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contexts stringclasses 9 values	evolution_type stringclasses 4 values	metadata stringclasses 9 values	episode_done bool 1 class	question stringclasses 10 values	ground_truth stringclasses 10 values
['SPRi AI Brief \|\n2023-12월호\n삼성전자, 자체 개발 생성 AI ‘삼성 가우스’ 공개\nKEY Contents\nn 삼성전자가 온디바이스에서 작동 가능하며 언어, 코드, 이미지의 3개 모델로 구성된 자체 개발 생성\nAI 모델 ‘삼성 가우스’를 공개\nn 삼성전자는 삼성 가우스를 다양한 제품에 단계적으로 탑재할 계획으로, 온디바이스 작동이 가능한\n삼성 가우스는 외부로 사용자 정보가 유출될 위험이 없다는 장점을 보유\n£언어, 코드, 이미지의 3개 모델로 구성된 삼성 가우스, 온디바이스 작동 지원\nn 삼성전자가 2023년 11월 8일 열린 ‘삼성 AI 포럼 2023’ 행사에서 자체 개발한 생성 AI 모델\n‘삼성 가우스’를 최초 공개\n∙ 정규분포 이론을 정립한 천재 수학자 가우스(Gauss)의 이름을 본뜬 삼성 가우스는 다양한 상황에\n최적화된 크기의 모델 선택이 가능\n∙ 삼성 가우스는 라이선스나 개인정보를 침해하지 않는 안전한 데이터를 통해 학습되었으며,\n온디바이스에서 작동하도록 설계되어 외부로 사용자의 정보가 유출되지 않는 장점을 보유\n∙ 삼성전자는 삼성 가우스를 활용한 온디바이스 AI 기술도 소개했으며, 생성 AI 모델을 다양한 제품에\n단계적으로 탑재할 계획\nn 삼성 가우스는 △텍스트를 생성하는 언어모델 △코드를 생성하는 코드 모델 △이미지를 생성하는\n이미지 모델의 3개 모델로 구성\n∙ 언어 모델은 클라우드와 온디바이스 대상 다양한 모델로 구성되며, 메일 작성, 문서 요약, 번역 업무의\n처리를 지원\n∙ 코드 모델 기반의 AI 코딩 어시스턴트 ‘코드아이(code.i)’는 대화형 인터페이스로 서비스를 제공하며\n사내 소프트웨어 개발에 최적화\n∙ 이미지 모델은 창의적인 이미지를 생성하고 기존 이미지를 원하는 대로 바꿀 수 있도록 지원하며\n저해상도 이미지의 고해상도 전환도 지원\nn IT 전문지 테크리퍼블릭(TechRepublic)은 온디바이스 AI가 주요 기술 트렌드로 부상했다며,', '저해상도 이미지의 고해상도 전환도 지원\nn IT 전문지 테크리퍼블릭(TechRepublic)은 온디바이스 AI가 주요 기술 트렌드로 부상했다며,\n2024년부터 가우스를 탑재한 삼성 스마트폰이 메타의 라마(Llama)2를 탑재한 퀄컴 기기 및 구글\n어시스턴트를 적용한 구글 픽셀(Pixel)과 경쟁할 것으로 예상\n☞ 출처 : 삼성전자, ‘삼성 AI 포럼’서 자체 개발 생성형 AI ‘삼성 가우스’ 공개, 2023.11.08.\n삼성전자, ‘삼성 개발자 콘퍼런스 코리아 2023’ 개최, 2023.11.14.\nTechRepublic, Samsung Gauss: Samsung Research Reveals Generative AI, 2023.11.08.\n10']	simple	[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 12, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}, {'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 12, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]	true	테크리퍼블릭이 2023년 11월 기사에서 강조한 제너레이티브 AI의 최근 발전은 구체적으로 어떤 것이 있나요?	테크리퍼블릭은 2023년 11월 기사에서 '제너레이티브 AI'의 도입, 라마 2와 같은 AI 모델의 발전, 다양한 분야에서의 제너레이티브 AI 적용 등 최근 제너레이티브 AI의 여러 발전상을 집중적으로 조명했습니다. 또한 사용자 경험을 향상시키는 데 있어 AI의 중요성과 산업을 변화시킬 수 있는 제너레이티브 AI의 잠재력에 대해서도 논의했습니다.
