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In September 2024, the UN AI Advisory Body released its final report, "Governing AI for Humanity," which proposed seven key recommendations to address the ethical and societal challenges posed by the global development of AI technology. The report presents regulatory and governance measures for human-centered AI, emphasizing the need for international cooperation and governance structures to ensure fair and sustainable use of AI. 1. Establishment of an International Scientifi

2024년 9월, UN AI 고위자문기구는 'Governing AI for Humanity' 최종보고서를 통해 AI 기술의 전 세계적 발전에 따른 윤리적, 사회적 과제 해결을 위한 7가지 핵심 제안을 발표했다. 이 보고서는 인간 중심의 AI 기술 규제와 관리 방안을 제시하며, 공정하고 지속가능한 AI 활용을 위한 국제 협력과 거버넌스 체계 구축의 필요성을 강조했다. 1. 국제 AI 과학 패널 설립 (International Scientific Panel on AI) 제안 배경 급속히 발전하는 AI 기술의 잠재력과 위험을 과학적으로 평가하고 이해하기 위해, 다양한 분야의 전문가들이 참여하는 독립적인 과학 패널이 필요하다. 주요 활동 다학제적 전문가로 구성된 독립 패널 운영 AI 기술의 발전 현황과 영향을 평가한 연례 보고서 발간 지속가능발전목표(SDGs) 달성을 위한 AI 활용 등 주요 주제별 분기 보고서 발행 새로운 위험이나 거버넌스 공백 발생 시

TecAce Software is thrilled to announce its participation in the SK AI Summit 2024. This prestigious event provides an excellent platform...

최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 산업, 기업, 심지어 우리의 일상 생활을 재편하는 혁신적 힘으로 등장했습니다. 하지만 AI를 이해하려면 지난 수십 년 동안 의존해 온 기존의 디지털 렌즈에서 벗어나야 한다고 말씀드리면 어떨까요? 대신 AI는 아날로그 세계와 더 밀접하게 일치합니다. 기계 계산보다는 인간의 인지에 더 가깝습니다. 이 글에서는 AI의 진정한 잠재력이 디지털 기술의 이진 제약을 넘어선 이유와 아날로그적 특성을 수용하는 것이 어떻게 혁신을 위한 새로운 기회를 열어줄 수 있는지 살펴보겠습니다. 디지털 시대: 속도와 정밀성의 세계 지난 30년 동안 0과 1을 기반으로 구축된 디지털 세계는 인터넷에 동력을 공급하고 글로벌 비즈니스를 가속화하며 산업에 비교할 수 없는 효율성을 가져왔습니다. 초점은 실시간으로 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 필수적인 품질인 속도와 정밀성을 최적화하는 데 맞춰졌습니다. 이 이진 시스템을 통해 기업은 지리적 장벽을

In recent years, artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative force, reshaping industries, businesses, and even our daily lives. But what if I told you that understanding AI requires us to step away from the conventional digital lens we’ve relied on for the past few decades? Instead, AI aligns more closely with the analog world—closer to human cognition than to machine computation. In this article, I aim to explore why AI’s true potential lies beyond the binar

TecAce Software successfully participated as Samsung Electronics' technology partner at SDC24 held on October 3, 2024, at the San Jose...

Recent Advances in AI and the Emergence of AI Governance with the recent rapid advancements in artificial intelligence (AI) technology, its influence is deeply permeating our daily lives. AI is enhancing human efficiency and convenience in almost every field, including healthcare, education, finance, and manufacturing, creating new value. However, these technological innovations are intertwined with both opportunities and challenges. Behind the convenience and possibilities o

