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이는 타협이 필요한 복잡한 현실 문제들을 처리할 수 있는 AI의 개발로 이어질 수 있다.

연구자들은 더 창의적인 방법으로 AI 학습용 데이터를 확보해야 할지도 모른다.

내장된 지도를 기반으로 움직이는 대부분의 로봇과 달리 이 4족 보행 로봇은 컴퓨터 비전과 강화학습을 통해 움직인다.

메타가 과학자들에게 도움을 주려고 공개한 대규모 언어모델 ‘갤럭티카’는 편향적이고 부정확하며 비상식적인 결과만 생산했다.

일명 살인진드기로 불리는 '작은소 참진드기'를 매개로 한 전염병이 미국 축산업계를 위협하고 있다. 일각에서는 미국이 진드기 번식을 막지 못할 경우 공중보건 위기에 빠질 수 있다는 경고도 나오고 있다.

AI를 통해 비즈니스 임팩트를 창출하기 위한 가장 중요한 조건은 풀어야 하는 문제를 제대로 포착하는 것이다. 그러려면 가치를 창출할 수 있는 문제를 가려내는 분석력이 필요하다. AI를 적용해 거대한 임팩트를 창출하기 위한 문제 정의 노하우를 살펴본다.

다음 세 차트가 어느 나라가 기후변화의 주범인지 가려내는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.

디지털 경제의 시대에 데이터의 양극화와 컴퓨팅 파워 격차는 부의 편중을 낳을 수 있지만 AI 민주화는 모두에게 AI 기술의 접근을 가능하게 해준다. 전 세계의 연구자들이 공동으로 참여한 빅사이언스(BigScience) 프로젝트는 블룸(BLOOM)을 개발하는 데 성공했다. 세계 최대의 다국어 언어 모델 블룸이 보여준 개방성은 폐쇄적인 대규모 AI 개발 방식에 신선한 충격을 던져 주었고 AI 민주화를 앞당겼다는 평가를 받고 있다.

구글 모회사 알파벳(Alphabet)의 연구개발 부서 ‘X’가 해초를 이용한 기후변화 극복 프로젝트를 공개했다. 이 프로젝트는 카메라, 컴퓨터 비전, 기계학습을 활용해 바닷속 생물 자원에 저장된 탄소를 측정한다.