긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동

AI를 Flutter와 통합하는 것은 모바일 앱에 새로운 차원을 추가하는 것과 같습니다. 사용자를 이해하고, 배우고, 함께 성장하는 경험을 만드는 것입니다. 음성 비서 및 챗봇부터 예측 분석 및 이미지 인식에 이르기까지 AI와 Flutter의 융합은 앱이 단순한 도구 이상의 역할을 하는 미래를 위한 길을 열어줍니다. 그들은 지적인 동료입니다.

이 기사에서는 Flutter에서 AI 통합의 이유, 내용, 방법을 살펴보겠습니다. 우리는 AI-Flutter 통합을 기다리는 다양한 통합 방법, 실제 사례, 장점, 과제 및 흥미로운 미래를 탐구할 것입니다. 앞서 나가기를 원하는 노련한 개발자이든 최신 기술 발전을 활용하려는 기업이든 이 포괄적인 가이드는 Flutter 모바일 앱에서 AI의 힘을 활용할 수 있는 통찰력과 영감을 제공할 것입니다.

Flutter의 AI 통합이 미래인 이유
경쟁이 치열한 환경에서 혁신은 두각을 나타내는 열쇠입니다. Flutter에 AI를 도입하는 개발자는 경계를 넓히고 모바일 앱으로 가능한 것을 재정의하려는 개발자입니다. AI의 기능을 활용하면 기능적일 뿐만 아니라 획기적인 제품을 만들어 사용자 참여와 만족에 대한 새로운 표준을 설정할 수 있습니다.

통합 방법
AI는 다양하고 흥미로운 방식으로 Flutter 앱에 통합될 수 있으며 각각 고유한 기능을 제공합니다.

자연어 처리(NLP) : 인간의 언어를 이해함으로써 NLP는 대화 방식으로 사용자 쿼리에 응답하는 챗봇을 강화하여 상호 작용을 더욱 자연스럽고 공감할 수 있게 만듭니다.
기계 학습(ML) : ML을 사용하면 앱이 사용자 행동을 학습하고 시간이 지남에 따라 적응할 수 있습니다. 제품 추천이든 성능 최적화이든 ML은 앱을 더욱 사용자 중심적으로 만드는 인텔리전스 계층을 추가합니다.
컴퓨터 비전(CV) : 얼굴 인식부터 물체 식별까지 CV는 이미지 기반 상호 작용의 세계를 열어줍니다. 앱은 시각적 세계를 보고 이해할 수 있으며 혁신적이고 대화형인 기능을 제공합니다.
Flutter 앱의 AI 실제 사례
Flutter에 AI가 통합되는 것은 먼 미래가 아닙니다. 지금 일어나고 있습니다. 다음은 몇 가지 고무적인 예입니다.

Google Lens : CV를 활용하여 사물과 장소를 식별하고 현실 세계와 디지털 세계의 격차를 해소합니다.
Amazon Lex : NLP를 활용하여 인간과 같은 느낌의 대화 인터페이스를 만듭니다.
Vivafit : AI와 CV를 활용하여 정적인 운동 계획을 뛰어넘어 춤, 재미, 긍정적인 감정을 바탕으로 새로운 차원의 홈 피트니스 경험을 제공하는 피트니스 앱입니다.
이러한 사례는 빙산의 일각에 불과합니다. AI가 계속 발전함에 따라 Flutter와의 통합은 더욱 강력하고 매력적인 경험을 제공하여 모바일 앱이 단순한 도구가 아니라 사용자를 이해하고, 적응하고, 함께 성장하는 지능적인 엔터티가 되는 미래를 위한 무대를 마련합니다. 모바일 앱 개발의 미래가 여기에 있으며 AI 및 Flutter와 얽혀 있습니다.

모바일 개발에서 AI의 장점
인공 지능과 모바일 개발의 융합은 가능성과 이점의 새로운 시대를 열었습니다. AI가 제공하는 몇 가지 뛰어난 이점은 다음과 같습니다.

