Offcanvas

������������|���������

최형광 칼럼 | ‘챗 GPT’와 새로운 깐부의 탄생

프롤로그 2023년의 전망은 쉽지 않다. 글로벌 경제는 위축되고, 세계 공급망은 지역으로 회귀하고 있다. 이 시대의 리더(‘누가 변화를 주도하는가’)들은 많은 아이디어와 기술로 대비하지만 불확실성은 높아진다. 불확실성의 극복방안과 개발자 구하기의 어려움, AI 시대와 인간의 역할 등대하여 단편적 생각을 아래와 같이 살펴보고자 한다. 텍스트 1 – 불확실성 극복 불확실성을 극복하는 법은 어려울 수 있지만 도움되는 몇 가지 전략이 있다. 먼저 잠재적인 결과와 위험을 더 잘 이해하기 위해 상황에 대해 가능한 한 많은 정보를 수집해야 한다. 둘째는 다양한 시나리오와 각각의 발생 가능성을 고려해야 한다. 이를 통해 다양한 결과에 대비하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다. 셋째는 다양한 시나리오에 대한 우발 상황을 포함하는 행동 계획을 개발하고 통제력을 키워야 대응할 수 있다. 넷째는 다른 사람과 의사소통을 통해 문제를 공유하고 해당 분야의 동료, 친구 또는 전문가에게 조언을 구해야 한다. 그들은 귀중한 통찰력을 가지고 있을 수 있으며 상황에 대한 다른 관점을 제공할 수 있기 때문이다. 마지막으로는 불확실성 수용하는 방법이다. 불확실성을 피하거나 제거하려고 노력하는 대신 불확실성을 삶과 비즈니스의 자연스러운 부분으로 받아들이는 법을 배워야 한다. 불확실성을 수용하면 새로운 기회가 열리고 보다 탄력적인 사고 방식을 개발하는 데 도움이 된다. 텍스트 2 AI 활용과 확산이 진행되면서 개발자 품귀 현상이 발생 중이다. AI를 위한 개발자에서 개발을 위한 AI의 접근이 더 중요해 보이는 배경이다. [그림1]과 같이 AI가 만든 파이썬 코드와 C#코드와 같은 방법이 필요한 순간이다. [그림1] AI 가 만든 파이썬 코드와 C# 코드. 그림과 같이 AI가 파이썬 코드를 만들고 그 코드를 C#으로 변경해 달라고 요청하면 바로 변경하여 작성해 준다. 작성된 코드는 바로 실행 할 수 있다. 텍스트 3 - AI 시대와 인간의 공존 인공지능이 만드는 사회에서 ...

최형광 chatGPT 챗지피티 깐부 파이썬 코딩 트렌스포머 챗 GPT

2023.01.20

프롤로그 2023년의 전망은 쉽지 않다. 글로벌 경제는 위축되고, 세계 공급망은 지역으로 회귀하고 있다. 이 시대의 리더(‘누가 변화를 주도하는가’)들은 많은 아이디어와 기술로 대비하지만 불확실성은 높아진다. 불확실성의 극복방안과 개발자 구하기의 어려움, AI 시대와 인간의 역할 등대하여 단편적 생각을 아래와 같이 살펴보고자 한다. 텍스트 1 – 불확실성 극복 불확실성을 극복하는 법은 어려울 수 있지만 도움되는 몇 가지 전략이 있다. 먼저 잠재적인 결과와 위험을 더 잘 이해하기 위해 상황에 대해 가능한 한 많은 정보를 수집해야 한다. 둘째는 다양한 시나리오와 각각의 발생 가능성을 고려해야 한다. 이를 통해 다양한 결과에 대비하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다. 셋째는 다양한 시나리오에 대한 우발 상황을 포함하는 행동 계획을 개발하고 통제력을 키워야 대응할 수 있다. 넷째는 다른 사람과 의사소통을 통해 문제를 공유하고 해당 분야의 동료, 친구 또는 전문가에게 조언을 구해야 한다. 그들은 귀중한 통찰력을 가지고 있을 수 있으며 상황에 대한 다른 관점을 제공할 수 있기 때문이다. 마지막으로는 불확실성 수용하는 방법이다. 불확실성을 피하거나 제거하려고 노력하는 대신 불확실성을 삶과 비즈니스의 자연스러운 부분으로 받아들이는 법을 배워야 한다. 불확실성을 수용하면 새로운 기회가 열리고 보다 탄력적인 사고 방식을 개발하는 데 도움이 된다. 텍스트 2 AI 활용과 확산이 진행되면서 개발자 품귀 현상이 발생 중이다. AI를 위한 개발자에서 개발을 위한 AI의 접근이 더 중요해 보이는 배경이다. [그림1]과 같이 AI가 만든 파이썬 코드와 C#코드와 같은 방법이 필요한 순간이다. [그림1] AI 가 만든 파이썬 코드와 C# 코드. 그림과 같이 AI가 파이썬 코드를 만들고 그 코드를 C#으로 변경해 달라고 요청하면 바로 변경하여 작성해 준다. 작성된 코드는 바로 실행 할 수 있다. 텍스트 3 - AI 시대와 인간의 공존 인공지능이 만드는 사회에서 ...

2023.01.20

‘챗GPT’가 피싱도 돕는다?!··· AI 무기화 대비 전략

오픈AI(OpenAI)의 GPT-3.5 기반 무료 챗봇인 챗GPT(ChatGPT)는 2022년 11월 30일 출시돼 5일 만에 100만 명의 사용자를 모았다. 질문에 따라 챗GPT는 이메일, 에세이, 코드, 심지어 피싱 이메일까지 작성한다.     사실 축하 파티를 열 정도는 아니다. 트위터는 100만 명의 사용자를 모으는 데 2년이 걸렸다. 페이스북은 10개월, 드롭박스는 7개월, 스포티파이는 5개월, 인스타그램은 6주, 포켓몬 고는 불과 10시간이다. 하지만 내장된 이름 인식 기능이 없는 웹 기반 도구가 100만 명의 사용자를 확보하는 데 5일이 걸렸다는 사실은 인상적이기는 하다. 챗GPT의 등장에 긴장해야 할 이유는 많다. 챗GPT는 웬만한 고등학생이나 대학생이 직접 쓴 것보다 더 나은 에세이를 작성한다. 코드를 작성하고 디버그할 수도 있다. 보안 업체 체크포인트 소프트웨어 테크놀로지스(Check Point Software Technologies)의 위협 첩보 그룹 관리자인 세르게이 샤이케비치는 “챗GPT를 통해 코딩 및 개발 지식이 없는 사람도 개발자가 될 수 있다”라고 설명했다. 샤이케비치는 그동안 다크웹의 대화를 모니터링하면서 개발 경험이 없는 사이버 범죄자들이 악의적인 도구를 생성하기 위해 챗GPT를 악용하고 있다는 증거를 발견했다. 2022년 12월 5일 등장한 러시아의 한 기술 블로그 Habr.com은 프로그래밍에 챗GPT를 사용하는 방법을 다루고 있다. 미국 이미지 보드 사이트 포챈(4Chan)의 러시아판인 투챈(2Chan)에서는 오픈AI의 지역 차단을 우회하는 방법에 대한 논의도 있었다.  그러나 일부 사용자는 온라인에서 판매할 예술작품 혹은 전자책을 만드는 등 AI를 비파괴적인 방법으로 사용하는 방법을 모색하고 있다. 또한 챗GPT는 6살 어린이에게 양자 물리학을 설명하고 시를 쓰며, 맞춤형 식사 계획을 세우고 SAT에서 1,020점을 받을 수 있다.   더 많은 이들이 사용할수록 챗...

챗GPT

2023.01.19

오픈AI(OpenAI)의 GPT-3.5 기반 무료 챗봇인 챗GPT(ChatGPT)는 2022년 11월 30일 출시돼 5일 만에 100만 명의 사용자를 모았다. 질문에 따라 챗GPT는 이메일, 에세이, 코드, 심지어 피싱 이메일까지 작성한다.     사실 축하 파티를 열 정도는 아니다. 트위터는 100만 명의 사용자를 모으는 데 2년이 걸렸다. 페이스북은 10개월, 드롭박스는 7개월, 스포티파이는 5개월, 인스타그램은 6주, 포켓몬 고는 불과 10시간이다. 하지만 내장된 이름 인식 기능이 없는 웹 기반 도구가 100만 명의 사용자를 확보하는 데 5일이 걸렸다는 사실은 인상적이기는 하다. 챗GPT의 등장에 긴장해야 할 이유는 많다. 챗GPT는 웬만한 고등학생이나 대학생이 직접 쓴 것보다 더 나은 에세이를 작성한다. 코드를 작성하고 디버그할 수도 있다. 보안 업체 체크포인트 소프트웨어 테크놀로지스(Check Point Software Technologies)의 위협 첩보 그룹 관리자인 세르게이 샤이케비치는 “챗GPT를 통해 코딩 및 개발 지식이 없는 사람도 개발자가 될 수 있다”라고 설명했다. 샤이케비치는 그동안 다크웹의 대화를 모니터링하면서 개발 경험이 없는 사이버 범죄자들이 악의적인 도구를 생성하기 위해 챗GPT를 악용하고 있다는 증거를 발견했다. 2022년 12월 5일 등장한 러시아의 한 기술 블로그 Habr.com은 프로그래밍에 챗GPT를 사용하는 방법을 다루고 있다. 미국 이미지 보드 사이트 포챈(4Chan)의 러시아판인 투챈(2Chan)에서는 오픈AI의 지역 차단을 우회하는 방법에 대한 논의도 있었다.  그러나 일부 사용자는 온라인에서 판매할 예술작품 혹은 전자책을 만드는 등 AI를 비파괴적인 방법으로 사용하는 방법을 모색하고 있다. 또한 챗GPT는 6살 어린이에게 양자 물리학을 설명하고 시를 쓰며, 맞춤형 식사 계획을 세우고 SAT에서 1,020점을 받을 수 있다.   더 많은 이들이 사용할수록 챗...

