"큰 힘에는 큰 책임이 따른다." 이것이 이번 에피소드 'The Prompt'의 주제로, Jim Carter가 현재의 생성 AI 환경을 다룹니다.

이제 우리는 일관된 텍스트를 작성하고, 멋진 이미지를 만들며, 컴퓨터 코드를 눈 깜짝할 사이에 작성할 수 있는 AI 모델을 가지고 있습니다. 과학 소설에서나 볼 수 있었던 일이지만, 지금 일어나고 있으며 예술부터 데이터 처리까지 다양한 분야를 흔들고 있습니다.

Jim은 테라바이트의 데이터를 학습하는 GPT와 같은 GenAI의 능력에 대한 개요를 설명하며 시작합니다. 그러나 이 기술이 짜릿하면서도 결점이 있습니다. 프롬프트 주입 공격과 데이터 유출과 같은 보안 위험은 실제 우려사항이며, Jim은 강력한 보안 조치의 필요성을 강조합니다.

예술 세계에서 GenAI는 이점이자 윤리적 딜레마입니다. 창의성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있지만, 독창성과 소유권에 대한 질문을 야기합니다. AI가 생성한 걸작의 소유권은 누구에게 있을까요? 그리고 이것이 인간 창의성의 가치는 무엇을 의미할까요?

Jim은 또한 GenAI가 데이터 처리, 작업 자동화 및 정확성 향상에 어떻게 변화를 주고 있는지를 강조합니다. 그러나 안주하는 것을 경고합니다—데이터 품질이 중요합니다. 조직은 AI가 그 힘을 활용하려면 최상의 데이터를 다루고 있어야 합니다.

GenAI의 약속에도 불구하고 애정 확산에는 불분명한 ROI, 높은 인프라 비용 및 윤리적 문제와 같은 장애물이 있습니다. Jim은 문화적 저항과 대중의 회의론이 도전에 추가된다고 지적합니다. 그는 그러나 두려움이나 주저함 때문에 뒤처지는 것이 진짜 위험이라고 주장합니다.

Jim은 인프라와 훈련에 투자하고 윤리적 구현을 우선시하여 GenAI를 전략적으로 수용하라고 청중에게 도전합니다.

GenAI의 세계에 뛰어들 준비가 되었나요? 조정하고 호기심을 갖고 GenAI의 미래를 살펴보세요.

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이 에피소드와 전체 팟캐스트는 AI 전문가 Jim Carter의 인공지능(AI) 힘으로 제작되었습니다. Jim은 한국어를 구사하지 않습니다! 이것은 그의 팟캐스트와 실험이며, 그는 여러분의 지원에 감사드립니다.

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구글 맵에 시애틀의 독특한 책방이나 근처의 가장 로맨틱한 라이브 음악 장소를 물어보는 것을 상상해보세요. 대형 언어 모델(LLM)이 도입되면서 구글 맵은 이제 복잡하고 자연스러운 언어의 질문을 이해하며, 마치 주머니 속에 현지 가이드를 가지고 있는 것처럼 개인화된 검색 결과를 제공합니다.

생성 AI는 멋진 장소를 찾는 것뿐만 아니라, 구글 어스의 위성 이미지를 더 선명하고 정확하게 만들어 줍니다. 이는 환경 모니터링, 농업 및 재난 대응에서 큰 진전을 이루며 데이터 처리 시간을 최대 30%까지 단축합니다. 이는 리뷰와 사진을 통해 AI가 지도를 더 정확하고 신뢰성 있게 만드는 데 기여한 3억 명이 넘는 커뮤니티 구성원들의 공헌 덕분입니다.

짐은 구글 맵이 이제 지역의 사업체와 명소에 대한 상세한 요약을 제공할 수 있게 된 점을 강조합니다. 빈티지 분위기를 찾고 있든 가족 친화적인 재미를 원하든, 이러한 요약은 모든 것을 커버합니다.

이러한 업그레이드를 통해 후속 질문을 하고, 검색을 세분화하며, 독특한 요구에 맞는 장소를 찾을 수 있습니다. 마치 지도와 대화하는 것 같지 않습니까? 게다가 도시 계획자와 의사결정자들은 이 기술을 예측적인 기후 모델링과 도시 계획에 활용할 수 있습니다.

이제 흥미가 생기셨나요? 지금은 이 기능이 실험적인 단계에 있으며, 선택된 미국 현지 가이드들에게만 제공되고 있어 그들의 피드백이 경험을 세밀히 조정하는 데 중요합니다.

