작년 XNUMX월, Jason Reposa는 인공 지능(AI)으로 구동되는 현재 유명한 이미지 생성기인 Stable Diffusion의 베타 버전에 대한 액세스 권한을 받았습니다. 강력한 그래픽 처리 장치가 장착된 아들의 게임용 PC를 사용하여 Reposa는 생성기에 메시지를 입력하기 시작했습니다. 매사추세츠 음료 브랜드의 창립자 좋은 느낌 1990년대 후반 컴퓨터 공학 전공으로 대학에서 AI를 공부하기 시작했으며 수년 동안 커뮤니티에서 적극적인 관심과 발판을 유지했습니다. 그러나 Stable Diffusion이 그의 명령에 따라 인상적인 이미지를 내뱉기 시작했을 때 Reposa는 초기 기술의 최신 도약에 놀랐습니다.
"영향을 깨닫고 나서 나는 완전한 공황 발작을 겪었다"고 그는 말했다. “저는 하루 종일 제 기능을 할 수 없었습니다. 세상은 문자 그대로 방금 바뀌었고 나는 그 당시 세상을 볼 수 있었던 극소수의 사람 중 한 명이었습니다. 마치 매트릭스 속을 걷는 것 같았습니다.”
XNUMX개월 만에 Reposa가 본 것을 이제 많은 사람들이 보게 되었습니다. 그 결과는 거의 동등한 수준으로 인구를 흥분시키고 놀라게 했습니다.
이러한 인지도 폭발의 촉매제는 지난 XNUMX월 대중의 의식에 급상승한 OpenAI가 구축한 고급 챗봇인 ChatGPT였습니다. 가장 간단한 프롬프트에서 일관된 텍스트를 생성할 수 있는 새로운 도구에 대한 호기심은 단 XNUMX일 만에 백만 명의 사용자에게 제공되었습니다.
OpenAI 기반 소프트웨어가 널리 보급된 이후, 흰색 발렌시아가 푸퍼 재킷을 입은 교황과 오렌지색 점프수트를 입은 도널드 트럼프의 AI 생성 바이럴 이미지를 보았습니다. 아티스트, 그리고 일시적으로 주식 시장을 뒤흔든 펜타곤 온 파이어의 딥페이크. 작가, 소프트웨어 엔지니어, 심지어 건축가까지 전체 직업 범주가 사라질 것이라는 추측이 널리 퍼졌으며 다른 사람들은 인간이 기계 조수에 의해 지루함에서 해방되는 생산성 유토피아의 비전을 그렸습니다.
Elon Musk, Steve Wozniak, Yuval Noah Harari와 같은 사람들이 서명한 한 쌍의 기민한 공개 서한은 일부 규제가 확립될 때까지 AI 도구 개발을 중단해 달라고 간청했습니다. 한편, OpenAI CEO Sam Altman은 선제적으로 규제를 요청하기 위해 정부를 널리 알리고 전 세계를 순회하고 있습니다.
개인과 정부가 AI의 장단점에 대해 열렬히 토론하는 동안 미국 기업은 엄청나게 낙관적이었습니다.
마이크로소프트와 구글의 모회사인 알파벳은 차세대 검색에 힘을 실어주기 위해 공개적인 AI 군비 경쟁에 참여하고 있으며, 낙수 히스테리가 주식 시장에 거품을 일으키고 있습니다. 옳든 그르든 인위적인 미래의 최전선에 있다고 인식되는 모든 회사는 주가가 상승하는 것을 보고 있는 것 같습니다.
이 회사들 중 최고는 그래픽 처리 회사인 Nvidia입니다. Nvidia는 칩에 대한 엄청난 수요에 힘입어 일시적으로 시가 총액 300조 달러 클럽에 뛰어들었습니다. . Nvidia가 칩 생산을 늘릴 것이라는 소식은 인공 지능 관련 회사의 시가 총액이 하루 만에 XNUMX억 달러 증가했습니다.
놀라운 채택 속도와 변형 속도는 메모리의 어떤 기술 발전과도 다릅니다. 아마도 역사에서도.
