인지 AI 엔진은 접근성 및 포용성의 다음 단계입니다

그리고리 사푸노프, 인텐토의 CTO 및 앤드류 게르스펠드, 플린트 캐피탈의 파트너에 의해 작성되었습니다.

접근성과 포용성을 다음 단계로 발전시키기 위해 더 복잡한 인지 AI 기계를 개발하는 노력을 투자할 때가 되었습니다. 더 복잡한 형태의 인지 AI를 개발하는 것이全球적 접근성을 확대하고 포용성의 범위를 넓히는 핵심입니다.

사실, 우리는 이미 예상치 못한 언어 커버리지의 확장을 보이고 있습니다. 플린트 캐피탈에 따르면, 최근 연구에 따르면 기계 번역 언어 쌍의 수는 16,000개에서 약 100,000개로 단 한 해 만에 급증했습니다. 이 회사에서는 Niutrans와 Alibaba가 88,000개와 20,000개의 언어 쌍으로 최고 기여도를 보인 것으로 지적합니다.

또한, 플린트 캐피탈은 글로벌 인지 컴퓨팅 시장은 2027년까지 72.26억 달러에 달할 것으로 예상된다고 지적합니다. 우리는 이미 음성 합성과 음성 인식의 기존 한계를突破하는 새로운 AI 기술의 급속한 개발로巨大한 성과를 보이고 있습니다.

금융적 및 기술적인 발전 관점에서, 왜 AI의 능력을 더욱 발전시키려 하는지 명확합니다. 그러나 접근성과 포용성에 초점을 맞추는 이유는 무엇일까요?

현재, 약 10억명의 장애인이 세계에 존재합니다. 또한, 전문가들은 약 7,000개의 서로 다른 언어가 우리의 글로벌 커뮤니티에서 사용되고 있다고 추정합니다. 우리는 더 많이 연결될수록 접근성과 포용성의 도전이 인간이 단独으로 처리할 수 있는 것보다 더 커집니다.

사업체들이 직면하는 몇 가지 포용성 문제를 살펴보겠습니다. 이러한 문제는 고급 인지 AI로 개선될 수 있습니다.

1. 언어 장벽은 자기 표현을 방해할 수 있습니다.

우리가 글로벌 경제와 세계적인 노동력의 개념으로 나아갈수록, 공유 언어의 한계를 해결해야 합니다.

전 세계적으로 직원이 사용하는 언어와 방언이 수천 개 있습니다. 即使 모든人が 공통 언어(예: 영어)를 공유한다 하더라도, 언어 차이로 인해 그들의 아이디어나 의견을 효과적으로 표현하지 못하는 경우가 많습니다.

전문가에 따르면, 고급 인지 AI 엔진과 VSA를 채택하는 것이 이 문제의 해결책입니다. 이러한 기계는 특정 번역 작업을 처리하도록 광범위하게 훈련되어 있으며, 인간의 개입 없이 더 포용적이고 표현력이 뛰어난 기능을 제공합니다.

인지 AI는 또한 장애인에게 더 큰 접근성을 제공합니다. 예를 들어, 청각 장애인에게 음성에서 텍스트로의 서비스를 제공할 수 있으며, 시각 장애인에게는 텍스트에서 음성으로의 서비스를 제공할 수 있습니다.

미래에는 더 효과적으로 언어, 텍스트 및 이미지의 번역을 수행할 수 있는 인지 AI 서비스가 등장할 것으로 예상되며, 이는 더广泛한 장애인들을 위한 서비스가 될 것입니다.

2. 일반적인 기계 번역은 민감한 번역을 처리할 수 없습니다.

의료 환경에서 구글 번역을 사용하여 환자 차트를 생성하는 것을 상상해 보십시오. 이것은 혼란과 잘못된 번역으로 이어질 뿐만 아니라, 환자에게 해를 끼칠 수도 있습니다. 기본적인 기계 번역 엔진은 산업 특정 용어를 이해하지 못하며, 작은 오류는 환자 치료에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

법률, 금융, 정부와 같은 다른 민감한 산업에도 동일한 문제가 적용됩니다. 기업은 높은 수준의 성능을 발휘할 수 있는 기계 번역 엔진을 선택할 때 주의해야 합니다.

이것이 인지 AI의 사용자 정의가 필요한 이유입니다.高度 정확한 기계 번역 엔진을 생성할 수 있는 기업은巨大한 경쟁 우위를 가지고 있습니다.

3. 특정 인구를 위한 тон, 의도 및 풍부한 경험은 제한적입니다.

많은 언어는 의미를 전달하기 위해 음调, contexto 및 제스처에 의존합니다. 중국어에서는 음调의 약간의 변화가 문장의 의미를 완전히 변경할 수 있으며, 스페인어에서는 상대방과의 관계의 형식성이 말투를 결정합니다.

기본적인 번역 서비스는 음调나 의도를 정확하게 읽을 수 없습니다. 이것은 의사 소통의 실수 또는 의도하지 않은冒犯으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 한국어에서는敬語가 상대방에게 말할 때 매우 중요하므로, 번역 서비스는 정중한 음调를 이해하여 올바른 의미를 전달할 수 있어야 합니다.

또 다른 문제는 성별 편향의 가능성입니다. 많은 언어에서 남성과 여성의 구별이 있지만, 항상 AI가 남성 또는 여성 번역을 올바르게 판단할 수 있는 contexto가 충분하지 않습니다.

Intento의 연구에 따르면, 일반적인 NMT 엔진은 90% 이상의 경우 남성 번역으로 기본 설정합니다. 그러나 글로벌 팀과 온라인으로 운영되는 기업이 증가함에 따라, 이러한 편향을 수정하기 위한 작업이 진행 중입니다.

2021년 보고서에서, Intento는 다국어 NLP ML 모델의 증가를 보았습니다. 이것은 최종 사용자 배포 능력을 확대하고, 개발자와 사용자가 AI를 특정 nhu cầu에 맞게 적응할 수 있도록 합니다.

인지 AI 덕분에 미래는보다 포용적입니다.

현재, 기계 번역과 인지 AI가 수행할 수 있는 것에는 여전히 많은 제한이 있습니다. 아직 시나 음성의 감정을 해석할 수는 없습니다.

그러나, 더 나은, 더 세련된 대화 기능을 제공하는 방법을 배우고 있으며, 이는 이미 글로벌 브랜드가 비즈니스하는 방식을 변경하고 있습니다.

전문가들은 플린트 캐피탈과 같이 데이터가 보여주는 바와 같이, 글로벌 인지 컴퓨팅 시장은 이전보다 더 강력해졌으며, 성장의 징조는 없습니다. Intento는 MT 엔진의 수가 지난 1년 동안 거의 두 배로 증가했다고 지적합니다.

보다 작은 기술 기업들은 인지 AI의 개발에 노력을 기울이고 있지만, 구글, IBM, 마이크로소프트와 같은 산업의 거대 기업들도 이 문제에 힘을 실어주고 있습니다. 따라서, 우리는 인지 AI의 능력에서 전례 없는 성장과 확장을 곧見할 것으로 예상합니다.