👉개인의 해석으로 만들어진 영상이며 사실과 다른 내용이 있을 수 있습니다. 투자를 권유하는 영상이 아님을 밝힙니다. ---- 1.팔란티어의 본질 1부 ua-cam.com/video/GR-CuEgr8zI/v-deo.html 2.팔란티어의 본질 2부 ua-cam.com/video/Yajd8FJWBnc/v-deo.html 3.테슬라와 팔란티어를 통해 본 의료의 미래 ua-cam.com/video/4sFDlinwqBM/v-deo.html 4.소름끼치는 미래 팔란티어 AI 플랫폼 ua-cam.com/video/Fp8dtLbWT0Q/v-deo.html 5.온톨로지(빅데이터닥터는 왜 팔란티어가 되려고 할까) ua-cam.com/video/wt41TgkFRIc/v-deo.html 6.팔란티어 vs 스노우플레이크 vs C3AI 핵심 차이점 = 혈압약과 건강식품의 근본적 차이 ua-cam.com/video/3FLPGY1my9U/v-deo.htmlfeature=shared 7. 팔란티어는 왜 언어인공지능 모델을 택했을까 ua-cam.com/video/8qp_ZaAVfmM/v-deo.htmlfeature=shared
내용 참 좋았어요. 저랑은 표현하는 방법이 달라서 조금 재미있었어요 온톨로지 그리고 팔란티어 제품은 참 어려운거 같아요. 대부분의 사람들은 문제를 해결하고 싶어 이 제품을 찾겠지만 정작 문제에 대한 명확한 이해와 그것을 함수로 정의할 수 있어야만 이 제품을 쓸 수 있으니까요. 어려운거 같아요...정말로요 ㅎㅎ
갓톨로지 권위자 땅땅땅! 할루시네이션 알람 피드백 ! 좋은 인사이트 얻어갑니다 온톨로지 영상들 모아서 한번 더 봐야겠습니다 흐흐흐 (8시 땡! 되니까 빅데이터 닥터님 영상과 더불어 신규 고객 소식 "CAZ INVESTMENTS AIP 5년 파트너" 까지 한꺼번에 오네요! 일단 포스팅부터하고 다시 이어서 봐야겠습니다~ )
인공지능 모델로써 발생하는 문제를 인간이 다시 점검 해야 한다는 일이 불완전한 것이 아닌가 하고 느껴졌지만, 인간이 인공지능 모델을 발전시키는 것과, 인공지능 모델이 인간을 발전 시킨다는 팔란티어의 사고 과정이 궁극적으로 제가 원하는 바가 아니었나 싶습니다. 생각하는 사람, 아주 오랜시절부터 존재하던 철학적 질문에 어쩌면 팔란티어가 한 가지의 답변을 내놓을 수도 있을 거라 생각 되네요. 어떤 지식과 어떤 의견의 진위여부를 판단 하기 위해서는 많은 언어적 지식 즉 허상일지도 모르지만 내가 무엇인가를 알고 있어야 한다 라는 생각을 무의식적으로 가지고 있었던 것 같습니다. 하지만 지금을 기점으로 언어적 판단이 아닌 수학적 판단을 이끌어 갈 수 있는 앞으로가 되도록 해야 할 듯 합니다.팔란티어라는 기업에 대해 알고 싶어 시작했던 영상의 여정이 저를 알아가는 데도 중요한 시간이 되었던 것 같습니다.
도구로써 AI를 더 잘 다루기 위해 그에 맞는 언어와 사고가 필요한 것이지, 더 나은 '사람'이 되기 위해서 필요한 것은 아니라고 생각합니다. 주객이 전도되어 인류가 AI의 아류가 되는 미래가 아니라면, 우리 삶에서는 오히려 AI 같지 않은 부분들이 더 중요해질 거 같네요.
