활용하기 나름이죠. 제약 의료 쪽에선 사람이 일일이 눈으로 패턴 확인해야 하는 거 이제 AI 활용해서 하니 시간을 수백 배 단축하고요. ai가 거품이긴 한데,, 분야별로 보면 활용도 높은 부문이 많아요. 활용하기 나름이죠. 제약 의료 쪽에선 사람이 일일이 눈으로 패턴 확인해야 하는 거 이제 AI 활용해서 하니 시간을 수백 배 단축하고요. ai가 거품이긴 한데,, 분야별로 보면 활용도 높은 부문이 많아요.

AI가 상향평준화를 깰거 같음, 잘하는 사람은 압도적으로 잘하게 만들고, 노력으로는 재능을 이기기 어렵게 만들고 있음. AI가 상향평준화를 깰거 같음, 잘하는 사람은 압도적으로 잘하게 만들고, 노력으로는 재능을 이기기 어렵게 만들고 있음.

업무처리에 엄청 잘쓰고 있는데요
하루종일 해야할꺼 1시간 정도면 끝납니다 업무처리에 엄청 잘쓰고 있는데요 하루종일 해야할꺼 1시간 정도면 끝납니다

사무실에서도 유료결제하고 쓰는분들 계시더라고요 사무실에서도 유료결제하고 쓰는분들 계시더라고요

사업계획서 보고서 파워포인트 변환해서 2시간이 안걸림 사업계획서 보고서 파워포인트 변환해서 2시간이 안걸림

인간이 제일 느끼기에 가장 큰 거는 의료쪽일껍니다. 신약 개발에 ai 사용중인데 비용 효율이 상승합니다. 대표적으로 동물 실험 대체 가능으로 보더군요. 당장에 생산 공정 최적화만 해도 돈이 어마 무시합니다.
거기에 의약 분야은 의료 화학이랑 같은 거라 화학분야 쪽도 같이 효율 증대되죠.

지구과학 우주 분야도 말할 것 없습니다. 제일 생활에 밀접한 날씨는 전문 유료 서비스 기업에서 이미 사용중이지요.
천문학 데이터 분석하는 데 슈퍼컴 쓰다가 ai도 도입하고 쓴다고 합니다.

인간이 하는 분야는 거의 ai가 쓸 수 있다보면 됩니다. 당장에 일러스트 그쪽은 ai로 말 많아서 금지시키고 있고, 게임제작도 민감합니다. 애니는 말할 필요 없고요.
하다 못해 야동 모자이크 제거도 ai로 하는데요 뭘 ㅋ 인간이 제일 느끼기에 가장 큰 거는 의료쪽일껍니다. 신약 개발에 ai 사용중인데 비용 효율이 상승합니다. 대표적으로 동물 실험 대체 가능으로 보더군요. 당장에 생산 공정 최적화만 해도 돈이 어마 무시합니다. 거기에 의약 분야은 의료 화학이랑 같은 거라 화학분야 쪽도 같이 효율 증대되죠. 지구과학 우주 분야도 말할 것 없습니다. 제일 생활에 밀접한 날씨는 전문 유료 서비스 기업에서 이미 사용중이지요. 천문학 데이터 분석하는 데 슈퍼컴 쓰다가 ai도 도입하고 쓴다고 합니다. 인간이 하는 분야는 거의 ai가 쓸 수 있다보면 됩니다. 당장에 일러스트 그쪽은 ai로 말 많아서 금지시키고 있고, 게임제작도 민감합니다. 애니는 말할 필요 없고요. 하다 못해 야동 모자이크 제거도 ai로 하는데요 뭘 ㅋ

음.. 다크 팩토리가 나오고 무인 연구실까지 돌리는 세상인데요.
사실상 대부분의 공장, 사무직은
현재 인력의 10퍼 미만으로도 굴릴 수 있는 수준까지 올라왔음.

