본문 바로가기

전체 글

 (48)
AI와 정치 선전: 인공지능이 선거에 미치는 영향 1️⃣ AI가 선거에 미치는 긍정적 영향: 데이터 기반 선거 전략의 혁신인공지능(AI)은 최근 선거 캠페인에서 중요한 역할을 하며,정치인과 정당이 유권자와 소통하는 방식, 선거 전략을 수립하는 방식을 완전히 변화시키고 있다. 🔹 AI가 선거 캠페인에서 활용되는 주요 분야1️⃣ 유권자 데이터 분석 → 유권자의 정치 성향, 관심사, 투표 패턴을 AI가 분석하여 맞춤형 캠페인 전략 수립2️⃣ 정치 광고 최적화 → AI가 소셜미디어, 유튜브, TV 광고의 효과를 분석하고 최적의 메시지 배포3️⃣ 챗봇과 자동화된 선거 홍보 → AI 기반 챗봇이 유권자의 질문에 답변하고, 맞춤형 정치 메시지를 전달4️⃣ 가짜 뉴스 탐지 → AI가 허위 정보를 감지하고 팩트체크를 수행하여 선거 과정의 신뢰성을 높임 🔹 AI 기반..
AI 기반 딥페이크 음성 사기(Voice Deepfake Fraud)의 위험성 AI 기반 딥페이크 음성 사기(Voice Deepfake Fraud)의 위험성1️⃣ 딥페이크 음성이란? AI 기술로 사람의 목소리를 복제하는 위협AI 기술이 발전하면서, 이제는 사람의 목소리를 거의 완벽하게 복제할 수 있는 딥페이크 음성(Voice Deepfake) 기술이 등장했다.딥페이크 음성은 인공지능(AI)과 딥러닝을 이용하여 특정 인물의 음성을 학습한 후,그 사람처럼 말하는 가짜 음성을 생성하는 기술을 의미한다. 🔹 딥페이크 음성의 작동 방식1️⃣ AI가 특정 인물의 음성 데이터를 수집 → 유튜브 영상, 인터뷰, 전화 녹음 등을 활용하여 학습2️⃣ 딥러닝 모델이 음성의 억양, 속도, 감정을 분석하여 재현 → TTS(Text-to-Speech) 기술과 결합해 자연스러운 발화 생성3️⃣ 사용자가 원..
AI 감성 분석(Sentiment Analysis) 기술의 문제점과 윤리적 논란 1️⃣ AI 감성 분석이란? 텍스트에서 감정을 읽어내는 기술의 원리AI 감성 분석(Sentiment Analysis)은 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)와 머신러닝을 활용하여텍스트, 음성, 이미지 등에서 인간의 감정을 분석하는 기술이다.이 기술은 소셜 미디어 댓글, 고객 리뷰, 뉴스 기사, 콜센터 대화 등 다양한 데이터에서 감정적 패턴을 탐색하고,긍정(Positive), 부정(Negative), 중립(Neutral)으로 분류하는 역할을 한다. 🔹 AI 감성 분석의 주요 활용 사례 1️⃣ 마케팅 & 고객 피드백 분석 → 기업이 고객 리뷰와 SNS 데이터를 분석하여 브랜드 인식을 평가2️⃣ 금융 & 주식 시장 예측 → 투자 기업이 뉴스와 소셜미디어 감성 데이터를 분석..
AI 저작권 문제: 인공지능이 만든 콘텐츠는 누구의 것인가? 1️⃣ AI가 생성한 콘텐츠란? 인공지능이 창작하는 시대의 도래최근 AI 기술이 급격히 발전하면서, 인공지능은 단순한 데이터 분석을 넘어 직접 창작 활동을 수행하는 단계까지 이르렀다.이제 AI는 기사 작성, 소설 집필, 음악 작곡, 그림 제작, 영상 편집, 코딩 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있으며,그 품질 또한 인간 창작자에 필적할 수준으로 향상되고 있다. 🔹 AI 생성 콘텐츠의 대표적인 예시1️⃣ 텍스트 생성 → ChatGPT, Google Gemini 같은 대형 언어 모델(LLM)이 뉴스, 시나리오, 논문 등을 자동 작성2️⃣ 이미지 생성 → Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion 같은 AI가 예술 작품 및 광고 디자인 제작3️⃣ 음악 & 영상 생성 → AI가 작곡하고,..
