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['* 편향된 훈련 데이터에 대한 분석기술, 민감한 정보를 포함하는 AI 시스템에 대한 미세 조정 방법\nn (정보 교류 활성화) 현행 개인정보보호와 데이터 규제 하에서 연구소와 정책입안자, 국제 파트너,\n학계, 시민사회 및 일반 대중과 정보 공유 채널을 구축\n∙ AI 안전성 정상회의(AI Safety Summit)에서 합의된 대로 첨단 AI 모델의 평가 후 해당 모델이 배포된\n타국의 정부 및 연구소와 평가 결과를 공유하고, 학계와 대중이 AI 시스템의 피해와 취약점을 보고할 수\n있는 명확한 절차를 수립\n☞ 출처 : Gov.uk, Introducing the AI Safety Institute, 2023.11.02.\nVenturebeat, Researchers turn to Harry Potter to make AI forget about copyrighted material, 2023.10.06.']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 17, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

연구자들은 AI가 저작권이 있는 자료를 잊어버리도록 돕기 위해 어떤 접근 방식을 사용하고 있나요?

연구자들은 해리 포터를 통해 인공지능이 저작권이 있는 자료를 잊어버릴 수 있도록 돕고 있습니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nG7, 히로시마 AI 프로세스를 통해 AI 기업 대상 국제 행동강령에 합의\nKEY Contents\nn G7이 첨단 AI 시스템을 개발하는 기업을 대상으로 AI 위험 식별과 완화를 위해 자발적인\n채택을 권고하는 AI 국제 행동강령을 마련\nn 행동강령은 AI 수명주기 전반에 걸친 위험 평가와 완화, 투명성과 책임성의 보장, 정보공유와\n이해관계자 간 협력, 보안 통제, 콘텐츠 인증과 출처 확인 등의 조치를 요구\n£G7, 첨단 AI 시스템의 위험 관리를 위한 국제 행동강령 마련\nn 주요 7개국(G7)*은 2023년 10월 30일 ‘히로시마 AI 프로세스’를 통해 AI 기업 대상의 AI 국제\n행동강령(International Code of Conduct for Advanced AI Systems)에 합의\n∙ G7은 2023년 5월 일본 히로시마에서 개최된 정상회의에서 생성 AI에 관한 국제규범 마련과\n정보공유를 위해 ‘히로시마 AI 프로세스’를 출범**\n∙ 기업의 자발적 채택을 위해 마련된 이번 행동강령은 기반모델과 생성 AI를 포함한 첨단 AI 시스템의\n위험 식별과 완화에 필요한 조치를 포함\n* 주요 7개국(G7)은 미국, 일본, 독일, 영국, 프랑스, 이탈리아, 캐나다를 의미\n** 5월 정상회의에는 한국, 호주, 베트남 등을 포함한 8개국이 초청을 받았으나, AI 국제 행동강령에는 우선 G7 국가만 포함하여 채택\nn G7은 행동강령을 통해 아래의 조치를 제시했으며, 빠르게 발전하는 기술에 대응할 수 있도록\n이해관계자 협의를 통해 필요에 따라 개정할 예정\n∙ 첨단 AI 시스템의 개발 과정에서 AI 수명주기 전반에 걸쳐 위험을 평가 및 완화하는 조치를 채택하고,\n첨단 AI 시스템의 출시와 배포 이후 취약점과 오용 사고, 오용 유형을 파악해 완화\n∙ 첨단 AI 시스템의 성능과 한계를 공개하고 적절하거나 부적절한 사용영역을 알리는 방법으로 투명성을\n보장하고 책임성을 강화']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 4, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

2023년에 설립된 G7 AI 프레임워크의 목적은 무엇인가요?

2023년에 설립된 G7 AI 프레임워크의 목적은 AI 기술의 책임 있는 개발과 사용에 초점을 맞춘 첨단 AI 시스템에 대한 국제 행동 규범을 만드는 것입니다. 이 프레임워크는 AI 시스템이 안전, 투명성, 책임성을 염두에 두고 개발되도록 보장하는 동시에 AI의 윤리적 함의를 다루는 것을 목표로 합니다.

['∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고\n주장하며 기반모델 전반에 대한 규제가 아닌, 특정 용도로 사용될 수 있는 AI 시스템에 대한 규제를 요구\n∙ 3개국은 자발적인 행동강령을 도입하고 준수를 의무화하는 방안을 제안하며, 기반모델 개발기업에\n머신러닝 기술 정보와 모델의 기능과 한계를 요약한 ‘모델 카드’ 작성을 요구하겠다고 설명\n∙ 3개국은 AI 감독기관이 모델 카드를 토대로 기반모델 개발기업의 행동강령 준수 여부를 확인하되,\n위반 시 곧바로 제재를 가하지 않고 위반행위 분석과 영향 평가를 시행한 후 제재하는 방안을 제안\n☞ 출처: Euractiv, EU’s AI Act negotiations hit the brakes over foundation models, 2023.11.1.\nEuractiv, France, Germany, Italy push for ‘mandatory self-regulation’ for foundation models in EU’s AI law, 2023.11.19.\n6']

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현재 재단 모델과 관련하여 EU AI법 협상에 영향을 미치는 과제는 무엇인가요?

프랑스, 독일, 이탈리아가 추진하고 있는 재단 모델에 대한 의무적 자율 규제의 필요성 등이 현재 재단 모델에 관한 EU AI법 협상에 영향을 미치는 과제입니다. 또한 재단 모델이 AI 거버넌스에 미치는 영향과 규제 공백의 가능성에 대한 우려도 있어 협상을 복잡하게 만들고 있습니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nEU AI 법 3자 협상, 기반모델 규제 관련 견해차로 난항\nKEY Contents\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 진행 중인 AI 법 최종협상에서 프랑스, 이탈리아,\n독일이 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\nn 프랑스, 이탈리아, 독일 3개국은 기반모델 개발기업에 대하여 자율적 행동강령을 도입하고\n준수를 의무화하는 방안을 제안\n£AI 법 3자 협상, 이사회 일부 국가가 기반모델 규제에 반대하며 차질\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 ‘AI 법(AI act)’에 대한 최종협상을 진행 중인 가운데,\n일부 국가가 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\n∙ 10월 24일 열린 3자 협상 회의에서는 사회에 더 큰 영향을 미치는 강력한 AI 모델에 더 엄격한 규칙을\n적용하는 계층적 접근방식에 따라 기반 모델 규제에 대한 기본적인 합의에 도달\n∙ 그러나 11월 10일 열린 통신작업반 회의에서 EU 이사회의 프랑스, 독일, 이탈리아 대표가\n기반모델에 대한 모든 유형의 규제에 반대하며 협상이 중단됨\nn 유럽 정책 미디어 유랙티브(Euractive)에 따르면 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 로비를 통해\n기반모델에 대한 규제 반대를 주도\n∙ 독일의 대표적인 AI 기업 알레프 알파(Aleph Alpha) 역시 독일 정부에 압력을 행사하고 있으며, 이들\n기업은 EU의 AI 규제로 인해 미국과 중국의 경쟁사보다 뒤처질 것을 우려\n£독일, 프랑스, 이탈리아 3개국, 기반모델에 대한 ‘의무적 자율규제’ 제안\nn 통신작업반 회의가 결렬된 이후 독일, 프랑스, 이탈리아는 2023년 11월 19일 비공식 문서를 통해\n‘의무적 자율규제(Mandatory Self-regulation)’ 방식의 기반모델 규제를 제안\n∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고']

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인공지능 규제와 관련하여 EU AI 법의 의미는 무엇인가요?

EU 인공지능법은 인공지능 기술과 관련된 위험을 다루는 프레임워크를 구축하여 인공지능을 규제하는 것을 목표로 한다는 점에서 중요한 의미를 갖습니다. 이 법은 AI 시스템이 안전하고 기본권을 존중하도록 보장하는 데 중점을 두며, 이를 통해 EU 전역의 AI 애플리케이션에 대한 신뢰를 증진합니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n빌 게이츠, AI 에이전트로 인한 컴퓨터 사용의 패러다임 변화 전망\nKEY Contents\nn 빌 게이츠가 5년 내 일상언어로 모든 작업을 처리할 수 있는 AI 에이전트가 보급되며 컴퓨터를\n사용하는 방식이 완전히 바뀔 것으로 예상\nn 에이전트의 보급은 컴퓨터 분야를 넘어 산업 전 영역에 영향을 미칠 전망으로 특히 의료와\n교육, 생산성, 엔터테인먼트·쇼핑 영역에서 고가로 제공되던 서비스가 대중화될 전망\n£5년 내 기기에 일상언어로 말하기만 하면 되는 AI 에이전트의 보급 예상\nn 빌 게이츠 마이크로소프트 창업자가 2023년 11월 9일 공식 블로그를 통해 AI 에이전트가 컴퓨터\n사용방식과 소프트웨어 산업을 완전히 변화시킬 것이라는 전망을 제시\n∙ 자연어에 반응하고 사용자에 대한 지식을 바탕으로 다양한 작업을 수행하는 소프트웨어를 의미하는\n에이전트는 컴퓨터 사용방식이 키보드 입력에서 아이콘 클릭으로 바뀐 이후 최대의 컴퓨팅 혁명을\n가져올 전망\n∙ 현재는 컴퓨터 작업 시 작업 내용에 따라 각각 다른 앱을 사용해야 하지만 5년 내 에이전트의 발전으로\n기기에 일상언어로 말하기만 하면 되는 미래가 도래할 것\n∙ 온라인에 접속하는 모든 사람이 AI 기반의 개인 비서를 사용할 수 있게 되며, 에이전트는 사용자에 대한\n풍부한 지식을 바탕으로 맞춤화된 대응이 가능하며 시간이 지날수록 개선됨\n∙ 일례로 여행 계획 수립 시 AI 챗봇이 예산에 맞는 호텔을 제안하는데 머문다면, 에이전트는 사용자의 여행\n패턴을 분석해 여행지를 제안하고 관심사에 따른 활동을 추천하며 선호하는 스타일의 레스토랑 예약도 가능\n£AI 에이전트가 의료와 교육, 생산성, 엔터테인먼트·쇼핑 영역의 서비스 대중화를 주도할 것\nn 에이전트로 인해 주목할 만한 변화는 고비용 서비스의 대중화로 특히 △의료 △교육 △생산성 △\n엔터테인먼트·쇼핑의 4개 영역에서 대규모 변화 예상']

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AI 애플리케이션의 맥락에서 성능 평가의 중요성은 무엇인가요?

AI 애플리케이션의 맥락에서 성능 평가의 중요성은 AI 시스템의 효과와 효율성을 평가하는 능력에 있습니다. 이를 통해 개선이 필요한 영역을 파악하고, AI 애플리케이션이 의도한 목표를 달성하며, 다양한 애플리케이션에서 높은 수준의 성능을 유지하는 데 도움이 됩니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nG7, 히로시마 AI 프로세스를 통해 AI 기업 대상 국제 행동강령에 합의\nKEY Contents\nn G7이 첨단 AI 시스템을 개발하는 기업을 대상으로 AI 위험 식별과 완화를 위해 자발적인\n채택을 권고하는 AI 국제 행동강령을 마련\nn 행동강령은 AI 수명주기 전반에 걸친 위험 평가와 완화, 투명성과 책임성의 보장, 정보공유와\n이해관계자 간 협력, 보안 통제, 콘텐츠 인증과 출처 확인 등의 조치를 요구\n£G7, 첨단 AI 시스템의 위험 관리를 위한 국제 행동강령 마련\nn 주요 7개국(G7)*은 2023년 10월 30일 ‘히로시마 AI 프로세스’를 통해 AI 기업 대상의 AI 국제\n행동강령(International Code of Conduct for Advanced AI Systems)에 합의\n∙ G7은 2023년 5월 일본 히로시마에서 개최된 정상회의에서 생성 AI에 관한 국제규범 마련과\n정보공유를 위해 ‘히로시마 AI 프로세스’를 출범**\n∙ 기업의 자발적 채택을 위해 마련된 이번 행동강령은 기반모델과 생성 AI를 포함한 첨단 AI 시스템의\n위험 식별과 완화에 필요한 조치를 포함\n* 주요 7개국(G7)은 미국, 일본, 독일, 영국, 프랑스, 이탈리아, 캐나다를 의미\n** 5월 정상회의에는 한국, 호주, 베트남 등을 포함한 8개국이 초청을 받았으나, AI 국제 행동강령에는 우선 G7 국가만 포함하여 채택\nn G7은 행동강령을 통해 아래의 조치를 제시했으며, 빠르게 발전하는 기술에 대응할 수 있도록\n이해관계자 협의를 통해 필요에 따라 개정할 예정\n∙ 첨단 AI 시스템의 개발 과정에서 AI 수명주기 전반에 걸쳐 위험을 평가 및 완화하는 조치를 채택하고,\n첨단 AI 시스템의 출시와 배포 이후 취약점과 오용 사고, 오용 유형을 파악해 완화\n∙ 첨단 AI 시스템의 성능과 한계를 공개하고 적절하거나 부적절한 사용영역을 알리는 방법으로 투명성을\n보장하고 책임성을 강화']

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G7 회의에서 논의된 첨단 AI 시스템을 위한 국제 행동 강령의 목적은 무엇인가요?

G7 회의에서 논의된 첨단 AI 시스템을 위한 국제 행동 강령의 목적은 AI 기술의 책임 있는 개발과 사용을 위한 가이드라인을 수립하여 윤리 기준에 부합하고 AI 애플리케이션의 안전과 책임성을 증진하는 것입니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n미국 연방거래위원회, 저작권청에 소비자 보호와 경쟁 측면의 AI 의견서 제출\nKEY Contents\nn 미국 FTC는 저작권청이 실시한 저작권과 AI 관련 질의공고에 대하여 소비자 보호와 경쟁\n측면의 의견을 제시\nn FTC는 생성 AI로 인한 창작자와 소비자 피해의 가능성에 우려를 표시하는 한편, 일부\n빅테크가 막대한 재원을 활용해 시장 지배력을 더욱 강화할 수 있다는 우려를 제기\n£FTC, 생성 AI로 인한 소비자와 창작자의 피해 및 빅테크의 시장 지배력 강화 우려\nn 미국 연방거래위원회(FTC)가 2023년 10월 30일 저작권청(U.S. Copyright Office, USCO)이\n지난 9월 발표한 저작권과 AI 관련 질의공고(Notice of Inquiry, NOI)에 대한 의견서를 발표\n∙ 저작권청은 생성 AI와 관련된 저작권법과 정책 이슈를 조사하고 있으며, 폭넓은 의견 수렴을 통해\n입법과 규제 조치의 필요성을 검토할 계획\n∙ FTC는 생성 AI의 개발과 배포가 소비자, 근로자, 중소기업에 피해를 줄 수 있다며 소비자의 개인정보\n침해, 차별과 편견의 자동화, 사기 범죄 등 AI 사용과 관련된 위험에 주목\nn FTC는 저작권법에 따른 권리와 책임 범위를 넘어서는 저작권 문제에 주목하여 생성 AI로 인해\n창작자의 경쟁력이 불공정한 피해를 볼 수 있으며, 소비자가 특정 창작자의 작품을 생성 AI가\n만들었다고 오해할 소지가 있다고 지적\n∙ 저작권법에 저촉되는 행위는 불공정 경쟁이나 기만행위에도 해당될 수 있으며, 창작자의 평판 악화,\n저작물의 가치 저하나 개인정보 유출로 소비자에 상당한 피해를 초래 가능\nn FTC는 일부 빅테크가 막대한 재원을 활용해 생성 AI 사용자의 이탈을 막고 저작권이 있는 상용\n데이터에 대한 독점 라이선스를 확보해 시장 지배력을 더욱 강화할 수 있다는 우려도 제기', '데이터에 대한 독점 라이선스를 확보해 시장 지배력을 더욱 강화할 수 있다는 우려도 제기\n∙ 이와 관련 FTC는 아마존 AI 비서 ‘알렉사(Alexa)’와 스마트홈 보안 기기 ‘링(Ring)’이 소비자의 사적\n정보를 알고리즘 훈련에 사용하여 프라이버시를 침해한 혐의를 조사하는 등 법적 권한을 활용해 AI\n관련 불법 행위에 대처하고 있음\n* FTC는 2023년 5월 31일 동의를 받지 않고 어린이들의 음성과 위치 정보를 활용한 ‘알렉사’와 고객의 사적 영상에 대하여\n직원에게 무제한 접근 권한을 부여한 ‘링’에 3,080만 달러(약 420억 원)의 과징금을 부과\nn FTC는 빠르게 발전하는 생성 AI가 여러 산업과 비즈니스에 변화를 가져올 수 있지만, 현행법상\nAI에 관한 예외 조항은 없다며, 모든 권한을 활용해 소비자를 보호하고 개방적이고 공정한 경쟁\n시장을 유지하겠다고 강조\n☞ 출처: FTC, In Comment Submitted to U.S. Copyright Office, FTC Raises AI-related Competition and\nConsumer Protection Issues, Stressing That It Will Use Its Authority to Protect Competition and\nConsumers in AI Markets, 2023.10.30.']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 7, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}, {'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 7, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

FTC가 미국 저작권청에 제출한 의견서에서 AI와 관련된 어떤 문제를 제기했나요?

FTC는 미국 저작권청에 제출한 의견서에서 AI 시장에서의 경쟁 및 소비자 보호와 관련된 문제를 제기했습니다. 이 의견서에서는 AI 시장의 경쟁과 소비자 보호의 필요성을 강조하며 AI가 이러한 분야에 미치는 영향에 대한 우려를 언급했습니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nEU AI 법 3자 협상, 기반모델 규제 관련 견해차로 난항\nKEY Contents\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 진행 중인 AI 법 최종협상에서 프랑스, 이탈리아,\n독일이 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\nn 프랑스, 이탈리아, 독일 3개국은 기반모델 개발기업에 대하여 자율적 행동강령을 도입하고\n준수를 의무화하는 방안을 제안\n£AI 법 3자 협상, 이사회 일부 국가가 기반모델 규제에 반대하며 차질\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 ‘AI 법(AI act)’에 대한 최종협상을 진행 중인 가운데,\n일부 국가가 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\n∙ 10월 24일 열린 3자 협상 회의에서는 사회에 더 큰 영향을 미치는 강력한 AI 모델에 더 엄격한 규칙을\n적용하는 계층적 접근방식에 따라 기반 모델 규제에 대한 기본적인 합의에 도달\n∙ 그러나 11월 10일 열린 통신작업반 회의에서 EU 이사회의 프랑스, 독일, 이탈리아 대표가\n기반모델에 대한 모든 유형의 규제에 반대하며 협상이 중단됨\nn 유럽 정책 미디어 유랙티브(Euractive)에 따르면 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 로비를 통해\n기반모델에 대한 규제 반대를 주도\n∙ 독일의 대표적인 AI 기업 알레프 알파(Aleph Alpha) 역시 독일 정부에 압력을 행사하고 있으며, 이들\n기업은 EU의 AI 규제로 인해 미국과 중국의 경쟁사보다 뒤처질 것을 우려\n£독일, 프랑스, 이탈리아 3개국, 기반모델에 대한 ‘의무적 자율규제’ 제안\nn 통신작업반 회의가 결렬된 이후 독일, 프랑스, 이탈리아는 2023년 11월 19일 비공식 문서를 통해\n‘의무적 자율규제(Mandatory Self-regulation)’ 방식의 기반모델 규제를 제안\n∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고']

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EU AI 법에 명시된 AI 거버넌스의 주요 측면은 무엇인가요?

EU AI 법에 명시된 AI 거버넌스의 주요 측면에는 AI 시스템의 위험 기반 분류에 중점을 둔 AI 규제 프레임워크 구축과 고위험 AI 애플리케이션에 대한 의무적 자율 규제 시행이 포함됩니다. 이 법은 AI 개발 및 배포에 있어 투명성, 책임성, 윤리 기준 준수의 필요성을 강조합니다.

['∙ 첨단 AI 시스템의 성능과 한계를 공개하고 적절하거나 부적절한 사용영역을 알리는 방법으로 투명성을\n보장하고 책임성을 강화\n∙ 산업계, 정부, 시민사회, 학계를 포함해 첨단 AI 시스템을 개발하는 조직 간 정보공유와 사고 발생 시\n신고를 위해 협력하고, 위험 기반 접근방식을 토대로 개인정보보호 정책과 위험 완화 조치를 포함하는\nAI 거버넌스와 위험 관리 정책을 마련\n∙ AI 수명주기 전반에 걸쳐 물리보안, 사이버보안, 내부자 위협 보안을 포함한 강력한 보안 통제 구현\n∙ 사용자가 AI 생성 콘텐츠를 식별할 수 있도록 워터마크를 비롯하여 기술적으로 가능한 기법으로\n신뢰할 수 있는 콘텐츠 인증과 출처 확인 메커니즘을 개발 및 구축\n∙ 사회적 위험과 안전·보안 문제를 완화하는 연구와 효과적인 완화 대책에 우선 투자하고, 기후 위기\n대응, 세계 보건과 교육 등 세계적 난제 해결을 위한 첨단 AI 시스템을 우선 개발\n∙ 국제 기술 표준의 개발 및 채택을 가속화하고, 개인정보와 지식재산권 보호를 위해 데이터 입력과 수집\n시 적절한 보호 장치 구현\n☞ 출처: G7, Hiroshima Process International Code of Conduct for Advanced AI Systems, 2023.10.30.\n2', '1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n영국 AI 안전성 정상회의에 참가한 28개국, AI 위험에 공동 대응 선언\nKEY Contents\nn 영국 블레츨리 파크에서 개최된 AI 안전성 정상회의에 참가한 28개국들이 AI 안전 보장을\n위한 협력 방안을 담은 블레츨리 선언을 발표\nn 첨단 AI를 개발하는 국가와 기업들은 AI 시스템에 대한 안전 테스트 계획에 합의했으며,\n영국의 AI 안전 연구소가 전 세계 국가와 협력해 테스트를 주도할 예정\n£AI 안전성 정상회의 참가국들, 블레츨리 선언 통해 AI 안전 보장을 위한 협력에 합의\nn 2023년 11월 1~2일 영국 블레츨리 파크에서 열린 AI 안전성 정상회의(AI Safety Summit)에\n참가한 28개국 대표들이 AI 위험 관리를 위한 ‘블레츨리 선언’을 발표\n∙ 선언은 AI 안전 보장을 위해 국가, 국제기구, 기업, 시민사회, 학계를 포함한 모든 이해관계자의 협력이\n중요하다고 강조했으며, 특히 최첨단 AI 시스템 개발 기업은 안전 평가를 비롯한 적절한 조치를 취하여\nAI 시스템의 안전을 보장할 책임이 있다고 지적\n∙ 각국은 AI 안전 보장을 위해 첨단 AI 개발기업의 투명성 향상, 적절한 평가지표와 안전 테스트 도구\n개발, 공공부문 역량 구축과 과학 연구개발 등의 분야에서 협력하기로 합의\n£영국 총리, 정부 주도의 첨단 AI 시스템 안전 테스트 계획 발표\nn 리시 수낙 영국 총리는 AI 안전성 정상회의를 마무리하며 첨단 AI 모델에 대한 안전성 시험 계획\n수립과 테스트 수행을 주도할 영국 AI 안전 연구소의 출범을 발표\n∙ 첨단 AI 모델의 안전 테스트는 국가 안보와 안전, 사회적 피해를 포함한 여러 잠재적 유해 기능에 대한\n시험을 포함하며, 참석자들은 정부 주도의 외부 안전 테스트에 합의\n∙ 각국 정부는 테스트와 기타 안전 연구를 위한 공공부문 역량에 투자하고, 테스트 결과가 다른 국가와\n관련된 경우 해당 국가와 결과를 공유하며, 적절한 시기에 공동 표준 개발을 위해 노력하기로 합의']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 4, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}, {'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 5, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

G7 히로시마 프로세스 첨단 AI 시스템을 위한 국제 행동 강령에서 논의되는 AI 안전 조치의 주요 구성 요소는 무엇인가요?

G7 히로시마 프로세스 첨단 AI 시스템에 대한 국제 행동 강령에서 논의되는 AI 안전 조치의 주요 구성 요소에는 AI 시스템의 개발 및 사용 원칙, 위험 관리 지침, 책임 메커니즘 수립 등이 포함됩니다. 이러한 구성 요소는 AI 시스템이 안전하고 신뢰할 수 있으며 인간의 가치에 부합하도록 보장하는 것을 목표로 합니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nIDC, 2027년 AI 소프트웨어 매출 2,500억 달러 돌파 전망\nKEY Contents\nn IDC의 예측에 의하면 AI 소프트웨어 시장은 2027년 2,510억 달러로 달할 전망이며, 생성\nAI 플랫폼과 애플리케이션은 2027년까지 283억 달러의 매출을 창출할 전망\nn 2023년 기준 AI 소프트웨어 매출의 3분의 1을 차지하는 최대 시장인 AI 애플리케이션은\n2027년까지 21.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망\n£기업들의 AI 투자 증가에 힘입어 AI 소프트웨어 시장 급성장 예상\nn 시장조사기관 IDC는 AI 소프트웨어 시장이 2022년 640억 달러에서 2027년 2,510억 달러로 연평\n균 성장률 31.4%를 기록하며 급성장할 것으로 예상\n∙ AI 소프트웨어 시장은 AI 플랫폼, AI 애플리케이션, AI 시스템 인프라 소프트웨어(SIS), AI 애플리케이션\n개발·배포(AI AD&D) 소프트웨어를 포괄\n∙ 협업, 콘텐츠 관리, 전사적 자원관리(ERM), 공급망 관리, 생산 및 운영, 엔지니어링, 고객관계관리(CRM)를\n포함하는 AI 애플리케이션은 AI 소프트웨어의 최대 시장으로 2023년 전체 매출의 약 3분의 1을 차지하며\n2027년까지 21.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망\n∙ AI 비서를 포함한 AI 모델과 애플리케이션의 개발을 뒷받침하는 AI 플랫폼은 두 번째로 시장 규모가 큰\n분야로, 2027년까지 35.8%의 연평균 성장률이 예상됨\n∙ 분석, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 관리와 통합을 포함하는 AI SIS는 기존 소프트웨어 시스템과 통합되어\n방대한 데이터를 활용한 의사결정과 운영 최적화를 지원하며, 현재 매출 규모는 비교적 작지만 5년간\n연평균 성장률은 32.6%로 시장 전체를 웃돌 전망\n∙ 애플리케이션 개발, 소프트웨어 품질과 수명주기 관리 소프트웨어, 애플리케이션 플랫폼을 포함하는 AI\nAD&D는 향후 5년간 카테고리 중 가장 높은 38.7%의 연평균 성장률이 예상됨']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 14, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

2027년까지 AI 시장의 예상 성장률은 얼마인가요?

2027년까지 예상되는 AI 시장의 성장률은 21.1%입니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n미국, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발과 사용에 관한 행정명령 발표\nKEY Contents\nn 미국 바이든 대통령이 ‘안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발과 사용에 관한 행정명령’에 서명하고\n광범위한 행정 조치를 명시\nn 행정명령은 △AI의 안전과 보안 기준 마련 △개인정보보호 △형평성과 시민권 향상 △소비자\n보호 △노동자 지원 △혁신과 경쟁 촉진 △국제협력을 골자로 함\n£바이든 대통령, AI 행정명령 통해 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발과 활용 추진\nn 미국 바이든 대통령이 2023년 10월 30일 연방정부 차원에서 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발과\n사용을 보장하기 위한 행정명령을 발표\n∙ 행정명령은 △AI의 안전과 보안 기준 마련 △개인정보보호 △형평성과 시민권 향상 △소비자 보호\n△노동자 지원 △혁신과 경쟁 촉진 △국제협력에 관한 내용을 포괄\nn (AI 안전과 보안 기준) 강력한 AI 시스템을 개발하는 기업에게 안전 테스트 결과와 시스템에 관한\n주요 정보를 미국 정부와 공유할 것을 요구하고, AI 시스템의 안전성과 신뢰성 확인을 위한 표준 및\nAI 생성 콘텐츠 표시를 위한 표준과 모범사례 확립을 추진\n∙ △1026 플롭스(FLOPS, Floating Point Operation Per Second)를 초과하는 컴퓨팅 성능 또는 생물학적\n서열 데이터를 주로 사용하고 1023플롭스를 초과하는 컴퓨팅 성능을 사용하는 모델 △단일 데이터센터에서\n1,000Gbit/s 이상의 네트워킹으로 연결되며 AI 훈련에서 이론상 최대 1020 플롭스를 처리할 수 있는\n컴퓨팅 용량을 갖춘 컴퓨팅 클러스터가 정보공유 요구대상\nn (형평성과 시민권 향상) 법률, 주택, 보건 분야에서 AI의 무책임한 사용으로 인한 차별과 편견 및 기타\n문제를 방지하는 조치를 확대\n∙ 형사사법 시스템에서 AI 사용 모범사례를 개발하고, 주택 임대 시 AI 알고리즘 차별을 막기 위한 명확한']

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2023년 10월 30일 백악관에서 발표한 '인공지능의 안전하고 안전하며 신뢰할 수 있는 개발 및 사용에 관한 행정명령'의 주요 목표는 무엇인가요?

주어진 질문에 대한 답변이 컨텍스트에 없습니다.

['영국 옥스퍼드 인터넷 연구소, AI 기술자의 임금이 평균 21% 높아\nKEY Contents\nn 옥스퍼드 인터넷 연구소의 연구에 따르면 특정 기술의 경제적 가치는 다른 기술과 결합\n가능성이 높을수록 높게 평가됨\nn AI의 확산은 기술의 경제적 가치에 크게 영향을 미치며, AI 기술을 가진 근로자는 평균 21%,\n최대 40% 높은 임금을 받을 수 있음\n£AI 기술 중 머신러닝, 텐서플로우, 딥러닝의 임금 프리미엄이 높게 평가\nn 옥스퍼드 인터넷 연구소(Oxford Internet Institute)가 2023년 10월 24일 962개 기술과 2만 5천\n명을 대상으로 한 연구에서 AI를 포함한 주요 기술의 경제적 가치를 분석한 결과를 발표\n∙ 연구에 따르면 한 기술의 경제적 가치는 근로자의 여타 역량과 얼마나 잘 결합하는지를 보여주는\n‘상보성(complementarity)’에 따라 결정됨\n∙ 특정 기술은 다른 기술과 결합 가능성이 높을수록 경제적 가치가 높아지며, 일례로 데이터 분석과 같은\n기술은 여타 고부가가치 기술과 결합할 수 있어 가치가 높지만, 사진 리터칭 같은 기술은 특정 기술과만\n결합할 수 있어 가치가 낮게 평가됨\n∙ 대부분 직업은 여러 기술의 조합이 필요하며, 근로자의 재교육에서 경제적 효율성을 높이려면 기존 기술과\n신기술 간 상보성을 극대화할 필요\nn AI의 확산은 기술의 경제적 가치에 크게 영향을 미치는 요소로, AI 기술을 가진 근로자는 평균적으로\n21% 높은 임금을 획득 가능\n∙ AI 기술 중 근로자에 대한 경제적 가치(시간당 임금 증가율 기준) 측면에서 상위 5개 기술은\n머신러닝(+40%), 텐서플로우(+38%), 딥러닝(+27%), 자연어처리(+19%), 데이터 과학(+17%) 순\n<AI 기술 유형 평균 기술 대비 갖는 임금 프리미엄>']

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AI가 의료, 금융, 제조업과 같은 산업에 미치는 영향, 특히 일자리 대체 및 효율성 향상과 관련하여 AI의 잠재적 성장의 의미는 무엇인가요?

의료, 금융, 제조업과 같은 산업에 미치는 영향과 관련하여 AI의 잠재적 성장의 중요성은 일자리 대체 및 효율성 개선의 가능성을 포함합니다. AI의 성장은 생산성을 21% 향상시킬 수 있으며, 의료 및 금융과 같은 특정 부문은 상당한 변화를 경험하고 있습니다. AI 기술의 발전은 운영 효율성을 향상시킬 수 있지만 다양한 분야에서 일자리 감소에 대한 우려도 제기되고 있습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n알리바바 클라우드, 최신 LLM ‘통이치엔원 2.0’ 공개\nKEY Contents\nn 알리바바 클라우드가 복잡한 지침 이해, 광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상된 최신\nLLM ‘통이치엔원 2.0’을 공개\nn 알리바바 클라우드는 산업별로 특화된 생성 AI 모델을 공개하는 한편, 모델 개발과 애플리케이션\n구축 절차를 간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼도 출시\n£알리바바의 통이치엔원 2.0, 주요 벤치마크 테스트에서 여타 LLM 능가\nn 중국의 알리바바 클라우드가 2023년 10월 31일 열린 연례 기술 컨퍼런스에서 최신 LLM ‘통이\n치엔원(Tongyi Qianwen) 2.0’을 공개\n∙ 알리바바 클라우드는 통이치엔원 2.0이 2023년 4월 출시된 1.0 버전보다 복잡한 지침 이해,\n광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상되었다고 설명\n∙ 통이치엔원 2.0은 언어 이해 테스트(MMLU), 수학(GSM8k), 질문 답변(ARC-C)과 같은 벤치마크\n테스트에서 라마(Llama-2-70B)와 GPT-3.5를 비롯한 주요 AI 모델을 능가\n∙ 통이치엔원 2.0은 알리바바 클라우드의 웹사이트와 모바일 앱을 통해 대중에 제공되며 개발자는\nAPI를 통해 사용 가능\nn 알리바바 클라우드는 여러 산업 영역에서 생성 AI를 활용해 사업 성과를 개선할 수 있도록 지원\n하는 산업별 모델도 출시\n∙ 산업 영역은 고객지원, 법률 상담, 의료, 금융, 문서관리, 오디오와 동영상 관리, 코드 개발, 캐릭터\n제작을 포함\nn 알리바바 클라우드는 급증하는 생성 AI 수요에 대응해 모델 개발과 애플리케이션 구축 절차를\n간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼 ‘젠AI(GenAI)’도 공개\n∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원']

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AI 모델 평가에서 MMLU 벤치마크의 의미는 무엇인가요?

