OpenAI의 o3이나 Google의 Gemini 2.5 Pro와 같은 최신 AI 모델은 마케팅 캠페인, 웹사이트 구축과 같은 복잡한 작업까지 수행할 정도로 놀라운 발전을 이루었습니다. 경제학자 Tyler Cowen은 이것이 AGI의 도래를 의미한다고 시사합니다. 하지만 이 글에서는 이러한 AI들이 일부 영역에서는 뛰어나지만 간단한 작업에서는 실패하는 등 능력이 고르지 못한 '들쭉날쭉 AGI' 개념을 제시합니다. 이러한 불확실성으로 AGI의 정의와 실제 영향은 여전히 불분명하며, AGI의 적용과 사회 통합은 장기적이고 복잡한 과정이 될 수도 있고, 빠른 확산이 이루어질 가능성도 있다는 것을 시사합니다.
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구글과 오픈AI가 최근 발표한 멀티모달 이미지 생성 기능은 AI 이미지 생성 분야의 혁명을 의미합니다. 기존에는 텍스트 프롬프트를 독립적인 이미지 생성 도구로 보내는 방식과 달리, 멀티모달 모델은 이미지 생성 과정을 직접 제어하며, LLM이 텍스트를 생성하는 것처럼 토큰 단위로 이미지를 구축합니다. 이를 통해 AI는 더욱 정확하고 인상적인 이미지를 생성하고, 사용자의 피드백에 따라 반복 처리를 할 수 있습니다. 본 기사에서는 인포그래픽 생성, 이미지 세부 사항 수정, 가상 제품 광고 생성 등 다양한 예시를 통해 멀티모달 모델의 강력한 기능을 보여줍니다. 하지만 저작권 및 윤리적 우려, 딥페이크와 같은 잠재적 악용 위험도 지적하고 있습니다. 결론적으로 저자는 멀티모달 AI가 시각적 창작 환경을 획기적으로 바꿀 것이라고 언급하며, 건전한 발전을 보장하기 위해 이러한 변화를 어떻게 이끌어갈지 신중하게 고려해야 한다고 결론짓습니다.
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P&G에서 수행된 무작위 대조 시험에서 생성형 AI가 팀 생산성과 솔루션 품질을 크게 향상시키는 것으로 나타났습니다. AI를 사용한 개인은 AI를 사용하지 않는 팀과 동등한 성과를 거두었고, AI를 사용한 팀은 뛰어난 성과를 거두어 최상위 솔루션을 만들어낼 가능성이 크게 높아졌습니다. AI는 효율성을 높일 뿐만 아니라 긍정적인 감정을 증가시키고, 부서 간의 벽을 허물고, 경험이 적은 직원들이 경험이 많은 팀 구성원과 동등한 수준에 도달할 수 있도록 했습니다. 이 연구는 AI가 단순한 생산성 향상 도구가 아니라 팀워크와 조직 구조를 변혁시킬 수 있는 "팀 동료"임을 시사합니다.
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