(1) 챗GPT는 현재 인공지능의 한계로 인해 특정 작업에 대해 전문적인 지식이나 경험을 갖추지 못하는 경우가 있습니다. 또한 과거의 데이터를 기반으로 학습하므로 현재와 다른 상황에서 정확하게 작동하지 않을 수 있습니다.
이러한 한계를 극복하기 위해서는 더 많은 데이터와 업데이트된 학습방법이 필요합니다.
(2) ‘데이터의 부정확성’입니다. 가장 많이 학습한 내용들을 바탕으로 단어를 하나하나 연결해 내놓다 보니 부정확한 답이 있을 수 있습니다.
(3) ‘근거 없음’입니다. 쉽게 말해 ‘각주(레퍼런스)’를 제시하지 못한다는 것입니다. 챗GPT는 외부 연결이 되지 않고 새로운 데이터가 없다 보니 각각의 문장에 대한 근거를 제시하지 못합니다.
♣챗GPT에 대해 너무 큰 기대보다는 당분간 영리한 인공지능 비서, 조력자 정도로만 생각하는 게 좋을 것입니다. 완벽할 거라는 기대는 버리고, 일단 의심하며 사용해 봅시다!
--이임복의 [챗GPT 질문하는 인간, 답하는 AI] 중에서!!
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사물인터넷을 통해 모든 기기가 인터넷에 연결되면, 수많은 기기들이 생성하여 전송하는 데이터의 양은 인간이 직접 보고 해석하는 것이 거의 불가능한 수준이 됩니다. 따라서 그 수많은 데이터를 정리하는 작업에 인공지능의 도움이 필요합니다.
또한 수집되는 데이터를 잘 정리할 수 있는 절차를 미리 정의해놓는 것이 중요합니다. 센서가 수집해오는 데이터를 그냥 쌓아두기만 하는 것이 아니라 필요한 것들을 골라내고 표준화하는 체계적인 룰이 있어야 합니다.
데이터를 표준화하는 작업이 선행되어야 인공지능을 학습시킬 수 있는 학습용 데이터로 사용할 수 있습니다. 4차 산업혁명의 주요 개념 요소인 ‘융합’이 여기에도 적용됩니다. 사물인터넷은 결국 인공지능과 연결되고, 그것은 다시 빅데이터 처리로 연결되니까요.
방대한 데이터는 일차적으로 데이터를 발생시킨 기기를 소유하거나 제조한 쪽에 귀속되겠죠. 커넥티드 카라면 그 자동차에서 발생한 데이터는 일차적으로 개별 자동차의 시스템으로 갈 것입니다. 하지만 사물 인터넷의 특성상 데이터가 한 곳에 머무르지 않고 수많은 곳을 넘나듭니다.
자동차에서 생성된 데이터는 무선 네트워크를 통해서 자동차의 정보 시스템을 관리하는 회사의 서버로 전송되고, 일부 데이터는 교통량을 관제하는 지방자치단체 교통당국으로 갈 수도 있으며, 그 외에 자동차에 근처 맛집을 알려주는 서비스를 하는 업체로 갈 수도 있겠지요.
많은 회사들이 이 과정에서 생산되는 대량의 데이터에 대한 통제권을 갖기 위해서 싸우고 있습니다. 예를 들어 커넥티드 카의 사물인터넷 접속 플랫폼을 자동차 회사가 주도해서 운영하느냐, 아니면 그 소프트웨어 플랫폼을 제작한 IT 업체가 주도하느냐, 또는 무선통신 연결을 주도하는 통신사가 주도하느냐 등의 이슈가 있습니다.
이런 데이터를 처리하는 과정의 상당 부분은 이른바 클라우드 컴퓨팅을 통해서 프로세스를 외부로 아웃소싱하는 형식으로 처리될 수 있으니, 개별기기 단위에서 모든 연산을 처리해야 하는 부담은 덜 수 있는 것이지요.
사물인터넷 기기들은 일반 PC에 비해 프로세서나 메모리의 용량이 작은 경우가 많기에 클라우드 컴퓨팅의 도입이 크게 도움이 됩니다.
세상의 만물을 연결시켜 놓았으니, 그것으로 무엇을 할 수 있고, 또 무엇을 할 것인지는 무궁무진하게 남아 있겠지요.
--남충현,하승주의 [4차산업혁명, 당신이 놓치는 12가지 질문] 중에서!!
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♥덥다, 더워~(ㅠ.ㅠ)
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