향상된 사용자 경험
개인화 : AI 알고리즘이 사용자 행동과 선호도를 분석해 맞춤형 경험을 선사합니다. 노래 추천, 제품 제안, 앱 인터페이스 조정 등 AI는 앱이 개별 사용자의 공감을 불러일으키도록 보장합니다.
지능형 상호 작용 : AI 기반의 챗봇 및 음성 도우미와 같은 기능은 원활하고 직관적인 상호 작용을 제공하여 앱이 더욱 인간과 같고 매력적인 느낌을 줍니다.
예측 분석 : AI는 사용자가 요청하기 전에도 사용자 요구를 예측하고 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 사용자 만족도를 높이고 보다 효율적인 사용자 여정을 창출합니다.
생산성 향상
자동화 : AI는 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하여 개발자와 기업이 보다 중요한 측면에 집중할 수 있도록 합니다. 고객 지원부터 데이터 분석까지 자동화는 프로세스 속도를 높이고 효율성을 향상시킵니다.
실시간 의사결정 : 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하는 AI의 능력은 보다 빠르고 정보에 입각한 의사결정을 가능하게 합니다. 마케팅 전략을 조정하든 앱 성능을 최적화하든 상관없이 실시간 통찰력이 성공을 주도합니다.
오류 감소 : AI 알고리즘은 인간 개입에 비해 오류가 발생할 가능성이 적습니다. 일관성과 정확성을 제공하여 보다 안정적이고 강력한 앱 경험을 보장합니다.
새로운 수익원
AI 기능 수익 창출 : 개발자는 프리미엄 AI 기반 기능을 도입하여 수익 창출을 위한 새로운 길을 만들 수 있습니다. 예를 들어 기본 사진 편집 앱은 AI를 사용하여 이미지를 자동으로 향상시키는 프리미엄 기능을 제공할 수 있습니다.
타겟 광고 : AI의 데이터 분석 기능을 통해 보다 타겟이 명확하고 개인화된 광고가 가능해 전환율이 높아지고 광고 수익이 증가합니다.
고객 유지 강화 : AI는 사용자 요구에 지속적으로 적응하고 개인화된 경험을 제공함으로써 고객 유지에 도움을 줍니다. 만족한 사용자는 앱을 계속 사용할 가능성이 높아 꾸준한 수익 흐름을 보장합니다.
강화된 보안
사기 탐지 : AI 알고리즘은 비정상적인 패턴과 행동을 탐지하여 사용자와 관리자에게 잠재적인 보안 위협이나 사기 행위에 대해 경고할 수 있습니다.
생체인식 인증 : AI를 기반으로 한 안면 인식 및 지문 스캔과 같은 기능은 앱에 더 높은 수준의 보안을 제공하여 사용자 데이터를 보호합니다.
혁신적인 특징과 기능
증강 현실(AR) 경험 : AI와 AR을 결합하면 쇼핑 앱의 가상 체험부터 대화형 게임까지 몰입형 경험으로 이어질 수 있습니다.
실시간 언어 번역 : 여행 및 커뮤니케이션 앱은 AI를 사용하여 실시간 언어 번역을 제공하고 언어 장벽을 허물고 글로벌 연결성을 강화할 수 있습니다.
생성적 AI(Generative AI) : 디자인 및 크리에이티브 플랫폼은 AI를 사용하여 독특한 시각 및 청각 콘텐츠를 생성하고 예술적 표현을 위한 새로운 길을 열어주며 멀티미디어 경험을 혁신할 수 있습니다.
Flutter 앱에 AI를 통합하는 데 따른 과제
Flutter 앱에 AI를 통합하면 수많은 이점을 제공하지만 어려움도 있습니다. 개발자와 기업은 AI 환경을 효과적으로 탐색하기 위해 이러한 장애물을 인식해야 합니다. AI 통합 중에 직면하게 되는 몇 가지 주요 과제는 다음과 같습니다.

데이터 수집
품질 및 수량 : AI 모델이 효과적으로 작동하려면 상당한 양의 고품질 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터를 수집하는 것은 시간이 많이 걸리고 복잡할 수 있으며, 특히 데이터를 정리하고 구조화해야 하는 경우 더욱 그렇습니다.
개인 정보 보호 문제 : 개인 데이터 또는 민감한 데이터 수집은 GDPR과 같은 개인 정보 보호 규정을 준수하여 수행되어야 합니다. 데이터를 안전하고 윤리적으로 수집하고 처리하는 것이 무엇보다 중요합니다.
데이터 저장 및 관리 : 대규모 데이터 세트를 저장하고 관리하는 것은 리소스 집약적일 수 있으며 고급 스토리지 솔루션이 필요할 수 있습니다.
모델 개발
올바른 모델 선택 : 특정 작업에 적합한 AI 모델을 선택하는 것은 특히 사용 가능한 옵션이 무수히 많기 때문에 어려울 수 있습니다. 잘못된 선택은 비효율성과 성능 저하로 이어질 수 있습니다.
훈련 과제 : AI 모델을 훈련하려면 전문 지식과 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 특히 복잡한 모델의 경우 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 프로세스일 수 있습니다.
과적합 및 과소적합 : AI 모델이 훈련 데이터에서는 매우 잘 수행되지만 새로운, 보이지 않는 데이터에서는 제대로 수행되지 않는 과적합 위험이 있으며, 모델이 훈련 데이터에서 제대로 수행되지 않고 잘 일반화할 수 없는 과소적합 위험이 있습니다. 새로운 데이터에.
모델 배포
통합 문제 : AI 모델을 Flutter 앱에 통합하면 특히 모델이 다른 프레임워크를 사용하여 개발된 경우 호환성 문제가 발생할 수 있습니다.
성능 오버헤드 : AI 모델, 특히 복잡한 모델을 실행하는 것은 리소스 집약적일 수 있으며 잠재적으로 앱 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
모델 업데이트 : AI 모델은 새로운 데이터나 변화하는 사용자 행동을 기반으로 정기적인 업데이트가 필요할 수 있습니다. 사용자 경험을 방해하지 않고 원활한 업데이트를 보장하는 것은 어려울 수 있습니다.
외부 서비스에 대한 의존성
타사 플랫폼에 대한 의존성 : 많은 앱이 타사 AI 서비스에 의존합니다. 이러한 서비스가 변경되거나 중단되면 앱 기능에 영향을 미칠 수 있습니다.
네트워크 종속성 : 클라우드 기반 AI 서비스를 사용하는 앱의 경우 안정적인 인터넷 연결이 중요합니다. 특히 연결 상태가 좋지 않은 지역에서는 이것이 항상 실현 가능한 것은 아닙니다.
Flutter에서 새로운 AI 구현 가능성을 열어보세요
Flutter에 AI를 통합하는 것은 끊임없이 진화하는 분야로, 새로운 가능성과 혁신적인 솔루션의 문을 열어줍니다. 개발자가 Flutter 모바일 개발에서 AI 구현의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