2023.01.19

꽃길 걷던 마테크, ‘취소 문화’ 시대에 접어든 이유는?

美 마케팅 자동화 및 CRM 솔루션 업체 허브스팟(HubSpot)의 플랫폼 생태계 VP 스콧 브링커와 함께 마테크 부문의 현황 그리고 많은 브랜드가 마테크 생태계를 통합하기 시작한 이유 등을 논의했다.  치프마테크(Chiefmartech)와 마테크트라이브(MartechTribe)의 연례 마테크 루마스케이프 보고서에 따르면 2022년 [마케터가] 사용할 수 있는 마케팅 기술 솔루션의 수가 1만 개 이상으로 증가했다. 이는 많은 기업이 대체 플랫폼과 솔루션에 투자하는 결과를 낳고 있다. 마케팅 자동화, CRM, SEO, 이메일 마케팅, 프로젝트 관리 앱이 가장 많이 교체되는 것으로 조사됐다.  하지만 한 기술을 다른 기술로 바꾼다고 문제가 해결되는 건 아니다. 보고서에 의하면 ‘기술 통합’이 마테크 의사결정 프로세스의 핵심 기준으로 떠오르고 있다. 브링커는 이와 관련해 ‘마테크 취소 문화(Martech Cancel Culture)’의 시대에 접어들었다고 말했다.    ‘마테크 취소 문화’의 시대에 접어들었다고 보는 이유는? “지난 3년 동안 마테크(MarTech)는 마테크 앱을 교체할 생각인지, 만일 교체할 생각이라면 그렇게 하게 된 이유는 무엇인지, 만일 교체하기로 했다면 대체 앱에서 기대하는 바는 무엇인지 등을 물어보는 ‘마테크 교체 설문조사(Martech Replacement Survey)’를 매년 실시했다.” “‘새로운 기능’ 또는 ‘저렴한 비용’ 때문이라는 충분히 예상되는 답이 나오던 와중에 작년부터 ‘통합’ 때문이라는 답이 세 번째로 등장했다. 일리가 있다. 이는 마케크 기술을 너무 많이 가지고 있는 사람에게 고질적인 문제다. 각 기술 자체는 경이롭지만 이 모든 것을 어떻게 연결할 것인가? ‘통합’은 올해 설문조사 결과에서 변화(교체)를 원하는 이유 2위로 뛰어올랐다. 매우 흥미로운 결과다.” “사실 2020년대는 시작부터 힘들었다. 팬데믹, 기후 변화, 거시경제적 불확실성에서 고군분투하는 중이다. 이런 상...

마테크 마케팅 자동화 허브스팟 마테크 취소 문화 CDP 생성 AI 개인화 메타버스

2023.01.17

美 마케팅 자동화 및 CRM 솔루션 업체 허브스팟(HubSpot)의 플랫폼 생태계 VP 스콧 브링커와 함께 마테크 부문의 현황 그리고 많은 브랜드가 마테크 생태계를 통합하기 시작한 이유 등을 논의했다.  치프마테크(Chiefmartech)와 마테크트라이브(MartechTribe)의 연례 마테크 루마스케이프 보고서에 따르면 2022년 [마케터가] 사용할 수 있는 마케팅 기술 솔루션의 수가 1만 개 이상으로 증가했다. 이는 많은 기업이 대체 플랫폼과 솔루션에 투자하는 결과를 낳고 있다. 마케팅 자동화, CRM, SEO, 이메일 마케팅, 프로젝트 관리 앱이 가장 많이 교체되는 것으로 조사됐다.  하지만 한 기술을 다른 기술로 바꾼다고 문제가 해결되는 건 아니다. 보고서에 의하면 ‘기술 통합’이 마테크 의사결정 프로세스의 핵심 기준으로 떠오르고 있다. 브링커는 이와 관련해 ‘마테크 취소 문화(Martech Cancel Culture)’의 시대에 접어들었다고 말했다.    ‘마테크 취소 문화’의 시대에 접어들었다고 보는 이유는? “지난 3년 동안 마테크(MarTech)는 마테크 앱을 교체할 생각인지, 만일 교체할 생각이라면 그렇게 하게 된 이유는 무엇인지, 만일 교체하기로 했다면 대체 앱에서 기대하는 바는 무엇인지 등을 물어보는 ‘마테크 교체 설문조사(Martech Replacement Survey)’를 매년 실시했다.” “‘새로운 기능’ 또는 ‘저렴한 비용’ 때문이라는 충분히 예상되는 답이 나오던 와중에 작년부터 ‘통합’ 때문이라는 답이 세 번째로 등장했다. 일리가 있다. 이는 마케크 기술을 너무 많이 가지고 있는 사람에게 고질적인 문제다. 각 기술 자체는 경이롭지만 이 모든 것을 어떻게 연결할 것인가? ‘통합’은 올해 설문조사 결과에서 변화(교체)를 원하는 이유 2위로 뛰어올랐다. 매우 흥미로운 결과다.” “사실 2020년대는 시작부터 힘들었다. 팬데믹, 기후 변화, 거시경제적 불확실성에서 고군분투하는 중이다. 이런 상...

2023.01.17

엔비디아, AI 활용 도난 방지 애플리케이션 발표

소매 산업에서 골치를 앓고 있는 손실 문제 해결에 인공지능이 해결사로 얼굴을 내밀었다. 도난을 방지하도록 설계된 애플리케이션을 신속하게 구축하고 출시할 수 있도록 도와주는, 메트로폴리스(Metropolis) 마이크로서비스에 구축된 세 가지 '소매 AI 워크플로우(Retail AI Workflow)'를 엔비디아가 발표했다. 세계 최대 소매업 협회인 미국 소매 연맹(NRF; National Retail Federation)이 손실 방지 연구 위원회(Loss Prevention Research Council)와 공동으로 2022년 실시한 ‘2022 소매 보안 조사(2022 Retail Security Survey)' 결과를 보면 소매 산업이 당면한 위기와 고충을 확인할 수 있다. 도난, 손상, 잘못된 배치로 인한 상품 손실이 소매업이 크게 위축되고 있는 현실을 직시할 수 있기 때문이다. 미국 소매 연맹이 실시한 '2022년 소매 보안 조사'에 따르면 소매업을 위축시키는 가장 큰 요인은 도난으로 인한 손실로, 외부인에 의한 도난이 37% 직원 등 내부인에 의한 도난이 28.5%로, 소매업을 위축시키는 전체 요인의 65.5%가 도난으로 인한 손실로 발생하는 것을 나타났다. (자료 : NRF & LPRC) 이로 인한 글로벌 소매 산업의 손실 규모는 1,000억 달러에 달할 것으로 추정한다. 그중에서도 특히 도난 문제는 소매업을 위축되게 만드는 가장 큰 요인으로, 도난이 차지하는 비중이 무려 65.5%에 달하는 것으로 조사됐다. 식품 및 기타 생필품 가격이 상승하면서 최근에는 절도가 두 배 이상 증가하고 있다고 소매 보안 조사 보고서는 밝히고 있다. 엔비디아가 발표한 소매 AI 워크플로우는 손실 방지 애플리케이션을 위한 노코드(no-code) 또는 로우코드(low-code) 빌딩 블록(building blocks)으로 활용할 수 있다. 가장 많이 도난당한 제품 이미지와 함께 사전 학습된 소프트웨어를 제공하고, 이를 기존 매장에서 사용하는 POS 시스템과 연...

엔비디아 소매 AI 워크플로우

2023.01.17

소매 산업에서 골치를 앓고 있는 손실 문제 해결에 인공지능이 해결사로 얼굴을 내밀었다. 도난을 방지하도록 설계된 애플리케이션을 신속하게 구축하고 출시할 수 있도록 도와주는, 메트로폴리스(Metropolis) 마이크로서비스에 구축된 세 가지 '소매 AI 워크플로우(Retail AI Workflow)'를 엔비디아가 발표했다. 세계 최대 소매업 협회인 미국 소매 연맹(NRF; National Retail Federation)이 손실 방지 연구 위원회(Loss Prevention Research Council)와 공동으로 2022년 실시한 ‘2022 소매 보안 조사(2022 Retail Security Survey)' 결과를 보면 소매 산업이 당면한 위기와 고충을 확인할 수 있다. 도난, 손상, 잘못된 배치로 인한 상품 손실이 소매업이 크게 위축되고 있는 현실을 직시할 수 있기 때문이다. 미국 소매 연맹이 실시한 '2022년 소매 보안 조사'에 따르면 소매업을 위축시키는 가장 큰 요인은 도난으로 인한 손실로, 외부인에 의한 도난이 37% 직원 등 내부인에 의한 도난이 28.5%로, 소매업을 위축시키는 전체 요인의 65.5%가 도난으로 인한 손실로 발생하는 것을 나타났다. (자료 : NRF & LPRC) 이로 인한 글로벌 소매 산업의 손실 규모는 1,000억 달러에 달할 것으로 추정한다. 그중에서도 특히 도난 문제는 소매업을 위축되게 만드는 가장 큰 요인으로, 도난이 차지하는 비중이 무려 65.5%에 달하는 것으로 조사됐다. 식품 및 기타 생필품 가격이 상승하면서 최근에는 절도가 두 배 이상 증가하고 있다고 소매 보안 조사 보고서는 밝히고 있다. 엔비디아가 발표한 소매 AI 워크플로우는 손실 방지 애플리케이션을 위한 노코드(no-code) 또는 로우코드(low-code) 빌딩 블록(building blocks)으로 활용할 수 있다. 가장 많이 도난당한 제품 이미지와 함께 사전 학습된 소프트웨어를 제공하고, 이를 기존 매장에서 사용하는 POS 시스템과 연...