['Ⅱ\n. 주요 행사 일정\n행사명 행사 주요 개요\n- 미국 소비자기술 협회(CTA)가 주관하는 세계 최대 가전·IT·소\n비재 전시회로 5G, AR&VR, 디지털헬스, 교통·모빌리티 등\n주요 카테고리 중심으로 기업들이 최신의 기술 제품군을 전시\n- CTA 사피로 회장은 가장 주목받는 섹터로 AI를 조명하였으며,\n모든 산업을 포괄한다는 의미에서 ‘올 온(All on)’을 주제로 한\nCES 2024\n이번 전시에는 500곳 이상의 한국기업 참가 예정\n기간 장소 홈페이지\n2024.1.9~12 미국, 라스베가스 https://www.ces.tech/\n- 머신러닝 및 응용에 관한 국제 컨퍼런스(AIMLA 2024)는\n인공지능 및 머신러닝의 이론, 방법론 및 실용적 접근에 관한\n지식과 최신 연구 결과 공유\n- 이론 및 실무 측면에서 인공지능, 기계학습의 주요 분야를\n논의하고, 학계, 산업계의 연구자와 실무자들에게 해당 분\nAIMLA 2024\n야의 최첨단 개발 소식 공유\n기간 장소 홈페이지\nhttps://ccnet2024.org/aimla\n2024.1.27~28 덴마크, 코펜하겐\n/index\n- AI 발전 협회 컨퍼런스(AAAI)는 AI 연구를 촉진하고, AI 분야\n연구원, 실무자, 과학자, 학생 및 공학자 간 교류의 기회 제공\n- 컨퍼런스에서 AI 관련 기술 발표, 특별 트랙, 초청 연사,\nAAAI Conference\n워크숍, 튜토리얼, 포스터 세션, 주제 발표, 대회, 전시 프\non Artificial\n로그램 등 진행\nIntelligence\n기간 장소 홈페이지\nhttps://aaai.org/aaai-confere\n2024.2.20~27 캐나다, 밴쿠버\nnce/']	simple	[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 21, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]	true	CES 2024의 날짜와 장소는 언제인가요?	CES 2024는 2024년 1월 9일부터 1월 12일까지 네바다주 라스베이거스에서 개최됩니다.
['문제를 방지하는 조치를 확대\n∙ 형사사법 시스템에서 AI 사용 모범사례를 개발하고, 주택 임대 시 AI 알고리즘 차별을 막기 위한 명확한\n지침을 제공하며, 보건복지 부문에서 책임 있는 AI 배포와 사용을 위한 전략을 마련\nn (소비자 보호와 근로자 지원) 의료 분야에서 책임 있는 AI 사용을 촉진하고 맞춤형 개인교습 등 학교\n내 AI 교육 도구 관련 자원을 개발하며, AI로 인한 근로자 피해를 완화하고 이점을 극대화하는 원칙과\n모범사례를 마련\nn (혁신과 경쟁 촉진) 국가AI연구자원(National Artificial Intelligence Research Resource, NAIRR)을\n통해 미국 전역의 AI 연구를 촉진하고, 중소기업과 개발자에 기술과 인프라를 지원\n 국가 차원에서 AI 연구 인프라를 확충해 더 많은 AI 연구자에게 인프라를 지원하는 프로그램\n∙ 비자 기준과 인터뷰 절차의 현대화와 간소화로 AI 관련 주요 분야의 전문 지식을 갖춘 외국인들이 미국에서\n공부하고 취업할 수 있도록 지원\n☞ 출처 : The White House, Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of\nArtificial Intelligence (E.O. 14110), 2023.10.30.', 'SPRi AI Brief \|\n2023-12월호\nG7, 히로시마 AI 프로세스를 통해 AI 기업 대상 국제 행동강령에 합의\nKEY Contents\nn G7이 첨단 AI 시스템을 개발하는 기업을 대상으로 AI 위험 식별과 완화를 위해 자발적인\n채택을 권고하는 AI 국제 행동강령을 마련\nn 행동강령은 AI 수명주기 전반에 걸친 위험 평가와 완화, 투명성과 책임성의 보장, 정보공유와\n이해관계자 간 협력, 보안 통제, 콘텐츠 인증과 출처 확인 등의 조치를 요구\n£G7, 첨단 AI 시스템의 위험 관리를 위한 국제 행동강령 마련\nn 주요 7개국(G7)은 2023년 10월 30일 ‘히로시마 AI 프로세스’를 통해 AI 기업 대상의 AI 국제\n행동강령(International Code of Conduct for