Generative AI has arrived and it's here. Education, research, industry, and labor are all on edge about the changes it will bring. It is noteworthy that while there is a wide range of optimistic and pessimistic predictions about the impact of generative AI, there is more concern than hope when it comes to education. This paper focuses on the lack of discussion on the impact of AI in higher education. First, we reviewed the process of the emergence of generative AI and introduced how the impact of AI is being understood from various perspectives. Second, we classified work areas based on expertise and efficiency and analyzed the impact of AI on work in each area. Finally, the study found that the educational perception of generative AI and the way it is perceived for engineering education purposes can be very different. It also argued that there is a lack of active discussion and debate on areas that need to be specifically discussed around generative AI. This has led to a phenomenon known as professors' delayed indifference. We emphasized that it is time for a serious and realistic discussion on the connection and integration of AI and education.
This article proposes a framework to elucidate the structural dynamics of the generative AI ecosystem. It also outlines the practical application of this proposed framework through illustrative policies, with a specific emphasis on the development of the Korean generative AI ecosystem and its implications of platform strategies at AI platform-squared. We propose a comprehensive classification scheme within generative AI ecosystems, including app builders, technology partners, app stores, foundational AI models operating as operating systems, cloud services, and chip manufacturers. The market competitiveness for both app builders and technology partners will be highly contingent on their ability to effectively navigate the customer decision journey (CDJ) while offering localized services that fill the gaps left by foundational models. The strategically important platform of platforms in the generative AI ecosystem (i.e., AI platform-squared) is constituted by app stores, foundational AIs as operating systems, and cloud services. A few companies, primarily in the U.S. and China, are projected to dominate this AI platform squared, and consequently, they are likely to become the primary targets of non-market strategies by diverse governments and communities. Korea still has chances in AI platform-squared, but the window of opportunities is narrowing. A cautious approach is necessary when considering potential regulations for domestic large AI models and platforms. Hastily importing foreign regulatory frameworks and non-market strategies, such as those from Europe, could overlook the essential hierarchical structure that our framework underscores. Our study suggests a clear strategic pathway for Korea to emerge as a generative AI powerhouse. As one of the few countries boasting significant companies within the foundational AI models (which need to collaborate with each other) and chip manufacturing sectors, it is vital for Korea to leverage its unique position and strategically penetrate the platform-squared segment-app stores, operating systems, and cloud services. Given the potential network effects and winner-takes-all dynamics in AI platform-squared, this endeavor is of immediate urgency. To facilitate this transition, it is recommended that the government implement promotional policies that strategically nurture these AI platform-squared, rather than restrict them through regulations and stakeholder pressures.
최근 생성형 AI, 특히 ChatGPT와 같은 대화형 인공지능이 고객 서비스를 자동화하는 기술적 대안으로 주목받고 있다. 그러나 고객 서비스 자동화에 있어 현재의 생성형 AI 기술이 기존 인간 관리자를 효과적으로 대체할 수 있는지, 조건이나 환경에 따라 어떤 상황에서는 유리하고 다른 상황에서는 불리한지에 대한 연구는 아직 충분히 이루어지지 않은 상태이다. 이러한 배경에서 본 연구는 "고객 서비스 활동과 관련하여 생성형 AI가 인간 관리자를 대체할 수 있는가?"라는 질문에 답하기 위해, 음식 배달 플랫폼의 고객 온라인 리뷰에 대한 실험과 설문조사를 수행하였다. 또한 고객의 온라인 리뷰가 긍정적일 때와 부정적일 때에 따라 차이가 있는지 정교화 가능성 모델의 관점을 적용하여 가설을 도출하고 해당 가설이 지지되는지를 분석을 통해 확인하였다. 분석 결과, 긍정적인 리뷰에 대해서는 생성형 AI가 인간 관리자를 효과적으로 대체할 수 있지만, 부정적인 리뷰에 대해서는 완벽한 대체가 어려워 인간 관리자의 개입이 더 바람직한 것으로 확인되었다. 이러한 본 연구의 결과는 생성형 AI를 이용하여 고객 서비스 자동화하고자 하는 기업들에게 유의미한 실무적인 통찰을 제공해 줄 수 있을 것이다.
인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 분야에서 혁신적인 활용이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 인공지능을 교육에 활용한 연구사례, 생성형 인공지능 플랫폼이 컴퓨터그래픽 영역에 활용된 사례를 살펴보고, 생성형 인공지능 교육 방향성에 대해 논의하였다. 컴퓨터그래픽에서 이미지 생성과 편집, 영상편집에 활용 가능한 생성형 인공지능 플랫폼을 소개하고, 영상편집 제작과정에 적용할 수 있도록 활용방법을 제안하였다. 이러한 생성형 인공지능 플랫폼은 제작공정에서 창작자의 수고를 덜고, 시간을 단축시킨다는 효율성 측면에서도 장점뿐만 아니라 개인의 역량을 증진할 수 있다. 컴퓨터그래픽 제작에 있어 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 변화를 가져다 주었다. 그런 변화를 살펴보고 생성형 인공지능 플랫폼을 활용한 창작 교육에 방향성을 제시하고자 한다.
Purpose The purpose of this study is to examine the customer experience of generative AI among office workers aged 30 to 40, investigating usability, usefulness, and affect, and understanding concerns and expectations. Design/Methodology/Approach This research used Q methodology to assess the customer experience of generative AI. Users are engaged in a problem-solving journey, and data is collected by having participants rank 36 statements based on usability, usefulness, and affect, referred to as the three goals of User Experience. Participants use a forced distribution table with a scale from -5 to +5 to indicate the subjective importance of each statement. The results identified four groups, reflecting different perspectives and attitudes toward generative AI. Findings Participants express overall comfort with generative AI, perceive AI as more knowledgeable in unfamiliar domains, but harbor doubts about AI's understanding. Disagreements emerge on AI replacing humans, the value of unique human roles, data confidentiality, fears of AI advancement, and emotional impacts. Identified four groups: Users who treat AI as a soulless assistant and are active in business use, Uncle users who want to use new technologies properly and are not afraid of technology, users who recognize the limits of AI despite its efficiency, and users who require strong verification in the future. It has the potential to guide future guidelines, ethical codes, and regulations for the appropriate use of AI. In addition, this approach lays the groundwork for future empirical analyses of generative AI.