크리에이티브 디렉터이자 설립자인 Jeremy Somers는 "저는 이 물건을 살펴보고 공간의 발전을 모니터링하는 데 많은 시간을 할애하지만 따라갈 수도 없습니다."라고 말했습니다. 내용이 아님, AI 기반 콘텐츠 에이전시입니다.
뜨거운 과대 광고의 스릴 넘치는 G-force와 정부 규제 기관의 예측할 수 없는 자비에 익숙한 업계로서 대마초는 시간을 낭비하지 않았습니다. AI를 통합하는 방법. 도구는 완벽한 순간에 올 수 있는 몇 가지 흥미로운 방식으로 공급망 전체에 배포되고 있습니다. 비용을 줄이고, 마진을 확대하고, 부족한 자기자본을 유치하기 위해 차별화해야 한다는 압력으로 모든 종류의 대마초 사업체는 첫 번째 큰 물결에서 자주 헤엄치는 상어를 피하면서 겉보기에 무한한 잠재력을 활용하기를 희망하면서 이 기술을 실험하고 있습니다.
신화에서 과학
역사를 통틀어 인공 지능의 개념은 적어도 고대 그리스까지 거슬러 올라가 문화 전반에 걸쳐 인간의 상상력을 사로잡았습니다. 인공지능이라는 용어는 아직 만들어지지 않았지만, 불과 금속 세공의 신 헤파이스토스가 만든 거대한 청동 자동인형 탈로스 같은 신화에는 지능형 기계가 등장한다. 침입자로부터 크레타 섬을 보호하기 위해 미노스 왕에게 주어진 Talos의 임무는 적의 배에 바위를 던지는 것이었습니다.
1950년대가 되어서야 AI는 신화를 넘어 이론이 되었습니다. 유명한 이론 컴퓨터 과학자 Alan Turing을 포함한 일단의 연구자들은 인간 지능을 모방할 수 있는 기계를 만드는 아이디어를 탐구하기 시작했습니다. 튜링 테스트는 인간과 같은 대화를 시뮬레이션하는 기계의 능력을 평가하는 수단으로 설립되었습니다. 여기에는 인간과 기계라는 두 개체와 텍스트 기반의 자연어 대화에 참여하고 어느 쪽이 어느 쪽인지 판단하는 인간 판사가 포함됩니다. 오늘날까지 튜링 테스트는 인공 지능 연구의 진행 상황을 평가하기 위해 널리 참조되는 벤치마크로 남아 있습니다. 일부 계정에서 ChatGPT-4는 튜링 테스트를 통과했습니다.
딥 러닝이라는 기술이 등장한 1990년대로 거슬러 올라갑니다. 본질적으로 딥 러닝은 여러 계층으로 구성된 컴퓨터 두뇌를 구축하는 것과 같으며 각 계층은 문제의 다양한 측면을 인식하도록 학습합니다. 이 기술은 기계 학습(ML)에 혁명을 일으켰고 오늘날 우리가 볼 수 있는 중요한 발전을 위한 길을 열었습니다.
그러나 우리가 AI라고 부르는 것 중 많은 부분이 복잡한 작업을 수행하기 위해 대규모 데이터 세트에서 훈련된 알고리즘을 의미하는 기계 학습으로 더 정확하게 설명된다는 점에 유의해야 합니다. ChatGPT는 대규모 언어 모델(LLM)로 알려진 것으로, 데이터 세트의 방대함(약 XNUMX조 단어로 추정)과 시퀀스에서 다음에 올 가장 적절한 단어를 단순히 예측하는 기능 때문에 그렇게 불립니다.
신화와 공상과학에서 꿈꾸는 인공지능(스스로 생각하고 추론하는 지각 기계)을 "인공 일반 지능"이라고 합니다. 예상대로 전문가들은 인류가 이러한 돌파구를 달성할 시기 또는 실현 여부에 대해 의견이 분분합니다. 어떤 사람들은 중대한 사건이 몇 년 안에 일어날 것이라고 말합니다. 다른 사람들은 수십 년이 걸릴 것이라고 믿습니다. 그러나 각각의 새로운 개발로 지각 기계가 가능하다는 의심이 줄어들고 있습니다.