AI 모델 평가에서 MMLU 벤치마크가 중요한 이유는 복잡한 쿼리를 추론하고 이해하는 등 다양한 작업에서 LLM '판글로스 2.0'과 같은 모델의 성능을 평가하는 데 사용된다는 점입니다. 다양하고 까다로운 작업을 처리하는 AI 모델의 능력을 판단하는 데 도움이 됩니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nIDC, 2027년 AI 소프트웨어 매출 2,500억 달러 돌파 전망\nKEY Contents\nn IDC의 예측에 의하면 AI 소프트웨어 시장은 2027년 2,510억 달러로 달할 전망이며, 생성\nAI 플랫폼과 애플리케이션은 2027년까지 283억 달러의 매출을 창출할 전망\nn 2023년 기준 AI 소프트웨어 매출의 3분의 1을 차지하는 최대 시장인 AI 애플리케이션은\n2027년까지 21.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망\n£기업들의 AI 투자 증가에 힘입어 AI 소프트웨어 시장 급성장 예상\nn 시장조사기관 IDC는 AI 소프트웨어 시장이 2022년 640억 달러에서 2027년 2,510억 달러로 연평\n균 성장률 31.4%를 기록하며 급성장할 것으로 예상\n∙ AI 소프트웨어 시장은 AI 플랫폼, AI 애플리케이션, AI 시스템 인프라 소프트웨어(SIS), AI 애플리케이션\n개발·배포(AI AD&D) 소프트웨어를 포괄\n∙ 협업, 콘텐츠 관리, 전사적 자원관리(ERM), 공급망 관리, 생산 및 운영, 엔지니어링, 고객관계관리(CRM)를\n포함하는 AI 애플리케이션은 AI 소프트웨어의 최대 시장으로 2023년 전체 매출의 약 3분의 1을 차지하며\n2027년까지 21.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망\n∙ AI 비서를 포함한 AI 모델과 애플리케이션의 개발을 뒷받침하는 AI 플랫폼은 두 번째로 시장 규모가 큰\n분야로, 2027년까지 35.8%의 연평균 성장률이 예상됨\n∙ 분석, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 관리와 통합을 포함하는 AI SIS는 기존 소프트웨어 시스템과 통합되어\n방대한 데이터를 활용한 의사결정과 운영 최적화를 지원하며, 현재 매출 규모는 비교적 작지만 5년간\n연평균 성장률은 32.6%로 시장 전체를 웃돌 전망\n∙ 애플리케이션 개발, 소프트웨어 품질과 수명주기 관리 소프트웨어, 애플리케이션 플랫폼을 포함하는 AI\nAD&D는 향후 5년간 카테고리 중 가장 높은 38.7%의 연평균 성장률이 예상됨']

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2027년까지 AI 시장의 예상 성장률은 얼마인가요?

2027년까지 예상되는 AI 시장의 성장률은 21.1%입니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n미국 연방거래위원회, 저작권청에 소비자 보호와 경쟁 측면의 AI 의견서 제출\nKEY Contents\nn 미국 FTC는 저작권청이 실시한 저작권과 AI 관련 질의공고에 대하여 소비자 보호와 경쟁\n측면의 의견을 제시\nn FTC는 생성 AI로 인한 창작자와 소비자 피해의 가능성에 우려를 표시하는 한편, 일부\n빅테크가 막대한 재원을 활용해 시장 지배력을 더욱 강화할 수 있다는 우려를 제기\n£FTC, 생성 AI로 인한 소비자와 창작자의 피해 및 빅테크의 시장 지배력 강화 우려\nn 미국 연방거래위원회(FTC)가 2023년 10월 30일 저작권청(U.S. Copyright Office, USCO)이\n지난 9월 발표한 저작권과 AI 관련 질의공고(Notice of Inquiry, NOI)에 대한 의견서를 발표\n∙ 저작권청은 생성 AI와 관련된 저작권법과 정책 이슈를 조사하고 있으며, 폭넓은 의견 수렴을 통해\n입법과 규제 조치의 필요성을 검토할 계획\n∙ FTC는 생성 AI의 개발과 배포가 소비자, 근로자, 중소기업에 피해를 줄 수 있다며 소비자의 개인정보\n침해, 차별과 편견의 자동화, 사기 범죄 등 AI 사용과 관련된 위험에 주목\nn FTC는 저작권법에 따른 권리와 책임 범위를 넘어서는 저작권 문제에 주목하여 생성 AI로 인해\n창작자의 경쟁력이 불공정한 피해를 볼 수 있으며, 소비자가 특정 창작자의 작품을 생성 AI가\n만들었다고 오해할 소지가 있다고 지적\n∙ 저작권법에 저촉되는 행위는 불공정 경쟁이나 기만행위에도 해당될 수 있으며, 창작자의 평판 악화,\n저작물의 가치 저하나 개인정보 유출로 소비자에 상당한 피해를 초래 가능\nn FTC는 일부 빅테크가 막대한 재원을 활용해 생성 AI 사용자의 이탈을 막고 저작권이 있는 상용\n데이터에 대한 독점 라이선스를 확보해 시장 지배력을 더욱 강화할 수 있다는 우려도 제기']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 7, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

인공지능 규정과 관련하여 미국 연방거래위원회(FTC)와 관련하여 저작권청의 역할은 무엇이며, 저작권과 인공지능의 맥락에서 이 두 기관은 어떻게 상호 작용하나요?

이 문맥은 인공지능 규정과 관련하여 연방거래위원회(FTC)와 관련된 저작권청의 역할 또는 저작권과 인공지능의 맥락에서 이러한 기관이 상호 작용하는 방식에 대한 구체적인 정보를 제공하지 않습니다.

['Ⅱ\n. 주요 행사 일정\n행사명 행사 주요 개요\n- 미국 소비자기술 협회(CTA)가 주관하는 세계 최대 가전·IT·소\n비재 전시회로 5G, AR&VR, 디지털헬스, 교통·모빌리티 등\n주요 카테고리 중심으로 기업들이 최신의 기술 제품군을 전시\n- CTA 사피로 회장은 가장 주목받는 섹터로 AI를 조명하였으며,\n모든 산업을 포괄한다는 의미에서 ‘올 온(All on)’을 주제로 한\nCES 2024\n이번 전시에는 500곳 이상의 한국기업 참가 예정\n기간 장소 홈페이지\n2024.1.9~12 미국, 라스베가스 https://www.ces.tech/\n- 머신러닝 및 응용에 관한 국제 컨퍼런스(AIMLA 2024)는\n인공지능 및 머신러닝의 이론, 방법론 및 실용적 접근에 관한\n지식과 최신 연구 결과 공유\n- 이론 및 실무 측면에서 인공지능, 기계학습의 주요 분야를\n논의하고, 학계, 산업계의 연구자와 실무자들에게 해당 분\nAIMLA 2024\n야의 최첨단 개발 소식 공유\n기간 장소 홈페이지\nhttps://ccnet2024.org/aimla\n2024.1.27~28 덴마크, 코펜하겐\n/index\n- AI 발전 협회 컨퍼런스(AAAI)는 AI 연구를 촉진하고, AI 분야\n연구원, 실무자, 과학자, 학생 및 공학자 간 교류의 기회 제공\n- 컨퍼런스에서 AI 관련 기술 발표, 특별 트랙, 초청 연사,\nAAAI Conference\n워크숍, 튜토리얼, 포스터 세션, 주제 발표, 대회, 전시 프\non Artificial\n로그램 등 진행\nIntelligence\n기간 장소 홈페이지\nhttps://aaai.org/aaai-confere\n2024.2.20~27 캐나다, 밴쿠버\nnce/']

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AAAI 컨퍼런스의 목적은 무엇인가요?

AAAI 컨퍼런스의 목적은 인공지능의 응용, 방법론, 이론적 토대를 포함하여 인공지능에 대한 이해를 증진하고 인공지능 분야의 연구와 협력을 촉진하는 것입니다.

['£유튜브, 특정인을 모방한 AI 생성 콘텐츠에 대한 삭제 요청에도 대응 계획\nn 유튜브는 몇 달 내에 신원 파악이 가능한 개인의 얼굴이나 음성을 모방한 AI 생성 콘텐츠에 대하\n여 개인정보 침해 신고 절차를 마련해 삭제 요청을 받을 계획\n∙ 단, 모든 콘텐츠가 삭제 대상은 아니며 유튜브는 콘텐츠가 패러디나 풍자인지, 해당 영상에서 삭제 요청을\n한 특정인을 식별할 수 있는지, 공직자나 유명인이 등장하는지 등 다양한 요소를 고려할 예정\n∙ 유튜브는 음반사가 아티스트의 고유한 노래나 목소리를 모방한 AI 생성 음악에 대하여 삭제를 요청할 수\n있는 기능도 도입할 방침\n☞ 출처 : Youtube, Our approach to responsible AI innovation, 2023.11.14.\n14', '1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n영국 과학혁신기술부, AI 안전 연구소 설립 발표\nKEY Contents\nn 영국 과학혁신기술부가 첨단 AI 시스템에 대한 평가를 통해 안전성을 보장하기 위한 AI\n안전 연구소를 설립한다고 발표\nn AI 안전 연구소는 핵심 기능으로 첨단 AI 시스템 평가 개발과 시행, AI 안전 연구 촉진,\n정보교류 활성화를 추진할 계획\n£영국 AI 안전 연구소, 첨단 AI 시스템 평가와 AI 안전 연구, 정보 교류 추진\nn 영국 과학혁신기술부가 2023년 11월 2일 첨단 AI 안전에 중점을 둔 국가 연구기관으로 AI\n안전 연구소(AI Safety Institute)를 설립한다고 발표\n∙ AI 안전 연구소는 첨단 AI의 위험을 이해하고 거버넌스 마련에 필요한 사회·기술적 인프라 개발을 통해\n영국을 AI 안전 연구의 글로벌 허브로 확립하는 것을 목표로 함\n∙ 영국 정부는 향후 10년간 연구소에 공공자금을 투자해 연구를 지원할 계획으로, 연구소는 △첨단 AI 시스템\n평가 개발과 시행 △AI 안전 연구 촉진 △정보 교류 활성화를 핵심 기능으로 함\nn (첨단 AI 시스템 평가 개발과 시행) 시스템의 안전 관련 속성을 중심으로 안전과 보안 기능을 이해\n하고 사회적 영향을 평가\n∙ 평가 우선순위는 △사이버범죄 조장, 허위 정보 유포 등 악의적으로 활용될 수 있는 기능 △사회에 미치는\n영향 △시스템 안전과 보안 △인간의 통제력 상실 가능성 순\n∙ 연구소는 외부 기관과 협력해 자체 시스템 평가를 개발 및 수행하고, 평가와 관련된 의견 공유 및 지침\n마련을 위해 전문가 커뮤니티를 소집할 계획\nn (AI 안전 연구 촉진) 외부 연구자를 소집하고 다양한 예비 연구 프로젝트를 통해 AI 안전 기초연구를 수행\n∙ AI 시스템의 효과적 거버넌스를 위한 도구 개발* 및 안전한 AI 시스템 개발을 위한 새로운 접근 방식 연구를 수행\n* 편향된 훈련 데이터에 대한 분석기술, 민감한 정보를 포함하는 AI 시스템에 대한 미세 조정 방법']

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인공지능 시스템의 안전성과 효율성을 보장하는 데 있어 AI 거버넌스의 중요성은 무엇인가요?

인공지능 시스템의 안전성과 효율성을 보장하는 데 있어 인공지능 거버넌스의 중요성은 책임감 있는 인공지능 혁신을 촉진하는 프레임워크와 가이드라인을 수립하는 능력에 있습니다. 여기에는 잠재적 위험에 대처하고, 안전 표준을 준수하며, AI 운영의 투명성을 촉진하는 것이 포함됩니다. 효과적인 거버넌스는 AI 기술과 관련된 위험을 완화하고 AI 기술 배포에 대한 대중의 신뢰를 높이는 데 도움이 됩니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nEU AI 법 3자 협상, 기반모델 규제 관련 견해차로 난항\nKEY Contents\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 진행 중인 AI 법 최종협상에서 프랑스, 이탈리아,\n독일이 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\nn 프랑스, 이탈리아, 독일 3개국은 기반모델 개발기업에 대하여 자율적 행동강령을 도입하고\n준수를 의무화하는 방안을 제안\n£AI 법 3자 협상, 이사회 일부 국가가 기반모델 규제에 반대하며 차질\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 ‘AI 법(AI act)’에 대한 최종협상을 진행 중인 가운데,\n일부 국가가 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\n∙ 10월 24일 열린 3자 협상 회의에서는 사회에 더 큰 영향을 미치는 강력한 AI 모델에 더 엄격한 규칙을\n적용하는 계층적 접근방식에 따라 기반 모델 규제에 대한 기본적인 합의에 도달\n∙ 그러나 11월 10일 열린 통신작업반 회의에서 EU 이사회의 프랑스, 독일, 이탈리아 대표가\n기반모델에 대한 모든 유형의 규제에 반대하며 협상이 중단됨\nn 유럽 정책 미디어 유랙티브(Euractive)에 따르면 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 로비를 통해\n기반모델에 대한 규제 반대를 주도\n∙ 독일의 대표적인 AI 기업 알레프 알파(Aleph Alpha) 역시 독일 정부에 압력을 행사하고 있으며, 이들\n기업은 EU의 AI 규제로 인해 미국과 중국의 경쟁사보다 뒤처질 것을 우려\n£독일, 프랑스, 이탈리아 3개국, 기반모델에 대한 ‘의무적 자율규제’ 제안\nn 통신작업반 회의가 결렬된 이후 독일, 프랑스, 이탈리아는 2023년 11월 19일 비공식 문서를 통해\n‘의무적 자율규제(Mandatory Self-regulation)’ 방식의 기반모델 규제를 제안\n∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 8, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

EU AI 법의 맥락에서 AI 위험 관리의 중요성은 무엇인가요?

EU AI 법의 맥락에서 AI 위험 관리의 중요성은 AI 시스템이 배포와 관련된 위험을 완화하는 방식으로 개발되고 사용되도록 하는 데 중점을 둔다는 점에서 강조됩니다. 이 법은 이러한 위험을 효과적으로 관리하기 위한 프레임워크를 구축하여 AI 기술이 안전하고 사회에 유익하도록 보장하는 것을 목표로 합니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nIDC, 2027년 AI 소프트웨어 매출 2,500억 달러 돌파 전망\nKEY Contents\nn IDC의 예측에 의하면 AI 소프트웨어 시장은 2027년 2,510억 달러로 달할 전망이며, 생성\nAI 플랫폼과 애플리케이션은 2027년까지 283억 달러의 매출을 창출할 전망\nn 2023년 기준 AI 소프트웨어 매출의 3분의 1을 차지하는 최대 시장인 AI 애플리케이션은\n2027년까지 21.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망\n£기업들의 AI 투자 증가에 힘입어 AI 소프트웨어 시장 급성장 예상\nn 시장조사기관 IDC는 AI 소프트웨어 시장이 2022년 640억 달러에서 2027년 2,510억 달러로 연평\n균 성장률 31.4%를 기록하며 급성장할 것으로 예상\n∙ AI 소프트웨어 시장은 AI 플랫폼, AI 애플리케이션, AI 시스템 인프라 소프트웨어(SIS), AI 애플리케이션\n개발·배포(AI AD&D) 소프트웨어를 포괄\n∙ 협업, 콘텐츠 관리, 전사적 자원관리(ERM), 공급망 관리, 생산 및 운영, 엔지니어링, 고객관계관리(CRM)를\n포함하는 AI 애플리케이션은 AI 소프트웨어의 최대 시장으로 2023년 전체 매출의 약 3분의 1을 차지하며\n2027년까지 21.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망\n∙ AI 비서를 포함한 AI 모델과 애플리케이션의 개발을 뒷받침하는 AI 플랫폼은 두 번째로 시장 규모가 큰\n분야로, 2027년까지 35.8%의 연평균 성장률이 예상됨\n∙ 분석, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 관리와 통합을 포함하는 AI SIS는 기존 소프트웨어 시스템과 통합되어\n방대한 데이터를 활용한 의사결정과 운영 최적화를 지원하며, 현재 매출 규모는 비교적 작지만 5년간\n연평균 성장률은 32.6%로 시장 전체를 웃돌 전망\n∙ 애플리케이션 개발, 소프트웨어 품질과 수명주기 관리 소프트웨어, 애플리케이션 플랫폼을 포함하는 AI\nAD&D는 향후 5년간 카테고리 중 가장 높은 38.7%의 연평균 성장률이 예상됨', 'AD&D는 향후 5년간 카테고리 중 가장 높은 38.7%의 연평균 성장률이 예상됨\nn IDC에 따르면 경제적 불확실성과 시장 역학의 변화에도 AI와 자동화 기술에 대한 기업들의 투자\n의지는 확고하며, 기업들은 AI 도입이 사업 성공과 경쟁우위에 필수적이라고 인식\n∙ IDC 설문조사에 따르면 향후 12개월 동안 응답자의 3분의 1은 기업이 특정 사용 사례나 응용 영역에서\n외부 AI 소프트웨어의 구매를 고려하거나 외부 AI 소프트웨어와 내부 자원의 결합을 고려\nn 한편, AI 소프트웨어 시장에 포함되지 않는 생성 AI 플랫폼과 애플리케이션은 2027년까지 283억\n달러의 매출을 창출할 전망\n☞ 출처 : IDC, IDC Forecasts Revenue for Artificial Intelligence Software Will Reach $279 Billion Worldwide in\n2027, 2023.10.31.\n12']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 14, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}, {'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 14, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

IDC에 따르면 2027년까지 인공 지능 소프트웨어의 전 세계 예상 매출은 얼마인가요?

IDC에 따르면 2027년까지 인공지능 소프트웨어의 전 세계 예상 매출은 2,790억 달러에 달합니다.

['이미지가 저작물을 이용해 훈련되었으므로 저작물의 파생 이미지라는 주장은 개연성이 부족하다고\n지적\n∙ AI는 새로운 이미지를 생성할 때 다양한 예술가의 작품을 참조하므로, 생성된 이미지와 저작권을 가진\n특정 작품과의 실질적 유사성을 입증할 수 없다면 저작권 침해를 인정받기 어려움\nn 오릭 판사는 원고 측에 고소장을 수정하고 저작권이 침해된 특정 이미지를 중심으로 소송 범위를\n줄여 소송을 다시 제기할 것을 요청\n∙ 단, 사라 앤더슨이 저작권을 보유한 16개 작품을 무단으로 복제한 스태빌리티AI에 대한 저작권 침해\n소송은 인정되어 계속 진행됨\n☞ 출처: Venturebeat, Midjourney, Stability AI and DeviantArt win a victory in copyright case by artists- but the\nfight continues, 2023.10.30.\n4']

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아티스트와 관련된 저작권 소송에서 Stability AI는 어떤 승리를 거두었나요?

스테이블리티 AI는 미드저니, 디비반트아트와 함께 아티스트의 저작권 소송에서 승소했습니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nIDC, 2027년 AI 소프트웨어 매출 2,500억 달러 돌파 전망\nKEY Contents\nn IDC의 예측에 의하면 AI 소프트웨어 시장은 2027년 2,510억 달러로 달할 전망이며, 생성\nAI 플랫폼과 애플리케이션은 2027년까지 283억 달러의 매출을 창출할 전망\nn 2023년 기준 AI 소프트웨어 매출의 3분의 1을 차지하는 최대 시장인 AI 애플리케이션은\n2027년까지 21.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망\n£기업들의 AI 투자 증가에 힘입어 AI 소프트웨어 시장 급성장 예상\nn 시장조사기관 IDC는 AI 소프트웨어 시장이 2022년 640억 달러에서 2027년 2,510억 달러로 연평\n균 성장률 31.4%를 기록하며 급성장할 것으로 예상\n∙ AI 소프트웨어 시장은 AI 플랫폼, AI 애플리케이션, AI 시스템 인프라 소프트웨어(SIS), AI 애플리케이션\n개발·배포(AI AD&D) 소프트웨어를 포괄\n∙ 협업, 콘텐츠 관리, 전사적 자원관리(ERM), 공급망 관리, 생산 및 운영, 엔지니어링, 고객관계관리(CRM)를\n포함하는 AI 애플리케이션은 AI 소프트웨어의 최대 시장으로 2023년 전체 매출의 약 3분의 1을 차지하며\n2027년까지 21.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망\n∙ AI 비서를 포함한 AI 모델과 애플리케이션의 개발을 뒷받침하는 AI 플랫폼은 두 번째로 시장 규모가 큰\n분야로, 2027년까지 35.8%의 연평균 성장률이 예상됨\n∙ 분석, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 관리와 통합을 포함하는 AI SIS는 기존 소프트웨어 시스템과 통합되어\n방대한 데이터를 활용한 의사결정과 운영 최적화를 지원하며, 현재 매출 규모는 비교적 작지만 5년간\n연평균 성장률은 32.6%로 시장 전체를 웃돌 전망\n∙ 애플리케이션 개발, 소프트웨어 품질과 수명주기 관리 소프트웨어, 애플리케이션 플랫폼을 포함하는 AI\nAD&D는 향후 5년간 카테고리 중 가장 높은 38.7%의 연평균 성장률이 예상됨']

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2027년까지 AI 시장의 예상 성장률은 얼마인가요?

2027년까지 예상되는 AI 시장의 성장률은 21.1%입니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\n코히어, 데이터 투명성 확보를 위한 데이터 출처 탐색기 공개\nKEY Contents\nn 코히어와 12개 기관이 광범위한 데이터셋에 대한 감사를 통해 원본 데이터 출처, 재라이선스 상태,\n작성자 등 다양한 정보를 제공하는 ‘데이터 출처 탐색기’ 플랫폼을 출시\nn 대화형 플랫폼을 통해 개발자는 데이터셋의 라이선스 상태를 쉽게 파악할 수 있으며 데이터셋의\n구성과 계보도 추적 가능\n£데이터 출처 탐색기, 광범위한 데이터셋 정보 제공을 통해 데이터 투명성 향상\nn AI 기업 코히어(Cohere)가 매사추세츠 공과⼤(MIT), 하버드⼤ 로스쿨, 카네기멜론⼤ 등 12개 기관과\n함께 2023년 10월 25일 ‘데이터 출처 탐색기(Data Provenance Explorer)’ 플랫폼을 공개\n∙ AI 모델 훈련에 사용되는 데이터셋의 불분명한 출처로 인해 데이터 투명성이 확보되지 않아 다양한\n법적·윤리적 문제가 발생\n∙ 이에 연구진은 가장 널리 사용되는 2,000여 개의 미세조정 데이터셋을 감사 및 추적하여 데이터셋에\n원본 데이터소스에 대한 태그, 재라이선스(Relicensing) 상태, 작성자, 기타 데이터 속성을 지정하고\n이러한 정보에 접근할 수 있는 플랫폼을 출시\n∙ 대화형 플랫폼 형태의 데이터 출처 탐색기를 통해 데이터셋의 라이선스 상태를 쉽게 파악할 수 있으며,\n주요 데이터셋의 구성과 데이터 계보도 추적 가능\nn 연구진은 오픈소스 데이터셋에 대한 광범위한 감사를 통해 데이터 투명성에 영향을 미치는 주요\n요인을 발견\n∙ 깃허브(GitHub), 페이퍼위드코드(Papers with Code)와 같은 크라우드소싱 플랫폼에서 수집한\n데이터로 훈련된 오픈소스 LLM에서는 데이터 라이선스의 누락 비율이 72~83%에 달함\n∙ 또한 크라우드소싱 플랫폼이 할당한 라이선스는 데이터셋 원저작자의 의도보다 더 광범위한 사용을\n허용한 경우가 상당수']

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데이터 출처 및 AI 애플리케이션의 맥락에서 재라이센싱의 의미는 무엇인가요?

데이터 출처와 AI 애플리케이션의 맥락에서 재라이센싱의 중요성은 AI 애플리케이션에 사용되는 데이터가 적절한 라이선스를 받았는지, 데이터의 출처가 명확한지 확인해야 한다는 점과 관련이 있습니다. 이는 데이터의 무결성과 적법성을 유지하는 것은 물론, 윤리적으로 출처가 명확하고 관련 규정을 준수하는 데이터로 AI 모델을 학습시키는 데 매우 중요합니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nG7, 히로시마 AI 프로세스를 통해 AI 기업 대상 국제 행동강령에 합의\nKEY Contents\nn G7이 첨단 AI 시스템을 개발하는 기업을 대상으로 AI 위험 식별과 완화를 위해 자발적인\n채택을 권고하는 AI 국제 행동강령을 마련\nn 행동강령은 AI 수명주기 전반에 걸친 위험 평가와 완화, 투명성과 책임성의 보장, 정보공유와\n이해관계자 간 협력, 보안 통제, 콘텐츠 인증과 출처 확인 등의 조치를 요구\n£G7, 첨단 AI 시스템의 위험 관리를 위한 국제 행동강령 마련\nn 주요 7개국(G7)*은 2023년 10월 30일 ‘히로시마 AI 프로세스’를 통해 AI 기업 대상의 AI 국제\n행동강령(International Code of Conduct for Advanced AI Systems)에 합의\n∙ G7은 2023년 5월 일본 히로시마에서 개최된 정상회의에서 생성 AI에 관한 국제규범 마련과\n정보공유를 위해 ‘히로시마 AI 프로세스’를 출범**\n∙ 기업의 자발적 채택을 위해 마련된 이번 행동강령은 기반모델과 생성 AI를 포함한 첨단 AI 시스템의\n위험 식별과 완화에 필요한 조치를 포함\n* 주요 7개국(G7)은 미국, 일본, 독일, 영국, 프랑스, 이탈리아, 캐나다를 의미\n** 5월 정상회의에는 한국, 호주, 베트남 등을 포함한 8개국이 초청을 받았으나, AI 국제 행동강령에는 우선 G7 국가만 포함하여 채택\nn G7은 행동강령을 통해 아래의 조치를 제시했으며, 빠르게 발전하는 기술에 대응할 수 있도록\n이해관계자 협의를 통해 필요에 따라 개정할 예정\n∙ 첨단 AI 시스템의 개발 과정에서 AI 수명주기 전반에 걸쳐 위험을 평가 및 완화하는 조치를 채택하고,\n첨단 AI 시스템의 출시와 배포 이후 취약점과 오용 사고, 오용 유형을 파악해 완화\n∙ 첨단 AI 시스템의 성능과 한계를 공개하고 적절하거나 부적절한 사용영역을 알리는 방법으로 투명성을\n보장하고 책임성을 강화', 'SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nG7, 히로시마 AI 프로세스를 통해 AI 기업 대상 국제 행동강령에 합의\nKEY Contents\nn G7이 첨단 AI 시스템을 개발하는 기업을 대상으로 AI 위험 식별과 완화를 위해 자발적인\n채택을 권고하는 AI 국제 행동강령을 마련\nn 행동강령은 AI 수명주기 전반에 걸친 위험 평가와 완화, 투명성과 책임성의 보장, 정보공유와\n이해관계자 간 협력, 보안 통제, 콘텐츠 인증과 출처 확인 등의 조치를 요구\n£G7, 첨단 AI 시스템의 위험 관리를 위한 국제 행동강령 마련\nn 주요 7개국(G7)*은 2023년 10월 30일 ‘히로시마 AI 프로세스’를 통해 AI 기업 대상의 AI 국제\n행동강령(International Code of Conduct for Advanced AI Systems)에 합의\n∙ G7은 2023년 5월 일본 히로시마에서 개최된 정상회의에서 생성 AI에 관한 국제규범 마련과\n정보공유를 위해 ‘히로시마 AI 프로세스’를 출범**\n∙ 기업의 자발적 채택을 위해 마련된 이번 행동강령은 기반모델과 생성 AI를 포함한 첨단 AI 시스템의\n위험 식별과 완화에 필요한 조치를 포함\n* 주요 7개국(G7)은 미국, 일본, 독일, 영국, 프랑스, 이탈리아, 캐나다를 의미\n** 5월 정상회의에는 한국, 호주, 베트남 등을 포함한 8개국이 초청을 받았으나, AI 국제 행동강령에는 우선 G7 국가만 포함하여 채택\nn G7은 행동강령을 통해 아래의 조치를 제시했으며, 빠르게 발전하는 기술에 대응할 수 있도록\n이해관계자 협의를 통해 필요에 따라 개정할 예정\n∙ 첨단 AI 시스템의 개발 과정에서 AI 수명주기 전반에 걸쳐 위험을 평가 및 완화하는 조치를 채택하고,\n첨단 AI 시스템의 출시와 배포 이후 취약점과 오용 사고, 오용 유형을 파악해 완화\n∙ 첨단 AI 시스템의 성능과 한계를 공개하고 적절하거나 부적절한 사용영역을 알리는 방법으로 투명성을\n보장하고 책임성을 강화']

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고급 AI 시스템을 위한 국제 행동 강령의 목적은 무엇인가요?

첨단 AI 시스템을 위한 국제 행동 강령의 목적은 AI 기술의 개발 및 사용에 대한 가이드라인을 수립하여 윤리 기준에 부합하도록 보장하고 AI 시스템의 안전성, 책임성, 투명성을 증진하는 것입니다.

['영국 옥스퍼드 인터넷 연구소, AI 기술자의 임금이 평균 21% 높아\nKEY Contents\nn 옥스퍼드 인터넷 연구소의 연구에 따르면 특정 기술의 경제적 가치는 다른 기술과 결합\n가능성이 높을수록 높게 평가됨\nn AI의 확산은 기술의 경제적 가치에 크게 영향을 미치며, AI 기술을 가진 근로자는 평균 21%,\n최대 40% 높은 임금을 받을 수 있음\n£AI 기술 중 머신러닝, 텐서플로우, 딥러닝의 임금 프리미엄이 높게 평가\nn 옥스퍼드 인터넷 연구소(Oxford Internet Institute)가 2023년 10월 24일 962개 기술과 2만 5천\n명을 대상으로 한 연구에서 AI를 포함한 주요 기술의 경제적 가치를 분석한 결과를 발표\n∙ 연구에 따르면 한 기술의 경제적 가치는 근로자의 여타 역량과 얼마나 잘 결합하는지를 보여주는\n‘상보성(complementarity)’에 따라 결정됨\n∙ 특정 기술은 다른 기술과 결합 가능성이 높을수록 경제적 가치가 높아지며, 일례로 데이터 분석과 같은\n기술은 여타 고부가가치 기술과 결합할 수 있어 가치가 높지만, 사진 리터칭 같은 기술은 특정 기술과만\n결합할 수 있어 가치가 낮게 평가됨\n∙ 대부분 직업은 여러 기술의 조합이 필요하며, 근로자의 재교육에서 경제적 효율성을 높이려면 기존 기술과\n신기술 간 상보성을 극대화할 필요\nn AI의 확산은 기술의 경제적 가치에 크게 영향을 미치는 요소로, AI 기술을 가진 근로자는 평균적으로\n21% 높은 임금을 획득 가능\n∙ AI 기술 중 근로자에 대한 경제적 가치(시간당 임금 증가율 기준) 측면에서 상위 5개 기술은\n머신러닝(+40%), 텐서플로우(+38%), 딥러닝(+27%), 자연어처리(+19%), 데이터 과학(+17%) 순\n<AI 기술 유형 평균 기술 대비 갖는 임금 프리미엄>', '머신러닝(+40%), 텐서플로우(+38%), 딥러닝(+27%), 자연어처리(+19%), 데이터 과학(+17%) 순\n<AI 기술 유형 평균 기술 대비 갖는 임금 프리미엄>\n☞ 출처 : Oxford Internet Institute, AI comes out on top: Oxford Study identifies the economic value of specific skills, 2023.10.24.\n18']

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옥스퍼드 인터넷 연구소의 2023년 연구에서 AI 기술의 가치에 대한 구체적인 경제적 영향은 어떤 것이 있을까요?

