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2022년 9월 2일 금요일 중국 상하이에서 열린 세계인공지능회의(WAIC)의 디스플레이.
블룸버그 | 블룸버그 | 게티 이미지
베이징 — 현재 ChatGPT의 비즈니스 스토리는 알려지지 않은 것에 관한 것입니다.
미국과 중국의 거대 기술 기업들은 이번 달 유사한 AI 도구를 개발 중이라고 발표했습니다. 그들의 발표는 종종 Microsoft가 지원하는 ChatGPT를 언급하는 반면, 그들이 작업하고 있는 것에 대한 세부 정보는 거의 공개하지 않았습니다.
인공 지능 기반 챗봇 ChatGPT는 인간과 같은 대화에서 시에서 비즈니스 전략에 이르기까지 모든 것을 생성할 수 있는 능력으로 지난 몇 달 동안 기술 세계를 폭풍으로 몰아넣었습니다.
그럼에도 불구하고 분석가들은 기술이 혁신적이며 블록체인과 메타버스에 대해서도 언급된 바 있다고 말합니다.
경쟁 구도
다음은 중국 기업을 포함한 기업들이 이 전문화된 AI 분야에서 수행하는 작업입니다.
The New York Times에 따르면 미국 스타트업 OpenAI는 11월에 ChatGPT를 출시하여 경쟁업체를 제치고 경쟁을 벌였습니다 . 숙제 도움말에서 전략 개발에 이르기까지 모든 것에 대한 공용 인터페이스의 인기가 급상승했습니다.
OpenAI는 논평 요청에 응답하지 않았습니다.
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ChatGPT가 AI의 판도를 바꾸는 이유
마이크로소프트OpenAI에 수십억 달러를 투자하고 있습니다.
자금 조달이 중요합니다. 모든 ChatGPT 대화는 완료하는 데 몇 센트의 비용이 든다고 이 스타트업의 최고 경영자는 12월에 말했습니다.
마이크로소프트는 구글과 경쟁하기 위해 OpenAI의 기술로 거의 사용하지 않는 빙 검색 엔진을 개편할 계획이다. 그러나 “Bing AI”의 초기 사용자는 챗봇과의 부정확성과 오싹한 대화를 보고합니다.
구글이 AI 기반 검색 툴인 바드(Bard)를 서둘러 발표한 것도 실수를 드러냈다. 회사는 직원들에게 오답을 다시 쓰라고 요청했다고 CNBC가 보도했습니다.
사과내부 인공 지능 행사에서 ChatGPT 관련 기술에 대해 아무 말도하지 않는 것으로 알려지면서 AI 계획에 대해 침묵을 지켰습니다 . 애플은 논평 요청에 응답하지 않았다.
비즈니스용 ChatGPT 소프트웨어
데이터베이스 소프트웨어 스타트업인 PingCap은 이미 ChatGPT 기반 제품을 출시했습니다. 이 회사는 베이징과 캘리포니아 산마테오에 사무실을 두고 있습니다.
PingCap은 1월에 중국 이외의 고객을 위해 OpenAI의 공개적으로 사용 가능한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 사용하는 “Chat2Query”를 출시했습니다.
PingCap의 부사장인 Liu Song은 이 제품을 사용하면 고객이 컴퓨터 프로그래밍 언어를 몰라도 베스트셀러 자동차 모델과 같은 회사의 운영 데이터를 몇 초 만에 분석할 수 있다고 말했습니다. 그는 Chat2Query가 최대 5GB의 데이터를 처리하는 고객에게 무료라고 말했습니다.
″우리는 혁명이 AI 검색이 아니라 모든 비즈니스에 있다고 생각합니다.”라고 CNBC가 번역한 표준 중국어로 말했습니다. 그러나 그는 이러한 데이터를 표준화된 방식으로 구성해야 한다고 언급했습니다.
우리는 혁명이 AI 검색이 아니라 모든 비즈니스에 있다고 생각합니다.
리우 송
핑캡 부사장
바이두중국의 검색 엔진이자 거대 기술 기업인 는 수요일 자사의 AI 챗봇 프로젝트가 먼저 검색에 포함되어 3월에 대중에게 공개될 것이라고 말했습니다.
이 제품의 이름은 영어로 “Ernie bot” , 중국어로 “Wenxin Yiyan”이라고 회사는 이전에 밝혔습니다.
Ernie 봇의 기능과 ChatGPT와 비교하는 방법에 대해서는 알려진 바가 거의 없지만 Baidu 지원 비디오 스트리밍 플랫폼 iQiyi검색 및 AI 생성 콘텐츠를 위해 봇에 연결할 계획을 발표했습니다. 아직 자동차 배달을 시작하지 않은 Baidu의 지원을 받는 전기 자동차 스타트업 Jidu도 Ernie 봇을 통합할 계획이라고 말했습니다.
알리바바목요일 저녁에 분기별 실적을 발표할 예정입니다. 중국의 전자상거래 및 클라우드 대기업은 ChatGPT 스타일 기술을 내부적으로 테스트하고 있으며 출시 일정은 밝히지 않았다고 말했습니다. 하지만 알리바바는 2017년부터 관련 AI 기술을 연구하고 있다고 밝혔다.
