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생성적 AI: 사용 사례 시나리오 – MassTLC

플라톤에 의해 재발행
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생성 AI에 대한 소문은 부인할 수 없습니다. 현재 컴퓨터 과학에서 가장 뜨거운 주제인 제너레이티브 AI는 반복 작업에 대한 솔루션, 유비쿼터스 AI 보조자, 디자인에 접근하는 새로운 방법 등으로 호평을 받아왔습니다. 전 세계의 비즈니스 리더들은 이 흥미로운 기술을 어떻게 활용하고 혁신의 꽃이 피어나는 것보다 앞서 나갈 수 있는지 궁금해하고 있습니다.

이러한 미래 지향적인 리더는 다음과 같은 주요 질문을 갖고 있을 수 있습니다.

제너레이티브 AI란?

제너레이티브 AI(Generative AI)는 신경망을 사용해 데이터의 패턴과 관계를 학습한 뒤 원본과 유사한 새로운 데이터를 생성하는 인공지능의 일종이다. 이러한 방식으로 작동하는 생성 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 심지어 비디오를 포함한 광범위한 출력을 생성할 수 있습니다.

이러한 프로그램의 성공 여부는 훈련에 사용되는 데이터세트의 품질과 크기, AI의 기반이 되는 신경망의 복잡성에 따라 달라집니다. 대규모 고품질 데이터 세트와 복잡한 신경망을 통해 생성 AI는 인간이 생성한 데이터와 사실상 구별할 수 없는 매우 현실적이고 설득력 있는 출력을 생성할 수 있습니다.

생성 AI는 어떤 용도로 사용될 수 있나요?

생성적 AI 프로그램을 적용할 수 있는 방법은 다양하지만, 광범위하게 말하면 패턴이나 기존 프레임워크를 기반으로 콘텐츠를 생성해야 하는 모든 상황에 유용합니다. 예를 들어 생성 AI를 사용하면 알려지고 이해되는 청중을 위한 마케팅 자료를 만들고, 주어진 데이터와 매개변수를 사용하여 추세를 빠르게 매핑하고, 일련의 요구 사항 내에서 약물, 도구 및 구조에 대한 새로운 디자인을 제공할 수 있습니다.

그러나 콘텐츠 제작 외에도 생성 AI를 위한 여러 가지 응용 프로그램이 있습니다. 생성적 AI 프로그램은 제품 추천을 제공하거나 보다 효과적인 챗봇 및 온라인 도우미를 위한 기반을 마련하여 비즈니스 제안이나 서비스를 개인화하는 데에도 사용할 수 있습니다. 생성적 AI는 패턴을 관찰하고 의심스러운 행동을 표시하여 사기를 탐지할 수 있습니다. 비슷한 맥락에서 이러한 프로그램은 위험을 평가하고 예측을 제공하여 기업이 전략적 결정을 계획하거나 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

마지막으로 생성 AI는 계획, 전략, 의사결정에 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 이러한 프로그램은 공급망이나 파이프라인을 최적화하는 새로운 방법을 제공할 수 있습니다. 패턴 인식 능력으로 인해 생성 AI는 의료 상황 및 진단에 적용되어 의료 제공자가 환자 데이터를 기반으로 특정 조건의 가능성을 예측하고 더 나은 개별화된 치료를 제공하는 데 도움이 됩니다. 생성적 AI는 출장을 계획하고, 작업 일정을 설명하고, 비즈니스 거래나 여가 생활에서 실시간 번역을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

간단히 말해서 생성 AI의 잠재적인 용도는 다양하고 다양하며 이를 개념화하는 데 필요한 인간의 상상력에 의해서만 제한됩니다.

생성 AI를 특정 산업에 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 몇 가지 아이디어는 다음과 같습니다.

법률 및 금융

  • 문서 요약: 생성적 AI를 사용하면 계약서와 긴 법률 문서를 읽고, 계약 협상 중 핵심 사항을 요약하거나 변경 사항을 강조할 수 있습니다. 마찬가지로 생성 AI를 사용하면 사전 정의된 템플릿과 입력 데이터를 기반으로 기본 계약서나 법률 문서의 초안을 신속하게 작성할 수 있습니다.
  • 정보 집계: 실사를 수행하는 동안 생성적 AI는 대량의 연구를 쉽게 소화할 수 있는 자료로 압축하여 변호사나 투자자가 더 빠르게 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.
  • 정보를 바탕으로 한 예측: 법적 사건이든 금전적 결과이든 계산된 추측은 비즈니스 성공의 중요한 측면입니다. 패턴 인식 능력으로 인해 생성 AI는 추세, 과거 데이터 및 기타 관련 요소를 분석하여 예측하고, 위험을 식별하고, 기회를 강조하는 데 사용될 수 있습니다.

