🚀 오늘의 AI 기술 동향
[생성형 AI의 윤리적 책임과 투명성 강화]
생성형 AI 모델의 발전이 가속화되면서, 혐오 발언, 허위 정보 생성, 저작권 침해 등 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라 AI 개발자와 기업은 생성형 AI의 투명성을 높이고, 잠재적 위험을 최소화하기 위한 책임감 있는 개발 및 사용에 대한 압박을 받고 있습니다. 단순히 기술 개발을 넘어, 사회적 영향에 대한 심층적인 고민과 제도적 장치 마련의 필요성이 강조되고 있습니다. 또한, AI 모델이 생성한 콘텐츠에 대한 출처 표시 및 워터마크 기술 적용 등 투명성을 높이기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있습니다.
[실제 URL](https://zdnet.co.kr/view/?no=20240516163120)
생성형 AI 모델의 발전이 가속화되면서, 혐오 발언, 허위 정보 생성, 저작권 침해 등 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라 AI 개발자와 기업은 생성형 AI의 투명성을 높이고, 잠재적 위험을 최소화하기 위한 책임감 있는 개발 및 사용에 대한 압박을 받고 있습니다. 단순히 기술 개발을 넘어, 사회적 영향에 대한 심층적인 고민과 제도적 장치 마련의 필요성이 강조되고 있습니다. 또한, AI 모델이 생성한 콘텐츠에 대한 출처 표시 및 워터마크 기술 적용 등 투명성을 높이기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있습니다.
[실제 URL](https://zdnet.co.kr/view/?no=20240516163120)
📄 오늘의 추천 논문
## [논문 제목] Scaling Language Model Inference with Partitioning**
[핵심 내용 요약]
이 논문은 거대한 AI 언어 모델을 효율적으로 실행하는 새로운 방법을 제시합니다. 기존 방식은 하나의 GPU에 모델 전체를 올려 처리하는 것이 어려워 연산 속도가 느려지는 문제가 있었습니다. 이 논문에서는 모델을 여러 부분으로 쪼개어 여러 GPU에 분산시켜 처리하는 기술을 제안합니다. 이 기술은 모델의 크기가 커져도 속도 저하를 최소화하고, 메모리 사용량을 줄여 더 많은 사용자가 동시에 AI 모델을 사용할 수 있도록 돕습니다. 결과적으로, 이 기술은 더 크고 강력한 AI 모델을 더 빠르고 효율적으로 활용할 수 있게 합니다.
[관련 링크]
[핵심 내용 요약]
이 논문은 거대한 AI 언어 모델을 효율적으로 실행하는 새로운 방법을 제시합니다. 기존 방식은 하나의 GPU에 모델 전체를 올려 처리하는 것이 어려워 연산 속도가 느려지는 문제가 있었습니다. 이 논문에서는 모델을 여러 부분으로 쪼개어 여러 GPU에 분산시켜 처리하는 기술을 제안합니다. 이 기술은 모델의 크기가 커져도 속도 저하를 최소화하고, 메모리 사용량을 줄여 더 많은 사용자가 동시에 AI 모델을 사용할 수 있도록 돕습니다. 결과적으로, 이 기술은 더 크고 강력한 AI 모델을 더 빠르고 효율적으로 활용할 수 있게 합니다.
[관련 링크]