Zoom AI Companion 3.0 소개

Zoom AI Companion은 Zoom Workplace 및 연결된 플랫폼과 연동되어 업무 생산성을 높이는 지능형 AI 어시스턴트입니다. 사용자와의 이전 상호작용을 통해 사용자 요구를 이해하고, 지원되는 플랫폼 전반에 걸쳐 정보를 종합하며, 실시간 웹 데이터에 액세스합니다. 또한 사전에 탐지하고 추적하여 사용자가 보다 효율적으로 작업을 완료할 수 있도록 돕습니다.

Zoom AI Companion은 회의, 대화 및 비즈니스 데이터를 원활하게 연결하여 대화와 업무 스타일에 따라 맥락에 맞고 매끄러우며 비용 효율적인 내장형 AI를 제공합니다. Zoom의 AI 어시스턴트는 업무 맥락 전체를 이해하여 단순한 답변이 아닌 온전한 인사이트와 결과물을 제공하며, 팀이 이전부터 신뢰해 온 엔터프라이즈 보안과 익숙한 경험을 유지합니다. AI Companion의 강점에 대해 자세히 알아보세요.

다른 AI 도구는 파편화되어 있으며 사후에 기능이 추가됩니다. 또한 제한적이고 많은 비용이 소요되고, 제한된 컨텍스트만 갖춘 채 여러 플랫폼과 앱 간 계속 전환해야 하며, 고객 업무의 고유한 특성을 제대로 이해하지 못합니다.

계정에 대한 관리자 권한이 없는 경우 Zoom 관리자에게 문의해야 합니다. AI Companion 기능은 설정의 AI Companion 탭에서 찾을 수 있습니다. 관리자가 계정의 AI Companion 기능을 활성화한 경우 사용자는 이 탭에서 사용 가능한 기능을 관리할 수 있습니다. Zoom AI Companion 설정 방법에 대한 자세한 내용은 Zoom 지원 사이트의 시작하기 가이드를 참조하세요.

Zoom은 Zoom 또는 제3자 인공 지능 모델의 학습을 목적으로 고객의 음성, 영상, 채팅, 화면 공유, 첨부 파일 또는 고객 콘텐츠 등의 기타 커뮤니케이션 자료(투표 결과, 화이트보드, 반응 표시 등)를 사용하지 않습니다. 자세한 내용은 Zoom의 데이터 처리 방식에 대한 이 문서를 참조하세요.

Zoom AI Companion은 유료 서비스를 사용하는 Zoom 사용자 계정에 추가 비용 없이 제공됩니다. 일부 지역 또는 업종에서는 AI Companion이 제공되지 않을 수 있습니다. 특수 AI Companion 제품, 사용자 지정 에이전트 구성 및 일부 타사 에이전트에는 추가 요금이나 별도의 가격이 적용될 수 있습니다.

Zoom은 하나의 플랫폼에서 사람들의 무한한 연결을 실현하기 위해 노력하고 있으며 생성형 AI는 이를 달성하기 위한 핵심 요소입니다. Zoom은 Zoom의 대상 유료 고객에게 Zoom AI Companion의 핵심적인 기능을 추가 비용 없이 제공하여 팀의 업무 생산성 향상에 도움이 되어야 한다고 생각합니다.

인공지능(AI)이란 인간처럼 생각하고 학습하도록 프로그래밍된 기계에 인간 지능을 시뮬레이션하는 것을 말합니다. 이 용어는 학습 및 문제 해결과 같이 인간의 마음과 관련된 특성을 보이는 모든 기계에도 적용될 수 있습니다.

AI의 주된 목적은 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다. 이러한 작업에는 의사 결정, 문제 해결, 음성 인식, 언어 번역 등이 있습니다. AI는 효율성 및 정확성을 높이고 반복적이거나 복잡한 작업을 자동화하도록 설계되었습니다.

인공지능은 주로 좁은(또는 약한 인공지능) 인공지능, 일반(또는 강한 인공지능) 인공지능, 초지능 인공지능의 몇 가지 유형으로 분류됩니다. 좁은 인공지능은 특정 작업을 위해 설계되었으며 사전 정의된 제한된 범위 또는 컨텍스트에서 작동합니다. 일반 인공지능은 인간과 유사하게 다양한 컨텍스트에서 지식을 이해하고 학습하며 적용할 수 있는 발전된 형태입니다. 초지능 AI는 창의력, 일반적 지혜, 문제 해결 능력 등 모든 분야에서 인간의 지능을 능가합니다.