2023.01.17

인사 담당자가 AI 봇? 인공지능으로 채용 강화하는 기업들

기업들이 채용을 지원하고 아울러 채용 품질을 높이기 위해 인공지능에 다시 눈을 돌리고 있다. 최근 발표된 두 보고서에 따르면 기업의 35~45%가 지원자 선정과 면접 과정에서 AI 기반 인재 채용 소프트웨어 및 서비스의 지원을 받으리라 예상한다고 답했다. 온라인 채용 서비스 모던 하이어(Modern Hire)의 설문조사 결과에서도 기업 4곳 중 거의 3곳이 지난 2022년 인재 채용 관련 기술을 구매했으며, 70%는 2023년에 경기침체가 오더라도 투자를 계속할 예정이라고 밝혔다. 최근에는 성별 및 민족 중립적인 구인 게시글을 작성하는 작업에 AI가 적용되기도 했다. 목표는 채용 시 성별이나 인종에 따른 편견을 제거하고 DEI를 높이는 것이었다.   이러한 변화는 (많은 기업이 코로나19 팬데믹 기간 동안 급하게 채용한 직원들을 해고하고 있긴 하지만) 지난달 미국 실업률이 3.5%로 떨어지면서(기술 부문에서는 1.8%) 기업들이 유능한 인재를 채용하기 어렵게 되자 발생했다. 많은 기업이 디지털화 프로젝트, 원격근무 모델, 데이터 애널리틱스 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 출시 등의 비즈니스 목표를 해결하고자 직원들을 앞다퉈 채용하고 있으며, 심지어 어떤 기업은 채용 기준을 낮추기도 했다. PwC의 파트너이자 데이터 애널리틱스 및 AI 연구원 브렛 그린스타인에 따르면 양질의 인력을 식별하고 신속하게 채용해야 할 필요성이 증가하고 있으며, 이로 인해 AI 채택이 증가했다. 그는 “대퇴직부터 2021년 급하게 이뤄진 채용, 많은 기술 인력이 [채용 시장에] 유입되고 있는 현재의 불확실한 상황까지 AI의 필요성을 이끌어낸 요인은 많다. 대부분의 채용 담당자는 효율적으로 지원자를 찾고, 효율적으로 면접을 볼 수 있도록 지원할 도구가 필요하다. 아울러 대면 면접이 아닌 원격 면접으로 바뀌는 추세에 따라 원격 면접을 진행할 수 있는 방법도 필요했다”라고 설명했다. 2023년에는 최근 몇 년간 이뤄진 반작용적 채용이 ‘품질에 초점을 맞춘 채용’으로 대체될 전...

AI 챗봇 채용 채용 기술 이력서 분석 직원 유지 지능형 면접 채용 인텔리전스 편향

2023.01.16

기업들이 채용을 지원하고 아울러 채용 품질을 높이기 위해 인공지능에 다시 눈을 돌리고 있다. 최근 발표된 두 보고서에 따르면 기업의 35~45%가 지원자 선정과 면접 과정에서 AI 기반 인재 채용 소프트웨어 및 서비스의 지원을 받으리라 예상한다고 답했다. 온라인 채용 서비스 모던 하이어(Modern Hire)의 설문조사 결과에서도 기업 4곳 중 거의 3곳이 지난 2022년 인재 채용 관련 기술을 구매했으며, 70%는 2023년에 경기침체가 오더라도 투자를 계속할 예정이라고 밝혔다. 최근에는 성별 및 민족 중립적인 구인 게시글을 작성하는 작업에 AI가 적용되기도 했다. 목표는 채용 시 성별이나 인종에 따른 편견을 제거하고 DEI를 높이는 것이었다.   이러한 변화는 (많은 기업이 코로나19 팬데믹 기간 동안 급하게 채용한 직원들을 해고하고 있긴 하지만) 지난달 미국 실업률이 3.5%로 떨어지면서(기술 부문에서는 1.8%) 기업들이 유능한 인재를 채용하기 어렵게 되자 발생했다. 많은 기업이 디지털화 프로젝트, 원격근무 모델, 데이터 애널리틱스 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 출시 등의 비즈니스 목표를 해결하고자 직원들을 앞다퉈 채용하고 있으며, 심지어 어떤 기업은 채용 기준을 낮추기도 했다. PwC의 파트너이자 데이터 애널리틱스 및 AI 연구원 브렛 그린스타인에 따르면 양질의 인력을 식별하고 신속하게 채용해야 할 필요성이 증가하고 있으며, 이로 인해 AI 채택이 증가했다. 그는 “대퇴직부터 2021년 급하게 이뤄진 채용, 많은 기술 인력이 [채용 시장에] 유입되고 있는 현재의 불확실한 상황까지 AI의 필요성을 이끌어낸 요인은 많다. 대부분의 채용 담당자는 효율적으로 지원자를 찾고, 효율적으로 면접을 볼 수 있도록 지원할 도구가 필요하다. 아울러 대면 면접이 아닌 원격 면접으로 바뀌는 추세에 따라 원격 면접을 진행할 수 있는 방법도 필요했다”라고 설명했다. 2023년에는 최근 몇 년간 이뤄진 반작용적 채용이 ‘품질에 초점을 맞춘 채용’으로 대체될 전...

2023.01.16

AI로 무장한 진짜보다 진짜 같은 피싱, ‘챗GPT’의 어두운 그림자

보안 회사 위드시큐어(WithSecure)의 연구진이 GPT-3 자연어 생성 모델과 이를 기반으로 하는 챗GPT(ChatGPT)를 사용해, 소셜 엔지니어링 공격(예: 피싱, 비즈니스 이메일 침해(BEC) 등)을 쉽게 만들 뿐만 아니라 탐지하기 어렵게 만드는 방법을 시연했다.  연구진에 따르면 ‘이를 통해’ 공격자는 마치 사람이 쓴 것 같은 문법적으로도 정확한 텍스트를 가지고 피싱을 시도할 수 있을 뿐만 아니라 전체 이메일 스레드를 생성하여 이메일을 더 설득력 있게 만들고, 심지어는 문체를 모방해 메시지를 작성할 수도 있다.  “소량의 [데이터] 입력으로 다양한 자연어 텍스트를 생성할 수 있다는 점은 사이버 범죄자에게 흥미를 끌 수밖에 없을 것”이라면서, “가짜 뉴스나 잘못된 정보를 퍼뜨리기 위해 웹을 쓰는 사람도 마찬가지다. 신뢰할 수 있고 심지어 설득력 있는 텍스트를 빠른 속도로 생성할 수 있는 도구에 관심을 가질 수밖에 없다”라고 연구진은 전했다.    GPT-3란? GPT-3는 프롬프트(prompt)로 알려진 훨씬 더 작은 입력값에 기초하여, 딥러닝을 활용해 사람과 유사한 응답을 생성하는 자동 회귀 언어 모델이다. 이러한 프롬프트는 간단할 수 있지만(예: 질문 또는 어떤 주제에 관해 작성하라는 지시 등) 모델에게 응답 생성 방식에 관한 추가적인 맥락을 제공하는 등 훨씬 더 상세할 수도 있다. 매우 구체적이고 높은 품질의 응답을 얻기 위해 이렇게 정제된 프롬프트를 만드는 기술을 ‘프롬프트 엔지니어링’이라고 한다.  GPT-3는 본래 2020년 오픈AI(OpenAI) 연구진이 개발했다. API 액세스는 2021년 가능해졌지만 광범위한 사용은 여전히 제한돼 있었다. 그러다 2022년 11월 말, 지도 학습 및 강화 학습 등 개선 사항을 적용한 GPT-3.5 기반의 챗봇 ‘챗GPT(ChatGPT)’가 출시되면서 상황이 바뀌었다. GPT-3를 사용해 피싱 메시지 생성하기 위드시큐어 연구진은 챗GPT가 공개되기...