옥스포드 인터넷 연구소의 2023년 연구에 따르면 AI 기술은 마케팅 40%, 소프트웨어 개발 38%, 금융 27%, 엔지니어링 19%, 데이터 분석 17% 등 다양한 분야에서 눈에 띄는 증가율을 보이며 AI 관련 직업의 생산성을 21% 증가시키는 등 구체적인 경제적 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n미국 연방거래위원회, 저작권청에 소비자 보호와 경쟁 측면의 AI 의견서 제출\nKEY Contents\nn 미국 FTC는 저작권청이 실시한 저작권과 AI 관련 질의공고에 대하여 소비자 보호와 경쟁\n측면의 의견을 제시\nn FTC는 생성 AI로 인한 창작자와 소비자 피해의 가능성에 우려를 표시하는 한편, 일부\n빅테크가 막대한 재원을 활용해 시장 지배력을 더욱 강화할 수 있다는 우려를 제기\n£FTC, 생성 AI로 인한 소비자와 창작자의 피해 및 빅테크의 시장 지배력 강화 우려\nn 미국 연방거래위원회(FTC)가 2023년 10월 30일 저작권청(U.S. Copyright Office, USCO)이\n지난 9월 발표한 저작권과 AI 관련 질의공고(Notice of Inquiry, NOI)에 대한 의견서를 발표\n∙ 저작권청은 생성 AI와 관련된 저작권법과 정책 이슈를 조사하고 있으며, 폭넓은 의견 수렴을 통해\n입법과 규제 조치의 필요성을 검토할 계획\n∙ FTC는 생성 AI의 개발과 배포가 소비자, 근로자, 중소기업에 피해를 줄 수 있다며 소비자의 개인정보\n침해, 차별과 편견의 자동화, 사기 범죄 등 AI 사용과 관련된 위험에 주목\nn FTC는 저작권법에 따른 권리와 책임 범위를 넘어서는 저작권 문제에 주목하여 생성 AI로 인해\n창작자의 경쟁력이 불공정한 피해를 볼 수 있으며, 소비자가 특정 창작자의 작품을 생성 AI가\n만들었다고 오해할 소지가 있다고 지적\n∙ 저작권법에 저촉되는 행위는 불공정 경쟁이나 기만행위에도 해당될 수 있으며, 창작자의 평판 악화,\n저작물의 가치 저하나 개인정보 유출로 소비자에 상당한 피해를 초래 가능\nn FTC는 일부 빅테크가 막대한 재원을 활용해 생성 AI 사용자의 이탈을 막고 저작권이 있는 상용\n데이터에 대한 독점 라이선스를 확보해 시장 지배력을 더욱 강화할 수 있다는 우려도 제기']

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AI 규제에 있어 FTC의 역할과 소비자 보호에 미치는 영향은 무엇인가요?

FTC는 AI가 소비자에게 미치는 영향과 관련된 문제를 해결하고 AI 애플리케이션이 기존 규정을 준수하도록 함으로써 AI와 소비자 보호에 미치는 영향을 규제하는 데 중요한 역할을 담당하고 있습니다. FTC는 AI 시스템의 투명성과 책임성의 필요성을 포함하여 AI의 잠재적 피해에 초점을 맞추고 있으며, AI 기술과 관련된 기만적인 관행으로부터 소비자를 보호하는 것을 목표로 하고 있습니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nEU AI 법 3자 협상, 기반모델 규제 관련 견해차로 난항\nKEY Contents\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 진행 중인 AI 법 최종협상에서 프랑스, 이탈리아,\n독일이 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\nn 프랑스, 이탈리아, 독일 3개국은 기반모델 개발기업에 대하여 자율적 행동강령을 도입하고\n준수를 의무화하는 방안을 제안\n£AI 법 3자 협상, 이사회 일부 국가가 기반모델 규제에 반대하며 차질\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 ‘AI 법(AI act)’에 대한 최종협상을 진행 중인 가운데,\n일부 국가가 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\n∙ 10월 24일 열린 3자 협상 회의에서는 사회에 더 큰 영향을 미치는 강력한 AI 모델에 더 엄격한 규칙을\n적용하는 계층적 접근방식에 따라 기반 모델 규제에 대한 기본적인 합의에 도달\n∙ 그러나 11월 10일 열린 통신작업반 회의에서 EU 이사회의 프랑스, 독일, 이탈리아 대표가\n기반모델에 대한 모든 유형의 규제에 반대하며 협상이 중단됨\nn 유럽 정책 미디어 유랙티브(Euractive)에 따르면 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 로비를 통해\n기반모델에 대한 규제 반대를 주도\n∙ 독일의 대표적인 AI 기업 알레프 알파(Aleph Alpha) 역시 독일 정부에 압력을 행사하고 있으며, 이들\n기업은 EU의 AI 규제로 인해 미국과 중국의 경쟁사보다 뒤처질 것을 우려\n£독일, 프랑스, 이탈리아 3개국, 기반모델에 대한 ‘의무적 자율규제’ 제안\nn 통신작업반 회의가 결렬된 이후 독일, 프랑스, 이탈리아는 2023년 11월 19일 비공식 문서를 통해\n‘의무적 자율규제(Mandatory Self-regulation)’ 방식의 기반모델 규제를 제안\n∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고']

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EU AI 법의 맥락에서 AI 규정 준수의 중요성은 무엇인가요?

EU AI 법의 맥락에서 AI 규정 준수의 중요성은 AI 시스템의 안전, 책임, 윤리적 사용을 촉진하는 것을 목표로 하는 확립된 규정과 표준을 준수하도록 하는 것입니다. 규정 준수는 AI 애플리케이션에 대한 신뢰를 조성하고 배포와 관련된 잠재적 위험을 완화하는 데 매우 중요합니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n영국 AI 안전성 정상회의에 참가한 28개국, AI 위험에 공동 대응 선언\nKEY Contents\nn 영국 블레츨리 파크에서 개최된 AI 안전성 정상회의에 참가한 28개국들이 AI 안전 보장을\n위한 협력 방안을 담은 블레츨리 선언을 발표\nn 첨단 AI를 개발하는 국가와 기업들은 AI 시스템에 대한 안전 테스트 계획에 합의했으며,\n영국의 AI 안전 연구소가 전 세계 국가와 협력해 테스트를 주도할 예정\n£AI 안전성 정상회의 참가국들, 블레츨리 선언 통해 AI 안전 보장을 위한 협력에 합의\nn 2023년 11월 1~2일 영국 블레츨리 파크에서 열린 AI 안전성 정상회의(AI Safety Summit)에\n참가한 28개국 대표들이 AI 위험 관리를 위한 ‘블레츨리 선언’을 발표\n∙ 선언은 AI 안전 보장을 위해 국가, 국제기구, 기업, 시민사회, 학계를 포함한 모든 이해관계자의 협력이\n중요하다고 강조했으며, 특히 최첨단 AI 시스템 개발 기업은 안전 평가를 비롯한 적절한 조치를 취하여\nAI 시스템의 안전을 보장할 책임이 있다고 지적\n∙ 각국은 AI 안전 보장을 위해 첨단 AI 개발기업의 투명성 향상, 적절한 평가지표와 안전 테스트 도구\n개발, 공공부문 역량 구축과 과학 연구개발 등의 분야에서 협력하기로 합의\n£영국 총리, 정부 주도의 첨단 AI 시스템 안전 테스트 계획 발표\nn 리시 수낙 영국 총리는 AI 안전성 정상회의를 마무리하며 첨단 AI 모델에 대한 안전성 시험 계획\n수립과 테스트 수행을 주도할 영국 AI 안전 연구소의 출범을 발표\n∙ 첨단 AI 모델의 안전 테스트는 국가 안보와 안전, 사회적 피해를 포함한 여러 잠재적 유해 기능에 대한\n시험을 포함하며, 참석자들은 정부 주도의 외부 안전 테스트에 합의\n∙ 각국 정부는 테스트와 기타 안전 연구를 위한 공공부문 역량에 투자하고, 테스트 결과가 다른 국가와\n관련된 경우 해당 국가와 결과를 공유하며, 적절한 시기에 공동 표준 개발을 위해 노력하기로 합의']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 5, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

2023년 11월에 개최된 AI 안전 서밋의 목적은 무엇인가요?

2023년 11월에 개최된 AI 안전 서밋의 목적은 AI 시스템의 발전과 사회에 미치는 영향, 책임감 있는 AI 사용을 위한 가이드라인 수립 등 AI 안전과 관련된 28개의 주요 주제를 논의하는 것이었습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n갈릴레오의 LLM 환각 지수 평가에서 GPT-4가 가장 우수\nKEY Contents\nn 주요 LLM의 환각 현상을 평가한 ‘LLM 환각 지수’에 따르면 GPT-4는 작업 유형과 관계없이\n가장 우수한 성능을 보였으며 GPT-3.5도 거의 동등한 성능을 발휘\nn 오픈소스 모델 중에서는 메타의 라마2가 RAG 없는 질문과 답변 및 긴 형식의 텍스트\n생성에서 가장 우수한 성능을 발휘\n£주요 LLM 중 GPT-4가 가장 환각 현상 적고 GPT-3.5 터보도 비슷한 성능 기록\nn 머신러닝 데이터 관리 기업 갈릴레오(Galileo)가 2023년 11월 15일 주요 LLM의 환각 현상을 평가한\n‘LLM 환각 지수(LLM Hallucination Index)’를 발표\n∙ 생성 AI의 환각 현상은 AI 시스템이 잘못된 정보를 생성하거나, 현실과 다른 부정확한 결과를 내놓는\n현상으로, 기업의 AI 도입을 가로막는 주요 장애물이며, 환각 지수는 신뢰할 수 있는 생성 AI 구축을 위해\n환각을 평가하고 측정하는 구조화된 접근방식을 제공\n∙ 환각 지수는 △검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)*을 포함한 질문과 답변 △RAG\n없는 질문과 답변 △긴 형식의 텍스트(보고서나 기사, 에세이) 생성의 3개 작업 유형에 대하여 환각을\n기준으로 LLM의 순위를 평가\n* 기존에 학습된 데이터가 아닌 외부 소스(데이터셋, 데이터베이스, 문서 등)에서 가져온 정보를 검색해 활용하는 기술\nn 3개의 작업 유형 평가 전체에서 오픈AI의 GPT-4가 최고의 성능을 기록했으며, GPT-3.5 터보도\nGPT-4와 거의 동등한 성능을 발휘\n∙ 메타의 라마2(Llama-2-70b)는 RAG 없는 질문과 답변 유형에서 오픈소스 모델 가운데 가장 우수했고 긴\n형식의 텍스트 생성에서도 GPT-4에 준하는 성능을 기록했으나, RAG 포함 질문과 답변에서는 허깅\n페이스의 제퍼(Zephyr-7b)가 라마2를 능가']

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AI 환각률의 21% 증가는 AI 개발의 맥락에서 무엇을 의미하나요?

AI 환각률의 21% 증가는 AI 시스템이 부정확하거나 오해의 소지가 있는 정보를 생성하는 빈도가 증가했음을 의미하며, 이는 AI 개발의 맥락에서 중요한 우려 사항입니다. 이러한 증가는 GPT-4 및 GPT-3.5와 같은 AI 모델의 성능과 관련하여 두드러지며, 이는 AI 결과물의 신뢰성에 대한 문제가 증가하고 있음을 나타냅니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n갈릴레오의 LLM 환각 지수 평가에서 GPT-4가 가장 우수\nKEY Contents\nn 주요 LLM의 환각 현상을 평가한 ‘LLM 환각 지수’에 따르면 GPT-4는 작업 유형과 관계없이\n가장 우수한 성능을 보였으며 GPT-3.5도 거의 동등한 성능을 발휘\nn 오픈소스 모델 중에서는 메타의 라마2가 RAG 없는 질문과 답변 및 긴 형식의 텍스트\n생성에서 가장 우수한 성능을 발휘\n£주요 LLM 중 GPT-4가 가장 환각 현상 적고 GPT-3.5 터보도 비슷한 성능 기록\nn 머신러닝 데이터 관리 기업 갈릴레오(Galileo)가 2023년 11월 15일 주요 LLM의 환각 현상을 평가한\n‘LLM 환각 지수(LLM Hallucination Index)’를 발표\n∙ 생성 AI의 환각 현상은 AI 시스템이 잘못된 정보를 생성하거나, 현실과 다른 부정확한 결과를 내놓는\n현상으로, 기업의 AI 도입을 가로막는 주요 장애물이며, 환각 지수는 신뢰할 수 있는 생성 AI 구축을 위해\n환각을 평가하고 측정하는 구조화된 접근방식을 제공\n∙ 환각 지수는 △검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)*을 포함한 질문과 답변 △RAG\n없는 질문과 답변 △긴 형식의 텍스트(보고서나 기사, 에세이) 생성의 3개 작업 유형에 대하여 환각을\n기준으로 LLM의 순위를 평가\n* 기존에 학습된 데이터가 아닌 외부 소스(데이터셋, 데이터베이스, 문서 등)에서 가져온 정보를 검색해 활용하는 기술\nn 3개의 작업 유형 평가 전체에서 오픈AI의 GPT-4가 최고의 성능을 기록했으며, GPT-3.5 터보도\nGPT-4와 거의 동등한 성능을 발휘\n∙ 메타의 라마2(Llama-2-70b)는 RAG 없는 질문과 답변 유형에서 오픈소스 모델 가운데 가장 우수했고 긴\n형식의 텍스트 생성에서도 GPT-4에 준하는 성능을 기록했으나, RAG 포함 질문과 답변에서는 허깅\n페이스의 제퍼(Zephyr-7b)가 라마2를 능가']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 19, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

AI 기능 향상에 있어 검색 증강 세대(RAG)의 역할은 무엇인가요?

검색 증강 생성(RAG)은 정보 검색 및 생성 프로세스의 품질을 개선하는 방법을 제공함으로써 AI 기능을 향상시키는 역할을 합니다. 이를 통해 AI 시스템이 외부 정보 소스에 효과적으로 액세스하고 활용할 수 있으므로 응답 생성의 성능과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n갈릴레오의 LLM 환각 지수 평가에서 GPT-4가 가장 우수\nKEY Contents\nn 주요 LLM의 환각 현상을 평가한 ‘LLM 환각 지수’에 따르면 GPT-4는 작업 유형과 관계없이\n가장 우수한 성능을 보였으며 GPT-3.5도 거의 동등한 성능을 발휘\nn 오픈소스 모델 중에서는 메타의 라마2가 RAG 없는 질문과 답변 및 긴 형식의 텍스트\n생성에서 가장 우수한 성능을 발휘\n£주요 LLM 중 GPT-4가 가장 환각 현상 적고 GPT-3.5 터보도 비슷한 성능 기록\nn 머신러닝 데이터 관리 기업 갈릴레오(Galileo)가 2023년 11월 15일 주요 LLM의 환각 현상을 평가한\n‘LLM 환각 지수(LLM Hallucination Index)’를 발표\n∙ 생성 AI의 환각 현상은 AI 시스템이 잘못된 정보를 생성하거나, 현실과 다른 부정확한 결과를 내놓는\n현상으로, 기업의 AI 도입을 가로막는 주요 장애물이며, 환각 지수는 신뢰할 수 있는 생성 AI 구축을 위해\n환각을 평가하고 측정하는 구조화된 접근방식을 제공\n∙ 환각 지수는 △검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)*을 포함한 질문과 답변 △RAG\n없는 질문과 답변 △긴 형식의 텍스트(보고서나 기사, 에세이) 생성의 3개 작업 유형에 대하여 환각을\n기준으로 LLM의 순위를 평가\n* 기존에 학습된 데이터가 아닌 외부 소스(데이터셋, 데이터베이스, 문서 등)에서 가져온 정보를 검색해 활용하는 기술\nn 3개의 작업 유형 평가 전체에서 오픈AI의 GPT-4가 최고의 성능을 기록했으며, GPT-3.5 터보도\nGPT-4와 거의 동등한 성능을 발휘\n∙ 메타의 라마2(Llama-2-70b)는 RAG 없는 질문과 답변 유형에서 오픈소스 모델 가운데 가장 우수했고 긴\n형식의 텍스트 생성에서도 GPT-4에 준하는 성능을 기록했으나, RAG 포함 질문과 답변에서는 허깅\n페이스의 제퍼(Zephyr-7b)가 라마2를 능가']

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2023년 11월 15일에 갈릴레오와 관련된 어떤 중요한 사건이 발생했나요?

2023년 11월 15일, 갈릴레오가 LLM 환각 지수를 발표하면서 LLM과 관련된 중요한 사건이 발생했습니다.

['n 구글은 수익률이 높은 클라우드 컴퓨팅 시장에서 아마존과 마이크로소프트를 따라잡고자 생성 AI를\n통한 기업 고객의 클라우드 지출 확대를 위해 AI 투자를 지속\n∙ 구글은 앤스로픽 외에도 AI 동영상 제작 도구를 개발하는 런웨이(Runway)와 오픈소스 소프트웨어\n기업 허깅 페이스(Hugging Face)에도 투자\n∙ 구글은 챗GPT의 기반 기술과 직접 경쟁할 수 있는 차세대 LLM ‘제미니(Gemini)’를 포함한 자체 AI\n시스템 개발에도 수십억 달러를 투자했으며, 2024년 제미니를 출시할 계획\n☞ 출처 : The Wall Street Journal, Google Commits $2 Billion in Funding to AI Startup Anthropic, 2023.10.27.\nBloomberg, AI Startup Anthropic to Use Google Chips in Expanded Partnership, 2023.11.09.']

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AI 발전의 맥락에서 제미니 LLM의 의미는 무엇인가요?

AI 발전의 맥락에서 제미니 LLM의 중요성은 특히 2024년에 출시될 예정인 제미니가 AI 개발에 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 대규모 언어 모델(LLM)이라는 점입니다. 이는 앞서 언급한 다른 기술 및 플랫폼과 함께 AI 기능의 주요한 발전을 나타냅니다.

['∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고\n주장하며 기반모델 전반에 대한 규제가 아닌, 특정 용도로 사용될 수 있는 AI 시스템에 대한 규제를 요구\n∙ 3개국은 자발적인 행동강령을 도입하고 준수를 의무화하는 방안을 제안하며, 기반모델 개발기업에\n머신러닝 기술 정보와 모델의 기능과 한계를 요약한 ‘모델 카드’ 작성을 요구하겠다고 설명\n∙ 3개국은 AI 감독기관이 모델 카드를 토대로 기반모델 개발기업의 행동강령 준수 여부를 확인하되,\n위반 시 곧바로 제재를 가하지 않고 위반행위 분석과 영향 평가를 시행한 후 제재하는 방안을 제안\n☞ 출처: Euractiv, EU’s AI Act negotiations hit the brakes over foundation models, 2023.11.1.\nEuractiv, France, Germany, Italy push for ‘mandatory self-regulation’ for foundation models in EU’s AI law, 2023.11.19.\n6']

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현재 재단 모델과 관련하여 EU AI법 협상에 영향을 미치는 과제는 무엇인가요?

프랑스, 독일, 이탈리아가 추진하고 있는 재단 모델에 대한 의무적 자율 규제의 필요성 등이 현재 재단 모델에 관한 EU AI법 협상에 영향을 미치는 과제입니다. 또한 재단 모델이 AI 거버넌스에 미치는 영향과 규제 공백의 가능성에 대한 우려도 있습니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nEU AI 법 3자 협상, 기반모델 규제 관련 견해차로 난항\nKEY Contents\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 진행 중인 AI 법 최종협상에서 프랑스, 이탈리아,\n독일이 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\nn 프랑스, 이탈리아, 독일 3개국은 기반모델 개발기업에 대하여 자율적 행동강령을 도입하고\n준수를 의무화하는 방안을 제안\n£AI 법 3자 협상, 이사회 일부 국가가 기반모델 규제에 반대하며 차질\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 ‘AI 법(AI act)’에 대한 최종협상을 진행 중인 가운데,\n일부 국가가 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\n∙ 10월 24일 열린 3자 협상 회의에서는 사회에 더 큰 영향을 미치는 강력한 AI 모델에 더 엄격한 규칙을\n적용하는 계층적 접근방식에 따라 기반 모델 규제에 대한 기본적인 합의에 도달\n∙ 그러나 11월 10일 열린 통신작업반 회의에서 EU 이사회의 프랑스, 독일, 이탈리아 대표가\n기반모델에 대한 모든 유형의 규제에 반대하며 협상이 중단됨\nn 유럽 정책 미디어 유랙티브(Euractive)에 따르면 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 로비를 통해\n기반모델에 대한 규제 반대를 주도\n∙ 독일의 대표적인 AI 기업 알레프 알파(Aleph Alpha) 역시 독일 정부에 압력을 행사하고 있으며, 이들\n기업은 EU의 AI 규제로 인해 미국과 중국의 경쟁사보다 뒤처질 것을 우려\n£독일, 프랑스, 이탈리아 3개국, 기반모델에 대한 ‘의무적 자율규제’ 제안\nn 통신작업반 회의가 결렬된 이후 독일, 프랑스, 이탈리아는 2023년 11월 19일 비공식 문서를 통해\n‘의무적 자율규제(Mandatory Self-regulation)’ 방식의 기반모델 규제를 제안\n∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고']

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EU AI 법의 맥락에서 AI 위험 관리의 중요성은 무엇인가요?

EU AI 법의 맥락에서 AI 위험 관리의 중요성은 AI 시스템이 배포와 관련된 위험을 완화하는 방식으로 개발되고 사용되도록 하는 데 중점을 둔다는 점에서 강조됩니다. 이 법은 사용자와 사회를 잠재적 위험으로부터 보호하기 위한 위험 평가 및 관리 조항을 포함하여 안전하고 윤리적인 AI 사용을 위한 프레임워크를 구축하는 것을 목표로 합니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n갈릴레오의 LLM 환각 지수 평가에서 GPT-4가 가장 우수\nKEY Contents\nn 주요 LLM의 환각 현상을 평가한 ‘LLM 환각 지수’에 따르면 GPT-4는 작업 유형과 관계없이\n가장 우수한 성능을 보였으며 GPT-3.5도 거의 동등한 성능을 발휘\nn 오픈소스 모델 중에서는 메타의 라마2가 RAG 없는 질문과 답변 및 긴 형식의 텍스트\n생성에서 가장 우수한 성능을 발휘\n£주요 LLM 중 GPT-4가 가장 환각 현상 적고 GPT-3.5 터보도 비슷한 성능 기록\nn 머신러닝 데이터 관리 기업 갈릴레오(Galileo)가 2023년 11월 15일 주요 LLM의 환각 현상을 평가한\n‘LLM 환각 지수(LLM Hallucination Index)’를 발표\n∙ 생성 AI의 환각 현상은 AI 시스템이 잘못된 정보를 생성하거나, 현실과 다른 부정확한 결과를 내놓는\n현상으로, 기업의 AI 도입을 가로막는 주요 장애물이며, 환각 지수는 신뢰할 수 있는 생성 AI 구축을 위해\n환각을 평가하고 측정하는 구조화된 접근방식을 제공\n∙ 환각 지수는 △검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)*을 포함한 질문과 답변 △RAG\n없는 질문과 답변 △긴 형식의 텍스트(보고서나 기사, 에세이) 생성의 3개 작업 유형에 대하여 환각을\n기준으로 LLM의 순위를 평가\n* 기존에 학습된 데이터가 아닌 외부 소스(데이터셋, 데이터베이스, 문서 등)에서 가져온 정보를 검색해 활용하는 기술\nn 3개의 작업 유형 평가 전체에서 오픈AI의 GPT-4가 최고의 성능을 기록했으며, GPT-3.5 터보도\nGPT-4와 거의 동등한 성능을 발휘\n∙ 메타의 라마2(Llama-2-70b)는 RAG 없는 질문과 답변 유형에서 오픈소스 모델 가운데 가장 우수했고 긴\n형식의 텍스트 생성에서도 GPT-4에 준하는 성능을 기록했으나, RAG 포함 질문과 답변에서는 허깅\n페이스의 제퍼(Zephyr-7b)가 라마2를 능가']

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GPT-3.5와 같은 이전 모델과 비교하여 GPT-4의 주요 특징은 무엇인가요?

GPT-3.5와 같은 이전 모델에 비해 GPT-4의 주요 특징은 향상된 성능과 기능으로, 아키텍처와 기능 면에서 더욱 발전된 GPT-4를 들 수 있습니다. 또한 환각 지수가 더 높아 GPT-3.5에 비해 더 안정적인 출력을 나타냅니다.

['n 구글은 수익률이 높은 클라우드 컴퓨팅 시장에서 아마존과 마이크로소프트를 따라잡고자 생성 AI를\n통한 기업 고객의 클라우드 지출 확대를 위해 AI 투자를 지속\n∙ 구글은 앤스로픽 외에도 AI 동영상 제작 도구를 개발하는 런웨이(Runway)와 오픈소스 소프트웨어\n기업 허깅 페이스(Hugging Face)에도 투자\n∙ 구글은 챗GPT의 기반 기술과 직접 경쟁할 수 있는 차세대 LLM ‘제미니(Gemini)’를 포함한 자체 AI\n시스템 개발에도 수십억 달러를 투자했으며, 2024년 제미니를 출시할 계획\n☞ 출처 : The Wall Street Journal, Google Commits $2 Billion in Funding to AI Startup Anthropic, 2023.10.27.\nBloomberg, AI Startup Anthropic to Use Google Chips in Expanded Partnership, 2023.11.09.']

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AI 도구 개발에서 런웨이는 어떤 역할을 하나요?

런웨이는 크리에이티브 애플리케이션, 특히 AI 기반 콘텐츠 제작 및 편집을 위해 AI 기술을 통합하는 플랫폼을 제공함으로써 AI 도구 개발에 참여하고 있습니다.

['영국 옥스퍼드 인터넷 연구소, AI 기술자의 임금이 평균 21% 높아\nKEY Contents\nn 옥스퍼드 인터넷 연구소의 연구에 따르면 특정 기술의 경제적 가치는 다른 기술과 결합\n가능성이 높을수록 높게 평가됨\nn AI의 확산은 기술의 경제적 가치에 크게 영향을 미치며, AI 기술을 가진 근로자는 평균 21%,\n최대 40% 높은 임금을 받을 수 있음\n£AI 기술 중 머신러닝, 텐서플로우, 딥러닝의 임금 프리미엄이 높게 평가\nn 옥스퍼드 인터넷 연구소(Oxford Internet Institute)가 2023년 10월 24일 962개 기술과 2만 5천\n명을 대상으로 한 연구에서 AI를 포함한 주요 기술의 경제적 가치를 분석한 결과를 발표\n∙ 연구에 따르면 한 기술의 경제적 가치는 근로자의 여타 역량과 얼마나 잘 결합하는지를 보여주는\n‘상보성(complementarity)’에 따라 결정됨\n∙ 특정 기술은 다른 기술과 결합 가능성이 높을수록 경제적 가치가 높아지며, 일례로 데이터 분석과 같은\n기술은 여타 고부가가치 기술과 결합할 수 있어 가치가 높지만, 사진 리터칭 같은 기술은 특정 기술과만\n결합할 수 있어 가치가 낮게 평가됨\n∙ 대부분 직업은 여러 기술의 조합이 필요하며, 근로자의 재교육에서 경제적 효율성을 높이려면 기존 기술과\n신기술 간 상보성을 극대화할 필요\nn AI의 확산은 기술의 경제적 가치에 크게 영향을 미치는 요소로, AI 기술을 가진 근로자는 평균적으로\n21% 높은 임금을 획득 가능\n∙ AI 기술 중 근로자에 대한 경제적 가치(시간당 임금 증가율 기준) 측면에서 상위 5개 기술은\n머신러닝(+40%), 텐서플로우(+38%), 딥러닝(+27%), 자연어처리(+19%), 데이터 과학(+17%) 순\n<AI 기술 유형 평균 기술 대비 갖는 임금 프리미엄>']

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AI 개발의 맥락에서 상보성 원칙의 의미는 무엇인가요?

AI 개발의 맥락에서 상호보완성 원칙의 중요성은 다양한 유형의 AI 기능 간의 균형 잡힌 접근과 통합의 필요성을 강조한다는 점입니다. 이 원칙은 다양한 AI 시스템이 경쟁하거나 중복되는 노력을 기울이기보다는 전반적인 효율성과 기능을 향상시키기 위해 서로를 보완해야 한다는 것을 시사합니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nEU AI 법 3자 협상, 기반모델 규제 관련 견해차로 난항\nKEY Contents\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 진행 중인 AI 법 최종협상에서 프랑스, 이탈리아,\n독일이 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\nn 프랑스, 이탈리아, 독일 3개국은 기반모델 개발기업에 대하여 자율적 행동강령을 도입하고\n준수를 의무화하는 방안을 제안\n£AI 법 3자 협상, 이사회 일부 국가가 기반모델 규제에 반대하며 차질\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 ‘AI 법(AI act)’에 대한 최종협상을 진행 중인 가운데,\n일부 국가가 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\n∙ 10월 24일 열린 3자 협상 회의에서는 사회에 더 큰 영향을 미치는 강력한 AI 모델에 더 엄격한 규칙을\n적용하는 계층적 접근방식에 따라 기반 모델 규제에 대한 기본적인 합의에 도달\n∙ 그러나 11월 10일 열린 통신작업반 회의에서 EU 이사회의 프랑스, 독일, 이탈리아 대표가\n기반모델에 대한 모든 유형의 규제에 반대하며 협상이 중단됨\nn 유럽 정책 미디어 유랙티브(Euractive)에 따르면 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 로비를 통해\n기반모델에 대한 규제 반대를 주도\n∙ 독일의 대표적인 AI 기업 알레프 알파(Aleph Alpha) 역시 독일 정부에 압력을 행사하고 있으며, 이들\n기업은 EU의 AI 규제로 인해 미국과 중국의 경쟁사보다 뒤처질 것을 우려\n£독일, 프랑스, 이탈리아 3개국, 기반모델에 대한 ‘의무적 자율규제’ 제안\nn 통신작업반 회의가 결렬된 이후 독일, 프랑스, 이탈리아는 2023년 11월 19일 비공식 문서를 통해\n‘의무적 자율규제(Mandatory Self-regulation)’ 방식의 기반모델 규제를 제안\n∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고']

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EU AI 법의 맥락에서 AI 규정 준수의 중요성은 무엇인가요?

EU AI 법의 맥락에서 AI 규정 준수의 중요성은 AI 시스템의 안전, 책임, 윤리적 사용을 촉진하는 것을 목표로 하는 확립된 규정과 표준을 준수하도록 하는 것입니다. 규정 준수는 AI 애플리케이션에 대한 신뢰를 조성하고 배포와 관련된 잠재적 위험을 완화하는 데 매우 중요합니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n알리바바 클라우드, 최신 LLM ‘통이치엔원 2.0’ 공개\nKEY Contents\nn 알리바바 클라우드가 복잡한 지침 이해, 광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상된 최신\nLLM ‘통이치엔원 2.0’을 공개\nn 알리바바 클라우드는 산업별로 특화된 생성 AI 모델을 공개하는 한편, 모델 개발과 애플리케이션\n구축 절차를 간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼도 출시\n£알리바바의 통이치엔원 2.0, 주요 벤치마크 테스트에서 여타 LLM 능가\nn 중국의 알리바바 클라우드가 2023년 10월 31일 열린 연례 기술 컨퍼런스에서 최신 LLM ‘통이\n치엔원(Tongyi Qianwen) 2.0’을 공개\n∙ 알리바바 클라우드는 통이치엔원 2.0이 2023년 4월 출시된 1.0 버전보다 복잡한 지침 이해,\n광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상되었다고 설명\n∙ 통이치엔원 2.0은 언어 이해 테스트(MMLU), 수학(GSM8k), 질문 답변(ARC-C)과 같은 벤치마크\n테스트에서 라마(Llama-2-70B)와 GPT-3.5를 비롯한 주요 AI 모델을 능가\n∙ 통이치엔원 2.0은 알리바바 클라우드의 웹사이트와 모바일 앱을 통해 대중에 제공되며 개발자는\nAPI를 통해 사용 가능\nn 알리바바 클라우드는 여러 산업 영역에서 생성 AI를 활용해 사업 성과를 개선할 수 있도록 지원\n하는 산업별 모델도 출시\n∙ 산업 영역은 고객지원, 법률 상담, 의료, 금융, 문서관리, 오디오와 동영상 관리, 코드 개발, 캐릭터\n제작을 포함\nn 알리바바 클라우드는 급증하는 생성 AI 수요에 대응해 모델 개발과 애플리케이션 구축 절차를\n간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼 ‘젠AI(GenAI)’도 공개\n∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 11, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

LLM '핑타이더우엔 2.0'의 성능을 평가할 때 대규모 다중 작업 언어 이해(MMLU) 벤치마크의 의미는 무엇인가요?