밑천이 보이는 대화.(늘 챗티와 대화할때 느꼇던 😢) 챗GPT적 사고. 인간 언어로의 접근 방식이 아닌 수학적 사고로 접근 이 필요하다 음... 인간사이에 통용되는 통념 같은 것들이 존재하는 이상 수학적 접근이나 챗지피티 같은 추론은 너무 먼길을 가야 하는 , 아니면 두개의 다른 언어체계를 가지고 서로 대화하지 못하는 인간세계가 존재할것 같다는 생각이 문득 들었어요 ㅠ 기술이 발전하는게 정말 좋은 것인지 .. 아니면 제 동생같은 .. 내가 아무리 개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣고 설명해줄 챗티가 나왓으면 좋겟네요 ㅎㅎ
최근에 팔란티어에 대해서 알아가고 있습니다. 영상에 인사이트가 있어서 참 좋았습니다. 그런데, 인간이 AI처럼 되어야 한다는 부분과 인간의 언어가 수학만 큼 논리적이지 못하다는 부분에서 갸웃뚱하게 됩니다. AI 강연 일을 하는 과정에서 찾아낸 AI의 놀라운 성능은 언어학습의 비밀이라는 결론에 도달했거든요. 인간 언어는 논리 이전에 탄생했고 언어가 있어서 관념의 세계가 출현하고시공을 초월한 정교한 커뮤니케이션이 등장하고 시간이 출현하고 인지 혁명으로 이어졌다고 합니다. 논리는 언어 이후 한참 뒤에 출현 했다면, 개념적으로 하위 개념이라고 여겨지거든요. 언어 속에는 논리를 넘어서는 우리가 모르는 것이 있어 보입니다. 글로 쓰여진 책에서 행간의 의미라는 것이 있듯이 말죠. 컴퓨터와 인간의 거리가 복잡한 논리적 이해를 요하는 기계어에서 자연어로 전환되는 생성AI의 출현이 진보라면 역시, 언어는 논리보다 상위의 개념이거든요. 그런데 다시 인간이 기계적 논리 사고를 해야 한다면 생성AI의 진정한 가치를 놓치는게 아닌가 싶습니다. 언급 하신 AI의 할루시네이션의 이유는 백번 옳지만 그 원인이 다시 인간의 문제로 회귀해야 한다는 것이 팔란티어의 사상이라면 씁쓸한 얘기로 들립니다. 제가 경험하는 생성AI에 감탄하는 지점은 쓰다만 프롬프트의 내용까지도 예외 없이 정확하게 의도를 아는 경우랍니다. AI는 파운데이션을 만드는 과정서 학습을 하고 일단 완성된 모델을 통해서 답변을 할때는 추론을 합니다. 그 추론이 영어로 Inference 와 Reasoning 이 간혹 혼용되어 사용되는데, 이전의 규칙기반의 분별이나 판정의 AI에 사용되고 최근 딥러닝기반의 생성형AI에서는 Reasoning을 사용합니다. 인퍼런스는 정답과 관계없는 데이터의 패턴을 찾는 것이고 리즈닝은 추리라고 해석되기도 하는 보다 고차원적인 맥락의 정답을 찾은 과정이라고 합니다. 지금의 LLM은 추리할 줄 아는 능력을 가지고 있습니다. 인간의 의식도 인지와 인식 그리고 범주화를 거쳐 추상화하듯, 딥러닝이라는 심층신경망의 구조는 수학적으로 재 현된 추상화의 함수라는 거죠. 그래서 설명할 수 없는 지경에 이르렀지만 말이죠. 제 의견은 이렇습니다. 온톨로지의 오류를 수정하기 위해서 AI를 활용하여 인간의 오류를 수정한다기 보다는 인간의 요구를 AI가 추론하고 온톨로지의 오류를 수정하도록 기술적 방향성을 가져가는게 옳지 않나 생각됩니다. AI의 할루시네이션은 테슬라의 경우처럼 하이퍼파라미터 Top-p와 같은 변수를 조정해서 추론의 확률 값이 너무 낮거나 없을 경우에는 답변을 회피하도록 미세조정 하고, 만족스러운 답변인지 아닌지 조차도 AI가 다시 점검하고 그 원인이 온톨로지의 구성의 문제라고 판단된다면 이를 하위 업무를 처리하는 별도의 AI가 온톨리지를 수정할 수 있을 겁니다. AI Autonomus 의 개념이 결국 Task 수준의 과제를 상위 AI가 인간의 불완전한 프롬프트까지도 찰떡 같이 알아듣고 과제를 분석해서 업무 단위로 쪼개어 하위 AI에게 역할을 수행하도록 하는 과정이거든요. 쓰다보니 길어졌는데, 뭔소리를 하려고 했는지도 잊어버렸습니다. 제가 논리가 너무 엉망이라서, 여하튼 제생각 일뿐입니다.