맞춤형 AI 모델 개발
사전 훈련된 모델 : 이미지 인식, 자연어 처리, 기계 번역 등 다양한 작업에 사전 훈련된 AI 모델이 많이 있습니다. 이러한 모델은 필요에 맞게 미세 조정되고 앱에 신속하게 통합되어 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
원하는 대로 사용할 수 있는 프레임워크 : TensorFlow 및 PyTorch와 같은 도구를 사용하면 맞춤형 모델을 더 쉽게 구축하고 학습할 수 있습니다. 개발된 후에는 이러한 모델을 Flutter와 호환되는 형식(예: ONNX )으로 변환하거나 나중에 애플리케이션에서 사용할 수 있는 API를 통해 배포할 수 있습니다.
클라우드 AI 서비스
통합 용이성 : 많은 클라우드 제공업체는 API를 통해 액세스할 수 있는 즉시 사용 가능한 AI 서비스를 제공합니다. OpenAI, Google Cloud AI, Microsoft Azure Cognitive Services 또는 Amazon Rekognition과 같은 플랫폼은 Flutter 앱에 쉽게 통합할 수 있는 AI 기능을 제공합니다.
다양한 기능 : 클라우드 AI 서비스는 음성 인식, 언어 번역, 얼굴 인식 등 다양한 AI 기능을 포괄하여 다양한 AI 요구에 맞는 원스톱 솔루션을 제공합니다.
온디바이스 AI
개인정보 보호 및 오프라인 지원 : 온디바이스 AI는 모든 AI 처리가 사용자 기기에서 직접 이루어지도록 보장합니다. 이를 통해 데이터 개인정보 보호를 보장할 뿐만 아니라 앱이 오프라인 모드에서도 AI 기능을 제공할 수 있습니다.
프레임워크 및 패키지 : TensorFlow Lite 및 Flutter의 tflite 패키지 와 같은 도구를 사용하면 기기 내 AI 통합에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 개발자는 모바일 장치에서 AI 모델을 배포하고 실행할 수 있으므로 네트워크 연결에 의존하지 않고 원활한 사용자 경험을 보장할 수 있습니다.
Flutter용 AI 플러그인 및 패키지
Flutter 생태계에는 AI 기능 통합을 단순화하도록 설계된 플러그인과 패키지가 풍부합니다. 이러한 도구는 복잡한 AI 작업을 캡슐화하여 개발자가 복잡한 기계 학습이나 데이터 과학에 깊이 관여하지 않고도 AI의 기능을 더 쉽게 활용할 수 있도록 해줍니다. Flutter에서 사용할 수 있는 몇 가지 뛰어난 AI 플러그인과 패키지를 살펴보세요.

Flutter용 인기 AI 프레임워크
Firebase MLKit : 강력한 머신러닝 API 세트인 Firebase MLKit는 개발자에게 이미지 인식, 객체 감지, 텍스트 분류와 같은 작업에 적합한 사전 학습된 여러 모델을 제공합니다. Flutter와의 원활한 통합을 통해 개발자는 번거로움을 최소화하면서 AI 기능을 추가할 수 있습니다.
TensorFlow Lite : TensorFlow의 모바일 최적화 버전인 TensorFlow Lite는 모바일 장치용으로 특별히 설계되었습니다. 이를 통해 개발자는 모바일에서 직접 기계 학습 모델을 교육하고 배포하여 효율적인 성능을 보장하고 대기 시간을 줄일 수 있습니다.
PyTorch Mobile : 인기 있는 PyTorch 프레임워크의 확장인 PyTorch Mobile은 모바일 플랫폼에 맞춰 제작되었습니다. 모바일 장치에서 기계 학습 모델을 교육하고 배포할 수 있는 유연성을 제공하여 성능과 기능 간의 균형을 제공합니다.
유용한 링크 및 패키지
Flutter Gems는 기계 학습 전용 섹션을 제공하는 Flutter용으로 선별된 패키지 가이드입니다. 다양한 AI 기능을 지원하는 다양한 패키지를 나열하여 개발자에게 AI 통합을 위한 원스톱 리소스를 제공합니다.
Image Picker를 사용하면 개발자는 장치의 카메라나 갤러리를 사용하여 이미지를 캡처할 수 있으며, 이미지 인식이나 개체 감지와 같은 작업을 위해 AI를 사용하여 처리할 수 있습니다.
Speech to Text를 사용하면 앱에서 음성 단어를 텍스트로 변환하여 음성 활성화 기능을 사용할 수 있습니다.
이러한 리소스를 활용함으로써 개발자는 AI 알고리즘의 복잡성으로 인해 어려움을 겪지 않고 독특하고 매력적인 사용자 경험을 만드는 데 집중할 수 있습니다.