더 알아보고 싶으신가요? AI와 디지털 트렌드에 대해 깊이 탐구할 수 있도록 jim의 Fast Foundations Slack 커뮤니티에 fastfoundations.com/slack에서 가입하세요. 여기서는 도구, 전략 및 통찰력을 공유하는 공간으로, jim은 여러분이 대화에 참여하기를 간절히 원합니다. 호기심을 유지하고, 계속해서 발견하며, AI에 관한 모든 업데이트를 받을 수 있도록 The Prompt를 주시하세요.

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1999년에 Nvidia의 IPO에 단지 500달러를 투자했다면, 오늘날 3,200만 달러 이상을 가지고 있을 것입니다! 맞습니다, Jim Carter는 이 에피소드에서 Nvidia의 놀라운 급성장 이야기를 집중 조명합니다.

AI 혁명의 선두에서 기술 거대 기업 Nvidia는 최신 칩으로 게임 콘솔부터 자율 주행 자동차까지 모든 것을 구동하고 있습니다. Jim은 Nvidia의 전략적 주식 분할이 어떻게 소액 투자를 인생을 바꾸는 부로 변모시켰는지 설명합니다.

그러나 이것은 단지 돈에 관한 것이 아닙니다. Nvidia의 기술은 AI 붐의 근간이며, 의료, 기후 연구, 자율 주행 차량에서의 발전을 이끌고 있습니다. 그들의 수익은 1999년 1억 5,800만 달러에서 2023년 거의 270억 달러로 급증했으며, 2025년까지 1,170억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 뿐만 아니라, Nvidia의 주식은 지난 25년 동안 연평균 37.3%의 수익률로 S&P 500을 능가했습니다. 그럴 만한 이유가 있습니다. Nvidia의 칩은 세계의 가장 큰 문제를 해결하는 돌파구를 제공합니다.

그러나 이번 에피소드는 단지 올바른 주식을 선택하는 것 이상입니다; 이는 혁신을 믿고 우리의 미래를 형성하는 선구자들을 지지하는 것에 관한 것입니다. Jim은 기술 변화에 박차를 가하는 회사에 투자할 용기를 갖는 것이 얼마나 중요한지 강조합니다.

"Nvidia의 이야기는 우리의 세계를 더 나은 방향으로 변화시킬 기술의 놀라운 잠재력에 대한 증거입니다."라는 Jim은 그의 Fast Foundations Slack 커뮤니티에서 Nvidia의 여정과 AI의 미래에 대한 대화에 참여하도록 청취자들을 초대합니다.

Nvidia의 놀라운 여정에 대해 어떻게 생각하시나요? 기술 주식에 관심을 가져본 적이 있나요? AI, 기술, 혁신을 탐구하는 훌륭하고 호기심 많은, 미래 지향적인 사람들과 함께 Jim의 커뮤니티에 fastfoundations.com/slack에서 참여하세요.

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짐 카터가 The Prompt에서 그의 최신 벤처, Bara AI를 공개하며 흥미로운 소식을 전합니다. 이는 팟캐스팅의 판도를 바꿀 그의 최신 AI 스타트업입니다.

만약 팟캐스트 제작의 세세한 부분에 지치신 적이 있다면, 짐이 그 해결책을 가지고 있습니다. Bara AI는 귀하의 AI 전문가 팀과 같은 것으로, 연구에서 후반 제작까지 모든 것을 처리하여 팟캐스팅을 더욱 쉽고 재미있게 만듭니다.

짐은 팟캐스팅의 요구 사항을 처리해 온 자신의 경험을 공유합니다. 늦은 밤 연구에서 끝없는 편집 사이클까지, 그는 왜 반복적인 작업을 AI에 맡기지 않는가에 대한 깨달음을 얻었습니다. 그리하여 팟캐스트의 궁극적인 보조자로 설계된 Bara AI가 등장했습니다. 솔로 크리에이터든 에이전시의 일원이든 Bara AI는 귀하의 워크플로를 간소화하고, AI 기반 창작, 쇼를 위한 '프라이빗 ChatGPT' 및 손쉬운 콘텐츠 재사용을 제공합니다.

에피소드의 하이라이트는 창의성을 대체하지 않고 향상시키기 위한 도구로 AI를 수용하는 것의 중요성을 포함하며, Bara AI는 사용자들이 더 스마트하게 일할 수 있도록 설계되었습니다. 짐은 Bara AI가 최신 발전에 발맞추어 미래를 대비할 수 있도록 보장했습니다. AI를 독립적으로 운영하는 것은 비용이 많이 들 수 있기 때문에 그는 저렴한 AI 솔루션을 만드는 것을 우선순위로 삼았습니다.