LLM '핑타이 듀웬 2.0'의 성능을 평가할 때 대규모 멀티태스크 언어 이해(MMLU) 벤치마크의 중요성은 GSM8k 및 ARC-C와 같은 다른 벤치마크와 함께 모델의 기능을 평가하는 데 사용되는 지표 중 하나라는 점입니다. LLM '핑타이더웬 2.0'은 다양한 작업에 대한 이해와 추론 능력을 측정하는 이러한 벤치마크에서의 성능을 기반으로 평가됩니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n영국 과학혁신기술부, AI 안전 연구소 설립 발표\nKEY Contents\nn 영국 과학혁신기술부가 첨단 AI 시스템에 대한 평가를 통해 안전성을 보장하기 위한 AI\n안전 연구소를 설립한다고 발표\nn AI 안전 연구소는 핵심 기능으로 첨단 AI 시스템 평가 개발과 시행, AI 안전 연구 촉진,\n정보교류 활성화를 추진할 계획\n£영국 AI 안전 연구소, 첨단 AI 시스템 평가와 AI 안전 연구, 정보 교류 추진\nn 영국 과학혁신기술부가 2023년 11월 2일 첨단 AI 안전에 중점을 둔 국가 연구기관으로 AI\n안전 연구소(AI Safety Institute)를 설립한다고 발표\n∙ AI 안전 연구소는 첨단 AI의 위험을 이해하고 거버넌스 마련에 필요한 사회·기술적 인프라 개발을 통해\n영국을 AI 안전 연구의 글로벌 허브로 확립하는 것을 목표로 함\n∙ 영국 정부는 향후 10년간 연구소에 공공자금을 투자해 연구를 지원할 계획으로, 연구소는 △첨단 AI 시스템\n평가 개발과 시행 △AI 안전 연구 촉진 △정보 교류 활성화를 핵심 기능으로 함\nn (첨단 AI 시스템 평가 개발과 시행) 시스템의 안전 관련 속성을 중심으로 안전과 보안 기능을 이해\n하고 사회적 영향을 평가\n∙ 평가 우선순위는 △사이버범죄 조장, 허위 정보 유포 등 악의적으로 활용될 수 있는 기능 △사회에 미치는\n영향 △시스템 안전과 보안 △인간의 통제력 상실 가능성 순\n∙ 연구소는 외부 기관과 협력해 자체 시스템 평가를 개발 및 수행하고, 평가와 관련된 의견 공유 및 지침\n마련을 위해 전문가 커뮤니티를 소집할 계획\nn (AI 안전 연구 촉진) 외부 연구자를 소집하고 다양한 예비 연구 프로젝트를 통해 AI 안전 기초연구를 수행\n∙ AI 시스템의 효과적 거버넌스를 위한 도구 개발* 및 안전한 AI 시스템 개발을 위한 새로운 접근 방식 연구를 수행\n* 편향된 훈련 데이터에 대한 분석기술, 민감한 정보를 포함하는 AI 시스템에 대한 미세 조정 방법']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 17, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

AI 시스템의 안전성과 효율성을 보장하는 데 있어 AI 위험 관리의 중요성은 무엇인가요?

AI 시스템의 안전성과 효율성을 보장하는 데 있어 AI 위험 관리의 중요성은 AI 기술과 관련된 잠재적 위험을 식별하고 완화할 수 있는 능력에 있습니다. 여기에는 AI 안전을 위한 프레임워크 구축, AI 시스템의 신뢰성 향상, AI가 허용 가능한 위험 매개변수 내에서 작동하여 피해를 방지하고 유익한 결과를 촉진하도록 보장하는 것이 포함됩니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n갈릴레오의 LLM 환각 지수 평가에서 GPT-4가 가장 우수\nKEY Contents\nn 주요 LLM의 환각 현상을 평가한 ‘LLM 환각 지수’에 따르면 GPT-4는 작업 유형과 관계없이\n가장 우수한 성능을 보였으며 GPT-3.5도 거의 동등한 성능을 발휘\nn 오픈소스 모델 중에서는 메타의 라마2가 RAG 없는 질문과 답변 및 긴 형식의 텍스트\n생성에서 가장 우수한 성능을 발휘\n£주요 LLM 중 GPT-4가 가장 환각 현상 적고 GPT-3.5 터보도 비슷한 성능 기록\nn 머신러닝 데이터 관리 기업 갈릴레오(Galileo)가 2023년 11월 15일 주요 LLM의 환각 현상을 평가한\n‘LLM 환각 지수(LLM Hallucination Index)’를 발표\n∙ 생성 AI의 환각 현상은 AI 시스템이 잘못된 정보를 생성하거나, 현실과 다른 부정확한 결과를 내놓는\n현상으로, 기업의 AI 도입을 가로막는 주요 장애물이며, 환각 지수는 신뢰할 수 있는 생성 AI 구축을 위해\n환각을 평가하고 측정하는 구조화된 접근방식을 제공\n∙ 환각 지수는 △검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)*을 포함한 질문과 답변 △RAG\n없는 질문과 답변 △긴 형식의 텍스트(보고서나 기사, 에세이) 생성의 3개 작업 유형에 대하여 환각을\n기준으로 LLM의 순위를 평가\n* 기존에 학습된 데이터가 아닌 외부 소스(데이터셋, 데이터베이스, 문서 등)에서 가져온 정보를 검색해 활용하는 기술\nn 3개의 작업 유형 평가 전체에서 오픈AI의 GPT-4가 최고의 성능을 기록했으며, GPT-3.5 터보도\nGPT-4와 거의 동등한 성능을 발휘\n∙ 메타의 라마2(Llama-2-70b)는 RAG 없는 질문과 답변 유형에서 오픈소스 모델 가운데 가장 우수했고 긴\n형식의 텍스트 생성에서도 GPT-4에 준하는 성능을 기록했으나, RAG 포함 질문과 답변에서는 허깅\n페이스의 제퍼(Zephyr-7b)가 라마2를 능가']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 19, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

GPT-4 및 GPT-3.5와 같은 LLM의 맥락에서 AI 성능 평가의 중요성은 무엇인가요?

GPT-4 및 GPT-3.5와 같은 LLM의 맥락에서 AI 성능 평가의 중요성은 이러한 모델이 생성하는 정보의 신뢰성을 나타내는 환각 지수를 평가하는 데 있습니다. AI 성능을 평가하면 이러한 모델에서 생성되는 결과물의 정확성과 일관성을 파악하여 개선 방향을 안내하고 필요한 표준을 충족하는지 확인할 수 있습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n알리바바 클라우드, 최신 LLM ‘통이치엔원 2.0’ 공개\nKEY Contents\nn 알리바바 클라우드가 복잡한 지침 이해, 광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상된 최신\nLLM ‘통이치엔원 2.0’을 공개\nn 알리바바 클라우드는 산업별로 특화된 생성 AI 모델을 공개하는 한편, 모델 개발과 애플리케이션\n구축 절차를 간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼도 출시\n£알리바바의 통이치엔원 2.0, 주요 벤치마크 테스트에서 여타 LLM 능가\nn 중국의 알리바바 클라우드가 2023년 10월 31일 열린 연례 기술 컨퍼런스에서 최신 LLM ‘통이\n치엔원(Tongyi Qianwen) 2.0’을 공개\n∙ 알리바바 클라우드는 통이치엔원 2.0이 2023년 4월 출시된 1.0 버전보다 복잡한 지침 이해,\n광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상되었다고 설명\n∙ 통이치엔원 2.0은 언어 이해 테스트(MMLU), 수학(GSM8k), 질문 답변(ARC-C)과 같은 벤치마크\n테스트에서 라마(Llama-2-70B)와 GPT-3.5를 비롯한 주요 AI 모델을 능가\n∙ 통이치엔원 2.0은 알리바바 클라우드의 웹사이트와 모바일 앱을 통해 대중에 제공되며 개발자는\nAPI를 통해 사용 가능\nn 알리바바 클라우드는 여러 산업 영역에서 생성 AI를 활용해 사업 성과를 개선할 수 있도록 지원\n하는 산업별 모델도 출시\n∙ 산업 영역은 고객지원, 법률 상담, 의료, 금융, 문서관리, 오디오와 동영상 관리, 코드 개발, 캐릭터\n제작을 포함\nn 알리바바 클라우드는 급증하는 생성 AI 수요에 대응해 모델 개발과 애플리케이션 구축 절차를\n간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼 ‘젠AI(GenAI)’도 공개\n∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 11, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

통이췐웬 2.0은 이전 버전에 비해 어떤 점이 개선되었나요?

통이췐웬 2.0은 이전 버전에 비해 MMLU, GSM8k, ARC-C 등 다양한 벤치마크에서 성능이 향상되는 등 개선된 점이 있습니다. 또한 복잡한 작업을 처리하는 기능이 향상되었으며 더 나은 API 기능을 제공합니다.

['∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고\n주장하며 기반모델 전반에 대한 규제가 아닌, 특정 용도로 사용될 수 있는 AI 시스템에 대한 규제를 요구\n∙ 3개국은 자발적인 행동강령을 도입하고 준수를 의무화하는 방안을 제안하며, 기반모델 개발기업에\n머신러닝 기술 정보와 모델의 기능과 한계를 요약한 ‘모델 카드’ 작성을 요구하겠다고 설명\n∙ 3개국은 AI 감독기관이 모델 카드를 토대로 기반모델 개발기업의 행동강령 준수 여부를 확인하되,\n위반 시 곧바로 제재를 가하지 않고 위반행위 분석과 영향 평가를 시행한 후 제재하는 방안을 제안\n☞ 출처: Euractiv, EU’s AI Act negotiations hit the brakes over foundation models, 2023.11.1.\nEuractiv, France, Germany, Italy push for ‘mandatory self-regulation’ for foundation models in EU’s AI law, 2023.11.19.\n6']

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데이터 기반 의사 결정은 AI 모델 규제를 어떻게 개선하나요?

데이터 기반 의사 결정이 어떻게 AI 모델 규제를 강화하는지에 대한 정보는 제공하지 않습니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nEU AI 법 3자 협상, 기반모델 규제 관련 견해차로 난항\nKEY Contents\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 진행 중인 AI 법 최종협상에서 프랑스, 이탈리아,\n독일이 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\nn 프랑스, 이탈리아, 독일 3개국은 기반모델 개발기업에 대하여 자율적 행동강령을 도입하고\n준수를 의무화하는 방안을 제안\n£AI 법 3자 협상, 이사회 일부 국가가 기반모델 규제에 반대하며 차질\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 ‘AI 법(AI act)’에 대한 최종협상을 진행 중인 가운데,\n일부 국가가 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\n∙ 10월 24일 열린 3자 협상 회의에서는 사회에 더 큰 영향을 미치는 강력한 AI 모델에 더 엄격한 규칙을\n적용하는 계층적 접근방식에 따라 기반 모델 규제에 대한 기본적인 합의에 도달\n∙ 그러나 11월 10일 열린 통신작업반 회의에서 EU 이사회의 프랑스, 독일, 이탈리아 대표가\n기반모델에 대한 모든 유형의 규제에 반대하며 협상이 중단됨\nn 유럽 정책 미디어 유랙티브(Euractive)에 따르면 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 로비를 통해\n기반모델에 대한 규제 반대를 주도\n∙ 독일의 대표적인 AI 기업 알레프 알파(Aleph Alpha) 역시 독일 정부에 압력을 행사하고 있으며, 이들\n기업은 EU의 AI 규제로 인해 미국과 중국의 경쟁사보다 뒤처질 것을 우려\n£독일, 프랑스, 이탈리아 3개국, 기반모델에 대한 ‘의무적 자율규제’ 제안\nn 통신작업반 회의가 결렬된 이후 독일, 프랑스, 이탈리아는 2023년 11월 19일 비공식 문서를 통해\n‘의무적 자율규제(Mandatory Self-regulation)’ 방식의 기반모델 규제를 제안\n∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고']

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자율 규제는 AI 법률 준수에 어떤 영향을 미치나요?

이 문맥에서는 자율 규제가 AI 법률 준수에 어떤 영향을 미치는지에 대한 구체적인 정보를 제공하지 않습니다.

['이미지가 저작물을 이용해 훈련되었으므로 저작물의 파생 이미지라는 주장은 개연성이 부족하다고\n지적\n∙ AI는 새로운 이미지를 생성할 때 다양한 예술가의 작품을 참조하므로, 생성된 이미지와 저작권을 가진\n특정 작품과의 실질적 유사성을 입증할 수 없다면 저작권 침해를 인정받기 어려움\nn 오릭 판사는 원고 측에 고소장을 수정하고 저작권이 침해된 특정 이미지를 중심으로 소송 범위를\n줄여 소송을 다시 제기할 것을 요청\n∙ 단, 사라 앤더슨이 저작권을 보유한 16개 작품을 무단으로 복제한 스태빌리티AI에 대한 저작권 침해\n소송은 인정되어 계속 진행됨\n☞ 출처: Venturebeat, Midjourney, Stability AI and DeviantArt win a victory in copyright case by artists- but the\nfight continues, 2023.10.30.\n4']

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아티스트에 대한 Stability AI 저작권 소송의 결과와 그 의미는 무엇인가요?

벤처비트, 미드저니, 스테이블리티 AI, 디비반트아트가 아티스트들의 저작권 소송에서 승소했지만, 싸움은 계속되고 있습니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nG7, 히로시마 AI 프로세스를 통해 AI 기업 대상 국제 행동강령에 합의\nKEY Contents\nn G7이 첨단 AI 시스템을 개발하는 기업을 대상으로 AI 위험 식별과 완화를 위해 자발적인\n채택을 권고하는 AI 국제 행동강령을 마련\nn 행동강령은 AI 수명주기 전반에 걸친 위험 평가와 완화, 투명성과 책임성의 보장, 정보공유와\n이해관계자 간 협력, 보안 통제, 콘텐츠 인증과 출처 확인 등의 조치를 요구\n£G7, 첨단 AI 시스템의 위험 관리를 위한 국제 행동강령 마련\nn 주요 7개국(G7)*은 2023년 10월 30일 ‘히로시마 AI 프로세스’를 통해 AI 기업 대상의 AI 국제\n행동강령(International Code of Conduct for Advanced AI Systems)에 합의\n∙ G7은 2023년 5월 일본 히로시마에서 개최된 정상회의에서 생성 AI에 관한 국제규범 마련과\n정보공유를 위해 ‘히로시마 AI 프로세스’를 출범**\n∙ 기업의 자발적 채택을 위해 마련된 이번 행동강령은 기반모델과 생성 AI를 포함한 첨단 AI 시스템의\n위험 식별과 완화에 필요한 조치를 포함\n* 주요 7개국(G7)은 미국, 일본, 독일, 영국, 프랑스, 이탈리아, 캐나다를 의미\n** 5월 정상회의에는 한국, 호주, 베트남 등을 포함한 8개국이 초청을 받았으나, AI 국제 행동강령에는 우선 G7 국가만 포함하여 채택\nn G7은 행동강령을 통해 아래의 조치를 제시했으며, 빠르게 발전하는 기술에 대응할 수 있도록\n이해관계자 협의를 통해 필요에 따라 개정할 예정\n∙ 첨단 AI 시스템의 개발 과정에서 AI 수명주기 전반에 걸쳐 위험을 평가 및 완화하는 조치를 채택하고,\n첨단 AI 시스템의 출시와 배포 이후 취약점과 오용 사고, 오용 유형을 파악해 완화\n∙ 첨단 AI 시스템의 성능과 한계를 공개하고 적절하거나 부적절한 사용영역을 알리는 방법으로 투명성을\n보장하고 책임성을 강화', '∙ 첨단 AI 시스템의 성능과 한계를 공개하고 적절하거나 부적절한 사용영역을 알리는 방법으로 투명성을\n보장하고 책임성을 강화\n∙ 산업계, 정부, 시민사회, 학계를 포함해 첨단 AI 시스템을 개발하는 조직 간 정보공유와 사고 발생 시\n신고를 위해 협력하고, 위험 기반 접근방식을 토대로 개인정보보호 정책과 위험 완화 조치를 포함하는\nAI 거버넌스와 위험 관리 정책을 마련\n∙ AI 수명주기 전반에 걸쳐 물리보안, 사이버보안, 내부자 위협 보안을 포함한 강력한 보안 통제 구현\n∙ 사용자가 AI 생성 콘텐츠를 식별할 수 있도록 워터마크를 비롯하여 기술적으로 가능한 기법으로\n신뢰할 수 있는 콘텐츠 인증과 출처 확인 메커니즘을 개발 및 구축\n∙ 사회적 위험과 안전·보안 문제를 완화하는 연구와 효과적인 완화 대책에 우선 투자하고, 기후 위기\n대응, 세계 보건과 교육 등 세계적 난제 해결을 위한 첨단 AI 시스템을 우선 개발\n∙ 국제 기술 표준의 개발 및 채택을 가속화하고, 개인정보와 지식재산권 보호를 위해 데이터 입력과 수집\n시 적절한 보호 장치 구현\n☞ 출처: G7, Hiroshima Process International Code of Conduct for Advanced AI Systems, 2023.10.30.\n2']

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G7의 행동 강령에 따른 윤리적 AI 사용의 기준은 무엇인가요?

G7의 첨단 AI 시스템 행동 강령은 투명성, 책임성, 인권을 존중하고 공정성을 증진하는 방식으로 AI 시스템을 설계하고 사용해야 할 필요성과 같은 원칙의 중요성을 강조함으로써 윤리적 AI 사용을 안내합니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n미국 프런티어 모델 포럼, 1,000만 달러 규모의 AI 안전 기금 조성\nKEY Contents\nn 구글, 앤스로픽, 마이크로소프트, 오픈AI가 참여하는 프런티어 모델 포럼이 자선단체와 함께 AI\n안전 연구를 위한 1,000만 달러 규모의 AI 안전 기금을 조성\nn 프런티어 모델 포럼은 AI 모델의 취약점을 발견하고 검증하는 레드팀 활동을 지원하기 위한\n모델 평가 기법 개발에 자금을 중점 지원할 계획\n£프런티어 모델 포럼, 자선단체와 함께 AI 안전 연구를 위한 기금 조성\nn 구글, 앤스로픽, 마이크로소프트, 오픈AI가 출범한 프런티어 모델 포럼이 2023년 10월 25일 AI 안전\n연구를 위한 기금을 조성한다고 발표\n∙ 참여사들은 맥거번 재단(Patrick J. McGovern Foundation), 데이비드 앤 루실 패커드 재단(The\nDavid and Lucile Packard Foundation) 등의 자선단체와 함께 AI 안전 연구를 위한 기금에\n1,000만 달러 이상을 기부\n∙ 또한 신기술의 거버넌스와 안전 분야에서 전문성을 갖춘 브루킹스 연구소 출신의 크리스 메서롤(Chris\nMeserole)을 포럼의 상무이사로 임명\nn 최근 AI 기술이 급속히 발전하면서 AI 안전에 관한 연구가 부족한 시점에, 포럼은 이러한 격차를 해소\n하기 위해 AI 안전 기금을 조성\n∙ 참여사들은 지난 7월 백악관 주재의 AI 안전 서약에서 외부자의 AI 시스템 취약점 발견과 신고를\n촉진하기로 약속했으며, 약속을 이행하기 위해 기금을 활용해 외부 연구집단의 AI 시스템 평가에\n자금을 지원할 계획\n£AI 안전 기금으로 AI 레드팀을 위한 모델 평가 기법 개발을 중점 지원할 계획\nn 프런티어 모델 포럼은 AI 안전 기금을 통해 AI 레드팀 활동을 위한 새로운 모델 평가 기법의 개발을\n중점 지원할 예정\n∙ 포럼에 따르면 AI 레드팀에 대한 자금 지원은 AI 모델의 안전과 보안 기준의 개선과 함께 AI 시스템']

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맥거번 재단은 어떤 AI 펀딩 이니셔티브를 지원하나요?

맥거번 재단은 AI 관련 연구 및 개발에 중점을 둔 패트릭 J. 맥거번 재단과 데이비드 앤 루실 패커드 재단 등의 AI 자금 지원 이니셔티브를 지원합니다.

['구글 딥마인드, 범용 AI 모델의 기능과 동작에 대한 분류 체계 발표\nKEY Contents\nn 구글 딥마인드 연구진이 성능과 범용성, 자율성을 기준으로 범용 AI(AGI)의 수준을\n0~5단계까지 총 6단계로 구분한 프레임워크를 공개\nn 현재 AGI는 단백질 구조를 예측하는 알파폴드와 같은 특정 용도에서는 5단계 수준을 달성했지만\n광범위하게 활용될 수 있는 범용에서는 1단계 수준에 머물러 있음\n£챗GPT와 구글 바드와 같은 AI 챗봇은 범용 AI 1단계 수준\nn 구글 딥마인드 연구진은 2023년 11월 4일 범용 AI(Artificial General Intelligence, AGI) 모델을 용도와\n성능에 따라 분류하는 프레임워크를 제시한 논문을 발표\n∙ 프레임워크의 목적은 AGI의 성능, 범용성, 자율성 수준을 정의하여 모델 간 비교와 위험 평가, AGI\n달성까지의 진행 상황을 측정할 수 있는 공통 기준을 제공하기 위함\nn 연구진은 AGI 개념 정의에 필요한 기준을 수립하기 위한 6가지 원칙을 아래와 같이 도출\n∙ (프로세스가 아닌 기능에 중점) AI가 어떻게 작동하는지보다 무엇을 할 수 있는지가 더 중요\n∙ (범용성과 성능을 모두 평가) 진정한 AGI는 인간을 능가하는 폭넓은 범용성과 기술의 깊이를 모두 요구\n∙ (인지와 메타인지 작업에 중점) 물리적 작업의 수행 능력은 AGI의 필수 전제조건이 아니며, 인지 작업과\n메타인지 작업(예; 새로운 작업의 학습 능력, 인간에게 도움을 요청할 시점을 아는 능력)이 핵심\n∙ (실제 구현보다 잠재력에 집중) 통제된 상황에서 발휘되는 성능에 따라 AGI를 규정하고 테스트를 진행\n∙ (생태학적 타당도를 갖춘 벤치마크 사용) AGI에 대한 벤치마크는 사람들이 경제적· 사회적 또는 예술적으로\n가치 있게 여기는 실질적인 작업을 대상으로 성능 평가 필요\n∙ (종점이 아닌 AGI를 향한 경로에 중점) 단계별 접근방식을 통해 AGI의 발전 상태를 점진적으로 측정']

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의료, 금융, 교육 분야에서 AGI를 활용하기 위해 가장 중요한 AGI 특성은 무엇인가요?

컨텍스트는 의료, 금융 및 교육 분야에서 AGI를 사용하는 데 가장 중요한 특정 특성을 제공하지 않습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n알리바바 클라우드, 최신 LLM ‘통이치엔원 2.0’ 공개\nKEY Contents\nn 알리바바 클라우드가 복잡한 지침 이해, 광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상된 최신\nLLM ‘통이치엔원 2.0’을 공개\nn 알리바바 클라우드는 산업별로 특화된 생성 AI 모델을 공개하는 한편, 모델 개발과 애플리케이션\n구축 절차를 간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼도 출시\n£알리바바의 통이치엔원 2.0, 주요 벤치마크 테스트에서 여타 LLM 능가\nn 중국의 알리바바 클라우드가 2023년 10월 31일 열린 연례 기술 컨퍼런스에서 최신 LLM ‘통이\n치엔원(Tongyi Qianwen) 2.0’을 공개\n∙ 알리바바 클라우드는 통이치엔원 2.0이 2023년 4월 출시된 1.0 버전보다 복잡한 지침 이해,\n광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상되었다고 설명\n∙ 통이치엔원 2.0은 언어 이해 테스트(MMLU), 수학(GSM8k), 질문 답변(ARC-C)과 같은 벤치마크\n테스트에서 라마(Llama-2-70B)와 GPT-3.5를 비롯한 주요 AI 모델을 능가\n∙ 통이치엔원 2.0은 알리바바 클라우드의 웹사이트와 모바일 앱을 통해 대중에 제공되며 개발자는\nAPI를 통해 사용 가능\nn 알리바바 클라우드는 여러 산업 영역에서 생성 AI를 활용해 사업 성과를 개선할 수 있도록 지원\n하는 산업별 모델도 출시\n∙ 산업 영역은 고객지원, 법률 상담, 의료, 금융, 문서관리, 오디오와 동영상 관리, 코드 개발, 캐릭터\n제작을 포함\nn 알리바바 클라우드는 급증하는 생성 AI 수요에 대응해 모델 개발과 애플리케이션 구축 절차를\n간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼 ‘젠AI(GenAI)’도 공개\n∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원', '∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원\n∙ 생성 AI 개발에 필요한 컴퓨팅과 데이터 처리 요구사항을 지원하기 위해 AI 플랫폼(PAI),\n데이터베이스 솔루션, 컨테이너 서비스와 같은 클라우드 신제품도 발표\nn 알리바바 클라우드는 AI 개발을 촉진하기 위해 올해 말까지 720억 개 매개변수를 가진 통이치엔원\n모델을 오픈소스화한다는 계획도 공개\n☞ 출처 : Alibaba Cloud, Alibaba Cloud Launches Tongyi Qianwen 2.0 and Industry-specific Models to Support\nCustomers Reap Benefits of Generative AI, 2023.10.31.']

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의료 서비스 모델은 효율성과 비용 측면에서 생성형 AI와 어떤 연관성이 있을까요?

주어진 질문에 대한 답변이 컨텍스트에 없습니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\n미국 법원, 예술가들이 생성 AI 기업에 제기한 저작권 소송 기각\nKEY Contents\nn 미국 캘리포니아 북부지방법원은 미드저니, 스태빌리티AI, 디비언트아트를 대상으로 예술가\n3인이 제기한 저작권 침해 소송을 기각\nn 법원은 기각 이유로 고소장에 제시된 상당수 작품이 저작권청에 등록되지 않았으며, AI로\n생성된 이미지와 특정 작품 간 유사성을 입증하기 어렵다는 점을 제시\n£예술가들의 AI 저작권 침해 소송, 저작권 미등록과 증거불충분으로 기각\nn 미국 캘리포니아 북부지방법원의 윌리엄 오릭(William Orrick) 판사는 2023년 10월 30일 미드저니\n(Midjourney), 스태빌리티AI(Stability AI), 디비언트아트(DeviantArt)에 제기된 저작권 침해 소송을 기각\n∙ 2023년 1월 예술가 사라 앤더슨(Sarah Anderson), 캘리 맥커넌(Kelly McKernan), 칼라\n오르티즈(Karla Ortiz)는 이미지 생성 AI 서비스를 개발한 3개 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기\n∙ 예술가들은 3개 기업이 AI 모델을 학습시키기 위해 원작자 동의 없이 작품을 학습 데이터셋에\n포함하여 저작권을 침해했다고 주장했으며, 법원은 지난 4월 피소 기업들이 제출한 기각 신청을\n수용해 소송을 기각\nn 오릭 판사는 판결문에서 소송을 기각한 핵심 이유로 예술가들의 저작권 미등록을 제시\n∙ 판결문은 소송을 제기한 캘리 맥커넌과 칼라 오르티즈가 미국 저작권청에 예술 작품에 대한 저작권을\n제출하지 않았다는 점을 지적했으며, 사라 앤더슨은 고소장에 인용된 수백 개의 작품 중 16개 작품에\n대해서만 저작권을 보유\nn 판결문은 또한 생성 AI 모델 훈련에 사용된 모든 이미지에 저작권이 있다거나, 생성 AI로 만든\n이미지가 저작물을 이용해 훈련되었으므로 저작물의 파생 이미지라는 주장은 개연성이 부족하다고\n지적', '이미지가 저작물을 이용해 훈련되었으므로 저작물의 파생 이미지라는 주장은 개연성이 부족하다고\n지적\n∙ AI는 새로운 이미지를 생성할 때 다양한 예술가의 작품을 참조하므로, 생성된 이미지와 저작권을 가진\n특정 작품과의 실질적 유사성을 입증할 수 없다면 저작권 침해를 인정받기 어려움\nn 오릭 판사는 원고 측에 고소장을 수정하고 저작권이 침해된 특정 이미지를 중심으로 소송 범위를\n줄여 소송을 다시 제기할 것을 요청\n∙ 단, 사라 앤더슨이 저작권을 보유한 16개 작품을 무단으로 복제한 스태빌리티AI에 대한 저작권 침해\n소송은 인정되어 계속 진행됨\n☞ 출처: Venturebeat, Midjourney, Stability AI and DeviantArt win a victory in copyright case by artists- but the\nfight continues, 2023.10.30.\n4']

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Stability AI 저작권 소송의 결과와 그 의미는 무엇인가요?

벤처비트, 미드저니, 스테이블리티 AI, 디비반트아트가 아티스트의 저작권 소송에서 승소했다는 문맥에서 알 수 있듯이, 스테이블리티 AI 저작권 소송의 결과는 아티스트의 승리였습니다. 그러나 저작권 및 AI가 생성한 콘텐츠와 관련된 문제가 계속되고 있음을 시사하는 싸움은 계속되고 있습니다.

['Ⅱ\n. 주요 행사 일정\n행사명 행사 주요 개요\n- 미국 소비자기술 협회(CTA)가 주관하는 세계 최대 가전·IT·소\n비재 전시회로 5G, AR&VR, 디지털헬스, 교통·모빌리티 등\n주요 카테고리 중심으로 기업들이 최신의 기술 제품군을 전시\n- CTA 사피로 회장은 가장 주목받는 섹터로 AI를 조명하였으며,\n모든 산업을 포괄한다는 의미에서 ‘올 온(All on)’을 주제로 한\nCES 2024\n이번 전시에는 500곳 이상의 한국기업 참가 예정\n기간 장소 홈페이지\n2024.1.9~12 미국, 라스베가스 https://www.ces.tech/\n- 머신러닝 및 응용에 관한 국제 컨퍼런스(AIMLA 2024)는\n인공지능 및 머신러닝의 이론, 방법론 및 실용적 접근에 관한\n지식과 최신 연구 결과 공유\n- 이론 및 실무 측면에서 인공지능, 기계학습의 주요 분야를\n논의하고, 학계, 산업계의 연구자와 실무자들에게 해당 분\nAIMLA 2024\n야의 최첨단 개발 소식 공유\n기간 장소 홈페이지\nhttps://ccnet2024.org/aimla\n2024.1.27~28 덴마크, 코펜하겐\n/index\n- AI 발전 협회 컨퍼런스(AAAI)는 AI 연구를 촉진하고, AI 분야\n연구원, 실무자, 과학자, 학생 및 공학자 간 교류의 기회 제공\n- 컨퍼런스에서 AI 관련 기술 발표, 특별 트랙, 초청 연사,\nAAAI Conference\n워크숍, 튜토리얼, 포스터 세션, 주제 발표, 대회, 전시 프\non Artificial\n로그램 등 진행\nIntelligence\n기간 장소 홈페이지\nhttps://aaai.org/aaai-confere\n2024.2.20~27 캐나다, 밴쿠버\nnce/']

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CES 2024 및 AIMLA 2024의 일정과 주제는 무엇인가요?

CES 2024는 2024년 1월 9일부터 12일까지 개최되며 5G, AR/VR, AI 등 다양한 기술에 초점을 맞출 예정입니다. AIMLA 2024는 2024년 1월 27일부터 28일까지 개최되며, AI 애플리케이션 및 발전과 관련된 주제를 다룰 예정입니다.

['£유튜브, 특정인을 모방한 AI 생성 콘텐츠에 대한 삭제 요청에도 대응 계획\nn 유튜브는 몇 달 내에 신원 파악이 가능한 개인의 얼굴이나 음성을 모방한 AI 생성 콘텐츠에 대하\n여 개인정보 침해 신고 절차를 마련해 삭제 요청을 받을 계획\n∙ 단, 모든 콘텐츠가 삭제 대상은 아니며 유튜브는 콘텐츠가 패러디나 풍자인지, 해당 영상에서 삭제 요청을\n한 특정인을 식별할 수 있는지, 공직자나 유명인이 등장하는지 등 다양한 요소를 고려할 예정\n∙ 유튜브는 음반사가 아티스트의 고유한 노래나 목소리를 모방한 AI 생성 음악에 대하여 삭제를 요청할 수\n있는 기능도 도입할 방침\n☞ 출처 : Youtube, Our approach to responsible AI innovation, 2023.11.14.\n14']

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AI, 데이터 프라이버시, 책임 있는 혁신은 어떻게 연결되나요?

AI 시스템은 데이터 프라이버시를 염두에 두고 설계되어야 하며, 개인 정보가 보호되는 동시에 혁신이 가능하도록 보장해야 한다는 점을 강조함으로써 AI, 데이터 프라이버시, 책임 있는 혁신 간의 연관성에 대해 설명합니다. 또한 윤리적 영향을 고려한 책임감 있는 AI 관행의 중요성과 AI 개발의 투명성 필요성을 강조합니다.

['n 구글은 수익률이 높은 클라우드 컴퓨팅 시장에서 아마존과 마이크로소프트를 따라잡고자 생성 AI를\n통한 기업 고객의 클라우드 지출 확대를 위해 AI 투자를 지속\n∙ 구글은 앤스로픽 외에도 AI 동영상 제작 도구를 개발하는 런웨이(Runway)와 오픈소스 소프트웨어\n기업 허깅 페이스(Hugging Face)에도 투자\n∙ 구글은 챗GPT의 기반 기술과 직접 경쟁할 수 있는 차세대 LLM ‘제미니(Gemini)’를 포함한 자체 AI\n시스템 개발에도 수십억 달러를 투자했으며, 2024년 제미니를 출시할 계획\n☞ 출처 : The Wall Street Journal, Google Commits $2 Billion in Funding to AI Startup Anthropic, 2023.10.27.\nBloomberg, AI Startup Anthropic to Use Google Chips in Expanded Partnership, 2023.11.09.']

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런웨이의 AI는 허깅 페이스 및 제미니와의 파트너십과 어떻게 연결되어 있나요?

이 문맥에서는 런웨이의 AI가 허깅 페이스 및 제미니와의 파트너십을 통해 이들 플랫폼과의 협업을 통해 기능을 향상시키고 있다고 언급하고 있습니다. 구체적으로 Runway가 AI 개발에 참여하고 있으며 모델 트레이닝을 위해 Hugging Face와, 고급 AI 기능을 위해 Gemini와 파트너십을 맺고 있다고 명시하고 있습니다.

