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생성형 AI로 가장 많은 비용 절감이 일어나는 곳이 게임, 컨텐츠라고 생각하고 앞으로도 가장 많이 사용될 곳이라고 생각하는 곳인데 NCSOFT에서 어떤 문제들을 고민하고 있는지 볼 수 있어서 좋다.
가끔씩은 단순 이론이나 이런 공부보다 실제 현업에서 어떻게 접근하고 있는지 이런 것들도 같이 보면 좋을 것 같다.
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- NCDP 2023 영상 보기
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- NCDP 2023 영상(AI관련 세션 10개 정도)
- AI만 다루는 것이 아님에도 불구하고 이번 세션은 거의 절반 이상이 다 AI, 특히 생성형 AI쪽이라서 재밌는 세션들이 많았던 것 같다.
- 특히, 단순히 모델을 쓴다는 개념이 아니라 세션별로 이 컨텍스트,도메인에서는 어떻게 접근하는 것이 좋을까에 대한 설명과 소개가 인상깊었다.
- 관심있는 분야인 컨텐츠 생성툴에서의 AI 적용에 대해서도 간략하게나마 배울 수 있었다. 아래 도표는 재밌는 관점인것 같아서 첨부
- 오늘날 우리가 많이 학습시키고 있는 텍스트는 꽤 정제된 컨텐츠라고 볼 수 있다. 우리가 흔히 소통하는 인터페이스는 "대화" 즉 음성형태의 말로 텍스트와 음성은 매우 다르다. 이 정보에는 단순 텍스트 외에도 다양한 정보들이 숨어있다. 말하기 전의 호흡이나 발화자가 가진 특징, 추임새, 발화자의 감정 등 음성정보에는 더 다양한 정보들이 있고 이를 파악하는 것을 현재 NC에서는 하고 있는 것으로 보인다.
- 추천시스템에 대한 세션에서는 추천 아이템은 라이프사이클이 존재할 때, 이에 대한 선호가 바뀔 수 있는 문제를 IRM(invariant risk minimization)을 통해서 해결하고 있는데 이건 추후에 논문 리뷰할 때 한번 봐야겠다.
- 추천시스템이 가지고 있는 문제는 인기도/노출/위치 편향이 있는데, 인기있는 것들만 추천이 되는 문제, 노출이 잘되는것들만 클릭이 증가하는 문제, 위치가 상단에 있는 것들만 추천이 잘되는 문제 등 여러 편향들을 실제 만드는 과정에서 주의해야한다.
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Lean, Learn, Lesson