AI&YOU #31: 멀티모달 AI의 중요성 + 고려해야 할 도구 및 플랫폼

금주의 통계: 조직의 3분의 1이 Generative를 도입했습니다. AI 적어도 한 가지 비즈니스 기능에 적용합니다. (맥킨지)

이번 주에는 이번 주에 게시한 3개의 기사에서 다음과 같은 인사이트를 요약하고 강조합니다. 블로그 멀티모달 AI의 중요성에 대해 논의합니다.

• 멀티모달 AI의 중요성

• 5가지 방법 기업에서 ChatGPT 사용 가능 비전

• 상위 5위 멀티모달 AI 도구 및 플랫폼

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AI&YOU#30: 멀티모달 AI의 중요성 + 고려해야 할 도구 및 플랫폼

인공 지능은 단순한 규칙 기반 알고리즘에서 인간 지능의 특정 측면을 모방하는 더 복잡한 시스템으로 전환하면서 초기부터 크게 발전해 왔습니다.

이러한 진화의 중추적인 발전은 이 분야의 주요 발전으로 꼽히는 멀티모달 AI의 등장이라고 할 수 있습니다.

멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 사운드 등 여러 유형의 데이터 입력을 동시에 처리하고 해석할 수 있다는 점에서 기존 AI와 차별화됩니다.

이 접근 방식은 인간이 감각 입력을 조합하여 세상과 상호작용하는 방식을 더 잘 반영합니다.

멀티모달 AI의 핵심은 다양한 모달리티의 데이터를 처리하고 분석하는 능력에 있습니다:

• 텍스트: 서면 언어에서 정보를 추출하고 해석합니다.

• 이미지: 사진이나 동영상에서 시각적 요소를 분석합니다.

• 소리: 음성부터 환경 소음까지 다양한 오디오 입력을 이해합니다.

이러한 양식을 결합함으로써 멀티모달 AI 시스템은 보다 전체적인 관점을 확보하여 보다 많은 정보를 바탕으로 상황에 맞는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

유니모달 AI 시스템과 대조되는 점

유니모달 시스템이라고도 하는 기존의 AI 시스템은 단일 양식의 데이터 처리로 제한됩니다. 예를 들어 텍스트 기반 AI는 서면 언어만 이해하고 응답할 수 있는 반면, 이미지 인식 AI는 시각 데이터에만 집중합니다.

반면에 멀티모달 AI 시스템은 이러한 서로 다른 양식을 결합하여 이러한 격차를 해소합니다. 이러한 통합은 시스템의 이해력을 향상시킬 뿐만 아니라 함께 제공되는 오디오 또는 텍스트 설명의 맥락을 이해하면서 동영상 속 객체를 식별하는 등 다감각적 이해가 필요한 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.

유니모달 AI 시스템의 한계

단일 모달 AI 시스템은 상당한 한계에 직면해 있습니다. 특정 영역에서는 매우 효과적일 수 있지만, 특정 영역에만 집중하다 보면 이해와 해석의 격차가 발생할 수 있습니다. 이러한 시스템은 다양한 유형의 데이터에 걸쳐 보다 포괄적인 이해가 필요한 시나리오에 직면할 때 이러한 한계가 분명해집니다.

유니모달 AI의 주요 과제 중 하나는 인간의 복잡한 감각 처리를 모방할 수 없다는 점입니다. 인간은 시각, 청각, 촉각, 미각, 후각 등 다양한 감각을 조합하여 세상을 인식하고 상호 작용합니다. 이러한 다중 감각 접근 방식은 환경을 더 풍부하고 미묘하게 이해할 수 있게 해줍니다.

멀티모달 학습 및 AI 모델에 도달한 방법

멀티모달 AI는 최근 몇 년 동안 여러 유형의 데이터를 처리하고 해석할 수 있는 AI 모델의 개선에 힘입어 상당한 발전을 이루었습니다.

주요 멀티모달 AI 기술:

• 자연어 처리(NLP): NLP는 서면 및 음성 언어를 이해할 뿐만 아니라 여러 소스의 데이터와 결합할 때 문맥과 뉘앙스를 해석할 수 있도록 발전했습니다.

• 이미지 및 동영상 분석: 이제 AI 모델은 시각적 미디어를 보다 정확하게 분석하고, 특히 텍스트 설명과 결합하여 콘텐츠와 맥락을 이해할 수 있습니다.

• 음성 인식 및 처리: 향상된 음성 인식 기능을 통해 AI 시스템은 어조와 감정적 맥락을 포함한 음성 언어를 더 정확하게 이해할 수 있습니다.

멀티모달 AI의 실제 영향력

멀티모달 AI의 통합은 더욱 정교하고 상황에 맞는 솔루션을 제공함으로써 여러 산업에 혁신을 불러일으키고 있습니다.

• 헬스케어: 데이터 통합 및 언어적/비언어적 단서 분석을 통해 진단 정확도와 환자 치료를 향상시킵니다.