합산
인공 지능과 Flutter의 융합은 모바일 앱 개발 세계의 혁신적인 변화를 의미합니다. 우리가 살펴본 것처럼 이 통합은 단순히 고급 기능을 도입하는 것이 아닙니다. 이는 모바일 애플리케이션의 핵심 본질을 재정의하는 것입니다. AI를 통해 앱은 단순한 도구에서 사용자와 함께 이해하고, 적응하고, 성장하는 지능적인 개체로 발전합니다.

What the Flutter 에서는 AI-Flutter 통합의 잠재력을 인식합니다. 우리의 전문가 팀은 이러한 능력을 활용하여 귀하의 비즈니스 요구에 맞는 최첨단 모바일 솔루션을 만드는 데 전념하고 있습니다. 기존 앱을 혁신하거나 새로운 프로젝트를 시작하려는 경우 Flutter 및 AI에 대한 전문 지식을 통해 귀하의 비전이 정밀성, 혁신 및 우수성으로 실현될 수 있도록 보장합니다.

https://medium.com/@flutterwtf/flutter-ai-integration-redefining-mobile-apps-876481bec3b3

고대 유목 민족의 아이들은
말타기, 활쏘기, 씨름과 같은 놀이를 통해
기마 민족으로서의 정체성을 쌓아나갔다.
2,000년 전 중국 북방을 호령했던 흉노족의
아이들은 어려서부터 작은 동물을 사냥하는
놀이를 하며 기마술을 익혔다. 걷기도 전부터
기마 놀이를 하며 말 타는 법을 익힌 셈이다.
그 결과, 그들의 넓적다리는 기마 자세를
하기에 편하도록 변형되기도 했다.


- 강인욱의 《세상 모든 것의 기원》 중에서 -


* 유목민들 아이들에게
말타기는 생활이자 놀이입니다.
어려서부터 사냥과 기마놀이를 하면서
말타기를 익히고, 그 기마술로 세계를 제패하는
꿈을 꿈고 이루었습니다. 우리에게도 유목 민족의
피가 흐르고 있습니다. 오늘날의 기마놀이는
말타기가 아닙니다. 컴퓨터, 인터넷, 디지털,
AI(인공지능), 블록체인, 메타버스입니다.
우리 아이들의 미래가 여기에
걸려 있습니다.

https://apps.apple.com/us/app/otter-transcribe-voice-notes/id1276437113

Zoom, Google Meet, Microsoft Teams 등을 위한 자동 회의 메모. 집에서 일할 때 연결 상태를 유지하고 협업하세요.

OtterPilot™ AI와의 회의. 오디오를 녹음하고, 메모를 작성하고, 슬라이드를 자동으로 캡처하고, 요약을 생성하는 회의 도우미를 받으세요.

Otter는 모든 회의, 인터뷰, 강의 및 일상적인 음성 대화를 실시간으로 기록하므로 토론에 집중할 수 있습니다. 대면, Zoom, Google Meet 및 Microsoft Teams에 대한 자동 메모를 받으세요. 모든 메모는 검색 및 공유가 가능합니다. Otter.ai는 웹에서도 사용할 수 있습니다. 영어만 가능합니다.

많은 용도

• 회의 메모를 자동으로 작성하고 팀원과 공유하여 모두 동기화 상태 유지

• 인터뷰, 강의, 팟캐스트, 비디오, 웨비나, 기조연설을 녹음하고 필사합니다.

• 청각 장애인 커뮤니티, ESL 학습자 및 접근성이 필요한 모든 사람에게 실시간 자막 제공

실시간 녹음 및 전사

• 위젯과 바로가기를 사용하여 탭 한 번으로 즉시 녹음

• 높은 정확도로 실시간(온라인일 때) 기록

• 나중에 검토할 핵심 사항 강조표시

• 화이트보드 토론, 슬라이드 등의 사진을 삽입합니다.

• 내장 마이크 또는 블루투스 장치를 통해 오디오 입력

AI로 메모 강화

• 단락을 자동으로 구두점, 대문자 및 구분

• 화자 식별(일부 교육 후)

• 워드 클라우드 및 요약 키워드를 생성합니다. 단어를 탭하면 말한 곳으로 이동합니다.

• 가상 회의 중 자동화된 슬라이드 캡처

• 모든 회의 후 자동 요약

공유 및 협업

• 그룹 내에서 녹음을 시작하여 대본을 실시간으로 공유

• 그룹 구성원을 초대하여 함께 보고 편집하고 강조 표시합니다. 모든 하이라이트는 Takeaways 패널에서 캡처됩니다.

• 요점 패널 내에서 의견을 추가하고 작업 항목을 할당합니다.

• 링크를 통해 외부에 공유

검색 및 재생

• 전체 오디오를 스크러빙할 필요가 없도록 텍스트 검색

• 조정 가능한 속도로 재생

• 오디오가 재생되는 동안 강조 표시된 단어를 따라가세요.

• 단어를 탭하면 오디오가 해당 지점으로 이동합니다.

편집 및 강조 표시

• 텍스트를 편집하여 오류를 수정하십시오.

