교사는 새로운 엔지니어입니다. AI 지원 및 PromptOps의 부상

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더 많은 기업이 Gen AI를 빠르게 사용하기 시작함에 따라 효율성에 영향을 미칠 수 있는 큰 실수, 즉 적절한 온보딩을 피하는 것이 중요합니다. 회사는 새로운 직원이 성공할 수 있도록 교육하는 데 시간과 돈을 투자하지만, LLM(대형 언어 모델) 도우미를 사용할 때 많은 사람들이 이를 설명이 필요 없는 단순한 도구처럼 취급합니다. 이는 단순한 자원 낭비가 아닙니다. 위험해요. 연구에 따르면 AI는 2024년부터 2025년까지 테스트에서 실제 사용으로 빠르게 발전했으며 거의 ​​1/3의 기업이 전년도에 비해 사용 및 수용이 급격히

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더 많은 기업이 Gen AI를 빠르게 사용하기 시작함에 따라 효율성에 영향을 미칠 수 있는 큰 실수, 즉 적절한 온보딩을 피하는 것이 중요합니다. 회사는 새로운 직원이 성공할 수 있도록 교육하는 데 시간과 돈을 투자하지만, LLM(대형 언어 모델) 도우미를 사용할 때 많은 사람들이 이를 설명이 필요 없는 단순한 도구처럼 취급합니다. 이는 단순한 자원 낭비가 아닙니다. 위험해요. 연구에 따르면 AI는 2024년부터 2025년까지 테스트에서 실제 사용으로 빠르게 발전했으며 거의 ​​1/3의 기업이 전년도에 비해 사용 및 수용이 급격히 증가했다고 보고했습니다. 확률적 시스템에는 희망적 사고가 아닌 거버넌스가 필요합니다. 기존 소프트웨어와 달리 Gen AI는 확률적이며 적응력이 뛰어납니다

상세 분석

. 상호 작용을 통해 학습하고 데이터나 사용량이 변경됨에 따라 표류할 수 있으며 자동화와 대행사 사이의 회색 영역에서 작동합니다. 이를 정적 소프트웨어처럼 취급하면 현실을 무시합니다. 모니터링 및 업데이트가 없으면 모델 성능이 저하되고 잘못된 출력이 생성됩니다. 이는 모델 드리프트로 널리 알려진 현상입니다. Gen AI에는 내장된 조직 인텔리전스도 부족합니다. 인터넷 데이터에 대해 훈련된 모델은 셰익스피어 소네트를 작성할 수 있지만, 귀하가 가르치지 않으면 확대 경로와 규정 준수 제약 사항을 알 수 없습니다.

정리

이러한 시스템이 동적으로 작동하고 확인하지 않으면 환각을 일으키거나 오해를 불러일으키거나 데이터를 유출할 수 있기 때문에 규제 기관 및 표준 기관은 지침을 추진하기 시작했습니다. 온보딩을 건너뛰는 데 따른 실제 비용 LLM이 환각을 일으키거나, 어조를 잘못 해석하거나, 민감한 정보를 유출하거나, 편견을 증폭시킬 때 비용은 명백합니다. 잘못된 정보 및 책임: 캐나다 재판소는 웹 사이트 이후 Air Canada에 책임을 물었습니다. 챗봇이 승객에게 잘못된 정책 정보를 제공했습니다. 이번 판결은 기업이 AI 에이전트의 발언에 책임을 진다는 점을 분명히 했습니다. 당혹스러운 환각: 2025년 시카고 선타임즈(Chicago Sun-Times)와 필라델피아 인콰이어러(Philadelphia Inquirer)가 발행한 신디케이트된 ‘여름 독서 목록’에서는 존재하지 않는 책을 추천했습니다. 작가는 적절한 검증 없이 AI를 사용하여 철회 및 해고를 촉발했습니다

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