科学技术信息通信部-NIA 交流活动
FortyTwoMaru代表Kim Donghwan于28日表示：“必须加大对多模态学习数据的投资。”
Kim代表当天在首尔中区，由科学技术信息通信部和韩国智能信息社会振兴院（NIA）主办的“数据中心人工智能加速见面会”活动上发表主题演讲时作出上述表示。
他介绍了类似OpenAI开发的Sora和GPT-4o这类，不仅能处理文本，还能结合语音、图像、视频的多模态（Multi-modal）技术。
Kim代表判断称：“到明年为止，多模态技术高度化以及数据学习方面的竞争将愈发激烈”，“国内用于多모달的学习数据并不充足。”
他接着转述了业界情况称：“公开的数据不多，企业往往无从下手。”他表示，要让人工智能模型正常运行，数据的预处理过程也十分重要，并补充说：“有时在整理和整备数据的工作上反而要耗费更多时间和成本。”
他再次强调：“目前的超大规模人工智能接近方式，多数都伴随着海量数据学习”，“因此需要进行数据构建与开放，并且要积极推进基础设施投资。”
同时他解释说，过去造船·海洋、汽车维修、反洗钱调查等领域的工作，通常交由经验和诀窍都非常丰富的“老将”负责，而现在人工智能已经在部分替代他们的工作。
Kim代表展望称：“在造船·海洋领域，制作液化天然气（LNG）船舶设计图时，需要投入50多名工程师，耗时约10个月到1年”，“在今后2至3年内，人工智能有望发展到能在一周内完成设计图的水平。”
本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。
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