• 화자에게 태그를 지정하여 단락에 라벨을 지정하고 Otter가 화자를 식별하도록 교육

• 탭 한 번으로 문장 강조 표시

구성 및 내보내기

• 대화를 개인 폴더로 정리

• 클립보드에 복사하거나 다른 앱에 직접 공유

• PDF, TXT, SRT, MP3로 내보내기

가져오기 및 동기화

• 오디오 및 비디오 파일 가져오기

• Zoom 계정을 동기화하여 클라우드 녹음 기록

• 다른 통화 녹음 앱에서 업로드

• 캘린더를 동기화하여 회의를 기록하고 메모에 자동 제목을 지정하도록 알림

• 간편한 공유를 위해 연락처 가져오기

iOS에 최적화

• Siri 바로가기 및 홈 위젯으로 녹음 시작/중지

• AirPods를 통해 녹음

• iOS 캘린더, 연락처 및 카메라와 동기화

• 3D Touch로 대화 미리보기

• 얼굴/터치 ID로 잠금

• AirPrint를 통한 인쇄

• Dynamic Type으로 글꼴 크기 조정

수달 프로

• 재생 속도 향상 및 무음 건너뛰기

• 대량 내보내기

• 월별 청구를 선택하거나 연간 청구로 크게 절약

• 결제는 구매 확인 시 iTunes 계정으로 청구됩니다.

• 현재 기간이 종료되기 최소 24시간 전에 자동 갱신을 해제하지 않으면 구독이 자동으로 갱신됩니다.

• 현재 기간이 끝나기 24시간 이내에 계정에 갱신 비용이 청구됩니다.

• 설정에서 구독을 관리할 수 있으며 구매 후 계정 설정으로 이동하여 자동 갱신을 끌 수 있습니다.

• 무료 평가판 기간 중 미사용 부분은 제공되는 경우 구독 구매 시 자격이 상실됩니다.

"Otter.ai는 기록된 생각을 글로 옮기는 보석입니다" - Forbes 2023

"2019년 우리가 사랑하는 앱" – App Store

"2018년 최고의 앱 7개" – Mashable

"2018년 최고의 신규 앱 25개" – Fast Company

우리는 보안과 프라이버시를 중요하게 생각합니다. 귀하의 데이터는 기밀이며 제3자에게 전송되지 않습니다. 귀하는 귀하의 계정에서 귀하의 데이터를 삭제할 수 있는 모든 권한이 있습니다.

도움이 필요하다? 도움말 센터를 확인하세요: https://help.otter.ai

서비스 약관: https://otter.ai/terms-of-service

개인 정보 보호 정책: https://otter.ai/privacy-policy  

Automated meeting notes for Zoom, Google Meet, Microsoft Teams, and more. Stay connected and collaborative when you work from home.

OtterPilot™ your meetings with AI. Get a meeting assistant that records audio, writes notes, automatically captures slides, and generates summaries.

Otter transcribes all your meetings, interviews, lectures, and everyday voice conversations in real time, so you can focus on the discussion. Get automated notes for: in-person, Zoom, Google Meet, and Microsoft Teams. All notes are searchable, and shareable. Otter.ai is also available on the web. English only.

Many Uses

• Take meeting notes automatically, and share with teammates to keep everyone in sync

• Record and transcribe interviews, lectures, podcasts, videos, webinars, keynotes

• Provide live captioning to the deaf and hard-of-hearing communities, ESL learners, and anyone with accessibility needs

Record & Transcribe Live

• Record instantly in one tap, with widget and shortcut too

• Transcribe in real time (when online) with high accuracy

• Highlight the key points to review later

• Insert photos of whiteboard discussions, slides, etc.

• Input audio via built-in mic or Bluetooth device

Enrich Notes with AI

• Punctuate, capitalize, and break paragraphs automatically

• Identify speakers (after some training)

• Generate word clouds and summary keywords; tap on a word to jump to where it was said

• Automated Slide Capture during virtual meetings

• Automated Summary after all meetings

Share & Collaborate

• Start a recording inside a group to share the transcript live

• Invite group members to view, edit, and highlight collaboratively. All highlights will be captured in the Takeaways panel.

• Within the Takeaways panel, add comments and assign action items

• Share externally via links

Search & Playback

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EU·미국, 공동으로 AI 행동지침 만든다 "AI 법 제정까지의 공백 메울 것"

원문보기:
https://www.ciokorea.com/news/293173#csidx0de5b3cf12c17e2a3e1f76861767c7f 

AI가 불러올 위협을 두고 전 세계 IT 산업과 정치권의 논의가 계속되는 가운데, EU와 미국이 AI 행동 지침을 마련하기로 결정했다. 

유럽과 미국 모두 사법 부문에서 AI를 규제하는 공식 법안은 아직 마련 중이고, 그나마도 확정과 적용까지 수 년이 걸릴 수도 있다. 그에 비해 AI 행동 지침은 아직 안에 지나지 않으나 발의까지 몇 주가 채 걸리지 않고, 정식 입법까지의 공백을 메울 수 있다.
 