데이터 과학자이자 컨설턴트인 Harry Peppitt는 "AI는 아직 진정한 AI가 아니기 때문에 약간 잘못된 이름입니다."라고 말했습니다. “매우 똑똑하지만 스스로 생각하지 않습니다. 그것은 지각력이 없으며 인간이 자극을 중단하면 아무 일도 일어나지 않을 것입니다.”
Peppitt는 1년 이상 기계 학습 도구로 작업했으며, 그의 데이터 분석 스타트업인 XNUMXFeed는 OpenAI의 사전 훈련된 생성 변환기(ChatGPT의 GPT) 모델을 통합하여 데이터를 다음으로 변환했습니다. 소기업을 위한 실행 가능한 통찰력. 그는 ML과 LLM을 인류의 궁극적인 멸종 원인이 아니라 인간이 손에 쥐고 있는 강력한 도구로 보고 있습니다. "AI에 대한 히스테리의 대부분은 사람들이 AI가 무엇인지, 무엇이 아닌지 완전히 이해하지 못하는 데서 비롯됩니다."라고 그는 말했습니다.
우리 중 많은 사람들이 ChatGPT, Midjourney 또는 DALL-E와 같은 생성 AI 도구와 처음으로 직접 상호 작용했던 때를 기억할 수 있지만 실제로는 많은 사람들이 깨닫는 것보다 이러한 도구를 사용해 왔습니다. 문자나 이메일을 작성할 때 다음 단어를 예측하는 기능은 본질적으로 ChatGPT와 동일합니다. Alexa와 Siri는 심층 신경망 기술을 사용하여 음성을 확률 분포로 변환합니다. Netflix 및 Amazon의 추천 엔진은 귀하의 데이터와 귀하와 같은 수백만 시청자의 데이터에 대해 교육을 받습니다. 이들은 모두 고급 기계 학습의 예입니다.
LLM, ML 및 AI에 대한 대중의 열광이 빠르게 떠오르는 동안 도구는 몇 년 동안 조용히 우리 삶에서 마찰을 제거해 왔습니다. 이제 그것들을 생성하고 통합할 수 있는 능력이 우리 손에 쥐어져 비즈니스를 대대적으로 변화시키고 있습니다.
산업 변화
대마초 공급망 항구의 모든 노드 효율성 향상 기회, 작업 자동화 또는 이전에 볼 수 없었던 고급 통찰력 활용. AI, ML 및 LLM은 이미 대마초 산업의 미래 지향적인 회사 및 경영진에 의해 활용되고 있으며 더 많은 회사가 등장하여 기술을 핵심으로 채택하고 있습니다.
"AI 및 대마초와 같은 산업은 매우 활기차고 잠재력이 엄청나기 때문에 사람들이 여기에 참여하기를 원합니다."라고 최고 성장 책임자인 Jesse Channon이 말했습니다. 콜롬비아 케어, 프로세스 및 제품에서 AI 및 ML을 적극적으로 실험하는 다국적 운영자입니다. “그러나 변화의 속도와 씨름하기 시작하면 위축되기 쉽습니다. 사람들은 이 흐름을 거스르고 싶지 않기 때문에 바로 뛰어들어 이러한 도구를 가지고 놀아야 합니다.”
전자상거래 및 고객 서비스
가장 짧은 시간 내에 AI 통합을 통해 가장 많은 이익을 얻을 수 있는 영역은 전자상거래입니다.
객관적으로 디자인은 약국 메뉴 모든 주요 공급업체의 데이터는 매장에서의 고객 여정을 반영하지 않습니다. 진료소는 고객이 도움 없이 탐색할 수 있는 친숙한 제품 통로가 있는 슈퍼마켓처럼 조직되어 있습니다. 비교적 새롭기 때문에 대마초 제품은 혼란스러울 수 있습니다. budtenders를 사용하여 고객을 안내하십시오.. 전자 상거래 공간에서 버텐더의 경험을 모방하는 봇이 절실히 필요하며 소수의 진취적인 젊은 스타트업이 문제를 해결하기를 희망합니다.
