은 생성 AI 모델은 규모가 크고 모델을 처음부터 훈련하는 데 비용이 매우 많이 들기 때문에 시작하는 가장 좋은 방법은 클라우드 서비스 중 하나를 사용하는 것이라고 말했습니다. 예를 들어 CarMax는 GPT 3.5와 함께 Microsoft Azure OpenAI 서비스를 사용합니다. "우리가 로드하는 데이터는 우리 자신의 것입니다. 이는 다른 사람과 공유되지 않으며, 우리는 많은 양의 데이터를 보유하고 신속하게 처리하여 모델을 실행할 수 있습니다."라고 Mohammad는 말했습니다. "이는 소규모 팀이나 기업이 있는 경우 유용할 수 있습니다. 문제. 생성 AI 기술을 배우고 싶다면 한번 시도해 보세요.”
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