ⓒ Getty Images Bank
현재 유럽연합 집행위원회는 AI가 인권이나 안전에 위협이 될 경우 사용을 금지하고, 위험 수준에 따라 인공지능 사용 규정의 제한 수준을 조절하는 AI 법 초안을 공개한 상태다. 예를 들어 일반 고객과 챗봇의 상호작용은 위험 수준이 낮게 분류된다.

유럽의회 의원들은 법안 문구에 원칙적인 동의를 표했으나 유럽의회 표결 여부는 6월에 결정될 예정이다. 조 바이든 미국 대통령과 해리스 부통령은 최근 AI 기업 임원진을 만나 AI 기술 위험 가능성을 논의하면서 AI 규제 프레임워크를 논의하고 있다.

5월에는 미국 상원 위원회 두 곳이 오픈AI CEO 샘 알트먼, IBM 임원 크리스티나 몽고메리, 뉴욕대학교 명예교수 게리 마커스 등 업계 전문가를 만나기도 했다.
 

인공지능 책임론 대두

지난 5월 30일 수백명의 IT 업계와 학계 종사자 및 공적 인물들이 AI 기술의 진보로 결국 인류가 멸종할 것이라고 경고하는 공개 서한에 연명하면서 전 세계 최우선 과제로 인공지능 통제를 꼽았다.

다음날 스웨덴에서 개최된 EU-미국 무역기술위원회(TTC) 회의에서 유럽위원회 부위원장 마르그레테 베스타게르는 "책임감 있는 인공지능이 필요하다. 생성형 AI는 완전히 판도를 바꾸는 요소"라고 말했다.

유럽연합의 경쟁과 디지털 전략 책임자인 베스타게르 부위원장은 미국과 유럽이 논의 중인 행동 지침이 절대적으로 시급한 문제라며, 가능한 많은 지역을 관할할 수 있도록 다른 전 세계 파트너의 동참을 독려해야 한다고 말했다.

베스타게르는 행동 지침을 홍보하기 위해 업계 관계자의 피드백을 얻고 가입을 권유할 것이라며 "업계가 자발적으로 참여할 수 있는 최종안이 곧 발표될 것"이라고 말했다.

무역기술위원회는 2021년에 미국과 EU간 기술과 무역 정책을 조율하기 위해 만들어졌다. 이 협의체는 기술 표준, 데이터 거버넌스, 기술 플랫폼, 보안과 인권을 위협하는 기술 오남용 등 특정 정책에 집중하는 10개의 실무 그룹으로 이루어져 있다.

한편, 지난달 오픈AI CEO 샘 알트먼은 EU의 AI 법이 과도한 규제라며 우려를 표명하고, EU의 AI 법이 현안대로 통과되면 유럽 내 사업을 중단해야 할 수도 있다고 발언해 유럽의회 의원을 비롯한 일부의 반감을 샀다. 결국 알트먼은 입장을 뒤집어 오픈AI는 유럽을 떠날 계획이 없다는 트윗을 올렸다.

"AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 인간을 증강하고 개선하기 위해 존재한다. 세상을 이해하고 의사 결정을 내릴 때는 사람이 함께해야 한다. AI가 할 수 있는 일은 우리가 가치 있고 창의적인 일에 더 많은 뇌파를 적용해 하루에 더 많은 시간을 중요한 일에 할애할 수 있을 뿐만 아니라 최고 업무에 집중할 수 있도록 도와주는 것이다."

https://brunch.co.kr/@delight412/559

AI가 업무 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력은 무궁무진하지만 아직은 초기 단계에 머물러 있다. B2B 애플리케이션에서 생성 AI는 더 많은 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어 업무를 더 빠르고 효과적으로 수행할 수 있는 합성 AI로 발전해야 한다. B2B 애플리케이션에서는 누가 워크플로우를 소유할 수 있는지에 대한 끊임없는 경쟁이 벌어지고 있으며, AI 네이티브 애플리케이션들은 이러한 경쟁을 더욱 흥미진진하게 만들 것이다.

AI시대, 교육의 미래에 대한 5가지 시나리오

https://brunch.co.kr/@delight412/557

일대일 교육 모델이 주류가 되다

과외, 코칭, 멘토링, 심지어 치료와 같은 서비스를 일대일로 지원받는 것은 한때 부유층에게만 가능했다. AI는 이러한 서비스가 더 많은 사람들에게 대중화될 수 있도록 도울 것이다. 실제로 실제로 일대일 교육을 받은 학생들이 기존 교실 학생들보다 우수한 성적을 거둔다는 불룸의 2시그마 문제도  이제 해결책을 찾았습니다. AI는 잠재적으로 누구에게나 실시간 튜터 역할을 할 수 있으며, 인간은 AI를 보완해 심층적인 지식과 정서적, 행동적 지원을 제공할 수 있다. 예를 들어, 학업 도구인 뉴머레이드(Numerade)는 최근 학생 기술 수준에 따라 적합한 콘텐츠를 큐레이팅해 개인화된 학습 계획을 생성할 수 있는 AI 튜터인 에이스(Ace)를 출시했다.