스트레인브레인 하나입니다. 정교한 AI 버텐더인 이 봇은 약국 웹사이트와 통합되어 올바른 제품으로 고객을 안내합니다. 그들을 위해. 메뉴 공급자와 통합함으로써 StrainBrain은 테르펜 데이터, 직접적인 브랜드 커뮤니케이션 및 집계된 경험 데이터를 사용하여 항목을 규모로 인코딩하는 복잡한 벡터 일치 엔진을 사용하여 소비자와 제품을 일치시킵니다.
“우리가 해결하고 있는 핵심 문제는 혼란스러운 소매 범주에서 선택의 역설입니다. 옵션이 많을수록 결정이 더 어려워집니다.”라고 창립자이자 CEO인 Andew Leber가 설명했습니다. "StrainBrain은 고객이 수십 개의 익숙하지 않은 제품을 스크롤하는 것에서 원하는 것을 기반으로 빠르고 개인화된 권장 사항을 얻을 수 있도록 도와줍니다."
Leber와 공동 창립자 Graham Bohm은 인상적인 배경을 가지고 있습니다. Leber는 계산 생물학을 공부하고 Microsoft와 IBM이 후원하는 세계에서 가장 큰 학생 운영 AI 조직을 설립했습니다. 그는 최근 StrainBrain을 시작하기 위해 옥스퍼드 대학에서 인공 지능 박사 학위를 취득할 기회를 거절했고 Bohm은 권위 있는 경영 컨설팅 회사인 McKinsey에서 일하기를 앞당겼습니다.
"기본적으로 우리는 대마초에서 일하는 기술 회사인 반면 내가 만난 대부분의 다른 대마초 기술 회사는 기술로 일하는 대마초 회사입니다."라고 Leber는 말했습니다.
StrainBrain의 초기 데이터에 따르면 이 도구는 매우 성공적이었습니다. 150개 이상의 매장에서 이 소프트웨어를 사용하고 있으며 고객은 상호 작용 후 평균 23% 더 많은 비용을 지출합니다. 이 회사는 브랜드를 위한 새로운 구독 기반 광고 솔루션을 출시할 예정이며 베타 테스트 결과 이것이 또 다른 전자 상거래 문제인 디지털 광고 지출에 대한 낮은 수익을 해결할 것이라고 제안했습니다.
"우리 광고는 브랜드를 할인 없이 XNUMX주 만에 매장에서 XNUMX번째로 많이 팔린 vape에서 XNUMX번째로 많이 팔린 브랜드로 끌어올렸습니다."라고 Leber는 말했습니다. "매장도 좋아하고 브랜드도 좋아하고 고객도 원하는 제품을 얻습니다."
Chatbot Pluggi의 최신 기능은 매장별 질문(영업 시간, 매장에서 신용 카드 사용 가능 여부 등)에 답변할 수 있는 통합 기능으로, "슈퍼 직원"에 가깝습니다. Pluggi의 설립자인 Wyatt Hahn은 "결제 프로세스 및 현재 진행 중인 거래와 관련하여 자주 묻는 질문에 답변할 수 있도록 파트너 웹사이트에서 특별히 교육하고 있습니다."라고 말했습니다.
플러그인의 합리적인 비용(StrainBrain은 월 150달러, 회사는 무료 버전도 제공함)과 플러그인이 생성할 수 있는 수익 증가를 감안할 때 진료소는 고객이 탐색하는 데 도움이 되는 소비자 대면 AI를 조사하는 것이 좋습니다. 일반적으로 사람들이 실제로 대마초를 구매하는 방식이 아니라 가상으로 쇼핑하는 방식을 위해 만들어진 메뉴입니다.
콘텐츠 제작
ChatGPT, Midjourney 및 DALL-E가 일반 대중이 널리 사용할 수 있는 최초의 AI 도구였기 때문에 콘텐츠 제작이 가장 먼저 중단될 영역 중 하나가 될 것이 분명했습니다.
Not Content의 Somers는 2021년에 DALL-E가 만든 유명한 아보카도 모양의 의자를 보고 깜짝 놀랐던 것을 기억합니다. “저는 AI에 정말 사로잡혔습니다. 가능한 한 빨리 이러한 도구에 액세스할 수 있었고 바로 뛰어들었습니다.”
