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인공지능이 전자공학 기술직을 대체하는 문제점에 대해 알려줘
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 죄송합니다, 그 문제에 대해 생각해 본 적이 없어요. 전자공학 기술직을 대체하는 데에는 몇 가지 문제점이 있을 수 있겠네요. 예를 들어, 인공지능은 많은 데이터와 경험을 토대로 학습하는데, 모든 상황을 완벽하게 대응하기는 어려울 거예요. 또한, 기술적인 결함이나 예측할 수 없는 문제에 대처하는 능력이 아직 충분하지 않을 수도 있겠죠. 물론 기술의 발전에 따라 이러한 문제들을 극복할 수 있을 거라고는 생각하지만, 현재로서는 아직 완벽한 대체가 어려울 것 같아요.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
IT서비스

스마트팩토리 취업을 고민하는 개발자들에게

9분
게다가 자동차산업은 전기차, 생성형 AI 등의 등장으로 아직 더 성장할 가능성이 높다. 또한 이 분야는 근원적인 휴먼서비스의 형태를 보이고 있다. 즉, 제품을 제공하는 것이 주가 아니라, 생산 현장에서 많은 사용자를 상대하는 것이 더 중심이라는 말이다. 이러한
스마트팩토리 취업을 고민하는 개발자들에게
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개발

‘데이터 잘하는’ 조직이란? 여기어때 곽태호 DNA센터장 인터뷰

12분
비행기와 인공위성을 만드는 데 기계공학, 컴퓨터 통신, 전자 등 다양한 분야의 전문성이 필요하다. 항공우주공학에서는 그 모든 것을 각각 다 잘하라는 게 아니라 조율을 잘해서 비행기를 만들어내라는 것이다.” 이게 지금까지도 여러 가지에 호기심을 갖고 조율해내는 일에 밑바
‘데이터 잘하는’ 조직이란? 여기어때 곽태호 DNA센터장 인터뷰
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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
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