예술 분야도 AI가 작사, 작곡하고 시도 쓰고 그림도 그려대니
일러스트레이터는 초토화 됐고,
일본 애니도 AI 끼고 작업해서 평균 퀄리티가 대폭 치솟았음.
만화도 AI 끼고 그리고 게임도 AI 끼고 만들고 있음.
통역, 번역쪽도 완전 대체가 머지 않았음.

회계사, 변호사 같은 전문직들도
신입들 가르쳐서 써먹는 것보다 AI 끼고 하는게 더 효율적이라서
신입을 아예 안뽑는 경우도 생겼고,
의사도 분석면에서는 AI한테 밀림.
조금 있으면 진단도 AI가 하고 수술도 AI가 로봇끼고 함.

주식투자도 AI한테 시장, 종목 분석시키고
일정이나 전망도 물어보고 함.
사교육도 AI가 내준 문제 풀면
AI가 취약점 캐치해서 그 부분 집중 케어함. 음.. 다크 팩토리가 나오고 무인 연구실까지 돌리는 세상인데요. 사실상 대부분의 공장, 사무직은 현재 인력의 10퍼 미만으로도 굴릴 수 있는 수준까지 올라왔음. 예술 분야도 AI가 작사, 작곡하고 시도 쓰고 그림도 그려대니 일러스트레이터는 초토화 됐고, 일본 애니도 AI 끼고 작업해서 평균 퀄리티가 대폭 치솟았음. 만화도 AI 끼고 그리고 게임도 AI 끼고 만들고 있음. 통역, 번역쪽도 완전 대체가 머지 않았음. 회계사, 변호사 같은 전문직들도 신입들 가르쳐서 써먹는 것보다 AI 끼고 하는게 더 효율적이라서 신입을 아예 안뽑는 경우도 생겼고, 의사도 분석면에서는 AI한테 밀림. 조금 있으면 진단도 AI가 하고 수술도 AI가 로봇끼고 함. 주식투자도 AI한테 시장, 종목 분석시키고 일정이나 전망도 물어보고 함. 사교육도 AI가 내준 문제 풀면 AI가 취약점 캐치해서 그 부분 집중 케어함.

쓰기 나름 쓰기 나름

일단 복권 번호부터 예측하라고 시킴 일단 복권 번호부터 예측하라고 시킴

이거는 AI도 절대 못함 규칙성이 없는거라서
럭비공 던지면 어디로 튈까요 하고 물어 보세요 이거는 AI도 절대 못함 규칙성이 없는거라서 럭비공 던지면 어디로 튈까요 하고 물어 보세요

stochastic modeling을 사용해서 가장 잘 나올만한 번호세트 10개만 달라고 하면 됨. stochastic modeling을 사용해서 가장 잘 나올만한 번호세트 10개만 달라고 하면 됨.

넘 걱정마셈 그냥 일론 머스크 말대로 몇년후에 국가가 나눠주는 짬통 쿠폰 받아서 밥먹구
남는 시간엔 티카페서 고스톱 치면서 죽을날만 기달리면 됨 ^^
정 심심하면 이렇게 자게에서 벼-엉-신짓 몇번하면서 자위하고 ^^
돈벌 필요도 없음. 똘똘한 놈들이 알아서 AI돌려서 짭밥통 채워줌 ~~
시체는 로봇이 정리해줄터이니 뒷 걱정 끝~~

What a Wonderful Life ~~ 넘 걱정마셈 그냥 일론 머스크 말대로 몇년후에 국가가 나눠주는 짬통 쿠폰 받아서 밥먹구 남는 시간엔 티카페서 고스톱 치면서 죽을날만 기달리면 됨 ^^ 정 심심하면 이렇게 자게에서 벼-엉-신짓 몇번하면서 자위하고 ^^ 돈벌 필요도 없음. 똘똘한 놈들이 알아서 AI돌려서 짭밥통 채워줌 ~~ 시체는 로봇이 정리해줄터이니 뒷 걱정 끝~~ What a Wonderful Life ~~

윗분들이 설명한 대로 엄청난 발전이 진행되고 있습니다. 윗분들이 설명한 대로 엄청난 발전이 진행되고 있습니다.

