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일본의 인공지능 활용 신약개발의 단점
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 일본의 인공지능 활용 신약개발의 단점은 다양하게 언급될 수 있습니다. 먼저, 생성형 AI를 사용한 경우에는 상상력과 창의력이 중요한데, 이는 사람마다 수준이 다르기 때문에 개인의 능력에 따라 결과물이 달라질 수 있습니다. 또한, AI를 잘 활용하지 못하면 결과물이 일관성이 없거나 부정확할 수 있습니다. 그리고 AI 기술의 발전 속도가 너무 빠를 경우, 학습에 따라 발전되는 기술에 따라 압도당하거나 지치기 쉬울 수 있습니다. 이러한 이유들로 인해 일본의 인공지능 활용 신약개발에서도 단점이 존재할 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

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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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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