🚀 오늘의 AI 기술 동향
[생성형 AI의 윤리적 책임 및 규제 강화 논의 심화]
최근 생성형 AI 기술이 급속도로 발전하면서 딥페이크, 허위 정보 생성, 저작권 침해 등 다양한 윤리적 문제와 사회적 부작용에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이에 따라 AI 개발자와 기업은 생성형 AI 모델의 투명성 확보, 악용 방지 기술 개발, 책임 소재 명확화 등 윤리적 책임을 강화해야 한다는 목소리가 높아지고 있습니다. 또한, 각국 정부와 규제 기관은 생성형 AI 기술의 건전한 발전을 유도하고 잠재적 위험을 최소화하기 위한 규제 방안 마련에 적극적으로 나서고 있으며, 관련 논의가 더욱 심화될 것으로 예상됩니다.
[생성형 AI 규제, 글로벌 공조 속도…韓 법안은 ‘제자리’](https://www.khan.co.kr/economy/it_industry/article/202405161537001)
최근 생성형 AI 기술이 급속도로 발전하면서 딥페이크, 허위 정보 생성, 저작권 침해 등 다양한 윤리적 문제와 사회적 부작용에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이에 따라 AI 개발자와 기업은 생성형 AI 모델의 투명성 확보, 악용 방지 기술 개발, 책임 소재 명확화 등 윤리적 책임을 강화해야 한다는 목소리가 높아지고 있습니다. 또한, 각국 정부와 규제 기관은 생성형 AI 기술의 건전한 발전을 유도하고 잠재적 위험을 최소화하기 위한 규제 방안 마련에 적극적으로 나서고 있으며, 관련 논의가 더욱 심화될 것으로 예상됩니다.
[생성형 AI 규제, 글로벌 공조 속도…韓 법안은 ‘제자리’](https://www.khan.co.kr/economy/it_industry/article/202405161537001)
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## [논문 제목] Scaling Language-Image Pre-training via Masking
[핵심 내용 요약]
이 논문은 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 AI 모델을 더 크게 만들 때, "마스킹"이라는 기법이 얼마나 효과적인지를 보여줍니다. 마치 문장에서 몇몇 단어를 가리고 AI에게 추론하게 하는 것처럼, 이미지의 일부를 가리고 나머지 부분을 보고 내용을 예측하게 훈련하는 것이죠. 이렇게 하면 AI가 이미지의 숨겨진 부분을 추론하며 전체적인 맥락을 더 잘 이해하게 됩니다. 연구진은 이 마스킹 기법을 통해 더 크고 강력한 이미지-텍스트 모델을 만들 수 있었고, 다양한 시각 및 언어 관련 작업에서 기존 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 달성했습니다. 이 연구는 앞으로 더 똑똑한 멀티모달 AI 모델을 만드는 데 중요한 발걸음이 될 것으로 기대됩니다.
[링크] [https://arxiv.org/abs/2405.08206](https://arxiv.org/abs/2405.08206)
[핵심 내용 요약]
이 논문은 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 AI 모델을 더 크게 만들 때, "마스킹"이라는 기법이 얼마나 효과적인지를 보여줍니다. 마치 문장에서 몇몇 단어를 가리고 AI에게 추론하게 하는 것처럼, 이미지의 일부를 가리고 나머지 부분을 보고 내용을 예측하게 훈련하는 것이죠. 이렇게 하면 AI가 이미지의 숨겨진 부분을 추론하며 전체적인 맥락을 더 잘 이해하게 됩니다. 연구진은 이 마스킹 기법을 통해 더 크고 강력한 이미지-텍스트 모델을 만들 수 있었고, 다양한 시각 및 언어 관련 작업에서 기존 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 달성했습니다. 이 연구는 앞으로 더 똑똑한 멀티모달 AI 모델을 만드는 데 중요한 발걸음이 될 것으로 기대됩니다.
[링크] [https://arxiv.org/abs/2405.08206](https://arxiv.org/abs/2405.08206)