짐은 청취자들에게 Bara AI를 사용해보고 팟캐스팅에서의 AI의 마법을 경험할 것을 초대합니다. 따라서 팟캐스팅 수준을 높일 준비가 되었다면, Bara AI를 시도하고 짐과 그의 팀이 놀라운 콘텐츠를 만드는데 도움을 주도록 하세요.

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빈 페이지를 바라보면서 포함해야 할 방대한 정보에 압도당하는 것을 상상해보세요. 우리 모두 한 번쯤은 그런 경험이 있지 않나요? 이제 LLM 덕분에 멈추는 것이 과거의 일이 되었습니다.

이번 에피소드 'The Prompt'에서 Jim Carter는 대형 언어 모델(LLM)의 변혁적인 세계와 그것이 어떻게 우리의 글쓰기를 혁신하고 있는지를 탐구합니다.

Jim은 산더미 같은 메모와 스케치에 파묻혔다가 혼돈을 명확성으로 바꿔 준 LLM에 의해 구출된 개인적인 일화를 공유합니다. 방대한 데이터셋을 기반으로 학습된 이러한 AI 도구들은 요약, 초안 작성, 심지어 당신의 독특한 글쓰기 스타일을 흉내낼 수 있습니다. 블로그 게시물에서 브레인스토밍 세션에 이르기까지 모든 것을 처리할 당신과 똑같이 들리는 문서 작성 비서가 있는 것을 상상해보세요.

일부 공포를 조장하는 사람들이 믿고 싶어하는 것과는 달리, LLM은 우리를 대체하러 온 것이 아닙니다. 그들은 무거운 작업을 맡아 우리의 메시지를 다듬고 청중과 연결될 수 있도록 하는 강력한 도구입니다.

Jim은 훌륭한 글쓰기가 대화를 불러일으키고 연결을 형성하는 것에 관한 것이며, AI가 효율성을 높일 수 있지만 인간의 감성을 대체할 수는 없다고 강조합니다.

Jim은 AI 문서 작성 도구를 실험해보고 작업을 지원하고 향상시키는 데 사용하면서도 자신이 운영의 진정한 주체임을 기억하도록 청취자들에게 도전합니다. LLM은 특히 기업가, 마케터, 창작자에게 시간을 절약하고 창의력을 높일 잠재력을 가지고 있습니다.

주목할 만한 점은 Jim이 바라 AI, 즉 기업을 위한 맞춤형 AI 서비스를 탐험해보라는 초대입니다. 데모 대기 명단이 열려 있습니다. 이 에피소드는 문서 작성 과정에 AI를 통합하는 데 관심이 있는 모든 사람에게 행동을 촉구하는 것입니다.

자, 한번 시도해보세요. bara.ai를 방문하여 등록하고 글쓰기의 미래를 선두에서 경험하세요.

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"생성적 AI의 잠재적 영향은 전기, 인쇄기, 인터넷에 필적한다." 이는 JPMorgan Chase의 CEO인 제이미 다이먼의 말이며, 이번 '더 프롬프트 위드 짐 카터(The Prompt with Jim Carter)' 에피소드에서 우리가 논의할 변화를 설명하고 있다. 그러니 준비를 단단히 하라. 우리는 AI가 은행 세계를 혁신시키는 방법에 대해 살펴볼 것이다.

JPMorgan Chase의 140,000명 이상의 직원들이 ChatGPT와 같은 OpenAI 모델로 구동되는 최첨단 AI 도구인 LLM Suite를 사용하는 것을 상상해보라. 이는 단순한 시범용이 아니다. 이 도구는 이메일 작성부터 고객 서비스 향상까지 모든 것을 변혁시키고 있다. 운영을 더 효율적으로 만들고 사기를 방지하고 프로세스를 최적화함으로써 은행에 수십억 달러(그렇다, B 단위로 말이다)의 비용 절감을 가져올 수 있다.

그러나 JPMorgan Chase만이 아니다. Capital One, Bank of America, Discover와 같은 대형 은행도 AI 기술을 활용하기 위해 클라우드 인프라와 데이터를 준비하고 있다. 이는 더 스마트하고, 더 빠르며, 더 안전한 금융 서비스를 약속하는 대규모 전환이다.

