🚀 오늘의 AI 기술 동향
[생성형 AI의 윤리적 문제 및 책임 규명 노력 가속화]
생성형 AI 모델의 발전 속도가 빨라지면서, 딥페이크, 허위 정보 생성, 저작권 침해 등 다양한 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라 AI 개발자, 기업, 정부 기관들은 AI 모델의 투명성을 높이고, 편향성을 줄이며, 악용을 방지하기 위한 책임 규명 노력을 강화하고 있습니다. 특히 유럽연합(EU)의 AI 법안과 같이 AI 기술의 위험 수준에 따른 규제 도입 움직임이 활발하며, 기업들은 자체적으로 AI 윤리 가이드라인을 수립하고 있습니다. 이러한 노력은 AI 기술의 건전한 발전과 사회적 신뢰 확보에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
[생성형 AI와 저작권 침해…구글·MS 등 거대 IT 기업, 저작권 침해 소송 잇따라](https://www.etnews.com/20240229000298)
생성형 AI 모델의 발전 속도가 빨라지면서, 딥페이크, 허위 정보 생성, 저작권 침해 등 다양한 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라 AI 개발자, 기업, 정부 기관들은 AI 모델의 투명성을 높이고, 편향성을 줄이며, 악용을 방지하기 위한 책임 규명 노력을 강화하고 있습니다. 특히 유럽연합(EU)의 AI 법안과 같이 AI 기술의 위험 수준에 따른 규제 도입 움직임이 활발하며, 기업들은 자체적으로 AI 윤리 가이드라인을 수립하고 있습니다. 이러한 노력은 AI 기술의 건전한 발전과 사회적 신뢰 확보에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
[생성형 AI와 저작권 침해…구글·MS 등 거대 IT 기업, 저작권 침해 소송 잇따라](https://www.etnews.com/20240229000298)
📄 오늘의 추천 논문
## [MUSE: Text-To-Image Generation with Trajectory Consistency](https://muse-model.github.io/)
[핵심 내용 요약]
MUSE는 구글에서 발표한 새로운 텍스트-이미지 생성 모델입니다. 기존 모델들이 이미지를 점진적으로 개선하는 방식과 달리, MUSE는 이미지를 생성하는 동안 "궤적 일관성"이라는 개념을 도입하여 이미지의 퀄리티와 텍스트와의 일치성을 크게 향상시켰습니다. 쉽게 말해, 그림을 그리는 동안 전체적인 그림의 흐름을 유지하면서 디테일을 추가하는 방식이라고 생각할 수 있습니다. 이를 통해 MUSE는 더욱 현실적이고 복잡한 이미지를 생성하며, 다른 유명 모델들보다 빠른 속도로 이미지를 만들어냅니다. 또한, 이미지 편집 및 변형 작업에서도 뛰어난 성능을 보여줍니다.
[관련 링크]
[핵심 내용 요약]
MUSE는 구글에서 발표한 새로운 텍스트-이미지 생성 모델입니다. 기존 모델들이 이미지를 점진적으로 개선하는 방식과 달리, MUSE는 이미지를 생성하는 동안 "궤적 일관성"이라는 개념을 도입하여 이미지의 퀄리티와 텍스트와의 일치성을 크게 향상시켰습니다. 쉽게 말해, 그림을 그리는 동안 전체적인 그림의 흐름을 유지하면서 디테일을 추가하는 방식이라고 생각할 수 있습니다. 이를 통해 MUSE는 더욱 현실적이고 복잡한 이미지를 생성하며, 다른 유명 모델들보다 빠른 속도로 이미지를 만들어냅니다. 또한, 이미지 편집 및 변형 작업에서도 뛰어난 성능을 보여줍니다.
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