AI 로 인한 소멸/탄생 직업군

AI 로 인한 소멸 직업은

 

인공 지능(AI)은 많은 직업의 대체자가 될 것으로 예상됩니다. 특히 반복적이고 규칙적인 작업을 수행하는 직업은 AI에 취약합니다. 다음은 AI로 인해 사라질 수 있는 직업의 몇 가지 예입니다.

 

생산 및 운송 노동자: 생산 및 운송 노동자는 반복적이고 규칙적인 작업을 수행하는 경우가 많기 때문에 AI에 취약합니다. 예를 들어, AI는 공장에서 제품을 생산하고 트럭을 운전하는 데 사용될 수 있습니다.

 

사무직 노동자: 사무직 노동자도 AI에 취약할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 고객 서비스 담당자, 회계사 및 변호사를 대체하는 데 사용될 수 있습니다.

 

서비스직 노동자: 서비스직 노동자도 AI에 취약할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 웨이터, 카운터 직원 및 청소부를 대체하는 데 사용될 수 있습니다.

 

이것들은 AI로 인해 사라질 수 있는 직업의 몇 가지 예일 뿐입니다. 앞으로 AI는 계속 발전하고 우리의 삶을 변화시킬 것입니다. 이로 인해 일부 직업이 사라질 수 있지만 새로운 직업도 생겨날 것입니다. 중요한 것은 AI 시대에 적응하고 새로운 직업에서 성공할 수 있는 기술을 개발하는 것입니다.

 

 

2030년에는

 

2030년에는 AI 기술이 더 널리 보급되고 더 많은 산업에 통합될 것으로 예상됩니다. 다음은 2030년 AI의 몇 가지 잠재적인 영향입니다.

 

자율 주행 자동차: 자율 주행 자동차는 사고를 줄이고 교통 체증을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 사람들에게 더 편리하고 효율적인 이동 옵션을 제공할 수 있습니다.

 

개인화된 의료: AI는 질병을 진단하고 치료를 개인화하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 사람들에게 더 저렴하고 접근하기 쉬운 의료 서비스를 제공할 수 있습니다.

 

맞춤형 교육: AI는 학생들에게 맞춤형 학습 경험을 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 사람들에게 더 효과적이고 효율적인 교육 서비스를 제공할 수 있습니다.

 

새로운 제품 및 서비스의 개발: AI는 새로운 제품 및 서비스를 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 사람들에게 더 혁신적이고 유용한 제품 및 서비스를 제공할 수 있습니다.

 

이것들은 2030년 AI의 몇 가지 잠재적인 영향일 뿐입니다. AI 기술은 우리 삶의 모든 측면에 혁명을 일으킬 잠재력이 있습니다.

 

 

AI로 인해 탄생 직업은

 

인공 지능(AI)은 많은 직업의 대체자가 될 것으로 예상되지만, AI 기술을 개발하고, 새로운 제품과 서비스를 만드는 등 새로운 직업도 생길 것으로 예상됩니다. 다음은 AI로 인해 생길 수 있는 직업의 몇 가지 예입니다.

 

AI 엔지니어: AI 엔지니어는 AI 기술을 설계, 개발 및 유지 관리하는 데 종사합니다.

 

데이터 과학자: 데이터 과학자는 AI 시스템을 훈련시키는 데 사용되는 데이터를 수집, 분석 및 해석하는 데 종사합니다.

 

챗봇 개발자: 챗봇 개발자는 고객 서비스 및 정보 제공과 같은 목적으로 사용되는 AI 기반 챗봇을 개발합니다.

 

가상 비서 개발자: 가상 비서 개발자는 일정 관리, 일정 예약 및 정보 제공과 같은 목적으로 사용되는 AI 기반 가상 비서를 개발합니다.

 

로봇 공학자: 로봇 공학자는 제조, 의료 및 서비스와 같은 다양한 산업에서 사용되는 AI 기반 로봇을 개발합니다.

 

이것들은 AI로 인해 생길 수 있는 직업의 몇 가지 예일 뿐입니다. AI 기술은 계속 발전하고 우리의 삶을 변화시킬 것입니다. 이로 인해 일부 직업이 사라질 수 있지만 새로운 직업도 생길 것입니다. 중요한 것은 AI 시대에 적응하고 새로운 직업에서 성공할 수 있는 기술을 개발하는 것입니다.