Advanced AI Systems)에 합의\n∙ G7은 2023년 5월 일본 히로시마에서 개최된 정상회의에서 생성 AI에 관한 국제규범 마련과\n정보공유를 위해 ‘히로시마 AI 프로세스’를 출범\n∙ 기업의 자발적 채택을 위해 마련된 이번 행동강령은 기반모델과 생성 AI를 포함한 첨단 AI 시스템의\n위험 식별과 완화에 필요한 조치를 포함\n 주요 7개국(G7)은 미국, 일본, 독일, 영국, 프랑스, 이탈리아, 캐나다를 의미\n** 5월 정상회의에는 한국, 호주, 베트남 등을 포함한 8개국이 초청을 받았으나, AI 국제 행동강령에는 우선 G7 국가만 포함하여 채택\nn G7은 행동강령을 통해 아래의 조치를 제시했으며, 빠르게 발전하는 기술에 대응할 수 있도록\n이해관계자 협의를 통해 필요에 따라 개정할 예정\n∙ 첨단 AI 시스템의 개발 과정에서 AI 수명주기 전반에 걸쳐 위험을 평가 및 완화하는 조치를 채택하고,\n첨단 AI 시스템의 출시와 배포 이후 취약점과 오용 사고, 오용 유형을 파악해 완화\n∙ 첨단 AI 시스템의 성능과 한계를 공개하고 적절하거나 부적절한 사용영역을 알리는 방법으로 투명성을\n보장하고 책임성을 강화']	simple	[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 3, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}, {'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 4, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]	true	첨단 AI 시스템에 대한 윤리적 고려 사항과 규제 프레임워크에 대한 G7의 접근 방식에서 강조하는 AI 글로벌 협력의 핵심 측면은 무엇인가요?	G7의 접근 방식에서 강조하는 AI 글로벌 협력의 주요 측면에는 첨단 AI 시스템에 대한 국제 행동 강령 제정, 윤리적 가이드라인 홍보, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 사용을 보장하는 규제 프레임워크 개발이 포함됩니다. G7은 AI 기술로 인한 문제를 해결하고 거버넌스 및 감독에 대한 통일된 접근 방식을 만들기 위해 회원국 간의 협력이 중요하다는 점을 강조합니다.
['∙ 첨단 AI 시스템의 성능과 한계를 공개하고 적절하거나 부적절한 사용영역을 알리는 방법으로 투명성을\n보장하고 책임성을 강화\n∙ 산업계, 정부, 시민사회, 학계를 포함해 첨단 AI 시스템을 개발하는 조직 간 정보공유와 사고 발생 시\n신고를 위해 협력하고, 위험 기반 접근방식을 토대로 개인정보보호 정책과 위험 완화 조치를 포함하는\nAI 거버넌스와 위험 관리 정책을 마련\n∙ AI 수명주기 전반에 걸쳐 물리보안, 사이버보안, 내부자 위협 보안을 포함한 강력한 보안 통제 구현\n∙ 사용자가 AI 생성 콘텐츠를 식별할 수 있도록 워터마크를 비롯하여 기술적으로 가능한 기법으로\n신뢰할 수 있는 콘텐츠 인증과 출처 확인 메커니즘을 개발 및 구축\n∙ 사회적 위험과 안전·보안 문제를 완화하는 연구와 효과적인 완화 대책에 우선 투자하고, 기후 위기\n대응, 세계 보건과 교육 등 세계적 난제 해결을 위한 첨단 AI 시스템을 우선 개발\n∙ 국제 기술 표준의 개발 및 채택을 가속화하고, 개인정보와 지식재산권 보호를 위해 데이터 입력과 수집\n시 적절한 보호 장치 구현\n☞ 출처: G7, Hiroshima Process International Code of Conduct for Advanced AI Systems, 2023.10.30.\n2']	simple	[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 4, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]	true	고급 AI 시스템의 맥락에서 데이터 프라이버시를 강화하기 위해 어떤 조치가 제안되나요?	이 맥락에서는 엄격한 데이터 거버넌스 정책 시행, 데이터 사용의 투명성 보장, 민감한 정보를 보호하기 위한 강력한 보안 프로토콜 구축 등 첨단 AI 시스템에서 데이터 프라이버시를 강화하기 위한 몇 가지 조치를 제안합니다. 또한 사용자 동의와 데이터의 윤리적 취급의 중요성을 강조합니다.
