애플(AI) 아이폰에 대한 인공 지능(AI) 획기적 성과로 나아가고 있습니다. 애플은 Large Language Models (LLMs)을 직접적으로 신규 iOS 18에 통합하여 생성적 AI 기능을 아이폰에 통합할 준비를 하고 있습니다. 이는 클라우드 기반 처리와의 중요한 변화를 뜻하며, 다양한 아이폰 모델에 대한 시스템 수준에서 AI 기반 유틸리티를 약속하는 것입니다.
최근 기술 애널리스트 Mark Gurman이 Power On 뉴스레터에서 제시한 신선한 정보에 따르면, 이 전략적인 이동은 애플 제품군 전반에 걸쳐 고급 AI 기능을 더 많이 사용할 수 있도록 할 것으로 보이며, 이는 과거의 아이폰을 포함하여 오래된 아이폰 모델도 포함될 수 있음을 시사하며, 고급 기능이 최신 장치의 독점적 영역일 수도 있음을 시사합니다. Gurman의 분석에 따르면, 애플의 AI 노력은 클라우드 의존보다 기기 내 처리를 선호하는 것을 보여줍니다.
아이폰에서 LLMs를 사용하는 것은 작동 속도를 향상시키고 사용자의 개인 정보 보호를 강화하기 위함 입니다. 원격 서버와 통신할 필요가 없어서 사용자는 즉각적인 AI 응답을 경험하고 데이터의 보안에 대한 신뢰를 유지할 수 있습니다. 비록 이러한 전환이 클라우드 기반 대비로는 덜 강력한 AI 응용 프로그램을 제공할 수 있지만, 이는 더 강화된 보안 조치와 즉각적인 상호 작용을 위한 일종의 교환입니다.
생성적 AI를 통해 Siri의 진보가 예상되는 가운데, 애플은 제삼자 애플리케이션 체험을 지원하기 위해 기기 내 AI 능력을 확장할 가능성이 있다고 추정되며, 보다 빠른 성능과 부드러운 사용자 상호 작용을 보장 합니다. 애플이 ChatGPT와 유사한 스탠드얼론 챗봇 기능을 즉시 소개할지는 미지수이지만, 회사의 보다 광범위한 AI 범위는 더 복잡한 요구 사항을 위해 클라우드 컴퓨팅을 위한 협력 관계를 가능성이 있다. 그러나 Google이나 OpenAI와의 구체적인 협상은 아직 공개되지 않았습니다.
중요한 질문 및 답변:
1. AI의 디바이스 내 처리란 무엇입니까?
– 디바이스 내 처리는 사용자의 디바이스에 직접적으로 AI 계산이 수행되는 것을 의미하며, 원격 서버로 전송되지 않습니다. 이는 더 빠른 응답 시간을 가능하게 하며, 데이터가 디바이스를 벗어나지 않아도 되므로 사용자의 개인 정보 보호를 강화할 수 있습니다.
2. iOS 18에 기기 내 AI가 사용자 경험에 어떤 영향을 미칠 수 있나요?
– 기기 내 AI는 인터넷 연결이 필요하지 않아도 아이폰을 더 빠르게 만들 수 있는 잠재력이 있으며, 언어 번역, 텍스트 예측 뿐만 아니라 이미지 및 음성 인식과 같은 AI 기능의 빠른 기능과 함께 더 나은 개인 정보 보호 및 보안이 제공될 수 있습니다.
3. 모바일 디바이스에 LLMs를 통합하는 데 어떤 도전이 있나요?
– 주요 도전 요소는 디바이스가 LLMs를 지원하기 위한 충분한 처리 전력 및 메모리를 갖췄는지, 효율적인 에너지 소비를 위해 AI 모델을 최적화하는 것, 그리고 LLMs가 상당히 큰 경우에 대한 저장 공간 제한 등이 있습니다.
4. 이 전략과 관련된 논란은 있습니까?
– 클라우드 기반 솔루션만큼 기기 내 AI가 강력할지에 대한 우려가 있을 수 있습니다. 더 나아가, 일정한 감시와 업데이트가 가능한 클라우드 설정에서 작동하는 AI 모델의 편향된 결과에 대한 우려가 있을 수 있습니다.
장단점:
장점:
– 개인 정보 보호: 로컬 데이터 처리는 민감한 정보가 장치에 유지되어 중요한 시기에 데이터 개인 정보 보호가 주요 관심 사항인 현재에 중요합니다.
– 속도: 데이터를 원격 서버로 전송하지 않고 바로 대화할 수 있게 함으로써 빠른 상호 작용과 대기 시간이 줄어듭니다.
– 가용성: 인터넷 연결 없이도 AI 기능을 사용할 수 있으므로 다양한 상황에서 신뢰할 수 있습니다.
단점:
– 한정된 전력: 모바일 디바이스는 클라우드 서버와 비교할 때 계산력이 부족하므로 AI 응용 프로그램의 복잡성과 성능에 제한을 줄 수 있습니다.
– 자원 제약: 기기 내 AI는 에너지 효율성을 위해 최적화되어야 하며, 저장 제한 문제를 해결해야 하므로 사용된 모델의 크기와 범위에 영향을 미칠 수 있습니다.
– 업데이트 관리: 클라우드 기반 솔루션의 동적 업데이트 기능이 제공하는 능력이 없이 기기 내 AI 모델을 최신 상태로 유지하는 것은 더 어려울 수 있습니다.
주요 도전 과제:
– AI 모델을 기기 내 사용에 충분히 작고 효율적으로 유지하면서 여전히 성능을 유지할 수 있는지 확인하는 것.
– 개인 정보 보호란과 클라우드 연결의 AI 작업 장점 사이의 균형 유지.
– 기기 내 AI 성능에 대한 사용자의 회의를 극복하는 것.
기술과 혁신을 전진시키는 애플에 관심이 있는 분들은 애플의 공식 웹사이트를 방문하여 보도 자료 및 기업 정보를 더 알아보는 것이 유익할 것입니다: Apple.
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx