반응형 AI15 인공지능(AI)이 노동 시장에 미치는 영향과 대응 전략 인공지능(AI)은 다양한 산업과 직업군에 변화를 불러일으키고 있으며, 그 변화는 긍정적인 면과 부정적인 면이 공존합니다. AI의 자동화 기능은 많은 업무에서 효율성을 극대화하는 한편, 노동자들의 직무를 대체할 가능성도 제기하고 있습니다. 본 블로그에서는 AI가 노동 시장에 미치는 다양한 영향을 살펴보고, 이러한 변화에 대한 대응 전략을 제시하겠습니다.1. AI가 노동 시장에 미치는 긍정적 영향1.1 업무 효율성 및 생산성 향상AI는 단순 반복적인 업무를 자동화함으로써 전반적인 업무 효율성을 높이고 생산성을 증대시키는 데 기여하고 있습니다. 예를 들어, 제조업에서는 로봇이 조립 작업을 수행하고, 서비스업에서는 챗봇이 고객 문의를 처리하며, 의료 분야에서는 AI 진단 시스템이 방사선 이미지 판독을 돕는 등 .. 2024. 11. 16. [1페이지 논문읽기] CustomContrast: A Multilevel Contrastive Perspective For Subject-Driven Text-to-Image Customization Subject-driven image generation task를 풀고 있는 연구이다. 특히 contrastive learning을 이용해서 subject간의 또한, subject 내의 consistency 문제를 해결했다. 구체적으로 어떤 방법 어떤 문제를 해결했는지 알아보겠다. 기존 연구의 한계점많은 기존 연구들이 주장하는 것처럼, 이 논문 역시 기존 연구들의 detail과 controllability, 즉 subject의 detail을 얼마나 살려주는지와 text prompt대로 얼마나 잘 생성되는지 사이의 trade off를 지적하고 있다. 저자들은 그 원인을 subject의 identity와 subject와는 관계없는 것들 (view, 포즈, 배경 등)이 disentangle되지 않아 그렇다.. 2024. 11. 12. [1페이지 논문읽기] HybridBooth: Hybrid Prompt Inversion for Efficient Subject-Driven Generation 기존 optimization-based 튜닝 방법과 direct-regression 방법의 장점을 합친 HybridBooth 아키텍처를 제안한다. 이 논문에서 저자들은 word embedding을 잘 refine해서 subject-driven generation task를 해결했다고 주장한다. 어떠한 아이디어로 어떻게 문제를 해결했는지 알아보겠다. 기존 연구의 한계점기존 연구는 크게 보면, 여러장의 이미지를 입력으로 받아 fine-tuning 하는 optimization-based 튜닝 방법과 다량의 데이터에서 pretrained된 모델과 이미지 한장을 이용해 이미지를 그려내는 direct-regression 방법으로 나눌 수 있는데, 각각 정확성과 속도의 장점을 가지고 있지만, 역시 속도와 정확성이라는.. 2024. 11. 11. [1페이지 논문읽기] FaceChain-FACT: Face Adapter with Decoupled Training for Identity-preserved Personalization 이 논문은 제목에서 보여지는 것처럼 특정인의 얼굴을 활용해 원하는 이미지를 그려내는 personalization task를 풀고 있다. 기존 연구의 어떤 문제를 어떻게 해결했는지를 알아보겠다. 기존 연구의 문제점 기존에도 ip-adapter 또는 photomaker, instantID 같이 얼굴 이미지를 활용해 원하는 이미지를 그려내는 연구는 많이 있었다. 하지만, 저자들은 이들 연구들이 입력 이미지를 결과 이미지에 어떻게 합성하는지에 대해서만 고민했기 때문에 원본 이미지의 머리방향, 스타일, 포즈 같은 다른 property들이 decouple 되지 않았다고 한다. 이에 저자들은 이를 decouple하는데 초점을 맞춘 FACT 아키텍처를 제안한다. 아이디어 크게 IMM (Identity Mergi.. 2024. 11. 10. 이전 1 2 3 4 다음