JPMorgan Chase는 새로운 기술 책임자와 데이터 및 분석 책임자를 영입하여 변혁을 이끌고 있다. 그들은 단순히 기술을 업데이트하는 것이 아니라, 전면적인 개편을 추진하고 있다. 클라우드 마이그레이션, 현대적인 데이터 센터, 광범위한 직원 교육이 모두 계획의 일부다. 솔직히 말하자면, 사람들

이 그것을 사용하는 방법을 모른다면 아무리 멋진 AI 도구도 쓸모가 없다.

주요 요점은? AI는 주로 사기 방지를 통해 JPMorgan Chase에 최대 20억 달러의 가치를 제공할 준비가 되어 있다. 은행은 AI 도구의 사용 범위를 60,000명에서 140,000명으로 확장하며, 현대적인 기술 설정과 종합적인 교육의 필요성을 강조하고 있다.

그렇다면 다음은 무엇일까? AI가 금융에 도입되면 은행 운영에 큰 변화가 올 것이다. 그러나 큰 권력에는 큰 책임이 따른다. 성공적으로 안착하려면 윤리적 사용, 일자리 이동 및 기타 문제들을 해결해야 한다.

AI에 우리처럼 열정적인 사람이라면, 짐의 슬랙 커뮤니티인 fastfoundations.com/slack에 가입하라. 이는 AI 열정가들을 위한 허브로, 최신 도구, 전략 및 토론을 통해 AI 흐름을 앞서 나갈 수 있다.

'더 프롬프트(The Prompt)'에 튜닝해 주셔서 감사하다. 한 프롬프트씩 함께 AI를 계속 탐구해 나가자. 다음 에피소드에서 다시 만나기를!

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이번 에피소드 및 전체 팟캐스트는 전문가 짐 카터(Jim Carter)의 AI 역량으로 제작되었다. 짐은 한국어를 하지 않는다! 이는 그의 팟캐스트와 실험이며, 그는 당신의 지원에 감사한다.

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"AI가 헬스케어 연구자들이 세포 시퀀싱 데이터를 주석 달도록 돕거나, 물리학자들이 복잡한 수학 공식들을 생성하도록 돕는 것을 상상해보십시오. 그 가능성은 무궁무진합니다."

OpenAI의 새로운 o1 모델이 코딩, 화학, 수학 분야에서 인간을 능가하고 있습니다. 그렇습니다, 정확히 들으셨습니다. 이번 "더 프롬프트" 에피소드에서 짐 카터는 OpenAI의 최신 AI 모델인 o1의 획기적인 발전에 대해 탐구합니다. 이것은 단순한 또 다른 AI가 아닙니다. 더 우리처럼 생각하고 복잡한 문제를 이성적으로 해결하며 정확한 답변을 제공하도록 설계된 것입니다. 단순히 사실만을 뱉어내는 것이 아니라 실제로 깊이 고민하고 분석하는 AI를 상상해보십시오—마치 공상 과학 소설 같죠? 하지만 이제 현실입니다.

짐은 o1 모델이 Codeforces의 경쟁 프로그래밍에서 상위 89퍼센타일에 오르고, 미국 수학 올림피아드 예선에서 상위 500위 안에 드는 등 뛰어난 성과를 어떻게 이뤘는지 공유합니다. 또한, 물리학, 생물학, 화학 벤치마크에서 박사급 인간을 능가하기도 했습니다. 그게 다가 아닙니다.

OpenAI는 두 가지 버전을 출시했습니다: 전체 기능을 갖춘 o1-preview와 성능을 유지하면서도 가격이 80% 저렴한 o1-mini.

하지만 모든 것이 순조로운 것만은 아닙니다. 짐은 모델의 한계도 숨기지 않습니다. 다른 AI 모델에 비해 느린 응답 시간과 더 높은 운영 비용 등의 단점이 있습니다. 게다가 AI가 자신 있게 잘못된 답변을 내놓는 "환각" 문제도 있습니다. 이 단점들에도 불구하고 o1 모델은 AI 논리 능력에서 중요한 도약을 이루었으며, 과학 연구에서 소프트웨어 개발에 이르기까지 다양한 응용 가능성을 가지고 있습니다.

짐은 또한 Google, Anthropic, Elon Musk의 xAI와 같은 회사들이 유사한 "사고" AI 모델을 개발하기 위해 경쟁하고 있는 현실에 대해서도 언급합니다. OpenAI는 모든 무료 ChatGPT 사용자에게 o1-mini 접근 권한을 제공하고 모델의 성능을 향상시킬 계획이라고 합니다.

