AI(인공 지능)는 오늘날 가장 인기 있고 가장 유망한 기술 중 하나입니다. 각계 각층에 지능형 솔루션을 제공하고 효율성을 개선하며 비용을 절감하고 가치를 창출할 수 있습니다. AI 분야에는 서로 다르지만 보완적인 두 가지 기술인 생성 AI와 의사 결정 AI가 있습니다.

제너레이티브 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 동영상 등 사용자의 니즈와 기호에 따라 다양한 콘텐츠와 서비스를 자동으로 생성할 수 있는 AI 기술을 말한다. 또한 기업에 더 많은 기회와 경쟁력을 제공합니다.

의사결정 AI는 추천, 검색, 상담, 거래 등 사용자 데이터와 분석을 기반으로 최적의 의사결정과 행동을 자동으로 할 수 있는 AI 기술을 말한다. 의사 결정 AI는 사용자에게 더 많은 지능과 자신감을 제공할 수 있으며 기업에 더 많은 효과와 보장을 제공할 수도 있습니다.

이 두 기술은 광범위한 시장 공간과 혁신 잠재력, 복잡한 산업 사슬과 생태계, 거대한 개발 공간과 도전 과제를 가지고 있습니다. 이 기사에서는 다음과 같은 측면에서 생성 AI와 의사 결정 AI의 차이점, 상호 작용 및 개발을 소개합니다.

· 시장 수요: 생성 AI와 의사 결정 AI 모두 개인화, 혁신, 상호 작용, 지능, 편의성, 보안 등과 같은 사용자의 다양한 소비 요구를 충족할 수 있습니다.

· 전통 산업: 생성 AI와 의사 결정 AI 모두 미디어, 교육, 엔터테인먼트, 의료, 금융, 소매 등과 같은 전통 산업의 발전에 영향을 미칠 수 있습니다.

· 가치 창출: 제너레이티브 AI와 의사 결정 AI 모두 소비자 경험 및 가치 감각 향상, 제품 품질 및 창의성 향상, 데이터 효율성 및 가치 향상 등 사용자와 기업을 위한 가치를 창출할 수 있습니다.

경제적 영향: 생성적 AI와 의사 결정 AI는 모두 소비 성장 및 혁신 촉진, 산업 전환 및 업그레이드 촉진, 사회 진보 및 발전 촉진과 같은 경제에 영향을 미칠 수 있습니다.

기술 아키텍처

생성 AI와 의사 결정 AI의 기술 아키텍처에는 몇 가지 공통점과 차이점이 있습니다. 공통점은 모두 데이터 계층, 모델 계층 및 애플리케이션 계층의 세 가지 주요 구성 요소가 필요하다는 것입니다. 데이터 계층은 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크와 같이 데이터를 수집, 저장, 처리 및 제공하는 데 사용되는 부분을 말합니다. 모델 레이어는 딥 러닝, 머신 러닝, 자연어 처리 등 모델을 훈련, 최적화, 실행, 업데이트하는 데 사용되는 부분을 의미합니다. 애플리케이션 레이어는 생성, 표시, 상호 작용 및 웹 페이지, APP, API 등의 콘텐츠 및 서비스를 평가합니다.

차이점은 데이터 계층, 모델 계층 및 애플리케이션 계층의 특정 구현 및 기능이 다르다는 것입니다. 제너레이티브 AI의 데이터 레이어는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 멀티미디어 데이터와 태그, 평점, 댓글 등의 사용자 선호도 데이터가 더 많이 필요합니다. 제너레이티브 AI의 모델 레이어는 VAE(변형 자동 인코더), GAN(생성 대결 네트워크), NNLM(신경망 언어 모델) 등과 같은 더 강력한 생성 기능이 있습니다. 생성 AI의 응용 계층은 콘텐츠 생성, 콘텐츠 선택, 콘텐츠 소통, 콘텐츠 공유 등

의사 결정 AI의 데이터 계층에는 테이블, 차트, 값과 같은 보다 구조화된 데이터와 클릭, 검색, 구매와 같은 사용자 행동 데이터가 더 많이 필요합니다. 의사 결정 AI의 모델 계층은 협업 필터링(CF), 지원 벡터 머신(SVM), 랜덤 포레스트(RF) 등과 같은 더 강력한 의사 결정 기능이 필요합니다. 의사 결정 AI의 응용 계층은 콘텐츠 추천, 콘텐츠 검색, 콘텐츠 상담, 콘텐츠 거래 등과 같이 보다 지능적이고 편리합니다.

