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생성형 AI를 사용해 과제를 제출하면 안된다 반대 근거
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 생성형 AI를 사용해 과제를 제출하는 것에 반대하는 근거는 다양합니다. 먼저, AI가 생성한 결과물을 검증 없이 사용한다면 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. AI의 한계와 오류를 인지하고 수정하는 것이 중요한데, 이를 인지하지 못하고 무분별하게 AI를 활용한다면 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, AI를 제대로 활용하지 못하면 결과물이 다른 이들의 생성물과 유사해져 지루해질 수 있습니다. 또한, AI는 상당히 빠르게 발전하고 있는 기술이기 때문에 배우기 전에 압도 당하고 지치기 쉬운 상황에 놓일 수 있습니다. 이는 제출한 과제의 질을 떨어뜨릴 수 있으며, 개인의 능력과 노력보다는 AI의 능력에 의존하는 부정적인 상황을 초래할 수 있습니다. 따라서, 생성형 AI를 사용해 과제를 제출하는 것은 신중하게 고려해야 하며, 자신의 능력을 키우는 데 더 집중해야 한다고 생각합니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
디자인

거짓말쟁이 AI 잡아낼 4가지 ‘팩트 체크’ 방법

9분
AI가 생성한 결과물을 어떠한 검증도 없이 수용하고 사용한다면, 그 위험성과 부정적인 결과를 고려해 볼 때, AI를 활용하지 않는 것보다 더 비효율적인 상황에 맞닥뜨릴 수 있다는 것을 상기해야 한다.
거짓말쟁이 AI 잡아낼 4가지 ‘팩트 체크’ 방법
디논
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AI

바이트댄스의 AI IDE ‘트레이(Trae)’ 직접 써봤습니다

9분
그러나 이 기술이 상용화되기까지는 적어도 수년은 걸릴 것이라 예상해 볼 수 있습니다. 제논의 역설 <출처: 위키피디아> 동시에 AI 모델을 사용하는 만큼, 모델의 한계점인 환각과 오류 생성의 위험도 피할 수 없습니다. 특히 AI가 생성한 내
바이트댄스의 AI IDE ‘트레이(Trae)’ 직접 써봤습니다
애옹킴
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AI

성공하면 더 무서울 구글 워크스페이스 AI

10분
인기
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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