AI 글쓰기 (2)

1. 정의 내리기 글쓰기

딥러닝

 

딥러닝은 AI의 일부로 머신러닝의 하위 개념으로 말할 수 있다. 인간의 뇌 구조인 인공 신경망을 더한 기술로 머신러닝의 발전된 기술로도 말할 수 있다. 딥러닝은 자연어처리, CV, 음성인식 등 복잡한 문제에서 탁월한 성능을 발휘한다. 데이터를 바탕으로 스스로 학습하고 패턴을 찾아내며, 층이 깊어질 수록 더 정교해질 수 있습니다. 유명한 알고리즘으로 CNN, RNN, Transformer가 있습니다. AI의 핵심 기술로 많은 분야에서 활약하고 있다.

 

2. 현상 논평 글쓰기

"인간-AI 협업, 생각보다 효과 없다?" ... MIT 집단 지성 센터, 새로운 연구 결과 발표 < 기획 < FOCUS < 기사본문 - 인공지능신문

 

사실적 해석 : 

AI와 인간 협업이 인간이나 AI 단독보다 항상 더 나은 결과를 내지는 않는다. 의사 결정 분야에서는 성과가 오히려 저하되는 경우가 있었고, 창의적 콘텐츠 제작에서만 협업의 긍정적 효과가 뚜렷하게 나타났습니다. 인간이 AI보다 우수한 작업에서는 협업이 성과를 높였으나, AI가 더 나은 작업에서는 협업으로 오히려 효율성이 떨어졌습니다. 이는 AI의 판단을 신뢰하는 데 어려움이 있기 때문으로 해석됩니다.

 

나의 관점 :

AI와의 협업은 현대 사회에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. AI와 함께함으로써 더 많은 결과물을 더 높은 수준으로 창출할 수 있게 되었고, 그 성과 또한 이전보다 한층 뛰어난 수준으로 향상되고 있다. AI가 대체할 수 없는 인간의 창의력, 감정 공감 능력, 윤리적 판단, 직관력 등은 인간만의 고유한 강점이다. 이 강점들이 AI의 강력한 연산 능력, 데이터 처리, 패턴 인식과 결합된다면 더욱 뛰어난 성과를 이룰 수 있을 것이다. AI가 지원하는 부분을 통해 인간은 보다 창의적이고 윤리적인 문제 해결에 집중할 수 있어, 상호 보완적인 협력이 궁극적으로 더 나은 결과를 만들어낼 것이라고 확신한다.

 

 

비평 :

기사에서는 창의적 작업에서 인간과 AI의 협업이 긍정적인 효과를 발휘한다고 하지만, 구체적으로 어떠한 작업에서 어떠한 방식으로 성과가 달라졌는지에 대한 세부 설명이 부족하다. 창의적 작업이라는 광범위한 영역에서 협업이 모든 상황에 동일하게 유효할 수는 없기 때문에, 이를 일반화하는 데 신중함이 필요하다. 또한 의료 진단 및 이미지 인식과 같은 특정 분야에 국한된 사례를 예로 들고 있어, 이를 바탕으로 모든 작업에서 AI와의 협업이 동일한 결과를 낼 것이라고 일반화하기에는 무리가 있다.