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생성형AI의 장단점
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 생성형 AI의 장단점은 어떤가요? 생성형 AI의 장점은 뛰어난 성능과 편리함입니다. OpenAI API를 통해 직접 서비스를 만들어 본 결과, 그 성능에 감탄할 수 있었습니다. 또한, 생성형 AI는 다양한 기능을 포함한 모델을 사용할 수 있어 예측, 추천 등의 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 더불어, 생성형 AI를 개발하는 과정에서는 생성할 수 있는 결과물의 범위가 넓어 다양한 분야에서 활용할 수 있다는 장점도 있습니다. 이러한 장점들은 많은 사용자들에게 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 도움을 줍니다. 하지만 생성형 AI도 한계점을 가지고 있습니다. 첫 번째로는 시간과 비용 문제입니다. 생성형 AI를 이용하여 화려한 애니메이션과 이미지가 가득한 웹사이트를 만들 경우, 로딩이 길어지면 사용자들이 불편함을 느낄 수 있고, 이로 인해 이탈할 가능성이 커집니다. 또한, 생성형 AI는 정보의 정확성을 보장하기 어려울 수 있는데, 이는 할루시네이션(거짓을 말하는 현상)과 같은 문제점 때문입니다. 따라서 생성형 AI를 활용하는 검색 플랫폼 등에서 잘못된 정보를 제공하면 큰 문제에 직면할 수 있습니다. 또 다른 단점은 생성형 AI 개발 시 시장 진입이 늦어질 수 있다는 점입니다. 기존에 이미 시장에 존재하는 대표 기업에 비해 생성형 AI를 개발한 스타트업이 시장에 뒤처질 가능성이 있습니다. 따라서 생성형 AI 개발에는 시장 진입에 대한 위험을 감수해야 합니다. 이와 같이 생성형 AI는 뛰어난 성능과 다양한 기능을 제공하는 장점이 있지만, 시간과 비용 문제, 정보의 정확성 보장 어려움, 시장 진입에 대한 위험 등의 한계점도 고려해야 합니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
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요즘 핫한 ChatGPT 서비스, 직접 만들어봤습니다

8분
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생성형 AI의 한계점이처럼 OpenAI API를 통해 직접 서비스를 만들어 보니, 뛰어난 성능과 편리함에 감탄했습니다. 하지만 동시에 생성형 AI의 한계점도 느낄 수 있었는데요. 첫 번째 한계점은 바로 시간과 비용 문제입니다. 화려한 애니메이션과 이미지가 가득한 웹사이
요즘 핫한 ChatGPT 서비스, 직접 만들어봤습니다
호박너구리
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AI

‘스타트업·빅테크·대기업’ 삼각구도로 본 국내 생성형 AI 트렌드

13분
안정성기존의 머신러닝과 달리 생성형 AI의 경우 할루시네이션(거짓을 말하는 현상)과 같은 문제점이 있어 정보의 정확성을 보장하기 어려울 수 있습니다. 검색 플랫폼의 경우 잘못된 정보를 제공했을 때 큰 문제에 직면할 수 있습니다. 늦은 시장 진입스타트업 대비 시
‘스타트업·빅테크·대기업’ 삼각구도로 본 국내 생성형 AI 트렌드
이재훈
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AI

일론 머스크의 '뉴럴링크'와 요즘 헬스케어 분야 AI 활용례

8분
반면 생성 AI의 경우에는 범위를 넘어선 결과물을 만들어 낼 수 있다. ML과 생성형 AI의 가장 큰 차이점은 단일 모델에 여러 기능이 포함된 파운데이션 모델이다. 즉 데이터를 기반으로 예측, 추천하는 일부 기능은 ML에서도 사용되지만, 새로운 단백질 구조를
일론 머스크의 '뉴럴링크'와 요즘 헬스케어 분야 AI 활용례
그릇
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