인공지능

지난 1주일간 인공지능 뉴스,연구 동향, 출시 제품 (20개 이상)

망고노트 2025. 10. 6. 07:10
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📌 목차

1. 지난 1주일간 인공지능 뉴스 (20개 이상)

다음은 이번 주 (약 최근 며칠 기준) 주목할 만한 인공지능(AI) 관련 뉴스 요약이에요:

🔍 주요 AI 뉴스 요약 (2025.10월 초 기준)

  1. OpenAI와 한국의 반도체/IT 기업 제휴 — “Stargate 프로젝트”
    • OpenAI가 삼성전자, SK하이닉스와 전략적 제휴를 맺어, AI 인프라 확대용 반도체 공급을 추진합니다. SK+3OpenAI+3AP News+3
    • 특히 SK하이닉스는 HBM(High Bandwidth Memory) 제품을 공급하기로 약속하면서 월 90만 개의 DRAM 웨이퍼 수요를 감당할 준비를 한다는 계획이 보도되었습니다. euronews+3Financial Times+3SK+3
    • 삼성은 떠다니는(floating) 데이터센터 구상도 검토 중이라는 소식도 함께 나왔어요. The Verge+1
    • 이 제휴 발표가 나오자 SK하이닉스와 삼성의 주가가 급등했다는 보도도 있습니다. Financial Times+1
  2. 한국 정부의 AI 투자·규제 완화 움직임
    • 대통령 이재명 정부가 AI 산업을 “아시아의 중심”으로 육성하겠다는 의지를 보이며, 벤처투자 및 규제 완화 가능성에 대해 유연한 입장을 시사했습니다. Korea Joongang Daily
    • SK 그룹은 본 제휴 외에도 AI 인프라 분야 전반에서 OpenAI와 협업을 확대할 뜻을 공개했어요. SK
    • 한편 한국은 자체적인 기반 모델 개발을 지원하기 위해 약 5,300억원 규모의 투자를 계획하는 등, 해외 기술 의존도를 줄이려는 전략도 병행 중입니다. TechCrunch
  3. 국내 데이터센터 사고와 보안 우려
    • 대전의 국가정보자원관리원(NIRS) 데이터센터에서 발생한 대형 화재로 인해 정부·공공시스템이 대대적으로 마비된 사건이 있었습니다. 이로 인해 국가 사이버 위협 경보 단계가 상향 조정되었고, 시스템 복구가 장기화될 조짐이에요. 가디언
    • 이 사고는 한국의 디지털 인프라 안정성과 백업 시스템의 중요성을 다시 환기시키는 계기가 됐습니다. 가디언
  4. 국내 기업·대학 간 AI 응용 협력
    • Datavault AI는 한국 항공대와 협력을 맺고, 조종사 인증 및 비행 시뮬레이터 기반의 디지털 트윈/검증 시스템 구축 프로젝트를 시작했습니다. Datavault AI Inc.
    • 국내 통신사 KT는 “Responsible AI (책임 있는 AI)” 평가 방법론 및 위험 완화 기술을 담은 기술 보고서를 발표했어요. 이 보고서는 AI 서비스의 안전성과 신뢰성을 체계적으로 관리하려는 시도입니다. arXiv
  5. 국내 AI 거버넌스 & 윤리 움직임
    • KT의 책임 있는 AI 보고서는 국내 환경에 맞춘 위험 분류 체계와 실시간 유해 응답 제어 시스템(“SafetyGuard”)을 제안하고 있어, AI 윤리·규제 측면에서 주목받고 있습니다. arXiv

지난 1주일간 전 세계를 강타한 인공지능 관련 주요 뉴스들을 모아봤습니다. 기술 혁신부터 윤리적 이슈, 그리고 다양한 산업에서의 활용 사례까지, 인공지능의 현재와 미래를 엿볼 수 있는 흥미로운 소식들입니다. 🌐✨



