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오픈AI, ChatGPT 사용 조사 연구 발표

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.15 23:48
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

OpenAI는 지금까지 ChatGPT 사용 방식에 대한 가장 포괄적인 분석을 발표했으며, 여성 사용자가 현재 전체의 52%를 차지하고 있다고 밝혔다. 이는 초기에는 사용자의 80%가 남성이던 남성 중심 플랫폼에서 극적인 변화가 일어난 것이다. 이 연구는 하버드 대학 경제학자 데이비드 데밍과 공동 저술한 미국국립경제연구소(NBER)의 작업 논문으로, 챗GPT의 주간 7억 명 사용자로부터 나온 150만 건의 대화를 분석했다.


성별 격차가 거의 동등하게 좁혀지다


인구 통계의 변화는 빠르게 일어났다. 2024년 1월에는 판별할 수 있는 이름을 가진 사용자 중 일반적으로 여성적인 비율이 37%에 불과했으나, 2025년 7월에는 그 수치가 절반 이상으로 증가했다. 이러한 변화는 OpenAI의 수석 이코노미스트 Ronnie Chatterji가 플랫폼이 초기 사용자층을 넘어 사람들이 “실용적인” 활용법을 발견하면서 확장된 것이라고 설명한다.


이와 같은 변화는 초기 사용 패턴을 감안할 때 특히 두드러진다. Axios에 따르면, 초기 추정치에서는 ChatGPT 사용자의 최대 80%가 남성이었던 것으로 나타났다. 이 변화는 AI 도구가 점점 주류로 자리 잡으면서 더 폭넓게 채택되고 있음을 보여주며, 현재 ChatGPT는 전 세계 성인 인구의 약 10%가 사용하는 것으로 추산된다.


실용적인 작업이 사용 패턴을 지배한다


연구에 따르면 챗GPT 사용의 80%가 실용적 조언, 정보 검색, 글쓰기 지원이라는 세 가지 주요 범주에 속한다고 합니다. AI가 고급 코딩을 통해 직업을 대체한다는 대중의 인식과 달리, 프로그래밍은 전체 사용량에서 상대적으로 작은 비중만을 차지하고 있습니다.


글쓰기는 가장 일반적인 업무 관련 작업으로 나타나, 챗GPT가 기존 검색 엔진과 비교해 디지털 결과물을 생성하는 독특한 능력을 갖추고 있음을 보여줍니다. 소비자 사용의 약 30%는 업무 관련이고, 70%는 업무 외 환경에서 발생하고 있으며, 두 범주 모두 계속해서 성장하고 있습니다.


부유한 국가를 넘어선 글로벌 확장


ChatGPT는 특히 개발도상국에서 빠른 국제적 성장을 이루었습니다. 2025년 5월까지 최저 소득 국가에서의 도입 성장률은 최고 소득 국가에서의 성장률보다 4배 이상 높았습니다. 연구자들에 따르면 이러한 패턴은 이 기술이 사치스러운 도구에서 필수적인 인프라로 변화하고 있음을 시사합니다.


본 연구는 자동화된 도구를 활용해 개별 메시지에 대한 사람의 검토 없이 사용 패턴을 분류함으로써, 방대한 사용자 기반 전체의 행동을 분석하면서 사용자 프라이버시를 보호했습니다. 이 결과는 생성형 AI가 실제로 어떻게 활용되고 있는지 이론적 적용이 아닌 실질적인 사용 현황을 대규모로 실증적으로 보여주는 최초의 자료입니다.