시장 수요

시장 수요

Generative AI는 개인화되고 혁신적이며 대화형 소비에 대한 사용자의 요구를 충족할 수 있습니다. 사용자의 소비 수준이 향상됨에 따라 콘텐츠 및 서비스 소비에 대한 사용자의 요구는 점점 더 다양화되고 개인화되고 있습니다. 사용자는 더 이상 기업이 제공하는 표준화된 콘텐츠와 서비스를 수동적으로 받아들이는 데 만족하지 않고 자신의 기호에 따라 가장 적합한 콘텐츠와 서비스를 선택하거나 생성하기를 희망합니다. 동시에 사용자는 점점 더 새롭고 흥미로운 콘텐츠 및 서비스와 소통하고 공유하기를 희망하면서 혁신적이고 상호 작용적인 소비자 경험을 추구하고 있습니다.

제너레이티브 AI는 바로 이러한 요구를 충족할 수 있는 기술입니다. Generative AI는 사용자의 필요와 선호도에 따라 텍스트, 이미지, 음악, 동영상 등 다양한 콘텐츠와 서비스를 자동으로 생성할 수 있습니다. 사용자는 많은 시간과 노력을 들이지 않고도 간단한 입력이나 선택을 통해 자신의 취향에 맞는 콘텐츠와 서비스를 얻을 수 있습니다. 동시에 제너레이티브 AI는 콘텐츠와 서비스의 혁신과 다양화를 촉진하여 사용자가 더 새롭고 흥미로운 콘텐츠와 서비스에 액세스하고 소통하고 공유할 수 있도록 합니다. 예를 들어 사용자는 생성 AI를 사용하여 자신의 노래, 이야기, 그림 등을 만들고 다른 사용자와 상호 작용하고 댓글을 달 수 있습니다.

의사 결정 AI는 지능적이고 편리하며 안전한 소비에 대한 사용자의 요구를 충족시킬 수 있습니다. 사용자 소비 데이터가 증가함에 따라 소비 결정 및 행동에 대한 사용자의 요구는 점점 더 지능적이고 편리해지고 있습니다. 사용자는 더 이상 검색, 비교, 선택, 구매, 평가 등의 소비 과정에서 많은 시간과 에너지를 소비하지 않고 간단한 조작을 통해 최적의 결정과 행동을 얻기를 희망합니다. 동시에 사용자는 자신의 데이터와 행동이 유출되거나 악의적으로 사용되지 않도록 보호하기 위해 소비의 보안과 개인 정보 보호에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있습니다.

의사 결정 AI는 바로 이러한 요구를 충족할 수 있는 기술입니다. 의사결정 AI는 사용자 데이터와 분석을 기반으로 추천, 검색, 상담, 거래 등 최적의 의사결정과 행동을 자동으로 내릴 수 있습니다. 시간과 에너지. 동시에 의사 결정 AI는 사용자 데이터 및 행동의 보안 및 개인 정보 보호를 보장하고 암호화, 둔감화 및 조각화와 같은 조치를 통해 데이터가 유출되거나 악의적으로 사용되는 것을 방지할 수 있습니다.

전통적인 산업 역량 강화

제너레이티브 AI는 미디어, 교육, 엔터테인먼트 및 의료와 같은 전통 산업의 발전에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 산업은 모두 콘텐츠 및 서비스 중심의 산업으로 사용자의 요구에 맞는 다양한 콘텐츠와 서비스를 지속적으로 생산하고 제공해야 합니다. 제너레이티브 AI는 이러한 산업에 더 많은 가능성과 기회를 제공하여 콘텐츠와 서비스를 보다 유연하고 효율적으로 생산하고 제공할 수 있도록 합니다.