주요 요점은? o1 모델은 AI 분야의 게임체인저로, 복잡한 문제를 해결하고 다양한 분야에서 인간 전문가를 능가할 수 있습니다. 완벽하지는 않지만, 우리처럼 이성과 문제 해결 능력을 갖춘 AI를 만드는 데 있어 기념비적인 진보입니다.

영감을 받으셨나요? bara.ai에 방문하여 Jim의 새 서비스인 Bara.AI의 맞춤형 AI 워크플로우 데모 대기자 명단에 가입해보세요.

함께 AI의 가능성을 넓혀갑시다. 다음 시간까지, 호기심을 유지하세요!

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이 에피소드와 전체 팟캐스트는 인공지능(AI)의 힘으로 스페셜리스트 짐 카터에 의해 제작되었습니다. 짐은 한국어를 하지 않습니다! 이것은 그의 팟캐스트이자 실험이며, 그의 지원에 감사드립니다.

별점 🌟🌟🌟🌟🌟 (5) 리뷰를 남기고 친구와 공유하는 것을 고려해 주세요.

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AI 챗봇이 거짓 기억을 유발할 수 있습니다. 짐 카터가 이번 에피소드 "The Prompt"에서 다루는 경악스러운 사실입니다.

짐은 MIT와 캘리포니아 대학교 어바인이 공동으로 진행한 획기적인 연구를 공유합니다. 이 연구는 AI 기반 챗봇이 사용자에게 거짓 기억을 생성할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 예를 들어 범죄를 목격한 후 챗봇에 의해 실제로는 일어나지 않은 일을 기억하도록 오도되는 상황을 상상해보세요. 무섭죠?

연구는 무장 강도의 CCTV 무음 영상을 시청한 200명의 참가자를 대상으로 진행되었습니다. 이들은 통제 그룹, 오도하는 질문이 포함된 설문조사, 미리 작성된 스크립트 기반 챗봇, 대형 언어 모델을 사용하는 생성적 챗봇 등 네 그룹으로 나뉘었습니다.

결과는? 생성적 챗봇이 통제 그룹에 비해 거의 세 배에 달하는 거짓 기억을 유발했습니다. 더 놀라운 것은 생성적 챗봇에 응답한 사용자의 36%가 오도되었으며, 이러한 거짓 기억은 최소 일주일 동안 지속되었다는 것입니다!

짐은 왜 일부 사람들이 이러한 AI에 의해 유발되는 거짓 기억에 더 취약한지를 탐구합니다. AI에 익숙하지만 챗봇에 익숙하지 않은 사람들이 오도될 가능성이 더 높았습니다. 또한 범죄 조사에 관심이 많은 사람들은 더욱 취약했는데, 이는 그들이 정보 처리를 더 많이 하기 때문일 것입니다.

그렇다면 왜 챗봇은 "환각"이나 거짓 정보를 생성할까요? 짐은 훈련 데이터의 한계와 편향, 과적합, 그리고 사실 정확도보다는 그럴싸한 응답을 우선시하는 대형 언어 모델의 특성을 설명합니다. 이러한 환각은 잘못된 정보를 퍼뜨리고, AI에 대한 신뢰를 약화시키며, 심지어 법적 문제를 일으킬 수도 있습니다.

하지만 걱정하지 마세요. 짐은 이러한 위험을 최소화하기 위한 실질적인 단계를 공유합니다. 예를 들어 훈련 데이터의 질을 향상시키고, 언어 모델을 사실 확인 시스템과 결합시키며, 환각 감지 시스템을 개발하는 등의 방법이 있습니다.

최신 AI 개발 동향을 계속 파악하고 싶으세요? 짐의 Fast Foundations Slack 그룹에 가입하여 이러한 중요한 문제를 논의하고 책임 있는 AI 개발을 위해 노력해보세요. fastfoundations.com/slack에서 대화에 참여하세요.

기억하세요, 우리는 AI의 미래를 형성할 힘을 가지고 있습니다. 따라서 한 번의 프롬프트(지시어)로 대화를 이어갑시다.

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이 에피소드와 전체 팟캐스트는 인공지능(AI)의 힘으로 Specialist 짐 카터가 제작했습니다. 짐은 한국어를 하지 않습니다! 이것은 그의 팟캐스트이자 실험이며, 여러분의 지원에 감사드립니다.

🌟🌟🌟🌟🌟(5) 스타 리뷰를 남기고 친구와 공유해 주세요.

그는 자신이 구축하는 모든 것을 공개적으로 공유하며, 여러분도 자신과 회사에 이를 적용할 수 있도록 그의 개인 Slack 커뮤니티에 가입하여 배울 수 있습니다. (https://fastfoundations.com/slack)

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