🚀 오늘의 AI 기술 동향
[생성형 AI의 윤리적 문제 및 책임 규명 노력 심화]
최근 생성형 AI 모델의 급속한 발전과 함께, 허위 정보 생성, 저작권 침해, 편향성 심화 등 다양한 윤리적 문제가 부각되고 있습니다. 이에 따라 AI 개발 기업, 정부 기관, 학계 등에서 AI 윤리 기준을 정립하고 책임 소재를 명확히 하려는 움직임이 활발하게 이루어지고 있습니다. 특히 AI 모델의 투명성 확보와 데이터 편향성 해소를 위한 기술적, 정책적 노력이 중요해지고 있으며, 궁극적으로는 인간 중심의 AI 개발 및 활용을 위한 사회적 합의가 필요하다는 목소리가 높아지고 있습니다.
[Microsoft와 OpenAI, 생성형 AI의 저작권 침해 소송에 공동 대응](https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=156098)
최근 생성형 AI 모델의 급속한 발전과 함께, 허위 정보 생성, 저작권 침해, 편향성 심화 등 다양한 윤리적 문제가 부각되고 있습니다. 이에 따라 AI 개발 기업, 정부 기관, 학계 등에서 AI 윤리 기준을 정립하고 책임 소재를 명확히 하려는 움직임이 활발하게 이루어지고 있습니다. 특히 AI 모델의 투명성 확보와 데이터 편향성 해소를 위한 기술적, 정책적 노력이 중요해지고 있으며, 궁극적으로는 인간 중심의 AI 개발 및 활용을 위한 사회적 합의가 필요하다는 목소리가 높아지고 있습니다.
[Microsoft와 OpenAI, 생성형 AI의 저작권 침해 소송에 공동 대응](https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=156098)
📄 오늘의 추천 논문
## [논문 제목] Scaling Language Model Inference with Deep Learning Accelerators (딥러닝 가속기를 활용한 언어 모델 추론 확장)
[핵심 내용 요약]
최근 AI 모델, 특히 언어 모델의 크기가 엄청나게 커지면서, 실제로 이 모델들을 사용하는 데 많은 어려움이 있습니다. 이 논문은 언어 모델을 더 빠르고 효율적으로 실행하기 위해 새로운 방법을 제시합니다. 핵심 아이디어는 딥러닝 가속기라는 특수한 하드웨어를 언어 모델 추론에 최적화하여 사용하는 것입니다. 연구진은 모델을 여러 가속기에 분산시켜 처리량을 늘리고, 메모리 사용량을 줄이는 기술을 개발했습니다. 이 기술을 통해 이전보다 훨씬 더 큰 언어 모델을 실시간으로 사용할 수 있게 되었습니다.
[관련 링크]
[핵심 내용 요약]
최근 AI 모델, 특히 언어 모델의 크기가 엄청나게 커지면서, 실제로 이 모델들을 사용하는 데 많은 어려움이 있습니다. 이 논문은 언어 모델을 더 빠르고 효율적으로 실행하기 위해 새로운 방법을 제시합니다. 핵심 아이디어는 딥러닝 가속기라는 특수한 하드웨어를 언어 모델 추론에 최적화하여 사용하는 것입니다. 연구진은 모델을 여러 가속기에 분산시켜 처리량을 늘리고, 메모리 사용량을 줄이는 기술을 개발했습니다. 이 기술을 통해 이전보다 훨씬 더 큰 언어 모델을 실시간으로 사용할 수 있게 되었습니다.
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