예를 들어, 미디어 산업에서 제너레이티브 AI는 미디어 조직이나 개인 크리에이터가 다양한 뉴스, 댓글, 칼럼 및 기타 콘텐츠를 생성하고 콘텐츠의 품질과 양을 개선하며 사용자가 다양한 견해, 피드백, 상호 작용 및 기타 콘텐츠를 생성하도록 도울 수 있습니다. 콘텐츠, 콘텐츠의 다양성과 상호작용성을 높입니다. 교육 산업에서 제너레이티브 AI는 교육 기관이나 개별 교사가 다양한 과정, 교과서, 연습 문제 등을 생성하고 교육의 질과 효과를 향상시킬 수 있으며 학습자가 다양한 메모, 요약, 숙제 등을 생성하여 학습을 향상시킵니다. 효율성과 결과. 엔터테인먼트 산업에서 제너레이티브 AI는 엔터테인먼트 조직 또는 개별 아티스트가 다양한 음악, 영화, 게임 및 기타 콘텐츠를 생성하고 엔터테인먼트의 품질과 창의성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있으며 관객이 다양한 평가, 공유, 참여 및 기타 콘텐츠를 생성하여 개선할 수 있도록 도울 수 있습니다. 오락. 다양하고 인터랙티브합니다. 의료 산업에서 제너레이티브 AI는 의료 기관 또는 의사 개인이 다양한 진단, 치료, 예방 및 기타 콘텐츠를 생성하고 의료 품질 및 효율성을 향상시킬 수 있으며 환자가 다양한 상담, 피드백, 재활 및 기타 콘텐츠를 생성하도록 도울 수 있습니다. 의료를 개선합니다. 편의성과 보안. 예를 들어, 제너레이티브 AI는 환자의 진료기록, 검사, 실험실 검사 등의 데이터를 기반으로 가장 정확한 진단 결과와 가장 적절한 치료 계획을 생성할 수 있으며, 환자의 증상, 체질, 생활 습관 및 기타 데이터 및 건강 조언. Generative AI는 또한 환자의 질문과 요구 사항을 기반으로 가장 전문적인 상담 답변과 가장 사려 깊은 서비스 제안을 생성할 수 있으며 환자의 회복 상태 및 피드백을 기반으로 가장 시기 적절한 재활 지도 및 최적의 치료 조정을 생성할 수 있습니다.

가치 창출

생성 AI와 의사 결정 AI 모두 소비자 경험 및 가치 감각 향상, 제품 품질 및 창의성 향상, 데이터 효율성 및 가치 향상과 같이 사용자와 기업을 위한 가치를 창출할 수 있습니다.

사용자에게 제너레이티브 AI는 사용자에게 더 많은 선택권과 편리함은 물론 더 많은 혁신과 상호 작용을 제공할 수 있습니다. 사용자는 자신의 필요와 선호도에 따라 가장 적합한 콘텐츠와 서비스를 자동으로 생성하거나 선택할 수 있어 소비 경험과 가치관을 향상시킬 수 있습니다. 또한 사용자는 보다 새롭고 흥미로운 콘텐츠와 서비스를 접하고 소통하고 공유하며 소비 참여와 상호 작용을 높일 수 있습니다. 의사 결정 AI를 통해 사용자는 더 많은 지능과 자신감을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 더 많은 보안과 개인 정보를 얻을 수 있습니다. 사용자는 자신의 데이터와 분석을 기반으로 최적의 의사결정과 조치를 자동으로 얻을 수 있어 소비 인텔리전스와 자신감을 높일 수 있습니다. 또한 사용자는 자신의 데이터와 행동이 유출되거나 악의적으로 사용되지 않도록 보호하여 소비자 보안 및 개인 정보 보호를 개선할 수 있습니다.

기업의 경우 생성 AI를 통해 기업은 제품 품질과 창의성을 개선하고 제품 효율성과 경쟁력을 높일 수 있습니다. 사용자의 요구와 기호에 따라 기업은 사용자에게 가장 적합한 콘텐츠와 서비스를 자동으로 생성하거나 제공하여 제품 품질과 창의성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 기업은 시장 기회와 트렌드를 기반으로 가장 가치 있는 콘텐츠와 서비스를 자동으로 생성하거나 개발하여 제품 효율성과 경쟁력을 향상시킬 수 있습니다. 의사 결정 AI를 통해 기업은 데이터 효율성과 가치를 개선할 수 있으며 기업이 데이터 보호 및 책임을 개선할 수도 있습니다. 기업은 사용자 데이터 및 분석을 기반으로 제품 속성, 기능, 가격 등을 자동으로 최적화하거나 조정하여 데이터 효율성과 가치를 향상시킬 수 있습니다. 또한 기업은 데이터 보호 및 책임을 개선하기 위해 법률, 규칙 및 윤리에 따라 데이터 보안, 개인 정보 보호, 저작권 등을 자동으로 보호하거나 처리할 수 있습니다.

경제적 영향

생성 AI와 의사 결정 AI는 모두 소비 성장 및 혁신 촉진, 산업 전환 및 업그레이드 촉진, 사회 진보 및 발전 촉진과 같은 경제에 영향을 미칠 수 있습니다.