그러니까 인간의 언어는 논리의 상위 개념이고, AI 할루시네이션의 해결방법이 인간의 문제로 돌아간다는 것은 방향성이 맞지 않다. AI 자체적으로 인간의 요구를 추론하고 추론과정과 결과에서 할루시네이션을 인지하고 자체수정을 하도록 발전시키는게 맞는 방향이다. 라고 보면 될까요!
AI 기술을 사용하여 국방시스템을 구축한 이스라엘 군이 팔레스타인 군에 당했다는 뉴스가 오늘 떳습니다. 두달전에 신문기사에서 이스라엘군이 AI와 빅데이터를 활용하여 뛰어난 방위시스템을 구축했다는 기사를 봤었는데 이런일이 벌어지네요. 팔란티어 고담 시스템을 사용했는지 아니면 다른 기술을 사용했는지 알수 없지만, 온톨로지를 제대로 구현하지 못하면 AI가 거짓말을 할수 있다는 이 영상내용이 불현듯 떠올랐습니다.
![[목돈연구소] 세상을 바꿀 AI 에이전트, 내년이면 볼 수 있다고? I IT언박싱 241114(목)](http://i.ytimg.com/vi/RFUwl_R968A/mqdefault.jpg)
![[KBS 지식 pick] KBS 특강 '오늘, 미래를 만나다' 1부 - 페이팔(PayPal)의 공동 창업자 피터 틸이 말하는 "미래를 만드는 비밀" l KBS 150307 방송](/img/n.gif)
👉개인의 해석으로 만들어진 영상이며 사실과 다른 내용이 있을 수 있습니다.
투자를 권유하는 영상이 아님을 밝힙니다.
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1.팔란티어의 본질 1부
ua-cam.com/video/GR-CuEgr8zI/v-deo.html
2.팔란티어의 본질 2부
ua-cam.com/video/Yajd8FJWBnc/v-deo.html
3.테슬라와 팔란티어를 통해 본 의료의 미래
ua-cam.com/video/4sFDlinwqBM/v-deo.html
4.소름끼치는 미래 팔란티어 AI 플랫폼
ua-cam.com/video/Fp8dtLbWT0Q/v-deo.html
5.온톨로지(빅데이터닥터는 왜 팔란티어가 되려고 할까)
ua-cam.com/video/wt41TgkFRIc/v-deo.html
6.팔란티어 vs 스노우플레이크 vs C3AI 핵심 차이점 = 혈압약과 건강식품의 근본적 차이
ua-cam.com/video/3FLPGY1my9U/v-deo.htmlfeature=shared
7. 팔란티어는 왜 언어인공지능 모델을 택했을까
ua-cam.com/video/8qp_ZaAVfmM/v-deo.htmlfeature=shared
정말 놀랍습니다. 비디오의 유익함에 놀랐고, 인사이트와 지혜에 크게 공감 돼 놀랐습니다. 선생님의 책이 더욱 기다려지네요. 의료기기 SW 분야에서 Technical Writer로 일하고 있는 구독자입니다. 감사합니다!
좋게 봐주셔서 감사해요 😊 빨리 책내야겠네요^^
와 정말 최고입니다
감사합니다 😊
감사합니다.
홍지영님, 후원 너무 감사합니다 ^^
☆ ★
＊ ＿＿＿ +
★ + ／)⌒ ⌒＼
+ _ヘ／／(●) ＜ ヽ
／ﾋﾉﾉ _二⊃(_人_) | 찡-긋
< + ヽノ ノ 징-글
／￣＼) ＊ ＼
내용 참 좋았어요.
저랑은 표현하는 방법이 달라서 조금 재미있었어요
온톨로지 그리고 팔란티어 제품은 참 어려운거 같아요.
대부분의 사람들은 문제를 해결하고 싶어 이 제품을 찾겠지만 정작 문제에 대한 명확한 이해와 그것을 함수로 정의할 수 있어야만 이 제품을 쓸 수 있으니까요.