['문제를 방지하는 조치를 확대\n∙ 형사사법 시스템에서 AI 사용 모범사례를 개발하고, 주택 임대 시 AI 알고리즘 차별을 막기 위한 명확한\n지침을 제공하며, 보건복지 부문에서 책임 있는 AI 배포와 사용을 위한 전략을 마련\nn (소비자 보호와 근로자 지원) 의료 분야에서 책임 있는 AI 사용을 촉진하고 맞춤형 개인교습 등 학교\n내 AI 교육 도구 관련 자원을 개발하며, AI로 인한 근로자 피해를 완화하고 이점을 극대화하는 원칙과\n모범사례를 마련\nn (혁신과 경쟁 촉진) 국가AI연구자원(National Artificial Intelligence Research Resource, NAIRR)*을\n통해 미국 전역의 AI 연구를 촉진하고, 중소기업과 개발자에 기술과 인프라를 지원\n* 국가 차원에서 AI 연구 인프라를 확충해 더 많은 AI 연구자에게 인프라를 지원하는 프로그램\n∙ 비자 기준과 인터뷰 절차의 현대화와 간소화로 AI 관련 주요 분야의 전문 지식을 갖춘 외국인들이 미국에서\n공부하고 취업할 수 있도록 지원\n☞ 출처 : The White House, Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of\nArtificial Intelligence (E.O. 14110), 2023.10.30.', 'SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nG7, 히로시마 AI 프로세스를 통해 AI 기업 대상 국제 행동강령에 합의\nKEY Contents\nn G7이 첨단 AI 시스템을 개발하는 기업을 대상으로 AI 위험 식별과 완화를 위해 자발적인\n채택을 권고하는 AI 국제 행동강령을 마련\nn 행동강령은 AI 수명주기 전반에 걸친 위험 평가와 완화, 투명성과 책임성의 보장, 정보공유와\n이해관계자 간 협력, 보안 통제, 콘텐츠 인증과 출처 확인 등의 조치를 요구\n£G7, 첨단 AI 시스템의 위험 관리를 위한 국제 행동강령 마련\nn 주요 7개국(G7)*은 2023년 10월 30일 ‘히로시마 AI 프로세스’를 통해 AI 기업 대상의 AI 국제\n행동강령(International Code of Conduct for Advanced AI Systems)에 합의\n∙ G7은 2023년 5월 일본 히로시마에서 개최된 정상회의에서 생성 AI에 관한 국제규범 마련과\n정보공유를 위해 ‘히로시마 AI 프로세스’를 출범**\n∙ 기업의 자발적 채택을 위해 마련된 이번 행동강령은 기반모델과 생성 AI를 포함한 첨단 AI 시스템의\n위험 식별과 완화에 필요한 조치를 포함\n* 주요 7개국(G7)은 미국, 일본, 독일, 영국, 프랑스, 이탈리아, 캐나다를 의미\n** 5월 정상회의에는 한국, 호주, 베트남 등을 포함한 8개국이 초청을 받았으나, AI 국제 행동강령에는 우선 G7 국가만 포함하여 채택\nn G7은 행동강령을 통해 아래의 조치를 제시했으며, 빠르게 발전하는 기술에 대응할 수 있도록\n이해관계자 협의를 통해 필요에 따라 개정할 예정\n∙ 첨단 AI 시스템의 개발 과정에서 AI 수명주기 전반에 걸쳐 위험을 평가 및 완화하는 조치를 채택하고,\n첨단 AI 시스템의 출시와 배포 이후 취약점과 오용 사고, 오용 유형을 파악해 완화\n∙ 첨단 AI 시스템의 성능과 한계를 공개하고 적절하거나 부적절한 사용영역을 알리는 방법으로 투명성을\n보장하고 책임성을 강화']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 3, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}, {'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 4, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

G7의 AI 가이드라인과 그 글로벌 영향력의 기준은 무엇인가요?

G7의 AI 가이드라인은 인공지능의 안전하고 신뢰할 수 있는 개발과 사용을 보장하는 것을 목표로 하는 첨단 인공지능 시스템을 위한 국제 행동 강령의 지침을 따르고 있습니다. 이 가이드라인은 회원국 간의 협력의 중요성과 윤리적 고려 사항을 다루고 책임감 있는 AI 관행을 장려하는 AI 거버넌스에 대한 포괄적인 접근 방식의 필요성을 강조합니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n알리바바 클라우드, 최신 LLM ‘통이치엔원 2.0’ 공개\nKEY Contents\nn 알리바바 클라우드가 복잡한 지침 이해, 광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상된 최신\nLLM ‘통이치엔원 2.0’을 공개\nn 알리바바 클라우드는 산업별로 특화된 생성 AI 모델을 공개하는 한편, 모델 개발과 애플리케이션\n구축 절차를 간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼도 출시\n£알리바바의 통이치엔원 2.0, 주요 벤치마크 테스트에서 여타 LLM 능가\nn 중국의 알리바바 클라우드가 2023년 10월 31일 열린 연례 기술 컨퍼런스에서 최신 LLM ‘통이\n치엔원(Tongyi Qianwen) 2.0’을 공개\n∙ 알리바바 클라우드는 통이치엔원 2.0이 2023년 4월 출시된 1.0 버전보다 복잡한 지침 이해,\n광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상되었다고 설명\n∙ 통이치엔원 2.0은 언어 이해 테스트(MMLU), 수학(GSM8k), 질문 답변(ARC-C)과 같은 벤치마크\n테스트에서 라마(Llama-2-70B)와 GPT-3.5를 비롯한 주요 AI 모델을 능가\n∙ 통이치엔원 2.0은 알리바바 클라우드의 웹사이트와 모바일 앱을 통해 대중에 제공되며 개발자는\nAPI를 통해 사용 가능\nn 알리바바 클라우드는 여러 산업 영역에서 생성 AI를 활용해 사업 성과를 개선할 수 있도록 지원\n하는 산업별 모델도 출시\n∙ 산업 영역은 고객지원, 법률 상담, 의료, 금융, 문서관리, 오디오와 동영상 관리, 코드 개발, 캐릭터\n제작을 포함\nn 알리바바 클라우드는 급증하는 생성 AI 수요에 대응해 모델 개발과 애플리케이션 구축 절차를\n간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼 ‘젠AI(GenAI)’도 공개\n∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원']

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맞춤형 AI 모델이 의료 및 금융과 같은 분야에 제너레이티브 AI의 어떤 이점을 제공할까요?

이러한 상황은 의료 및 금융과 같은 분야에 맞춤형 AI 모델이 제공하는 제너레이티브 AI의 구체적인 이점을 제공하지 않습니다.

['데이터에 대한 독점 라이선스를 확보해 시장 지배력을 더욱 강화할 수 있다는 우려도 제기\n∙ 이와 관련 FTC는 아마존 AI 비서 ‘알렉사(Alexa)’와 스마트홈 보안 기기 ‘링(Ring)’이 소비자의 사적\n정보를 알고리즘 훈련에 사용하여 프라이버시를 침해한 혐의를 조사하는 등 법적 권한을 활용해 AI\n관련 불법 행위에 대처하고 있음\n* FTC는 2023년 5월 31일 동의를 받지 않고 어린이들의 음성과 위치 정보를 활용한 ‘알렉사’와 고객의 사적 영상에 대하여\n직원에게 무제한 접근 권한을 부여한 ‘링’에 3,080만 달러(약 420억 원)의 과징금을 부과\nn FTC는 빠르게 발전하는 생성 AI가 여러 산업과 비즈니스에 변화를 가져올 수 있지만, 현행법상\nAI에 관한 예외 조항은 없다며, 모든 권한을 활용해 소비자를 보호하고 개방적이고 공정한 경쟁\n시장을 유지하겠다고 강조\n☞ 출처: FTC, In Comment Submitted to U.S. Copyright Office, FTC Raises AI-related Competition and\nConsumer Protection Issues, Stressing That It Will Use Its Authority to Protect Competition and\nConsumers in AI Markets, 2023.10.30.']

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Alexa는 FTC의 소비자 보호와 어떤 관련이 있나요?

문맥상 FTC는 AI 관련 경쟁 및 소비자 보호 문제에 관심을 갖고 있으며, 특히 알렉사와 같은 기기를 포함한 AI 시장에서 경쟁과 소비자 보호를 위해 권한을 사용할 것임을 강조하고 있습니다.

['AD&D는 향후 5년간 카테고리 중 가장 높은 38.7%의 연평균 성장률이 예상됨\nn IDC에 따르면 경제적 불확실성과 시장 역학의 변화에도 AI와 자동화 기술에 대한 기업들의 투자\n의지는 확고하며, 기업들은 AI 도입이 사업 성공과 경쟁우위에 필수적이라고 인식\n∙ IDC 설문조사에 따르면 향후 12개월 동안 응답자의 3분의 1은 기업이 특정 사용 사례나 응용 영역에서\n외부 AI 소프트웨어의 구매를 고려하거나 외부 AI 소프트웨어와 내부 자원의 결합을 고려\nn 한편, AI 소프트웨어 시장에 포함되지 않는 생성 AI 플랫폼과 애플리케이션은 2027년까지 283억\n달러의 매출을 창출할 전망\n☞ 출처 : IDC, IDC Forecasts Revenue for Artificial Intelligence Software Will Reach $279 Billion Worldwide in\n2027, 2023.10.31.\n12', '1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n빌 게이츠, AI 에이전트로 인한 컴퓨터 사용의 패러다임 변화 전망\nKEY Contents\nn 빌 게이츠가 5년 내 일상언어로 모든 작업을 처리할 수 있는 AI 에이전트가 보급되며 컴퓨터를\n사용하는 방식이 완전히 바뀔 것으로 예상\nn 에이전트의 보급은 컴퓨터 분야를 넘어 산업 전 영역에 영향을 미칠 전망으로 특히 의료와\n교육, 생산성, 엔터테인먼트·쇼핑 영역에서 고가로 제공되던 서비스가 대중화될 전망\n£5년 내 기기에 일상언어로 말하기만 하면 되는 AI 에이전트의 보급 예상\nn 빌 게이츠 마이크로소프트 창업자가 2023년 11월 9일 공식 블로그를 통해 AI 에이전트가 컴퓨터\n사용방식과 소프트웨어 산업을 완전히 변화시킬 것이라는 전망을 제시\n∙ 자연어에 반응하고 사용자에 대한 지식을 바탕으로 다양한 작업을 수행하는 소프트웨어를 의미하는\n에이전트는 컴퓨터 사용방식이 키보드 입력에서 아이콘 클릭으로 바뀐 이후 최대의 컴퓨팅 혁명을\n가져올 전망\n∙ 현재는 컴퓨터 작업 시 작업 내용에 따라 각각 다른 앱을 사용해야 하지만 5년 내 에이전트의 발전으로\n기기에 일상언어로 말하기만 하면 되는 미래가 도래할 것\n∙ 온라인에 접속하는 모든 사람이 AI 기반의 개인 비서를 사용할 수 있게 되며, 에이전트는 사용자에 대한\n풍부한 지식을 바탕으로 맞춤화된 대응이 가능하며 시간이 지날수록 개선됨\n∙ 일례로 여행 계획 수립 시 AI 챗봇이 예산에 맞는 호텔을 제안하는데 머문다면, 에이전트는 사용자의 여행\n패턴을 분석해 여행지를 제안하고 관심사에 따른 활동을 추천하며 선호하는 스타일의 레스토랑 예약도 가능\n£AI 에이전트가 의료와 교육, 생산성, 엔터테인먼트·쇼핑 영역의 서비스 대중화를 주도할 것\nn 에이전트로 인해 주목할 만한 변화는 고비용 서비스의 대중화로 특히 △의료 △교육 △생산성 △\n엔터테인먼트·쇼핑의 4개 영역에서 대규모 변화 예상']

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의료, 금융, 교육에 미치는 영향과 연관된 AI 평가 지표에는 어떤 것이 있나요?

컨텍스트에서는 의료, 금융 및 교육에 미치는 영향과 연계된 구체적인 AI 평가 지표를 제공하지 않습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n알리바바 클라우드, 최신 LLM ‘통이치엔원 2.0’ 공개\nKEY Contents\nn 알리바바 클라우드가 복잡한 지침 이해, 광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상된 최신\nLLM ‘통이치엔원 2.0’을 공개\nn 알리바바 클라우드는 산업별로 특화된 생성 AI 모델을 공개하는 한편, 모델 개발과 애플리케이션\n구축 절차를 간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼도 출시\n£알리바바의 통이치엔원 2.0, 주요 벤치마크 테스트에서 여타 LLM 능가\nn 중국의 알리바바 클라우드가 2023년 10월 31일 열린 연례 기술 컨퍼런스에서 최신 LLM ‘통이\n치엔원(Tongyi Qianwen) 2.0’을 공개\n∙ 알리바바 클라우드는 통이치엔원 2.0이 2023년 4월 출시된 1.0 버전보다 복잡한 지침 이해,\n광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상되었다고 설명\n∙ 통이치엔원 2.0은 언어 이해 테스트(MMLU), 수학(GSM8k), 질문 답변(ARC-C)과 같은 벤치마크\n테스트에서 라마(Llama-2-70B)와 GPT-3.5를 비롯한 주요 AI 모델을 능가\n∙ 통이치엔원 2.0은 알리바바 클라우드의 웹사이트와 모바일 앱을 통해 대중에 제공되며 개발자는\nAPI를 통해 사용 가능\nn 알리바바 클라우드는 여러 산업 영역에서 생성 AI를 활용해 사업 성과를 개선할 수 있도록 지원\n하는 산업별 모델도 출시\n∙ 산업 영역은 고객지원, 법률 상담, 의료, 금융, 문서관리, 오디오와 동영상 관리, 코드 개발, 캐릭터\n제작을 포함\nn 알리바바 클라우드는 급증하는 생성 AI 수요에 대응해 모델 개발과 애플리케이션 구축 절차를\n간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼 ‘젠AI(GenAI)’도 공개\n∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원']

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통이췐웬 2.0의 AI 발전은 의료, 금융, 제조와 어떤 연관성이 있나요?

문맥상 통이췐웬 2.0의 AI 발전과 의료, 금융, 제조업 간의 구체적인 연관성을 설명하지는 않습니다.

['∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고\n주장하며 기반모델 전반에 대한 규제가 아닌, 특정 용도로 사용될 수 있는 AI 시스템에 대한 규제를 요구\n∙ 3개국은 자발적인 행동강령을 도입하고 준수를 의무화하는 방안을 제안하며, 기반모델 개발기업에\n머신러닝 기술 정보와 모델의 기능과 한계를 요약한 ‘모델 카드’ 작성을 요구하겠다고 설명\n∙ 3개국은 AI 감독기관이 모델 카드를 토대로 기반모델 개발기업의 행동강령 준수 여부를 확인하되,\n위반 시 곧바로 제재를 가하지 않고 위반행위 분석과 영향 평가를 시행한 후 제재하는 방안을 제안\n☞ 출처: Euractiv, EU’s AI Act negotiations hit the brakes over foundation models, 2023.11.1.\nEuractiv, France, Germany, Italy push for ‘mandatory self-regulation’ for foundation models in EU’s AI law, 2023.11.19.\n6']

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AI 모델이 EU 자율 규제를 충족하는 이유는 무엇인가요?

주어진 질문에 대한 답변이 컨텍스트에 없습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n갈릴레오의 LLM 환각 지수 평가에서 GPT-4가 가장 우수\nKEY Contents\nn 주요 LLM의 환각 현상을 평가한 ‘LLM 환각 지수’에 따르면 GPT-4는 작업 유형과 관계없이\n가장 우수한 성능을 보였으며 GPT-3.5도 거의 동등한 성능을 발휘\nn 오픈소스 모델 중에서는 메타의 라마2가 RAG 없는 질문과 답변 및 긴 형식의 텍스트\n생성에서 가장 우수한 성능을 발휘\n£주요 LLM 중 GPT-4가 가장 환각 현상 적고 GPT-3.5 터보도 비슷한 성능 기록\nn 머신러닝 데이터 관리 기업 갈릴레오(Galileo)가 2023년 11월 15일 주요 LLM의 환각 현상을 평가한\n‘LLM 환각 지수(LLM Hallucination Index)’를 발표\n∙ 생성 AI의 환각 현상은 AI 시스템이 잘못된 정보를 생성하거나, 현실과 다른 부정확한 결과를 내놓는\n현상으로, 기업의 AI 도입을 가로막는 주요 장애물이며, 환각 지수는 신뢰할 수 있는 생성 AI 구축을 위해\n환각을 평가하고 측정하는 구조화된 접근방식을 제공\n∙ 환각 지수는 △검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)*을 포함한 질문과 답변 △RAG\n없는 질문과 답변 △긴 형식의 텍스트(보고서나 기사, 에세이) 생성의 3개 작업 유형에 대하여 환각을\n기준으로 LLM의 순위를 평가\n* 기존에 학습된 데이터가 아닌 외부 소스(데이터셋, 데이터베이스, 문서 등)에서 가져온 정보를 검색해 활용하는 기술\nn 3개의 작업 유형 평가 전체에서 오픈AI의 GPT-4가 최고의 성능을 기록했으며, GPT-3.5 터보도\nGPT-4와 거의 동등한 성능을 발휘\n∙ 메타의 라마2(Llama-2-70b)는 RAG 없는 질문과 답변 유형에서 오픈소스 모델 가운데 가장 우수했고 긴\n형식의 텍스트 생성에서도 GPT-4에 준하는 성능을 기록했으나, RAG 포함 질문과 답변에서는 허깅\n페이스의 제퍼(Zephyr-7b)가 라마2를 능가', '1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n갈릴레오의 LLM 환각 지수 평가에서 GPT-4가 가장 우수\nKEY Contents\nn 주요 LLM의 환각 현상을 평가한 ‘LLM 환각 지수’에 따르면 GPT-4는 작업 유형과 관계없이\n가장 우수한 성능을 보였으며 GPT-3.5도 거의 동등한 성능을 발휘\nn 오픈소스 모델 중에서는 메타의 라마2가 RAG 없는 질문과 답변 및 긴 형식의 텍스트\n생성에서 가장 우수한 성능을 발휘\n£주요 LLM 중 GPT-4가 가장 환각 현상 적고 GPT-3.5 터보도 비슷한 성능 기록\nn 머신러닝 데이터 관리 기업 갈릴레오(Galileo)가 2023년 11월 15일 주요 LLM의 환각 현상을 평가한\n‘LLM 환각 지수(LLM Hallucination Index)’를 발표\n∙ 생성 AI의 환각 현상은 AI 시스템이 잘못된 정보를 생성하거나, 현실과 다른 부정확한 결과를 내놓는\n현상으로, 기업의 AI 도입을 가로막는 주요 장애물이며, 환각 지수는 신뢰할 수 있는 생성 AI 구축을 위해\n환각을 평가하고 측정하는 구조화된 접근방식을 제공\n∙ 환각 지수는 △검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)*을 포함한 질문과 답변 △RAG\n없는 질문과 답변 △긴 형식의 텍스트(보고서나 기사, 에세이) 생성의 3개 작업 유형에 대하여 환각을\n기준으로 LLM의 순위를 평가\n* 기존에 학습된 데이터가 아닌 외부 소스(데이터셋, 데이터베이스, 문서 등)에서 가져온 정보를 검색해 활용하는 기술\nn 3개의 작업 유형 평가 전체에서 오픈AI의 GPT-4가 최고의 성능을 기록했으며, GPT-3.5 터보도\nGPT-4와 거의 동등한 성능을 발휘\n∙ 메타의 라마2(Llama-2-70b)는 RAG 없는 질문과 답변 유형에서 오픈소스 모델 가운데 가장 우수했고 긴\n형식의 텍스트 생성에서도 GPT-4에 준하는 성능을 기록했으나, RAG 포함 질문과 답변에서는 허깅\n페이스의 제퍼(Zephyr-7b)가 라마2를 능가']

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2023년 11월 15일, 갈릴레오의 환각 지수에 대한 LLM 발전은 무엇인가요?

주어진 질문에 대한 답변이 컨텍스트에 없습니다.

['∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원\n∙ 생성 AI 개발에 필요한 컴퓨팅과 데이터 처리 요구사항을 지원하기 위해 AI 플랫폼(PAI),\n데이터베이스 솔루션, 컨테이너 서비스와 같은 클라우드 신제품도 발표\nn 알리바바 클라우드는 AI 개발을 촉진하기 위해 올해 말까지 720억 개 매개변수를 가진 통이치엔원\n모델을 오픈소스화한다는 계획도 공개\n☞ 출처 : Alibaba Cloud, Alibaba Cloud Launches Tongyi Qianwen 2.0 and Industry-specific Models to Support\nCustomers Reap Benefits of Generative AI, 2023.10.31.', '∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원\n∙ 생성 AI 개발에 필요한 컴퓨팅과 데이터 처리 요구사항을 지원하기 위해 AI 플랫폼(PAI),\n데이터베이스 솔루션, 컨테이너 서비스와 같은 클라우드 신제품도 발표\nn 알리바바 클라우드는 AI 개발을 촉진하기 위해 올해 말까지 720억 개 매개변수를 가진 통이치엔원\n모델을 오픈소스화한다는 계획도 공개\n☞ 출처 : Alibaba Cloud, Alibaba Cloud Launches Tongyi Qianwen 2.0 and Industry-specific Models to Support\nCustomers Reap Benefits of Generative AI, 2023.10.31.']

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알리바바 클라우드의 통이췐웬 2.0은 어떤 발전된 제너레이티브 AI를 선보이고 있나요?

알리바바 클라우드의 통이췐웬 2.0이 선보이는 생성 AI의 발전에는 다양한 산업별 모델을 지원하고 생성 AI 애플리케이션의 기능을 강화하여 성능과 기능을 개선할 수 있는 기능이 포함되어 있습니다.

['영국 옥스퍼드 인터넷 연구소, AI 기술자의 임금이 평균 21% 높아\nKEY Contents\nn 옥스퍼드 인터넷 연구소의 연구에 따르면 특정 기술의 경제적 가치는 다른 기술과 결합\n가능성이 높을수록 높게 평가됨\nn AI의 확산은 기술의 경제적 가치에 크게 영향을 미치며, AI 기술을 가진 근로자는 평균 21%,\n최대 40% 높은 임금을 받을 수 있음\n£AI 기술 중 머신러닝, 텐서플로우, 딥러닝의 임금 프리미엄이 높게 평가\nn 옥스퍼드 인터넷 연구소(Oxford Internet Institute)가 2023년 10월 24일 962개 기술과 2만 5천\n명을 대상으로 한 연구에서 AI를 포함한 주요 기술의 경제적 가치를 분석한 결과를 발표\n∙ 연구에 따르면 한 기술의 경제적 가치는 근로자의 여타 역량과 얼마나 잘 결합하는지를 보여주는\n‘상보성(complementarity)’에 따라 결정됨\n∙ 특정 기술은 다른 기술과 결합 가능성이 높을수록 경제적 가치가 높아지며, 일례로 데이터 분석과 같은\n기술은 여타 고부가가치 기술과 결합할 수 있어 가치가 높지만, 사진 리터칭 같은 기술은 특정 기술과만\n결합할 수 있어 가치가 낮게 평가됨\n∙ 대부분 직업은 여러 기술의 조합이 필요하며, 근로자의 재교육에서 경제적 효율성을 높이려면 기존 기술과\n신기술 간 상보성을 극대화할 필요\nn AI의 확산은 기술의 경제적 가치에 크게 영향을 미치는 요소로, AI 기술을 가진 근로자는 평균적으로\n21% 높은 임금을 획득 가능\n∙ AI 기술 중 근로자에 대한 경제적 가치(시간당 임금 증가율 기준) 측면에서 상위 5개 기술은\n머신러닝(+40%), 텐서플로우(+38%), 딥러닝(+27%), 자연어처리(+19%), 데이터 과학(+17%) 순\n<AI 기술 유형 평균 기술 대비 갖는 임금 프리미엄>', '영국 옥스퍼드 인터넷 연구소, AI 기술자의 임금이 평균 21% 높아\nKEY Contents\nn 옥스퍼드 인터넷 연구소의 연구에 따르면 특정 기술의 경제적 가치는 다른 기술과 결합\n가능성이 높을수록 높게 평가됨\nn AI의 확산은 기술의 경제적 가치에 크게 영향을 미치며, AI 기술을 가진 근로자는 평균 21%,\n최대 40% 높은 임금을 받을 수 있음\n£AI 기술 중 머신러닝, 텐서플로우, 딥러닝의 임금 프리미엄이 높게 평가\nn 옥스퍼드 인터넷 연구소(Oxford Internet Institute)가 2023년 10월 24일 962개 기술과 2만 5천\n명을 대상으로 한 연구에서 AI를 포함한 주요 기술의 경제적 가치를 분석한 결과를 발표\n∙ 연구에 따르면 한 기술의 경제적 가치는 근로자의 여타 역량과 얼마나 잘 결합하는지를 보여주는\n‘상보성(complementarity)’에 따라 결정됨\n∙ 특정 기술은 다른 기술과 결합 가능성이 높을수록 경제적 가치가 높아지며, 일례로 데이터 분석과 같은\n기술은 여타 고부가가치 기술과 결합할 수 있어 가치가 높지만, 사진 리터칭 같은 기술은 특정 기술과만\n결합할 수 있어 가치가 낮게 평가됨\n∙ 대부분 직업은 여러 기술의 조합이 필요하며, 근로자의 재교육에서 경제적 효율성을 높이려면 기존 기술과\n신기술 간 상보성을 극대화할 필요\nn AI의 확산은 기술의 경제적 가치에 크게 영향을 미치는 요소로, AI 기술을 가진 근로자는 평균적으로\n21% 높은 임금을 획득 가능\n∙ AI 기술 중 근로자에 대한 경제적 가치(시간당 임금 증가율 기준) 측면에서 상위 5개 기술은\n머신러닝(+40%), 텐서플로우(+38%), 딥러닝(+27%), 자연어처리(+19%), 데이터 과학(+17%) 순\n<AI 기술 유형 평균 기술 대비 갖는 임금 프리미엄>']

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옥스퍼드 인터넷 연구소는 2023년 10월 AI 콘텐츠가 각 분야에 미치는 영향, 특히 AI로 제작된 콘텐츠 비율에 대해 어떤 결과를 얻었나요?

옥스퍼드 인터넷 연구소는 2023년 10월 24일 기준으로 다양한 분야에서 AI가 생성한 콘텐츠가 전체 콘텐츠의 21%를 차지한다는 사실을 발견했습니다. 또한 일부 분야에서는 AI가 생성한 콘텐츠의 비율이 최대 40%에 달할 수 있다고 언급했습니다.

['∙ 첨단 AI 시스템의 성능과 한계를 공개하고 적절하거나 부적절한 사용영역을 알리는 방법으로 투명성을\n보장하고 책임성을 강화\n∙ 산업계, 정부, 시민사회, 학계를 포함해 첨단 AI 시스템을 개발하는 조직 간 정보공유와 사고 발생 시\n신고를 위해 협력하고, 위험 기반 접근방식을 토대로 개인정보보호 정책과 위험 완화 조치를 포함하는\nAI 거버넌스와 위험 관리 정책을 마련\n∙ AI 수명주기 전반에 걸쳐 물리보안, 사이버보안, 내부자 위협 보안을 포함한 강력한 보안 통제 구현\n∙ 사용자가 AI 생성 콘텐츠를 식별할 수 있도록 워터마크를 비롯하여 기술적으로 가능한 기법으로\n신뢰할 수 있는 콘텐츠 인증과 출처 확인 메커니즘을 개발 및 구축\n∙ 사회적 위험과 안전·보안 문제를 완화하는 연구와 효과적인 완화 대책에 우선 투자하고, 기후 위기\n대응, 세계 보건과 교육 등 세계적 난제 해결을 위한 첨단 AI 시스템을 우선 개발\n∙ 국제 기술 표준의 개발 및 채택을 가속화하고, 개인정보와 지식재산권 보호를 위해 데이터 입력과 수집\n시 적절한 보호 장치 구현\n☞ 출처: G7, Hiroshima Process International Code of Conduct for Advanced AI Systems, 2023.10.30.\n2', '∙ 첨단 AI 시스템의 성능과 한계를 공개하고 적절하거나 부적절한 사용영역을 알리는 방법으로 투명성을\n보장하고 책임성을 강화\n∙ 산업계, 정부, 시민사회, 학계를 포함해 첨단 AI 시스템을 개발하는 조직 간 정보공유와 사고 발생 시\n신고를 위해 협력하고, 위험 기반 접근방식을 토대로 개인정보보호 정책과 위험 완화 조치를 포함하는\nAI 거버넌스와 위험 관리 정책을 마련\n∙ AI 수명주기 전반에 걸쳐 물리보안, 사이버보안, 내부자 위협 보안을 포함한 강력한 보안 통제 구현\n∙ 사용자가 AI 생성 콘텐츠를 식별할 수 있도록 워터마크를 비롯하여 기술적으로 가능한 기법으로\n신뢰할 수 있는 콘텐츠 인증과 출처 확인 메커니즘을 개발 및 구축\n∙ 사회적 위험과 안전·보안 문제를 완화하는 연구와 효과적인 완화 대책에 우선 투자하고, 기후 위기\n대응, 세계 보건과 교육 등 세계적 난제 해결을 위한 첨단 AI 시스템을 우선 개발\n∙ 국제 기술 표준의 개발 및 채택을 가속화하고, 개인정보와 지식재산권 보호를 위해 데이터 입력과 수집\n시 적절한 보호 장치 구현\n☞ 출처: G7, Hiroshima Process International Code of Conduct for Advanced AI Systems, 2023.10.30.\n2']

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데이터 프라이버시 및 AI 규정 준수를 강화하는 전략에는 어떤 것이 있나요?

이 컨텍스트는 데이터 개인정보 보호 및 AI 규정 준수를 강화하는 구체적인 전략을 제공하지 않습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n알리바바 클라우드, 최신 LLM ‘통이치엔원 2.0’ 공개\nKEY Contents\nn 알리바바 클라우드가 복잡한 지침 이해, 광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상된 최신\nLLM ‘통이치엔원 2.0’을 공개\nn 알리바바 클라우드는 산업별로 특화된 생성 AI 모델을 공개하는 한편, 모델 개발과 애플리케이션\n구축 절차를 간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼도 출시\n£알리바바의 통이치엔원 2.0, 주요 벤치마크 테스트에서 여타 LLM 능가\nn 중국의 알리바바 클라우드가 2023년 10월 31일 열린 연례 기술 컨퍼런스에서 최신 LLM ‘통이\n치엔원(Tongyi Qianwen) 2.0’을 공개\n∙ 알리바바 클라우드는 통이치엔원 2.0이 2023년 4월 출시된 1.0 버전보다 복잡한 지침 이해,\n광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상되었다고 설명\n∙ 통이치엔원 2.0은 언어 이해 테스트(MMLU), 수학(GSM8k), 질문 답변(ARC-C)과 같은 벤치마크\n테스트에서 라마(Llama-2-70B)와 GPT-3.5를 비롯한 주요 AI 모델을 능가\n∙ 통이치엔원 2.0은 알리바바 클라우드의 웹사이트와 모바일 앱을 통해 대중에 제공되며 개발자는\nAPI를 통해 사용 가능\nn 알리바바 클라우드는 여러 산업 영역에서 생성 AI를 활용해 사업 성과를 개선할 수 있도록 지원\n하는 산업별 모델도 출시\n∙ 산업 영역은 고객지원, 법률 상담, 의료, 금융, 문서관리, 오디오와 동영상 관리, 코드 개발, 캐릭터\n제작을 포함\nn 알리바바 클라우드는 급증하는 생성 AI 수요에 대응해 모델 개발과 애플리케이션 구축 절차를\n간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼 ‘젠AI(GenAI)’도 공개\n∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원', '1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n알리바바 클라우드, 최신 LLM ‘통이치엔원 2.0’ 공개\nKEY Contents\nn 알리바바 클라우드가 복잡한 지침 이해, 광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상된 최신\nLLM ‘통이치엔원 2.0’을 공개\nn 알리바바 클라우드는 산업별로 특화된 생성 AI 모델을 공개하는 한편, 모델 개발과 애플리케이션\n구축 절차를 간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼도 출시\n£알리바바의 통이치엔원 2.0, 주요 벤치마크 테스트에서 여타 LLM 능가\nn 중국의 알리바바 클라우드가 2023년 10월 31일 열린 연례 기술 컨퍼런스에서 최신 LLM ‘통이\n치엔원(Tongyi Qianwen) 2.0’을 공개\n∙ 알리바바 클라우드는 통이치엔원 2.0이 2023년 4월 출시된 1.0 버전보다 복잡한 지침 이해,\n광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상되었다고 설명\n∙ 통이치엔원 2.0은 언어 이해 테스트(MMLU), 수학(GSM8k), 질문 답변(ARC-C)과 같은 벤치마크\n테스트에서 라마(Llama-2-70B)와 GPT-3.5를 비롯한 주요 AI 모델을 능가\n∙ 통이치엔원 2.0은 알리바바 클라우드의 웹사이트와 모바일 앱을 통해 대중에 제공되며 개발자는\nAPI를 통해 사용 가능\nn 알리바바 클라우드는 여러 산업 영역에서 생성 AI를 활용해 사업 성과를 개선할 수 있도록 지원\n하는 산업별 모델도 출시\n∙ 산업 영역은 고객지원, 법률 상담, 의료, 금융, 문서관리, 오디오와 동영상 관리, 코드 개발, 캐릭터\n제작을 포함\nn 알리바바 클라우드는 급증하는 생성 AI 수요에 대응해 모델 개발과 애플리케이션 구축 절차를\n간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼 ‘젠AI(GenAI)’도 공개\n∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원']

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GSM8k 벤치마크는 통이췐웬 2.0의 성능을 어떻게 평가하나요?

