Chris Krebs, 전 CISA 국장, 현재 SentinelOne의 최고 공공 정책 책임자,는 사이버와 물리적 보안 인프라 강화의 필요성을 강조합니다. 그는 증가하는 공급망 공격과 생성적 AI의 방어적 역할을 논의하며, 기업들이 장기적 위험을 고려해야 함을 경고합니다.
생성적 AI는 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 공공의 주목을 받으며, 도메인 특화된 LLM의 필요성이 대두되고 있다. 다양한 AI 플랫폼에서 소형 모델이 등장하며, 기업은 개인 데이터를 활용한 효율적인 AI 서비스 개발에 집중하고 있다.
생성형 AI의 발전과 모델 소형화 경향을 다루며, LLM과 SLM의 차이를 설명하고 SLM 선택을 위한 전략적 프레임워크를 제시합니다. 비즈니스 필요, 시장 조사, 모델 비교, 자원 요구 사항 평가, 배포 전략 수립의 중요성을 강조합니다.
GTC 컨퍼런스에서 'Attention is All You Need' 논문 저자들은 미래 AI 모델에 대한 필요성을 논의하며, 현재의 Transformer보다 더 나은 기술을 개발해야 한다고 강조했다. Cohere의 Gomez는 성능 향상 가능성에 대해 의견을 나누었다.
산업 기업들은 데이터 사일로와 협업 장벽을 극복하기 위해 오픈 소스 표준인 OpenUSD를 채택하고 있습니다. 이 표준을 통해 실시간 설계, 시뮬레이션 및 운영이 가능해지며, AI 기반의 3D 유니버스 개발이 추진되고 있습니다. OpenUSD는 협업을 촉진하고 디지털화를 이끄는 혁신의 핵심입니다.
조셉 R. 바이든 대통령은 2024년 3월 7일 연설에서 AI의 중요성과 관련 입법 조치를 강조하며, 아동 보호를 위한 프라이버시 법안을 촉구하고 AI 음성 유사 행위를 금지해야 한다고 경고했습니다. 이 문제는 로보콜에서 자신의 목소리가 모방된 경험과 관련이 있습니다.
최근 AI 기술의 발전은 AI 생성 콘텐츠의 급증을 초래하며, 허위 정보와 기만의 위험이 커지고 있습니다. 메타와 구글 등은 콘텐츠 출처를 명확히 하기 위한 조치를 도입했지만, 기술에 대한 신뢰 회복이 필요합니다.
오픈AI는 AI 모델 훈련에 저작권 자료 사용이 불가피하다고 주장한 반면, 273 Ventures의 KL3M은 공정한 훈련 인증을 받은 최초의 LLM으로, 저작권 없는 데이터를 활용해 훈련되었다. KL3M은 법률 분야에서 유용성을 강조하며 다양한 고객에게 사용되고 있다.
생성 AI 기술의 발전으로 소비자들은 개인화된 브랜드 상호작용을 기대하고 있으며, 76%의 기업이 이를 중요한 우선사항으로 보고합니다. 통합 고객 프로필과 데이터 활성화가 필수적이며, AI를 통해 고객 경험을 혁신하고 수익을 증가시키는 기회가 열리고 있습니다.
AI의 권한을 사용자에게 부여해야 하며, 기술 기업이나 정부가 대신 결정하는 것은 부적절하다. 개인이 자신의 가치를 반영한 AI 모델을 선택할 수 있도록 지원하고, 민주적 참여를 통해 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축해야 한다.
기업 리더들은 생성적 AI를 조직의 핵심 촉진제로 보고 있으며, 향후 2년간 급속한 성장 예상. 그러나 높은 품질의 결과 확보에 어려움을 느끼고 있으며, 보안과 데이터 보호가 주요 관심사. IT 지원이 필수적임을 강조.
엔비디아는 GTC 2024에서 AI 기술 혁신을 발표하며, VB 편집진은 21개의 생중계 인터뷰를 진행했습니다. 주요 내용은 AI 공장 개념, 비용 효율적인 AI 모델, Gen AI의 요소, AI 생산 활용, AI 채택 간소화, 원거리 엣지 AI 활용입니다.
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