최근 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전하면서 그 영향력이 우리 일상에 깊이 스며들고 있다. AI는 의료, 교육, 금융, 제조를 포함한 거의 모든 분야에서 인간의 효율성과 편의성을 높이며 새로운 가치를 창출하고 있다. 그러나 이러한 기술 혁신은 기회와 도전이 동시에 얽혀 있다. AI 기술이 제공하는 편리함과 가능성 뒤에는 윤리적, 사회적, 법적 문제들이 존재하며, 이는 무시할 수 없는 중요한 과제로 떠오르고 있다. 따라서 AI 기술이 우리 사회에 미치는 긍정적 영향뿐만 아니라 잠재적인 부정적 결과를 최소화하기 위해 AI 거버넌스 의 필요성이 대두되고 있다. AI 거버넌스는 인공지능 기술을 개발하고 배포하며 사용하는 모든 과정에서 윤리적, 법적, 사회적 책임을 지도록 만드는 규범과 관리 체계를 의미한다. AI 거버넌스의 궁극적인 목표는 AI 시스템이 인간의 가치와 사회적 규범을 존중하며, 기술이 가진 잠재적 위험을 최소화하는 동시에 최대한 많은

We are pleased to announce that TecAce will be participating as a technology partner of Samsung Electronics at the upcoming SDC24 event,...

The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has revolutionized the field of artificial intelligence, pushing the boundaries of what machines can understand and generate. Models like GPT-4 and beyond exhibit capabilities that were once thought to be years away. However, this swift progress has highlighted significant limitations in traditional benchmarking methods, prompting a reevaluation of how we assess these sophisticated models. In this article, we'll explore wh

대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전은 인공지능 분야에 혁신을 가져오며, 기계가 이해하고 생성할 수 있는 범위를 확장하고 있습니다. GPT-4와 그 이상의 모델들은 과거에는 수년이 걸릴 것이라 예상했던 능력들을 이미 보여주고 있습니다. 그러나 이러한 빠른 발전은 전통적인 벤치마킹 방법의 한계를 부각시키며, 복잡한 모델들을 어떻게 평가할 것인지에 대한 재고가 필요하게 되었습니다. 이번 글에서는 LLM 벤치마크가 왜 변화하고 있는지, 최근 평가 동향, 새로운 벤치마킹 접근 방식, 그리고 미래 개발을 위한 주요 고려사항에 대해 알아보겠습니다. 왜 LLM 벤치마크가 변화하는가 LLM 역량의 급속한 발전 구식화된 벤치마크 : LLM이 더욱 고도화됨에 따라 기존의 벤치마크는 모델들을 충분히 도전하지 못하고 있습니다. 과거에는 어려웠던 작업들이 이제는 쉽게 처리되어, 고성능 모델 간의 구분이 어려워지고 있습니다. 더 큰 도전의 필요성 : 현대의 LLM의 실

The 2024 Paris Olympics will be remembered as the first Olympic Games where artificial intelligence (AI) technology has been fully integrated. Throughout the event, AI has been innovatively utilized across various domains, including event management, athlete support, broadcasting, and security. The introduction of these AI technologies is fundamentally transforming how the Olympics are organized and opening new horizons for sports competitions. Event Management and Referee Su

2024 파리올림픽은 인공지능(AI) 기술이 스포츠 대회에 본격적으로 도입된 첫 번째 올림픽으로 기록될 것이다. 이번 대회에서 AI는 경기 운영, 선수 지원, 중계 방송, 보안 등 다양한 분야에서 혁신적으로 활용되었다. 이러한 AI 기술의 도입은 올림픽의 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있으며, 스포츠 경기의 새로운 지평을 열고 있다. 경기 운영 및 심판 지원 파리올림픽에서 가장 주목받은 AI 기술 중 하나는 심판 지원 시스템(JSS)이다. 이 시스템은 고속 카메라와 AI 이미지 분석 기술을 결합하여 선수들의 미세한 동작을 정확하게 포착하고 분석한다. 특히 체조, 다이빙, 육상 등 복잡한 동작이나 빠른 속도를 요구하는 종목에서 큰 도움이 되었다. JSS는 선수의 회전 수, 동작의 정확성, 착지 상태 등을 실시간으로 분석하여 심판들에게 객관적인 데이터를 제공한다. 이를 통해 인간 심판의 주관적 판단에 의존하던 기존 방식의 한계를 극복하고, 더욱 공

TecAce Software, located in Bellevue, U.S., a hub for Big Tech companies, has been recognized for the second time, following 2020, on the...

