<p>AI가 밤새 주류가 된 10 가지 이유

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AI가 밤새 주류가 된 10 가지 이유 - 미래의 의미 탐험

2025년 4월 25일

BenWalker

생성 AI의 급속한 상승 : 기술의 게임 체인저

회오리 바람이었습니다. 그렇지 않습니까? Chatgpt와 같은 도구를 갖춘 생성 AI는 2023 년 초에 현장에 터져 거의 밤새 기술 환경을 변화 시켰습니다. 스타 게이트 에피소드에서 외계인 기술을 우연히 발견 한 것과 같습니다. AI 기능을 일일 워크 플로 이동에 추가하기 위해 벤더에서 돌진하는 것부터 영향을 부인할 수 없습니다.

그러나 어떻게 그렇게 빨리 일어 났습니까? 이 기사에서는 생성 AI의 신속한 발전과 기술 스택 및 근무일 루틴에 통합을 추진 한 10 가지 주요 요소로 뛰어들 것입니다.

1 단계 : 기본 혁신

나는 20 년 전에 논문 시절부터 AI와 함께 일해 왔으며 심지어 90 년대에 AI 제품을 출시했습니다. 그러나 chatgpt가 대표하는 도약을 위해 나를 준비한 것은 아무것도 없습니다. 이 혁명을 일으킨 세 가지 주요 요소를 세분화합시다.

1. 변압기 모델의 발전

AI는 제한된 작업을 위해 특정 데이터 세트에 대해 엄청나게 좁고 교육을 받았습니다. 90 년대 초에 House Plant Clinic 이라는 제품을 배송하는 것을 기억하며, 집 식물 문제에 대해서만 훈련되었습니다. 그것은 그 목적에 좋았지 만 훈련 데이터 밖에서는 단서가 없었습니다.

그런 다음 2017 년에 Google의 "관심이 필요한 모든 것"논문이 자체 정보 모델을 소개하여 AIS가 한 번에 전체 문장을 처리 할 수 있도록합니다. 이 돌파구는 AIS가 맥락을 파악할 수 있었으며 "강 은행"과 "도시 중심에있는 은행"을 구별했습니다.

2. 널리 훈련 된 기초 모델

변압기 모델을 사용하면 AIS는 광대하고 다양한 데이터 세트에 대해 교육을받을 수 있으며 데이터 자체의 컨텍스트를 이해합니다. 이로 인해 OpenAi의 GPT-3.5 및 GPT-4와 같은 모델이 거의 전체 인터넷과 수많은 책을 훈련 시켰습니다.

이 모델은 다재다능하여 전문 교육없이 모든 응용 프로그램을 처리 할 수 있습니다. 우리는 몇 달 동안 하우스 플랜트 클리닉을 훈련 시켰지만 오늘날의 AIS는 Chatgpt 또는 Google Gemini와 같은 AIS가 식물 문제와 훨씬 더 많은 것을 진단 할 수 있습니다.

그러나 캐치가 있습니다 : 누가이 교육 데이터를 소유하고 있습니까? 저작권이있는 자료에 대한 소송은 향후 데이터 가용성을 제한하여 이러한 모델의 효과에 영향을 줄 수 있습니다. 또한 모든 인터넷 데이터가 정확하거나 적절한 것은 아니며, 이는 공급 업체가 GuardRails를 설정하기 위해 작업함에 따라 문제를 제기합니다.

3. 하드웨어의 혁신 (GPU 및 TPU)

Transformer Models의 복잡한 계산은 상당한 컴퓨팅 파워를 요구했습니다. 처음에 NVIDIA의 게임 GPU는 AI에 필요한 매트릭스 작업을 처리했지만 Ampere 및 Hopper 시리즈 칩은 성능과 효율성을 높였습니다.

Microsoft 및 Amazon의 커스텀 칩과 함께 AI 용으로 특별히 설계된 Google의 TPU는 주요 플레이어에게 저렴한 AI 교육을 저렴하게 만들었습니다. 이를 통해 AI 기능을 서비스로 제공하고 모든 규모의 비즈니스에 액세스 할 수 있으며 자율 주행 자동차와 같은 응용 프로그램에 중요한 실시간 AI 분석을 가능하게했습니다.

2 단계 : 시장 세력은 채택을 추진합니다

기술을 마련하면서 시장 역학이 인수되어 AI를 주류로 밀어 넣었습니다. 이 채택을 주도하는 7 가지 주요 요인은 다음과 같습니다.