어려운거 같아요...정말로요 ㅎㅎ
ㅎㅎ 저도 연구결과를 발표하려고 test한 내용을 수치화하고 함수로 표현하려 할때마다 내 연구 결과가 어디서부터 잘못되었는지 알게되는데...참 난감해요
발표 자료 만드는 것은 내가 문제를 진정으로 또는 논리적으로 이해하고 있는지 확인할 수 있는 좋은 방법인 것 같아요
“함수로 정의한다”
너무 제대로 짚으셨네요^^ 👍🏻
@user-zp3co5of2h 발표자료를 만드는 일이야말로 온톨로지화하는 것이군요 ^^
와! 빅데이터닥터님 영상 덕분에 항상 많이 배웁니다! 최고예요😊
항상 봐주셔서 감사합니다! ^^
아주 큰 통찰을 얻습니다 감사해요
매일 하나씩 영상보고 있는데
많은 도움이 되네요 감사합니다
사람들과 소통에 있어서도 도움을 받을것 같네요 너무 좋네요
요즘 온통 AI 가 화두인 이 시대에 정말 중요한 내용을 알려 주시네요.
좋은 영상 감사합니다.
감사합니다 😊
갓톨로지 권위자 땅땅땅!
할루시네이션 알람 피드백 ! 좋은 인사이트 얻어갑니다
온톨로지 영상들 모아서 한번 더 봐야겠습니다 흐흐흐
(8시 땡! 되니까 빅데이터 닥터님 영상과 더불어 신규 고객 소식 "CAZ INVESTMENTS AIP 5년 파트너" 까지 한꺼번에 오네요!
일단 포스팅부터하고 다시 이어서 봐야겠습니다~ )
다른 말 필요없이 정말 최고입니다😵💫👍👍👍
@@NPjoa 늘 시청해주시고 댓글까지 항상 감사합니다!!! ^^
온톨로지에 관한 해박하고 상세한 설명 잘들었습니다 감사합니다 ~
감사합니다 😊
ㅋㅋㅋ우와 ㅋㅋㅋ 이 영상 ㅋㅋㅋ 넘 좋아요:))) 우리는 팔란티어를 모르고 그들은 우리를 모르고 :)))
'봉현이형' 님을 만족시켰으면 그걸로 이 영상의 역할은 전부 다했습니다. ^^
@@bigdatadoctor ㅋㅋㅋㅋㅋ멘트 넘 스윗합니다..ㅋㅋㅋ 선생님도 팔란티어 말고 다른 투자는 어떤거 하세요?????!?!?!?!
역쉬!!!!! excellent!!!!
오늘 구독 하고 열공 하고 있습니다.
모른는 지식을 알기쉽게 설명 하시니
너무 감사합니다.안그래도 팔란티어 투자 할려니 그 기업에 대해서 공부가 안되니 투자를 못하고 있었는데 조금더 공부해서 투자 하겠습니다!감사합니다~!!!
감사합니다^^
13:06 무슨 말을 하고 싶은지는 알겠는데 시와 시의 거리를 측정할때는 시청을 기준으로 거리를 잽니다. 물론 컴퓨터에게 이런 기준점을 알려주지 않았다면 컴퓨터에게는 알 수 없는 추상적 자료 지만요.
이번 동영사에서 주는 메세지는 한마디로
Prompt engineering의 스킬을 키워야한다는
의미인거 같으네요~
봐주셔서 감사합니다 ☺️
인공지능 모델로써 발생하는 문제를 인간이 다시 점검 해야 한다는 일이 불완전한 것이 아닌가 하고 느껴졌지만, 인간이 인공지능 모델을 발전시키는 것과, 인공지능 모델이 인간을 발전 시킨다는 팔란티어의 사고 과정이 궁극적으로 제가 원하는 바가 아니었나 싶습니다. 생각하는 사람, 아주 오랜시절부터 존재하던 철학적 질문에 어쩌면 팔란티어가 한 가지의 답변을 내놓을 수도 있을 거라 생각 되네요. 어떤 지식과 어떤 의견의 진위여부를 판단 하기 위해서는 많은 언어적 지식 즉 허상일지도 모르지만 내가 무엇인가를 알고 있어야 한다 라는 생각을 무의식적으로 가지고 있었던 것 같습니다. 하지만 지금을 기점으로 언어적 판단이 아닌 수학적 판단을 이끌어 갈 수 있는 앞으로가 되도록 해야 할 듯 합니다.팔란티어라는 기업에 대해 알고 싶어 시작했던 영상의 여정이 저를 알아가는 데도 중요한 시간이 되었던 것 같습니다.
감사합니다 ☺️
결국 인문학적 소양이 있는 이과생이 필요했던 삼성전자에서
인문학적 소양이 있는 개발자가 필요한 세상이겠네요?
도구로써 AI를 더 잘 다루기 위해 그에 맞는 언어와 사고가 필요한 것이지,
더 나은 '사람'이 되기 위해서 필요한 것은 아니라고 생각합니다.