AI는 리소스에 관계없이 모든 학습자가 시간적 제약이 있는 전문가와 학계 유명 인사를 만날 수 있게 해준다. 이러한 발전은 멘토링과 도제식 교육이 중요한 전문직에 엄청난 민주화를 가져올 것이다. 초기 단계 스타트업 창업자가 필요에 따라 마크 안드레센이나 폴 그레이엄 인공지능 버전과 채팅할 수 있다고 상상해 보라! 이것이 바로 스타트업 델피(Delphi)가 시도하고 있는 일이다. 반면 히스토리컬 피큐어스(Historical Figures,)는 사용자가 에이브러햄 링컨, 플라톤, 벤자민 프랭클린과 같은 중요한 역사적 인물과 대화할 수 있게 해주며, 캐릭터 AI( Character AI)는 누구나 실제 또는 가상 '캐릭터'를 만들어 대화를 나눌 수 있게 해준다.

정신 건강처럼 낙인이 찍힐 수 있는 분야에서는 AI 증강 솔루션(예: 리플리카- Replika  또는 링크-Link)이 비용이 저렴하고 언제나 예약할 수 있을 뿐만 아니라 인간 치료사보다 더 친근하게 다가갈 수 있어 낯선 사람 판단을 두려워하는 환자에게 도움이 될 수 있다.

AI는 또  환자가 어떤 양식을 선호하는지(예: 인지 행동 치료를 선호하는지, 전통적인 행동 치료를 선호하는지)에 따라 즉시 개인화 및 적응할 수 있으므로 치료 업계에서 발견의 어려움과 매칭 문제로 알려진 것들을 해결할 수 있다.

AI 증강 치료는 또한 한계 비용이 낮은 소프트웨어다. 즉, 더 저렴한 최종 제품을 만들 수 있으며, 이를 통해 대중적인 시장 접근이 가능해진다. 인간이 아무런 역할을 하지 않는 세상을 상상하는 것은 아니다. 현재 AI는 완벽하지 않으며, 아직은 인간 수준 사고력과 전문성을 100% 따라잡지 못한다. 실제 사람과 소통을 원하는 때와 사람들 또한 있다.

2. 개별화된 교육, 꿈에서 현실이 되다

AI로 학습 형태와 필요한 것들(예를 들면, 비주얼 대 텍스트 대 오디오)부터 콘텐츠 유형들(예: 어린이 또는 성인이 좋아하는 캐릭터나 좋아하는 취미/장르를 도입할 수 있음)과 커리큘럼에 이르기까지 모든 것을 개인화할 수 있게 된다.

또 소프트웨어가 학습자 지식을 추적하고, 진행 상황을 테스트하고, 학습자 지식과 격차에 따라 맞춤형 콘텐츠를 반복하거나 재구성하는 등 학습자 기술 수준과 격차를 보다 정확하게 알려줄 수 있다.

이것은 보다 높은 참여로 이어질 것이다. 예를 들어, 카메오는 블리피, 스파이더맨 및 기타 최고 지식 재산권(IP)들을 소재로 한 키즈 제품을 출시했다. 한 엄마는 아이의 배변 훈련을 위해 '스파이더맨'에게 도움을 요청하기도 했는데, 실제로 효과가 있었던 것 같다! 또 AI는 고급 학습자, 특정 개념이나 과목에서 뒤처지는 아이, 교실에서 손을 들기 부끄러워하는 학생, 특별한 학습이 필요한 학생 등 다양한 유형 학습자를 더 잘 다룰 수 있다.

3. 교사와 학생 모두를 위한 새로운 세대 AI 퍼스트 도구들이 등장할 것이다.

역사적으로 학생과 교사는 생산성 소프트웨어에 있어 자연스러운 트렌드 세터였다. 실제로 학생과 교사는 캔바(Canva)나 퀄트릭스( Qualtrics, 나중에 SAP에 인수됨)와 같은 스타트업들의 첫 번째 사용자들 중 하나였다. 캔바의 경우, 창업자들이 대학을 다녔던 웨스턴 오스트레일리아 대학교 학생들이 학교 졸업 앨범을 제작하기 위해  갠바 디자인 플랫폼을 선택했고, Qualtrics의 경우 노스웨스턴 대학교 마케팅 교수인 안젤라 리(Angela Lee)가 자신의 MBA 및 박사 과정 학생들을 위해 대규모 데이터를 쉽게 수집하기 위해 서비스를 사용하기 시작했다. 학생과 교사들이 초창기 생산성 도구를 사용했던 것처럼, AI가 향상된 지능을 통해 계속 '인간과 비슷해짐'에 따라 채팅 기반 대화 인터페이스를 활용하는 새로운 세대 소프트웨어의 얼리어답터가 되는 것을 쉽게 볼 수 있다.

교사들이 차세대 AI 도구를 도입할 것으로 예상하는 또 다른 이유는 교사들, 특히 공립 학교 교사들이 과중한 업무와 예산 부족으로 인해 학생들에게 집중할 수 있는 시간이 부족하기 때문이다. 오늘날 교사들은 채점, 수업 계획서 작성, 수업 준비에 상당한 시간을 할애하고 있다.

수백만 개 이전 교육 자료를 학습한 AI는 무엇보다도 수업 계획서와 강의 계획서 초안을 작성해  교사 업무량을 줄일 수 있다. 교사들은 각각의 교실들에 맞게 초안을 다듬고 맞춤화하면 된다. 이제 교사들은 시간을 확보함으로써 개별 학생에게 맞춤화된 관심을 기울이는 것과 같은 이전에는 부가적이었던 활동들에 집중할 수 있다.