제가 필요한 프로그램도 Ai로 만들어요 ㅎ
엑셀 매크로도 만들어서 딸깍으로 편하게 일합니다.
웹크롤링도 잘 해줘서 이것저것 추출할 때도 편하게 합니다.
아이들 반장 선거 포스터 같은 것도 뚝딱 만들어주고 오늘은 웃긴 소재로 웹툰도 하나 만들어봤습니다 ㅋ
영상으로 만들고 싶은데 이건 돈 먹는 기계라 못하고 있네요..ㅠㅠ
가입하면 주는 포인트로 영상 하나 만들었더니 모두 소진되는... 제가 필요한 프로그램도 Ai로 만들어요 ㅎ 엑셀 매크로도 만들어서 딸깍으로 편하게 일합니다. 웹크롤링도 잘 해줘서 이것저것 추출할 때도 편하게 합니다. 아이들 반장 선거 포스터 같은 것도 뚝딱 만들어주고 오늘은 웃긴 소재로 웹툰도 하나 만들어봤습니다 ㅋ 영상으로 만들고 싶은데 이건 돈 먹는 기계라 못하고 있네요..ㅠㅠ 가입하면 주는 포인트로 영상 하나 만들었더니 모두 소진되는...

AI는 사실 힘있는 자들에게 더 커다란 힘을 실어주는 도구에요.
약자와 빈자들에게는 지옥으로 가는 버스표같은거죠 AI는 사실 힘있는 자들에게 더 커다란 힘을 실어주는 도구에요. 약자와 빈자들에게는 지옥으로 가는 버스표같은거죠

그냥 앞으로 님이 하는거 전부 다요 그냥 앞으로 님이 하는거 전부 다요

아직은 기초체력 쌓은 중이라고 생각중 아직은 기초체력 쌓은 중이라고 생각중

체감은 아직 검색이나 이미지 생성 정도로 보이지만, 기업들은 데이터 분석, 업무 자동화, 코드 생성, 고객 응대 등에 이미 적극적으로 활용하고 있습니다. 그래서 생산성 측면에서는 실제로 변화가 진행 중이지만, 일반 사용자가 느끼는 변화 속도와는 차이가 있는 편입니다. 체감은 아직 검색이나 이미지 생성 정도로 보이지만, 기업들은 데이터 분석, 업무 자동화, 코드 생성, 고객 응대 등에 이미 적극적으로 활용하고 있습니다. 그래서 생산성 측면에서는 실제로 변화가 진행 중이지만, 일반 사용자가 느끼는 변화 속도와는 차이가 있는 편입니다.

방대한 데이터를 가지고 스스로 학습해서 ai가 사람이 하는일을 대체 할수 있게 되면서
지금 규모 있는 나라들은 다 ai에 달려들고 있는 이유죠 .. 방대한 데이터를 가지고 스스로 학습해서 ai가 사람이 하는일을 대체 할수 있게 되면서 지금 규모 있는 나라들은 다 ai에 달려들고 있는 이유죠 ..

잘 몰라서 그런데요 ai로 뭐함?
ai가 최첨단 기술 어쩌구 그러는데
실상 일반적으로 쓰는사람들은 럭기구글정도로 쓰고
그림이나 뽑고
회사들에서는 데이터 센터에서 쓴다는데
거기선 뭐에씀?
ai로 기술발전이 일어나고있긴한건지

기사 쓰는 ai로 돌리고 한 30초 정도 뒤에 나온거
근데 처음엔 이정도가 아니었습니다
기사를 자꾸 쓰게하니 스스로 자기학습한 겁니다

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럭기구글 말고 뭐가 달라?”…일상부터 데이터센터까지, AI는 지금 무엇을 바꾸고 있나