인공지능 머신러닝 딥러닝 피싱 비즈니스 이메일 침해 프롬프트 엔지니어링 챗GPT 오픈AI

2023.01.13

보안 회사 위드시큐어(WithSecure)의 연구진이 GPT-3 자연어 생성 모델과 이를 기반으로 하는 챗GPT(ChatGPT)를 사용해, 소셜 엔지니어링 공격(예: 피싱, 비즈니스 이메일 침해(BEC) 등)을 쉽게 만들 뿐만 아니라 탐지하기 어렵게 만드는 방법을 시연했다.  연구진에 따르면 ‘이를 통해’ 공격자는 마치 사람이 쓴 것 같은 문법적으로도 정확한 텍스트를 가지고 피싱을 시도할 수 있을 뿐만 아니라 전체 이메일 스레드를 생성하여 이메일을 더 설득력 있게 만들고, 심지어는 문체를 모방해 메시지를 작성할 수도 있다.  “소량의 [데이터] 입력으로 다양한 자연어 텍스트를 생성할 수 있다는 점은 사이버 범죄자에게 흥미를 끌 수밖에 없을 것”이라면서, “가짜 뉴스나 잘못된 정보를 퍼뜨리기 위해 웹을 쓰는 사람도 마찬가지다. 신뢰할 수 있고 심지어 설득력 있는 텍스트를 빠른 속도로 생성할 수 있는 도구에 관심을 가질 수밖에 없다”라고 연구진은 전했다.    GPT-3란? GPT-3는 프롬프트(prompt)로 알려진 훨씬 더 작은 입력값에 기초하여, 딥러닝을 활용해 사람과 유사한 응답을 생성하는 자동 회귀 언어 모델이다. 이러한 프롬프트는 간단할 수 있지만(예: 질문 또는 어떤 주제에 관해 작성하라는 지시 등) 모델에게 응답 생성 방식에 관한 추가적인 맥락을 제공하는 등 훨씬 더 상세할 수도 있다. 매우 구체적이고 높은 품질의 응답을 얻기 위해 이렇게 정제된 프롬프트를 만드는 기술을 ‘프롬프트 엔지니어링’이라고 한다.  GPT-3는 본래 2020년 오픈AI(OpenAI) 연구진이 개발했다. API 액세스는 2021년 가능해졌지만 광범위한 사용은 여전히 제한돼 있었다. 그러다 2022년 11월 말, 지도 학습 및 강화 학습 등 개선 사항을 적용한 GPT-3.5 기반의 챗봇 ‘챗GPT(ChatGPT)’가 출시되면서 상황이 바뀌었다. GPT-3를 사용해 피싱 메시지 생성하기 위드시큐어 연구진은 챗GPT가 공개되기...

2023.01.13

데이터스택스, 머신러닝 서비스 회사 ‘카스카다’ 인수

서비스형 데이터베이스(Database-as-a-service; DBaaS) 기업 ‘데이터스택스(DataStax)’가 머신러닝 서비스 회사 ‘카스카다(Kaskada)’를 인수한다고 밝혔다. 인수가는 공개되지 않았다.    데이터스택스는 공식 성명문에서 카스카다 인수를 통해 서버리스 NoSQL 서비스형 데이터베이스 아스트라DB(AstraDB), 아스트라 스트리밍(Astra Streaming) 등 자사 제품에 데이터 기반, 이벤트 기반, 실시간 머신러닝 기능을 적용할 수 있게 됐다고 말했다. 아스트라DB는 아파치 카산드라를 기반으로 한다.  이번 인수는 기업들이 내부 운영 효율성을 높이고 고객 경험을 향상하고자 지능적인 애플리케이션을 구축하는 시기에 이뤄졌다. 가트너 보고서는 오늘날 기업들이 방대한 양의 데이터를 활용하고 있기 때문에 2022년까지 기업에서 개발되는 새 소프트웨어 애플리케이션의 약 90%가 머신러닝 모델 또는 서비스를 포함할 것이라고 예측한 바 있다.  하지만 기업들은 AI 기반 애플리케이션을 구축하면서 확장 및 비용 문제에 직면할 수 있다. 이러한 프로그램은 일괄 추출, 변환, 로드(ETL) 등 기존 프로세스를 활용할 수 없고, [더 빠른 의사결정을 위해] 오히려 데이터 분석이 데이터 플랫폼에서 직접 이뤄지는 방식으로 구축돼야 한다.  양사에 따르면 카스카다의 기술은 이런 문제를 해결하는 데 도움이 된다. “카스카다 기술은 대량의 이벤트 데이터를 스트림으로 처리하거나 데이터베이스에 저장하도록 설계됐으며, 고유한 시간 기반 기능을 활용해 이벤트 시퀀스 또는 시간 경과에 따라 머신러닝 모델의 기능을 생성하고 업데이트할 수 있다. 이를 통해 기업들은 진화하는 콘텐츠에 적응하고, 다양한 맥락을 기반으로 예측을 생성할 수 있다”라고 회사 측은 설명했다.  데이터스택스의 최고제품책임자 에드 아너프는 올해 말 오픈소스 라이선스에 따라 핵심 카스카다 기술을 릴리즈할 예정이라고 전했다. 아울러 머지않...

데이터스택스 머신러닝 카스카다 서비스형 데이터베이스 데이터베이스 인수합병

2023.01.13

서비스형 데이터베이스(Database-as-a-service; DBaaS) 기업 ‘데이터스택스(DataStax)’가 머신러닝 서비스 회사 ‘카스카다(Kaskada)’를 인수한다고 밝혔다. 인수가는 공개되지 않았다.    데이터스택스는 공식 성명문에서 카스카다 인수를 통해 서버리스 NoSQL 서비스형 데이터베이스 아스트라DB(AstraDB), 아스트라 스트리밍(Astra Streaming) 등 자사 제품에 데이터 기반, 이벤트 기반, 실시간 머신러닝 기능을 적용할 수 있게 됐다고 말했다. 아스트라DB는 아파치 카산드라를 기반으로 한다.  이번 인수는 기업들이 내부 운영 효율성을 높이고 고객 경험을 향상하고자 지능적인 애플리케이션을 구축하는 시기에 이뤄졌다. 가트너 보고서는 오늘날 기업들이 방대한 양의 데이터를 활용하고 있기 때문에 2022년까지 기업에서 개발되는 새 소프트웨어 애플리케이션의 약 90%가 머신러닝 모델 또는 서비스를 포함할 것이라고 예측한 바 있다.  하지만 기업들은 AI 기반 애플리케이션을 구축하면서 확장 및 비용 문제에 직면할 수 있다. 이러한 프로그램은 일괄 추출, 변환, 로드(ETL) 등 기존 프로세스를 활용할 수 없고, [더 빠른 의사결정을 위해] 오히려 데이터 분석이 데이터 플랫폼에서 직접 이뤄지는 방식으로 구축돼야 한다.  양사에 따르면 카스카다의 기술은 이런 문제를 해결하는 데 도움이 된다. “카스카다 기술은 대량의 이벤트 데이터를 스트림으로 처리하거나 데이터베이스에 저장하도록 설계됐으며, 고유한 시간 기반 기능을 활용해 이벤트 시퀀스 또는 시간 경과에 따라 머신러닝 모델의 기능을 생성하고 업데이트할 수 있다. 이를 통해 기업들은 진화하는 콘텐츠에 적응하고, 다양한 맥락을 기반으로 예측을 생성할 수 있다”라고 회사 측은 설명했다.  데이터스택스의 최고제품책임자 에드 아너프는 올해 말 오픈소스 라이선스에 따라 핵심 카스카다 기술을 릴리즈할 예정이라고 전했다. 아울러 머지않...

2023.01.13

‘월마트 직원을 위한 구글지도’ 인도 IT팀이 개발한 AI 최적동선·대체상품 추천 시스템

인도에 있는 월마트의 기술개발센터 월마트 글로벌 테크 인디아(Walmart Global Tech India) 팀은 팬데믹 기간 급변한 고객 수요에 대응하기 위해 새 AI 시스템을 개발했다. 종업원이 한 번에 최대한 많은 상품을 픽업할 수 있도록 안내하는 최적 동선 알고리즘과 재고가 떨어진 상품의 대체제를 추천해주는 알고리즘이 그 결과물이다.    팬데믹이 닥치자 미국 최대 소매업체인 월마트의 온라인 주문이 급증했다. 매장 내 직원들의 어깨가 훨씬 더 무거워졌다. 특히 특정 제품의 주문이 몰리자 재고가 자주 동났다. 월마트의 주문 앱은 고객이 동난 제품 대신 다른 제품을 고를 수 있는 옵션을 제공했지만, 몇몇 고객은 이 단계를 건너뛰었다. 그 결과 고객이 동난 제품을 주문했을 때 상품을 골라 포장하는 월마트 직원들이 직접 대체제를 골라야 했다.  이에 불만을 품은 고객은 대체품 중 10개 중 1개를 반품하기에 이르렀다. 월마트는 전액을 환불하고 재입고 비용을 부담해야 했다.  반품 건수와 그에 따른 손실을 줄이는 동시에 고객 경험을 개선하고자 월마트의 혁신 허브인 월마트 글로벌 테크 인디아(Walmart Global Tech India, WGTI)가 나섰다. 데이터로 사용자의 행동, 선호도 및 요구를 예측하는 AI 시스템을 개발했다.  WGTI의 미국 기술 담당 부사장인 로힛 카일라는 “AI가 주도하는 시스템은 일정 기간에 걸쳐 모든 고객의 개별 선호도를 학습했다. 이를 바탕으로 특정 품목의 재고가 떨어졌을 때 직원에게 고객이 선호할 대체제를 제안한다”라고 말했다.  동난 제품의 대체제를 찾는 일 외에도 직원들은 업무량은 늘어났다. 팬데믹 기간 고객과의 노출을 줄이고자 커브사이드 픽업(편집자 주;고객이 차에서 기다리는 동안 직원이 주문한 제품을 가져다주는 서비스) 서비스가 생겼기 때문이다.  카일라는 “기존 업무 흐름은 매장에 고객이 들어오는 방식만 고려했다. 하지만 이제 고객의 매장 ...