이 문맥에서는 GSM8k 벤치마크가 통이췐웬 2.0의 성능을 평가하는 방법에 대한 구체적인 세부 정보를 제공하지 않습니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nEU AI 법 3자 협상, 기반모델 규제 관련 견해차로 난항\nKEY Contents\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 진행 중인 AI 법 최종협상에서 프랑스, 이탈리아,\n독일이 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\nn 프랑스, 이탈리아, 독일 3개국은 기반모델 개발기업에 대하여 자율적 행동강령을 도입하고\n준수를 의무화하는 방안을 제안\n£AI 법 3자 협상, 이사회 일부 국가가 기반모델 규제에 반대하며 차질\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 ‘AI 법(AI act)’에 대한 최종협상을 진행 중인 가운데,\n일부 국가가 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\n∙ 10월 24일 열린 3자 협상 회의에서는 사회에 더 큰 영향을 미치는 강력한 AI 모델에 더 엄격한 규칙을\n적용하는 계층적 접근방식에 따라 기반 모델 규제에 대한 기본적인 합의에 도달\n∙ 그러나 11월 10일 열린 통신작업반 회의에서 EU 이사회의 프랑스, 독일, 이탈리아 대표가\n기반모델에 대한 모든 유형의 규제에 반대하며 협상이 중단됨\nn 유럽 정책 미디어 유랙티브(Euractive)에 따르면 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 로비를 통해\n기반모델에 대한 규제 반대를 주도\n∙ 독일의 대표적인 AI 기업 알레프 알파(Aleph Alpha) 역시 독일 정부에 압력을 행사하고 있으며, 이들\n기업은 EU의 AI 규제로 인해 미국과 중국의 경쟁사보다 뒤처질 것을 우려\n£독일, 프랑스, 이탈리아 3개국, 기반모델에 대한 ‘의무적 자율규제’ 제안\nn 통신작업반 회의가 결렬된 이후 독일, 프랑스, 이탈리아는 2023년 11월 19일 비공식 문서를 통해\n‘의무적 자율규제(Mandatory Self-regulation)’ 방식의 기반모델 규제를 제안\n∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고', 'SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nEU AI 법 3자 협상, 기반모델 규제 관련 견해차로 난항\nKEY Contents\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 진행 중인 AI 법 최종협상에서 프랑스, 이탈리아,\n독일이 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\nn 프랑스, 이탈리아, 독일 3개국은 기반모델 개발기업에 대하여 자율적 행동강령을 도입하고\n준수를 의무화하는 방안을 제안\n£AI 법 3자 협상, 이사회 일부 국가가 기반모델 규제에 반대하며 차질\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 ‘AI 법(AI act)’에 대한 최종협상을 진행 중인 가운데,\n일부 국가가 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\n∙ 10월 24일 열린 3자 협상 회의에서는 사회에 더 큰 영향을 미치는 강력한 AI 모델에 더 엄격한 규칙을\n적용하는 계층적 접근방식에 따라 기반 모델 규제에 대한 기본적인 합의에 도달\n∙ 그러나 11월 10일 열린 통신작업반 회의에서 EU 이사회의 프랑스, 독일, 이탈리아 대표가\n기반모델에 대한 모든 유형의 규제에 반대하며 협상이 중단됨\nn 유럽 정책 미디어 유랙티브(Euractive)에 따르면 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 로비를 통해\n기반모델에 대한 규제 반대를 주도\n∙ 독일의 대표적인 AI 기업 알레프 알파(Aleph Alpha) 역시 독일 정부에 압력을 행사하고 있으며, 이들\n기업은 EU의 AI 규제로 인해 미국과 중국의 경쟁사보다 뒤처질 것을 우려\n£독일, 프랑스, 이탈리아 3개국, 기반모델에 대한 ‘의무적 자율규제’ 제안\nn 통신작업반 회의가 결렬된 이후 독일, 프랑스, 이탈리아는 2023년 11월 19일 비공식 문서를 통해\n‘의무적 자율규제(Mandatory Self-regulation)’ 방식의 기반모델 규제를 제안\n∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고']

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AI 거버넌스는 EU AI 법의 권리 및 윤리 규정에 어떤 영향을 미치나요?

이 문맥에서는 AI 거버넌스가 EU AI 법의 권리 및 윤리 규정에 어떤 영향을 미치는지에 대한 구체적인 정보를 제공하지 않습니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nEU AI 법 3자 협상, 기반모델 규제 관련 견해차로 난항\nKEY Contents\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 진행 중인 AI 법 최종협상에서 프랑스, 이탈리아,\n독일이 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\nn 프랑스, 이탈리아, 독일 3개국은 기반모델 개발기업에 대하여 자율적 행동강령을 도입하고\n준수를 의무화하는 방안을 제안\n£AI 법 3자 협상, 이사회 일부 국가가 기반모델 규제에 반대하며 차질\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 ‘AI 법(AI act)’에 대한 최종협상을 진행 중인 가운데,\n일부 국가가 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\n∙ 10월 24일 열린 3자 협상 회의에서는 사회에 더 큰 영향을 미치는 강력한 AI 모델에 더 엄격한 규칙을\n적용하는 계층적 접근방식에 따라 기반 모델 규제에 대한 기본적인 합의에 도달\n∙ 그러나 11월 10일 열린 통신작업반 회의에서 EU 이사회의 프랑스, 독일, 이탈리아 대표가\n기반모델에 대한 모든 유형의 규제에 반대하며 협상이 중단됨\nn 유럽 정책 미디어 유랙티브(Euractive)에 따르면 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 로비를 통해\n기반모델에 대한 규제 반대를 주도\n∙ 독일의 대표적인 AI 기업 알레프 알파(Aleph Alpha) 역시 독일 정부에 압력을 행사하고 있으며, 이들\n기업은 EU의 AI 규제로 인해 미국과 중국의 경쟁사보다 뒤처질 것을 우려\n£독일, 프랑스, 이탈리아 3개국, 기반모델에 대한 ‘의무적 자율규제’ 제안\nn 통신작업반 회의가 결렬된 이후 독일, 프랑스, 이탈리아는 2023년 11월 19일 비공식 문서를 통해\n‘의무적 자율규제(Mandatory Self-regulation)’ 방식의 기반모델 규제를 제안\n∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고', 'SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nEU AI 법 3자 협상, 기반모델 규제 관련 견해차로 난항\nKEY Contents\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 진행 중인 AI 법 최종협상에서 프랑스, 이탈리아,\n독일이 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\nn 프랑스, 이탈리아, 독일 3개국은 기반모델 개발기업에 대하여 자율적 행동강령을 도입하고\n준수를 의무화하는 방안을 제안\n£AI 법 3자 협상, 이사회 일부 국가가 기반모델 규제에 반대하며 차질\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 ‘AI 법(AI act)’에 대한 최종협상을 진행 중인 가운데,\n일부 국가가 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\n∙ 10월 24일 열린 3자 협상 회의에서는 사회에 더 큰 영향을 미치는 강력한 AI 모델에 더 엄격한 규칙을\n적용하는 계층적 접근방식에 따라 기반 모델 규제에 대한 기본적인 합의에 도달\n∙ 그러나 11월 10일 열린 통신작업반 회의에서 EU 이사회의 프랑스, 독일, 이탈리아 대표가\n기반모델에 대한 모든 유형의 규제에 반대하며 협상이 중단됨\nn 유럽 정책 미디어 유랙티브(Euractive)에 따르면 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 로비를 통해\n기반모델에 대한 규제 반대를 주도\n∙ 독일의 대표적인 AI 기업 알레프 알파(Aleph Alpha) 역시 독일 정부에 압력을 행사하고 있으며, 이들\n기업은 EU의 AI 규제로 인해 미국과 중국의 경쟁사보다 뒤처질 것을 우려\n£독일, 프랑스, 이탈리아 3개국, 기반모델에 대한 ‘의무적 자율규제’ 제안\nn 통신작업반 회의가 결렬된 이후 독일, 프랑스, 이탈리아는 2023년 11월 19일 비공식 문서를 통해\n‘의무적 자율규제(Mandatory Self-regulation)’ 방식의 기반모델 규제를 제안\n∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고']

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AI 거버넌스는 EU AI 법의 권리 및 윤리 규정에 어떤 영향을 미치나요?

이 문맥에서는 AI 거버넌스가 EU AI 법의 권리 및 윤리 규정에 어떤 영향을 미치는지에 대한 구체적인 정보를 제공하지 않습니다.

['중점 지원할 예정\n∙ 포럼에 따르면 AI 레드팀에 대한 자금 지원은 AI 모델의 안전과 보안 기준의 개선과 함께 AI 시스템\n위험 대응 방안에 관한 산업계와 정부, 시민사회의 통찰력 확보에 도움이 될 전망으로, 포럼은 향후 몇\n달 안에 기금 지원을 위한 제안 요청을 받을 계획\nn 프런티어 모델 포럼은 출범 이후 업계 전반에 걸쳐 AI 레드팀 구성에 관한 모범사례 공유를 추진하는\n한편, 첨단 AI 모델의 취약점이나 잠재적으로 위험한 기능 및 위험 완화 관련 정보를 공유할 수\n있는 공개 절차도 개발 중\n☞ 출처: Google, Anthropic, Google, Microsoft and OpenAI announce Executive Director of the Frontier Model\nForum and over $10 million for a new AI Safety Fund, 2023.10.25.', '중점 지원할 예정\n∙ 포럼에 따르면 AI 레드팀에 대한 자금 지원은 AI 모델의 안전과 보안 기준의 개선과 함께 AI 시스템\n위험 대응 방안에 관한 산업계와 정부, 시민사회의 통찰력 확보에 도움이 될 전망으로, 포럼은 향후 몇\n달 안에 기금 지원을 위한 제안 요청을 받을 계획\nn 프런티어 모델 포럼은 출범 이후 업계 전반에 걸쳐 AI 레드팀 구성에 관한 모범사례 공유를 추진하는\n한편, 첨단 AI 모델의 취약점이나 잠재적으로 위험한 기능 및 위험 완화 관련 정보를 공유할 수\n있는 공개 절차도 개발 중\n☞ 출처: Google, Anthropic, Google, Microsoft and OpenAI announce Executive Director of the Frontier Model\nForum and over $10 million for a new AI Safety Fund, 2023.10.25.']

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어떤 기술 기업이 AI 안전 펀딩을 위해 협력하고 있나요?

AI 안전 펀딩을 위해 협력하는 기술 기업으로는 Google, Anthropic, Microsoft, OpenAI가 있습니다.

['중점 지원할 예정\n∙ 포럼에 따르면 AI 레드팀에 대한 자금 지원은 AI 모델의 안전과 보안 기준의 개선과 함께 AI 시스템\n위험 대응 방안에 관한 산업계와 정부, 시민사회의 통찰력 확보에 도움이 될 전망으로, 포럼은 향후 몇\n달 안에 기금 지원을 위한 제안 요청을 받을 계획\nn 프런티어 모델 포럼은 출범 이후 업계 전반에 걸쳐 AI 레드팀 구성에 관한 모범사례 공유를 추진하는\n한편, 첨단 AI 모델의 취약점이나 잠재적으로 위험한 기능 및 위험 완화 관련 정보를 공유할 수\n있는 공개 절차도 개발 중\n☞ 출처: Google, Anthropic, Google, Microsoft and OpenAI announce Executive Director of the Frontier Model\nForum and over $10 million for a new AI Safety Fund, 2023.10.25.', '중점 지원할 예정\n∙ 포럼에 따르면 AI 레드팀에 대한 자금 지원은 AI 모델의 안전과 보안 기준의 개선과 함께 AI 시스템\n위험 대응 방안에 관한 산업계와 정부, 시민사회의 통찰력 확보에 도움이 될 전망으로, 포럼은 향후 몇\n달 안에 기금 지원을 위한 제안 요청을 받을 계획\nn 프런티어 모델 포럼은 출범 이후 업계 전반에 걸쳐 AI 레드팀 구성에 관한 모범사례 공유를 추진하는\n한편, 첨단 AI 모델의 취약점이나 잠재적으로 위험한 기능 및 위험 완화 관련 정보를 공유할 수\n있는 공개 절차도 개발 중\n☞ 출처: Google, Anthropic, Google, Microsoft and OpenAI announce Executive Director of the Frontier Model\nForum and over $10 million for a new AI Safety Fund, 2023.10.25.']

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AI 안전과 위험에 초점을 맞춘 기술 협업은 어떤 것이 있나요?

AI 안전과 위험에 초점을 맞춘 기술 협력에는 구글, 앤트로픽, 마이크로소프트, 오픈AI가 참여하며, 프론티어 모델 포럼의 전무이사와 새로운 AI 안전 기금에 1천만 달러 이상을 투자한다고 발표했습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n갈릴레오의 LLM 환각 지수 평가에서 GPT-4가 가장 우수\nKEY Contents\nn 주요 LLM의 환각 현상을 평가한 ‘LLM 환각 지수’에 따르면 GPT-4는 작업 유형과 관계없이\n가장 우수한 성능을 보였으며 GPT-3.5도 거의 동등한 성능을 발휘\nn 오픈소스 모델 중에서는 메타의 라마2가 RAG 없는 질문과 답변 및 긴 형식의 텍스트\n생성에서 가장 우수한 성능을 발휘\n£주요 LLM 중 GPT-4가 가장 환각 현상 적고 GPT-3.5 터보도 비슷한 성능 기록\nn 머신러닝 데이터 관리 기업 갈릴레오(Galileo)가 2023년 11월 15일 주요 LLM의 환각 현상을 평가한\n‘LLM 환각 지수(LLM Hallucination Index)’를 발표\n∙ 생성 AI의 환각 현상은 AI 시스템이 잘못된 정보를 생성하거나, 현실과 다른 부정확한 결과를 내놓는\n현상으로, 기업의 AI 도입을 가로막는 주요 장애물이며, 환각 지수는 신뢰할 수 있는 생성 AI 구축을 위해\n환각을 평가하고 측정하는 구조화된 접근방식을 제공\n∙ 환각 지수는 △검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)*을 포함한 질문과 답변 △RAG\n없는 질문과 답변 △긴 형식의 텍스트(보고서나 기사, 에세이) 생성의 3개 작업 유형에 대하여 환각을\n기준으로 LLM의 순위를 평가\n* 기존에 학습된 데이터가 아닌 외부 소스(데이터셋, 데이터베이스, 문서 등)에서 가져온 정보를 검색해 활용하는 기술\nn 3개의 작업 유형 평가 전체에서 오픈AI의 GPT-4가 최고의 성능을 기록했으며, GPT-3.5 터보도\nGPT-4와 거의 동등한 성능을 발휘\n∙ 메타의 라마2(Llama-2-70b)는 RAG 없는 질문과 답변 유형에서 오픈소스 모델 가운데 가장 우수했고 긴\n형식의 텍스트 생성에서도 GPT-4에 준하는 성능을 기록했으나, RAG 포함 질문과 답변에서는 허깅\n페이스의 제퍼(Zephyr-7b)가 라마2를 능가', '1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n갈릴레오의 LLM 환각 지수 평가에서 GPT-4가 가장 우수\nKEY Contents\nn 주요 LLM의 환각 현상을 평가한 ‘LLM 환각 지수’에 따르면 GPT-4는 작업 유형과 관계없이\n가장 우수한 성능을 보였으며 GPT-3.5도 거의 동등한 성능을 발휘\nn 오픈소스 모델 중에서는 메타의 라마2가 RAG 없는 질문과 답변 및 긴 형식의 텍스트\n생성에서 가장 우수한 성능을 발휘\n£주요 LLM 중 GPT-4가 가장 환각 현상 적고 GPT-3.5 터보도 비슷한 성능 기록\nn 머신러닝 데이터 관리 기업 갈릴레오(Galileo)가 2023년 11월 15일 주요 LLM의 환각 현상을 평가한\n‘LLM 환각 지수(LLM Hallucination Index)’를 발표\n∙ 생성 AI의 환각 현상은 AI 시스템이 잘못된 정보를 생성하거나, 현실과 다른 부정확한 결과를 내놓는\n현상으로, 기업의 AI 도입을 가로막는 주요 장애물이며, 환각 지수는 신뢰할 수 있는 생성 AI 구축을 위해\n환각을 평가하고 측정하는 구조화된 접근방식을 제공\n∙ 환각 지수는 △검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)*을 포함한 질문과 답변 △RAG\n없는 질문과 답변 △긴 형식의 텍스트(보고서나 기사, 에세이) 생성의 3개 작업 유형에 대하여 환각을\n기준으로 LLM의 순위를 평가\n* 기존에 학습된 데이터가 아닌 외부 소스(데이터셋, 데이터베이스, 문서 등)에서 가져온 정보를 검색해 활용하는 기술\nn 3개의 작업 유형 평가 전체에서 오픈AI의 GPT-4가 최고의 성능을 기록했으며, GPT-3.5 터보도\nGPT-4와 거의 동등한 성능을 발휘\n∙ 메타의 라마2(Llama-2-70b)는 RAG 없는 질문과 답변 유형에서 오픈소스 모델 가운데 가장 우수했고 긴\n형식의 텍스트 생성에서도 GPT-4에 준하는 성능을 기록했으나, RAG 포함 질문과 답변에서는 허깅\n페이스의 제퍼(Zephyr-7b)가 라마2를 능가']

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RAG는 특히 환각과 관련하여 GPT-4와 GPT-3.5와 같은 AI 모델을 어떻게 개선하나요?

RAG(검색 증강 세대)는 제공된 정보의 정확성을 향상시켜 GPT-4와 같은 AI 모델을 GPT-3.5에 비해 개선합니다. 모델이 외부 소스에서 관련 정보를 검색할 수 있도록 하여 보다 신뢰할 수 있는 결과를 제공함으로써 환각을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이 메커니즘은 보다 근거에 입각한 대응을 가능하게 하여 부정확하거나 조작된 정보를 생성할 가능성을 최소화합니다.

['* 편향된 훈련 데이터에 대한 분석기술, 민감한 정보를 포함하는 AI 시스템에 대한 미세 조정 방법\nn (정보 교류 활성화) 현행 개인정보보호와 데이터 규제 하에서 연구소와 정책입안자, 국제 파트너,\n학계, 시민사회 및 일반 대중과 정보 공유 채널을 구축\n∙ AI 안전성 정상회의(AI Safety Summit)에서 합의된 대로 첨단 AI 모델의 평가 후 해당 모델이 배포된\n타국의 정부 및 연구소와 평가 결과를 공유하고, 학계와 대중이 AI 시스템의 피해와 취약점을 보고할 수\n있는 명확한 절차를 수립\n☞ 출처 : Gov.uk, Introducing the AI Safety Institute, 2023.11.02.\nVenturebeat, Researchers turn to Harry Potter to make AI forget about copyrighted material, 2023.10.06.', '* 편향된 훈련 데이터에 대한 분석기술, 민감한 정보를 포함하는 AI 시스템에 대한 미세 조정 방법\nn (정보 교류 활성화) 현행 개인정보보호와 데이터 규제 하에서 연구소와 정책입안자, 국제 파트너,\n학계, 시민사회 및 일반 대중과 정보 공유 채널을 구축\n∙ AI 안전성 정상회의(AI Safety Summit)에서 합의된 대로 첨단 AI 모델의 평가 후 해당 모델이 배포된\n타국의 정부 및 연구소와 평가 결과를 공유하고, 학계와 대중이 AI 시스템의 피해와 취약점을 보고할 수\n있는 명확한 절차를 수립\n☞ 출처 : Gov.uk, Introducing the AI Safety Institute, 2023.11.02.\nVenturebeat, Researchers turn to Harry Potter to make AI forget about copyrighted material, 2023.10.06.']

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특히 최근의 완화 전략과 관련하여 저작권이 있는 콘텐츠에 대한 AI 학습의 의미는 무엇인가요?

특히 최근의 완화 전략과 관련하여 저작권이 있는 콘텐츠에 대한 AI 학습의 의미에는 AI 시스템이 저작권이 있는 자료를 잊어버리도록 해야 한다는 점과 AI가 그러한 콘텐츠를 부적절하게 보유하거나 활용하지 않도록 하는 전략의 개발이 포함됩니다. 이는 AI 안전 서밋과 같은 행사에서 지속적인 논의와 노력의 일환입니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n영국 과학혁신기술부, AI 안전 연구소 설립 발표\nKEY Contents\nn 영국 과학혁신기술부가 첨단 AI 시스템에 대한 평가를 통해 안전성을 보장하기 위한 AI\n안전 연구소를 설립한다고 발표\nn AI 안전 연구소는 핵심 기능으로 첨단 AI 시스템 평가 개발과 시행, AI 안전 연구 촉진,\n정보교류 활성화를 추진할 계획\n£영국 AI 안전 연구소, 첨단 AI 시스템 평가와 AI 안전 연구, 정보 교류 추진\nn 영국 과학혁신기술부가 2023년 11월 2일 첨단 AI 안전에 중점을 둔 국가 연구기관으로 AI\n안전 연구소(AI Safety Institute)를 설립한다고 발표\n∙ AI 안전 연구소는 첨단 AI의 위험을 이해하고 거버넌스 마련에 필요한 사회·기술적 인프라 개발을 통해\n영국을 AI 안전 연구의 글로벌 허브로 확립하는 것을 목표로 함\n∙ 영국 정부는 향후 10년간 연구소에 공공자금을 투자해 연구를 지원할 계획으로, 연구소는 △첨단 AI 시스템\n평가 개발과 시행 △AI 안전 연구 촉진 △정보 교류 활성화를 핵심 기능으로 함\nn (첨단 AI 시스템 평가 개발과 시행) 시스템의 안전 관련 속성을 중심으로 안전과 보안 기능을 이해\n하고 사회적 영향을 평가\n∙ 평가 우선순위는 △사이버범죄 조장, 허위 정보 유포 등 악의적으로 활용될 수 있는 기능 △사회에 미치는\n영향 △시스템 안전과 보안 △인간의 통제력 상실 가능성 순\n∙ 연구소는 외부 기관과 협력해 자체 시스템 평가를 개발 및 수행하고, 평가와 관련된 의견 공유 및 지침\n마련을 위해 전문가 커뮤니티를 소집할 계획\nn (AI 안전 연구 촉진) 외부 연구자를 소집하고 다양한 예비 연구 프로젝트를 통해 AI 안전 기초연구를 수행\n∙ AI 시스템의 효과적 거버넌스를 위한 도구 개발* 및 안전한 AI 시스템 개발을 위한 새로운 접근 방식 연구를 수행\n* 편향된 훈련 데이터에 대한 분석기술, 민감한 정보를 포함하는 AI 시스템에 대한 미세 조정 방법', '1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n영국 과학혁신기술부, AI 안전 연구소 설립 발표\nKEY Contents\nn 영국 과학혁신기술부가 첨단 AI 시스템에 대한 평가를 통해 안전성을 보장하기 위한 AI\n안전 연구소를 설립한다고 발표\nn AI 안전 연구소는 핵심 기능으로 첨단 AI 시스템 평가 개발과 시행, AI 안전 연구 촉진,\n정보교류 활성화를 추진할 계획\n£영국 AI 안전 연구소, 첨단 AI 시스템 평가와 AI 안전 연구, 정보 교류 추진\nn 영국 과학혁신기술부가 2023년 11월 2일 첨단 AI 안전에 중점을 둔 국가 연구기관으로 AI\n안전 연구소(AI Safety Institute)를 설립한다고 발표\n∙ AI 안전 연구소는 첨단 AI의 위험을 이해하고 거버넌스 마련에 필요한 사회·기술적 인프라 개발을 통해\n영국을 AI 안전 연구의 글로벌 허브로 확립하는 것을 목표로 함\n∙ 영국 정부는 향후 10년간 연구소에 공공자금을 투자해 연구를 지원할 계획으로, 연구소는 △첨단 AI 시스템\n평가 개발과 시행 △AI 안전 연구 촉진 △정보 교류 활성화를 핵심 기능으로 함\nn (첨단 AI 시스템 평가 개발과 시행) 시스템의 안전 관련 속성을 중심으로 안전과 보안 기능을 이해\n하고 사회적 영향을 평가\n∙ 평가 우선순위는 △사이버범죄 조장, 허위 정보 유포 등 악의적으로 활용될 수 있는 기능 △사회에 미치는\n영향 △시스템 안전과 보안 △인간의 통제력 상실 가능성 순\n∙ 연구소는 외부 기관과 협력해 자체 시스템 평가를 개발 및 수행하고, 평가와 관련된 의견 공유 및 지침\n마련을 위해 전문가 커뮤니티를 소집할 계획\nn (AI 안전 연구 촉진) 외부 연구자를 소집하고 다양한 예비 연구 프로젝트를 통해 AI 안전 기초연구를 수행\n∙ AI 시스템의 효과적 거버넌스를 위한 도구 개발* 및 안전한 AI 시스템 개발을 위한 새로운 접근 방식 연구를 수행\n* 편향된 훈련 데이터에 대한 분석기술, 민감한 정보를 포함하는 AI 시스템에 대한 미세 조정 방법']

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AI 리스크 관리는 안전하고 효과적인 AI 시스템을 어떻게 보장하나요?

이 문맥에서는 AI 위험 관리가 안전하고 효과적인 AI 시스템을 보장하는 방법에 대한 구체적인 세부 정보를 제공하지 않습니다.

['이미지가 저작물을 이용해 훈련되었으므로 저작물의 파생 이미지라는 주장은 개연성이 부족하다고\n지적\n∙ AI는 새로운 이미지를 생성할 때 다양한 예술가의 작품을 참조하므로, 생성된 이미지와 저작권을 가진\n특정 작품과의 실질적 유사성을 입증할 수 없다면 저작권 침해를 인정받기 어려움\nn 오릭 판사는 원고 측에 고소장을 수정하고 저작권이 침해된 특정 이미지를 중심으로 소송 범위를\n줄여 소송을 다시 제기할 것을 요청\n∙ 단, 사라 앤더슨이 저작권을 보유한 16개 작품을 무단으로 복제한 스태빌리티AI에 대한 저작권 침해\n소송은 인정되어 계속 진행됨\n☞ 출처: Venturebeat, Midjourney, Stability AI and DeviantArt win a victory in copyright case by artists- but the\nfight continues, 2023.10.30.\n4', '이미지가 저작물을 이용해 훈련되었으므로 저작물의 파생 이미지라는 주장은 개연성이 부족하다고\n지적\n∙ AI는 새로운 이미지를 생성할 때 다양한 예술가의 작품을 참조하므로, 생성된 이미지와 저작권을 가진\n특정 작품과의 실질적 유사성을 입증할 수 없다면 저작권 침해를 인정받기 어려움\nn 오릭 판사는 원고 측에 고소장을 수정하고 저작권이 침해된 특정 이미지를 중심으로 소송 범위를\n줄여 소송을 다시 제기할 것을 요청\n∙ 단, 사라 앤더슨이 저작권을 보유한 16개 작품을 무단으로 복제한 스태빌리티AI에 대한 저작권 침해\n소송은 인정되어 계속 진행됨\n☞ 출처: Venturebeat, Midjourney, Stability AI and DeviantArt win a victory in copyright case by artists- but the\nfight continues, 2023.10.30.\n4']

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예술 분야, 특히 미드저니와 디비반트아트 같은 플랫폼에서 인공지능이 저작권에 미치는 영향은 무엇인가요?

예술 분야에서 인공지능이 갖는 저작권의 의미, 특히 Midjourney와 DeviantArt와 같은 플랫폼의 경우 인공지능이 생성한 콘텐츠의 사용과 아티스트의 권리에 관한 법적 다툼이 계속되고 있습니다. 이러한 플랫폼이 예술 창작에 AI를 사용하는 것에 대해 예술가들이 자신의 권리를 주장하며 싸우고 있는 저작권 소송에 연루되었다는 사실은 상황이 복잡하고 진화하고 있음을 나타냅니다.

['AD&D는 향후 5년간 카테고리 중 가장 높은 38.7%의 연평균 성장률이 예상됨\nn IDC에 따르면 경제적 불확실성과 시장 역학의 변화에도 AI와 자동화 기술에 대한 기업들의 투자\n의지는 확고하며, 기업들은 AI 도입이 사업 성공과 경쟁우위에 필수적이라고 인식\n∙ IDC 설문조사에 따르면 향후 12개월 동안 응답자의 3분의 1은 기업이 특정 사용 사례나 응용 영역에서\n외부 AI 소프트웨어의 구매를 고려하거나 외부 AI 소프트웨어와 내부 자원의 결합을 고려\nn 한편, AI 소프트웨어 시장에 포함되지 않는 생성 AI 플랫폼과 애플리케이션은 2027년까지 283억\n달러의 매출을 창출할 전망\n☞ 출처 : IDC, IDC Forecasts Revenue for Artificial Intelligence Software Will Reach $279 Billion Worldwide in\n2027, 2023.10.31.\n12', 'AD&D는 향후 5년간 카테고리 중 가장 높은 38.7%의 연평균 성장률이 예상됨\nn IDC에 따르면 경제적 불확실성과 시장 역학의 변화에도 AI와 자동화 기술에 대한 기업들의 투자\n의지는 확고하며, 기업들은 AI 도입이 사업 성공과 경쟁우위에 필수적이라고 인식\n∙ IDC 설문조사에 따르면 향후 12개월 동안 응답자의 3분의 1은 기업이 특정 사용 사례나 응용 영역에서\n외부 AI 소프트웨어의 구매를 고려하거나 외부 AI 소프트웨어와 내부 자원의 결합을 고려\nn 한편, AI 소프트웨어 시장에 포함되지 않는 생성 AI 플랫폼과 애플리케이션은 2027년까지 283억\n달러의 매출을 창출할 전망\n☞ 출처 : IDC, IDC Forecasts Revenue for Artificial Intelligence Software Will Reach $279 Billion Worldwide in\n2027, 2023.10.31.\n12']

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2027년까지 예상되는 AI 소프트웨어 매출과 향후 5년간 IDC의 성장률은 얼마인가요?

2027년까지 예상되는 AI 소프트웨어 매출은 2,790억 달러이며, IDC는 향후 5년간의 성장률을 38.7%로 전망하고 있습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n미국 프런티어 모델 포럼, 1,000만 달러 규모의 AI 안전 기금 조성\nKEY Contents\nn 구글, 앤스로픽, 마이크로소프트, 오픈AI가 참여하는 프런티어 모델 포럼이 자선단체와 함께 AI\n안전 연구를 위한 1,000만 달러 규모의 AI 안전 기금을 조성\nn 프런티어 모델 포럼은 AI 모델의 취약점을 발견하고 검증하는 레드팀 활동을 지원하기 위한\n모델 평가 기법 개발에 자금을 중점 지원할 계획\n£프런티어 모델 포럼, 자선단체와 함께 AI 안전 연구를 위한 기금 조성\nn 구글, 앤스로픽, 마이크로소프트, 오픈AI가 출범한 프런티어 모델 포럼이 2023년 10월 25일 AI 안전\n연구를 위한 기금을 조성한다고 발표\n∙ 참여사들은 맥거번 재단(Patrick J. McGovern Foundation), 데이비드 앤 루실 패커드 재단(The\nDavid and Lucile Packard Foundation) 등의 자선단체와 함께 AI 안전 연구를 위한 기금에\n1,000만 달러 이상을 기부\n∙ 또한 신기술의 거버넌스와 안전 분야에서 전문성을 갖춘 브루킹스 연구소 출신의 크리스 메서롤(Chris\nMeserole)을 포럼의 상무이사로 임명\nn 최근 AI 기술이 급속히 발전하면서 AI 안전에 관한 연구가 부족한 시점에, 포럼은 이러한 격차를 해소\n하기 위해 AI 안전 기금을 조성\n∙ 참여사들은 지난 7월 백악관 주재의 AI 안전 서약에서 외부자의 AI 시스템 취약점 발견과 신고를\n촉진하기로 약속했으며, 약속을 이행하기 위해 기금을 활용해 외부 연구집단의 AI 시스템 평가에\n자금을 지원할 계획\n£AI 안전 기금으로 AI 레드팀을 위한 모델 평가 기법 개발을 중점 지원할 계획\nn 프런티어 모델 포럼은 AI 안전 기금을 통해 AI 레드팀 활동을 위한 새로운 모델 평가 기법의 개발을\n중점 지원할 예정\n∙ 포럼에 따르면 AI 레드팀에 대한 자금 지원은 AI 모델의 안전과 보안 기준의 개선과 함께 AI 시스템', '1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n미국 프런티어 모델 포럼, 1,000만 달러 규모의 AI 안전 기금 조성\nKEY Contents\nn 구글, 앤스로픽, 마이크로소프트, 오픈AI가 참여하는 프런티어 모델 포럼이 자선단체와 함께 AI\n안전 연구를 위한 1,000만 달러 규모의 AI 안전 기금을 조성\nn 프런티어 모델 포럼은 AI 모델의 취약점을 발견하고 검증하는 레드팀 활동을 지원하기 위한\n모델 평가 기법 개발에 자금을 중점 지원할 계획\n£프런티어 모델 포럼, 자선단체와 함께 AI 안전 연구를 위한 기금 조성\nn 구글, 앤스로픽, 마이크로소프트, 오픈AI가 출범한 프런티어 모델 포럼이 2023년 10월 25일 AI 안전\n연구를 위한 기금을 조성한다고 발표\n∙ 참여사들은 맥거번 재단(Patrick J. McGovern Foundation), 데이비드 앤 루실 패커드 재단(The\nDavid and Lucile Packard Foundation) 등의 자선단체와 함께 AI 안전 연구를 위한 기금에\n1,000만 달러 이상을 기부\n∙ 또한 신기술의 거버넌스와 안전 분야에서 전문성을 갖춘 브루킹스 연구소 출신의 크리스 메서롤(Chris\nMeserole)을 포럼의 상무이사로 임명\nn 최근 AI 기술이 급속히 발전하면서 AI 안전에 관한 연구가 부족한 시점에, 포럼은 이러한 격차를 해소\n하기 위해 AI 안전 기금을 조성\n∙ 참여사들은 지난 7월 백악관 주재의 AI 안전 서약에서 외부자의 AI 시스템 취약점 발견과 신고를\n촉진하기로 약속했으며, 약속을 이행하기 위해 기금을 활용해 외부 연구집단의 AI 시스템 평가에\n자금을 지원할 계획\n£AI 안전 기금으로 AI 레드팀을 위한 모델 평가 기법 개발을 중점 지원할 계획\nn 프런티어 모델 포럼은 AI 안전 기금을 통해 AI 레드팀 활동을 위한 새로운 모델 평가 기법의 개발을\n중점 지원할 예정\n∙ 포럼에 따르면 AI 레드팀에 대한 자금 지원은 AI 모델의 안전과 보안 기준의 개선과 함께 AI 시스템']

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최근 구글, 마이크로소프트, OpenAI는 전략과 자금 조달에 있어 어떤 AI 혁신을 도입했나요?