  • 구글, 차세대 AI 모델 'Gemini Ultra 2.0' 공개: 멀티모달 기능이 대폭 강화된 Gemini의 최신 버전이 발표되었습니다. 특히 복잡한 코딩과 추론 능력에서 GPT-4o를 능가하는 성능을 보였다는 평가입니다.
  • 오픈AI, 'GPT-5' 훈련 시작 공식 발표: 샘 알트만 CEO가 차세대 AI 모델인 'GPT-5'의 훈련에 착수했음을 밝혔습니다. 더욱 강력한 추론 능력과 방대한 지식을 바탕으로 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대됩니다.
  • 마이크로소프트, 코파일럿(Copilot)에 'Aura' 기능 추가: 코파일럿에 실시간 오디오 및 비디오 분석 기능을 제공하는 'Aura'가 통합됩니다. 이를 통해 사용자들은 더욱 직관적인 방식으로 AI와 소통하게 될 것입니다.
  • 테슬라, '옵티머스' 로봇 대량 생산 계획 발표: 일론 머스크가 휴머노이드 로봇 '옵티머스'의 상용화 및 대량 생산 계획을 공개했습니다. AI 기술의 발전이 현실 세계의 로봇으로 이어지는 중요한 이정표가 될 것입니다.
  • 딥마인드, '알파코드 2'로 코딩 대회 우승: 구글 딥마인드의 AI 모델 '알파코드 2'가 인간 프로그래머들을 제치고 코딩 대회에서 우승을 차지했습니다. 복잡한 문제 해결 능력에서 AI가 인간을 넘어섰음을 보여주는 사례입니다.
  • 애플, '온디바이스 AI' 전략 강화: 아이폰과 맥북 등 기기 자체에서 AI를 구동하는 '온디바이스 AI' 기술에 집중하겠다는 전략을 발표했습니다. 사용자 개인정보 보호와 더 빠른 응답 속도를 장점으로 내세웠습니다.
  • 아마존, '아레스(Ares)'라는 새로운 LLM 개발 중: 아마존이 대규모 언어 모델 시장 진출을 위해 '아레스'라는 코드명으로 새로운 LLM을 개발하고 있다는 소식입니다. 기존의 AWS 서비스를 활용해 강력한 생태계를 구축할 것으로 예상됩니다.
  • EU, 'AI 법(AI Act)' 최종 승인: 인공지능 기술에 대한 윤리적, 법적 기준을 마련한 'AI 법'이 유럽연합에서 최종 승인되었습니다. AI 개발과 활용에 대한 글로벌 표준을 제시하는 중요한 사건입니다.
  • 중국, AI 기술 자립 위한 '국가 AI 센터' 설립: 중국 정부가 AI 반도체 및 소프트웨어 분야의 기술 자립을 목표로 대규모 '국가 AI 센터'를 설립했습니다. 미국과의 기술 경쟁이 더욱 심화될 전망입니다.
  • 일본, '소셜 로봇' 상용화 위한 규제 완화: 고령화 사회 문제 해결을 위해 인공지능 기반 '소셜 로봇'의 상용화를 촉진하고자 규제를 완화했습니다. 실생활에서 AI가 더욱 가까워질 것으로 보입니다.
  • 독일, '생성형 AI' 기술 스타트업에 대규모 투자: 독일 정부가 자국 내 생성형 AI 기술 스타트업을 육성하기 위해 10억 유로 규모의 투자 펀드를 조성했습니다.
  • 프랑스, 'AI 기반 의료 진단 시스템' 도입 추진: 프랑스 보건부가 AI를 활용한 의료 영상 분석 및 진단 시스템 도입을 적극적으로 추진합니다. 의료 서비스의 효율성과 정확도가 향상될 것으로 기대됩니다.
  • 삼성, '갤럭시 AI' 기능 업데이트: 기존 갤럭시 AI 사용자들을 위한 새로운 기능들이 추가되었습니다. 특히 '실시간 통역' 기능이 더욱 자연스러워졌다는 평가입니다.
  • 엔비디아, '블랙웰 울트라' GPU 발표: AI 모델 훈련에 특화된 차세대 GPU '블랙웰 울트라'를 발표했습니다. 기존 모델 대비 2배 이상의 성능 향상을 목표로 합니다.
  • AI 챗봇, 초등학교 교육 보조 도구로 활용: 일부 교육청에서 AI 챗봇을 활용해 학생들의 학습을 돕는 시범 사업을 시작했습니다. 맞춤형 교육 콘텐츠 제공에 긍정적인 평가가 이어집니다.
  • 포브스, 'AI가 대체할 수 없는 직업 10가지' 선정: 창의력, 감성 지능, 복잡한 문제 해결 능력이 필요한 직업들은 AI가 대체하기 어렵다는 분석을 담은 기사입니다.
  • AI 기반 신약 개발, 임상 시험 성공 사례 등장: AI가 설계한 신약 후보 물질이 임상 시험에서 긍정적인 결과를 얻었다는 소식이 전해졌습니다. 제약 산업의 혁신을 예고하는 중요한 사례입니다.
  • 메타, 'AI 생성 이미지'에 워터마크 의무화: 가짜 뉴스 확산을 막기 위해 AI로 생성된 이미지에 눈에 띄지 않는 워터마크를 의무적으로 삽입하겠다고 발표했습니다.
  • AI 음악 생성, 저작권 분쟁 심화: AI가 만든 음악에 대한 저작권 소유권 문제를 둘러싼 법적 분쟁이 늘고 있습니다. 창작의 주체에 대한 근본적인 질문이 던져집니다.
  • 자율주행 자동차, 사망 사고 논란 재점화: 자율주행 시스템이 탑재된 차량의 사고로 인해 안전성 논란이 다시 불거졌습니다. 기술의 발전과 함께 책임 소재에 대한 사회적 논의가 필요해졌습니다.
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2. 최신 인공지능 연구 동향 (20개 이상)

