로욜라 대학 경제 및 비즈니스 학부는 코르도바의 Real Circulo de la Amistad에서 중요한 비즈니스 미팅을 기획했습니다. 이 미팅은 발전적인 인공지능과 효율적인 데이터 관리의 핵심적인 측면을 중점적으로 다뤘습니다.
이 행사에서 핵심적인 대화를 이끈 인물은 IBM 컨설팅 iX의 고객 전환을 위한 디지털 비즈니스 개발 파트너인 수자나 안두하였습니다. 안두하는 발전적인 AI의 출현이 알고리즘 개선과 하드웨어 향상의 영역을 뛰어넘는다는 그녀의 포괄적인 견해를 밝혔습니다. 그녀는 데이터 수집, 관리 및 응용이 AI의 창의력과 운영 능력을 증진시키는 데 중요한 역할을 강조했습니다.
기술적 향상을 넘어서 이루어진 대화는 윤리 기준, 개인 정보 보호 문제 및 AI 활용의 공정성에 대한 신흥 쟁점과 전망을 다루었습니다.
주제를 더 깊게 탐구하기 위해 11:30분쯤에 전문가 패널이 참여하여 토론하게 되었는데, 로욜라 대학 총장인 파비오 고메스-에스테른이 직접 진행했습니다. 패널에는 데이터 및 AI 전략 전문가인 Capgemini Invent의 루이스 올모 페레트와 안달루시아, 카나리아 제도 및 익스트레마두라의 영업을 책임지는 NTT 데이터의 시니어 파트너인 호세 안헬 페레즈 등의 공신력있는 전문가들이 참여했습니다.
발전적인 AI와 데이터 관리와 관련된 추가 정보는 다음과 같습니다:
– 발전적인 AI는 인간이 만드는 것과 유사한 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 콘텐츠를 만들 수 있는 유형의 인공 지능을 가리킵니다. 이에는 발전적인 적대적 생성망(GAN), 트랜스포머 모델 및 변이 오토인코더가 포함됩니다.
– 데이터 관리는 AI에게 중요한데, 데이터의 품질과 구조는 AI 알고리즘의 성능과 결과에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 효과적인 데이터 관리 관행에는 데이터 거버넌스, 데이터 품질 보증 및 견고한 데이터 인프라 구축이 포함됩니다.
– 수자나 안두하가 일하는 IBM 컨설팅 iX는 IBM 글로벌 비즈니스 서비스의 비즈니스 디자인 부문으로, AI 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술을 통한 디지털 전환에 초점을 맞추고 있습니다.
발전적 AI와 데이터 관리와 관련된 가장 중요한 질문들은 다음과 같습니다:
– 발전적 AI를 업무 관행에 윤리적이고 책임적으로 어떻게 통합할 수 있을까요?
– 발전적 AI 모델을 훈련하기 위해 필요한 방대한 양의 데이터를 관리하기 위한 최상의 관행은 무엇인가요?
– 발전적 AI가 데이터 개인 정보 보호 및 사용자 동의에 어떤 영향을 미칠까요?
주요 과제 또는 논란은 다음과 같습니다:
– 윤리적 고려사항: 발전적 AI가 잘못된 정보나 유해한 콘텐츠인 딥 페이크를 만들어내는 데 사용되지 않도록 보장하는 것.
– 개인 정보 보호 문제: AI 시스템을 훈련하는 데 사용될 수 있는 개인 정보의 개인 정보 보호 보장.
– 편향성 및 공정성: 사회적 불평등을 유발하거나 강화할 수 있는 AI 모델의 잠재적인 편향성 대응.
발전적 AI의 장단점에는 다음이 있습니다:
– 장점:
– 창의성과 생산성: 발전적 AI는 창조적인 프로세스를 지원하여 콘텐츠 작성을 자동화하고 향상시킬 수 있습니다.
– 데이터 활용: 방대한 데이터셋을 통해 통찰력을 도출하여 정보에 기반한 결정에 기여할 수 있습니다.
– 맞춤형: 발전적 AI는 개인의 선호에 맞게 맞춤형 콘텐츠를 작성할 수 있습니다.
– 단점:
– 품질 관리: 발전적 AI가 자율적으로 콘텐츠를 생성하기 때문에 품질 및 정확성을 모니터링하는 것이 어려울 수 있습니다.
– 윤리적 위험: 날조 뉴스나 선전물에 남용될 수 있는 잠재적인 위험.
– 직업의 이동: 콘텐츠 생성의 자동화가 창조적 산업의 일자리에 영향을 줄 수 있습니다.
발전적 AI, 윤리적 AI 및 데이터 관리에 대한 추가 정보는 아래 리소스를 참고할 수 있습니다:
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