마이크로소프트, 혁신적인 AI 능력을 갖춘 Copilot + PC를 선보여
새로운 기술혁명의 서광이 떠오르고 있을 때, 마이크로소프트가 로컬 인공지능 능력을 갖춘 컴퓨터를 공개했습니다. Copilot + PC의 도입은 이전 모델이 인공지능 작업을 위해 오로지 클라우드 컴퓨팅에 의존했던 것에서 상당한 변화를 의미합니다.
이러한 새로운 장치의 게임 체인징 기능은 컴퓨터에서 AI 작업을 직접 처리할 수 있는 능력, 즉 “장치 내 AI”입니다. 이러한 큰 진전은 마이크로소프트 서피스 라인과 마이크로소프트의 파트너 기업에서 제조되는 장치들의 중추로 발표되었습니다.
Copilot + PC를 통해 사용자들은 컴퓨터와 상호작용하는 방식을 근본적으로 바꾸는 일련의 생성적 AI 도구를 제공받게 됩니다. 그 중에서도 그 자리에서 번역, 이미지 생성 유틸리티, 그리고 명령을 물리적으로 파일이나 메뉴를 클릭하지 않아도 실행시킬 수 있는 혁신적인 음성 상호작용 인터페이스가 주목할 만합니다.
흥미진진한 발전으로, 마이크로소프트는 또한 AI 비서에게 “사진 기억력”을 제공하는 Windows Recall을 발표했습니다. 이 기능을 통해 시스템은 사용자의 가상 활동을 기억할 수 있게 되어 더 직관적인 사용자 경험을 만들어냅니다.
약 921유로 (1,000달러)에서 시작하는 이 AI 통합 개인용 컴퓨터의 가격은 다양한 소비자들에게 접근 가능하게끔 설계되었습니다. 마이크로소프트 서피스 태블릿 및 PC뿐만 아니라 에이서, 에이수스, 델, HP, 레노버, 삼성 등의 파트너 기업의 장치들은 이러한 새로운 기술 진보를 탑재할 것입니다.
소비자들은 2024년 6월 18일부터 시장에 출시되는 최초의 장비에 장치 내 AI가 탑재된 PC를 볼 수 있을 것입니다.
주요 질문 및 답변:
– 장치 내 AI와 클라우드 기반 AI는 어떻게 다릅니까?
장치 내 AI는 데이터를 원격 서버로 보내지 않고 로컬 하드웨어에서 작업을 직접 처리합니다. 이는 인터넷을 통해 서버로 데이터를 보내고 처리해야 하는 클라우드 기반 AI와 대조적입니다.
– 개인용 컴퓨터에서 장치 내 AI를 통합하는 것의 잠재적인 이점은 무엇입니까?
장치 내 AI의 이점으로는 더 빠른 처리 시간, 데이터가 인터넷을 통해 전송되지 않기 때문에 개인정보와 보안 강화, 그리고 지속적인 인터넷 연결 없이도 작동 가능한 능력이 있습니다.
– 개인용 컴퓨터에 AI를 통합하는 데 관련된 어려움은 무엇입니까?
이용자 개인정보의 보호를 보장하는데 있어서의 어려움, 전력 소비의 증가 관리, 다양한 하드웨어 구성에서 효율적으로 작동할 수 있는 AI 개발, 그리고 AI 발전에 따라 하드웨어 업데이트를 자주해야 하는 가능성이 있습니다.
주요 도전이나 논란:
– 개인정보 보호 우려: 이용자 활동을 기억할 수 있는 AI 시스템으로 인해, 개인정보 보호가 중요한 문제가 됩니다. 데이터가 안전하게 처리되고 AI가 사용자의 동의 없이 민감한 정보를 저장하지 않는 것에 대해 신뢰할 수 있어야 합니다.
– 윤리적 고려: 생성적 AI는 딥페이크를 만들어내거나 잘못된 정보를 확산시킬 수 있는 가능성이 있습니다. 이러한 능력들의 책임있는 사용을 보장하는 것은 계속된 도전입니다.
– AI 성능의 불균등: 다양한 하드웨어 플랫폼은 다양한 수준의 AI 성능을 제공할 수 있어 사용자 경험의 불균형을 만들어내며, AI 기능의 호환성과 확장성에 대한 문제를 던집니다.
장점:
– 생산성 향상: 그 자리에서 번역 및 음성 상호작용 인터페이스와 같은 AI 도구는 사용자의 시간을 절약하고 작업 흐름을 더 효율적으로 만들어줄 수 있습니다.
– 사용자 경험: Windows Recall과 같은 기능은 사용자 경험을 더 직관적이고 개인화된 방식으로 만들어냅니다.
– 로컬 처리: 장치 내 AI는 인터넷 연결 없이도 작동 가능하며 속도와 응답성 면에서 잠재적인 이점을 제공합니다.
단점:
– 비용: 접근성을 목표로 하더라도 AI 통합은 여전히 높은 비용을 야기할 수 있어 일부 소비자들에게는 더 비싸진 컴퓨터가 될 수 있습니다.
– 전력 소비: 고급 AI 처리는 추가 전력 소비와 모바일 장치의 배터리 수명 단축으로 이어질 수 있습니다.
– 고용량: AI 개발의 빠른 속도로 인해 새로운 AI 요구사항이 나타날 수 있어 일부 장치가 더 빨리 구식화될 수 있습니다.
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The source of the article is from the blog klikeri.rs