검색·그림 뽑기만이 아닌 생산성·자동화·신기술 인프라로 확장되는 인공지능 활용 현황
기업 데이터센터에서 돌아가는 AI 서비스와 실제 산업 현장의 변화 양상

AI, 데이터센터, 생산성혁신

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“ai가 최첨단 기술 어쩌구 그러는데 / 실상 일반적으로 쓰는사람들은 럭기구글정도로 쓰고 / 그림이나 뽑고”라는 반응은 요즘 온라인 커뮤니티에서 흔히 볼 수 있다. 겉으로 보이는 활용은 검색 보조, 간단한 질문 답변, 이미지 생성 정도인데, 정작 “ai로 기술발전이 일어나고있긴한건지” 체감이 안 된다는 것이다. 여기에 “회사들에서는 데이터 센터에서 쓴다는데 / 거기선 뭐에씀?”이라는 의문까지 더해지며, 인공지능 열풍이 실체가 있는 변화인지, 아니면 과장된 유행인지 묻는 목소리가 나온다.

일상에서 AI는 이미 ‘럭기구글’ 수준을 넘어섰다. 사용자는 단순히 검색어를 던지는 대신, 자연어로 긴 질문을 하고, “잘 몰라서 그런데요 ai로 뭐함?”처럼 모호한 질문에도 요약·정리된 답을 받는다. 이메일 초안 작성, 자기소개서 첨삭, 코드 오류 찾기, 여행 일정 짜기 등 과거에는 사람 손이 많이 갔던 작업을 몇 분 안에 처리하는 사례가 늘고 있다. 업계에서는 이를 ‘지식 노동의 자동완성’으로 부르며, 검색 엔진과는 다른 단계의 도구로 평가한다.

눈에 잘 띄는 변화는 이미지·영상 생성 분야다. “그림이나 뽑고”라는 표현처럼 단순한 장난감으로 보이기도 하지만, 실제로는 광고 시안, 게임 콘셉트 아트, 웹소설 표지, 유튜브 썸네일 등 상업 영역에서 빠르게 활용되고 있다. 시안을 사람이 일일이 그리던 과정을 AI가 대체·보조하면서, 디자이너는 최종 퀄리티와 방향성에 더 집중하는 방식으로 업무가 재편되는 중이다.

기업과 데이터센터에서의 활용은 더 구조적이다. 질문에서처럼 “회사들에서는 데이터 센터에서 쓴다는데 / 거기선 뭐에씀?”이라는 궁금증이 나오지만, 대부분의 사용자는 그 결과물만 앱이나 웹 서비스 형태로 접할 뿐, 내부에서 무슨 일이 벌어지는지는 보지 못한다. 대형 데이터센터에서는 고객 상담 챗봇, 음성 비서, 자동 번역, 추천 시스템, 사기 탐지, 제조 설비 이상 감지 등 다양한 AI 모델이 24시간 가동된다. 예를 들어 카드사는 거래 패턴을 분석하는 AI로 이상 결제를 실시간 탐지하고, 제조사는 센서 데이터를 학습한 모델로 설비 고장을 미리 예측해 가동 중단을 줄인다.

문서·코드 처리 자동화도 빠르게 확산 중이다. 콜센터 녹취를 자동으로 받아쓰고 요약하는 시스템, 계약서를 분석해 위험 조항을 표시하는 도구, 개발자의 코드를 실시간으로 보완·추천하는 ‘AI 코딩 어시스턴트’가 대표적이다. 이 과정 역시 모두 데이터센터의 GPU 서버에서 돌아가는 대규모 언어모델이 담당한다. 사용자는 단지 채팅창에 문장을 입력하지만, 뒤에서는 수십억 개의 파라미터를 가진 모델이 연산을 수행한다.

