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AI 에이전트가 우리를 대신 결정할 때: MIT 경제학자가 보는 일의 미래
AI가 사람을 대신해 결정하는 시대, 시장과 제도는 어떻게 변할까? MIT 경제학자 Benjamin Manning의 연구로 보는 AI 에이전트 시대의 미래.
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AI가 미국 노동력의 11.7% 대체 가능: MIT의 1억 5천만 명 시뮬레이션
MIT와 오크리지 국립연구소가 1억 5천만 명을 시뮬레이션한 결과, 현재 AI 기술로 미국 노동력의 11.7%(1.2조 달러)를 대체할 수 있다고 밝혔습니다. 아이스버그 지수로 측정한 숨겨진 노동시장 위험을 소개합니다.
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MIT의 BoltzGen: 치료 불가능한 질병 표적에 결합하는 단백질을 AI가 설계한다
MIT가 공개한 생성형 AI 모델 BoltzGen은 치료 불가능했던 질병 표적에 결합하는 새로운 단백질을 설계합니다. 실제 연구실 검증을 마친 오픈소스 혁신을 소개합니다.
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AI가 과학자보다 먼저 답을 맞힌 날: 신약 개발 18개월→6개월 단축의 비결
MIT의 AI 모델 DiffDock이 100초 만에 신약 enterololin의 작용 메커니즘을 예측하고, 연구진이 6개월 만에 검증에 성공했습니다. 기존 2년/200만 달러 소요 작업을 획기적으로 단축한 AI 기반 신약 개발 사례를 소개합니다.
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OpenVoice V2: MIT가 공개한 혁신적인 음성 복제 기술 – AI 음성 기술의 새로운 표준
MIT와 MyShell이 개발한 혁신적인 오픈소스 음성 복제 기술 OpenVoice V2의 특징과 활용법을 소개합니다. 기존 상용 서비스 대비 수십 배 저렴한 비용으로 더 나은 성능을 제공하며, MIT 라이선스로 상업적 활용이 자유롭습니다.
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스스로 학습하는 AI의 등장: MIT의 SEAL 프레임워크가 제시하는 자율 적응 언어모델의 미래
MIT에서 개발한 SEAL 프레임워크를 통해 AI 모델이 스스로 학습 자료를 생성하고 적응하는 혁신적인 기술을 소개합니다. 기존 정적 AI 모델의 한계를 극복하고 지속적으로 학습하는 자율 적응 시스템의 원리, 성능, 그리고 미래 가능성을 자세히 분석합니다.
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MIT, AI 생산성 향상 연구 논문 철회: AI 연구 윤리와 신뢰성에 대한 경종
MIT가 AI의 생산성 이점에 관한 박사과정 학생의 논문을 “연구 무결성” 우려로 철회했습니다. 이 사건은 AI 연구의 신뢰성과 윤리적 측면에 중요한 시사점을 제공하며, 기술 발전과 인간 경험 사이의 균형에 대해 생각해보게 합니다.
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