여행 및 교통

  • 경로 최적화: 트럭 운송 산업은 미국 경제의 중요한 측면으로, 운전자와 운전자의 부족 현상이 증가하고 있습니다. 생성적 AI는 여행 경로와 공급망을 최적화하여 기존 인력과 차량이 보다 효율적으로 업무를 수행하도록 돕습니다.
  • 여행 계획: 생성 AI의 개인화 가능성에 대한 한 가지 예는 여행 계획입니다. 맞춤형 생성 AI 프로그램은 여행 일정을 만들고, 항공편 및 숙박 시설에 대한 추천을 제공하고, 환경 조건을 모니터링하여 날씨 패턴에 따라 여행을 조정할 수 있습니다.
  • 예측 유지보수: 여행과 운송은 트럭이건 비행기이건 간에 사용되는 모든 차량의 적절한 유지 관리에 달려 있습니다. 그러나 인력 부족으로 인해 유지 관리를 계속하는 것이 어려울 수 있습니다. 이것이 바로 생성 AI를 적용하여 센서의 데이터를 분석하고 장비를 모니터링하여 장비 고장 및 유지 관리 요구 사항을 예측함으로써 문제, 계획되지 않은 가동 중지 시간 및 예기치 않은 유지 관리 비용을 방지할 수 있는 이유입니다.

석유 가스

  • 탐사, 탐사 및 모델링: 시추는 석유나 가스 생산의 첫 번째 단계 중 하나이므로 비용이 많이 들고 위험한 공정을 시작하기 전에 좋은 천연 자원 저장소를 찾는 것이 중요합니다. 생성적 AI는 지하 저장소를 모델링하여 특성을 예측하고, 지질학적 데이터를 분석하여 잠재적인 가스 매장량을 식별하고, 최대 수익과 최소 환경 영향을 위해 시추 현장을 최적화하는 등 여러 가지 방법으로 지원할 수 있습니다.
  • 자산 관리: 대형 석유 및 가스 회사는 중장비, 파이프라인, 유정, 정유소, 인력 등 다양한 자산을 보유하고 있습니다. 이러한 모든 움직이는 부품을 추적하기 위해 생성 AI 프로그램은 장비를 모니터링하고, 공급망을 최적화하고, 생산 일정의 잠재적 개선 사항을 식별하고, 관리 인력을 지원할 수 있습니다.
  • 안전 모니터링: 석유 및 가스 회사 직원이 수행하는 작업의 대부분은 물리적이고 위험하며 원격의 위험한 위치에서 수행됩니다. 생성적 AI는 날씨 패턴과 같은 환경 데이터를 분석하여 문제를 예측하고, 안전 규정에 대한 개선을 권장하며, 장비 센서 및 관찰 데이터를 통해 잠재적인 위험을 식별함으로써 직원의 안전을 유지할 수 있습니다.

의료

  • 진단 및 위험 평가: 앞서 언급한 바와 같이, 생성 AI의 패턴 인식은 의료 서비스 제공자가 특정 환자의 특정 질병 위험을 평가하고 개인화된 의료 프로필을 기반으로 해당 환자를 선제적으로 치료할 수 있도록 지원함으로써 의학에 적용될 수 있습니다. 생성적 AI는 특히 희귀하거나 복잡한 질병의 증상을 기반으로 진단 제안을 제공하는 데에도 유용할 수 있습니다.
  • 임상 노트 요약: 임상 노트는 작성 및 해독 측면 모두에서 의료 분야에서 매우 까다로운 문제로 악명이 높습니다. 제공업체는 메모를 작성하는 데 많은 시간을 소비하며 연구자와 관리자는 이를 이해하는 데 종종 어려움을 겪습니다. 생성적 AI는 의료 제공자가 방문을 신속하게 요약하고 의료 데이터베이스에서 사용 가능한 정보를 소화 가능한 형식으로 집계하는 데 도움이 되면서 이 문제에 대한 해결책이 될 수 있습니다.
  • 향상된 분류: 의료 인력이 부족해지면서 응급실의 대기 시간이 길어지고 생명이 위험해지고 취약한 환자가 방치될 수 있습니다. 생성적 AI는 들어오는 환자와 상호 작용하고, 즉각적이고 생명을 위협하는 문제의 위험을 평가하고, 기다리는 동안 덜 즉각적이지만 덜 중요한 개인을 모니터링함으로써 ER 분류 시스템을 개선하고 의료 인력의 부담을 최소화할 수 있습니다.