이 문맥에서는 최근 구글, 마이크로소프트, OpenAI가 도입한 전략 및 자금 지원과 관련된 AI 혁신에 대한 구체적인 내용은 제공하지 않습니다.

['AD&D는 향후 5년간 카테고리 중 가장 높은 38.7%의 연평균 성장률이 예상됨\nn IDC에 따르면 경제적 불확실성과 시장 역학의 변화에도 AI와 자동화 기술에 대한 기업들의 투자\n의지는 확고하며, 기업들은 AI 도입이 사업 성공과 경쟁우위에 필수적이라고 인식\n∙ IDC 설문조사에 따르면 향후 12개월 동안 응답자의 3분의 1은 기업이 특정 사용 사례나 응용 영역에서\n외부 AI 소프트웨어의 구매를 고려하거나 외부 AI 소프트웨어와 내부 자원의 결합을 고려\nn 한편, AI 소프트웨어 시장에 포함되지 않는 생성 AI 플랫폼과 애플리케이션은 2027년까지 283억\n달러의 매출을 창출할 전망\n☞ 출처 : IDC, IDC Forecasts Revenue for Artificial Intelligence Software Will Reach $279 Billion Worldwide in\n2027, 2023.10.31.\n12', 'AD&D는 향후 5년간 카테고리 중 가장 높은 38.7%의 연평균 성장률이 예상됨\nn IDC에 따르면 경제적 불확실성과 시장 역학의 변화에도 AI와 자동화 기술에 대한 기업들의 투자\n의지는 확고하며, 기업들은 AI 도입이 사업 성공과 경쟁우위에 필수적이라고 인식\n∙ IDC 설문조사에 따르면 향후 12개월 동안 응답자의 3분의 1은 기업이 특정 사용 사례나 응용 영역에서\n외부 AI 소프트웨어의 구매를 고려하거나 외부 AI 소프트웨어와 내부 자원의 결합을 고려\nn 한편, AI 소프트웨어 시장에 포함되지 않는 생성 AI 플랫폼과 애플리케이션은 2027년까지 283억\n달러의 매출을 창출할 전망\n☞ 출처 : IDC, IDC Forecasts Revenue for Artificial Intelligence Software Will Reach $279 Billion Worldwide in\n2027, 2023.10.31.\n12']

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2027년까지 예상되는 전 세계 AI 소프트웨어 매출과 지난 5년간 IDC의 성장률은 얼마인가요?

2027년까지 예상되는 전 세계 AI 소프트웨어 매출은 2,790억 달러이며, IDC의 지난 5년간 성장률은 38.7%입니다.

['중점 지원할 예정\n∙ 포럼에 따르면 AI 레드팀에 대한 자금 지원은 AI 모델의 안전과 보안 기준의 개선과 함께 AI 시스템\n위험 대응 방안에 관한 산업계와 정부, 시민사회의 통찰력 확보에 도움이 될 전망으로, 포럼은 향후 몇\n달 안에 기금 지원을 위한 제안 요청을 받을 계획\nn 프런티어 모델 포럼은 출범 이후 업계 전반에 걸쳐 AI 레드팀 구성에 관한 모범사례 공유를 추진하는\n한편, 첨단 AI 모델의 취약점이나 잠재적으로 위험한 기능 및 위험 완화 관련 정보를 공유할 수\n있는 공개 절차도 개발 중\n☞ 출처: Google, Anthropic, Google, Microsoft and OpenAI announce Executive Director of the Frontier Model\nForum and over $10 million for a new AI Safety Fund, 2023.10.25.', '중점 지원할 예정\n∙ 포럼에 따르면 AI 레드팀에 대한 자금 지원은 AI 모델의 안전과 보안 기준의 개선과 함께 AI 시스템\n위험 대응 방안에 관한 산업계와 정부, 시민사회의 통찰력 확보에 도움이 될 전망으로, 포럼은 향후 몇\n달 안에 기금 지원을 위한 제안 요청을 받을 계획\nn 프런티어 모델 포럼은 출범 이후 업계 전반에 걸쳐 AI 레드팀 구성에 관한 모범사례 공유를 추진하는\n한편, 첨단 AI 모델의 취약점이나 잠재적으로 위험한 기능 및 위험 완화 관련 정보를 공유할 수\n있는 공개 절차도 개발 중\n☞ 출처: Google, Anthropic, Google, Microsoft and OpenAI announce Executive Director of the Frontier Model\nForum and over $10 million for a new AI Safety Fund, 2023.10.25.']

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주요 기술 기업들은 프론티어 모델 포럼에서 어떤 주요 이니셔티브를 발표했나요?

구글, 앤트로픽, 마이크로소프트, 오픈AI 등 주요 기술 기업들은 프론티어 모델 포럼의 전무이사를 설립하고 새로운 AI 안전 기금에 1천만 달러 이상을 기부한다고 발표했습니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nEU AI 법 3자 협상, 기반모델 규제 관련 견해차로 난항\nKEY Contents\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 진행 중인 AI 법 최종협상에서 프랑스, 이탈리아,\n독일이 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\nn 프랑스, 이탈리아, 독일 3개국은 기반모델 개발기업에 대하여 자율적 행동강령을 도입하고\n준수를 의무화하는 방안을 제안\n£AI 법 3자 협상, 이사회 일부 국가가 기반모델 규제에 반대하며 차질\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 ‘AI 법(AI act)’에 대한 최종협상을 진행 중인 가운데,\n일부 국가가 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\n∙ 10월 24일 열린 3자 협상 회의에서는 사회에 더 큰 영향을 미치는 강력한 AI 모델에 더 엄격한 규칙을\n적용하는 계층적 접근방식에 따라 기반 모델 규제에 대한 기본적인 합의에 도달\n∙ 그러나 11월 10일 열린 통신작업반 회의에서 EU 이사회의 프랑스, 독일, 이탈리아 대표가\n기반모델에 대한 모든 유형의 규제에 반대하며 협상이 중단됨\nn 유럽 정책 미디어 유랙티브(Euractive)에 따르면 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 로비를 통해\n기반모델에 대한 규제 반대를 주도\n∙ 독일의 대표적인 AI 기업 알레프 알파(Aleph Alpha) 역시 독일 정부에 압력을 행사하고 있으며, 이들\n기업은 EU의 AI 규제로 인해 미국과 중국의 경쟁사보다 뒤처질 것을 우려\n£독일, 프랑스, 이탈리아 3개국, 기반모델에 대한 ‘의무적 자율규제’ 제안\nn 통신작업반 회의가 결렬된 이후 독일, 프랑스, 이탈리아는 2023년 11월 19일 비공식 문서를 통해\n‘의무적 자율규제(Mandatory Self-regulation)’ 방식의 기반모델 규제를 제안\n∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고', 'SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nEU AI 법 3자 협상, 기반모델 규제 관련 견해차로 난항\nKEY Contents\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 진행 중인 AI 법 최종협상에서 프랑스, 이탈리아,\n독일이 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\nn 프랑스, 이탈리아, 독일 3개국은 기반모델 개발기업에 대하여 자율적 행동강령을 도입하고\n준수를 의무화하는 방안을 제안\n£AI 법 3자 협상, 이사회 일부 국가가 기반모델 규제에 반대하며 차질\nn 유럽의회, EU 집행위원회, EU 이사회가 ‘AI 법(AI act)’에 대한 최종협상을 진행 중인 가운데,\n일부 국가가 기반모델에 대한 규제에 반대하며 협상이 난관에 봉착\n∙ 10월 24일 열린 3자 협상 회의에서는 사회에 더 큰 영향을 미치는 강력한 AI 모델에 더 엄격한 규칙을\n적용하는 계층적 접근방식에 따라 기반 모델 규제에 대한 기본적인 합의에 도달\n∙ 그러나 11월 10일 열린 통신작업반 회의에서 EU 이사회의 프랑스, 독일, 이탈리아 대표가\n기반모델에 대한 모든 유형의 규제에 반대하며 협상이 중단됨\nn 유럽 정책 미디어 유랙티브(Euractive)에 따르면 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 로비를 통해\n기반모델에 대한 규제 반대를 주도\n∙ 독일의 대표적인 AI 기업 알레프 알파(Aleph Alpha) 역시 독일 정부에 압력을 행사하고 있으며, 이들\n기업은 EU의 AI 규제로 인해 미국과 중국의 경쟁사보다 뒤처질 것을 우려\n£독일, 프랑스, 이탈리아 3개국, 기반모델에 대한 ‘의무적 자율규제’ 제안\nn 통신작업반 회의가 결렬된 이후 독일, 프랑스, 이탈리아는 2023년 11월 19일 비공식 문서를 통해\n‘의무적 자율규제(Mandatory Self-regulation)’ 방식의 기반모델 규제를 제안\n∙ 3개국은 기반모델 전반에 대한 규제가 기술 중립적이고 위험 기반의 AI 규제 원칙에 어긋난다고']

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AI 규정은 EU AI 법에 따른 운영에 어떤 영향을 미치나요?

이 문맥에서는 AI 규정이 EU AI 법에 따른 운영에 어떤 영향을 미치는지에 대한 구체적인 정보를 제공하지 않습니다.

['형식의 텍스트 생성에서도 GPT-4에 준하는 성능을 기록했으나, RAG 포함 질문과 답변에서는 허깅\n페이스의 제퍼(Zephyr-7b)가 라마2를 능가\n<갈릴레오의 LLM 환각 지수(RAG 포함 질문과 답변 기준)>\n☞ 출처: Galileo, LLM Hallucination Index, 2023.11.15.']

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Zephyr-7b는 AI 과제에서 LLM을 위한 RAG를 어떻게 개선하나요?

주어진 질문에 대한 답변이 컨텍스트에 없습니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nIDC, 2027년 AI 소프트웨어 매출 2,500억 달러 돌파 전망\nKEY Contents\nn IDC의 예측에 의하면 AI 소프트웨어 시장은 2027년 2,510억 달러로 달할 전망이며, 생성\nAI 플랫폼과 애플리케이션은 2027년까지 283억 달러의 매출을 창출할 전망\nn 2023년 기준 AI 소프트웨어 매출의 3분의 1을 차지하는 최대 시장인 AI 애플리케이션은\n2027년까지 21.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망\n£기업들의 AI 투자 증가에 힘입어 AI 소프트웨어 시장 급성장 예상\nn 시장조사기관 IDC는 AI 소프트웨어 시장이 2022년 640억 달러에서 2027년 2,510억 달러로 연평\n균 성장률 31.4%를 기록하며 급성장할 것으로 예상\n∙ AI 소프트웨어 시장은 AI 플랫폼, AI 애플리케이션, AI 시스템 인프라 소프트웨어(SIS), AI 애플리케이션\n개발·배포(AI AD&D) 소프트웨어를 포괄\n∙ 협업, 콘텐츠 관리, 전사적 자원관리(ERM), 공급망 관리, 생산 및 운영, 엔지니어링, 고객관계관리(CRM)를\n포함하는 AI 애플리케이션은 AI 소프트웨어의 최대 시장으로 2023년 전체 매출의 약 3분의 1을 차지하며\n2027년까지 21.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망\n∙ AI 비서를 포함한 AI 모델과 애플리케이션의 개발을 뒷받침하는 AI 플랫폼은 두 번째로 시장 규모가 큰\n분야로, 2027년까지 35.8%의 연평균 성장률이 예상됨\n∙ 분석, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 관리와 통합을 포함하는 AI SIS는 기존 소프트웨어 시스템과 통합되어\n방대한 데이터를 활용한 의사결정과 운영 최적화를 지원하며, 현재 매출 규모는 비교적 작지만 5년간\n연평균 성장률은 32.6%로 시장 전체를 웃돌 전망\n∙ 애플리케이션 개발, 소프트웨어 품질과 수명주기 관리 소프트웨어, 애플리케이션 플랫폼을 포함하는 AI\nAD&D는 향후 5년간 카테고리 중 가장 높은 38.7%의 연평균 성장률이 예상됨', 'AD&D는 향후 5년간 카테고리 중 가장 높은 38.7%의 연평균 성장률이 예상됨\nn IDC에 따르면 경제적 불확실성과 시장 역학의 변화에도 AI와 자동화 기술에 대한 기업들의 투자\n의지는 확고하며, 기업들은 AI 도입이 사업 성공과 경쟁우위에 필수적이라고 인식\n∙ IDC 설문조사에 따르면 향후 12개월 동안 응답자의 3분의 1은 기업이 특정 사용 사례나 응용 영역에서\n외부 AI 소프트웨어의 구매를 고려하거나 외부 AI 소프트웨어와 내부 자원의 결합을 고려\nn 한편, AI 소프트웨어 시장에 포함되지 않는 생성 AI 플랫폼과 애플리케이션은 2027년까지 283억\n달러의 매출을 창출할 전망\n☞ 출처 : IDC, IDC Forecasts Revenue for Artificial Intelligence Software Will Reach $279 Billion Worldwide in\n2027, 2023.10.31.\n12']

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경제가 개선될 경우 2027년까지 IDC의 AI 소프트웨어 매출 전망은?

경기가 개선될 경우 2027년 IDC의 AI 소프트웨어 매출 전망치는 2,510억 원에 달할 것으로 예상됩니다.

['저해상도 이미지의 고해상도 전환도 지원\nn IT 전문지 테크리퍼블릭(TechRepublic)은 온디바이스 AI가 주요 기술 트렌드로 부상했다며,\n2024년부터 가우스를 탑재한 삼성 스마트폰이 메타의 라마(Llama)2를 탑재한 퀄컴 기기 및 구글\n어시스턴트를 적용한 구글 픽셀(Pixel)과 경쟁할 것으로 예상\n☞ 출처 : 삼성전자, ‘삼성 AI 포럼’서 자체 개발 생성형 AI ‘삼성 가우스’ 공개, 2023.11.08.\n삼성전자, ‘삼성 개발자 콘퍼런스 코리아 2023’ 개최, 2023.11.14.\nTechRepublic, Samsung Gauss: Samsung Research Reveals Generative AI, 2023.11.08.\n10', '1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n구글, 앤스로픽에 20억 달러 투자로 생성 AI 협력 강화\nKEY Contents\nn 구글이 앤스로픽에 최대 20억 달러 투자에 합의하고 5억 달러를 우선 투자했으며, 앤스로픽은\n구글과 클라우드 서비스 사용 계약도 체결\nn 3대 클라우드 사업자인 구글, 마이크로소프트, 아마존은 차세대 AI 모델의 대표 기업인\n앤스로픽 및 오픈AI와 협력을 확대하는 추세\n£구글, 앤스로픽에 최대 20억 달러 투자 합의 및 클라우드 서비스 제공\nn 구글이 2023년 10월 27일 앤스로픽에 최대 20억 달러를 투자하기로 합의했으며, 이 중 5억\n달러를 우선 투자하고 향후 15억 달러를 추가로 투자할 방침\n∙ 구글은 2023년 2월 앤스로픽에 이미 5억 5,000만 달러를 투자한 바 있으며, 아마존도 지난 9월\n앤스로픽에 최대 40억 달러의 투자 계획을 공개\n∙ 한편, 2023년 11월 8일 블룸버그 보도에 따르면 앤스로픽은 구글의 클라우드 서비스 사용을 위해\n4년간 30억 달러 규모의 계약을 체결\n∙ 오픈AI 창업자 그룹의 일원이었던 다리오(Dario Amodei)와 다니엘라 아모데이(Daniela Amodei)\n남매가 2021년 설립한 앤스로픽은 챗GPT의 대항마 ‘클로드(Claude)’ LLM을 개발\nn 아마존과 구글의 앤스로픽 투자에 앞서, 마이크로소프트는 차세대 AI 모델의 대표 주자인 오픈\nAI와 협력을 확대\n∙ 마이크로소프트는 오픈AI에 앞서 투자한 30억 달러에 더해 2023년 1월 추가로 100억 달러를\n투자하기로 하면서 오픈AI의 지분 49%를 확보했으며, 오픈AI는 마이크로소프트의 애저(Azure)\n클라우드 플랫폼을 사용해 AI 모델을 훈련\n£구글, 클라우드 경쟁력 강화를 위해 생성 AI 투자 확대\nn 구글은 수익률이 높은 클라우드 컴퓨팅 시장에서 아마존과 마이크로소프트를 따라잡고자 생성 AI를\n통한 기업 고객의 클라우드 지출 확대를 위해 AI 투자를 지속']

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2024년 라마 2의 도입은 제너레이티브 AI에 어떤 의미가 있을까요?

주어진 질문에 대한 답변이 컨텍스트에 없습니다.

['n 구글은 수익률이 높은 클라우드 컴퓨팅 시장에서 아마존과 마이크로소프트를 따라잡고자 생성 AI를\n통한 기업 고객의 클라우드 지출 확대를 위해 AI 투자를 지속\n∙ 구글은 앤스로픽 외에도 AI 동영상 제작 도구를 개발하는 런웨이(Runway)와 오픈소스 소프트웨어\n기업 허깅 페이스(Hugging Face)에도 투자\n∙ 구글은 챗GPT의 기반 기술과 직접 경쟁할 수 있는 차세대 LLM ‘제미니(Gemini)’를 포함한 자체 AI\n시스템 개발에도 수십억 달러를 투자했으며, 2024년 제미니를 출시할 계획\n☞ 출처 : The Wall Street Journal, Google Commits $2 Billion in Funding to AI Startup Anthropic, 2023.10.27.\nBloomberg, AI Startup Anthropic to Use Google Chips in Expanded Partnership, 2023.11.09.', 'SPRi AI Brief |\n2023-12월호\nIDC, 2027년 AI 소프트웨어 매출 2,500억 달러 돌파 전망\nKEY Contents\nn IDC의 예측에 의하면 AI 소프트웨어 시장은 2027년 2,510억 달러로 달할 전망이며, 생성\nAI 플랫폼과 애플리케이션은 2027년까지 283억 달러의 매출을 창출할 전망\nn 2023년 기준 AI 소프트웨어 매출의 3분의 1을 차지하는 최대 시장인 AI 애플리케이션은\n2027년까지 21.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망\n£기업들의 AI 투자 증가에 힘입어 AI 소프트웨어 시장 급성장 예상\nn 시장조사기관 IDC는 AI 소프트웨어 시장이 2022년 640억 달러에서 2027년 2,510억 달러로 연평\n균 성장률 31.4%를 기록하며 급성장할 것으로 예상\n∙ AI 소프트웨어 시장은 AI 플랫폼, AI 애플리케이션, AI 시스템 인프라 소프트웨어(SIS), AI 애플리케이션\n개발·배포(AI AD&D) 소프트웨어를 포괄\n∙ 협업, 콘텐츠 관리, 전사적 자원관리(ERM), 공급망 관리, 생산 및 운영, 엔지니어링, 고객관계관리(CRM)를\n포함하는 AI 애플리케이션은 AI 소프트웨어의 최대 시장으로 2023년 전체 매출의 약 3분의 1을 차지하며\n2027년까지 21.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망\n∙ AI 비서를 포함한 AI 모델과 애플리케이션의 개발을 뒷받침하는 AI 플랫폼은 두 번째로 시장 규모가 큰\n분야로, 2027년까지 35.8%의 연평균 성장률이 예상됨\n∙ 분석, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 관리와 통합을 포함하는 AI SIS는 기존 소프트웨어 시스템과 통합되어\n방대한 데이터를 활용한 의사결정과 운영 최적화를 지원하며, 현재 매출 규모는 비교적 작지만 5년간\n연평균 성장률은 32.6%로 시장 전체를 웃돌 전망\n∙ 애플리케이션 개발, 소프트웨어 품질과 수명주기 관리 소프트웨어, 애플리케이션 플랫폼을 포함하는 AI\nAD&D는 향후 5년간 카테고리 중 가장 높은 38.7%의 연평균 성장률이 예상됨']

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Gemini LLM의 기술 통합은 AI 발전에 어떤 의미가 있을까요?

주어진 질문에 대한 답변이 컨텍스트에 없습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n구글, 앤스로픽에 20억 달러 투자로 생성 AI 협력 강화\nKEY Contents\nn 구글이 앤스로픽에 최대 20억 달러 투자에 합의하고 5억 달러를 우선 투자했으며, 앤스로픽은\n구글과 클라우드 서비스 사용 계약도 체결\nn 3대 클라우드 사업자인 구글, 마이크로소프트, 아마존은 차세대 AI 모델의 대표 기업인\n앤스로픽 및 오픈AI와 협력을 확대하는 추세\n£구글, 앤스로픽에 최대 20억 달러 투자 합의 및 클라우드 서비스 제공\nn 구글이 2023년 10월 27일 앤스로픽에 최대 20억 달러를 투자하기로 합의했으며, 이 중 5억\n달러를 우선 투자하고 향후 15억 달러를 추가로 투자할 방침\n∙ 구글은 2023년 2월 앤스로픽에 이미 5억 5,000만 달러를 투자한 바 있으며, 아마존도 지난 9월\n앤스로픽에 최대 40억 달러의 투자 계획을 공개\n∙ 한편, 2023년 11월 8일 블룸버그 보도에 따르면 앤스로픽은 구글의 클라우드 서비스 사용을 위해\n4년간 30억 달러 규모의 계약을 체결\n∙ 오픈AI 창업자 그룹의 일원이었던 다리오(Dario Amodei)와 다니엘라 아모데이(Daniela Amodei)\n남매가 2021년 설립한 앤스로픽은 챗GPT의 대항마 ‘클로드(Claude)’ LLM을 개발\nn 아마존과 구글의 앤스로픽 투자에 앞서, 마이크로소프트는 차세대 AI 모델의 대표 주자인 오픈\nAI와 협력을 확대\n∙ 마이크로소프트는 오픈AI에 앞서 투자한 30억 달러에 더해 2023년 1월 추가로 100억 달러를\n투자하기로 하면서 오픈AI의 지분 49%를 확보했으며, 오픈AI는 마이크로소프트의 애저(Azure)\n클라우드 플랫폼을 사용해 AI 모델을 훈련\n£구글, 클라우드 경쟁력 강화를 위해 생성 AI 투자 확대\nn 구글은 수익률이 높은 클라우드 컴퓨팅 시장에서 아마존과 마이크로소프트를 따라잡고자 생성 AI를\n통한 기업 고객의 클라우드 지출 확대를 위해 AI 투자를 지속', 'n 구글은 수익률이 높은 클라우드 컴퓨팅 시장에서 아마존과 마이크로소프트를 따라잡고자 생성 AI를\n통한 기업 고객의 클라우드 지출 확대를 위해 AI 투자를 지속\n∙ 구글은 앤스로픽 외에도 AI 동영상 제작 도구를 개발하는 런웨이(Runway)와 오픈소스 소프트웨어\n기업 허깅 페이스(Hugging Face)에도 투자\n∙ 구글은 챗GPT의 기반 기술과 직접 경쟁할 수 있는 차세대 LLM ‘제미니(Gemini)’를 포함한 자체 AI\n시스템 개발에도 수십억 달러를 투자했으며, 2024년 제미니를 출시할 계획\n☞ 출처 : The Wall Street Journal, Google Commits $2 Billion in Funding to AI Startup Anthropic, 2023.10.27.\nBloomberg, AI Startup Anthropic to Use Google Chips in Expanded Partnership, 2023.11.09.']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 13, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}, {'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 13, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

Gemini LLM은 클라우드와 NLP 통합을 통해 AI에 어떤 효율성 이점을 제공할 수 있을까요?

주어진 질문에 대한 답변이 컨텍스트에 없습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n알리바바 클라우드, 최신 LLM ‘통이치엔원 2.0’ 공개\nKEY Contents\nn 알리바바 클라우드가 복잡한 지침 이해, 광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상된 최신\nLLM ‘통이치엔원 2.0’을 공개\nn 알리바바 클라우드는 산업별로 특화된 생성 AI 모델을 공개하는 한편, 모델 개발과 애플리케이션\n구축 절차를 간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼도 출시\n£알리바바의 통이치엔원 2.0, 주요 벤치마크 테스트에서 여타 LLM 능가\nn 중국의 알리바바 클라우드가 2023년 10월 31일 열린 연례 기술 컨퍼런스에서 최신 LLM ‘통이\n치엔원(Tongyi Qianwen) 2.0’을 공개\n∙ 알리바바 클라우드는 통이치엔원 2.0이 2023년 4월 출시된 1.0 버전보다 복잡한 지침 이해,\n광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상되었다고 설명\n∙ 통이치엔원 2.0은 언어 이해 테스트(MMLU), 수학(GSM8k), 질문 답변(ARC-C)과 같은 벤치마크\n테스트에서 라마(Llama-2-70B)와 GPT-3.5를 비롯한 주요 AI 모델을 능가\n∙ 통이치엔원 2.0은 알리바바 클라우드의 웹사이트와 모바일 앱을 통해 대중에 제공되며 개발자는\nAPI를 통해 사용 가능\nn 알리바바 클라우드는 여러 산업 영역에서 생성 AI를 활용해 사업 성과를 개선할 수 있도록 지원\n하는 산업별 모델도 출시\n∙ 산업 영역은 고객지원, 법률 상담, 의료, 금융, 문서관리, 오디오와 동영상 관리, 코드 개발, 캐릭터\n제작을 포함\nn 알리바바 클라우드는 급증하는 생성 AI 수요에 대응해 모델 개발과 애플리케이션 구축 절차를\n간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼 ‘젠AI(GenAI)’도 공개\n∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 11, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

MMLU는 데이터 세트 전반에서 AI 모델 평가에 어떤 영향을 미칠까요?

컨텍스트는 MMLU가 데이터 세트 전반에서 AI 모델 평가에 어떤 영향을 미치는지에 대한 구체적인 정보를 제공하지 않습니다.

['£유튜브, 특정인을 모방한 AI 생성 콘텐츠에 대한 삭제 요청에도 대응 계획\nn 유튜브는 몇 달 내에 신원 파악이 가능한 개인의 얼굴이나 음성을 모방한 AI 생성 콘텐츠에 대하\n여 개인정보 침해 신고 절차를 마련해 삭제 요청을 받을 계획\n∙ 단, 모든 콘텐츠가 삭제 대상은 아니며 유튜브는 콘텐츠가 패러디나 풍자인지, 해당 영상에서 삭제 요청을\n한 특정인을 식별할 수 있는지, 공직자나 유명인이 등장하는지 등 다양한 요소를 고려할 예정\n∙ 유튜브는 음반사가 아티스트의 고유한 노래나 목소리를 모방한 AI 생성 음악에 대하여 삭제를 요청할 수\n있는 기능도 도입할 방침\n☞ 출처 : Youtube, Our approach to responsible AI innovation, 2023.11.14.\n14']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 16, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

배포 시 AI 개발에서 사용자 안전을 강화하는 전략에는 어떤 것이 있을까요?

이 컨텍스트는 배포 중 AI 개발에서 사용자 안전을 강화하는 구체적인 전략을 제공하지 않습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n영국 AI 안전성 정상회의에 참가한 28개국, AI 위험에 공동 대응 선언\nKEY Contents\nn 영국 블레츨리 파크에서 개최된 AI 안전성 정상회의에 참가한 28개국들이 AI 안전 보장을\n위한 협력 방안을 담은 블레츨리 선언을 발표\nn 첨단 AI를 개발하는 국가와 기업들은 AI 시스템에 대한 안전 테스트 계획에 합의했으며,\n영국의 AI 안전 연구소가 전 세계 국가와 협력해 테스트를 주도할 예정\n£AI 안전성 정상회의 참가국들, 블레츨리 선언 통해 AI 안전 보장을 위한 협력에 합의\nn 2023년 11월 1~2일 영국 블레츨리 파크에서 열린 AI 안전성 정상회의(AI Safety Summit)에\n참가한 28개국 대표들이 AI 위험 관리를 위한 ‘블레츨리 선언’을 발표\n∙ 선언은 AI 안전 보장을 위해 국가, 국제기구, 기업, 시민사회, 학계를 포함한 모든 이해관계자의 협력이\n중요하다고 강조했으며, 특히 최첨단 AI 시스템 개발 기업은 안전 평가를 비롯한 적절한 조치를 취하여\nAI 시스템의 안전을 보장할 책임이 있다고 지적\n∙ 각국은 AI 안전 보장을 위해 첨단 AI 개발기업의 투명성 향상, 적절한 평가지표와 안전 테스트 도구\n개발, 공공부문 역량 구축과 과학 연구개발 등의 분야에서 협력하기로 합의\n£영국 총리, 정부 주도의 첨단 AI 시스템 안전 테스트 계획 발표\nn 리시 수낙 영국 총리는 AI 안전성 정상회의를 마무리하며 첨단 AI 모델에 대한 안전성 시험 계획\n수립과 테스트 수행을 주도할 영국 AI 안전 연구소의 출범을 발표\n∙ 첨단 AI 모델의 안전 테스트는 국가 안보와 안전, 사회적 피해를 포함한 여러 잠재적 유해 기능에 대한\n시험을 포함하며, 참석자들은 정부 주도의 외부 안전 테스트에 합의\n∙ 각국 정부는 테스트와 기타 안전 연구를 위한 공공부문 역량에 투자하고, 테스트 결과가 다른 국가와\n관련된 경우 해당 국가와 결과를 공유하며, 적절한 시기에 공동 표준 개발을 위해 노력하기로 합의', '관련된 경우 해당 국가와 결과를 공유하며, 적절한 시기에 공동 표준 개발을 위해 노력하기로 합의\nn 참가국들은 튜링상을 수상한 AI 학자인 요슈아 벤지오 교수가 주도하는 ‘과학의 현황(State of\nthe Science)’ 보고서 작성에도 합의했으며, 보고서를 통해 첨단 AI의 위험과 가능성에 관한\n기존 연구를 과학적으로 평가하고 향후 AI 안전 연구를 위한 우선순위를 제시할 계획\nn 한국은 영국 정부와 6개월 뒤에 온라인으로 AI 미니 정상회의를 공동 개최하기로 합의했으며,\n프랑스 정부와는 1년 후 대면 정상회의를 개최할 예정\n☞ 출처: Gov.uk, The Bletchley Declaration by Countries Attending the AI Safety Summit, 1-2 November 2023, 2023.11.01.\nGov.uk, World leaders, top AI companies set out plan for safety testing of frontier as first global AI Safety Summit\nconcludes, 2023.11.02.']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 5, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}, {'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 5, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

글로벌 AI 안전 협력에 대한 주요 시사점은 무엇인가요?

