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양자 보안 솔루션: IBM Quantum Safe Technology IBM은 2023년 5월 15일 포스트 퀀텀 시대에 대비하기 위해 새로운 보안 기술인 IBM 퀀텀 세이프(IBM Quantum Safe)를 출시했다고 발표했다. IBM 퀀텀 세이프 익스플로러는 조직이 소스 및 오브젝트 코드를 스캔하여 암호화 자산, 종속성, 취약성을 찾고, 암호화 자재 명세서(CBOM)를 구축할 수 있는 기술이다. 양자 컴퓨팅 양자 컴퓨팅은 빠르게 진화하는 분야이며 보안 및 암호화에 접근하는 방식을 혁신할 잠재력이 있다. 그러나 이는 양자 컴퓨터의 공격에 취약해질 수 있는 현재 암호화 알고리즘에 심각한 위협이 되기도 한다. 양자 컴퓨팅은 중첩 및 얽힘과 같은 양자 역학 현상을 사용하여 데이터에 대한 작업을 수행하는 컴퓨팅의 한 분야이다. 비트를 사용하여 정보를 나타내는 기존 컴퓨터와 달리..
NPUs vs. GPUs AI workload가 점점 더 복잡해지고 까다로워짐에 따라 이를 효율적으로 처리할 수 있는 올바른 하드웨어를 선택하는 것은 중요한 문제이다. 최근 몇 년 동안 NPU와 GPU는 AI 하드웨어에서 가장 인기 있는 두 가지 옵션으로 주목받고 있다. 이 두 유닛 모두 AI 워크로드를 가속화하도록 설계되었지만 서로 다른 사용 사례에 더 적합한 몇 가지 주요 특징을 가지고 있다. Neural Processing Units(NPU) NPU는 딥 러닝 및 신경망과 같은 AI 워크로드를 가속화하도록 설계된 특수 하드웨어 장치이다. AI 모델의 훈련 및 추론에 필요한 행렬 곱셈 및 기타 수학 연산을 수행하도록 특별히 설계되었다. NPU는 AI 워크로드에 필요한 데이터 처리 유형에 최적화되어 있으며 기존 CPU 및 GP..
차세대 AI 분야: AI 텍스트-비디오 생성기 차세대 AI 분야는 인공지능, 딥러닝, 자연어 처리를 결합한 새로운 기술이다. 이 기술은 많은 양의 데이터를 분석하고 해당 데이터를 사용하여 새로운 콘텐츠를 만들 수 있다. 차세대 AI 분야는 새롭고 혁신적인 콘텐츠를 빠르고 효율적으로 만들고자 하는 기업과 개인을 위한 훌륭한 조력자가 될 것이다. 차세대 AI 분야의 활용: 영화 차세대 AI 분야는 대량의 데이터를 분석하고 그 데이터를 사용하여 새로운 콘텐츠를 만드는 방식으로 작동한다. 예를 들면, 영화를 만들 때 표현하고자 하는 내용에 대한 텍스트 설명을 입력하기만 하면 된다. 그런 다음 AI 시스템은 텍스트를 분석하고 영화의 스토리보드를 생성한다. AI 시스템은 또한 대본을 생성하고 배우를 캐스팅한다. 텍스트로 표현하고자 하는 특수 효과를 입력하면 A..
EU, 생성형 AI에 대한 통합 규정 준비: ChatGPT 등 유럽연합(EU)은 올해 말까지 ChatGPT를 포함한 생성형 인공지능(AI)에 대한 통합 규정 마련을 준비하고 있다. 유럽연합 집행위원회(European Commission)의 부의장인 Margrethe Vestager에 따르면 규제법 초안이 올해 안에 만들어지고 2023년 말에 유럽이사회와 유럽의회에 제출될 것이라고 한다. 생성형 AI 규제의 필요성 생성형 AI는 사람의 입력 없이 컴퓨터가 텍스트, 이미지, 비디오와 같은 콘텐츠를 생성할 수 있게 해주는 기술이다. 이 기술은 빠르게 발전하고 있으며 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 이 기술은 개인 정보 침해, 편향된 의사 결정 및 가짜 콘텐츠 생성을 포함하여 상당한 위험을 초래한다. EU는 생성형 AI의 개발이 책임 있고 잠..
