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한국의 인공지능활용 신약개발 사례 단점
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 한국의 인공지능을 활용한 신약개발 사례에서는 단점으로써 AI의 정확성이 100%가 아니라는 점을 감안해야 합니다. 이는 의료 분야에서 오진이나 실수를 유발할 수 있으며, 이는 사람들에게 치명적인 영향을 줄 수도 있습니다. 또한 AI를 통해 발견된 신약에 대한 안전성 및 효과에 대한 충분한 검증이 이뤄지지 않을 수도 있어, 신약의 신뢰성을 높이는 데에 어려움이 있을 수 있습니다. 더불어 한국 시장에 맞춘 특화된 서비스를 개발하기 어려운 점도 단점으로 지적될 수 있습니다. 그러나 이러한 단점을 극복하고 긍정적으로 바라본다면, AI를 통해 효율적으로 시간과 비용을 단축하고 개인 맞춤형 신약을 개발할 수 있는 큰 기회가 되며, 의료 분야에서 더 나은 진단 및 치료 방법을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
AI

‘스타트업·빅테크·대기업’ 삼각구도로 본 국내 생성형 AI 트렌드

13분
이로 인해 비즈니스의 안정성이 떨어질 수 있습니다. 확장성 제한독자적인 모델을 개발하지 않고, API를 활용하면 서비스의 특성화나 확장성에 제한이 생깁니다. 특히 대부분 영어에 초점을 맞추고 개발이 되어 있기에 한국 시장에 맞춘 특화된 서비스를 제공하기 어려울
‘스타트업·빅테크·대기업’ 삼각구도로 본 국내 생성형 AI 트렌드
이재훈
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AI

AI는 왜 잘못된 답변을 할까? AI 할루시네이션과 해결책

14분
이처럼 AI의 결과를 무조건 수용한다면, 누군가에게는 공정하지 못한 상황이 발생할 수 있습니다. 의료 분야 사례의료 오진으로 인한 결과는 인간의 생명에 직접적인 영향을 줄 수 있기 때문에 치명적인데요. 개인정보 보호 등의 문제로 실제 피해 사례는 찾기 어려웠지
AI는 왜 잘못된 답변을 할까? AI 할루시네이션과 해결책
최봉환
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AI

일론 머스크의 '뉴럴링크'와 요즘 헬스케어 분야 AI 활용례

8분
이처럼 뉴럴링크와 생성형 AI를 적절하게 활용한다면 질병과 노화를 줄일 수 있는 약을 개인에 맞춰 찾아주거나 새롭게 디자인 할 수 있을 것으로 생각한다. 워싱턴대학교의 단백질 생성프로그램 소개출처: Institute for Protein Design
일론 머스크의 '뉴럴링크'와 요즘 헬스케어 분야 AI 활용례
그릇
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