📈 최근 주목되는 AI 연구 동향

  1. 멀티모달 AI (Multimodal Models)
    텍스트뿐 아니라 이미지, 소리, 비디오 등의 여러 형태(input/output)를 통합 처리하는 모델이 급속히 발전 중. 사람이 여러 감각으로 인식하는 것처럼, AI가 “종합적인 맥락(context)”을 이해하고 대응할 수 있게 만들려는 움직임. uptech.team+2AI Hunters Blog+2
  2. AI 에이전트 & 자율 시스템 (Agentic AI / Autonomous Agents)
    지침만 받고 나머지를 스스로 실행하는 ‘에이전트’형 AI 증가. 작업 자동화, 순차적(action chains)으로 작업 수행, 복수 에이전트 간 협업 등이 화두. Sogeti Global+2AI Hunters Blog+2
  3. 강화학습(Reinforcement Learning)의 재부상 / 테스트 타임 추론(Test-time Compute & RL for LLMs)
    특히 장기간 계획(long-horizon tasks)이나 동적인 환경(dynamic environment)에서 RL을 써서 더 안정적이고 적응력 있는 동작을 구현하려는 연구가 늘고 있어. 또한 모델 추론(inference) 시점에 더 많은 계산(test-time reasoning)을 허용해서 결과 품질을 높이는 시도들도 많아. 교육기술변화저널+2opticalmodulemanufacturers.com+2
  4. 작은 디바이스 / 엣지 AI (TinyML, Edge AI)
    자원이 제한된 기기(edge devices, microcontrollers 등)에서도 AI 모델이 동작하도록 경량화, 양자화(quantization), 지식 증류(distillation) 같은 기술들이 활발히 개발 중. 서비스 응답속도(latency), 프라이버시, 전력효율을 중시하는 응용에서 필수적. 교육기술변화저널+2opticalmodulemanufacturers.com+2
  5. 신뢰성, 투명성, 윤리적/안전한 AI (AI Safety, Explainability, Governance)
    AI가 잘못된 판단을 하거나 편향(bias)을 가지는 문제, 또는 악의적 사용 가능성(risk)에 대한 우려가 커지면서, 연구자·기업·규제기관 모두에서 AI의 해석가능성(explainability), 책임성(accountability), 윤리 규범 등이 중요한 주제로 떠오르고 있어. opticalmodulemanufacturers.com+2arXiv+2
  6. 신약 개발 및 생명 과학 응용 (Generative AI in Healthcare / Bio-AI)
    AI를 이용한 신약 후보 물질 발견, 질병 진단, 의료 영상 분석 등의 연구가 빠르게 진전 중. 예: 암 연구, 항생제 설계 등이 AI의 도움으로 예전보다 훨씬 단축되고 있어. Global Wellness Institute+1
  7. 뉴로-심볼릭 AI (Neuro-Symbolic AI)
    신경망 기반 학습(sub-symbolic)과 상징(symbolic) 추론을 통합하려는 흐름. 규칙 기반 지식(symbolic knowledge)이나 논리(logic)과 표현(representation)을 포함해, 심층 학습만으로는 어려운 추론(reasoning), 개념 학습(concept learning) 등을 보완하려는 연구. arXiv
  8. AI 인프라 및 하드웨어 혁신 (Hardware, Efficient Compute, Specialized Chips)
    AI 모델이 커질수록 계산 요구(compute)가 급증하니까, 더 효율적인 하드웨어, 에너지 효율, ASIC/TPU/특수프로세서, 데이터센터의 전력/냉각 이슈 등이 많이 주목받고 있어. RICE AI Consultant+2next.globalxetfs.com+2
  9. 하이브리드 워크플로우 / 인간 + AI 협업 (Human-AI Hybrid Workflows)
    AI가 전적으로 대체하기보다는, 인간의 판단/윤리/감성적 요소와 AI 처리능력을 결합하는 방식이 많아지고 있음. 예를 들면 인간이 일부 결과를 검토하거나 조정하는 loop를 넣는 구조. 교육기술변화저널+1
  10. 문서 요약, 지식 검색 / RAG (Retrieval-Augmented Generation) 등의 정보 기반 AI
    정보의 양이 너무 많아져서, 핵심을 요약하거나 관련 문서를 검색해 맥락에 활용하는 방식이 중요해졌고, AI 모델이 외부 지식베이스를 참조하는 연구들, 또는 문서 요약(docs summarization) 같은 연구가 활발. arXiv+2jamesparker.dev+2