그는 상용화하기에 충분히 강력하다고 판단되는 결과를 얻기 전에 프롬프트를 다듬고 이미지를 생성하고 생성기에 다시 입력하는 데 많은 시간을 보냈습니다. 이제 그의 에이전시는 무알코올 음료 브랜드 Kin과 같은 고객을 위해 과거에 순전히 사람의 노동으로 가능했던 것보다 훨씬 빠르고 저렴하게 콘텐츠를 제작합니다. "컨텐츠가 얼마나 개선되고 있는지, 우리가 얼마나 많이 만들고 있는지, 비용이 얼마나 낮은지 계속해서 충격을 받고 있습니다."라고 그는 말했습니다.
"이 도구들은 정말 사람들이 마케팅 캠페인을 구축하는 방법을 간소화”라고 대마초 이벤트 시리즈 Trailblazers의 공동 창립자이자 적극적인 업계 투자자인 Tyler Wakstein이 말했습니다. "대마초 회사가 마케팅 부서를 보다 효율적으로 만들지 않으면 뒤쳐질 것입니다."
Wakstein은 채팅 엔진을 사용하여 Trailblazers에 대한 아이디어와 웹 사이트의 초안을 생각해 냈습니다. 그는 “흥미로운 시간이다. “내 배경은 마케팅, 브랜딩 및 스토리 텔링, 이러한 도구는 아이디어를 매우 빠르고 높은 수준에서 실행 및 작업 항목으로 전환하고 있습니다.”
개편 직전의 또 다른 콘텐츠 제작 영역은 검색 엔진 최적화(SEO)입니다. Google과 Bing(Microsoft 소유)이 검색의 미래에 대한 뚜렷한 비전을 가지고 있다는 것이 분명해졌을 때 XNUMX월 강풍처럼 콘텐츠 마케팅 업계를 휩쓸었습니다. 그들이 방문할 수 있는 순위가 매겨진 웹 사이트 목록에 반대합니다.
잠시 동안 직업으로서의 검색 엔진 최적화의 미래가 위험에 처할 수 있는 것처럼 보였습니다. 그러나 메뉴 제공업체 Dispense의 SEO 전문가이자 비즈니스 개발 관리자인 Jeremy Johnson은 이를 검색 최적화의 또 다른 변화로 보고 있습니다. 사실 임박한 변화는 진료소에 도움이 될 수 있습니다.
Johnson은 “Google이 웹 사이트에 대한 클릭 연결을 제공하는 대신 답변만 표시하기 때문에 사람들이 트래픽을 잃는 경우가 있을 것입니다.”라고 말했습니다. "하지만 구매하려면 웹사이트를 클릭해야 하기 때문에 전자상거래 트래픽은 줄어들지 않습니다."
그는 Google이 전국 소매점보다 지역 소매점을 우선시하기 시작했다고 덧붙였습니다. 글로벌 전자상거래 플랫폼 특정 제품 및 서비스에 대해. 대마초 소매는 적어도 당분간은 완전히 현지화되므로 상점에 도움이 될 것으로 예상됩니다.
그러나 진료소가 이 새로운 시대에 유기적 검색 트래픽을 계속 수신하려면 Google이 읽을 수 없기 때문에 많은 타사 공급자가 제공하는 iFrame 메뉴에서 벗어나야 한다고 Johnson은 생각합니다.
Johnson은 AI가 SEO를 방해하는 것에 대해 걱정하지 않습니다. 그는 게임의 규칙이 동일하게 유지될 것이라고 믿습니다. "SEO를 올바르게 수행하고 지금까지 귀중한 콘텐츠를 작성했다면 특히 보다 일반적인 AI 생성 콘텐츠가 인터넷에 범람함에 따라 콘텐츠가 훨씬 더 향상될 것입니다."라고 그는 말했습니다.
재배 및 제품 개발
AI도 제시 농업의 엄청난 기회. 재배자는 정확한 이미지 처리, 데이터 분석, 재배 비용 예측, 불임 예방, 작물 관리, 물 사용 권장, 노동력 감소와 같은 작업에 최신 도구를 활용할 수 있습니다.
