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또 나왔습니다. "게섯거라", 그 외 국산 생성AI 뤼튼 소개기사와 홈페이지, 그리고 생성AI 광고생각 본문

기술과 유행/인공지능-2

또 나왔습니다. "게섯거라", 그 외 국산 생성AI 뤼튼 소개기사와 홈페이지, 그리고 생성AI 광고생각

1.

저 말이 기사 제목에 쓰인다는 것은, 여간 유행이 아니라는 뜻이겠지요. ^^

생성 AI 의 영문 이름은 Generative AI 입니다. 영문검색할 때는 그것으로.

 

 

2.

국내산 생성AI인 뤼튼(뤼튼테크놀러지스) 기사 하나.

어디 큰 회사에서 투자했다고 해서 전에 기사가 뜨기도 했는데.. 국내산의 장점은 절대적인 성능보다는 일단 한국어를 쓰기 편하다는 거겠죠? 챗GPT는 영어로 물어봐야 좋은 대답을 내준다던데요.

 

https://zdnet.co.kr/view/?no=20230216111056 

 

한국어 잘 하는 생성 AI '뤼튼', 무제한 서비스 도입

뤼튼테크놀로지스(대표 이세영)가 자사 플랫폼 '뤼튼'에 무제한 서비스를 도입한다고 16일 밝혔다.뤼튼은 생성 인공지능(AI) 콘텐츠 서비스다. 광...

zdnet.co.kr

 

홈페이지

https://wrtn.ai/

 

뤼튼 - AI 콘텐츠 생성 플랫폼

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wrtn.ai

세일즈 이메일, SNS 광고문구.. SMS 광고문구라는 말로 바꿔도 되겠죠. 

 

무척 유용해보이네요.

 

 

3.

앞으로 광고가 어떻게 될지 알 것 같네요.

 

SMS 광고문자를 보내는 쪽에서도 사람이 머리써가며 하지 않고, 빅데이터를 학습한 생성AI가 "직감이 아니라 데이터에 기반한" 가장 효과적인 광고문구를 골라 사람이 쓴 것 같이 자연스런 문장을 만들고, 가장 효과적인 타이밍을 자동으로 잡아 보내겠군요. 예를 들어 XX가 이슈가 되면 그것을 집중보도하는 시간에 XX에 마춘 문안을 만들어 XX에 관심있을 수신자집단에게 뿌리는 식.[각주:1]

 

그리고 구글 검색결과목록에 오르는 것들.. 지금은 검색엔진을 흉내내 크롤링해 수집한 다른 사이트 콘텐츠를 무단전재하거나, 기계번역결과를 자동으로 포스팅하는 식으로 해서 검색엔진을 속이는 놈들이 많은데요, 앞으로는 생성AI를 써서 더 정교하게 검색엔진을 속이고 또 사람도 속이겠군요. 생성AI로 작성한 문장은 아직 명문은 아니라도 평범한(반에서 국어성적 중간 이하인) 사람을 속이는 데는 넉넉할 만큼 발전해가는 것 같습니다. 영문쪽은 이미 문법고쳐주는 AI도 상용화됐죠[각주:2] 그리고 초등학교부터 대학교 과제, 연구논문까지 대필해주는 AI 사용법이 문제가 돼서, 생성AI가 쓴 글을 구별하는 AI도 만들었는데, 식별율이 4개 중 1개 정도밖에 안 됐다는 요즘 기사도 본 적 있습니다. (그리고 그렇다는 것은, 이메일 서비스들이 스팸메일 필터를 프로그래밍하기도 더 까다로울 거라는 얘긴데..)

 

이렇게 보면 상당히 골칫거리가 될 것 같은데...

어떤 교수는

"우리는 전자계산기로 수학을 가르치는 시대에 살고 있다"

고 말하며 공포를 가지지 말라고 '토닥토닥'합니다. 기사를 읽으며 그나마 위안이 되는 구절이었는데.. 그런데 곱씹어보면, 생성AI가 과연 전자계산기와 같을까요. 전자계산기는 적어도 자기가 사람인 척 다른 사람을 속이지는 못하는 기계입니다만, 코로나가 아니라도 wired, 비대면시대에 AI는.. 하지만 분명한 것은, 우리가 생성AI의 발전과 사용을 막을 수 없다는 것입니다.

 

  1. 요즘 러시아 주요 인사가 트럼프가 당선된 미국 대통령선거에 러시아가 여론조작 개입한 것을 인정했다고 하더군요. 증거를 더 잡혀서 인정한 게 아니라, 러시아 vs 우크라이나 PvP (person vs. person)전쟁을 러시아-중국-이란 vs NATO+ 구도인 RvR(realm vs. realm)전쟁, 그러니까 러시아가 통제가능한 미니 세계대전으로 판을 키워 푸틴이 출구전략을 마련하기 위해서 일부러 불지핀 느낌입니다만.. 하여튼 생성AI까지 그런 '개판'에 더해진다면.. 이젠 공간이나 머릿수가 많이 필요한 것도 아니고 컴퓨팅 파워만 있으면 집단이 아닌 개인도 그 짓을 시도할 수 있게 될 테니 어느 나라든 다음 선거가 걱정되겠습니다. [본문으로]
  2. 뭐가 맞는 문법인지 AI가 어떻게 아냐면, 기본적으로 '나 사람임'하고 인증할 때 쓰는 리캡챠 문자맞추기와 같은 원리일 거란 말도 있더군요. 많은 사람이 맞다고 하면 맞는 것이란 판단을 데이터라벨링의 도움을 받은 빅데이터 학습을 통해 그 자체로 혹은 그것을 통해 스스로 기준을 만들고 얻어내는 것이겠죠. 혹자는 이것은 사람이 생각하고 학습하는 것과는 다르다고 말하지만, 다를 게 있나 싶기도 합니다. 다수결로 정답이 나오지 않는 수학이나 물리법칙같은 것을 틀리게 말하는 것은 설익은 채로 쓰니까 그렇지, 그건 진지하게 '무안단물'을 믿는 사람도 마찬가지아니겠습니까. [본문으로]
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