‘나, 나 자신 그리고 AI’ 진행자 Sam Ransbotham이 AI의 진정한 가치를 찾는 방법에 대해 설명합니다. 그것이 틀렸을지라도 완벽가이드
‘나, 나 자신 그리고 AI’ 진행자 Sam Ransbotham이 AI의 진정한 가치를 찾는 방법에 대해 설명합니다. 그것이 틀렸을지라도
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MIT Sloan Management Review의 ‘나, 나 자신, 그리고 AI’의 진행자 Sam Ransbotham입니다. (Boston College 사진) Sam Ransbotham은 Boston College에서 비즈니스 분석 교수로 기계 학습 수업을 가르치고 있으며, 그가 교실에서 목격하는 것은 그를 흥분시키고 두렵게 합니다. 일부 학생들은 AI 도구를 사용하여 놀라운 것을 만들고 성취하며 그가 상상했던 것보다 기술을 더 많이 배우고 활용하고 있습니다. 그러나 다른 상황에서는 학생들이 “기계에 전화를 걸고 있는” 경향이
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MIT Sloan Management Review의 ‘나, 나 자신, 그리고 AI’의 진행자 Sam Ransbotham입니다. (Boston College 사진) Sam Ransbotham은 Boston College에서 비즈니스 분석 교수로 기계 학습 수업을 가르치고 있으며, 그가 교실에서 목격하는 것은 그를 흥분시키고 두렵게 합니다. 일부 학생들은 AI 도구를 사용하여 놀라운 것을 만들고 성취하며 그가 상상했던 것보다 기술을 더 많이 배우고 활용하고 있습니다. 그러나 다른 상황에서는 학생들이 “기계에 전화를 걸고 있는” 경향이 있습니다. 그 결과 새로운 종류의 디지털 격차가 발생하지만 이는 여러분이 기대하는 것과는 다릅니다. Boston College는 사회경제학이 수업에서 차별화 요소가 되지 않도록 학생들에게 최고의 도구를 무료로 제공합니다
상세 분석
. 그러나 MIT Sloan Management Review에서 ‘나, 나 자신, 그리고 AI’ 팟캐스트를 진행하는 Ransbotham은 ‘기술적 관심의 격차’를 걱정합니다. “누군가가 도구와 기술을 더 깊이 이해할수록 해당 도구에서 더 많은 것을 얻을 수 있습니다.”라고 그는 설명했습니다. “도구를 대충 사용하면 대략적인 결과를 얻을 수 있고, 깊게 사용하면 더 깊은 결과를 얻을 수 있습니다.” 문제? “평범함을 향한 경쟁입니다. 평범함을 목표로 한다면 평범함에 도달하는 것은 정말 빠릅니다.” 그는 “보스턴 칼리지의 모토는 ‘Ever to Excel’이다.
정리
그것은 ‘Ever to Mediocre’가 아니다. 그리고 학생들이 우수성에 도달하는 능력은 그들이 쉽게 평범하게 되기 때문에 방해를 받을 수 있다”고 설명했다. 이는 Me, Myself 및 AI와의 공동 작업인 GeekWire Podcast의 이번 특별 에피소드의 주제 중 하나입니다. Sam과 저는 팟캐스트의 내용을 비교하고 AI의 새로운 트렌드와 장기적인 영향에 대한 관찰 내용을 공유합니다. 이것은 팟캐스트 전체에 걸쳐 두 부분으로 구성된 시리즈입니다. 나머지 대화를 찾을 수 있습니다.
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