2019년 재배자가 산업 자동화로부터 엄청난 혜택을 받을 수 있다는 것을 인식한 베테랑 소프트웨어 엔지니어 그룹이 설립한 AI Grow는 경작자에게 AI를 제공하는 것을 목표로 합니다. Kurt Kinneman은 "우리 솔루션은 모든 규모의 재배자가 보다 효율적으로 운영하고 자원 사용을 줄이며 수확량을 늘리는 데 도움이 됩니다."라고 말했습니다. AI 성장의 원예 엔지니어. "대마초 마진이 매우 얇기 때문에 우리가 배포하는 기술은 고객에게 막대한 비용 절감 효과를 제공하며 세상을 변화시킬 수 있습니다."
이 회사의 소프트웨어는 자동화를 사용하여 맞춤형 매개변수를 설정하고 아날로그 또는 디지털 장치를 제어하여 관수를 유지함으로써 재배자가 일상적인 작업을 보다 효율적으로 수행하도록 돕습니다. 조명, 시비 및 환경 모니터링. 데이터는 식물의 수명 주기 전반에 걸쳐 수집되며 각 균주가 수확량을 극대화하는 데 필요한 것을 정확히 갖도록 하는 데 활용됩니다.
지금까지 AI Grow의 가장 큰 사업 중 하나는 위스콘신 시골에 있는 25,000평방피트의 혼합 조명 온실이었습니다. 이 설치는 환경 조건에 관계없이 생산량 증가, 에너지 비용 절감 및 최대 생산량을 촉진합니다. Kinneman은 “영하 100도에서 뼈가 건조하거나 습도가 80%인 XNUMX도에 관계없이 식물은 항상 최상의 상태입니다.”라고 말했습니다.
제품 제작과 관련하여 Mondelez International과 같은 주요 식품 회사는 신제품 개발을 위한 AI의 잠재력을 탐색하기 시작했습니다. 그러나 현재 AI 기술이 이러한 추구에 얼마나 영향을 미칠 수 있는지에 대해서는 의견이 분분합니다.
Carolina Vazquez Mitchell은 대마초 및 식품 산업에서 일하는 과학자이자 제품 개발자입니다. 그녀는 자신의 회사를 위해 일부를 포함하여 200개 이상의 대마초 제품을 개발했습니다. 시엔시아 연구소, Pepsi, Taco Bell 및 Quaker용 제품도 있습니다. 그녀는 AI를 만지작거리며 일상 업무의 관리 구성 요소에 도움이 되는 기술을 발견했지만 그 한계를 무시할 수 없습니다.
Mitchell은 "AI 도구에 조리법을 만들어달라고 요청했을 때 AI 도구는 기름과 물로만 유제를 만들라고 제안하는 것과 같은 매우 기본적인 과학적 실수를 저질렀습니다."라고 말했습니다. “맛에 대한 아이디어를 줄 수 있습니까? 물론이죠. 하지만 실제로 사용할 수 있는 것을 제공한다는 것은 신뢰할 수 없습니다. 특히 규모가 크지 않을 때는 더욱 그렇습니다.”
노사 관계
AI에 대한 가장 큰 단기적 우려는 일자리에 대한 잠재적인 위협입니다. 구글의 AI 개발 책임자이자 소위 AI의 대부인 제프리 힌튼 박사가 지난 64월 회사를 그만두고 기술의 위험성에 대해 공개적으로 발언하면서 그는 AI 종말의 첫 번째 기수로 만연한 실업을 꼽았다. New Qualtrics의 최근 설문 조사에 따르면 임원의 39%가 AI를 "흥미롭다"고 말했지만 직원의 46%만이 같은 느낌을 받았습니다. 실제로 XNUMX%가 "무섭다"고 답했습니다.