중국 전자상거래 라이벌 JD.com출시 날짜도 없었지만 “ChatJD”는 소매 및 금융에 중점을 둘 것이라고 말했습니다. 회사 측은 쇼핑 사이트에서 제품 요약 생성 및 재무 분석과 같은 작업을 지원할 것이라고 말했다.
텐센트유비쿼터스 중국어 메시징 앱 WeChat을 운영하는 는 성명에서 자연어 처리를 계속 연구하고 있다고 말했습니다. 이것이 바로 ChatGPT가 기반으로 하는 인공 지능 분야입니다.
이번 달 ChatGPT가 중국에서 유행하는 주제가 되었지만 국영 미디어에서도 분석가들은 국가의 검열 및 데이터 규정이 중국에서 유사한 기술이 발전하는 방식에 영향을 미칠 수 있다고 지적합니다. 베이징은 자체 기술력 구축을 강조해왔다.
니케이 아시아(Nikkei Asia)는 수요일 소식통을 인용해 규제 당국이 텐센트(Tencent)와 알리바바 계열사 앤트 그룹(Ant Group) 에 자사 플랫폼에서 직접 또는 제3자를 통해 ChatGPT 서비스에 대한 액세스를 제공하지 말라고 지시 했다고 보도했습니다.
보고서는 어떤 규제 기관을 지정하지 않았습니다. 중국의 사이버 보안 규제 기관인 Tencent와 Ant는 논평 요청에 즉각 응답하지 않았습니다.
그러나 기술적 능력 면에서 미국은 AI 연구에서 중국보다 몇 개월이 아니라 몇 년 앞서 있다고 이달 마이크로소프트 임원이 기자들에게 말했다. ChatGPT는 중국에서 사용할 수 없지만 Microsoft는 중국에서 운영됩니다.
이 임원은 국가 지원을 받는 베이징 인공 지능 아카데미가 구글의 딥마인드, 마이크로소프트와 OpenAI의 파트너십과 함께 인공 지능 연구의 3대 글로벌 리더 중 하나라고 말했습니다.
AI 크리에이티브 콘텐츠
쿤룬테크Han Fang 회장은 지난주 CNBC에 “ChatGPT의 오픈 소스 중국어 버전을 이르면 올해 중반에 출시할 예정”이라고 말했다. 공개 소스 소프트웨어는 대중이 사용할 수 있으며 누구나 코드를 보고 변경하거나 배포할 수 있습니다.
중국 밖에서 대부분의 수익을 창출하는 이 회사는 이전에 자사의 틈새 웹 브라우저인 Opera가 ChatGPT를 자사 제품에 통합할 계획이라고 밝혔 지만 언제 어떤 기능이 있는지는 확실하지 않습니다.
Kunlun Tech는 이미 음악과 같은 AI 생성 콘텐츠 분야에서 일하고 있습니다.
Fang은 자신의 상용화 계획이 이러한 AI 도구를 먼저 개발하는 것이라고 말했습니다. 그런 다음 제작자는 도구를 사용하여 자신의 작업을 만들고 대중이 볼 수 있도록 지정된 플랫폼에 게시할 수 있으며 회사는 광고를 판매할 수 있다고 그는 말했습니다. 그는 올해 말에 플랫폼을 출시할 예정입니다.
변형 잠재력
Fang은 OpenAI의 2020년 ChatGPT 기술 초기 버전에서 직접 영감을 받았다고 말했습니다.
″우리는 모두 메타버스에 대해 이야기하지만 그 안에 누가 있습니까?” 그는 CNBC가 번역한 북경어로 말했습니다. ″그것은 우리의 뉴스만 바꿨을 뿐 우리 삶을 바꾸지는 못했습니다.”
그에 반해 제너레이티브 AI 기술은 사용자가 이미 콘텐츠를 생산하고 소비하고 있는 곳에서 작동하기 때문에 즉시 가치를 제공할 수 있다고 그는 말했다. 제너레이티브 AI는 또한 제작 비용을 낮출 수 있어 애니메이터와 소수 언어 사용자가 자신만의 콘텐츠를 쉽게 만들 수 있다고 Fang은 말했습니다.
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ChatGPT가 AI의 판도를 바꾸는 이유
일자리와 산업에 미치는 영향은 여전히 중요합니다.
ChatGPT와 같은 AI의 도래는 많은 ”인지 작업”이 공장과 같은 수동 작업보다 자동화하기 쉬워 보인다는 것을 의미합니다. 이는 많은 경제학자들에게 놀라운 일이라고 버지니아 대학교 경제학과 및 Darden School of Business의 교수인 Anton Korinek은 말했습니다. .
그는 ”인상적이면서도 조금 무서운 부분은 이러한 시스템의 힘이 지난 몇 년 동안 꾸준히 발전해 왔다는 것”이라며 올해만 더 강력한 AI 기술을 기대한다고 덧붙였다.
″그것은 이러한 모델이 우리 경제, 생산성, 노동 시장 및 궁극적으로 사회 전반에 혁명적인 영향을 미칠 것이라는 것을 의미합니다.”
— CNBC의 Arjun Kharpal과 Lauren Feiner가 이 보고서에 기여했습니다.