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지금 쯤이면 인공 지능 (AI)이 Amazon Alexa, Google Assistant 등과 같은 디지털 음성 비서에 어느 정도 사용되고 있다는 것을 알고있을 것입니다. Netflix와 같은 온라인 스트리밍 서비스에서 머신 러닝을 사용하여 네트워크에서 지원할 수있는 최고 품질의 스트림을 제공하고 8 시간을 낭비한 후 다음에 시청할 TV 프로그램이나 영화를 더 잘 파악하려고 할 수도 있습니다. Diva Brides의 전체 시즌을 빙빙 돌리는 삶. 그러나 새로운 AV 리시버 또는 UHD TV를 포함하여 홈 시어터 시스템의 일부인 일부 장치도 AI를 사용할 수 있다는 사실을 알고 계셨습니까?
점점 더 많은 제조업체와 서비스 제공 업체가 원치 않더라도 앞으로 몇 달과 몇 년 동안 점점 더 많은 제품과 서비스에 AI를 사용하기 시작할 것으로 예상 할 수 있습니다. 또한 이러한 제조업체와 서비스 제공 업체가 AI를위한 새로운 애플리케이션을 계속 찾을 것으로 기대할 수 있습니다.
그러나 지금까지 많은 소비자들이 이미 AI에 대해 두 가지 큰 우려를 제기했습니다. 1 : 이러한 장치 및 서비스에서 사용되는 AI가 내 개인 정보를 얼마나 많이 수집합니까? 2 : 이러한 장치에 사용되는 AI는 언제 스카이 넷이 터미네이터 영화에서했던 것처럼 내 집, 내 도시, 내 국가 및 / 또는 전 세계를 제어하게 되나요?
아마도 훨씬 더 근본적인 질문은 이것이다 : 도대체 왜 우리는 AI가 시작되어야 하는가?
첫 번째 질문에 답하기 위해, 해당 장치 중 적어도 일부 (전부는 아님)와 AI를 사용하는 모든 서비스가 실제로 최소한 일부 개인 정보를 수집하고 있습니다. 결국, 이러한 장치 및 서비스는 귀하에 대한 정보, 특히 귀하의 선호도를 알지 못하면 귀하가 받고있는 개인화를 제공 할 수 없습니다. 즉, 편집증이라고해서 기업이 홈 엔터테인먼트의 청취 및 시청 습관의 모든 측면을 면밀히 감시하지 않는다는 의미는 아닙니다. 그러나 귀하의 주소 및 신용 카드 정보를 포함하여 귀하에 대한 더 중요한 정보를 수집하는 AI에 대해 걱정하는 사람은 이러한 장치의 제조업체 및 이러한 서비스 제공 업체가 귀하의 결제 정보와 귀하에 대한 기타 개인 정보를 이미 가지고있을 가능성이 있음을 고려해야합니다. 당신은 살고 있습니다.
이 이야기를 위해 인터뷰 한 분석가들의 의견에 따르면, 당신은 아마도 당신의 집과 세상을 완전히 통제하는 장치와 서비스의 AI에 대해 걱정할 필요가 없을 것입니다. AV에 AI가 필요한 이유 또는 여부는? 바라건대 우리는 그것의 바닥에 도달 할 것입니다.
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AI를 사용하는 장치
지난 2 년 동안 가장 유명한 가전 제품 AI 발표 중 하나에서 삼성 전자는 2018 년 CES에서 85 인치 UHD 소개 AI를 사용하여 모든 콘텐츠를 자동으로 8K로 업 스케일링 할 수 있다고 말했습니다. 삼성은 TV의 AI 나 잠재적 인 소비자 문제에 대해 논의하기위한 논평 요청에 응답하지 않았습니다.
프로모션 온라인 동영상에서 삼성은 AI의 하위 집합 인 머신 러닝 기반 AI가 TV 콘텐츠를 분석하고 저해상도 이미지를 자동으로 8K 화질로 업 스케일링하는 방법을 선전했습니다. 아래 비디오에서 어떻게 생겼는지 알 수 있습니다.
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삼성 8K 업 스케일링 데모 YouTube에서이 비디오보기
TECHnalysis Research의 사장 겸 수석 분석가 인 Bob O'Donnell은 AI에 대한 많은 이야기가 '이 모든 미친, 거친 일을 수행하는 매우 미래 지향적 인 종류의 일'이라는 것이었지만 AI가하는 일 중 일부는 삼성이 TV에서 기술을 사용하는 방식과 같이 실제로 매우 미묘합니다. ``스케일러는 항상 존재 해 왔습니다. SD 초창기부터 TV의 업 스케일링이있었습니다. 표준 화질에서 고화질로, HD에서 4K로 .... 그것은 단지 질문 일뿐입니다. 스케일링을 수행하는 방법과 다양한 컨텐츠에서 얼마나 좋은지 필연적으로 과거에 [우리가] 본 것은 사람들이 일부 컨텐츠에서는 잘 작동하지만 다른 컨텐츠에서는 잘 작동하지 않는 스케일링을 수행했기 때문입니다. 느리게 움직이는 영화에는 잘 작동 할 수 있지만 예를 들어 빠르게 움직이는 스포츠에는 끔찍합니다. ' AI가 '일관되게 더 나은'업 스케일링을 구성 할 수 있고 제어하는 장치가 콘텐츠에 따라 수행되는 스케일링 유형을 전환해야한다는 것을 '알 수있을만큼 똑똑한'경우, '아무도 그것에 대해 불평하지 않을 것입니다. 야마하가 AI를 사용하는 방식에도 적용됩니다.
