🚀 오늘의 AI 기술 동향
[생성형 AI의 윤리적 사용 및 규제 논의 심화]
최근 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 딥페이크, 허위 정보 생성 등 윤리적 문제와 사회적 악영향에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이에 따라 각국 정부와 관련 기관들은 생성형 AI의 책임감 있는 개발과 사용을 위한 규제 방안을 모색하고 있으며, AI 모델의 투명성 확보, 데이터 편향성 해소, 저작권 문제 해결 등에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있습니다. 또한, 기업들은 자체적으로 AI 윤리 가이드라인을 수립하고 AI 시스템의 안전성을 검증하는 등 자율 규제 노력을 강화하고 있습니다.
[생성 AI 규제 속도낸다…유럽의회 AI법 초안 공개](https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=155179)
최근 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 딥페이크, 허위 정보 생성 등 윤리적 문제와 사회적 악영향에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이에 따라 각국 정부와 관련 기관들은 생성형 AI의 책임감 있는 개발과 사용을 위한 규제 방안을 모색하고 있으며, AI 모델의 투명성 확보, 데이터 편향성 해소, 저작권 문제 해결 등에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있습니다. 또한, 기업들은 자체적으로 AI 윤리 가이드라인을 수립하고 AI 시스템의 안전성을 검증하는 등 자율 규제 노력을 강화하고 있습니다.
[생성 AI 규제 속도낸다…유럽의회 AI법 초안 공개](https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=155179)
📄 오늘의 추천 논문
## [논문 제목] Scaling Language-Image Pre-training via Masking
[핵심 내용 요약]
이 논문은 대규모의 이미지와 텍스트 데이터를 활용하여 AI 모델을 훈련시키는 새로운 방법, "SimMIM (Simple Masked Image Modeling)"을 제안합니다. 기존 방법들은 이미지와 텍스트를 쌍으로 묶어서 훈련시키는 데 반해, SimMIM은 이미지의 일부를 가리고(마스킹), 가려진 부분을 예측하도록 모델을 훈련시킵니다. 이렇게 하면 모델이 이미지 자체에 대한 더 깊은 이해를 할 수 있게 됩니다. 특히, 이 방법은 대규모 데이터셋에서 기존 방법보다 훨씬 더 효율적으로 모델을 훈련시킬 수 있으며, 이미지 분류, 객체 검출 등 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 쉽게 말해, "눈 가리고 코끼리 만지기" 훈련을 통해 코끼리의 전체 모습을 더 잘 이해하게 만드는 것과 같습니다.
[링크] [https://arxiv.org/abs/2405.07801](https://arxiv.org/abs/2405.07801)
[핵심 내용 요약]
이 논문은 대규모의 이미지와 텍스트 데이터를 활용하여 AI 모델을 훈련시키는 새로운 방법, "SimMIM (Simple Masked Image Modeling)"을 제안합니다. 기존 방법들은 이미지와 텍스트를 쌍으로 묶어서 훈련시키는 데 반해, SimMIM은 이미지의 일부를 가리고(마스킹), 가려진 부분을 예측하도록 모델을 훈련시킵니다. 이렇게 하면 모델이 이미지 자체에 대한 더 깊은 이해를 할 수 있게 됩니다. 특히, 이 방법은 대규모 데이터셋에서 기존 방법보다 훨씬 더 효율적으로 모델을 훈련시킬 수 있으며, 이미지 분류, 객체 검출 등 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 쉽게 말해, "눈 가리고 코끼리 만지기" 훈련을 통해 코끼리의 전체 모습을 더 잘 이해하게 만드는 것과 같습니다.
[링크] [https://arxiv.org/abs/2405.07801](https://arxiv.org/abs/2405.07801)