리테일 리테일테크 AI리테일 AI추천 AI경로최적화 동선매핑 물류최적화

2023.01.11

인도에 있는 월마트의 기술개발센터 월마트 글로벌 테크 인디아(Walmart Global Tech India) 팀은 팬데믹 기간 급변한 고객 수요에 대응하기 위해 새 AI 시스템을 개발했다. 종업원이 한 번에 최대한 많은 상품을 픽업할 수 있도록 안내하는 최적 동선 알고리즘과 재고가 떨어진 상품의 대체제를 추천해주는 알고리즘이 그 결과물이다.    팬데믹이 닥치자 미국 최대 소매업체인 월마트의 온라인 주문이 급증했다. 매장 내 직원들의 어깨가 훨씬 더 무거워졌다. 특히 특정 제품의 주문이 몰리자 재고가 자주 동났다. 월마트의 주문 앱은 고객이 동난 제품 대신 다른 제품을 고를 수 있는 옵션을 제공했지만, 몇몇 고객은 이 단계를 건너뛰었다. 그 결과 고객이 동난 제품을 주문했을 때 상품을 골라 포장하는 월마트 직원들이 직접 대체제를 골라야 했다.  이에 불만을 품은 고객은 대체품 중 10개 중 1개를 반품하기에 이르렀다. 월마트는 전액을 환불하고 재입고 비용을 부담해야 했다.  반품 건수와 그에 따른 손실을 줄이는 동시에 고객 경험을 개선하고자 월마트의 혁신 허브인 월마트 글로벌 테크 인디아(Walmart Global Tech India, WGTI)가 나섰다. 데이터로 사용자의 행동, 선호도 및 요구를 예측하는 AI 시스템을 개발했다.  WGTI의 미국 기술 담당 부사장인 로힛 카일라는 “AI가 주도하는 시스템은 일정 기간에 걸쳐 모든 고객의 개별 선호도를 학습했다. 이를 바탕으로 특정 품목의 재고가 떨어졌을 때 직원에게 고객이 선호할 대체제를 제안한다”라고 말했다.  동난 제품의 대체제를 찾는 일 외에도 직원들은 업무량은 늘어났다. 팬데믹 기간 고객과의 노출을 줄이고자 커브사이드 픽업(편집자 주;고객이 차에서 기다리는 동안 직원이 주문한 제품을 가져다주는 서비스) 서비스가 생겼기 때문이다.  카일라는 “기존 업무 흐름은 매장에 고객이 들어오는 방식만 고려했다. 하지만 이제 고객의 매장 ...

2023.01.11

“광고 알고리즘 편향 없앤다” 메타, AI 기반 VRS 시스템 출시 

페이스북 모회사 메타가 미국에서 ‘AI 기반 VRS(Variance Reduction System)’를 공개했다. 광고 알고리즘의 편향 혐의가 제기된 이후 새롭게 개발된 이 시스템은 차별 제거와 공정한 [주택, 채용, 신용] 광고 노출 촉진을 목표로 한다.   이 회사는 지난해 6월 법무부와 합의하면서 공정한 광고 노출을 위한 VRS을 구축하겠다고 발표한 바 있다. 앞서 2019년 美 주택도시개발부(HUD)는 페이스북의 부동산 타깃 광고가 [사용자의] 인종, 종교, 국적 등에 따라 광고 노출에 차등을 뒀다며, 공정 주택법(Fair Housing Act)을 위반한 혐의로 [법무부에] 소송을 냈었다.  메타에 따르면 VRS는 광범위하게 광고를 노출한 다음 적격한 사용자를 식별하는 시스템이다. 회사는 부동산 광고를 넘어 VRS 사용을 확대할 방침이라고 밝혔다. 내년에는 채용 및 신용 광고에도 VRS를 적용할 계획이다.  이 회사의 인권 부문 부사장 겸 법률 고문 로이 L. 오스틴 주니어는 “차별 논란을 일으킨 광고 알고리즘 기능(Special Ad Audience; SAA)은 없앴다”라고 전했다. 이는 광고주가 원하는 기준에 따라 광고를 선별적으로 노출하도록 하는 기능이었다. 프로퍼블리카(ProPublica)의 2016년 조사에 따르면 광고주는 민족에 따라 특정 사용자를 배제하는 페이스북 광고를 만들 수 있었다.  포레스터 애널리스트 브랜든 퍼셀은 SAA의 제거와 VRS의 도입은 메타가 사용자, 광고주, 규제기관과의 신뢰를 재건하는 데 도움이 될 수 있지만 주의해야 할 점도 있다고 <컴퓨터월드(ComputerWorld)>와의 서면 인터뷰에서 언급했다.  “이는 올바른 방향으로 나아가는 한 걸음이지만 광고주는 해당 시스템을 사용함으로써 메타가 정의하는 공정성에 암묵적으로 동의한다는 점을 인지해야 한다. 수학적으로 말해서 ‘공정성(fairness)’을 나타내는 21가지 방법이 있다. 여기서 메타는 그룹 ...

인공지능 다양성 포용 규제 프라이버시 개인정보보호 광고 알고리즘 편향 차별

2023.01.11

페이스북 모회사 메타가 미국에서 ‘AI 기반 VRS(Variance Reduction System)’를 공개했다. 광고 알고리즘의 편향 혐의가 제기된 이후 새롭게 개발된 이 시스템은 차별 제거와 공정한 [주택, 채용, 신용] 광고 노출 촉진을 목표로 한다.   이 회사는 지난해 6월 법무부와 합의하면서 공정한 광고 노출을 위한 VRS을 구축하겠다고 발표한 바 있다. 앞서 2019년 美 주택도시개발부(HUD)는 페이스북의 부동산 타깃 광고가 [사용자의] 인종, 종교, 국적 등에 따라 광고 노출에 차등을 뒀다며, 공정 주택법(Fair Housing Act)을 위반한 혐의로 [법무부에] 소송을 냈었다.  메타에 따르면 VRS는 광범위하게 광고를 노출한 다음 적격한 사용자를 식별하는 시스템이다. 회사는 부동산 광고를 넘어 VRS 사용을 확대할 방침이라고 밝혔다. 내년에는 채용 및 신용 광고에도 VRS를 적용할 계획이다.  이 회사의 인권 부문 부사장 겸 법률 고문 로이 L. 오스틴 주니어는 “차별 논란을 일으킨 광고 알고리즘 기능(Special Ad Audience; SAA)은 없앴다”라고 전했다. 이는 광고주가 원하는 기준에 따라 광고를 선별적으로 노출하도록 하는 기능이었다. 프로퍼블리카(ProPublica)의 2016년 조사에 따르면 광고주는 민족에 따라 특정 사용자를 배제하는 페이스북 광고를 만들 수 있었다.  포레스터 애널리스트 브랜든 퍼셀은 SAA의 제거와 VRS의 도입은 메타가 사용자, 광고주, 규제기관과의 신뢰를 재건하는 데 도움이 될 수 있지만 주의해야 할 점도 있다고 <컴퓨터월드(ComputerWorld)>와의 서면 인터뷰에서 언급했다.  “이는 올바른 방향으로 나아가는 한 걸음이지만 광고주는 해당 시스템을 사용함으로써 메타가 정의하는 공정성에 암묵적으로 동의한다는 점을 인지해야 한다. 수학적으로 말해서 ‘공정성(fairness)’을 나타내는 21가지 방법이 있다. 여기서 메타는 그룹 ...

2023.01.11

"자동차 분야 AI 연간 55% 초고속 성장 전망" GMI

전 세계적으로 증가하고 있는 자율주행 자동차와 관련 기술에 대한 수요가 AI 시장을 확대하고 있는 것으로 나타났다. 2022년 자동차 분야에서의 AI 시장 규모가 60억 달러를 초과했으며, 2023년부터 2032년까지 연간 55% 이상의 고속 성장을 이어갈 전망이다. 자율주행 자동차를 개발하는 데 있어 AI는 필수적인 기술과 도구이기 때문이다.  GMI(Global Market Insight)가 '자동차 시장의 인공지능(Artificial Intelligence in Automotive Market)' 보고서를 발표했다. 보고서는 자동차 분야에서의 AI 시장을 구성 요소(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술(컴퓨터 비전, 상황 인식, 딥 러닝, 기계 학습, 자연어 처리), 프로세스(데이터 마이닝, 이미지/신호 인식), 애플리케이션(반 자율주행, 완전 자율주행)으로 구분해 시장을 분석했다. GMI가 자동차 분야 AI 시장 규모가 2023년부터 2032년까지 연간 55% 성장할 전망 했다. 2022년 시장 가치는 60억 달러를 초과한 것으로 추정되며, 2032년이면 6,000억 달러를 넘어설 것으로 예상했다. (자료 : Global Market Insight) 완전 자율주행 자동차에 대한 기대는 크지만 아직까지는 실현 가능성에 부정적인 시각이 적지 않다. 하지만 자율주행 주행 기술에 대한 개발과 이를 적용한 자동차가 계속하게 생산되고 시장에 출시되면서, ADAS(Advanced Driver Assist System) 관련 기술이 계속해서 진화하고 대중화되고 있다. 안전하고 편리한 운전을 돕는 스마트한 운전을 돕는 ADAD에 대한 필요성이 높아지면서 AI에 대한 수요가 증가하고 있는 것이다. 보고서는 2032년 자동차 분야 AI의 시장 가치가 약 6,000억 달러에 이를 것으로 추정한다. 자동차 공급망에서 AI 채택 증가, 자동차 제조에 AI 사용 증가, 자율주행 자동차에 대한 수요 증가, ADAS 레벨 2 기술의 성장, 플랫폼으로의 자동차(Ca...