소비의 경우 생성 AI와 의사 결정 AI 모두 소비 성장과 혁신을 촉진할 수 있습니다. Generative AI는 더 많은 선택과 편리함을 제공하고 더 많은 혁신과 상호 작용을 제공하여 사용자의 소비 요구와 관심을 자극하고 사용자의 소비 빈도와 양을 늘릴 수 있습니다. 의사 결정 AI는 더 많은 지능과 자신감, 더 많은 보안 및 개인 정보 보호를 제공하여 사용자의 소비 요구와 문제점을 충족하고 사용자의 소비 충성도와 유지율을 높일 수 있습니다.

산업의 경우 생성 AI와 의사 결정 AI 모두 산업 혁신과 업그레이드를 촉진할 수 있습니다. 제너레이티브 AI는 기업이 제품 품질과 창의성, 제품 효율성과 경쟁력을 개선하여 생산 중심에서 사용자 중심으로, 표준화에서 맞춤화로, 단순화에서 다양화로 산업 혁신과 업그레이드를 달성하도록 도울 수 있습니다. 의사 결정 AI는 기업이 데이터 효율성과 가치, 데이터 보호 및 책임을 개선하여 데이터 수집에서 데이터 분석으로, 데이터 사용에서 데이터 관리로, 데이터 폐쇄 루프에서 데이터 개방성으로 산업 변환 및 업그레이드를 달성하도록 도울 수 있습니다.

사회의 경우 생성 AI와 의사 결정 AI 모두 사회적 진보와 발전을 촉진할 수 있습니다. 제너레이티브 AI는 더 많은 선택과 편의성을 제공하고 더 많은 혁신과 상호 작용을 제공함으로써 사회 문화적 다양성과 창의성을 높일 수 있습니다. 또한 사회적 소통과 공유를 늘리고 사회적 결속력과 포용성을 높일 수 있습니다. . 의사결정 AI는 더 많은 지능과 자신감을 제공함으로써 사회의 기술과 지능 수준을 높일 수 있으며, 더 많은 보안과 프라이버시를 제공함으로써 사회의 안전감과 신뢰를 높이고 사회적 안정과 지속 가능성을 높일 수 있습니다.

결론적으로

이 글에서는 AI 기술을 기반으로 콘텐츠와 서비스를 생성하고 의사결정하는 기술인 제너레이티브 AI와 의사결정 AI라는 서로 다르지만 보완적인 두 가지 기술을 소개한다. 시장 수요, 전통 산업, 가치 창출, 경제적 영향 및 기술 아키텍처 측면에서 생성적 AI와 의사 결정 AI의 차이점, 상호 작용 및 개발을 분석했습니다. 우리는 생성 AI와 의사 결정 AI 모두 광범위한 시장 공간과 혁신 잠재력을 가지고 있으며 둘 다 복잡한 산업 체인과 생태계는 물론 거대한 개발 공간과 과제를 가지고 있다고 믿습니다. 제너레이티브 AI와 의사결정 AI의 더 많은 응용과 서비스가 우리의 삶을 더 풍요롭고 스마트하게 만들어가길 기대합니다.

FlerkenS는 Web3 네트워크를 기반으로 하는 분산형 개인 AI 애플리케이션 플랫폼으로 사용자가 디지털 전환을 달성하도록 돕고 경계 없는 디지털 및 지능형 서비스를 사용자에게 제공합니다.

FlerkenS는 AI 시장, AI 퍼블리셔, 개방적이고 확장 가능한 일반 인공 지능(AGI) 시스템을 구축합니다. AI-DSL은 개인 벡터 데이터베이스(Personal Vector Database) + Langchain Technology Solution(Langchain Technology Solution) + 대규모 모델 기술 구현 경로를 통해 서로 다른 유형 및 분야의 AI 응용 프로그램 및 서비스가 서로 협력하고 상호 작용할 수 있도록 합니다. 개인화 된 AI 서비스를 얻고 분산 네트워크 환경에서 AI 기술로 서비스 공급자와 점대점을 실현합니다. 분산 AI 지능형 비즈니스와 분산 AI 경제를 구축하기 위한 연결입니다.

FlerkenS의 첫 번째 응용 프로그램: Web3+AI 기반의 스마트 경력 계획, 사용자의 개인 정보, 관심사, 능력 및 목표를 기반으로 경력 계획, 교육 및 경력 추천을 포함하여 개인화된 경력 개발 제안을 제공할 수 있습니다. 또한 대화와 상호 작용을 통해 사용자가 작업장 문제를 해결하고 전문 기술과 자신감을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.