8월 네번째 주 AI 뉴스

이번주 AI 뉴스 📰

구글, 생활 조언을 제공하는 인공지능 비서 개발 중

• 인공지능 생활 조언 도구 개발 중: 구글 DeepMind가 21개의 생활 조언 도구를 개발 중이며, Scale AI와 협력하고 있음.

• 인공지능 사용의 잠재적 위험성: 사용자들이 인공지능 도구로부터 조언을 받을 경우 건강과 웰빙 감소 등의 위험이 있다고 구글 안전 전문가들이 지적함.

• 챗봇 기능 개선 및 새 도구 개발: 인공지능 챗봇은 사용자 상황에 맞는 조언을 제공하며, 기능을 지속적으로 개선하고 새로운 도구를 개발 중

AI가 사람보다 15% 이상 더 CAPTCHA를 잘 풀어

• CAPTCHA의 역사와 진화: 지난 20년간 CAPTCHA는 봇을 대응하는 보호 수단으로 널리 사용되었으며, 그 방법과 복잡성이 시간이 지남에 따라 진화해 옴

• 사용자의 성능과 인식 조사: 이 연구에서는 1,400명의 참가자가 14,000개의 CAPTCHA를 푼 결과를 분석하여, 현대 CAPTCHA의 해결 시간과 사용자 인식을 조사함.

• 실험 맥락의 영향: CAPTCHA를 직접 푸는 것과 계정 생성과 같은 자연스러운 작업의 일환으로 푸는 것 사이의 차이를 연구하여, 실험 맥락이 이 작업에 영향을 미칠 수 있음을 보임.

AI가 만든 예술, 저작권 보호 받지 못한다

• 인간의 창작 중요성 강조: 미 연방 판사는 AI가 창작한 예술 작품은 저작권 보호를 받을 수 없다고 판결하였으며, 인간의 창작성이 저작권의 핵심이라는 원칙을 강조함.

• AI에 의한 작품의 보호 노력 실패: 신경망 회사 Imagination Engines의 CEO인 Thaler의 보호 노력에도 불구하고, 저작권청은 인간의 정신과 창의적 표현 사이의 연결이 보호의 중요한 요소라며 AI 작품의 저작권 등록을 거부함.

• AI 보조 자료의 보호 가능성: 저작권청은 3월에 AI가 보조한 자료는 특정 경우에 보호를 받을 수 있으며, 인간이 충분히 창의적인 방식으로 작품을 선택하거나 배열한 경우 저작권 주장을 지지할 수 있다고 밝힘

• The Associated Press, 기자들을 위한 인공지능 지침 마련

• WhatsApp, 인공지능으로 생성된 스티커 테스트 시작

• OpenAI, 인공지능 디자인 스튜디오 Global Illumination 인수

이번주 AI 논문 📰

GPT-4를 이용한 수학 문제 해결과 자가 검증 기법

• GPT-4 코드 해석기의 성능 탐색: GPT-4 코드 해석기는 어려운 수학 데이터셋에서 뛰어난 성능을 보이며, 코드 생성과 실행, 코드 실행 결과 평가, 불합리한 출력 시 해결책 수정 등에서 강력한 능력을 보임.

• 명시적 코드 기반 자가 검증 (CSV) 제안: 새로운 자극 방법으로 제로샷 프롬프트를 사용하여 GPT-4 코드 해석기가 답변을 자가 검증하도록 권장하며, 'False' 검증 상태에서 해결책 자동 수정을 수행함.

• 검증 결과와 정확도 향상: 검증 결과의 상태는 해결책의 신뢰도를 나타내며, 다수결의 효과를 향상시킴. GPT-4 코드 해석기와 CSV를 통해 MATH 데이터셋에서 53.9%에서 84.3%의 제로샷 정확도를 달성함.

CoDeF: 비디오를 더 잘 처리하기 위한 새로운 방법

• 새로운 비디오 처리 기술: 비디오 내용을 분석하고 변형하는 새로운 방법 CoDeF를 소개함. 이 방법은 비디오의 고정된 부분과 변화하는 부분을 따로 처리함.

• 이미지로 비디오 처리: CoDeF는 기존 이미지 처리 기술을 비디오에 적용할 수 있게 해줌. 단일 이미지에 작업을 수행하면 전체 비디오에 적용될 수 있음.

• 성공적인 실험 결과: 이 기술은 이미지에서 비디오로 변환하거나 특정 지점을 추적하는 등의 작업을 더 잘 수행할 수 있으며, 기존 방법보다 더 일관된 결과를 제공함.

다중 모드 대형 언어 모델을 위한 링크-컨텍스트 학습

• 사람과 비슷한 대화 학습의 중요성: 사람들이 새로운 개념을 배우고 적절한 응답을 하는 것처럼, 현재의 대형 언어 모델도 이를 배우는 것이 중요함.

• 링크-컨텍스트 학습 (LCL) 제안: 원인과 결과 사이의 연결을 강조하는 새로운 학습 방법 LCL을 제안함. 이 방법은 기존 방법보다 더 강력하게 데이터 간의 인과 관계를 파악하게 해줌.

• 새로운 데이터셋과 실험 결과: LCL을 평가하기 위해 새로운 데이터셋 ISEKAI를 도입하고, 실험을 통해 LCL이 기존 방법보다 새로운 개념을 더 효과적으로 이해하고 이미지를 인식하는 능력이 뛰어나다는 것을 보여줌.

이번주 AI 프로덕트 📦

GPT Researcher

• 자동 연구 에이전트: 다양한 작업에 대한 온라인 연구를 위해 설계된 자동 에이전트로, 관련 자원과 개요에 중점을 둔 상세한 연구 보고서를 작성합니다.

• 빠르고 안정적인 성능: 병렬화된 에이전트 작업을 통해 속도를 높이고 더 안정적인 성능을 제공합니다.

• 미션: AI의 힘을 활용하여 정확하고 편향되지 않은 사실 정보로 개인과 조직을 지원하는 것이 목표입니다.

privateGPT

• 오프라인 문서 질의: 인터넷 연결 없이도 대형 언어 모델의 힘을 이용하여 문서에 질문을 할 수 있음.

• 100% 개인 정보 보호: 실행 환경에서 데이터가 누설되지 않으며, 인터넷 연결 없이 문서를 읽고 질문을 할 수 있음.

• 다양한 기술 구축: LangChain, GPT4All, LlamaCpp, Chroma, SentenceTransformers 등을 사용하여 구축되었음.