GMI ADAS ADAD 커넥티드 자동차 자율주행

2023.01.11

전 세계적으로 증가하고 있는 자율주행 자동차와 관련 기술에 대한 수요가 AI 시장을 확대하고 있는 것으로 나타났다. 2022년 자동차 분야에서의 AI 시장 규모가 60억 달러를 초과했으며, 2023년부터 2032년까지 연간 55% 이상의 고속 성장을 이어갈 전망이다. 자율주행 자동차를 개발하는 데 있어 AI는 필수적인 기술과 도구이기 때문이다.  GMI(Global Market Insight)가 '자동차 시장의 인공지능(Artificial Intelligence in Automotive Market)' 보고서를 발표했다. 보고서는 자동차 분야에서의 AI 시장을 구성 요소(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술(컴퓨터 비전, 상황 인식, 딥 러닝, 기계 학습, 자연어 처리), 프로세스(데이터 마이닝, 이미지/신호 인식), 애플리케이션(반 자율주행, 완전 자율주행)으로 구분해 시장을 분석했다. GMI가 자동차 분야 AI 시장 규모가 2023년부터 2032년까지 연간 55% 성장할 전망 했다. 2022년 시장 가치는 60억 달러를 초과한 것으로 추정되며, 2032년이면 6,000억 달러를 넘어설 것으로 예상했다. (자료 : Global Market Insight) 완전 자율주행 자동차에 대한 기대는 크지만 아직까지는 실현 가능성에 부정적인 시각이 적지 않다. 하지만 자율주행 주행 기술에 대한 개발과 이를 적용한 자동차가 계속하게 생산되고 시장에 출시되면서, ADAS(Advanced Driver Assist System) 관련 기술이 계속해서 진화하고 대중화되고 있다. 안전하고 편리한 운전을 돕는 스마트한 운전을 돕는 ADAD에 대한 필요성이 높아지면서 AI에 대한 수요가 증가하고 있는 것이다. 보고서는 2032년 자동차 분야 AI의 시장 가치가 약 6,000억 달러에 이를 것으로 추정한다. 자동차 공급망에서 AI 채택 증가, 자동차 제조에 AI 사용 증가, 자율주행 자동차에 대한 수요 증가, ADAS 레벨 2 기술의 성장, 플랫폼으로의 자동차(Ca...

2023.01.11

“MS, 오픈AI에 100억 달러 추가 투자 협상 중”

‘오픈AI(OpenAI)’는 지난해 11월 새 인터넷 검색 방식을 제시하는 인공지능 기반 챗봇 ‘챗GPT(ChatGPT)’를 선보여 주목받았다.  온라인 미디어 세마포(Semafor)에 따르면 마이크로소프트가 ‘챗GPT’ 개발사 오픈AI에 미화 100억 달러를 추가 투자하기로 협의 중이다. 마이크로소프트는 GPT3 기반 챗봇을 자사 검색 엔진 빙(Bing)에 통합할 계획인 것으로 알려졌다.    지난 2019년 마이크로소프트는 “광범위하게 분산된 경제적 이익(widely distributed economic benefits)”을 위해 인공지능 발전을 촉진하기 위한 일환으로 오픈AI에 10억 달러를 투자한 바 있다. 이번 추가 투자 추진은 대화 언어를 사용해 인터넷상 질문에 응답하는 챗GPT의 폭발적인 인기의 직접적인 결과일 수 있다. 이는 구글 및 빙이 현재 링크 방식으로 제공하는 것과는 매우 다른 접근법이다.  세마포의 이번 보도는 마이크로소프트가 [오픈AI의] 지분을 늘리기 위해 오픈AI와 협상 중이라는 더 인포메이션 보도와 약 290억 달러의 가치로 평가된 오픈AI가 한 벤처 캐피털에 보유 주식을 매각할 계획이라고 알린 월스트리트 저널 보도가 나온 지 며칠 후 전해졌다. 마이크로소프트는 이와 관련한 취재 요청에 응답하지 않았다.  외신 보도에서 공개된 투자 조건에 의하면 마이크로소프트는 투자금을 회수할 때까지 오픈AI 수익의 75%를 소유하게 된다. 이후 마이크로소프트가 오픈AI의 지분 49%를, 나머지 49%와 2%는 각각 다른 투자자와 오픈AI의 비영리 모회사가 갖게 된다.   한편 오픈AI는 2015년 샘 알트만과 일론 머스크가 설립한 인공지능 R&D 기업이다. 현재 오픈AI는 [챗GPT 외에도] NLP를 활용해 사실적인 이미지를 생성하고 묘사할 수 있는 인공지능 기반 시스템 ‘달리2(DALL-E 2)’도 개발 중이다. 마이크로소프트는 이 인공지능 시스템을 빙 검색 엔진에 통합할...

오픈AI 챗GPT 달리2 검색엔진 검색 방식 구글 마이크로소프트 챗봇

2023.01.11

‘오픈AI(OpenAI)’는 지난해 11월 새 인터넷 검색 방식을 제시하는 인공지능 기반 챗봇 ‘챗GPT(ChatGPT)’를 선보여 주목받았다.  온라인 미디어 세마포(Semafor)에 따르면 마이크로소프트가 ‘챗GPT’ 개발사 오픈AI에 미화 100억 달러를 추가 투자하기로 협의 중이다. 마이크로소프트는 GPT3 기반 챗봇을 자사 검색 엔진 빙(Bing)에 통합할 계획인 것으로 알려졌다.    지난 2019년 마이크로소프트는 “광범위하게 분산된 경제적 이익(widely distributed economic benefits)”을 위해 인공지능 발전을 촉진하기 위한 일환으로 오픈AI에 10억 달러를 투자한 바 있다. 이번 추가 투자 추진은 대화 언어를 사용해 인터넷상 질문에 응답하는 챗GPT의 폭발적인 인기의 직접적인 결과일 수 있다. 이는 구글 및 빙이 현재 링크 방식으로 제공하는 것과는 매우 다른 접근법이다.  세마포의 이번 보도는 마이크로소프트가 [오픈AI의] 지분을 늘리기 위해 오픈AI와 협상 중이라는 더 인포메이션 보도와 약 290억 달러의 가치로 평가된 오픈AI가 한 벤처 캐피털에 보유 주식을 매각할 계획이라고 알린 월스트리트 저널 보도가 나온 지 며칠 후 전해졌다. 마이크로소프트는 이와 관련한 취재 요청에 응답하지 않았다.  외신 보도에서 공개된 투자 조건에 의하면 마이크로소프트는 투자금을 회수할 때까지 오픈AI 수익의 75%를 소유하게 된다. 이후 마이크로소프트가 오픈AI의 지분 49%를, 나머지 49%와 2%는 각각 다른 투자자와 오픈AI의 비영리 모회사가 갖게 된다.   한편 오픈AI는 2015년 샘 알트만과 일론 머스크가 설립한 인공지능 R&D 기업이다. 현재 오픈AI는 [챗GPT 외에도] NLP를 활용해 사실적인 이미지를 생성하고 묘사할 수 있는 인공지능 기반 시스템 ‘달리2(DALL-E 2)’도 개발 중이다. 마이크로소프트는 이 인공지능 시스템을 빙 검색 엔진에 통합할...