학생들 역시 시간을 절약하고 자신들 작업에서 이익이 되는 창의적인 방법을 찾는 것을 좋아한다.

체그(Chegg 는 이전 세대들로부터 사랑을 받았고 포토매스(Photomath), 넘버레이드(Numerade)와 같은 새로운 AI 기반 자원들이 등장해 학생들이 복잡한 수학 및 과학 문제를 해결하고 이해하는 데 도움을 주다. 특히 대학은 밀집된 환경이기 때문에 인기 있는 제품들은 학생 조직, 사교 클럽/행사, 심지어 수백 명 학생이 참여하는 수업에서 사용하는 교수들을 통해 빠르게 입소문을 탈 수 있다.

4. 평가 및 자격인정은 조정할 필요가 있고 새로운 평가도구들이 개발될 것이다

ChatGPT가 출시된 이후 공립학교 교육자들은 학교 과제, 대학 입시 등에서 AI를 이용한 작업을 했다는 것을 감시해야 하는지, 해야 한다면 어떻게 해야 하는지에 대해 논의하기 시작했다.

뉴욕, 시애틀 및 기타 대규모 공립 교육 지역들을 포함한 전 세계 학교들은 현재 ChatGPT 및 다른  AI 작문 사이트들을 금지하고 있다.

동시에 많은 교육자들은 ChatGPT가 학습 및 교육과 통합되어야 하는 기술이며, AI를 활용하는 것이 미래 중요한 커리어 기술이 될 것이라고 주장한다. 이를 실현하기 위해서는 위키피디아, 계산기, 인터넷, 개인용 노트북 등이 등장해 결국 중요한 교실 기술들로 자리 잡았을 때와 마찬가지로 교실과 수업 성취도를 평가하는 방식들을 바꿔야 할 것이다.

우리는 학교에서 학생 학습 성과를 더 잘 평가하고 자격을 부여하는 데 도움이 되는 차세대 도구들과 교사 및 학생들 삶을 더 편리하고 쉽게 만들어줄 수 있는 AI 활용 도구들이 나오는 것을 보는 것이 흥분된다.

고려해야 할 한 가지 문제는 이러한 기술에 대한 접근이 특정 학생들에게 어떻게 학습 및 결과에서 큰 이점들을 제공하느냐는 것이다.

예를 들어, AI 도구에 대한 접근을 금지하는 학교의 경우, 집에서 인터넷에 접속할 수 없는 학생은 AI 기술을 전혀 접할 수 없는 반면, 인터넷에 접속할 수 있는 학생은 집에서 AI 기술을 배우고 사용할 수 있다. 또 학생 대 교사 비율이 낮고 예산이 많은 공립학교들보다 사립학교가 새로운 기술을 채택하고 통합하는 것이 더 쉬울 것이므로 공립학교와 사립학교 교육 격차가 더 벌어질 것이다.

5. '진실'이 왜곡될수록 팩트 체크가 중요해질 것이다

AI 시대 또 다른 큰 관심사는 '진실'이다. 알고리즘은 사용 가능한 데이터를 기반으로 학습되지만, 이들 데이터 모두는 여전히 인간의 판단과 행동에 따라 달라질 수 있다. 즉, 인종, 성별 등 모든 종류 사회적 편견이 알고리즘에 반영될 수 있으며 이러한 편견은 계속 증폭될 것이다. 예를 들어, 지메일 문장 완성 AI는 투자자가 남성이어야 한다고 가정한다. 구글 스마트 컴포즈 팀(Smart Compose)은 이 문제를 해결하기 위해 여러 차례 시도했지만 지금까지는 성공하지 못했다.

이처럼 편견으로 가득 찬 환경에서 AI가 사실과 다른 정보(또는 가짜 사실/뉴스)를 제공하는 경우, 팩트 체크가 매우 중요해질 것이다. 오늘날 AI가 생성하는 답변은 쉽게 조리 있는 산문을 작성할 수 있고, 그 수준도 높아 사실에 근거한 정확하고 진실한 답변이라고 믿게 만들 수 있기 때문에 특히 위험하다. 일례로 월스트리트저널(WSJ)에 소개된 워싱턴 대학교 연구에 따르면 AI가 작성한 뉴스 기사를 읽은 사람 72%가 사실관계가 틀렸음에도 불구하고 신뢰할 수 있다고 생각했다.

누구나, 그리고 로봇에 의해 콘텐츠가 쏟아져 나오는 시대에 사실에 입각한 정확한 고품질 콘텐츠를 어떻게 큐레이션할 수 있을까? 사용자 제작 콘텐츠와 브랜드가 아닌 다른 매장들에 대한 신뢰는 떨어질 것이다. 반대로 시청자들은 이미 팔로우하고 존경하는 유명인, 브랜드, '전문가'들을 맹목적으로 신뢰할 수도 있다.

마지막으로, 우리는 근본적인 기본 요소들에 대한 이해 없이 특정 일을 하는데 필요한 기능들만 갖춘 세대를 만들 수 있다.