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생성형 AI로 과제를 해도 된다는 의견에 반박할수 있는 자룔ㄹ 찾으.
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 생성형 AI로 과제를 해도 된다는 의견에 반박할 수 있는 자료를 찾을 수 있습니다. 현재 AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 아직까지 이 기술의 한계와 부정확성이 존재합니다. AI를 잘 활용하는 사람과 그렇지 못한 사람 간의 결과물 차이가 명확하게 나타나고 있습니다. AI는 사용자가 지시한 대로 작동하는 것이 아니라, 사용자가 정확하게 피드백하고 지시해야만 원하는 결과물을 얻을 수 있습니다. 게다가 AI가 잘못된 정보를 제공할 수도 있고, 부정확한 결과물을 만들어내는 경우도 있습니다. 이러한 이유로 생성형 AI를 사용하여 과제를 해결하는 것에는 신중한 접근이 필요하며, 사용자가 충분한 이해와 지식을 가지고 있어야 합니다. 이러한 측면을 고려할 때, 생성형 AI로 과제를 처리하는 데는 제약과 위험이 따르는 부분이 있을 수 있다는 점을 염두에 두어야 합니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
AI

성공하면 더 무서울 구글 워크스페이스 AI

10분
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생성형 AI의 장점은 상상한 것을 만들어준다는 것인데 바로 이것이 문제다. 이론적으로 한계가 없다고 볼 수 있어, 잘 쓰는 사람과 그렇지 못한 사람의 결과물은 확연히 차이가 날 것이다. 예를 들어, AI를 잘 쓰는 사람은 AI에게 구체적인 지시를 내릴 줄 알고
성공하면 더 무서울 구글 워크스페이스 AI
맨오브피스
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IT서비스

SI 기업의 AI 생존 전략

13분
AI가 코딩에서 두각을 나타내는 이유이기도 하죠. 하지만 의지를 가지는 것, 방향을 정하는 것은 사람이 해야 합니다. 책임과 권한의 문제거든요. AI가 좋은 답을 해줘도 선택하지 않을 수 있습니다. 단기적으로는 이런 상황이 예상됩니다.AI가 도입된다고
SI 기업의 AI 생존 전략
김수보
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AI

노벨 과학상을 휩쓴 인공지능의 대가들

10분
특히 IT 업계에 종사하는 개인이라면, 이러한 변화를 더욱 절실하게 느낄 겁니다. 생성형 AI는 코딩이나 보고서 작성에 일부 쓰이던 보조 도구에서 이미 개발자를 대체하고도 남을 핵심 도구로 자리 잡아가고 있습니다. 그뿐만 아니라 직무의 성격 자체를 변화시키고도
노벨 과학상을 휩쓴 인공지능의 대가들
반기황
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