음성AI 한계

+ 꼬리질문 (음성AI 한계 관련) # 허공에 주먹만 뻗는 애플 • 애플의 시리, 아마존의 알렉사, 구글 어시스턴트들은 사용자의 명령어가 데이터베이스 내에 존재하지 않으면, 결과값을 내어 놓을 수 없다. 반면 생성형AI는 웹을 통해 언어를 학습하고, 명령어에 대한 답이 없다면, 대체하는 답을 내어 놓거나, 새로운 명령어를 사용자에게 요청할 수도 있다. • 또한 애플 시리가 챗GPT처럼 진화 하기 어려운 점이 개발의 어려움 때문이라는 보도도 나왔다. 존 버키(John Burkey) 전 애플 엔지니어는 최근 뉴욕타임즈와의 인터뷰에서 “시리는 아주 간단한 기능을 업데이트 하는 것에도 2주 정도가 소요 되는 등 개발에 기술적인 어려움을 겪고 있다”고 밝히기도 했다. 코드 한 줄을 추가 하는 것만 해도 데이터베이스 전체를 새롭게 구성해야 하는 시리는 챗GPT와 같이 똑똑한 비서가 되는 것이 불가능에 가깝다는 것이다 https://themiilk.com/articles/acf8ac532?u=9746f7ac&t=ae4c14b96&from= # ChatGPT로 시작된 생성형 AI 시대, 시리 대변혁 가능할까 시리 구축 방식은, 엔지니어가 데이터베이스를 업그레이드하기 위해 전체 데이터베이스를 다시 구축해야 한다는 것을 의미한다. 이 과정은 최대 6주까지 걸릴 수 있다. 이에 따른 학습 부족으로 시리와 다른 음성 어시스턴트는 “멍청하다(dumb as a rock)”라고 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 지적한 바 있다. 반면에 생성형 AI(ChatGTP, 미드저니, 달리, 스테이블 디퓨전에 사용되는 일종의 인텔리전스)는 자연어, 자체 데이터베이스 및 검색 결과를 사용하지만, 알고리즘을 활용하여 원본처럼 보이는 콘텐츠(오디오, 이미지 또는 텍스트 등)를 생성할 수 있다. 아울러 사용자가 질문을 하면 활용 가능한 모든 데이터를 샅샅이 뒤져 몇 가지 결정을 내리고 결과를 도출한다. https://www.itworld.co.kr/news/283021#csidx6ad864e8090abd98aba05d34d8e27e7