야마하 2018 년 봄에 Surround : AI라는 이름으로 오디오 / 비디오 장비에 AI를 도입했습니다. , Yamaha Corporation of America의 AV 부문 콘텐츠 마케팅 관리자 인 Phil Shea는 지적했습니다. 현재 AI는 상위 3 개의 RX-A 80 시리즈 AVENTAGE 수신기와 CX-A5200 프리 앰프에서 발견됩니다. ``AI 기술은 실시간으로 장면의 사운드 트랙을 분석하여 청취자를위한 완벽한 음장을 보정하여 스피커가 실내로 사라지게합니다.
Shea에 따르면 소비자는 Yamaha 기기에서 사용되는 AI와 관련된 개인 정보 문제에 대해 걱정할 이유가 없습니다. 그는 Surround : AI가 클라우드 기반이 아닌 폐쇄 형 시스템이기 때문에 캡처되어 서버로 전송되는 데이터가 없습니다.
그렇다면 Surround : AI는 일반 소비자에게 필요한가요? 아마 아닐 것입니다. 하지만 지금까지 야마하 기기를 소유 한 소비자들은 '리모컨에서 최고의 서라운드 모드를 수동으로 찾아야하는 대신 Surround : AI가 제공하는 편리함을 좋아한다. Surround : AI가이를 찾아 준다'고 말했다. '액션 장면이 조용하고 친밀한 설정으로 빠르게 전환 될 때 특히 유용합니다.'
Yamaha는 계속해서 MusicCast 지원 AV 수신기를 Josh.ai에 통합 , 가정용 맞춤형 통합 업체를 위해 설계된 음성 제어 홈 자동화 시스템입니다. Yamaha는이를 발표하면서 맞춤형 통합 업체가 MusicCast 지원 수신기를 'Josh.ai 브라우저 기반 설정 인터페이스를 사용하는 홈 엔터테인먼트 시스템의 제어 된 구성 요소'로 추가 할 수 있으며 플랫폼이 '네트워크의 모든 AV 장치를 자동으로 검색하고 기본적으로 여러 소스와 목적지를 이해합니다. ' Josh.ai의 고유 한 자연어 처리 (NLP)를 통해 '사용자는 집에서 원하는 수의 작업을 실행하도록 대화식으로 요청할 수 있습니다.'라고 Yamaha는 말합니다. 예를 들어 Josh.ai 마이크의 실내 인식 기능을 통해 사용자는 'OK Josh, 조명 어둡게하기, Rolling Stones의'Paint it Black '듣기,'Black Mirror '시청과 같은 명령을 내릴 수 있습니다. 시즌 2, 에피소드 3. ''
점점 더 많은 제조업체가 장치에 유사한 기능을 추가하기 시작할 것으로 예상 할 수 있습니다. Yamaha는 현재 추가 홈 시어터 장치에 AI를 사용하고 있지 않지만 Shea는 자신의 회사도 Disklavier 플레이어 피아노에 AI 통합 .
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비용은 얼마입니까?
AI를 Yamaha 제품에 통합한다고해서 회사의 은행이 깨지는 것은 아닙니다. Shea는 이러한 종류의 인공 지능을 개발하는 데 드는 비용에 대해 구체적으로 설명하지 않았지만 'Surround : AI를 가능하게하는 데 필요한 처리는 이전의 고급 AVENTAGE 모델에서 이미 사용할 수 있습니다. 사실 인공 지능을 통합 한 모델의 가격은 같은 등급의 구형 모델보다 더 비싸지 않습니다. '
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Yamaha와 마찬가지로 Netflix는 AI와 관련된 비용에 대한 세부 정보를 제공하지 않았습니다. 그러나이 두 회사 (또는 삼성)와 같은 대기업이 자체 AI 알고리즘을 생성하는 것이 훨씬 쉽다는 것은 분명해 보입니다. 일반적으로 최소한 AI 전문가를 고용해야합니다. 회사에서 또는 다른 회사에 AI 비용을 지불합니다. Yamaha는 Surround : AI가 다른 회사의 AI를 기반으로하지 않고 내부적으로 만들어 졌다고 언급했습니다.