그렇다면 “ai로 기술발전이 일어나고있긴한건지”라는 근본적인 질문에 대해 전문가들은 어떻게 답할까. 연구·산업계에서는 AI를 단순 기능 개선이 아닌 ‘범용 기술(General Purpose Technology)’로 본다. 전기나 인터넷처럼, 한두 개의 눈에 띄는 서비스가 아니라 거의 모든 산업의 생산성과 업무 방식을 서서히 바꾸는 인프라라는 의미다. 실제로 물류·유통에서는 수요 예측과 재고 관리에 AI를 적용해 폐기와 품절을 줄이고, 의료에서는 영상 판독 보조와 신약 후보 물질 탐색에 딥러닝을 활용한다. 농업에서도 드론과 센서 데이터를 분석해 비료·관수량을 최적화하는 시도가 이어지고 있다.

다만 이러한 변화는 사용자가 체감하기까지 시간이 걸린다. 검색창이 ‘럭기구글’에서 대화형 AI로 넘어오는 데도 수년이 걸렸듯, 지금 데이터센터에서 실험·도입 중인 AI 기술이 대중 서비스로 자리 잡기까지는 일정한 과도기가 필요하다. 현재 단계에서는 “실상 일반적으로 쓰는사람들은 럭기구글정도로 쓰고 / 그림이나 뽑고”라는 인식이 자연스럽지만, 업무용 문서 작성, 회의록 요약, 교육·학습, 코딩 보조 등에서 AI 활용이 늘어나면서 체감도는 점차 높아질 것으로 보인다.