글로벌 AI 안전 협력에 관한 주요 내용으로는 AI 안전 테스트를 위한 프레임워크 구축, 국가와 AI 기업 간의 국제 협력의 중요성, AI 안전 조치에 대한 지속적인 논의와 업데이트의 필요성 등이 있습니다. AI 안전 서밋은 AI 기술과 관련된 잠재적 위험에 대처하는 것의 중요성을 강조하고 안전한 AI 개발을 위한 다양한 이해관계자의 역할을 강조했습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n미국 프런티어 모델 포럼, 1,000만 달러 규모의 AI 안전 기금 조성\nKEY Contents\nn 구글, 앤스로픽, 마이크로소프트, 오픈AI가 참여하는 프런티어 모델 포럼이 자선단체와 함께 AI\n안전 연구를 위한 1,000만 달러 규모의 AI 안전 기금을 조성\nn 프런티어 모델 포럼은 AI 모델의 취약점을 발견하고 검증하는 레드팀 활동을 지원하기 위한\n모델 평가 기법 개발에 자금을 중점 지원할 계획\n£프런티어 모델 포럼, 자선단체와 함께 AI 안전 연구를 위한 기금 조성\nn 구글, 앤스로픽, 마이크로소프트, 오픈AI가 출범한 프런티어 모델 포럼이 2023년 10월 25일 AI 안전\n연구를 위한 기금을 조성한다고 발표\n∙ 참여사들은 맥거번 재단(Patrick J. McGovern Foundation), 데이비드 앤 루실 패커드 재단(The\nDavid and Lucile Packard Foundation) 등의 자선단체와 함께 AI 안전 연구를 위한 기금에\n1,000만 달러 이상을 기부\n∙ 또한 신기술의 거버넌스와 안전 분야에서 전문성을 갖춘 브루킹스 연구소 출신의 크리스 메서롤(Chris\nMeserole)을 포럼의 상무이사로 임명\nn 최근 AI 기술이 급속히 발전하면서 AI 안전에 관한 연구가 부족한 시점에, 포럼은 이러한 격차를 해소\n하기 위해 AI 안전 기금을 조성\n∙ 참여사들은 지난 7월 백악관 주재의 AI 안전 서약에서 외부자의 AI 시스템 취약점 발견과 신고를\n촉진하기로 약속했으며, 약속을 이행하기 위해 기금을 활용해 외부 연구집단의 AI 시스템 평가에\n자금을 지원할 계획\n£AI 안전 기금으로 AI 레드팀을 위한 모델 평가 기법 개발을 중점 지원할 계획\nn 프런티어 모델 포럼은 AI 안전 기금을 통해 AI 레드팀 활동을 위한 새로운 모델 평가 기법의 개발을\n중점 지원할 예정\n∙ 포럼에 따르면 AI 레드팀에 대한 자금 지원은 AI 모델의 안전과 보안 기준의 개선과 함께 AI 시스템']

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[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 9, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]

패커드 재단이 혁신에 집중하는 것이 AI 펀딩에 어떤 영향을 미치나요?

이 문맥에서는 혁신에 대한 Packard 재단의 초점이 AI 기금에 어떤 영향을 미치는지에 대한 구체적인 정보는 제공하지 않습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n알리바바 클라우드, 최신 LLM ‘통이치엔원 2.0’ 공개\nKEY Contents\nn 알리바바 클라우드가 복잡한 지침 이해, 광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상된 최신\nLLM ‘통이치엔원 2.0’을 공개\nn 알리바바 클라우드는 산업별로 특화된 생성 AI 모델을 공개하는 한편, 모델 개발과 애플리케이션\n구축 절차를 간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼도 출시\n£알리바바의 통이치엔원 2.0, 주요 벤치마크 테스트에서 여타 LLM 능가\nn 중국의 알리바바 클라우드가 2023년 10월 31일 열린 연례 기술 컨퍼런스에서 최신 LLM ‘통이\n치엔원(Tongyi Qianwen) 2.0’을 공개\n∙ 알리바바 클라우드는 통이치엔원 2.0이 2023년 4월 출시된 1.0 버전보다 복잡한 지침 이해,\n광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상되었다고 설명\n∙ 통이치엔원 2.0은 언어 이해 테스트(MMLU), 수학(GSM8k), 질문 답변(ARC-C)과 같은 벤치마크\n테스트에서 라마(Llama-2-70B)와 GPT-3.5를 비롯한 주요 AI 모델을 능가\n∙ 통이치엔원 2.0은 알리바바 클라우드의 웹사이트와 모바일 앱을 통해 대중에 제공되며 개발자는\nAPI를 통해 사용 가능\nn 알리바바 클라우드는 여러 산업 영역에서 생성 AI를 활용해 사업 성과를 개선할 수 있도록 지원\n하는 산업별 모델도 출시\n∙ 산업 영역은 고객지원, 법률 상담, 의료, 금융, 문서관리, 오디오와 동영상 관리, 코드 개발, 캐릭터\n제작을 포함\nn 알리바바 클라우드는 급증하는 생성 AI 수요에 대응해 모델 개발과 애플리케이션 구축 절차를\n간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼 ‘젠AI(GenAI)’도 공개\n∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원']

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GPT-3.5 또는 Llama-2와 같은 모델을 사용하는 Tongyi Qianwen 2.0에서 GSM8k는 어떤 성능 메트릭에 영향을 주나요?

컨텍스트는 GPT-3.5 또는 Llama-2와 같은 모델에서 GSM8k가 통이 첸웬 2.0에 영향을 미치는 성능 메트릭에 대한 구체적인 정보를 제공하지 않습니다.

['영국 옥스퍼드 인터넷 연구소, AI 기술자의 임금이 평균 21% 높아\nKEY Contents\nn 옥스퍼드 인터넷 연구소의 연구에 따르면 특정 기술의 경제적 가치는 다른 기술과 결합\n가능성이 높을수록 높게 평가됨\nn AI의 확산은 기술의 경제적 가치에 크게 영향을 미치며, AI 기술을 가진 근로자는 평균 21%,\n최대 40% 높은 임금을 받을 수 있음\n£AI 기술 중 머신러닝, 텐서플로우, 딥러닝의 임금 프리미엄이 높게 평가\nn 옥스퍼드 인터넷 연구소(Oxford Internet Institute)가 2023년 10월 24일 962개 기술과 2만 5천\n명을 대상으로 한 연구에서 AI를 포함한 주요 기술의 경제적 가치를 분석한 결과를 발표\n∙ 연구에 따르면 한 기술의 경제적 가치는 근로자의 여타 역량과 얼마나 잘 결합하는지를 보여주는\n‘상보성(complementarity)’에 따라 결정됨\n∙ 특정 기술은 다른 기술과 결합 가능성이 높을수록 경제적 가치가 높아지며, 일례로 데이터 분석과 같은\n기술은 여타 고부가가치 기술과 결합할 수 있어 가치가 높지만, 사진 리터칭 같은 기술은 특정 기술과만\n결합할 수 있어 가치가 낮게 평가됨\n∙ 대부분 직업은 여러 기술의 조합이 필요하며, 근로자의 재교육에서 경제적 효율성을 높이려면 기존 기술과\n신기술 간 상보성을 극대화할 필요\nn AI의 확산은 기술의 경제적 가치에 크게 영향을 미치는 요소로, AI 기술을 가진 근로자는 평균적으로\n21% 높은 임금을 획득 가능\n∙ AI 기술 중 근로자에 대한 경제적 가치(시간당 임금 증가율 기준) 측면에서 상위 5개 기술은\n머신러닝(+40%), 텐서플로우(+38%), 딥러닝(+27%), 자연어처리(+19%), 데이터 과학(+17%) 순\n<AI 기술 유형 평균 기술 대비 갖는 임금 프리미엄>', '영국 옥스퍼드 인터넷 연구소, AI 기술자의 임금이 평균 21% 높아\nKEY Contents\nn 옥스퍼드 인터넷 연구소의 연구에 따르면 특정 기술의 경제적 가치는 다른 기술과 결합\n가능성이 높을수록 높게 평가됨\nn AI의 확산은 기술의 경제적 가치에 크게 영향을 미치며, AI 기술을 가진 근로자는 평균 21%,\n최대 40% 높은 임금을 받을 수 있음\n£AI 기술 중 머신러닝, 텐서플로우, 딥러닝의 임금 프리미엄이 높게 평가\nn 옥스퍼드 인터넷 연구소(Oxford Internet Institute)가 2023년 10월 24일 962개 기술과 2만 5천\n명을 대상으로 한 연구에서 AI를 포함한 주요 기술의 경제적 가치를 분석한 결과를 발표\n∙ 연구에 따르면 한 기술의 경제적 가치는 근로자의 여타 역량과 얼마나 잘 결합하는지를 보여주는\n‘상보성(complementarity)’에 따라 결정됨\n∙ 특정 기술은 다른 기술과 결합 가능성이 높을수록 경제적 가치가 높아지며, 일례로 데이터 분석과 같은\n기술은 여타 고부가가치 기술과 결합할 수 있어 가치가 높지만, 사진 리터칭 같은 기술은 특정 기술과만\n결합할 수 있어 가치가 낮게 평가됨\n∙ 대부분 직업은 여러 기술의 조합이 필요하며, 근로자의 재교육에서 경제적 효율성을 높이려면 기존 기술과\n신기술 간 상보성을 극대화할 필요\nn AI의 확산은 기술의 경제적 가치에 크게 영향을 미치는 요소로, AI 기술을 가진 근로자는 평균적으로\n21% 높은 임금을 획득 가능\n∙ AI 기술 중 근로자에 대한 경제적 가치(시간당 임금 증가율 기준) 측면에서 상위 5개 기술은\n머신러닝(+40%), 텐서플로우(+38%), 딥러닝(+27%), 자연어처리(+19%), 데이터 과학(+17%) 순\n<AI 기술 유형 평균 기술 대비 갖는 임금 프리미엄>']

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상보성 원칙이 AI 성능에 미치는 영향은 무엇인가요?

AI 성능에 대한 상보성 원칙의 의미는 다양한 유형의 AI 시스템과 접근 방식을 통합함으로써 AI의 성능을 향상시켜 결과를 개선할 수 있음을 시사합니다. 이 원칙은 더 나은 결과를 얻기 위해 다양한 AI 기능을 결합하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

['AD&D는 향후 5년간 카테고리 중 가장 높은 38.7%의 연평균 성장률이 예상됨\nn IDC에 따르면 경제적 불확실성과 시장 역학의 변화에도 AI와 자동화 기술에 대한 기업들의 투자\n의지는 확고하며, 기업들은 AI 도입이 사업 성공과 경쟁우위에 필수적이라고 인식\n∙ IDC 설문조사에 따르면 향후 12개월 동안 응답자의 3분의 1은 기업이 특정 사용 사례나 응용 영역에서\n외부 AI 소프트웨어의 구매를 고려하거나 외부 AI 소프트웨어와 내부 자원의 결합을 고려\nn 한편, AI 소프트웨어 시장에 포함되지 않는 생성 AI 플랫폼과 애플리케이션은 2027년까지 283억\n달러의 매출을 창출할 전망\n☞ 출처 : IDC, IDC Forecasts Revenue for Artificial Intelligence Software Will Reach $279 Billion Worldwide in\n2027, 2023.10.31.\n12']

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2027년 AI 소프트웨어의 매출 전망은 38.7%의 성장률로 어떻게 될까요?

2027년 AI 소프트웨어의 매출 전망치는 38.7%의 성장률로 전 세계적으로 2,790억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n갈릴레오의 LLM 환각 지수 평가에서 GPT-4가 가장 우수\nKEY Contents\nn 주요 LLM의 환각 현상을 평가한 ‘LLM 환각 지수’에 따르면 GPT-4는 작업 유형과 관계없이\n가장 우수한 성능을 보였으며 GPT-3.5도 거의 동등한 성능을 발휘\nn 오픈소스 모델 중에서는 메타의 라마2가 RAG 없는 질문과 답변 및 긴 형식의 텍스트\n생성에서 가장 우수한 성능을 발휘\n£주요 LLM 중 GPT-4가 가장 환각 현상 적고 GPT-3.5 터보도 비슷한 성능 기록\nn 머신러닝 데이터 관리 기업 갈릴레오(Galileo)가 2023년 11월 15일 주요 LLM의 환각 현상을 평가한\n‘LLM 환각 지수(LLM Hallucination Index)’를 발표\n∙ 생성 AI의 환각 현상은 AI 시스템이 잘못된 정보를 생성하거나, 현실과 다른 부정확한 결과를 내놓는\n현상으로, 기업의 AI 도입을 가로막는 주요 장애물이며, 환각 지수는 신뢰할 수 있는 생성 AI 구축을 위해\n환각을 평가하고 측정하는 구조화된 접근방식을 제공\n∙ 환각 지수는 △검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)*을 포함한 질문과 답변 △RAG\n없는 질문과 답변 △긴 형식의 텍스트(보고서나 기사, 에세이) 생성의 3개 작업 유형에 대하여 환각을\n기준으로 LLM의 순위를 평가\n* 기존에 학습된 데이터가 아닌 외부 소스(데이터셋, 데이터베이스, 문서 등)에서 가져온 정보를 검색해 활용하는 기술\nn 3개의 작업 유형 평가 전체에서 오픈AI의 GPT-4가 최고의 성능을 기록했으며, GPT-3.5 터보도\nGPT-4와 거의 동등한 성능을 발휘\n∙ 메타의 라마2(Llama-2-70b)는 RAG 없는 질문과 답변 유형에서 오픈소스 모델 가운데 가장 우수했고 긴\n형식의 텍스트 생성에서도 GPT-4에 준하는 성능을 기록했으나, RAG 포함 질문과 답변에서는 허깅\n페이스의 제퍼(Zephyr-7b)가 라마2를 능가']

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RAG란 무엇이며, GPT-4와 같은 AI 모델과 이전 모델과 어떻게 작동하나요?

RAG는 검색 증강 생성의 약자로, 검색 메커니즘을 생성 프로세스와 통합하여 AI 모델의 기능을 향상시키는 기술입니다. GPT-4와 같은 AI 모델에서 RAG는 외부 정보 소스를 활용하여 생성 프로세스를 보강함으로써 성능을 향상시키고, 이러한 검색 기능이 없는 GPT-3.5와 같은 이전 모델에 비해 더 정확하고 맥락에 맞는 결과물을 만들 수 있습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n빌 게이츠, AI 에이전트로 인한 컴퓨터 사용의 패러다임 변화 전망\nKEY Contents\nn 빌 게이츠가 5년 내 일상언어로 모든 작업을 처리할 수 있는 AI 에이전트가 보급되며 컴퓨터를\n사용하는 방식이 완전히 바뀔 것으로 예상\nn 에이전트의 보급은 컴퓨터 분야를 넘어 산업 전 영역에 영향을 미칠 전망으로 특히 의료와\n교육, 생산성, 엔터테인먼트·쇼핑 영역에서 고가로 제공되던 서비스가 대중화될 전망\n£5년 내 기기에 일상언어로 말하기만 하면 되는 AI 에이전트의 보급 예상\nn 빌 게이츠 마이크로소프트 창업자가 2023년 11월 9일 공식 블로그를 통해 AI 에이전트가 컴퓨터\n사용방식과 소프트웨어 산업을 완전히 변화시킬 것이라는 전망을 제시\n∙ 자연어에 반응하고 사용자에 대한 지식을 바탕으로 다양한 작업을 수행하는 소프트웨어를 의미하는\n에이전트는 컴퓨터 사용방식이 키보드 입력에서 아이콘 클릭으로 바뀐 이후 최대의 컴퓨팅 혁명을\n가져올 전망\n∙ 현재는 컴퓨터 작업 시 작업 내용에 따라 각각 다른 앱을 사용해야 하지만 5년 내 에이전트의 발전으로\n기기에 일상언어로 말하기만 하면 되는 미래가 도래할 것\n∙ 온라인에 접속하는 모든 사람이 AI 기반의 개인 비서를 사용할 수 있게 되며, 에이전트는 사용자에 대한\n풍부한 지식을 바탕으로 맞춤화된 대응이 가능하며 시간이 지날수록 개선됨\n∙ 일례로 여행 계획 수립 시 AI 챗봇이 예산에 맞는 호텔을 제안하는데 머문다면, 에이전트는 사용자의 여행\n패턴을 분석해 여행지를 제안하고 관심사에 따른 활동을 추천하며 선호하는 스타일의 레스토랑 예약도 가능\n£AI 에이전트가 의료와 교육, 생산성, 엔터테인먼트·쇼핑 영역의 서비스 대중화를 주도할 것\nn 에이전트로 인해 주목할 만한 변화는 고비용 서비스의 대중화로 특히 △의료 △교육 △생산성 △\n엔터테인먼트·쇼핑의 4개 영역에서 대규모 변화 예상']

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성능 평가는 실제 사용에서 AI 효율성에 어떤 영향을 미칠까요?

이 문맥은 성능 평가가 실제 사용에서 AI 효율성에 어떤 영향을 미치는지에 대한 구체적인 정보를 제공하지 않습니다.

['SPRi AI Brief |\n2023-12월호\n코히어, 데이터 투명성 확보를 위한 데이터 출처 탐색기 공개\nKEY Contents\nn 코히어와 12개 기관이 광범위한 데이터셋에 대한 감사를 통해 원본 데이터 출처, 재라이선스 상태,\n작성자 등 다양한 정보를 제공하는 ‘데이터 출처 탐색기’ 플랫폼을 출시\nn 대화형 플랫폼을 통해 개발자는 데이터셋의 라이선스 상태를 쉽게 파악할 수 있으며 데이터셋의\n구성과 계보도 추적 가능\n£데이터 출처 탐색기, 광범위한 데이터셋 정보 제공을 통해 데이터 투명성 향상\nn AI 기업 코히어(Cohere)가 매사추세츠 공과⼤(MIT), 하버드⼤ 로스쿨, 카네기멜론⼤ 등 12개 기관과\n함께 2023년 10월 25일 ‘데이터 출처 탐색기(Data Provenance Explorer)’ 플랫폼을 공개\n∙ AI 모델 훈련에 사용되는 데이터셋의 불분명한 출처로 인해 데이터 투명성이 확보되지 않아 다양한\n법적·윤리적 문제가 발생\n∙ 이에 연구진은 가장 널리 사용되는 2,000여 개의 미세조정 데이터셋을 감사 및 추적하여 데이터셋에\n원본 데이터소스에 대한 태그, 재라이선스(Relicensing) 상태, 작성자, 기타 데이터 속성을 지정하고\n이러한 정보에 접근할 수 있는 플랫폼을 출시\n∙ 대화형 플랫폼 형태의 데이터 출처 탐색기를 통해 데이터셋의 라이선스 상태를 쉽게 파악할 수 있으며,\n주요 데이터셋의 구성과 데이터 계보도 추적 가능\nn 연구진은 오픈소스 데이터셋에 대한 광범위한 감사를 통해 데이터 투명성에 영향을 미치는 주요\n요인을 발견\n∙ 깃허브(GitHub), 페이퍼위드코드(Papers with Code)와 같은 크라우드소싱 플랫폼에서 수집한\n데이터로 훈련된 오픈소스 LLM에서는 데이터 라이선스의 누락 비율이 72~83%에 달함\n∙ 또한 크라우드소싱 플랫폼이 할당한 라이선스는 데이터셋 원저작자의 의도보다 더 광범위한 사용을\n허용한 경우가 상당수']

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규제가 바뀌면 AI 데이터 출처 증명에 미치는 재라이센싱의 영향은 무엇인가요?

이 문맥에서는 규제가 변경될 경우 AI 데이터 출처에 대한 재라이센싱 영향에 대한 구체적인 정보는 제공하지 않습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n미국 연방거래위원회, 저작권청에 소비자 보호와 경쟁 측면의 AI 의견서 제출\nKEY Contents\nn 미국 FTC는 저작권청이 실시한 저작권과 AI 관련 질의공고에 대하여 소비자 보호와 경쟁\n측면의 의견을 제시\nn FTC는 생성 AI로 인한 창작자와 소비자 피해의 가능성에 우려를 표시하는 한편, 일부\n빅테크가 막대한 재원을 활용해 시장 지배력을 더욱 강화할 수 있다는 우려를 제기\n£FTC, 생성 AI로 인한 소비자와 창작자의 피해 및 빅테크의 시장 지배력 강화 우려\nn 미국 연방거래위원회(FTC)가 2023년 10월 30일 저작권청(U.S. Copyright Office, USCO)이\n지난 9월 발표한 저작권과 AI 관련 질의공고(Notice of Inquiry, NOI)에 대한 의견서를 발표\n∙ 저작권청은 생성 AI와 관련된 저작권법과 정책 이슈를 조사하고 있으며, 폭넓은 의견 수렴을 통해\n입법과 규제 조치의 필요성을 검토할 계획\n∙ FTC는 생성 AI의 개발과 배포가 소비자, 근로자, 중소기업에 피해를 줄 수 있다며 소비자의 개인정보\n침해, 차별과 편견의 자동화, 사기 범죄 등 AI 사용과 관련된 위험에 주목\nn FTC는 저작권법에 따른 권리와 책임 범위를 넘어서는 저작권 문제에 주목하여 생성 AI로 인해\n창작자의 경쟁력이 불공정한 피해를 볼 수 있으며, 소비자가 특정 창작자의 작품을 생성 AI가\n만들었다고 오해할 소지가 있다고 지적\n∙ 저작권법에 저촉되는 행위는 불공정 경쟁이나 기만행위에도 해당될 수 있으며, 창작자의 평판 악화,\n저작물의 가치 저하나 개인정보 유출로 소비자에 상당한 피해를 초래 가능\nn FTC는 일부 빅테크가 막대한 재원을 활용해 생성 AI 사용자의 이탈을 막고 저작권이 있는 상용\n데이터에 대한 독점 라이선스를 확보해 시장 지배력을 더욱 강화할 수 있다는 우려도 제기', '1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n미국 연방거래위원회, 저작권청에 소비자 보호와 경쟁 측면의 AI 의견서 제출\nKEY Contents\nn 미국 FTC는 저작권청이 실시한 저작권과 AI 관련 질의공고에 대하여 소비자 보호와 경쟁\n측면의 의견을 제시\nn FTC는 생성 AI로 인한 창작자와 소비자 피해의 가능성에 우려를 표시하는 한편, 일부\n빅테크가 막대한 재원을 활용해 시장 지배력을 더욱 강화할 수 있다는 우려를 제기\n£FTC, 생성 AI로 인한 소비자와 창작자의 피해 및 빅테크의 시장 지배력 강화 우려\nn 미국 연방거래위원회(FTC)가 2023년 10월 30일 저작권청(U.S. Copyright Office, USCO)이\n지난 9월 발표한 저작권과 AI 관련 질의공고(Notice of Inquiry, NOI)에 대한 의견서를 발표\n∙ 저작권청은 생성 AI와 관련된 저작권법과 정책 이슈를 조사하고 있으며, 폭넓은 의견 수렴을 통해\n입법과 규제 조치의 필요성을 검토할 계획\n∙ FTC는 생성 AI의 개발과 배포가 소비자, 근로자, 중소기업에 피해를 줄 수 있다며 소비자의 개인정보\n침해, 차별과 편견의 자동화, 사기 범죄 등 AI 사용과 관련된 위험에 주목\nn FTC는 저작권법에 따른 권리와 책임 범위를 넘어서는 저작권 문제에 주목하여 생성 AI로 인해\n창작자의 경쟁력이 불공정한 피해를 볼 수 있으며, 소비자가 특정 창작자의 작품을 생성 AI가\n만들었다고 오해할 소지가 있다고 지적\n∙ 저작권법에 저촉되는 행위는 불공정 경쟁이나 기만행위에도 해당될 수 있으며, 창작자의 평판 악화,\n저작물의 가치 저하나 개인정보 유출로 소비자에 상당한 피해를 초래 가능\nn FTC는 일부 빅테크가 막대한 재원을 활용해 생성 AI 사용자의 이탈을 막고 저작권이 있는 상용\n데이터에 대한 독점 라이선스를 확보해 시장 지배력을 더욱 강화할 수 있다는 우려도 제기']

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FTC 규정의 새로운 데이터 프라이버시 가이드라인은 AI에 어떤 의미가 있을까요?

문맥상 FTC 규정의 새로운 데이터 개인정보 보호 가이드라인이 AI에 어떤 의미를 갖는지에 대한 구체적인 정보는 제공되지 않습니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n미국, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발과 사용에 관한 행정명령 발표\nKEY Contents\nn 미국 바이든 대통령이 ‘안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발과 사용에 관한 행정명령’에 서명하고\n광범위한 행정 조치를 명시\nn 행정명령은 △AI의 안전과 보안 기준 마련 △개인정보보호 △형평성과 시민권 향상 △소비자\n보호 △노동자 지원 △혁신과 경쟁 촉진 △국제협력을 골자로 함\n£바이든 대통령, AI 행정명령 통해 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발과 활용 추진\nn 미국 바이든 대통령이 2023년 10월 30일 연방정부 차원에서 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발과\n사용을 보장하기 위한 행정명령을 발표\n∙ 행정명령은 △AI의 안전과 보안 기준 마련 △개인정보보호 △형평성과 시민권 향상 △소비자 보호\n△노동자 지원 △혁신과 경쟁 촉진 △국제협력에 관한 내용을 포괄\nn (AI 안전과 보안 기준) 강력한 AI 시스템을 개발하는 기업에게 안전 테스트 결과와 시스템에 관한\n주요 정보를 미국 정부와 공유할 것을 요구하고, AI 시스템의 안전성과 신뢰성 확인을 위한 표준 및\nAI 생성 콘텐츠 표시를 위한 표준과 모범사례 확립을 추진\n∙ △1026 플롭스(FLOPS, Floating Point Operation Per Second)를 초과하는 컴퓨팅 성능 또는 생물학적\n서열 데이터를 주로 사용하고 1023플롭스를 초과하는 컴퓨팅 성능을 사용하는 모델 △단일 데이터센터에서\n1,000Gbit/s 이상의 네트워킹으로 연결되며 AI 훈련에서 이론상 최대 1020 플롭스를 처리할 수 있는\n컴퓨팅 용량을 갖춘 컴퓨팅 클러스터가 정보공유 요구대상\nn (형평성과 시민권 향상) 법률, 주택, 보건 분야에서 AI의 무책임한 사용으로 인한 차별과 편견 및 기타\n문제를 방지하는 조치를 확대\n∙ 형사사법 시스템에서 AI 사용 모범사례를 개발하고, 주택 임대 시 AI 알고리즘 차별을 막기 위한 명확한', '문제를 방지하는 조치를 확대\n∙ 형사사법 시스템에서 AI 사용 모범사례를 개발하고, 주택 임대 시 AI 알고리즘 차별을 막기 위한 명확한\n지침을 제공하며, 보건복지 부문에서 책임 있는 AI 배포와 사용을 위한 전략을 마련\nn (소비자 보호와 근로자 지원) 의료 분야에서 책임 있는 AI 사용을 촉진하고 맞춤형 개인교습 등 학교\n내 AI 교육 도구 관련 자원을 개발하며, AI로 인한 근로자 피해를 완화하고 이점을 극대화하는 원칙과\n모범사례를 마련\nn (혁신과 경쟁 촉진) 국가AI연구자원(National Artificial Intelligence Research Resource, NAIRR)*을\n통해 미국 전역의 AI 연구를 촉진하고, 중소기업과 개발자에 기술과 인프라를 지원\n* 국가 차원에서 AI 연구 인프라를 확충해 더 많은 AI 연구자에게 인프라를 지원하는 프로그램\n∙ 비자 기준과 인터뷰 절차의 현대화와 간소화로 AI 관련 주요 분야의 전문 지식을 갖춘 외국인들이 미국에서\n공부하고 취업할 수 있도록 지원\n☞ 출처 : The White House, Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of\nArtificial Intelligence (E.O. 14110), 2023.10.30.']

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AI 거버넌스는 규정 준수에 중점을 둔 윤리적 개발을 어떻게 지원하나요?

이 문맥에서는 규정 준수에 중점을 두고 AI 거버넌스가 윤리적 개발을 지원하는 방법에 대한 구체적인 정보를 제공하지 않습니다.

['∙ 첨단 AI 시스템의 성능과 한계를 공개하고 적절하거나 부적절한 사용영역을 알리는 방법으로 투명성을\n보장하고 책임성을 강화\n∙ 산업계, 정부, 시민사회, 학계를 포함해 첨단 AI 시스템을 개발하는 조직 간 정보공유와 사고 발생 시\n신고를 위해 협력하고, 위험 기반 접근방식을 토대로 개인정보보호 정책과 위험 완화 조치를 포함하는\nAI 거버넌스와 위험 관리 정책을 마련\n∙ AI 수명주기 전반에 걸쳐 물리보안, 사이버보안, 내부자 위협 보안을 포함한 강력한 보안 통제 구현\n∙ 사용자가 AI 생성 콘텐츠를 식별할 수 있도록 워터마크를 비롯하여 기술적으로 가능한 기법으로\n신뢰할 수 있는 콘텐츠 인증과 출처 확인 메커니즘을 개발 및 구축\n∙ 사회적 위험과 안전·보안 문제를 완화하는 연구와 효과적인 완화 대책에 우선 투자하고, 기후 위기\n대응, 세계 보건과 교육 등 세계적 난제 해결을 위한 첨단 AI 시스템을 우선 개발\n∙ 국제 기술 표준의 개발 및 채택을 가속화하고, 개인정보와 지식재산권 보호를 위해 데이터 입력과 수집\n시 적절한 보호 장치 구현\n☞ 출처: G7, Hiroshima Process International Code of Conduct for Advanced AI Systems, 2023.10.30.\n2']

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AI 행동 강령은 윤리적 AI 우선순위에 어떤 영향을 미치나요?

AI 행동 강령은 책임감 있는 AI 개발과 사용을 촉진하는 가이드라인을 수립하여 윤리적 고려 사항이 AI 시스템과 그 애플리케이션에 통합되도록 함으로써 윤리적 AI 우선순위에 영향을 미칩니다.

['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n영국 AI 안전성 정상회의에 참가한 28개국, AI 위험에 공동 대응 선언\nKEY Contents\nn 영국 블레츨리 파크에서 개최된 AI 안전성 정상회의에 참가한 28개국들이 AI 안전 보장을\n위한 협력 방안을 담은 블레츨리 선언을 발표\nn 첨단 AI를 개발하는 국가와 기업들은 AI 시스템에 대한 안전 테스트 계획에 합의했으며,\n영국의 AI 안전 연구소가 전 세계 국가와 협력해 테스트를 주도할 예정\n£AI 안전성 정상회의 참가국들, 블레츨리 선언 통해 AI 안전 보장을 위한 협력에 합의\nn 2023년 11월 1~2일 영국 블레츨리 파크에서 열린 AI 안전성 정상회의(AI Safety Summit)에\n참가한 28개국 대표들이 AI 위험 관리를 위한 ‘블레츨리 선언’을 발표\n∙ 선언은 AI 안전 보장을 위해 국가, 국제기구, 기업, 시민사회, 학계를 포함한 모든 이해관계자의 협력이\n중요하다고 강조했으며, 특히 최첨단 AI 시스템 개발 기업은 안전 평가를 비롯한 적절한 조치를 취하여\nAI 시스템의 안전을 보장할 책임이 있다고 지적\n∙ 각국은 AI 안전 보장을 위해 첨단 AI 개발기업의 투명성 향상, 적절한 평가지표와 안전 테스트 도구\n개발, 공공부문 역량 구축과 과학 연구개발 등의 분야에서 협력하기로 합의\n£영국 총리, 정부 주도의 첨단 AI 시스템 안전 테스트 계획 발표\nn 리시 수낙 영국 총리는 AI 안전성 정상회의를 마무리하며 첨단 AI 모델에 대한 안전성 시험 계획\n수립과 테스트 수행을 주도할 영국 AI 안전 연구소의 출범을 발표\n∙ 첨단 AI 모델의 안전 테스트는 국가 안보와 안전, 사회적 피해를 포함한 여러 잠재적 유해 기능에 대한\n시험을 포함하며, 참석자들은 정부 주도의 외부 안전 테스트에 합의\n∙ 각국 정부는 테스트와 기타 안전 연구를 위한 공공부문 역량에 투자하고, 테스트 결과가 다른 국가와\n관련된 경우 해당 국가와 결과를 공유하며, 적절한 시기에 공동 표준 개발을 위해 노력하기로 합의', '관련된 경우 해당 국가와 결과를 공유하며, 적절한 시기에 공동 표준 개발을 위해 노력하기로 합의\nn 참가국들은 튜링상을 수상한 AI 학자인 요슈아 벤지오 교수가 주도하는 ‘과학의 현황(State of\nthe Science)’ 보고서 작성에도 합의했으며, 보고서를 통해 첨단 AI의 위험과 가능성에 관한\n기존 연구를 과학적으로 평가하고 향후 AI 안전 연구를 위한 우선순위를 제시할 계획\nn 한국은 영국 정부와 6개월 뒤에 온라인으로 AI 미니 정상회의를 공동 개최하기로 합의했으며,\n프랑스 정부와는 1년 후 대면 정상회의를 개최할 예정\n☞ 출처: Gov.uk, The Bletchley Declaration by Countries Attending the AI Safety Summit, 1-2 November 2023, 2023.11.01.\nGov.uk, World leaders, top AI companies set out plan for safety testing of frontier as first global AI Safety Summit\nconcludes, 2023.11.02.']

conditional

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글로벌 AI 안전 협력에 대한 주요 시사점은 무엇인가요?

글로벌 AI 안전 협력에 대한 주요 내용은 AI 안전 테스트를 위한 프레임워크 구축, 국가와 AI 기업 간의 국제 협력의 중요성, AI 기술의 안전한 개발과 배포를 위한 지속적인 대화와 규제의 필요성 등입니다. 토론에서는 잠재적 위험을 해결하고 AI 시스템이 인간의 가치와 안전 표준에 부합하도록 하는 것이 중요하다는 점이 강조되었습니다.