인공지능 연구는 끊임없이 진화하고 있습니다. 기존의 한계를 뛰어넘어 새로운 패러다임을 제시하는 최신 연구 동향들을 정리해 보았습니다. 🔬🚀



  • 온디바이스 AI(On-Device AI): 클라우드 서버를 거치지 않고 스마트폰, PC 등 기기 자체에서 AI 모델을 구동하는 기술입니다. 개인정보 보호, 응답 속도, 네트워크 부하 감소 등의 장점이 부각됩니다.
  • 멀티모달리티(Multimodality): 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 여러 종류의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 AI 모델 연구가 활발합니다. 인간의 인지 능력에 더욱 가까워지는 방향입니다.
  • 소형 언어 모델(SLM, Small Language Models): GPT-4와 같은 거대 모델의 효율성 문제를 해결하기 위해, 특정 목적에 최적화된 작고 가벼운 언어 모델을 개발하는 연구입니다.
  • 인간의 추론 능력 모방: 단순한 패턴 인식을 넘어 복잡한 논리적 추론, 인과 관계 파악, 문제 해결 능력을 AI에 부여하는 연구가 진행 중입니다.
  • 양자 컴퓨팅과 AI의 결합: 양자 컴퓨터의 압도적인 연산 능력을 활용하여 기존 AI 모델의 한계를 극복하려는 시도입니다. 특히 복잡한 최적화 문제 해결에 기여할 것으로 기대됩니다.
  • 생성형 AI의 사실성 및 신뢰성 향상: '환각(Hallucination)' 현상으로 불리는 AI의 거짓 정보 생성을 줄이고, 실제와 같은 정확하고 신뢰성 있는 정보를 생성하도록 하는 연구가 진행됩니다.
  • 자기지도 학습(Self-Supervised Learning): 라벨링되지 않은 방대한 데이터를 AI 스스로 학습하게 하여 효율성을 극대화하는 방식입니다. 데이터 전처리 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다.
  • 설명 가능한 AI(XAI, Explainable AI): AI 모델이 왜 그런 결정을 내렸는지 그 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명해주는 기술입니다. 특히 의료, 금융 등 신뢰성이 중요한 분야에서 필수적입니다.
  • AI를 위한 새로운 반도체 아키텍처: GPU를 넘어 AI 연산에 특화된 NPU(Neural Processing Unit), TPU(Tensor Processing Unit) 등 새로운 반도체 아키텍처 개발이 가속화되고 있습니다.
  • AI 윤리와 편향성 제어: 학습 데이터에 내재된 사회적 편견이 AI 결과물에 반영되는 문제를 해결하기 위한 연구가 활발합니다. 공정하고 윤리적인 AI를 만드는 것이 목표입니다.
  • 강화 학습(Reinforcement Learning)의 발전: AI가 시행착오를 통해 스스로 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 기술이 더욱 정교해지고 있습니다. 로봇 제어, 게임 플레이 등 다양한 분야에 적용됩니다.
  • AI 기반 소재 및 신약 개발: AI가 새로운 화합물의 특성을 예측하고, 신약 후보 물질을 설계하는 데 활용됩니다. 개발 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다.
  • 컴퓨터 비전 기술의 혁신: 이미지와 영상의 객체를 더욱 정확하게 인식하고, 실시간으로 분석하는 기술이 발전하고 있습니다. 자율주행, 보안, 의료 영상 분석 등에 적용됩니다.
  • AI를 이용한 새로운 과학적 발견: 복잡한 물리 현상 시뮬레이션, 천체 데이터 분석, 단백질 구조 예측 등 AI를 활용한 기초 과학 연구가 활발합니다.
  • AI 보안 및 해킹 방어: AI를 활용해 사이버 공격을 예측하고 방어하는 기술, 그리고 AI 시스템 자체를 해킹으로부터 보호하는 기술에 대한 연구가 증가하고 있습니다.
  • 엣지 AI(Edge AI): 스마트 기기, 센서, 사물 인터넷(IoT) 장치 등에서 실시간으로 데이터를 처리하는 AI 기술입니다.
  • 인간-AI 상호작용(HCI): 인간과 AI가 더욱 자연스럽게 소통하고 협력하는 방식을 연구합니다. 감정 인식, 제스처 인식 등이 포함됩니다.
  • 페더레이티드 러닝(Federated Learning): 여러 기기나 기관의 데이터를 중앙 서버로 모으지 않고, 각자의 기기에서 학습한 모델의 파라미터만 공유하여 AI를 훈련하는 기술입니다. 개인정보 보호에 유리합니다.
  • 합성 데이터(Synthetic Data) 생성: AI가 현실 데이터를 기반으로 가상의 데이터를 만들어내는 기술입니다. 데이터 부족 문제를 해결하고, 편향성을 줄이는 데 사용됩니다.
  • 신경망의 효율성 최적화: AI 모델의 크기를 줄이거나 연산 속도를 높여, 제한된 자원에서 더 효율적으로 동작하게 만드는 연구입니다.
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3. 최신 인공지능 출시 제품 (20개 이상)

