OpenAI의 ChatGPT와 같은 범용 챗봇이 초기 AI 소비자 과대광고의 초점인 반면, 훨씬 더 구체적인 애플리케이션을 갖춘 AI 제품이 확산되기 시작했습니다. 가장 큰 호황은 아마도 생산성 소프트웨어 분야에서일 것입니다. 기술 금융 자본의 늪에서 매일 새로운 스타트업이 등장하여 보다 간소화되고 번거롭지 않은 작업 흐름을 약속합니다. 결국 효율성은 현대 직장에서 가장 집착하는 지표 중 하나입니다. 하지만 AI 생산성 앱의 약속은 합법적일까요, 아니면 첨단 기술의 뱀기름일까요? 이에 답하려면 그들이 어떻게 작동하는지 살펴봐야 합니다.
AI 생산성 도구는 개인이나 비즈니스와 관련하여 상대적으로 적은 양의 사용자 입력 데이터를 집계하고 이를 사용하여 통찰력을 제공하거나 작업을 수행하는 Beloga와 같은 제품에서 가장 인기 있는 표현 중 하나를 포함하여 다양한 형태를 취합니다. 이러한 앱은 AI 세계의 스타는 아닐 수 있지만 범용 챗봇에 비해 단기적으로 더 구체적인 애플리케이션을 가질 수 있습니다. 최신 AI 생산성 앱은 개인 데이터를 정리하기 위한 것일 뿐만 아니라 이러한 특정 목적을 염두에 두고 설계될 수도 있습니다. 따라서 Beloga와 같은 제품의 작동 방식과 이를 통해 얻을 수 있는 기능은 다음과 같습니다.
Beloga 및 기타 AI 생산성 프로그램은 미니 ChatGPT와 같습니다.
기본적으로 Beloga 및 기타 AI 생산성 앱은 기존 노트북 앱과 비슷하지만 AI 언어 모델이 추가되어 있습니다. ChatGPT와 같은 대규모 AI 제품과 동일한 기반 기술을 사용하여 다양한 데이터를 스캔하고 이를 사용하여 질문에 답변합니다. 특히 Beloga는 Google의 팟캐스트 생성 NotebookLM과 유사합니다. 지구상의 거의 모든 서면 텍스트에 대한 지식 기반의 프롬프트에 응답하는 대신 Beloga와 NotebookLM을 사용하면 사용자가 자신의 데이터 세트를 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 소행성을 연구하는 연구원이라면 궤도 정보, 물리학을 포함한 기타 문서 등이 포함된 스프레드시트가 많이 있을 수 있습니다. 모든 데이터를 이러한 프로그램 중 하나에 입력한 다음 AI에게 서로 다른 소행성의 궤적을 비교하여 패턴을 공유하는지 확인하는 등의 작업을 수행하도록 요청할 수 있습니다.
다른 생산성 앱도 비슷하게 작동합니다. 예를 들어 Fabric이라는 앱 하나를 Dropbox, Evernote, Notion, Google Drive 등의 파일에 연결할 수 있습니다. Fabric은 Beloga나 NotebookLM과 같은 특정 프로젝트에 사용되는 것이 아니라 자연어 프롬프트를 기반으로 파일을 추적할 수 있는 일반적인 구성 도구로 사용됩니다. 앱의 기능은 다르지만 앞서 언급한 연구 앱과 동일한 생성 AI 기술을 사용하고 있습니다. ChatGPT 또는 Gemini를 거의 무제한의 정보에 액세스할 수 있는 의회 도서관의 사서로 생각하는 반면, 개인 생산성 AI 앱은 개인적으로 큐레이팅된 텍스트 모음이 있는 홈 라이브러리에 가깝습니다.
AI 생산성 앱에는 다른 AI 제품과 동일한 제한 사항이 있습니다.
AI에는 꽤 많은 문제가 있으며, 이로 인해 현세대 AI에는 악몽 같은 시나리오가 발생했습니다. AI가 오작동하고 허공에서 무언가를 만들어내는 것처럼 보이는 환각 현상 외에도 대규모 언어 모델은 현재 대화에서 벗어나거나 중간에 자신이 하고 있는 일을 완전히 잊어버리는 경향이 있습니다. 대화. 또한 훈련할 수 있는 끝없는 양의 정보에 대한 근본적인 요구 덕분에 그들은 데이터 스크래핑을 위한 공격적인 벡터가 되어 거대 기술의 최악의 개인 정보 보호 충동을 조장했습니다. Beloga, Fabric, NotebookLM 등과 같은 생산성 앱은 이러한 문제 중 일부를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 대체로 이러한 문제에서 자유롭지는 않습니다.
이러한 앱이 허위 사실을 퍼뜨리는 경향이 적다는 것을 시사하는 것은 없습니다. 일관되게 답변하더라도 데이터 세트에 있는 정보를 오해할 수 있으므로 사용하기 전에 응답을 다시 확인하는 것이 가장 좋습니다. 특히 벨로가(Beloga)는 AI가 “정확성을 검증한다”고 사용자에게 확신시키지만, 정확도가 100%라면 회사는 모든 AI 연구에서 가장 위험한 문제를 해결했을 것입니다. Beloga와 같은 프로그램으로 가져오는 정보가 더 민감할수록 또는 해당 정보를 사용하는 작업이 더 중요할수록, 얻는 응답의 정확성을 보장해야 하는 필요성이 더욱 중요해집니다. 이는 원래 수행해야 했던 모든 작업을 다시 수행하는 것을 의미하며, 이는 시간이 걸리고 궁극적으로 효율성을 감소시킵니다. 둘째, 데이터 프라이버시를 고려해야 합니다. 일부 AI 생산성 도구에는 다른 도구보다 더 강력한 개인 정보 보호 정책이 있지만 데이터가 장치 외부에서 처리될 때마다 남용되거나 도난당할 위험이 있습니다.
