반응형 Gemini40 AI 남녀탐구생활 EP6: 가을 여행 계획, AI vs 감성의 대결! "여행 계획도 남녀차이? AI 시대 커플의 초격차 여행 준비 대공개!"AI 남녀탐구생활 EP6 안녕하세요, 여러분. 오래 기다리셨죠? 'AI 남녀탐구생활'이 여섯 번째 에피소드로 돌아왔습니다.단풍은 절정, 마음은 싱숭생숭한 요즘, 완벽한 가을 여행을 꿈꾸고 계실 텐데요. 오늘은 AI 시대의 여행 계획을 주제로, 남녀가 얼마나 다르게 여행을 준비하는지 최신 데이터와 현실적인 상황 재연으로 분석해 보겠습니다.📊 2025년 가을, 여행의 신은 AI? 데이터로 확인하세요먼저, 놀라운 통계부터 보시죠.전 세계 여행자 10명 중 4명(40%)은 이미 AI로 여행을 계획하고 있습니다."AI 여행" 관련 검색량은 작년 대비 3,500% 폭증했습니다. (Adobe, 2025)밀레니얼과 Z세대의 62%는 여행 계획에 A.. 2025. 10. 17. 세계 최초 다모델 실험보고서 AI가 말한 ‘사회정의’ 재정의: GPT · Gemini · Perplexity · Clova X 비교 분석 AI STRIKE EP18 사회정의에 대한 AI의 답변은?? 안녕하세요AI 윤리와 책임을 다루는 Brandon AI윤리 Solution Center(BAESC) 운영자 Brandon입니다.오늘은 잊히고 있는 우리 사회의 정의에 대해서 다시 한번 되돌아보고 그렇다면 수많은 자료를 학습한AI LLM 대표모델 GPT, GEMINI, Perplexity의 답변을 바탕으로 사회정의에 대한 각각의 언어모델에 대한분석과 우리 사회에서 계속 제기되고 있는 사회정의는 무엇일까? 라는 질문에 대한 탐구를 시작해 보겠습니다.우리는 평균 이렇게 교육을 받아왔었고 그렇게 믿고 사회에 첫발을 내딛고 사회생활을 시작했습니다초등학교 6년 중학교 3학년 고등학교 3학년 (대학교와 유치원교육은 제외했습니다)그렇다면 평균적인 국민이라면 .. 2025. 9. 8. AI STRIKE EP14 – 설계자들 AI 책임의 무게 AI 책임 시리즈 1편 – 설계자들 AI는 책임을 지지 않습니다우리는 흔히 AI가 사람의 삶을 바꾸는 결정을 내리는 모습을 보고 놀라곤 합니다.하지만 한 가지 분명한 사실이 있습니다.AI는 법정에 서지 않습니다.잘못을 저지른다 해도, 책임이라는 무게를 짊어질 수는 없습니다.그렇다면 그 책임은 어디로 향해야 할까요?설계자들의 책임 AI의 첫 번째 책임 귀속지는 바로 설계자들입니다.AI가 어떻게 학습하고 어떤 결정을 내리는지, 그 모든 기반은 설계자의 손에서 만들어집니다.그럼에도 불구하고 설계자들은 종종 이렇게 말하곤 합니다.“우리는 단지 기술만 만들었을 뿐이다.”“사용자가 악용했을 뿐이다.”하지만 칼을 만든 장인이 칼끝이 어디를 향하는지 책임져야 하듯,AI의 설계자 역시 책임에서 벗어날 수 없습니다.다층.. 2025. 8. 21. 2025 AI 감시 추론 경고! 구글 GEMINI 개인정보 실제 대응기 4K https://youtu.be/FGiuUNMe1c8?si=ywRaYRvaRZ0ljqBYAI가 당신의 위치를 추론하고 있다면? 이 영상은 2025년 6월 발생한 Google Gemini의 위치 기반 개인정보 추론 문제에 대해 직접 제보한 실제 대응 과정을 기록한 콘텐츠입니다. 실시간 개인정보 침해 제보 Google DPO 회신 원문 일부 공개 시스템 오류를 넘는 '윤리 경고 메시지' https://brandonai.tistory.com/91 [실전 사례] 구글 제미나이 개인정보 침해 신고기: Google DPO 공식 답변 및 전 과정 총정리https://brandonai.tistory.com/48 구글 제미나이 개인정보, 과연 안전한가? 닥터 브랜든의 AI 윤리 대응기https://brandonai... 2025. 7. 28. GPT·언어모델 반복적 할루시네이션 문제와 개선법 총정리 2025 언어모델의 할루시네이션 현상이란?(GPT, GEMINI, PERPLEXITY, 안녕하세요~ 오늘은 우리가 자주 사용하고 있는 AI들의 할루시네이션 현상에 대해서 살펴보고 대안을 고민해 보겠습니다. 할루시네이션(Hallucination)은 대형 언어모델(LLM)이 사용자 입력과 무관하거나 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 지어내는 현상을 말합니다[1].예를 들어 존재하지 않는 개념의 정의를 요청하면, 모델이 진짜처럼 들리는 거짓 설명을 자신 있게늘어놓을 수 있습니다[2]있습니다 [2]. 이러한 환각 출력은 겉보기에는 그럴듯하지만 사실에 근거하지 않은 정보로, 모델의 신뢰성을 떨어뜨리는 주요 요인입니다[1].LLM의 응답에서 할루시네이션이 발생하는 근본 원인은 모델의 학습 방식과 구조에 있습니다. GPT와 같은.. 2025. 7. 26. [실전 사례] 구글 제미나이 개인정보 침해 신고기: Google DPO 공식 답변 및 전 과정 총정리 https://brandonai.tistory.com/48 구글 제미나이 개인정보, 과연 안전한가? 닥터 브랜든의 AI 윤리 대응기https://brandonai.tistory.com/41 AI윤리시대, OPEN AI의 GPT 개인정보 보호대응 이야기https://brandonai.tistory.com/38 AI윤리시대,OpenAI, 서울에 첫 사무소 설립…한국 AI 산업의 새로운 도약OpenAI, 서울에 첫 사무소brandonai.tistory.comhttps://brandonai.tistory.com/41 AI 윤리 심층 진단 OpenAI GPT 개인정보 유출, 닥터 브랜든의 대응 보고서https://brandonai.tistory.com/38 AI윤리시대,OpenAI, 서울에 첫 사무소 설립…한국 .. 2025. 7. 22. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음 728x90 반응형
