🚀 오늘의 AI 기술 동향
[생성형 AI의 윤리적 책임 및 규제 강화 필요성 증대]
생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 딥페이크, 허위 정보 확산, 저작권 침해 등 다양한 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라 AI 개발자와 사용자의 책임 강화, 투명성 확보, 데이터 편향성 해소 등을 위한 규제 마련의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 또한, EU AI 법안과 같은 구체적인 규제 움직임이 나타나면서, AI 기술 개발 및 적용에 있어 윤리적 고려사항이 핵심적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 이러한 추세는 앞으로 AI 기술의 건전한 발전과 사회적 수용을 위해 더욱 중요해질 것으로 예상됩니다.
[OpenAI의 샘 알트만, AI 규제 필요성 재차 강조](https://zdnet.co.kr/view/?no=20240418114829)
생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 딥페이크, 허위 정보 확산, 저작권 침해 등 다양한 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라 AI 개발자와 사용자의 책임 강화, 투명성 확보, 데이터 편향성 해소 등을 위한 규제 마련의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 또한, EU AI 법안과 같은 구체적인 규제 움직임이 나타나면서, AI 기술 개발 및 적용에 있어 윤리적 고려사항이 핵심적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 이러한 추세는 앞으로 AI 기술의 건전한 발전과 사회적 수용을 위해 더욱 중요해질 것으로 예상됩니다.
[OpenAI의 샘 알트만, AI 규제 필요성 재차 강조](https://zdnet.co.kr/view/?no=20240418114829)
📄 오늘의 추천 논문
## [논문 제목] Scaling Language-Image Pre-training via Masking
[핵심 내용 요약]
이 논문은 언어-이미지 AI 모델을 학습시키는 새로운 방법을 제시합니다. 기존 방식은 이미지와 텍스트를 함께 모델에 넣어 학습시키는 데 반해, 이 논문에서는 이미지의 일부분을 가리고(마스킹) 모델이 가려진 부분을 예측하도록 학습시킵니다. 마치 우리가 빈칸 채우기 문제를 풀듯이, 모델은 이미지의 맥락을 이해하고 가려진 부분을 추론하는 능력을 키우게 됩니다. 이렇게 마스킹을 활용한 학습 방식은 모델의 성능을 향상시키고, 더 큰 규모의 데이터셋으로 학습시킬 때도 효과적이라는 것을 실험적으로 증명했습니다. 쉽게 말해, '가리고 맞추기' 게임을 통해 AI가 이미지와 텍스트를 더 잘 이해하도록 만드는 방법이라고 할 수 있습니다.
[링크] [https://arxiv.org/abs/2405.07713](https://arxiv.org/abs/2405.07713)
[더 쉽게 풀어 설명]
우리가 그림의 일부를 가리고 "이게 뭘까?" 하고 묻는 게임을 상상해 봅시다. 언어-이미지 AI 모델 학습도 비슷합니다. 기존에는 이미지 전체와 텍스트 설명을 함께 모델에 넣어 학습시켰다면, 이 논문은 이미지의 일부를 가리고 모델이 가려진 부분을 예측하도록 훈련시킵니다.
예를 들어, 강아지 사진에서 강아지 얼굴 부분을 가리고 "여기 뭐가 있을까?"라고 물어보는 것이죠. 모델은 주변 배경, 털 색깔, 몸의 형태 등을 보고 "강아지 얼굴!"이라고 답해야 합니다.
이런 방식으로 학습시키면 모델은 이미지 전체를 꼼꼼히 보고, 이미지의 각 부분들이 서로 어떻게 연결되는지 더 잘 이해하게 됩니다. 마치 퍼즐 조각을 맞추듯이, 이미지의 맥락을 파악하는 능력이 향상되는 것이죠.
결과적으로, 이렇게 학습된 모델은 더 복잡한 이미지도 잘 이해하고, 이미지에 대한 더 정확한 설명을 생성할 수 있게 됩니다. 더 나아가, 단순히 이미지에 대한 설명을 넘어, 이미지를 기반으로 창의적인 작업을 수행하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.
[핵심 내용 요약]
이 논문은 언어-이미지 AI 모델을 학습시키는 새로운 방법을 제시합니다. 기존 방식은 이미지와 텍스트를 함께 모델에 넣어 학습시키는 데 반해, 이 논문에서는 이미지의 일부분을 가리고(마스킹) 모델이 가려진 부분을 예측하도록 학습시킵니다. 마치 우리가 빈칸 채우기 문제를 풀듯이, 모델은 이미지의 맥락을 이해하고 가려진 부분을 추론하는 능력을 키우게 됩니다. 이렇게 마스킹을 활용한 학습 방식은 모델의 성능을 향상시키고, 더 큰 규모의 데이터셋으로 학습시킬 때도 효과적이라는 것을 실험적으로 증명했습니다. 쉽게 말해, '가리고 맞추기' 게임을 통해 AI가 이미지와 텍스트를 더 잘 이해하도록 만드는 방법이라고 할 수 있습니다.
[링크] [https://arxiv.org/abs/2405.07713](https://arxiv.org/abs/2405.07713)
[더 쉽게 풀어 설명]
우리가 그림의 일부를 가리고 "이게 뭘까?" 하고 묻는 게임을 상상해 봅시다. 언어-이미지 AI 모델 학습도 비슷합니다. 기존에는 이미지 전체와 텍스트 설명을 함께 모델에 넣어 학습시켰다면, 이 논문은 이미지의 일부를 가리고 모델이 가려진 부분을 예측하도록 훈련시킵니다.
예를 들어, 강아지 사진에서 강아지 얼굴 부분을 가리고 "여기 뭐가 있을까?"라고 물어보는 것이죠. 모델은 주변 배경, 털 색깔, 몸의 형태 등을 보고 "강아지 얼굴!"이라고 답해야 합니다.
이런 방식으로 학습시키면 모델은 이미지 전체를 꼼꼼히 보고, 이미지의 각 부분들이 서로 어떻게 연결되는지 더 잘 이해하게 됩니다. 마치 퍼즐 조각을 맞추듯이, 이미지의 맥락을 파악하는 능력이 향상되는 것이죠.
결과적으로, 이렇게 학습된 모델은 더 복잡한 이미지도 잘 이해하고, 이미지에 대한 더 정확한 설명을 생성할 수 있게 됩니다. 더 나아가, 단순히 이미지에 대한 설명을 넘어, 이미지를 기반으로 창의적인 작업을 수행하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.