제조

  • 역설계: 대부분의 역사를 통해 가장 유용한 버전을 선택할 수 있도록 다양한 구성을 테스트하고 시행착오를 통해 도구나 부품이 만들어졌습니다. 그러나 생성적 AI는 역설계라는 이 프로세스를 개념화하는 새로운 방법을 제공합니다. 즉, AI 시스템에 일련의 요구 사항이 부여된 다음 의도된 역할에 맞게 도구, 부품, 재료 또는 항목을 특별히 설계합니다. 이를 통해 생산을 간소화하고 비효율적이고 시간 소모적이며 비용이 많이 드는 프로세스를 줄일 수 있습니다.
  • 품질 관리: 이미 일부 공장에는 출력을 모니터링하여 결함이 있는 제품을 감시하는 비전 시스템이 있습니다. 그러나 생성 AI는 이러한 시스템을 크게 개선하여 품질을 보장하고 품질 문제를 방지하는 방법에 대한 권장 사항을 제시하는 더 스마트하고 빠르며 민첩한 방법을 제공할 수 있습니다.
  • 시스템 최적화: 관련 메모에서 생성적 AI는 장비 성능에 대한 데이터를 분석하고, 비효율성을 표시하고, 낭비를 줄이는 방법에 대한 권장 사항을 제공함으로써 제조 공장, 공장 또는 환경을 최적화하는 다양한 방법을 제공합니다.

관리 및 인사

  • 맞춤형 교육: 거의 모든 산업 분야에서 인력 부족 현상이 널리 퍼져 있음에도 불구하고 신규 직원을 채용하는 것은 이들을 교육하는 데 필요한 시간과 근무 시간 때문에 어려울 수 있습니다. 개인화 가능한 특성으로 인해 생성 AI는 직무 매개변수와 개인의 배경을 기반으로 특정 콘텐츠를 생성하여 신입사원을 빠르고 효율적으로 교육할 수 있는 방법을 제공할 수 있습니다.
  • 낮은 수준의 반복 작업 강화: 사무실에서 일하는 사람이라면 주어진 업무의 핵심 임무를 방해하는 이메일, 일정 관리 및 기타 작은 작업에 얼마나 많은 시간을 소비하는지 알고 있습니다. 생성 AI의 흥미로운 사용 사례는 직원들이 "지루하다"고 생각하는 작업의 상당 부분을 자동화하여 직원들이 자신이 즐기는 보다 지적으로 자극적이고 역동적인 작업에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.
  • SEO 및 마케팅: 관리 업무는 종종 내부 직원이나 시장/세계에 대한 홍보 측면과 함께 제공됩니다. 생성적 AI는 전단지, 소셜 미디어 광고, 프레젠테이션, 블로그 게시물과 같은 자료를 만드는 데 유용할 수 있습니다. SEO 최적화 기회를 식별합니다. 캠페인을 다른 언어로 번역합니다. 일반적으로 회사와 메시지에 대한 중요한 정보를 전파하는 데 도움이 됩니다.

엔터테인먼트

  • 브레인스토밍 지원: 숲 속에 혼자 사는 창작자의 이미지가 대중화되었음에도 불구하고, 엔터테인먼트 제작은 공동 작업 과정인 경우가 많습니다. 작가와 예술가는 자신의 아이디어를 구체화하거나 비전을 명확히 하는 데 도움이 되는 무언가가 필요합니다. ChatGPT와 같은 생성적 AI 프로그램은 창작자가 작업할 수 있는 대략적인 개요, 스크립트 및 아이디어의 첫 번째 초안을 작성하고 브레인스토밍 프로세스를 가속화하며 아티스트가 자신의 비전을 빠르고 효율적으로 실현할 수 있도록 지원합니다.
  • 콘텐츠 개인화: 장르별로 콘텐츠를 추천하는 현재의 메커니즘을 뛰어넘어 생성 AI는 특정 소비자의 특정 취향에 맞춰 조정된 이미지, 음악, 쇼나 영화 등 완전히 개인화된 콘텐츠에 대한 완전히 새로운 기회를 제공하여 관심을 극대화하고 ROI를 향상시킬 수 있습니다. .
  • 특수 효과: 현재 영화, TV 프로그램, 게임의 특수 효과는 제작하는 데 시간과 비용이 매우 많이 듭니다. 그러나 엔터테인먼트 관련 AI 프로그램은 생산 속도를 높이고 더 많은 콘텐츠를 시장에 출시하며 디자이너와 CGI 아티스트가 제한된 시간 내에 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 CGI 캐릭터, 애니메이션을 빠르게 생성하거나 복잡한 물리 기반 효과를 시뮬레이션할 수 있습니다.

결론

이는 DALL-E 및 ChatGPT와 같은 생성 AI 프로그램이 제공하는 광범위한 가능성의 몇 가지 예일 뿐입니다. 이러한 알고리즘이 더 향상되고, 더 똑똑해지고, 더 빠르고, 더 안정적이 됨에 따라 일상 생활에 어떻게 통합되어 쉽게 자동화된 작업으로 직원을 지원하고, 크고 복잡한 네트워크를 최적화하고, 다양한 상황에서 위험을 분석하고, 사람들은 일하고, 놀고, 배웁니다.

CSAIL Alliances와 연결하여 CSAIL에서 진행되는 생성 AI 작업에 대해 자세히 알아보세요. https://cap.csail.mit.edu/ 또는 CSAIL Global Strategic Alliances의 전무이사인 Lori Glover에게 lgover@mit.edu로 문의하세요.

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