['관련된 경우 해당 국가와 결과를 공유하며, 적절한 시기에 공동 표준 개발을 위해 노력하기로 합의\nn 참가국들은 튜링상을 수상한 AI 학자인 요슈아 벤지오 교수가 주도하는 ‘과학의 현황(State of\nthe Science)’ 보고서 작성에도 합의했으며, 보고서를 통해 첨단 AI의 위험과 가능성에 관한\n기존 연구를 과학적으로 평가하고 향후 AI 안전 연구를 위한 우선순위를 제시할 계획\nn 한국은 영국 정부와 6개월 뒤에 온라인으로 AI 미니 정상회의를 공동 개최하기로 합의했으며,\n프랑스 정부와는 1년 후 대면 정상회의를 개최할 예정\n☞ 출처: Gov.uk, The Bletchley Declaration by Countries Attending the AI Safety Summit, 1-2 November 2023, 2023.11.01.\nGov.uk, World leaders, top AI companies set out plan for safety testing of frontier as first global AI Safety Summit\nconcludes, 2023.11.02.']	reasoning	[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 5, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]	true	글로벌 AI 테스트에 관한 AI 안전 서밋의 주요 내용은 무엇인가요?	글로벌 AI 테스트에 관한 AI 안전 서밋의 주요 내용은 세계 지도자들과 최고의 AI 기업들이 논의한 첨단 AI 기술의 안전 테스트 계획을 수립하는 것입니다. 이번 서밋에서는 AI 안전을 보장하기 위한 국가 간 협력의 중요성과 AI 분야에서 지속적인 대화와 규제의 필요성이 강조되었습니다.
['SPRi AI Brief \|\n2023-12월호\n코히어, 데이터 투명성 확보를 위한 데이터 출처 탐색기 공개\nKEY Contents\nn 코히어와 12개 기관이 광범위한 데이터셋에 대한 감사를 통해 원본 데이터 출처, 재라이선스 상태,\n작성자 등 다양한 정보를 제공하는 ‘데이터 출처 탐색기’ 플랫폼을 출시\nn 대화형 플랫폼을 통해 개발자는 데이터셋의 라이선스 상태를 쉽게 파악할 수 있으며 데이터셋의\n구성과 계보도 추적 가능\n£데이터 출처 탐색기, 광범위한 데이터셋 정보 제공을 통해 데이터 투명성 향상\nn AI 기업 코히어(Cohere)가 매사추세츠 공과⼤(MIT), 하버드⼤ 로스쿨, 카네기멜론⼤ 등 12개 기관과\n함께 2023년 10월 25일 ‘데이터 출처 탐색기(Data Provenance Explorer)’ 플랫폼을 공개\n∙ AI 모델 훈련에 사용되는 데이터셋의 불분명한 출처로 인해 데이터 투명성이 확보되지 않아 다양한\n법적·윤리적 문제가 발생\n∙ 이에 연구진은 가장 널리 사용되는 2,000여 개의 미세조정 데이터셋을 감사 및 추적하여 데이터셋에\n원본 데이터소스에 대한 태그, 재라이선스(Relicensing) 상태, 작성자, 기타 데이터 속성을 지정하고\n이러한 정보에 접근할 수 있는 플랫폼을 출시\n∙ 대화형 플랫폼 형태의 데이터 출처 탐색기를 통해 데이터셋의 라이선스 상태를 쉽게 파악할 수 있으며,\n주요 데이터셋의 구성과 데이터 계보도 추적 가능\nn 연구진은 오픈소스 데이터셋에 대한 광범위한 감사를 통해 데이터 투명성에 영향을 미치는 주요\n요인을 발견\n∙ 깃허브(GitHub), 페이퍼위드코드(Papers with Code)와 같은 크라우드소싱 플랫폼에서 수집한\n데이터로 훈련된 오픈소스 LLM에서는 데이터 라이선스의 누락 비율이 72~83%에 달함\n∙ 또한 크라우드소싱 플랫폼이 할당한 라이선스는 데이터셋 원저작자의 의도보다 더 광범위한 사용을\n허용한 경우가 상당수', '∙ 또한 크라우드소싱 플랫폼이 할당한 라이선스는 데이터셋 원저작자의 의도보다 더 광범위한 사용을\n허용한 경우가 상당수\n∙ 데이터 생태계 분석 결과, 부정확하거나 모호한 라이선스 문서화 등 데이터 출처 입증과 관련된 관행\n전반에서 구조적 문제가 드러남\nn 연구진은 데이터 출처 탐색기만으로는 해결이 어려운 법적 이슈도 존재한다며 일관된 법적 프레임\n워크의 필요성을 제기\n∙ 일례로 데이터를 수집한 지역, 모델 훈련 지역, 모델 배포 지역마다 규제가 다르면 어떤 법률을\n적용해야 하는지 실무자의 판단이 어려울 수 있으며, 서로 다른 라이선스를 적용받는 개별 데이터셋을\n하나로 통합해 사용하는 경우에도 각각의 라이선스 조건 준수에 어려움이 발생\n☞ 출처 : Cohere, Data Provenance Explorer Launches to Tackle Data Transparency Crisis, 2023.10.25.