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손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
1127 조회
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2025.09.18 등록
조금 전 메타가 AI 기능이 있는 안경을 비롯하여 중요한 키노트를 진행하였습니다.CNET이 준비한 키노트 요약입니다.RAYBAN 과 새로 제작한 안경이 큰 화제입니다.
1227 조회
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2025.09.18 등록
마이크로소프트가 코파일럿 메모장과 그림판 연동기능을 제공하기 시작했으며이 기능은 오피스365를 사용하지 않아도 코파일럿을 이욯하면 이용할 수 있다.예를 들어 메모장은 다음과 같은 기능을 갖게 된다.-요약: 긴 텍스트를 간략하게 요점만 추려내고, 문서의 핵심을 빠르게 파악할 수 있습니다.- 쓰기: 프롬프트나 선택한 텍스트를 활용해 새로운 문장을 AI로 쉽고 빠르게 작성합니다.- 다시 쓰기: 선택한 내용을 AI가 어투, 길이, 명확성 등 다양한 스타일로 변환해 줍니다.또한 그림판은 다음과 같은 기능을 추가하게 된다.- 프로젝트 파일 저장 기능: 그림판에서 작업을 .paint 파일로 저장해 언제든 이어서 편집이 가능.- 불투명도(Opacity) 슬라이더: 연필 및 브러시 도구의 투명도를 원하는 대로 조절해 더 섬세한 혼합이나 레이어링 효과 주기.- 크기 및 불투명도 슬라이더 병행 사용: 두 슬라이더를 활용해 부드럽게 배합하고 다양한 질감의 그림 그리기.
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)중국 AI 스타트업 DeepSeek은 획기적인 R1 모델 훈련 방식에 관한 새로운 세부 정보를 세계적인 권위지 네이처(Nature)의 동료검토 논문을 통해 발표했습니다. 이 논문에서는 기존 경쟁 모델 대비 극히 적은 비용으로 순수 강화학습만을 사용해 첨단 추론 능력을 달성한 방법을 공개했습니다.항저우에 본사를 둔 이 회사는 자사의 R1 추론 모델 훈련 비용이 단 29만 4천 달러에 불과하며, 기반 베이스 모델의 개발 비용은 약 600만 달러였음을 처음으로 공개했습니다. 총 630만 달러가 소요된 것으로, 이는 미국의 기술 기업들이 개발한 경쟁 모델이 수천만 달러에 달하는 것과는 극명한 대조를 이룹니다.순수 강화학습의 획기적인 발전DeepSeek의 주요 혁신은 연구자들이 “순수 강화 학습(pure reinforcement learning)“이라고 부르는 방식을 사용해 R1을 개발한 점에 있으며, 이는 인간이 만든 예시에 의존하는 기존의 감독 학습(supervised learning) 방식과는 다른 접근법입니다. 이 과정에서 모델은 인간이 선택한 추론 방식에 따르도록 학습시키는 대신, 올바른 답변에 도달할 때 보상을 받도록 설계되었습니다.네이처(Nature) 논문에 따르면, DeepSeek의 접근법은 모델이 인간이 제시한 전략을 따르지 않고도 자체적인 추론 전략을 개발하고 자신의 작업을 검증할 수 있는 능력을 갖추게 해주었습니다. 회사는 자체 시도에 대해 별도의 알고리즘을 사용하지 않고 추정치를 활용해 점수를 매길 수 있게 해주는 Group Relative Policy Optimization(GRPO)이라는 기법을 활용했습니다.“이 모델은 AI 연구자들 사이에서 매우 영향력이 컸습니다,“라고 오하이오 주립대(Ohio State University) 콜럼버스 소재 AI 연구원인 Huan Sun은 말했습니다. “2025년 현재까지 LLM에서 강화 학습을 수행하는 거의 모든 연구가 어떻게든 R1로부터 영감을 받았을지도 모릅니다”.5단계 훈련 과정완전한 R1 학습 과정은 감독 학습(fine-tuning)과 강화 학습을 번갈아가며 진행하는 여러 단계로 구성되었습니다. 이 과정은 딥시크(DeepSeek)의 V3-Base 모델을 수천 개의 ‘콜드 스타트’ 데이터 포인트로 파인튜닝하는 것으로 시작했고, 이후 순수 강화 학습을 통해 추론 능력을 향상시켰습니다.수렴에 가까워지면 시스템은 리젝션 샘플링(rejection sampling) 방식을 사용했습니다. 여기서 모델은 강화 학습 실행에서 성공적인 예시 중 최상의 예시를 선택해 자체 합성 훈련 데이터를 생성했습니다. 이 합성 데이터는 이후 글쓰기나 사실 기반 질문응답 등 다양한 영역에서 DeepSeek-V3-Base의 감독 학습 데이터와 통합되었습니다.동료 평가 중인 최초의 주요 LLMR1은 엄격한 동료 평가 과정을 거친 최초의 대형 언어 모델을 의미합니다. Nature 논문을 심사한 허깅페이스의 머신러닝 엔지니어 루이스 턴스톨은 이를 “매우 환영할 만한 선례”라고 평가하며, 훈련 과정이 공개되지 않으면 AI 시스템이 위험을 초래하는지 평가하기 어렵다고 언급했습니다.이 동료 평가 과정에서 DeepSeek는 훈련에 사용된 데이터 유형과 안전 조치를 포함한 기술적 세부 사항에 대한 설명을 추가하게 되었습니다. 이 모델은 오픈소스 특성을 유지하면서도 OpenAI의 o1 모델에 필적하는 추론 벤치마크 성능을 달성하였습니다.성능 및 접근성Hugging Face에서 1월에 출시된 이후, R1은 복잡한 문제 해결을 위한 플랫폼에서 가장 많이 다운로드된 모델이 되었으며, 다운로드 수는 1,090만 회를 넘어섰습니다. 이 모델은 AIME 2024 수학 벤치마크에서 pass@1 점수 79.8%를 기록하여 OpenAI o1의 79.2%를 소폭 앞섰습니다.DeepSeek의 혁신은 AI 개발 비용 및 성능 향상을 위해 모델 크기와 연산 능력을 늘려야 한다는 확장 법칙에 대한 기존의 통념에 도전장을 내밀었습니다. 회사는 비교적 덜 강력한 H800 칩을 사용해 성공을 거두었으며, 이 칩은 2023년 미국의 수출 통제로 중국 내 판매가 금지된 바 있습니다. 이러한 성과는 향후 AI 개발 방향에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.
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2025.09.18 등록
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