주객이 전도되어 인류가 AI의 아류가 되는 미래가 아니라면,
우리 삶에서는 오히려 AI 같지 않은 부분들이 더 중요해질 거 같네요.
덕분에 잘 배웠습니다!
봐주셔서 감사합니다^^
나무위키화 같은거군요
과도하게 똑똑하신분 같아요 ㅎㅎ
좋은 말씀 감사합니다 😊
밑천이 보이는 대화.(늘 챗티와 대화할때 느꼇던 😢) 챗GPT적 사고. 인간 언어로의 접근 방식이 아닌 수학적 사고로 접근 이 필요하다
음... 인간사이에 통용되는 통념 같은 것들이 존재하는 이상 수학적 접근이나 챗지피티 같은 추론은 너무 먼길을 가야 하는 , 아니면 두개의 다른 언어체계를 가지고 서로 대화하지 못하는 인간세계가 존재할것 같다는 생각이 문득 들었어요 ㅠ 기술이 발전하는게 정말 좋은 것인지 .. 아니면 제 동생같은 .. 내가 아무리 개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣고 설명해줄 챗티가 나왓으면 좋겟네요 ㅎㅎ
ㅋㅋㅋㅋㅋ 어제 쥐피티 너 이색히 일하기 싫구나 질문에 왜 대답을 안하니하고 your responses are getting worse라고 욕했는데.. 미안해집니다.. 그래 내잘못이다😂😂😂
감동을 받았습니다. 팔란티어 정말 괴물이네요. 그리고 설명해 주신 강사님은 더한 괴물이십니다. ㅎㅎ
감사합니다 🙏🙏
이 주장은 AI가 완벽에 가깝다는걸 가정한거 아닌지요? 하지만 새로운 지식은 계속 축적되는데 ..
분야에 따라선 새 지식이 중요하므로 AI가 이러한 지식을 받지못한 거라면 얘기는 달라지죠.
엔터프라이즈 LLM 이용시 구글링처럼 외부의 새로운 지식을 검색용으로 쓰는 것이 아니라 현재 기업내부의 데이터처리가 주 목적입니다.
다시 말해서 기업의 데이터를 읽게 쓰고 요약하는게 주 목적이죠. gpt가 글 요약해주듯 말이죠.
@@bigdatadoctor 기업이라도 생산성의 향상을 다ㅁ보하려면 새로운 지식이 창출되어야 하지 않나요? 이런 지식은 사용자가 구성해줘야 한다는 것인가요??
약간 애매합니다.
@@caesar1029 지난 온톨로지 영상에서 말씀드린 거꾸로 트랜스포메이션에 대한 개념을 먼저 알고 보셔야 이 영상의 주제를 이해하기가 수월하실듯 합니다.
@@bigdatadoctor 이혜한거 같아요
순환적이에요
AI도 데이터 업데이트 받아야 되는 거죠. 그러면 이해가 돼요.
테슬란티어! 😂
우와
헉 테슬라 티셔츠까지!!ㅎㅎ
😎😎
주제파악 ㅎ
훔.. 반대로 말하면 온톨로지를 잘 구축해야만 잘 동작하는 인공지능이면 범용성이 많이 떨어질 것 같은데.
최근에 팔란티어에 대해서 알아가고 있습니다.
영상에 인사이트가 있어서 참 좋았습니다. 그런데,
인간이 AI처럼 되어야 한다는 부분과 인간의 언어가 수학만 큼 논리적이지 못하다는 부분에서 갸웃뚱하게 됩니다.
AI 강연 일을 하는 과정에서 찾아낸 AI의 놀라운 성능은 언어학습의 비밀이라는 결론에 도달했거든요.
인간 언어는 논리 이전에 탄생했고 언어가 있어서 관념의 세계가 출현하고시공을 초월한 정교한 커뮤니케이션이 등장하고 시간이 출현하고 인지 혁명으로 이어졌다고 합니다.
논리는 언어 이후 한참 뒤에 출현 했다면, 개념적으로 하위 개념이라고 여겨지거든요. 언어 속에는 논리를 넘어서는 우리가 모르는 것이 있어 보입니다. 글로 쓰여진 책에서 행간의 의미라는 것이 있듯이 말죠.
