IT 리더들이 말하는 2023년 인공지능에 대한 7가지 예측
AI의 잠재적 영향은 관련 예측과 마찬가지로 감지부터 생성 및 책임 있는 AI, 협업 및 자동화에 이르기까지 광범위합니다. 2023년 IT 리더에게 무엇이 중요할까요? AI 및 IT 경력 전문가에게 의견을 물었습니다.
머신러닝은 인공지능 편견을 바로잡는 데 도움이 될 것입니다. 대화형 AI에서는 고객별 정보를 활용하여 '고객을 아는' 시스템도 편견을 줄일 것입니다.
이것은 단지 시작점일 뿐입니다. 다른 주요 동향을 살펴보겠습니다.
1. CTO는 AI의 세부 사항에 대해 까다롭습니다.
CTO는 의료 서비스 제공자에게 서비스와 프로세스를 개선하는 기술을 제공해야 합니다. 결국, 의료 서비스 제공자는 의사가 기술이 아닌 의료 서비스에 집중하기를 원합니다. CTO는 AI가 AI이기 때문에 또는 최신이자 최고의 기술이기 때문에 AI를 구매해서는 안 됩니다. 대신 CTO는 잠재적인 AI 제품을 고려해야 합니다. 특정 조직에서는 어떻게 작동합니까? 비즈니스 프로세스를 어떻게 개선할 것인가? 이것이 중요합니다. 이전에는 “우리는 AI나 디지털 혁신을 구현하고 있습니다”라고 말하고 백지 수표를 받을 수 있었지만 더 이상 인기가 없을 것입니다. 조직은 결과를 보고 싶어하며 영향을 측정할 수 있어야 합니다. CTO는 AI가 미래라고 장담하고 원하는 예산을 확보할 수는 없습니다. 2
2. 인공지능 기술의 획기적인 영향
향후 몇 년 안에 인공지능은 질병 치료에 큰 진전을 이룰 것입니다. 2021년 혁신상 수상자 David Baker 박사를 살펴보세요. Baker 박사는 인공 지능을 사용하여 완전히 새로운 단백질을 설계했습니다. 이 획기적인 기술은 알츠하이머병 및 파킨슨병과 같은 질병에 대한 생명을 구하는 약물을 개발할 가능성과 함께 생명 과학에 계속해서 큰 영향을 미칠 것입니다.
양자 및 양자 컴퓨팅을 가장한 기초 물리학에서 정보학까지의 교차점입니다. 실용적인 양자 컴퓨터에 대한 희망은 없지만 교차를 보게 될 것입니다. 아마도 가장 흥미로운 사례 중 하나는 인공 지능을 사용하여 양자 컴퓨터를 조정하는 Andy Brig의 QuantrolOx입니다!
고급 수학과 정보학의 결합은 AI 물결 활용의 최전선에 있는 새로운 세대의 엔지니어를 배출할 것입니다. 독특한 위치.
3. 인공 지능과 인간 지능의 교차점
우리의 집단적 사용자 경험을 대규모로 개선하기 위해 인공 지능이 점점 더 많이 채택되겠지만, 적절한 인간 개입과 균형을 이룰 것입니다. AI를 적용한 인간이 제공하는 통찰력은 둘 중 하나보다 더 효과적인 조합이 될 것입니다. 이러한 균형이 달성되는 방법과 장소는 업계와 수행되는 기능의 중요성에 따라 달라집니다. 예를 들어, 인공지능의 도움을 받는 방사선 전문의는 혼자 일할 때보다 유방암 검진 성공률이 더 높다는 새로운 연구 결과가 나왔습니다. 동일한 AI는 방사선 전문의의 손에서 단독으로 수행할 때보다 더 정확한 결과를 생성합니다.
4. 책임 있고 생성적인 AI 역량이 향상되고 있습니다
2023년에는 몇 가지 주요 AI 트렌드를 볼 수 있을 것으로 예상되며, 그 중 주목할만한 두 가지는 책임 있는 AI와 생성적인 AI입니다. 책임감 있고 윤리적인 AI는 한동안 뜨거운 주제였지만, 내년에는 이것이 개념에서 실천으로 옮겨가는 것을 보게 될 것입니다. 인공 지능을 중심으로 한 더 스마트한 기술과 새로운 법적 프레임워크도 올바른 방향으로 나아가는 단계입니다. 예를 들어, 인공지능법(AIAct)은 인공지능 사용 사례의 위험을 관리하기 위한 최초의 유럽 법률 제안입니다. 데이터 사용에 관한 GDPR과 유사하게 AI법은 책임 있는 AI에 대한 기본 표준이 될 수 있으며 내년 봄에 법이 제정될 것으로 예상됩니다. 이는 전 세계적으로 AI를 사용하는 기업에 영향을 미칠 것입니다.