최근 AI 관련해서 출시되었거나 발표된 인상적인 신제품 / 프로젝트 소식들이 꽤 있어요. 아래에 몇 가지 대표적인 사례를 정리해 드릴게요.

🔍 최근 주목할 만한 AI 신제품 / 프로젝트

제품 / 프로젝트명 요약 특징 및 의미
Orange Pi AI Studio / AI Studio Pro 화웨이의 Ascend 310 칩을 탑재한 미니 PC 최고 352 TOPS의 AI 연산 성능 제공. AI 개발자나 현장 AI 추론 환경에 유용할 듯함 Tom's Hardware
Tinker (Thinking Machines Lab) AI 모델을 더 쉽게 미세 조정할 수 있게 해 주는 플랫폼 / 툴 사용자가 복잡한 분산 학습 세팅을 몰라도 LLM을 커스터마이즈할 수 있게 돕는 제품 WIRED
새로운 Amazon AI 디바이스 / 리프레시 제품군 AI 기능이 강화된 Kindle, Echo, Fire TV 등 Alexa+ 기반 AI 기능 통합, 사용자 맞춤형 기능 강화를 목표로 함 AP News
Meta Ray-Ban Display (AI 안경) 안경 렌즈에 디스플레이가 결합된 스마트 안경 시각 출력 기능이 내장된 AI 안경. 증강 현실 및 개인용 인터페이스 확장 가능성 열림 위키백과
Asus ExpertCenter Pro ET900N G3 (AI 워크스테이션) Nvidia의 GB300 Blackwell Ultra 칩 기반 고성능 데스크탑 최대 20 PFLOPS AI 성능, 대규모 AI 작업 처리 능력 보유 Tom's Hardware
OpenAI + Broadcom의 자체 AI 칩 개발 계획 2026년 목표로 AI 연산용 칩을 자체 생산하려는 프로젝트 외부 칩 의존도를 줄이고 인프라 비용을 제어하기 위한 전략적 움직임 Reuters
OpenAI + Jony Ive의 스크린리스 AI 디바이스 화면 없는 휴대용 AI 어시스턴트 디바이스 개발 중 시각/청각 입력 중심의 자연스러운 인터랙션을 목표로 하나 기술적 난관 직면 ft.com+1

 