\n8']	reasoning	[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 10, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}, {'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 10, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]	true	데이터 출처, 모델 효율성, NLP 정확성을 연결하는 요소는 무엇인가요?	컨텍스트는 데이터 출처, 모델 효율성 및 NLP 정확도 간의 연관성에 대한 질문에 대한 직접적인 답을 제공하지 않습니다.
['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n알리바바 클라우드, 최신 LLM ‘통이치엔원 2.0’ 공개\nKEY Contents\nn 알리바바 클라우드가 복잡한 지침 이해, 광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상된 최신\nLLM ‘통이치엔원 2.0’을 공개\nn 알리바바 클라우드는 산업별로 특화된 생성 AI 모델을 공개하는 한편, 모델 개발과 애플리케이션\n구축 절차를 간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼도 출시\n£알리바바의 통이치엔원 2.0, 주요 벤치마크 테스트에서 여타 LLM 능가\nn 중국의 알리바바 클라우드가 2023년 10월 31일 열린 연례 기술 컨퍼런스에서 최신 LLM ‘통이\n치엔원(Tongyi Qianwen) 2.0’을 공개\n∙ 알리바바 클라우드는 통이치엔원 2.0이 2023년 4월 출시된 1.0 버전보다 복잡한 지침 이해,\n광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상되었다고 설명\n∙ 통이치엔원 2.0은 언어 이해 테스트(MMLU), 수학(GSM8k), 질문 답변(ARC-C)과 같은 벤치마크\n테스트에서 라마(Llama-2-70B)와 GPT-3.5를 비롯한 주요 AI 모델을 능가\n∙ 통이치엔원 2.0은 알리바바 클라우드의 웹사이트와 모바일 앱을 통해 대중에 제공되며 개발자는\nAPI를 통해 사용 가능\nn 알리바바 클라우드는 여러 산업 영역에서 생성 AI를 활용해 사업 성과를 개선할 수 있도록 지원\n하는 산업별 모델도 출시\n∙ 산업 영역은 고객지원, 법률 상담, 의료, 금융, 문서관리, 오디오와 동영상 관리, 코드 개발, 캐릭터\n제작을 포함\nn 알리바바 클라우드는 급증하는 생성 AI 수요에 대응해 모델 개발과 애플리케이션 구축 절차를\n간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼 ‘젠AI(GenAI)’도 공개\n∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원']	multi_context	[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 11, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]	true	MMLU 벤치마크는 무엇이며, 통이췐웬 2.0과 같은 제너레이티브 AI 모델을 어떻게 평가하나요?	MMLU 벤치마크는 다양한 작업에서 통이췐웬 2.0을 비롯한 AI 모델을 평가하는 테스트입니다. 이 테스트는 언어를 이해하고 생성하는 모델의 능력과 다양한 컨텍스트 및 시나리오에서의 수행 능력을 측정합니다. 이 벤치마크에는 모델의 추론, 이해력, 생성 능력에 도전하는 다양한 작업이 포함되어 있어 생성 AI 역량을 종합적으로 평가할 수 있습니다.
