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[AIㆍML] “부조리한” 생성형 AI 규제를 최대한 활용하는 법

Evan Schuman | Computerworld2024.08.19  오늘날 CIO가 직면한 큰 과제 중 하나는 생성형 AI 도구를 배포해야 한다는 끊임없는 압박과 기업이 지역, 국가, 종종 국제 규정을 준수해야 한다는 필요성을 조화시키는 것이다. 문제의 핵심은 생성형 AI 시스템의 본질에 깊이 내재된 모순이다. IT 전문가가 수십 년 동안 훈련해 온 소프트웨어와 달리 생성형 AI는 다음 논리적 단계를 추측하는 예측형 시스템이다. 누군가가 주어진 문제를 처리하는 방법에 대해 매우 명시적이고 규범적인 제한 사항을 작성하지 않으면, 생성형 AI는 노출된 데이터를 기반으로 스스로 문제를 해결하려고 시도한다.  이것이 어떻게 잘못될 수 있는지를 보여주는 대표적인 예는 인사팀에서 생성형 AI 도구에 수많은 입사..

1. IT NEWS 2024.09.21

[AIㆍML / 개발자] AI 코딩 오류, 관리는 인간 프로그래머가 담당해야

Evan Schuman | InfoWorld2024.09.12  생성형 AI를 도입한 소프트웨어 개발 작업에 인간 프로그래머와는 근본적으로 다른 실수가 포함된다는 사실은 잘 알려져 있다. 그럼에도 대부분의 기업에서 AI 코딩 실수를 수정하는 계획은 단순히 숙련된 인간 프로그래머를 루프에 투입하는 것에 의존하고 있다. 숙련된 인간 프로그래머는 인간 프로그래머가 저지르는 실수와 지름길의 종류를 직관적으로 알고 있다. 하지만 소프트웨어가 소프트웨어를 만들 때 발생하는 실수의 종류를 찾아내는 훈련은 별도로 필요하다.이러한 논의는 이르면 2026년부터 대부분의 개발자가 더 이상 코딩을 하지 않을 것으로 예상한다는 AWS CEO 매트 가먼의 발언으로 더욱 가속화되었다.   개발 도구 분야의 많은 업체는 AI 코딩 ..

1. IT NEWS 2024.09.21