데이터 과학자 Peppitt는 확실히 흥분된 진영에 있습니다. 그는 히스테리를 믿는다 대량 실직 AI "doomers"에서 나오는 것은 과장된 것입니다. "이것이 그들의 일자리를 빼앗을 것인지 묻는 사람들에게 내가 계속 말하는 것은 이것이 도구라는 것입니다."라고 그는 말했습니다. "기술은 사람들이 일하는 방식을 바꿀 수 있지만, 사람들을 일자리에서 몰아내다 자체적으로 독립적으로 작동하지 않기 때문입니다. 여전히 인간 운영자가 필요합니다.”
역사적으로 일자리를 죽이는 기술에 대한 두려움은 과장되었습니다. 경제학자 제임스 베센(James Bessen)의 연구에 따르면 270년 미국 인구 조사에 나열된 1950개 직업 중 단 하나의 직업이 자동화되어 사라졌습니다.
“Tableau와 같은 비즈니스 인텔리전스 도구가 도입되었을 때 우리는 분석가가 적지 않았습니다. 우리는 더 많은 분석가를 확보했고 비즈니스 성과가 개선되었습니다.”라고 Columbia Care의 Channon이 말했습니다. “AI가 왜 그렇게 되지 않을지 모르겠습니다. 완전히 새로운 계층의 크리에이터가 등장하는 것을 보게 될 것 같습니다.”
우리는 어떻게해야합니까?
첫째, 이 모든 것이 처음이라면 당황하지 마십시오. 당신이 무엇을 하든 곧 AI 봇으로 대체되지는 않을 것입니다. AI는 틀림없이 살아있는 기억에서 가장 빠르게 움직이는 기술 혁명이지만 기술에 대해 배우기 시작할 시간은 여전히 충분합니다.
Somers는 “광란의 서두름이 일어나고 있고 이러한 모든 도구를 사용하지 않으면 뒤처지게 될 것 같지만 실제로는 그렇지 않습니다.”라고 말했습니다. "링크드인에서 이것에 대해 정말 큰 소리로 떠드는 사람들의 일부일 뿐입니다."
직업이 아니면 손으로 손질하는 꽃 또는 물류 트럭에서 하역하는 경우 AI를 자신의 역할에 통합하여 생산성을 향상시킬 수 있는 방법이 있을 것입니다. 매장을 운영하신다면 AI 버텐더를 모집하세요. 디지털 어시스턴트는 수익을 늘리고 고객 경험을 향상시킬 것입니다. 마케팅 전문가라면 AI 도구를 사용하여 콘텐츠를 만들고 아이디어를 생성하십시오. 재배자는 마진을 늘리고 더 높은 수확량을 보장하는 데 도움이 될 수 있는 모든 기술을 조사해야 합니다.
그러나 ChatGPT-4 구독이 있다고 해서 직원을 해고하지 마십시오. 이러한 도구는 똑똑하지만 아직 초기 단계에 있으며 기계가 거짓말을 하게 만드는 소위 환각을 포함하여 수많은 오류가 발생하기 쉽습니다. 적어도 현재로서는 도구가 인간이 도구를 개발하고 사용하고 사실을 확인하는 만큼만 똑똑합니다.
절대로 하지 말아야 할 한 가지는 모래 속에 머리를 파묻고 AI 혁명이 일어나지 않는 척하는 것입니다. 2013년에 회사를 위한 여분의 앱을 만들지 않았거나, 2017년에 "블록체인에 올라서지" 않았거나, 2022년에 대체 불가능한 토큰을 버리지 않은 것에 대해 용서받을 수 있습니다. 하지만 AI는 다릅니다. 응용 프로그램이 널리 퍼져 있고 그 영향이 가시적이며 오늘날에는 시작하는 것이 비교적 저렴하고 쉽습니다. 기술이 성숙함에 따라 변경될 가능성이 높습니다.
Good Feels의 Reposa는 "이것은 언덕을 내려오는 바위와 같습니다."라고 말했습니다. "당신은 그 밑에서 짓밟히지 않을 방법에 대한 계획이 필요합니다."
- SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
- PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
- PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
- 플라톤ESG. 자동차 / EV, 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
- BlockOffsets. 환경 오프셋 소유권 현대화. 여기에서 액세스하십시오.
- 출처: https://mgmagazine.com/business/retail-merchandise/is-our-future-dependent-on-a-series-of-prompts-and-commands/