네. 서로 다른 유형의 AI를 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 보다 정확한 답변을 제공하기 위한 일반적인 접근 방식은 검색 증강 생성(RAG)을 사용하는 것입니다. 또 다른 예는 사용자에게 고품질의 결과물을 제공하기 위해 여러 모델을 사용하는 Zoom의 자체 통합 접근 방식입니다.

AI는 인간처럼 지능적으로 행동하도록 설계된 기계에 관한 보다 광범위한 개념입니다. 머신러닝(ML)은 경험 및 데이터를 통해 자동으로 개선되는 컴퓨터 알고리즘을 연구하는 AI의 하위 개념입니다. 따라서 모든 머신러닝은 AI이지만, 모든 AI가 머신러닝을 말하는 것은 아닙니다.

AI를 사용하면 효율성, 속도, 정확성 향상, 인적 오류 감소, 방대한 양의 데이터 분석 및 처리 능력, 반복적인 작업의 자동화 등의 이점을 얻을 수 있습니다. 또한 AI를 통해 개인화된 추천 및 고급 진단과 같은 새로운 기능 및 서비스를 구현할 수 있습니다.

AI라는 개념은 20세기 중반부터 사용되어 왔습니다. '인공지능'이라는 용어는 1956년 이 분야가 공식적으로 확립된 다트머스 회의에서 John McCarthy가 처음으로 사용했습니다.

생성형 AI는 알고리즘을 사용하여 콘텐츠를 생성하는 방식으로 작동합니다. 데이터 세트에서 학습하여 데이터 내의 패턴, 구조, 관계를 파악합니다. 이 학습 과정을 통해 텍스트, 이미지, 음악, 음성 등 원본 데이터와 유사하지만 동일하지는 않은 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.

생성형 AI는 학습된 원본 데이터를 모방한 새로운 데이터 또는 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둡니다. 반면 일반 AI는 인간의 지능과 유사하게 다양한 작업에 걸쳐 지적 능력을 이해하고 학습하며 적용할 수 있는 능력을 갖춘 AI를 말합니다.

예측형 AI는 일반적으로 과거 이벤트에서 패턴을 추론하는 모델을 통해 과거 데이터를 사용하여 미래의 결과를 예측하는 데 중점을 둡니다. 반면 생성형 AI는 학습 데이터와 유사하지만 동일하지는 않은 새로운 데이터 인스턴스 및 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둡니다.

생성형 AI의 주요 목표는 기존에 학습한 콘텐츠 또는 데이터 세트와 유사한 면을 갖추고 있으면서 독특하고 혁신적인 새로운 콘텐츠 또는 데이터를 생성하는 것입니다. 사실적인 이미지, 텍스트, 음성 및 기타 형태의 미디어를 제작하는 것이 포함됩니다.

사실적인 이미지나 예술을 만들고, 음악을 작곡하고, 이야기나 기사를 작성하고, 진짜 같은 목소리를 생성하고, 새로운 디자인이나 시뮬레이션을 만들 수 있는 AI가 생성형 AI의 예입니다.

생성형 AI는 인간의 진정한 감정이나 경험으로 콘텐츠를 만들거나, 학습한 데이터 이상의 맥락을 이해하거나, 실제 세계에 대한 이해와 의식을 가질 수 없습니다. 학습한 데이터와 사용하는 알고리즘에 한해서만 생성물을 만들 수 있습니다.

생성형 AI는 학습된 데이터 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지, 음악 등을 포함한 새로운 콘텐츠를 만듭니다. 반면 대화형 AI는 인간과 자연어로 소통하도록 설계된 특정 AI 시스템을 말하며, 실제 같은 대화를 시뮬레이션합니다.

대화형 AI는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝을 사용하여 인간의 대화를 모방하는 방식으로 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 응답합니다. 챗봇, 음성 비서 및 기타 애플리케이션에 구현하여 프로그래밍된 규칙 및 학습한 데이터의 조합을 기반으로 응답을 제공할 수 있습니다.

대화형 AI는 고객 서비스, 정보 검색, 상담 효율성과 관련된 문제를 해결합니다. 사용자에게 즉각적인 응답을 제공할 수 있습니다.

대화형 AI의 예로는 웹사이트의 챗봇, Siri, Alexa와 같은 가상 개인 비서, 자동 응답 또는 지원을 제공하는 메시징 앱 등이 있습니다.

대화형 AI는 고객 서비스, 의료, 소매, 금융, 숙박업 및 기타 여러 업종에서 사용할 수 있습니다. 문의 처리, 사용자 지원 제공, 고객 참여 유도, 커뮤니케이션 프로세스 간소화 등에 유용합니다.