두 번째는 생성 AI로, 이 역시 향후 12개월 동안 상당한 진전을 이룰 것입니다. 최신 모델을 사용하면 자연어 설명을 통해 사실적인 이미지와 그림을 쉽게 만들 수 있습니다. 이와 같은 기능은 이제 멋진 기능에서 실제 비즈니스 사용 사례로 옮겨가고 있습니다. 많은 회사에서 에세이 초안, 광고 카피, 러브레터 초안을 작성하는 데 도움이 되는 제품을 제공합니다. 스톡 사진을 검색하는 대신 쿼리를 입력하고 새로 생성된 이미지를 얻을 수 있습니다. 그리고 이것은 단지 시작일 뿐입니다. 사람들은 생성 음성 및 비디오 애플리케이션의 표면만 긁었을 뿐이므로 앞으로 1년 동안 혁신과 사용 사례가 등장하는 것을 보는 것은 흥미로울 것입니다.
5. 비즈니스 팀과 IT 팀 간의 협업 강화
2023년에는 기업이 더 큰 경제적 변동성에 대비하면서 더 적은 비용으로 더 많은 일을 하는 것뿐만 아니라 처음부터 더 많은 일을 하는 것이 중요합니다. AI의 비즈니스 가치. IT 리더는 향상된 자동화, 통찰력 및 효율성 측면에서 AI의 이점을 인식하고 있지만, 기술이 비즈니스 문제와 요구 사항을 진정으로 해결할 수 있도록 하려면 여전히 비즈니스와 IT 간의 더 큰 협력이 필요합니다.
우리가 이미 보고 있는 또 다른 추세는 전체 조직이 계속해서 AI를 완전히 수용하고 있다는 것입니다. 데이터 모델부터 AI 칩까지 다양한 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션이 수익성 있는 AI 파이를 차지하는 데 중점을 두고 있습니다.
6. 인공지능이 조직의 효율성과 성과를 바꿀 것입니다
인공지능이 지각력을 갖고 인간에게 위협을 가할 것인지에 대한 논의가 있어 현재 인공지능의 능력을 크게 과대평가했습니다. 인공 지능은 체스 마스터를 이기거나, 엑스레이로 부러진 뼈를 식별하거나, 배달 트럭의 가장 빠른 경로를 선택하는 등 인간이 수행하는 데 수천 시간이 걸리는 많은 작업을 수행했습니다. 그러나 AI는 이러한 작업을 수행하는 방법을 "이해"하지 않습니다. 하나의 움직임이 다른 움직임보다 더 전략적인 이유를 설명하지는 않습니다. 단지 알고 있을 뿐입니다. 하지만 AI는 직장 안팎에서 수많은 업무를 해결합니다.
이를 최대한 활용하려면 AI가 인간과 같은 지능이 부족하더라도 왜 그렇게 많은 일을 할 수 있는지 이해해야 합니다. 예를 들어, 변호사에게 여전히 6분 단위로 비용이 청구되는 법률 산업에서 AI가 인간이 하는 많은 작업을 수행할 수 있습니까? AI에 더 많은 작업을 할당하면 팀 효율성과 성과가 점진적으로 변화할 것으로 예상됩니다.
7. AI가 자동화를 주도하고 지원합니다
모두가 자동화의 가치를 이해하고 있으며 소프트웨어 정의 세계에서는 거의 모든 것이 자동화될 수 있습니다. 그러나 자동화된 결정 지점 또는 트리거 포인트는 여전히 까다로운 요소 중 하나입니다. 이것이 바로 AI가 점점 더 중요하게 활용될 곳입니다. 전통적인 '이렇다면 저렇다면' 규칙을 자동화하는 대신 AI는 더 스마트하고 덜 취약한 결정을 내릴 수 있습니다.
위 내용은 IT 리더들이 말하는 2023년 인공지능에 대한 7가지 예측의 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.

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.

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.

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

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

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