Auto GPT : 대화형 AI의 미래 (feat. 콘텐츠 제작) 인공지능(AI)의 등장으로 콘텐츠 제작은 눈부신 발전을 보여주고 있으며, 대화형 AI는 Auto GPT의 등장으로 새로운 단계에 도달하였다. Auto GPT는 AI를 사용하여 최소한의 인간 개입으로 고품질 콘텐츠를 생성하는 새로운 기술이다. Auto GPT는 Open AI의 언어 모델 GPT-4를 기반으로 'Significant Gravitas'라는 개발자가 만든 오픈 소스 python 프로그램이다. Auto GPT를 통해 AI는 단순히 명령에 대한 답을 제공하는 단계를 넘어 특정 작업을 수행하는 단계로 발전했으며 일부 개발자는 이러한 진화를 일반적인 인공 지능(AGI)의 시작으로 간주하기도 한다. Auto GPT Auto GPT는 "GPT를 사용하여 텍스트 자동 생성"을 의미한다. Auto GPT는 "..
미래로 가는 길: 메타버스와 생성형 AI 메타버스(Metaverse) 최근 몇 년 동안 "메타버스(Metaverse)"라는 용어는 기술 산업의 유행어가 되어 많은 사람들에게 호기심과 흥분을 불러일으켰다. 메타버스는 사람들이 실시간으로 서로 및 디지털 개체와 상호 작용할 수 있는 가상현실 공간을 설명하는 데 사용되는 용어이다. 사용자가 게임, 사교, 쇼핑, 학습 등 다양한 활동에 참여할 수 있는 몰입형 공유 세상이다. 메타버스의 개념은 세컨드 라이프(Second life)와 월드 오브 워크래프트(World of Warcraft)를 포함한 초기 사례와 함께 수년 동안 존재해 왔다. 그러나 최근 기술의 발전으로 인해 메타버스는 그 어느 때보다 접근하기 쉽고 현실적이다. 미래 산업으로의 가치 메타버스는 기술 산업에서 차세대 거물이 될 태세이며, 전문가..
Meta의 대규모 언어 모델 LLaMA 자연어 처리(NLP) 분야가 계속 발전함에 따라 항상 새로운 것을 기대할 수 있다. 그러한 개발 중 하나는 Meta의 대규모 언어 모델인 LLaMA이다. Facebook, 인공지능 그리고 Meta 이전에 Facebook으로 알려졌던 Meta는 설립 초기부터 인공 지능 기술에 막대한 투자를 해왔다. 자체 AI 연구소 'Meta AI'를 신설하면서 차세대 성장동력인 AI를 활용할 수 있는 입지를 다졌다. CNN 알고리즘을 개발한 뉴욕 대학교 컴퓨터 과학 교수 yann LeCun은 Facebook에서 AI 연구 및 작업 전반에 걸친 프로젝트를 이끌도록 채용되었다. 인공지능 분야에 지속적인 투자로 만든 알고리즘은 사진 및 이미지 인식에 탁월하며 Facebook에서 인기 있는 '친구 태그' 기능에 활용되었다. M..
AI 세계의 혁신, 딥 러닝(Deep Learning) 인공 지능 분야는 딥 러닝의 도입 덕분에 최근 몇 년 동안 상당한 변화를 겪었다. 이 강력한 기술은 컴퓨터가 학습하는 방식을 혁신하여 데이터에서 학습하고 인간처럼 의사 결정을 내릴 수 있는 능력을 제공한다. 그 결과 딥 러닝은 AI의 힘을 활용하려는 기업, 연구원 및 개발자에게 필수적인 도구가 되었다. 딥 러닝을 통해 컴퓨터는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 심지어 자율 주행 자동차와 같이 이전에는 불가능하다고 생각했던 작업을 수행할 수 있다. 딥 러닝(Deep learning) 딥 러닝은 인공 지능의 한 분야인 머신 러닝의 하위 집합이다. 컴퓨터가 데이터에서 학습하고 해당 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있도록 하는 일종의 알고리즘이다. 이 프로세스에는 많은 양의 데이터를 신경망(Neural n..

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