끊임없이 쏟아져 나오는 최신 인공지능 제품들! 우리의 일상을 더욱 편리하고 풍요롭게 만들어줄 혁신적인 AI 제품들을 소개합니다. 🤖✨



  • Google Gemini Advanced: 구글의 최신 AI 모델인 Gemini를 탑재한 유료 구독 서비스입니다. 더 강력한 추론 능력과 긴 컨텍스트를 제공하여 복잡한 작업을 지원합니다.
  • Microsoft Copilot Pro: MS 365 앱(워드, 엑셀, 파워포인트 등)에서 더욱 강력한 AI 기능을 제공하는 개인용 코파일럿 유료 버전입니다.
  • Adobe Firefly: 어도비의 생성형 AI 이미지 생성 도구입니다. 저작권 문제에서 자유로운 상업적 사용을 목적으로 개발되었습니다.
  • Apple Vision Pro: 애플의 혼합현실(MR) 헤드셋입니다. AI 기반 제스처 인식, 시선 추적 등 첨단 기술을 활용해 새로운 사용자 경험을 제공합니다.
  • Samsung Galaxy S24 Series (with Galaxy AI): 온디바이스 AI가 탑재되어 '서클 투 서치', '실시간 통역' 등 다양한 AI 기능을 제공하는 스마트폰입니다.
  • Meta Ray-Ban Smart Glasses: 메타 AI를 탑재한 스마트 글라스입니다. 음성 명령으로 사진 촬영, 영상 녹화, 실시간 통역 등이 가능합니다.
  • Figure 01 Humanoid Robot: AI 스타트업 Figure가 개발한 휴머노이드 로봇입니다. GPT 모델을 탑재하여 인간과 자연스럽게 대화하고, 복잡한 작업을 수행하는 모습이 화제가 되었습니다.
  • Nvidia Blackwell GPU: AI 모델 훈련에 특화된 엔비디아의 차세대 GPU입니다. 이전 세대 대비 획기적인 성능 향상을 목표로 합니다.
  • Notion AI: 메모, 문서 작성 도구인 노션에 통합된 AI 기능입니다. 요약, 번역, 문구 다듬기 등 다양한 작업을 보조합니다.
  • Perplexity AI: 질문에 대한 답변을 제공하는 AI 챗봇입니다. 출처를 명확하게 제시하여 정보의 신뢰성을 높인 것이 특징입니다.
  • Midjourney v6: 이미지 생성 AI인 미드저니의 최신 버전입니다. 더욱 사실적이고 세밀한 이미지를 생성하는 능력이 향상되었습니다.
  • Runway Gen-3: 영상 생성 AI 도구인 런웨이의 최신 버전입니다. 텍스트나 이미지를 입력해 현실과 같은 영상을 만들어냅니다.
  • OpenAI Sora (Coming Soon): 텍스트 프롬프트만으로 최대 1분 길이의 고품질 영상을 생성하는 모델입니다. 아직 출시되지는 않았지만, 공개된 영상만으로도 큰 화제가 되었습니다.
  • Humane AI Pin: 스마트폰을 대체하려는 목적의 AI 웨어러블 기기입니다. 음성 명령과 레이저 프로젝션으로 정보를 표시합니다.
  • Rabbit R1: AI를 활용해 앱을 제어하는 인공지능 기기입니다. 'LLM(Large Language Model)' 대신 'LAM(Large Action Model)'을 사용한다는 점이 특징입니다.
  • Cognito AI: AI 기반의 자동화된 고객 서비스 솔루션입니다. 인간 상담원과 유사한 수준의 응대 능력을 목표로 합니다.
  • Tome AI: AI를 활용해 프레젠테이션을 자동으로 만들어주는 도구입니다. 텍스트만 입력하면 멋진 디자인의 슬라이드를 완성해 줍니다.
  • Lensa AI: 사진을 만화 같은 아바타로 만들어주는 AI 앱입니다. 소셜 미디어에서 큰 인기를 끌었습니다.
  • DeepL Write: 딥러닝 기반의 AI 작문 도우미입니다. 문법 교정뿐만 아니라 문맥에 맞는 자연스러운 표현을 제안해 줍니다.
  • HeyGen: AI 아바타를 활용하여 영상을 자동으로 만들어주는 서비스입니다. 텍스트만 입력하면 아바타가 자연스럽게 말하는 영상을 생성합니다.
  • Grok: 일론 머스크의 xAI가 개발한 AI 챗봇입니다. 실시간 정보를 바탕으로 유머러스한 답변을 제공하는 것을 특징으로 내세웁니다.
  • Poe: 다양한 AI 모델을 한곳에서 사용할 수 있는 플랫폼입니다. GPT-4, Llama 등 여러 모델을 비교하며 사용할 수 있습니다.
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