인공지능4 AI 할루시네이션: 발생 원인부터 해결 전략까지 완벽 정리 AI 할루시네이션이란? AI 할루시네이션(AI hallucination)은 인공지능이 불완전한 정보나 잘못된 추론을 기반으로 부정확하거나 허구적인 결과를 생성하는 현상입니다. 특히 대규모 언어 모델이나 생성형 AI 시스템에서 이러한 현상이 두드러집니다. 이러한 오류는 AI 모델이 자신 있게 정보를 제공하지만, 실제로는 잘못된 내용이거나 존재하지 않는 정보를 만들어내는 경우를 말합니다. 다음은 AI 할루시네이션의 일반적인 예시입니다. - 거짓 정보 생성: 실제로는 존재하지 않는 사실을 응답으로 제공.- 논리적 오류: 질문의 문맥과 어긋나는 답변을 생성.- 허구적인 이름 및 데이터 생성: 없는 인물, 출판물, 데이터 등을 실제로 존재하는 것처럼 제시. AI 할루시네이션은 대부분 모델이 확률 기반으로 응답을 .. 2024. 5. 8. 디지털 변조의 시대: 딥페이크의 기술, 윤리, 그리고 법적 고려사항 딥페이크란 무엇인가? 딥페이크(Deepfake)는 인공 지능(AI) 기술을 사용하여 사진, 오디오, 비디오 등의 멀티미디어 콘텐츠를 조작하거나 합성하는 기술입니다. 이 용어는 "Deep Learning" (깊은 학습)과 "Fake"(가짜)의 합성어로, 기계 학습의 한 분야인 딥러닝 알고리즘을 사용하여 현실적이지만 가공된 이미지나 동영상을 만들어 냅니다. 딥페이크 기술은 주로 두 가지 주요 기술에 기반합니다. 첫 번째는 오토인코더 (Autoencoder)입니다. 오토인코더는 입력 데이터를 압축한 후 이를 다시 복원하여 원본과 유사한 결과를 생성합니다. 이 과정에서 원본의 특정 부분을 변경할 수 있습니다. 두 번째는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Networks, GANs)입.. 2024. 5. 3. 바이오 프린팅: 맞춤형 장기의 시대를 열다 바이오 프린팅의 혁명적 등장 전 세계적으로 장기 기증에 대한 수요가 공급을 훨씬 초과하고 있습니다. 기증된 장기의 부족, 조직 거부 반응, 장기 이식을 기다리는 동안 환자의 건강 상태가 악화할 수 있는 문제 등이 큰 도전으로 남아 있습니다. 재생 의학 분야의 발전은 손상된 조직이나 장기의 기능을 복원하려는 시도로부터 비롯되었습니다. 세포, 조직 공학 및 재료 과학의 발전은 장기나 조직을 대체할 새로운 방법을 모색하는 데 중요한 역할을 했습니다. 3D 프린팅 기술의 발전은 다양한 재료로 복잡한 구조를 정밀하게 제작할 수 있는 가능성을 열었습니다. 이러한 기술적 진보는 생체 호환성 재료를 사용하여 인체 조직과 유사한 구조를 제작하는 바이오 프린팅으로 발전하였습니다. 바이오 프린팅은 환자 맞춤형 조직이나 장기.. 2024. 4. 8. 디지털 언어의 진화: LLM으로 탐험하는 무한한 경계 LLM(Large Language Model)의 등장 배경 첫 번째로 인터넷의 성장과 디지털 데이터의 폭발적인 증가는 LLM을 훈련하기 위한 방대한 양의 텍스트 데이터를 제공했습니다. 이러한 데이터는 모델이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 필요한 다양한 문맥, 구문, 어휘를 학습하는 데 사용됩니다. 두 번째로 컴퓨터 처리 능력의 지속적인 발전은 더 크고 복잡한 모델을 훈련할 수 있는 기반을 마련했습니다. GPU와 TPU와 같은 특수 하드웨어의 발전은 대규모 모델 훈련에 필요한 계산 작업을 대폭 가속했습니다. 세 번째, 딥러닝 기술의 발전은 트랜스포머 아키텍처와 같은 새로운 모델 구조를 가져왔습니다. 이러한 아키텍처는 텍스트의 장기적인 의존성을 더 잘 이해하고, 문맥을 통한 언어 이해에 있어서 전례 없.. 2024. 4. 2. 이전 1 다음
