"Genarative AI: Stanford HAI의 관점" 전망 보고서

 

스탠포드 대학의 HAI(Human-Centered Artificial Intelligence) 연구소에서 Fei-Fei 교수 등 12명 석학들의 전망 의견들을 모아 "제너레이티브 AI: 스탠포드 HAI의 관점"라는 전망 보고서를 발표했습니다.

 

부제: 당신의 제너레이티브 AI가 앞으로 현장과 사회에 어떤 영향을 미칠 것이라고 생각하시나요?

 

-AI의 위대한 변곡점 (Fei-Fei Li)

기계에 이러한 기능, 즉 생성 기능을 부여하는 것은 여러 세대에 걸친 AI 과학자들의 꿈이었습니다.

 

-합성 환자의 잠재력 (Russ Altman)

이는 잠재적으로 임상시험을 더 작고, 더 빠르고, 더 저렴하게 만들 수 있으며, 신약과 진단을 더 빠르게 개발할 수 있게 해줍니다.

 

-환자 치료부터 청구까지 의료 서비스 혁신 (Curt Langlotz)

환자 방문 시 챗봇이 의사의 보조 역할을 수행하여 보다 정확한 진단과 맞춤형 치료법 선택을 지원할 수 있습니다.

 

-자연을 들여다보는 AI 창 (Surya Ganguli)

AI 생성 모델은 생물학적, 물리적, 정신적 영역에 걸쳐 자연 자체에 대한 상당한 인사이트를 제공할 준비가 되어 있으며, 주요 사회 문제 해결에 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다.

 

-일상 생활의 새로운 도구 (James Landay)

제너레이티브 AI를 기반으로 한 변화는 이제 막 디자이너와 기술자들이 상상하기 시작했습니다.

 

-시는 최적화되지 않습니다: AI 시대의 창의성 (Michele Elam)

효율성, 속도, 소위 규모의 경제라는 원칙이 창작 과정에도 똑같이 적용되어야 할까요? 결국 시는 최적화되지 않습니다.

 

-제너레이티브 AI와 법치주의 (Daniel E. Ho)

법률 리서치를 대체하기 위해 ChatGPT에 의존하는 것은 직업 윤리와 궁극적으로 법치주의에 심각한 문제를 제기합니다.

 

-새로운 캄브리아기 시대: '과학적 흥분과 불안' (Percy Liang)

과학은 놀랍도록 발전하여 진입 장벽을 낮추고 있습니다. 또한 무엇이 진짜인지 가짜인지 판단할 수 있는 우리의 능력을 제거한다는 점에서 두려운 존재이기도 합니다.

 

-자동화가 아닌 노동력 증강에 대한 요구 (Erik Brynjolfsson)

일부 이점(및 비용)은 잘 측정되지 않았지만 생산성은 거의 확실하게 총 생산량을 늘리거나 비용을 줄이거나 둘 다 증가하게 될 것입니다.

 

-업무의 재창조 (Christopher D. Manning)

이러한 AI 모델은 토니 모리슨 수준의 산문이나 그녀의 생생한 경험을 제공하지는 못하겠지만, 매우 유능한 산문을 생산할 것이라고 생각합니다.

 

-교육 분야, '만들어지는 재앙' (Rob Reich)

계산기는 정확성을 높이고, 지루한 작업을 없애주며, 많은 사람들이 수학을 더 재미있게 즐길 수 있게 해주는 것으로 입증되었습니다. ChatGPT는 계산기와는 다릅니다.

 

-교육 시스템의 불평등 해결 (Peter Norvig)

모든 학습자에게 이러한 수준의 상호작용을 제공하기에는 튜터가 충분하지 않습니다... 이 역할을 하는 인간 교사를 보강할 수 있는 가능성이 있습니다.

 

스탠포드 HAI 보고서: https://hai.stanford.edu/generative-ai-perspectives-stanford-hai

 

한글 번역본 : 

(SPRi)_AI브리프[특집호]_HAI_생성AI_0307_v1.0.pdf

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