1. 일본의 AI 기술 경쟁력과 미래 시장에 대한 전망에 대한 이야기이며, 미국의 nscai 보고서에 따르면 AI 기술을 통해 미국이 세계 1위 국가로 유지되기 위한 중요성이 강조되고 있다.
This chapter discusses Japan's AI technological competitiveness and future market prospects. According to the nscai report from the United States, the importance of maintaining global leadership through AI technology is emphasized for the U.S. to stay as the world's top country.
2. 글로벌 빅테크의 AI 중 특히 언어 모델에서 발생하는 문제에 대한 이야기이며, 데이터의 지역 편향으로 인해 AI가 영어 문화권에 편향되어 사용자들에게 노출되고 있다는 문제가 제기되고 있다.
This chapter focuses on issues arising from AI, particularly language models created by global tech giants. The problem of bias in AI towards the English cultural sphere due to regional biases in data is highlighted, affecting users' exposure to biased content.
3. 한국의 AI 학습 데이터와 그에 따른 언어 모델의 한계에 대한 이야기이며, 한국어 데이터의 부족으로 인해 한국에서 만들어진 AI도 외국 문화에 영향을 받고 있다는 문제가 제기되고 있다.
This chapter discusses the limitations of AI learning data in Korea and the consequent limitations of language models. The scarcity of Korean data has led to AI models created in Korea being influenced by foreign cultures.
4. 중국의 AI 연구 및 개발에 대한 특징과 중국의 오픈 소스 철학에 대한 이야기이며, 중국의 AI 연구는 연구 내용을 최대한 다수에게 공개하고 공유하는 철학을 기반으로 하고 있다.
This chapter explores the characteristics of AI research and development in China, highlighting China's philosophy of open-source. Chinese AI research is rooted in a philosophy of sharing research content with as many people as possible.
5. 중국의 데이터 활용과 관리에 대한 이야기이며, 중국은 공개된 연구 내용을 기반으로 데이터 구축 및 활용이 용이하게 이루어지고 있으며, 이는 중국 정부의 데이터 관리 철학에 기인한 것으로 설명된다.
This chapter discusses the utilization and management of data in China. China leverages open research content for easy data construction and utilization, aligning with the Chinese government's philosophy on data management.