결국 “잘 몰라서 그런데요 ai로 뭐함?”이라는 질문에 대한 답은 하나로 정리되기 어렵다. 지금 이 순간에도 AI는 검색을 조금 더 편하게 만드는 수준에서, 기업의 핵심 의사결정을 돕는 분석 엔진, 그리고 새로운 서비스와 산업을 떠받치는 인프라까지 여러 층위에서 동시에 작동하고 있다. 아직 과장과 거품이 섞여 있는 것도 사실이지만, 데이터센터에서 돌아가는 보이지 않는 AI와, 우리가 매일 사용하는 서비스 속 AI가 맞물리며, ‘기술발전이 일어나고 있긴 한지’에 대한 답은 서서히 현실로 드러나는 중이다. 잘 몰라서 그런데요 ai로 뭐함? ai가 최첨단 기술 어쩌구 그러는데 실상 일반적으로 쓰는사람들은 럭기구글정도로 쓰고 그림이나 뽑고 회사들에서는 데이터 센터에서 쓴다는데 거기선 뭐에씀? ai로 기술발전이 일어나고있긴한건지 기사 쓰는 ai로 돌리고 한 30초 정도 뒤에 나온거 근데 처음엔 이정도가 아니었습니다 기사를 자꾸 쓰게하니 스스로 자기학습한 겁니다 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 럭기구글 말고 뭐가 달라?”…일상부터 데이터센터까지, AI는 지금 무엇을 바꾸고 있나 검색·그림 뽑기만이 아닌 생산성·자동화·신기술 인프라로 확장되는 인공지능 활용 현황 기업 데이터센터에서 돌아가는 AI 서비스와 실제 산업 현장의 변화 양상 AI, 데이터센터, 생산성혁신 ---------- “ai가 최첨단 기술 어쩌구 그러는데 / 실상 일반적으로 쓰는사람들은 럭기구글정도로 쓰고 / 그림이나 뽑고”라는 반응은 요즘 온라인 커뮤니티에서 흔히 볼 수 있다. 겉으로 보이는 활용은 검색 보조, 간단한 질문 답변, 이미지 생성 정도인데, 정작 “ai로 기술발전이 일어나고있긴한건지” 체감이 안 된다는 것이다. 여기에 “회사들에서는 데이터 센터에서 쓴다는데 / 거기선 뭐에씀?”이라는 의문까지 더해지며, 인공지능 열풍이 실체가 있는 변화인지, 아니면 과장된 유행인지 묻는 목소리가 나온다. 일상에서 AI는 이미 ‘럭기구글’ 수준을 넘어섰다. 사용자는 단순히 검색어를 던지는 대신, 자연어로 긴 질문을 하고, “잘 몰라서 그런데요 ai로 뭐함?”처럼 모호한 질문에도 요약·정리된 답을 받는다. 이메일 초안 작성, 자기소개서 첨삭, 코드 오류 찾기, 여행 일정 짜기 등 과거에는 사람 손이 많이 갔던 작업을 몇 분 안에 처리하는 사례가 늘고 있다. 업계에서는 이를 ‘지식 노동의 자동완성’으로 부르며, 검색 엔진과는 다른 단계의 도구로 평가한다. 눈에 잘 띄는 변화는 이미지·영상 생성 분야다. “그림이나 뽑고”라는 표현처럼 단순한 장난감으로 보이기도 하지만, 실제로는 광고 시안, 게임 콘셉트 아트, 웹소설 표지, 유튜브 썸네일 등 상업 영역에서 빠르게 활용되고 있다. 시안을 사람이 일일이 그리던 과정을 AI가 대체·보조하면서, 디자이너는 최종 퀄리티와 방향성에 더 집중하는 방식으로 업무가 재편되는 중이다. 기업과 데이터센터에서의 활용은 더 구조적이다. 질문에서처럼 “회사들에서는 데이터 센터에서 쓴다는데 / 거기선 뭐에씀?”이라는 궁금증이 나오지만, 대부분의 사용자는 그 결과물만 앱이나 웹 서비스 형태로 접할 뿐, 내부에서 무슨 일이 벌어지는지는 보지 못한다. 대형 데이터센터에서는 고객 상담 챗봇, 음성 비서, 자동 번역, 추천 시스템, 사기 탐지, 제조 설비 이상 감지 등 다양한 AI 모델이 24시간 가동된다. 예를 들어 카드사는 거래 패턴을 분석하는 AI로 이상 결제를 실시간 탐지하고, 제조사는 센서 데이터를 학습한 모델로 설비 고장을 미리 예측해 가동 중단을 줄인다. 문서·코드 처리 자동화도 빠르게 확산 중이다. 콜센터 녹취를 자동으로 받아쓰고 요약하는 시스템, 계약서를 분석해 위험 조항을 표시하는 도구, 개발자의 코드를 실시간으로 보완·추천하는 ‘AI 코딩 어시스턴트’가 대표적이다. 이 과정 역시 모두 데이터센터의 GPU 서버에서 돌아가는 대규모 언어모델이 담당한다. 사용자는 단지 채팅창에 문장을 입력하지만, 뒤에서는 수십억 개의 파라미터를 가진 모델이 연산을 수행한다. 그렇다면 “ai로 기술발전이 일어나고있긴한건지”라는 근본적인 질문에 대해 전문가들은 어떻게 답할까. 연구·산업계에서는 AI를 단순 기능 개선이 아닌 ‘범용 기술(General Purpose Technology)’로 본다. 전기나 인터넷처럼, 한두 개의 눈에 띄는 서비스가 아니라 거의 모든 산업의 생산성과 업무 방식을 서서히 바꾸는 인프라라는 의미다. 실제로 물류·유통에서는 수요 예측과 재고 관리에 AI를 적용해 폐기와 품절을 줄이고, 의료에서는 영상 판독 보조와 신약 후보 물질 탐색에 딥러닝을 활용한다. 농업에서도 드론과 센서 데이터를 분석해 비료·관수량을 최적화하는 시도가 이어지고 있다. 다만 이러한 변화는 사용자가 체감하기까지 시간이 걸린다. 검색창이 ‘럭기구글’에서 대화형 AI로 넘어오는 데도 수년이 걸렸듯, 지금 데이터센터에서 실험·도입 중인 AI 기술이 대중 서비스로 자리 잡기까지는 일정한 과도기가 필요하다. 현재 단계에서는 “실상 일반적으로 쓰는사람들은 럭기구글정도로 쓰고 / 그림이나 뽑고”라는 인식이 자연스럽지만, 업무용 문서 작성, 회의록 요약, 교육·학습, 코딩 보조 등에서 AI 활용이 늘어나면서 체감도는 점차 높아질 것으로 보인다. 결국 “잘 몰라서 그런데요 ai로 뭐함?”이라는 질문에 대한 답은 하나로 정리되기 어렵다. 지금 이 순간에도 AI는 검색을 조금 더 편하게 만드는 수준에서, 기업의 핵심 의사결정을 돕는 분석 엔진, 그리고 새로운 서비스와 산업을 떠받치는 인프라까지 여러 층위에서 동시에 작동하고 있다. 아직 과장과 거품이 섞여 있는 것도 사실이지만, 데이터센터에서 돌아가는 보이지 않는 AI와, 우리가 매일 사용하는 서비스 속 AI가 맞물리며, ‘기술발전이 일어나고 있긴 한지’에 대한 답은 서서히 현실로 드러나는 중이다.

