끝을 향해 달려가는 AI 스터디🔥

안녕하세요! PARD 1기 앱 파트장 김진서입니다.

PARD의 AI 스터디가 4번 진행되었고, 이제 마지막 1번을 남겨두고 있습니다!

저는 랩 설명회 때문에 마지막 스터디에는 참여하지 못하지만..

그동안 스터디원 모두 고생하셨고, 마무리까지 파이팅입니다~

4주차 스터디에서는 다음의 주제로 진행되었습니다.

AI그림 만들기 WebUI

먼저 성찬님의 주제였던 AI그림 만들기 WebUI는 Stable Diffusion WebUI를 이용하여 이미지를 생성해보는 것이었습니다.

다음의 과정으로 진행되었습니다!

1. 필요한 파일 다운 받기 - CheckPoint, Lora, VAE, Negative Prompt
2. Colab에 Stable Diffusion WebUI 설치
3. 1번에서 다운 받은 4개 모델 구글 드라이브에 업로드

⬆️ 약 4.23GB의 파일을 30분간 업로드 했지만.. 용량 부족.. 내 30분..

• 결국 용량이 폭발한 학교 계정을 두고,, 제 개인 계정으로 전환하여 다시 시도하였습니다.

⬆️ 이 빌드도 15분 걸림...

• 그런데.. 계속 빌드가 되지 않고 404, 504 등 HTTP 에러가 발생하면서 Colab의 런타임이 끊어졌습니다..
• 한 20번 정도 테스트한 결과 런타임이 끊어지기 전에 URL로 접속하여 런타임이 끊어지기 전까지는 이용이 가능한 듯합니다..
• 결국 다른 방법을 찾지 못하고 런타임이 끊어지기 전까지 타임어택을 했습니다..ㅋㅋㅋ

4. WebUI에서 설정

⬆️ Checkpoint, Lora, VAE, Negative prompt까지 모두 설정

• Prompt를 입력한 후 결과 화면
• 문법을 몰라서 그냥 성찬님이 쓰신 Prompt를 그대로 가져다가 사용했습니다.

5. ChatGPT AIRPM -> Prompt 짜는 걸 도와주는 Chrome Extension

6. 완성

• 상당한 퀄리티를 보여주었습니다.
• 계속 빌드에 실패해서 코드를 돌리는 데이만 5시간은 넘게 걸린 것 같습니다..
• Prompt를 어떻게 작성하느냐에 따라 결과가 천차만별입니다. 제대로 사용하려면 문법도 공부를 해야할 것 같습니다.

잘되고 있는 ‘api 복면가왕’ 들의 이모저모 살펴보기

다음은 정훈님의 주제입니다!

1. 구글 IO에서 Bard를 선보였다. (PARD와 이름이 비슷하다.)
2. OpenAI의 ChatGPT에 대항하기 위한 구글의 공격적 조치
3. 현업에서 적용될 수 있는 코딩 실력은 아직 ChatGPT의 압승..
4. PaLM2 모델
5. 폰지사기와 스타트업 → 영업이익이 잘나오는 것처럼 홍보를 하고 이익분배도 잘 해주는데, 실제론 그 배당이 사업을 잘해서가 아니라 후속투자자의 투자금으로 돌려막기 하는 것을 폰지사기라 한다. 실제 그 회사의 최대 상품은 "사업"이 아니라 "지분"이고, "매출"이 아니라 "후속투자" / 스타트업을 폰지사기라고까지 말하고 싶진 않지만, 고객에게 제대로 된 돈을 받지않고 무료서비스 등을 통해 성장하는 것, 이렇게 "잘되는 것"을 홍보하며 비싼 후속투자금을 끌어오는 것, 그리고 이러한 사이클을 반복하며 외형을 키우고 결국 상장을 통해 개미들이 받아주길 바라는 것만 꿈꾸는 곳들은 모두 본질을 피한 돈놀이
6. 구글과 OpenAI를 오픈소스가 빠른 속도로 따라오고 있다.
7. 하면 할수록 어려운게 콘텐츠 비즈니스인듯. ChatGPT로 인해서인지 광고성 콘텐츠들의 범람 때문인지는 몰라도 이제는 콘텐츠 전반이 공해처럼 느껴짐.
8. CNN을 실시간으로 시각화하는 코드 → https://github.com/okdalto/CNN-visualization/blob/main...