 

 

 

 

 

 

 

LLM과 SLLM에 대해서

 

LLM(대규모 언어 모델)과 SLLM(시퀀스 드리븐 LLM)은 모두 텍스트와 코드를 생성하고, 언어를 번역하고, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠를 작성하고, 정보 제공 방식으로 질문에 답할 수 있는 대규모 언어 모델입니다. 그러나 두 모델 사이에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.

 

LLM은 텍스트와 코드의 방대한 데이터 세트로 학습된 반면 SLLM은 시퀀스의 방대한 데이터 세트로 학습됩니다. 즉, LLM은 텍스트와 코드의 더 광범위한 범위를 처리하고 이해할 수 있는 반면 SLLM은 시퀀스에 더 특화되어 있습니다.

 

또한 LLM은 일반적으로 SLLM보다 더 크고 복잡하며, 이를 통해 더 복잡한 작업을 수행하고 더 정확한 결과를 생성할 수 있습니다. 그러나 SLLM은 일반적으로 LLM보다 효율적이며 더 빠른 속도로 실행될 수 있습니다.

 

전반적으로 LLM과 SLLM은 모두 고유한 장점과 단점이 있는 강력한 언어 모델입니다. 특정 애플리케이션에 가장 적합한 모델은 특정 요구 사항과 제약 조건에 따라 다릅니다.

 

 

장단점을

 

 

LLM(대규모 언어 모델)과 SLLM(시퀀스 드리븐 LLM)의 장단점은 다음과 같습니다.

 

LLM의 장단점

장점:

 

텍스트와 코드의 더 광범위한 범위를 처리하고 이해할 수 있습니다.

더 복잡한 작업을 수행하고 더 정확한 결과를 생성할 수 있습니다.

더 창의적이고 흥미로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

단점:

 

일반적으로 SLLM보다 더 크고 복잡합니다.

일반적으로 SLLM보다 효율적이지 않습니다.

더 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로 합니다.

더 많은 데이터가 필요합니다.

SLLM의 장단점

장점:

 

LLM보다 효율적입니다.

LLM보다 빠른 속도로 실행될 수 있습니다.

LLM보다 적은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.

LLM보다 적은 데이터가 필요합니다.

단점:

 

텍스트와 코드의 더 광범위한 범위를 처리하고 이해할 수 없습니다.

더 복잡한 작업을 수행하고 더 정확한 결과를 생성할 수 없습니다.

LLM만큼 창의적이고 흥미로운 콘텐츠를 생성할 수 없습니다.

 

 

생성형 AI 대결구도는

 

생성 AI(Generative AI)는 텍스트, 이미지, 음악 등과 같은 새로운 데이터를 생성할 수 있는 AI의 한 유형입니다. 생성 AI는 다양한 애플리케이션에 사용될 수 있으며 빠르게 성장하는 분야입니다.

 

생성 AI 대결구도는 생성 AI 기술을 개발하기 위해 경쟁하는 기업 간의 경쟁입니다. 이 경쟁은 치열하며 기업은 새로운 기술과 애플리케이션을 개발하기 위해 노력하고 있습니다.

 

생성 AI 대결구도는 우리 삶에 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력이 있습니다. 생성 AI는 창의적인 콘텐츠를 생성하고, 새로운 제품과 서비스를 개발하고, 우리의 삶을 더 효율적이고 편리하게 만드는 데 사용될 수 있습니다.

 

그러나 생성 AI 대결구도에는 몇 가지 잠재적인 위험도 있습니다. 생성 AI는 가짜 뉴스와 가짜 콘텐츠를 생성하는 데 사용될 수 있으며, 이는 사회에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 생성 AI는 무기와 같은 해로운 목적으로 사용될 수 있습니다.

 

전반적으로 생성 AI 대결구도는 우리 삶에 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력이 있습니다. 생성 AI는 책임감 있게 사용하고 잠재적인 위험을 인식하는 것이 중요합니다.