AI가 자동으로 SQL 쿼리를 작성하는 방법 1️⃣ AI 기반 SQL 자동 생성이란? 데이터베이스 쿼리 자동화의 혁신SQL(Structured Query Language)은 데이터베이스에서 데이터를 검색, 삽입, 수정, 삭제하는 표준 언어로,기업이 데이터 분석, 보고서 작성, 서비스 운영을 위해 필수적으로 사용된다.하지만, SQL을 직접 작성하려면 데이터베이스 구조에 대한 이해와 쿼리 작성 능력이 필요하기 때문에,비전문가가 사용하기에는 어려운 점이 많다.이러한 문제를 해결하기 위해 AI가 자연어(Natural Language) 입력을 SQL 쿼리로 변환하는 기술이 등장했다.즉, 사용자가 "지난달 매출이 가장 높은 제품을 보여줘" 같은 자연어로 요청하면,AI가 자동으로 해당하는 SQL 쿼리를 생성하는 방식이다. 🔹 AI 기반 SQL 자동 생성 기술..
AutoML이란? 코딩 없이 AI 모델을 학습시키는 방법 1️⃣ AutoML이란? 비전문가도 AI 모델을 쉽게 만들 수 있는 기술인공지능(AI) 모델을 구축하려면 데이터 전처리, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 학습 및 평가 같은 복잡한 과정이 필요하다.이러한 작업은 머신러닝 전문가나 데이터 과학자가 수행해야 하는 경우가 많아, 일반 개발자나 기업이 AI를 활용하는 데 어려움이 있었다.이 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 AutoML(Automated Machine Learning, 자동화된 머신러닝)이다.AutoML은 비전문가도 코딩 없이 AI 모델을 학습시키고 최적화할 수 있도록 지원하는 자동화된 머신러닝 기법이다. 🔹 AutoML이 해결하는 문제점1️⃣ 머신러닝 전문가 부족 → 데이터 과학자가 없어도 AI 모델을 쉽게 개발 가능2️⃣ 모델..
LoRA(Low-Rank Adaptation)란? 대형 언어 모델 경량화 기술 1️⃣ LoRA란? 대형 언어 모델의 경량화와 맞춤 학습을 위한 혁신적인 기술최근 몇 년 동안 GPT-4, PaLM-2, LLaMA 같은 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 급격히 발전하면서,이제 AI는 자연어 이해와 생성에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다.하지만, 이러한 대형 모델들은 수십억 개의 파라미터를 포함하고 있어, 학습과 실행에 엄청난 연산 비용과 메모리 자원을 필요로 한다는 단점이 있다.이를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 LoRA(Low-Rank Adaptation, 저랭크 적응 기법)이다.LoRA는 대형 언어 모델을 그대로 유지하면서, 추가적인 훈련 비용을 최소화하여 특정 작업에 맞게 모델을 미세 조정(Fine-tuning)할 수 있도록 해주는 경량화 기술이..
YOLOv8 vs SAM: 최신 AI 비전 모델 비교 분석 1️⃣ YOLOv8과 SAM이란? AI 기반 컴퓨터 비전의 혁신적인 모델들컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술은 최근 몇 년 동안 자율주행, 의료 영상 분석, 산업 자동화, 보안 감시 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 해왔다.특히, 객체 탐지(Object Detection)와 이미지 분할(Image Segmentation) 기술이 크게 발전하면서, 실시간 영상 처리의 정확도와 속도가 급격히 향상되었다.그중에서도 대표적인 최신 AI 비전 모델인 YOLOv8(You Only Look Once version 8) 과 SAM(Segment Anything Model) 은각각 객체 탐지(Object Detection)와 이미지 분할(Segmentation)에서 혁신적인 성능을 보이는 모델들이다. 🔹..

티스토리툴바