<요약>

1. 진짜는 모두가 알아본다
2. 생각보다 인문학적 소양이 중요하다, 사는 대로 생각하지 말고 생각하는 대로 사는 사람이 되길 🙂
3. 결국은 도메인 지식이다

-> 현재 다방면의 AI 시장이 어떻게 굴러가고 있는지 알 수 있었습니다..! 좀 더 다양한 관점으로 바라볼 수 있었고, 내가 생각하지 못한 관점도 알 수 있었습니다. CNN을 실시간으로 시각화하는 건.. Processing으로 만들었다는데,, 진짜 대단한 것 같습니다.. Processing.. 엄청난 노가다 코딩 툴인데.. 와우😲

AI 언어모델과 인간의 뇌, 교육 혁신

마지막은 현서님의 주제입니다~

<하이라이트>

• 결국 언어는 뇌와 뇌의 연결을 위한 일종의 코드!
• 마음이 잘 통하면 감정 상태와 그림을 나도 똑같이 떠올릴 수 있다.
• AI에게 위임할 때 편할 수 있지만 의존하면 사고의 다양성이 줄어들고 인류의 성장이 더뎌질 것

1. 인공지능을 우리는 개체로 생각하지만, 그게 아니라 네트워크이다.
2. 인간대 인공지능이 아니라, 인류대 인공지능으로 비교를 해야 한다.
3. 인류의 뇌는 구석기 시대와 현재가 같지만, 서로 다른 인간의 뇌가 연결되면서 문명이 발전했다.
4. 딥러닝이 뇌를 어느 정도 본떴는가? - 그것은 비유일 뿐이지 실제로 맞는 말은 아니다
5. 근본적인 차이 : 뇌는 전기신호로만 설명되는 것들이 아니라, 유전적/생화학적 메커니즘이 많아서, 인공지능 신경망에는 그러한 것들이 완전히 들어가지 못했고 인공신경망은 뇌구조에서 착안했지만 뇌와 별개로 발전
6. AI중에 가장 (인간처럼 자연어를 구사하기에) 인간에 가장 가깝다고 느껴지는, 생성 AI : 언어는 우리가 할 수 있는 기억의 한계 → 기억에 남는 시기는 언어를 사용할 줄 알던 시기

챗gpt는 교육혁신의 기회

<하이라이트>

• 위조지폐가 도는 것보다 위험한 일 : 가짜인간, 가짜정보 주입/세뇌/가스라이팅 들이 일어나게 된다면 위험

1. 교육의 목표를 어떻게 설정하느냐에 따라 챗GPT가 도움이 될 수도, 해가 될 수도 있다.
2. AI와 같은 신기술의 본질은 : ‘잘 활용해서 “일상”의 문제를 해결하는 것’이다.
3. 얼마만큼 구체적으로 나의 질문과 요구사항을 표현할 수 있는지에 따라 결과물이 달라지는 생성 AI
4. 뇌가 가장 효율적으로 학습할 수 있는 방식으로 교육 시스템을 바뀌어야 하지 않을까? - 누군가는 잘 활용하는 방법, 누군가는 단점을 찾아내는 방식으로 수업 코스를 해보고 계심
5. 챗gpt , 잘 활용하는 방법은? - 우리가 가진 가능성은, 우리가 가진 도구에 의해 결정된다.
6. AI가 인간은 아니지만 나에게 있어서 인간처럼 느껴져요. 그러면 이 존재와의 인터렉션이 나라는 존재를 어떻게 바꿔 나갈 것인가? 나에게 주는 영향력에 대해 고민해봐야 하지 않을까?

-> 지난주에 제가 가졌던 의문에 대한 답이 바로 “근본적인 차이 : 뇌는 전기신호로만 설명되는 것들이 아니라, 유전적/생화학적 메커니즘이 많아서, 인공지능 신경망에는 그러한 것들이 완전히 들어가지 못했고 인공신경망은 뇌구조에서 착안했지만 뇌와 별개로 발전”인 것 같습니다. 인공신경망에 뇌구조가 완벽 모방된 것이 아니기 때문에 아무리 뉴런 수가 사람보다 많아도, 사람보다 뛰어날 수 없는 것 같습니다. 얼마만큼 구체적으로 나의 질문과 요구사항을 표현할 수 있는지에 따라 결과물이 달라지는 생성 AI → 위의 성찬님 주제를 실제로 해보면서 느낀 점입니다..ㅎㅎ

감사합니다!