에전의 컴맹처럼 이제는 ai 맹이 나올듯 에전의 컴맹처럼 이제는 ai 맹이 나올듯

여러가지 할수있어요 주로 검색으로 ㅎㅎ 여러가지 할수있어요 주로 검색으로 ㅎㅎ

신산업혁명? 철기시대 접어든 느낌정도 신산업혁명? 철기시대 접어든 느낌정도

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정말 솔직히 스마트폰과 같은 변혁 일어나려면 진짜 개인 비서 같은 ai서비스 있어야 할 듯. 일일이 다 셋팅 안 해도 되는 그런 정말 솔직히 스마트폰과 같은 변혁 일어나려면 진짜 개인 비서 같은 ai서비스 있어야 할 듯. 일일이 다 셋팅 안 해도 되는 그런

많이들 해보셨을건데 이사진 지브리풍으로 바꿔줘

얼마전 일인데 이때 AI와 지금 AI는 또 다른 시대로 접어들었습니다.

몇개월 주기로 훅훅 바뀌고 있어서 조금씩이라도 알아두시는게 좋을꺼에요 많이들 해보셨을건데 이사진 지브리풍으로 바꿔줘 얼마전 일인데 이때 AI와 지금 AI는 또 다른 시대로 접어들었습니다. 몇개월 주기로 훅훅 바뀌고 있어서 조금씩이라도 알아두시는게 좋을꺼에요

구글링으로 검색이 안되는 상세한 질문도 다 해결해줍니다 이게 진짜 어마어마하게 커요
진짜 마이너한 지식인데 이걸 AI가 알아듣고 답변을 척척해줍니다
구글링으로 몇시간을 갈아도 알기힘든 지식인데 AI는 몇초만에 답변을 내놓죠
옛날엔 AI답변이 허술하고 틀린게 많았지만 지금은 또 업그레이드 됐어요
제미나이랑 챗GPT 발전속도가 어마어마하죠 구글링으로 검색이 안되는 상세한 질문도 다 해결해줍니다 이게 진짜 어마어마하게 커요 진짜 마이너한 지식인데 이걸 AI가 알아듣고 답변을 척척해줍니다 구글링으로 몇시간을 갈아도 알기힘든 지식인데 AI는 몇초만에 답변을 내놓죠 옛날엔 AI답변이 허술하고 틀린게 많았지만 지금은 또 업그레이드 됐어요 제미나이랑 챗GPT 발전속도가 어마어마하죠

진짜 쓰기 나름이겠죠. 진짜 쓰기 나름이겠죠.

데이터 센터 전기 소모가 엄청나다던데, 환경 문제도 좀 걱정되더라고요. 데이터 센터 전기 소모가 엄청나다던데, 환경 문제도 좀 걱정되더라고요.

다함 다함

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