2023.01.11

칼럼ㅣ2023년 관건은 애널리틱스다

모르는 것을 알려줄 ‘데이터’를 얻으려면 ‘애널리틱스’가 필요하다. 그리고 애널리틱스에는 ‘클라우드’가 필요하다.  데이터는 그 자체로만 보면 그다지 유용하지 않다. 데이터는 분석되고, 애플리케이션 경험에 영향을 미칠 때 비로소 유용하다. 이렇게 데이터를 활용하려는 니즈는 클라우드 기반 애널리틱스 붐을 일으켰다. 클라우드에 투입되는 IT 지출이 비교적 적긴 하지만(2020년 IDC에 따르면 약 6%) 기업들은 온프레미스 레거시 비즈니스 인텔리전스 도구에서 벗어나 최신 클라우드 네이티브 옵션(예: 구글 빅쿼리, 아마존 레드시프트, 데이터브릭스, 스노우플레이크 등)으로 전환하고 있는 추세다.    DB-엔진(DB-Engines) 데이터베이스 인기 순위에서 지난 2016년 11월 170위였던 스노우플레이크가 2023년 1월 무려 11위로 급상승했다는 점에서도 데이터와 클라우드의 결합이 얼마나 관심을 받고 있는지 알 수 있다. 물론 스노우플레이크의 성공에는 성능, 확장성, 스토리지와 컴퓨팅 분리 등의 다양한 이유가 있다.  하지만 거의 틀림없이 가장 확실한 이유는 클라우드다. 스노우플레이크는 클라우드에서 탄생했으며, 클라우드로 이동하려는 기업에게 자연스러운 경로를 제공한다. 그렇다. 클라우드가 새 데이터베이스를 촉진하고 있다. 클라우드는 2023년에도 계속해서 데이터 세계를 뒤집어 놓으리라 전망된다.  <인포월드(InfoWorld)>의 동료 기자 데이비드 린티컴이 “2023년은 퍼블릭 클라우드 송환의 해가 될 수 있다(2023 could be the year of public cloud repatriation)”라고 말한 것에 전적으로 동의하진 않지만 기술을 맹목적으로 지지하거나 기술을 망치로 보고 모든 비즈니스 문제를 못으로 여기면 안 된다는 점에는 동의한다. → 칼럼 | 2023년, '퍼블릭 클라우드 송환'을 부끄러워 말자 클라우드를 쓰면 많은 문제를 해결할 수 있지만 모든 문제를 해결할...

애널리틱스 클라우드 데이터 구글 빅쿼리 아마존 레드시프트 데이터브릭스 스노우플레이크 클라우드 네이티브 데이터 레이크하우스 데이터 관리

2023.01.10

모르는 것을 알려줄 ‘데이터’를 얻으려면 ‘애널리틱스’가 필요하다. 그리고 애널리틱스에는 ‘클라우드’가 필요하다.  데이터는 그 자체로만 보면 그다지 유용하지 않다. 데이터는 분석되고, 애플리케이션 경험에 영향을 미칠 때 비로소 유용하다. 이렇게 데이터를 활용하려는 니즈는 클라우드 기반 애널리틱스 붐을 일으켰다. 클라우드에 투입되는 IT 지출이 비교적 적긴 하지만(2020년 IDC에 따르면 약 6%) 기업들은 온프레미스 레거시 비즈니스 인텔리전스 도구에서 벗어나 최신 클라우드 네이티브 옵션(예: 구글 빅쿼리, 아마존 레드시프트, 데이터브릭스, 스노우플레이크 등)으로 전환하고 있는 추세다.    DB-엔진(DB-Engines) 데이터베이스 인기 순위에서 지난 2016년 11월 170위였던 스노우플레이크가 2023년 1월 무려 11위로 급상승했다는 점에서도 데이터와 클라우드의 결합이 얼마나 관심을 받고 있는지 알 수 있다. 물론 스노우플레이크의 성공에는 성능, 확장성, 스토리지와 컴퓨팅 분리 등의 다양한 이유가 있다.  하지만 거의 틀림없이 가장 확실한 이유는 클라우드다. 스노우플레이크는 클라우드에서 탄생했으며, 클라우드로 이동하려는 기업에게 자연스러운 경로를 제공한다. 그렇다. 클라우드가 새 데이터베이스를 촉진하고 있다. 클라우드는 2023년에도 계속해서 데이터 세계를 뒤집어 놓으리라 전망된다.  <인포월드(InfoWorld)>의 동료 기자 데이비드 린티컴이 “2023년은 퍼블릭 클라우드 송환의 해가 될 수 있다(2023 could be the year of public cloud repatriation)”라고 말한 것에 전적으로 동의하진 않지만 기술을 맹목적으로 지지하거나 기술을 망치로 보고 모든 비즈니스 문제를 못으로 여기면 안 된다는 점에는 동의한다. → 칼럼 | 2023년, '퍼블릭 클라우드 송환'을 부끄러워 말자 클라우드를 쓰면 많은 문제를 해결할 수 있지만 모든 문제를 해결할...

2023.01.10

스노우플레이크, ‘미스트 AI’ 인수··· “시계열 예측 제공할 것”

클라우드 기반 데이터 웨어하우스 회사 ‘스노우플레이크’는 기업들이 데이터에 시계열 예측을 적용해 전략적 의사결정에 유용한 미래 예측을 생성할 수 있도록 지원하고자 한다.    스노우플레이크가 AI 기반 시계열 예측 플랫폼 업체 ‘미스트(Myst AI)’를 인수하기로 했다고 발표했다. 이 회사의 엔지니어링 및 지원 부문 수석 부사장 그렉 차이코프스키는 이번 인수 소식을 전하면서, “시계열 예측은 비즈니스에서 가장 많이 적용되는 데이터 과학 기술이다. 정확한 예측을 통해 관리를 안내하고, 계획 및 목표 설정을 용이하게 하며, 리스크를 완화하는 데 도움이 될 수 있다”라고 말했다.  이어 그는 해당 기술이 공급망 관리, 재고 계획, 재무, 공중 보건 등에서 사용되며, 아울러 제조 부문에서는 지리적 수준에서 제품 수요를 예측해 배송 요건을 충족하고 재고 낭비를 줄이는 데 활용할 수 있다고 덧붙였다.  시계열 예측은 전략적 의사결정에 유용한 미래 예측을 생성하기 위해 과거 데이터에서 통계적 패턴을 찾는다. 미스트 AI는 수요 급증, 재생 가능한 발전 용량 및 가격 등을 예측해 에너지 비용을 줄이는 데 초점을 맞추고 있다.  차이코프스키에 따르면 이번 인수는 자사 데이터 클라우드에 머신러닝 확장성을 구축하려는 스노우플레이크 전략의 일환이다. 지난 2022년 6월 이 회사는 머신러닝 전략을 발전시키기 위해 스트림릿(Streamlit) 통합과 SQL 사용자용 머신러닝을 포함한 몇 가지 새로운 기능을 발표했다. 또 스노우플레이크는 작년에 파이썬 기반의 스트림릿을 사들였고, 이를 통해 머신러닝 및 데이터 과학 엔지니어링 팀이 데이터를 시각화, 변형, 공유할 수 있도록 지원하고 있다.  미스트 AI는 2020년부터 미화 800만 달러의 자금을 조달했다. 스노우플레이크의 미스트 AI 인수가는 공개되지 않았다.  한편 이번 미스트 AI 인수는 [지난 3년 동안] 스노우플레이크의 여섯 번째 M&A다. 이...

스노우플레이크 데이터 웨어하우스 시계열 예측 M&A 인수합병 예측 애널리틱스

2023.01.09

클라우드 기반 데이터 웨어하우스 회사 ‘스노우플레이크’는 기업들이 데이터에 시계열 예측을 적용해 전략적 의사결정에 유용한 미래 예측을 생성할 수 있도록 지원하고자 한다.    스노우플레이크가 AI 기반 시계열 예측 플랫폼 업체 ‘미스트(Myst AI)’를 인수하기로 했다고 발표했다. 이 회사의 엔지니어링 및 지원 부문 수석 부사장 그렉 차이코프스키는 이번 인수 소식을 전하면서, “시계열 예측은 비즈니스에서 가장 많이 적용되는 데이터 과학 기술이다. 정확한 예측을 통해 관리를 안내하고, 계획 및 목표 설정을 용이하게 하며, 리스크를 완화하는 데 도움이 될 수 있다”라고 말했다.  이어 그는 해당 기술이 공급망 관리, 재고 계획, 재무, 공중 보건 등에서 사용되며, 아울러 제조 부문에서는 지리적 수준에서 제품 수요를 예측해 배송 요건을 충족하고 재고 낭비를 줄이는 데 활용할 수 있다고 덧붙였다.  시계열 예측은 전략적 의사결정에 유용한 미래 예측을 생성하기 위해 과거 데이터에서 통계적 패턴을 찾는다. 미스트 AI는 수요 급증, 재생 가능한 발전 용량 및 가격 등을 예측해 에너지 비용을 줄이는 데 초점을 맞추고 있다.  차이코프스키에 따르면 이번 인수는 자사 데이터 클라우드에 머신러닝 확장성을 구축하려는 스노우플레이크 전략의 일환이다. 지난 2022년 6월 이 회사는 머신러닝 전략을 발전시키기 위해 스트림릿(Streamlit) 통합과 SQL 사용자용 머신러닝을 포함한 몇 가지 새로운 기능을 발표했다. 또 스노우플레이크는 작년에 파이썬 기반의 스트림릿을 사들였고, 이를 통해 머신러닝 및 데이터 과학 엔지니어링 팀이 데이터를 시각화, 변형, 공유할 수 있도록 지원하고 있다.  미스트 AI는 2020년부터 미화 800만 달러의 자금을 조달했다. 스노우플레이크의 미스트 AI 인수가는 공개되지 않았다.  한편 이번 미스트 AI 인수는 [지난 3년 동안] 스노우플레이크의 여섯 번째 M&A다. 이...