AI 프로젝트 비용은 수행중인 특정 작업에 따라 다르지만 사용자 지정 소프트웨어 개발자 Azati Software 블로그에 말한다 일반적인 프로토 타입 개발 비용은 약 $ 25,000이고 프로토 타입을 기반으로하는 기능적 기능을 갖춘 실행 가능한 제품을 개발하려면 최소 $ 35,000에서 $ 100,000가 소요됩니다. '몇 년 전까지 만해도 Google, Microsoft 및 Facebook과 같은 업체 만이 ML 기반 소프트웨어를 개발할 수 있었지만 이제는 다양한 도구, 라이브러리의 출현으로 인해 많은 기업에서이를 수행 할 수 있습니다. ML 기반 소프트웨어 구축을위한 프레임 워크. '
AI에 대한 보호 된 낙관론
CTA의 수석 분석가 인 Sayon Deb에 따르면 소비자 기술 협회 (CTA)가 2018 년 가을에 모든 연령대의 약 2,000 명의 성인을 대상으로 실시한 온라인 AI 소비자 감정 연구 결과에 따르면 소비자는 기술에 대해 엇갈린 감정을 가졌습니다. CTA는 설문 조사에 참여한 4 명 중 3 명이 AI 개발에 대해 '조금'은 보거나들은 적이 있으며 제품이 AI를 사용하는지 여부에 대한 응답자 사이에서 '높은 수준의 인식'이 있다고 답했습니다.
그러나 응답자의 인상을 얻기 위해 '조금 더 깊이 파고 들자', '가장 먼저 떠오른 것은 로봇'이라고 그는 덧붙였다 .'AI라고하면 사람들은 로봇을 생각한다. AI에 대한 가장 큰 오해는 터미네이터와 그 안에 제시된 종말 시나리오를 포함한 공상 과학 영화와 기술의 연관성입니다. 설문 조사에 참여한 응답자의 약 71 %는 AI가 의도하지 않은 문제를 일으킬 수 있다고 답했으며 거의 같은 숫자가 악의적 인 이유로 사용될 수 있다고 답했습니다.
이러한 두려움에도 불구하고 설문 조사에 응한 소비자들은 전반적으로 AI에 대해 '낙천주의'를 지키고있는 것처럼 보였으며 '이러한 종류의 지능형 서비스의 부가가치가 그들의 삶과 생산성을 향상시키고 향상시킬 수 있다는 것을 이해하는 것'이라고 덧붙였습니다. 많은 소비자가 AI가 잠재적으로 새로운 발견으로 이어질 수 있고 더 창의적인 작업을 할 수있는 시간을 확보하고 새로운 유형의 일자리를 창출 할 수 있다는 것을 알고있는 것 같습니다. 동시에 그는 많은 소비자들이 여전히 AI를 사용하는 기기가 개선 될 것인지를 기다리고 있었기 때문에 그러한 기기를 구매하기를 기다리고 있다고 말했다.
킬러 로봇에 대한 인상이나 AI 구현으로 인한 일자리를 잃는 것에 대한 두려움이 '확실히 과장'되었지만 그는 '현재 AI 솔루션을 개발중인 기업이 소비자의 우려에 진정으로주의를 기울이는 것이 중요하다'고 경고했습니다. 현재 우리가 가지고있는 것은 여전히 'AI의 매우 좁은 사용'이며 더 복잡한 AI는 '먼 미래'까지 도달하지 않을 것이라고 그는 예측했다. 그러나 소비자는 '개인 정보 보호에 대해 걱정할 권리가 있으며 이는 계속해서 진화하고있는 문제이며 궁극적으로 소비자는 개인 정보 보호 범위에서 가장 편안하다고 느끼는 부분을 선택해야합니다.' CTA는 AI 솔루션을 설계하는 회원사 및 기업이 '소비자 기기 및 서비스의 AI 애플리케이션에 대해 정말 투명하게'할 것을 권장한다고 언급했습니다.
한편 TECHnalysis Research의 O'Donnell은 지금까지 AI를 '혼합 가방'으로 분류했습니다. 그는 삼성과 야마하 기기에서의 사용을 칭찬했고, 소비자들이 좋아하고 알지 못하는 콘텐츠를 더 많이 찾을 수 있도록 AI를 사용하는 것이 좋다고 말했습니다. 하지만 그는 이렇게 말했습니다. '문제는 기본적으로 여러분이 이미 시청하고있는 다른 모든 것 (예 : 콘텐츠의 경우)을보고 다른 사람들과 비교하는 것입니다.' CTA의 Deb과 마찬가지로 그는 '결국 일어나기 시작하는 것은 클라우드 기반 서비스에 모든 데이터를 공유하지 않고도 일부 개인화를 얻을 수 있다는 것입니다. 시간이 지남에 따라 개발 될 것은 스마트 TV 또는 다른 연결된 장치에서 로컬로 실행될 수있는 추천 엔진이며, 그로부터 현재의 단점없이 혜택을 제공 할 수 있습니다. 개인 정보 보호 및 보안. '
이러한 공포의 대부분은 특정 초기 스마트 TV 앱이 소비자가보고있는 것을 모니터링하고 그들이 그렇게하고 있다는 사실을 알리지 않았다는 사실에 기인한다고 그는 말했다. 일부 소비자는 이에 대해 듣고 '분명히 대부분의 기능을 끌 수있는 기능이 있기 때문에 이러한 기능 중 일부를 해제했지만 사람들이 기본적으로이 기능을 사용하도록 설정하는 것은 실망 스럽습니다'라고 덧붙였습니다. 옵트 아웃하는 것이 아니라 그런 것을 옵트 인하는 것입니다. '
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