컴퓨터와 인간의 거리가 복잡한 논리적 이해를 요하는 기계어에서 자연어로 전환되는 생성AI의 출현이 진보라면
역시, 언어는 논리보다 상위의 개념이거든요. 그런데 다시 인간이 기계적 논리 사고를 해야 한다면 생성AI의 진정한 가치를 놓치는게 아닌가 싶습니다.
언급 하신 AI의 할루시네이션의 이유는 백번 옳지만 그 원인이 다시 인간의 문제로 회귀해야 한다는 것이 팔란티어의 사상이라면 씁쓸한 얘기로 들립니다.
제가 경험하는 생성AI에 감탄하는 지점은 쓰다만 프롬프트의 내용까지도 예외 없이 정확하게 의도를 아는 경우랍니다.
AI는 파운데이션을 만드는 과정서 학습을 하고 일단 완성된 모델을 통해서 답변을 할때는 추론을 합니다.
그 추론이 영어로 Inference 와 Reasoning 이 간혹 혼용되어 사용되는데, 이전의 규칙기반의 분별이나 판정의 AI에 사용되고 최근 딥러닝기반의 생성형AI에서는 Reasoning을 사용합니다.
인퍼런스는 정답과 관계없는 데이터의 패턴을 찾는 것이고 리즈닝은 추리라고 해석되기도 하는 보다 고차원적인 맥락의 정답을 찾은 과정이라고 합니다.
지금의 LLM은 추리할 줄 아는 능력을 가지고 있습니다. 인간의 의식도 인지와 인식 그리고 범주화를 거쳐 추상화하듯, 딥러닝이라는 심층신경망의 구조는 수학적으로 재 현된 추상화의 함수라는 거죠. 그래서 설명할 수 없는 지경에 이르렀지만 말이죠.
제 의견은 이렇습니다.
온톨로지의 오류를 수정하기 위해서 AI를 활용하여 인간의 오류를 수정한다기 보다는
인간의 요구를 AI가 추론하고 온톨로지의 오류를 수정하도록 기술적 방향성을 가져가는게 옳지 않나 생각됩니다.
AI의 할루시네이션은 테슬라의 경우처럼 하이퍼파라미터 Top-p와 같은 변수를 조정해서 추론의 확률 값이 너무 낮거나 없을 경우에는 답변을 회피하도록 미세조정 하고,
만족스러운 답변인지 아닌지 조차도 AI가 다시 점검하고 그 원인이 온톨로지의 구성의 문제라고 판단된다면 이를 하위 업무를 처리하는 별도의 AI가 온톨리지를 수정할 수 있을 겁니다.
AI Autonomus 의 개념이 결국 Task 수준의 과제를 상위 AI가 인간의 불완전한 프롬프트까지도 찰떡 같이 알아듣고 과제를 분석해서 업무 단위로 쪼개어 하위 AI에게 역할을 수행하도록 하는 과정이거든요.
쓰다보니 길어졌는데,
뭔소리를 하려고 했는지도 잊어버렸습니다.
제가 논리가 너무 엉망이라서, 여하튼 제생각 일뿐입니다.
그러니까 인간의 언어는 논리의 상위 개념이고, AI 할루시네이션의 해결방법이 인간의 문제로 돌아간다는 것은 방향성이 맞지 않다. AI 자체적으로 인간의 요구를 추론하고 추론과정과 결과에서 할루시네이션을 인지하고 자체수정을 하도록 발전시키는게 맞는 방향이다. 라고 보면 될까요!
AI 기술을 사용하여 국방시스템을 구축한 이스라엘 군이 팔레스타인 군에 당했다는 뉴스가 오늘 떳습니다.
두달전에 신문기사에서 이스라엘군이 AI와 빅데이터를 활용하여 뛰어난 방위시스템을 구축했다는 기사를 봤었는데 이런일이 벌어지네요.
팔란티어 고담 시스템을 사용했는지 아니면 다른 기술을 사용했는지 알수 없지만, 온톨로지를 제대로 구현하지 못하면 AI가 거짓말을 할수 있다는 이 영상내용이 불현듯 떠올랐습니다.
이스라엘이 고담을 쓰고 있는지가 우선 중요하겠군요 🤔
ai라고 하는게 주가에는 버프가 있을텐데… 굳이…
이 영상의 핵심 주제에 확실히 벗어난 역대급 댓글
인공지능이 느끼기엔
인간의 행동이 버그라고 느끼는게 많을거 같아용 ㅋㅋㅋ
인공지능아 학습하느라 고생이 많다...