['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n알리바바 클라우드, 최신 LLM ‘통이치엔원 2.0’ 공개\nKEY Contents\nn 알리바바 클라우드가 복잡한 지침 이해, 광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상된 최신\nLLM ‘통이치엔원 2.0’을 공개\nn 알리바바 클라우드는 산업별로 특화된 생성 AI 모델을 공개하는 한편, 모델 개발과 애플리케이션\n구축 절차를 간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼도 출시\n£알리바바의 통이치엔원 2.0, 주요 벤치마크 테스트에서 여타 LLM 능가\nn 중국의 알리바바 클라우드가 2023년 10월 31일 열린 연례 기술 컨퍼런스에서 최신 LLM ‘통이\n치엔원(Tongyi Qianwen) 2.0’을 공개\n∙ 알리바바 클라우드는 통이치엔원 2.0이 2023년 4월 출시된 1.0 버전보다 복잡한 지침 이해,\n광고문구 작성, 추론, 암기 등에서 성능이 향상되었다고 설명\n∙ 통이치엔원 2.0은 언어 이해 테스트(MMLU), 수학(GSM8k), 질문 답변(ARC-C)과 같은 벤치마크\n테스트에서 라마(Llama-2-70B)와 GPT-3.5를 비롯한 주요 AI 모델을 능가\n∙ 통이치엔원 2.0은 알리바바 클라우드의 웹사이트와 모바일 앱을 통해 대중에 제공되며 개발자는\nAPI를 통해 사용 가능\nn 알리바바 클라우드는 여러 산업 영역에서 생성 AI를 활용해 사업 성과를 개선할 수 있도록 지원\n하는 산업별 모델도 출시\n∙ 산업 영역은 고객지원, 법률 상담, 의료, 금융, 문서관리, 오디오와 동영상 관리, 코드 개발, 캐릭터\n제작을 포함\nn 알리바바 클라우드는 급증하는 생성 AI 수요에 대응해 모델 개발과 애플리케이션 구축 절차를\n간소화하는 올인원 AI 모델 구축 플랫폼 ‘젠AI(GenAI)’도 공개\n∙ 이 플랫폼은 데이터 관리, 모델 배포와 평가, 신속한 엔지니어링을 위한 종합 도구 모음을 제공하여\n다양한 기업들이 맞춤형 AI 모델을 한층 쉽게 개발할 수 있도록 지원']	multi_context	[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 11, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]	true	MMLU 벤치마크는 통이췐웬 2.0과 같은 AI 모델을 어떻게 평가하나요?	MMLU 벤치마크는 추론, 이해력, 문제 해결 능력 등 다양한 작업 전반의 성능을 평가하여 통이췐웬 2.0과 같은 AI 모델을 평가합니다. 특히 이러한 모델이 다양한 유형의 질문과 시나리오를 얼마나 잘 처리할 수 있는지를 측정하여 종합적인 능력을 평가합니다.