2023.01.09

“ML옵스 시장, 2027년까지 매년 41% 성장”

"효과적인 팀워크를 위한 머신러닝 프로세스 표준화는 ML옵스에 대한 수요를 촉진했다. 또한 모니터링 가능성과 확장성은 ML옵스 시장의 성장을 주도할 것으로 예상된다. 특히 ML옵스는 DevOps와 IT 간의 마찰을 줄이고 데이터 팀 간의 긴밀한 협력을 촉진하며, ML 파이프라인을 반복 가능하게 만든다." 마켓앤마켓(MarketsandMarket)이 '2027년까지 글로벌 ML옵스 시장 전망(MLOps Market - Global Forecast to 2027)' 보고서를 발표하고, ML옵스(ML옵스, Machine Learning Operations) 시장 규모가 2022년 11억 달러에서 2027년 59억 달러로 증가하며 연간 41%의 성장률을 달성할 것으로 예측했다.   전 세계 ML옵스 시장이 2022년 11억 달러에서 2027년 59억 달러로 연간 41% 성장세를 이어갈 전망이다. (자료 : MarketsandMarkets) 데이터 수집, 모델 구성, 테스트, 재교육, 배포 등으로 구성되는 기계 학습 모델 작업 과정을 자동화하는데 ML옵스가 효과적이기 때문이다. 수동 데이터 채저리 및 수집은 효과가 없거나 결과가 만족스럽지 못할 수 있는데, ML옵스를 도입하면 시간과 오류를 줄일 수 있다. 보고서는 ML옵스 시장을 구성 요소(플랫폼, 서비스), 배포 모드(온프레미스, 클라우드), 업종(BFSI, 소매 및 전자 상거래, 정부와 국방, 의료 및 생명 과학, 제조, 통신, 정보기술, 에너지 및 유틸리티, 교통 및 물류, 기타), 조직 규모(대기업, 중소기업), 지역으로 나누어 조사와 분석을 진행했다. 구성 요소 부문에서는 서비스 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망했다. 보고서는 "전 세계 조직이 클라이언트 참여, 브랜드 인지도 및 마케팅 활동을 강화하기 위해 ML옵스 솔루션을 채택하고 있다. ML옵스 마케팅 플랫폼으로 고객 참여를 높이고 효율적인 커뮤니케이션을 진행할 수 있다"고 전했다. 수직 시장에서는 의료 및 생명 과학 부문이...

MLOps ML옵스 마켓앤마켓

2023.01.05

"효과적인 팀워크를 위한 머신러닝 프로세스 표준화는 ML옵스에 대한 수요를 촉진했다. 또한 모니터링 가능성과 확장성은 ML옵스 시장의 성장을 주도할 것으로 예상된다. 특히 ML옵스는 DevOps와 IT 간의 마찰을 줄이고 데이터 팀 간의 긴밀한 협력을 촉진하며, ML 파이프라인을 반복 가능하게 만든다." 마켓앤마켓(MarketsandMarket)이 '2027년까지 글로벌 ML옵스 시장 전망(MLOps Market - Global Forecast to 2027)' 보고서를 발표하고, ML옵스(ML옵스, Machine Learning Operations) 시장 규모가 2022년 11억 달러에서 2027년 59억 달러로 증가하며 연간 41%의 성장률을 달성할 것으로 예측했다.   전 세계 ML옵스 시장이 2022년 11억 달러에서 2027년 59억 달러로 연간 41% 성장세를 이어갈 전망이다. (자료 : MarketsandMarkets) 데이터 수집, 모델 구성, 테스트, 재교육, 배포 등으로 구성되는 기계 학습 모델 작업 과정을 자동화하는데 ML옵스가 효과적이기 때문이다. 수동 데이터 채저리 및 수집은 효과가 없거나 결과가 만족스럽지 못할 수 있는데, ML옵스를 도입하면 시간과 오류를 줄일 수 있다. 보고서는 ML옵스 시장을 구성 요소(플랫폼, 서비스), 배포 모드(온프레미스, 클라우드), 업종(BFSI, 소매 및 전자 상거래, 정부와 국방, 의료 및 생명 과학, 제조, 통신, 정보기술, 에너지 및 유틸리티, 교통 및 물류, 기타), 조직 규모(대기업, 중소기업), 지역으로 나누어 조사와 분석을 진행했다. 구성 요소 부문에서는 서비스 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망했다. 보고서는 "전 세계 조직이 클라이언트 참여, 브랜드 인지도 및 마케팅 활동을 강화하기 위해 ML옵스 솔루션을 채택하고 있다. ML옵스 마케팅 플랫폼으로 고객 참여를 높이고 효율적인 커뮤니케이션을 진행할 수 있다"고 전했다. 수직 시장에서는 의료 및 생명 과학 부문이...

2023.01.05

ML 프레임워크 파이토치, 연말에 ‘의존성 혼동 공격’ 받아

해커는 머신러닝 프레임워크 파이토치(PyTorch)에 악성 패킷을 심어 SSH 키를 포함한 데이터를 유출할 수 있었다.    크리스마스와 새해 전날 밤사이에 파이토치(Pytorch)의 나이틀리(nightly) 빌드를 설치한 사용자는 시스템에서 중요한 데이터를 빼돌리는 악성 패키지를 받았을 가능성이 크다. 패키지 관리자와 개발 환경에 지속적으로 영향을 미치는 의존성 혼동 공격(dependency confusion attack)으로 드러났다.  파이토치 재단은 메인테이너 보안 자문에서 "2022년 12월 25일부터 2022년 12월 30일 사이에 pip을 통해 밤마다 리눅스에 파이토치를 설치했다면 즉시 제거하고 최신 나이틀리 바이너리(2022년 12월 30일 이후)를 사용해달라"라고 당부했다.   악성 토치트리톤 라이브러리 파이토치는 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야에서 머신러닝 응용 프로그램을 개발하기 위한 프레임워크다. 파이토치는 원래 메타(Meta, Inc.)의 인공지능 연구소인 메타 AI에서 개발되었지만, 현재는 리눅스 재단 산하의 파이토치 재단이 유지하는 오픈소스 프로젝트다. 대부분의 파이썬 프로그램과 마찬가지로 PyTorch는 pip(퍼블릭 PyPi를 사용하는 패키지 관리 도구 및 설치 프로그램)를 주 저장소로 삼아 설치된다. 그러나 문제는 대부분의 패키지 관리 도구와 같이 pip를 사용하면 추가 저장소를 정의할 수 있다는 점이다. 이는 기업이 일반적으로 애플리케이션에 사용되며 공개용이 아닌 내부 개발 구성 요소를 호스팅하는 데 사용하는 기능이다. 대부분의 파이썬 프로그램과 마찬가지로 파이토치는 공용 PyPi(Python Package Index)를 주 저장소로 사용하는 패키지 관리 도구이자 설치 프로그램인 pip를 통해 설치된다. 그러나 대부분의 패키지 관리 도구와 마찬가지로 pip를 사용하면 추가 저장소를 정의할 수 있다. 이 기능은 기업이 공개용이 아닌 내부 개발 구성요소를 호스팅하는 데 사용된...

의존성혼동 의존성혼동공격 파이토치 머신러닝프레임워크 패키지관리자 패키지 소프트웨어

2023.01.04

해커는 머신러닝 프레임워크 파이토치(PyTorch)에 악성 패킷을 심어 SSH 키를 포함한 데이터를 유출할 수 있었다.    크리스마스와 새해 전날 밤사이에 파이토치(Pytorch)의 나이틀리(nightly) 빌드를 설치한 사용자는 시스템에서 중요한 데이터를 빼돌리는 악성 패키지를 받았을 가능성이 크다. 패키지 관리자와 개발 환경에 지속적으로 영향을 미치는 의존성 혼동 공격(dependency confusion attack)으로 드러났다.  파이토치 재단은 메인테이너 보안 자문에서 "2022년 12월 25일부터 2022년 12월 30일 사이에 pip을 통해 밤마다 리눅스에 파이토치를 설치했다면 즉시 제거하고 최신 나이틀리 바이너리(2022년 12월 30일 이후)를 사용해달라"라고 당부했다.   악성 토치트리톤 라이브러리 파이토치는 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야에서 머신러닝 응용 프로그램을 개발하기 위한 프레임워크다. 파이토치는 원래 메타(Meta, Inc.)의 인공지능 연구소인 메타 AI에서 개발되었지만, 현재는 리눅스 재단 산하의 파이토치 재단이 유지하는 오픈소스 프로젝트다. 대부분의 파이썬 프로그램과 마찬가지로 PyTorch는 pip(퍼블릭 PyPi를 사용하는 패키지 관리 도구 및 설치 프로그램)를 주 저장소로 삼아 설치된다. 그러나 문제는 대부분의 패키지 관리 도구와 같이 pip를 사용하면 추가 저장소를 정의할 수 있다는 점이다. 이는 기업이 일반적으로 애플리케이션에 사용되며 공개용이 아닌 내부 개발 구성 요소를 호스팅하는 데 사용하는 기능이다. 대부분의 파이썬 프로그램과 마찬가지로 파이토치는 공용 PyPi(Python Package Index)를 주 저장소로 사용하는 패키지 관리 도구이자 설치 프로그램인 pip를 통해 설치된다. 그러나 대부분의 패키지 관리 도구와 마찬가지로 pip를 사용하면 추가 저장소를 정의할 수 있다. 이 기능은 기업이 공개용이 아닌 내부 개발 구성요소를 호스팅하는 데 사용된...

2023.01.04

회사명:한국IDG 제호: ITWorld 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아00743 등록일자 : 2009년 01월 19일

발행인 : 박형미 편집인 : 박재곤 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2023 International Data Group. All rights reserved.

10.5.0.9