4. 모든 사람을위한 chatgpt 및 API 액세스

Chatgpt가 2023 년 초에 출시되었을 때, 그것은 빠르게 성장하는 가장 빠르게 성장하는 앱이되었습니다. Google 검색으로 쉽게 사용할 수 있었으며 놀랍도록 정확한 응답을 제공했습니다. 그것을 시도한 모든 사람들은 미래에 만지는 것처럼 느꼈습니다.

그런 다음 OpenAi는 API를 통해 Chatgpt의 모델을 열어 개발자가 주말 동안 세계적 수준의 AI를 응용 프로그램에 통합 할 수 있습니다. API 콜 당 저렴한 비용으로 인해 매력적인 추가 기능이있어 제품 라인을 확장하고 수익을 높였습니다.

5. 오픈 소스 가속

공급 업체 잠금 장치를 피하기 위해 오픈 소스 커뮤니티는 AI를 수용하여 LLAMA 및 안정적인 확산과 같은 모델을 제공했습니다. Hugging Face와 같은 플랫폼은 모든 기술 수준의 개발자에게 AI 통합을 쉽게 만들었습니다.

오픈 소스는 협업, 지속적인 개선 및 큰 공급 업체가 우선 순위를 정하지 않을 틈새 기능을 소개합니다. 이것은 AI를 민주화하여 다양한 응용 프로그램에서 채택을 가속화합니다.

6. 소비자 및 기업 수요

생성 AI는 단지 과대 광고가 아닙니다. 실제 가치를 제공합니다. AI가 프로그래밍에서 사진 편집 및 감정 분석에 이르기까지 AI가 2024 년에만 도움이되는 15 가지 방법을 기록했습니다. 비즈니스, 학생 및 개인 모두 AI의 잠재력을 인식하고 AI 회사의 가치를 높이고 촉진했습니다.

7. 바이러스 및 네트워크 효과

수년 동안 AI는 틈새 시장 이었지만 갑자기 주류였습니다. Marge Aunt는 가족 모임에서 Chatgpt에 대해 논의하고 있었고, 가장 빠르게 성장하는 앱이되어 몇 달 안에 1 억 명의 활동적인 사용자에게 도달하여 1 년 후 두 배가되었습니다.

해적 토크를 생성하거나 스타 트렉 스토리를 작성하거나 몇 분 만에 비즈니스 데이터를 분석하는 능력은 대중의 상상력을 포착하고 빠른 확산을 불러 일으켰습니다.

8. 경쟁 시장 압력

OpenAi의 성공으로 Google, Microsoft, Meta, Amazon 및 Apple과 같은 다른 기술 거인은 남겨 둘 수 없었습니다. AI는 보너스 또는 유리한 업셀로 헤드 라인 기능이되었습니다. Microsoft의 Copilot, Google의 Gemini 등은 경쟁과 혁신을 강화했습니다.

9. 입법 및 규제 지연

10. 지속적인 혁신과 투자

AI는 지나가는 유행이 아닙니다. 주요 기업들은 귀중한 제품과 서비스를 제공하여 수십억을 계속 투자하고 있습니다. 우리는 멀티 모달 AI, 자율 제제 및 AI 코딩 AI에서 돌파구를보고 있습니다. 그것은 2000 년대 중반에 앱 이코노미의 선덕주기를 연상 시켜서 투자와 혁신이 서로를 공급하여 AI를 주류로 밀어 넣습니다.

III 단계 : 미래

80 년대에 우리 엄마는 바닥을 진공 청소기로 청소할 수있는 컴퓨터를 꿈꾸 었습니다. 이제 우리는 나르왈과 같은 로봇이 그 일을하고 있습니다. 내 꿈? 내가 쓰는 동안 커피를 가져올 수있는 AI. Tesla, Apple 및 Meta의 Humanoid Robot에 대한 작업으로 인해 멀지 않을 수도 있습니다.

Alexa의 가끔 사고 나 Chatgpt의 가끔 제조와 같은 AI의 현재 기발함을 감안할 때, 나는 아직 내 거실을 돌아 다니는 로봇을 원한다고 확신하지 못합니다. 하지만 남자는 커피에 대해 꿈을 꿀 수 있습니다.

지난 2 년은 거친 승차였으며 우리는 처음에있을 것입니다. AI의 빠른 채택에서 가장 중요한 요소는 무엇이라고 생각하십니까? Chatgpt와 같은 AI 도구를 일일 워크 플로에 통합 했습니까? 그들은 당신의 일이나 창의성을 어떻게 바 꾸었습니까? AI가 장기 게임 체인저로 보입니까, 아니면 결국 안정화 될 과대 광고주기에 있습니까? 그리고 윤리적 및 규제 문제는 어떻습니까? AI 개발이 적절한 감독을 위해 너무 빠르게 움직이고 있다고 생각하십니까?

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