With the recent rapid development of artificial intelligence (AI) technology, its use is gradually expanding to include creative areas and building new content using generative AI solutions, reaching beyond existing data analysis and reasoning applications. Content creation using generative AI faces challenges owing to technical limitations and other aspects such as copyright compliance. Nevertheless, generative AI may increase the productivity of experts and overcome barriers to creative work by allowing users to easily express their ideas as digital content. Thus, various types of applications will continue to emerge. As images and videos can be created using text input on a prompt, generative AI allows to create and edit digital assets quickly. We present trends in generative AI technology for images, videos, three-dimensional (3D) assets and scenes, digital humans, interactive content, and interfaces. In addition, the prospects for future technological development in this field are discussed.
국내 기록관리 기관은 대체로 '1인 기록관 체제'를 따르기 때문에 방대한 양의 전자기록물을 관리할 인력과 자원이 부족한 상황이다. 이러한 실정에서 최근 각광을 받고 있는 '생성형 AI' 기술을 활용해 전자기록관리 업무 및 기록정보서비스를 자동화 및 지능화할 수 있다면, 기록관리 담당자의 업무 부담이 경감되고 이용자의 서비스 만족도를 높일 수 있을 것이다. 이에 따라 본 연구는 '생성형 AI' 기술을 기록관리 실무에 활용할 방안 제시를 목표로, 먼저 기록관리 분야의 여러 업무를 지능적으로 자동화하고자 하였던 선행연구를 살펴보았다. 이후 생성형 AI 기술의 기본 개념을 정리하고, 국내 생성형 AI 활용 사례를 조사하였다. 그다음 기록관리 분야에 생성형 AI를 적용시킬 범위를 정의하였으며, 이를 토대로 구체적인 활용 방안을 제안하였다. 특히 제안 방안에 대해서는 공개된 상용 생성형 AI 서비스를 적용한 결과를 제시하거나 타 분야의 실례를 들어 실효성을 확인하였다. 마지막으로 기록관리 분야에서 생성형 AI 기술을 활용할 시의 이점과 시사점 그리고 선결되어야 할 한계점을 제시하였다. 본 연구는 기록관리 현업에서 생성형 AI 기술을 접목할 수 있는 업무를 발굴하고, 그 업무에 맞는 실효성 있는 활용 방안을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
생성형 AI 서비스의 다각화로 다양한 분야와 연령대에서 사용됨에 따라, 교육 분야에서도 활용 시도와 논의가 활발해지고 있다. 본 연구에서는 충청북도 지역 초·중등 교직원 934명 대상의 설문 조사를 통해 생성형 AI에 대한 일반적 및 업무 영역에서의 인식과 활용도, 요구 사항을 조사·분석했다. 주요 연구 결과로, 첫째, 교직원의 생성형 AI 활용 경험은 일반적 사용 대비 업무 목적 사용 경험이 적었고, 월 1회 이상의 주기적 빈도를 고려하면 훨씬 적은 비율로 나타났다. 둘째, 생성형 AI의 업무 활용 시 업무 효율 향상에 대한 기대가 가장 높은 것으로 나타났다. 셋째, 직위와 직종에 따라 생성형 AI의 활용 방안별 유용성 인식차가 두드러졌지만, 다양한 문서 처리 도움에 대한 유용성 인식 정도가 공통으로 높은 것으로 나타났다. 초·중등 교직원의 생성형 AI 업무 활용을 위해 생성형 AI 사용 관련 부작용 및 유의점에 대한 안전장치 마련과 촉진 환경 조성 등의 사항에 대한 개선이 필요하고 직위와 직종에 따라 요구 사항과 필요성이 고려되어야 할 것이다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권3호
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pp.225-230
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2023
With the development of AI technology, there is a growing discussion about Text-to-Image Generative AI. We presented a Generative AI video production method and delineated a methodology for the production of personalized AI-generated videos with the objective of broadening the landscape of the video domain. And we meticulously examined the procedural steps involved in AI-driven video production and directly implemented a video creation approach utilizing the VQGAN-CLIP model. The outcomes produced by the VQGAN-CLIP model exhibited a relatively moderate resolution and frame rate, and predominantly manifested as abstract images. Such characteristics indicated potential applicability in OTT-based video content or the realm of visual arts. It is anticipated that AI-driven video production techniques will see heightened utilization in forthcoming endeavors.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.186-191
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2023
This study would investigate the generative AIs currently in service in the era of hyperscale AIs and explore measures for the use of generative AIs, focusing on 'ChatGPT,' which has received attention as a leader of generative AIs. Among the various generative AIs, this study selected ChatGPT, which has rich application cases to conduct research, investigation, and use. This study investigated the concept, learning principle, and features of ChatGPT, identified the algorithm of conversational AI as one of the specific cases and checked how it is used. In addition, by comparing various cases of the application of conversational AIs such as Google's Bard and MS's NewBing, this study sought efficient ways to utilize them through the collected cases and conducted research on the limitations of conversational AI and precautions for its use. If connected to city-related databases, it can provide information on city infrastructure, transportation systems, and public services, so residents can easily get the information they need. We want to apply this research to enrich the lives of our citizens.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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