['1. 정책/법제 2. 기업/산업 3. 기술/연구 4. 인력/교육\n갈릴레오의 LLM 환각 지수 평가에서 GPT-4가 가장 우수\nKEY Contents\nn 주요 LLM의 환각 현상을 평가한 ‘LLM 환각 지수’에 따르면 GPT-4는 작업 유형과 관계없이\n가장 우수한 성능을 보였으며 GPT-3.5도 거의 동등한 성능을 발휘\nn 오픈소스 모델 중에서는 메타의 라마2가 RAG 없는 질문과 답변 및 긴 형식의 텍스트\n생성에서 가장 우수한 성능을 발휘\n£주요 LLM 중 GPT-4가 가장 환각 현상 적고 GPT-3.5 터보도 비슷한 성능 기록\nn 머신러닝 데이터 관리 기업 갈릴레오(Galileo)가 2023년 11월 15일 주요 LLM의 환각 현상을 평가한\n‘LLM 환각 지수(LLM Hallucination Index)’를 발표\n∙ 생성 AI의 환각 현상은 AI 시스템이 잘못된 정보를 생성하거나, 현실과 다른 부정확한 결과를 내놓는\n현상으로, 기업의 AI 도입을 가로막는 주요 장애물이며, 환각 지수는 신뢰할 수 있는 생성 AI 구축을 위해\n환각을 평가하고 측정하는 구조화된 접근방식을 제공\n∙ 환각 지수는 △검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)을 포함한 질문과 답변 △RAG\n없는 질문과 답변 △긴 형식의 텍스트(보고서나 기사, 에세이) 생성의 3개 작업 유형에 대하여 환각을\n기준으로 LLM의 순위를 평가\n 기존에 학습된 데이터가 아닌 외부 소스(데이터셋, 데이터베이스, 문서 등)에서 가져온 정보를 검색해 활용하는 기술\nn 3개의 작업 유형 평가 전체에서 오픈AI의 GPT-4가 최고의 성능을 기록했으며, GPT-3.5 터보도\nGPT-4와 거의 동등한 성능을 발휘\n∙ 메타의 라마2(Llama-2-70b)는 RAG 없는 질문과 답변 유형에서 오픈소스 모델 가운데 가장 우수했고 긴\n형식의 텍스트 생성에서도 GPT-4에 준하는 성능을 기록했으나, RAG 포함 질문과 답변에서는 허깅\n페이스의 제퍼(Zephyr-7b)가 라마2를 능가']	conditional	[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 19, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]	true	AI 평가 기준의 변경은 LLM에 어떤 영향을 미치나요?	컨텍스트에서는 AI 평가 기준의 변경이 LLM에 어떤 영향을 미치는지에 대한 구체적인 정보를 제공하지 않습니다.
['£유튜브, 특정인을 모방한 AI 생성 콘텐츠에 대한 삭제 요청에도 대응 계획\nn 유튜브는 몇 달 내에 신원 파악이 가능한 개인의 얼굴이나 음성을 모방한 AI 생성 콘텐츠에 대하\n여 개인정보 침해 신고 절차를 마련해 삭제 요청을 받을 계획\n∙ 단, 모든 콘텐츠가 삭제 대상은 아니며 유튜브는 콘텐츠가 패러디나 풍자인지, 해당 영상에서 삭제 요청을\n한 특정인을 식별할 수 있는지, 공직자나 유명인이 등장하는지 등 다양한 요소를 고려할 예정\n∙ 유튜브는 음반사가 아티스트의 고유한 노래나 목소리를 모방한 AI 생성 음악에 대하여 삭제를 요청할 수\n있는 기능도 도입할 방침\n☞ 출처 : Youtube, Our approach to responsible AI innovation, 2023.11.14.\n14']	conditional	[{'source': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'file_path': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf', 'page': 16, 'total_pages': 23, 'Author': 'dj', 'Creator': 'Hwp 2018 10.0.0.13462', 'Producer': 'Hancom PDF 1.3.0.542', 'CreationDate': "D:20231208132838+09'00'", 'ModDate': "D:20231208132838+09'00'", 'PDFVersion': '1.4', 'filename': 'data/SPRI_AI_Brief_2023년12월호_F.pdf'}]	true	윤리적 AI 혁신을 위해 중요한 요소는 무엇인가요?	이 맥락에서는 AI 개발에서 책임감 있는 관행의 필요성, 투명성의 중요성, AI 시스템의 편견 해결의 필요성 등 윤리적 AI 혁신에 중요한 다양한 요소에 대해 논의합니다. 또한 AI 기술의 설계와 배포에 있어 윤리적 고려사항의 중요성을 강조합니다.

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