Introduction Artificial intelligence, particularly generative AI, is at the forefront of technological innovation. While many companies are attempting to adopt this revolutionary technology, the journey appears to be more challenging than anticipated. According to a recent Forbes report , approximately 90% of Generative AI Proof of Concept (PoC) projects fail to reach the actual production stage. This suggests a significant gap between the potential of AI technology and its p

서론 인공지능, 특히 생성형 AI(Generative AI)는 현재 기술 혁신의 최전선에 서 있습니다. 많은 기업들이 이 혁명적인 기술을 도입하려 시도하고 있지만, 그 여정은 예상보다 험난한 것으로 보입니다. 최근 Forbes의 보고에  따르면, 약 90%의 Generative AI Proof of Concept (PoC) 프로젝트가 실제 프로덕션 단계로 진입하지 못하고 있습니다. 이는 AI 기술의 잠재력과 실제 구현 사이에 상당한 간극이 존재함을 시사합니다. 본 블로그에서는 이러한 높은 실패율의 원인을 심층적으로 분석하고, 실제 AI 도입 과정에서 직면하는 구체적인 도전 과제들을 살펴보겠습니다. 또한, 이러한 장애물을 극복하기 위한 실질적인 해결 방안을 제시하여, 기업들이 AI 기술의 진정한 가치를 실현할 수 있는 길을 모색해 보겠습니다. Forbes가 제시한 5가지 주요 원인 Forbes의 분석에 따르면, Generative AI PoC 프로젝

TecAce, an IT company based in Seattle, with 24 years of experience, has changed its vision and business strategy to AI Transformation...

미국 시애틀에 본사를 둔 24년 업력의 IT 업체 테크에이스는 2023년부터 회사의 비전과 사업 전략을 AI Transformation으로 변경하였으며, 지속적으로 LLM Foundation을 활용한 솔루션 개발과 파트너사 협력 과제를 수행하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 2024년 6월에 상용화된 안랩 AI 글로벌 번역 서비스를 개발하면서 경험한 몇 가지 사례를 공유합니다. CHALLENGE 글로벌 전문 보안 회사인 (주)안랩은 IT 산업의 급성장에 따라 빠르게 진화하는 보안 취약점을 조기에 발견하고, 이에 대응하기 위해 다양한 업종의 고객에게 보안 뉴스와 정보를 제공하고 있습니다. 이러한 과정에서 수많은 전문 보안 용어가 등장하며, 같은 용어라도 일반적인 뜻과 다른 의미를 내포하는 경우가 많아 보안 전문 번역을 반드시 필요로 합니다. 글로벌 IT 시장에서 보안 위험이 발견되면 신속하게 최신 보안 리포트를 배포해야 하지만, 보안 전문 용어와 안랩

백서 AI 산업의 안정성과 위협에 대한 보완 방안: 독립적인 AI 감리 기관 도입의 필요성 한창환, 김성진, 이은석, 이한수, 김융 2024년 7월 8일 목차 서론 AI 기술의 불확실성과 비신뢰성 문제 건설 산업의 시공사-감리사 모델 독립적인 AI 감리 기관의 필요성 AI 감리 기관의 역할과 책임 정책적 보완 방안 적용 가능 사례 연구 결론 서론 AI 기술이 빠르게 발전하면서 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 주도하고 있습니다. 그러나 AI 시스템의 불확실성과 비신뢰성은 그 자체로 큰 위협이 되고 있습니다. 본 백서에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 독립적인 AI 감리 기관의 도입 필요성을 제안합니다. 이를 통해 AI 기술의 안정성과 신뢰성을 확보하고, AI 산업의 지속 가능한 발전을 도모하고자 합니다. AI 기술의   불확실성과   비신뢰성   문제 AI 시스템은 복잡한 알고리즘과 대규모 데이터에 기반하여 작동합니다. 이러한 특성으로 인해 다음과

A white paper on the Enhancing AI Industry Stability and Mitigating Threats: The Necessity of Independent AI Supervision Institutions Author: Chang Han, Sungjin (James) Kim, Eun Seok Lee, Hansoo Lee, and Yung Kim Date: July 8, 2024 Table of Contents Introduction Issues of Uncertainty and Unreliability in AI Technology Construction Industry's Contractor-Supervisor Model The Need for Independent AI Supervision Institutions Roles and Responsibilities of AI Supervision Institutio