• 소매 및 고객 서비스: 음성 및 표정을 포함한 고객 문의를 분석하고 텍스트, 검색 및 시각적 데이터를 결합하여 제품을 추천함으로써 개인화된 경험을 제공합니다.

• 교육: 개별 스타일에 맞춘 적응형 대화형 학습 자료를 만들고 학생의 참여를 분석하여 교육을 강화합니다.

• 보안 및 감시: 비디오, 오디오, 센서 데이터를 분석하여 정확한 위협 탐지와 종합적인 사고 분석을 통해 모니터링 기능을 개선합니다.

이는 멀티모달 AI의 영향을 받는 수많은 산업 중 일부에 불과합니다.

블로그를 읽어보세요: "멀티모달 AI란 무엇인가 + 멀티모달 AI의 사용 사례“

기업에서 ChatGPT Vision을 사용하는 5가지 방법

언제 OpenAI 는 ChatGPT의 기능을 멀티모달 AI 시스템으로 전환하는 획기적인 개발로 주목받은 ChatGPT 비전을 출시했습니다. 이 혁신적인 기능은 텍스트 기반 상호작용을 넘어 이미지까지 해석하고 분석할 수 있게 함으로써 기업에게 새로운 가능성의 영역을 열어주었습니다.

다음은 기업에서 ChatGPT Vision을 사용할 수 있는 5가지 방법입니다:

1. 향상된 고객 지원 및 문제 해결: 이미지 기반 문제 식별 및 간소화된 문제 해결을 통해 고객 서비스를 혁신하여 더 빠른 해결, 잘못된 커뮤니케이션 감소, 고객 경험 개선으로 이어집니다.

2. 제품 디자인을 위한 고급 UI/UX 피드백: 시각적 요소를 분석하여 UI/UX를 개선하고 신속한 디자인 반복을 지원하며 시장 대응력을 향상시켜 디자인 피드백을 혁신합니다.

3. 3. 간소화된 문서 및 튜토리얼 지원 직관적인 시각적 상호 작용을 통해 문서에 대한 액세스를 간소화하고 튜토리얼을 개선하여 사용자 지원을 더욱 효과적이고 사용자 친화적으로 만듭니다.

4. 맞춤형 기능 온보딩 및 사용자 교육: 새로운 기능에 대한 사용자 상호작용을 분석하여 맞춤형 온보딩 및 교육 환경을 제공하고, 학습 효율성과 사용자 참여를 높입니다.

5. 경쟁 분석 및 시장 인사이트: 시각적 데이터를 통해 심도 있는 경쟁사 제품 분석과 시장 인사이트를 제공하여 전략적 의사 결정을 내리고 비즈니스가 시장에서 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다.

블로그를 읽어보세요: "기업에서 ChatGPT Vision을 사용하는 5가지 방법“

상위 5가지 멀티모달 AI 도구 및 플랫폼

이번 주에는 최고의 멀티모달 AI 도구 및 플랫폼 5가지를 살펴보았는데, 특히 다음과 같은 유명 플랫폼에 중점을 두었습니다. 런웨이 2세대 및 ChatGPT.

1. 활주로 2세대

2. 메타별 이미지 바인드

3. ChatGPT

4. 인월드 AI

5. 목표(이전 카일루아 연구소)

이번 뉴스레터에서는 #1에 대해 자세히 살펴보겠습니다: 런웨이 2세대.

런웨이 2세대는 다음과 같은 영역에서 중요한 진화를 이루었습니다. 제너레이티브 AI특히 비디오 및 이미지 합성에서 더욱 그렇습니다. 이 도구는 사용자가 텍스트, 이미지 또는 비디오 클립을 혼합하여 새로운 비디오를 생성할 수 있도록 함으로써 멀티모달 AI의 힘을 보여줍니다.

런웨이 2세대는 디지털 크리에이티브의 한계를 뛰어넘는 정밀하고 사실적이며 제어 가능한 멀티미디어 결과물을 제작할 수 있도록 지원합니다.

최신 2세대 업데이트는 특히 제작하는 동영상의 충실도와 일관성이 크게 향상되었다는 점에서 주목할 만합니다. 이러한 품질 향상은 AI 커뮤니티의 이목을 집중시켰으며, 사용자들은 이를 제너레이티브 및 멀티모달 AI의 진화에 있어 중요한 순간이라고 평가하고 있습니다.

간단한 텍스트 프롬프트, 이미지 또는 기존 동영상에서 전체 길이의 동영상을 생성하는 이 도구의 기능은 스토리텔링과 디지털 미디어의 새로운 가능성을 제공하는 획기적인 기능입니다.

AI의 미래는 의심할 여지 없이 멀티모달이며, 런웨이와 같은 도구와 목록에 있는 다른 도구는 보다 총체적이고 상호 작용하는 지능형 시스템을 향한 여정의 시작에 불과합니다.

블로그를 읽어보세요: "상위 5가지 멀티모달 AI 도구 및 플랫폼“

시간을 내어 AI & YOU를 읽어주셔서 감사합니다!

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