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The Past, Present, and Future of Generative AI

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  • 발행기관
    한국AI디지털융합학회(구 한국디지털융합학회) 바로가기
  • 간행물
    IJICTDC 바로가기
  • 통권
    Vol 11 No 1 (2026.06)바로가기
  • 페이지
    pp.1-23
  • 저자
    Guihua Zhang, ZhiWei Du, Xu Yin, Jafar Ali, DaeWan Kim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A485936

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원문정보

초록

영어
Generative AI refers to computing technology that can generate seemingly novel and meaningful content from training data, including text, images, and audio. With the further development of artificial intelligence, artificial intelligence has entered a stage of rapid growth. This paper reviews the historical evolution of generative AI through the research method of literature review, from the introduction of artificial intelligence as a science in 1956 to the development of key technologies such as GAN, VAE, and Transformer in recent years. At the same time, it also analyzes the current technical status of generative AI, including the development of multimodal generative models and diffusion model technologies. While generative AI is developing rapidly, it has also brought a series of problems. This paper also discusses the challenges brought about by development, such as bias, data privacy, and legal supervision. In order to analyze the life cycle of generative AI, the S curve is used to analyze technology, market, and other factors. The results of the study show that generative AI is currently in a stage of rapid growth and will usher in more breakthroughs in the future. At the same time, it emphasizes the establishment of a technical ethics framework and a legal supervision mechanism to ensure the development of generative AI. The research results of this paper help to deepen the understanding of the development of generative AI technology and the evolution of commercial value, and provide a reference for researchers and practitioners in related fields.

목차

Abstract
1. Introduction
1.1. Research background
1.2. Problem statement
1.3. Research objectives and significance
2. The past status of generative AI
2.1. Erly Exploration and Concept Formation
2.2. Overview of early generative models
2.3. The overview of deep learning
3. Current status of generative AI
3.1. Current mainstream technology
3.2. Application areas of generative AI
3.3. Challenges facing generative AI
4. The future stastus of generative AI
4.1. Overiew of the technology evolution model
4.2. The position of generative ai technology
4.3. Future AI technology issues
4.4. Social and cultural issues
4.5. Future AI ethical and potcy issues
5. Conclusion
References
Supplementary

키워드

generative AI; deep learning; GAN; GPT; multimodal model; ethical challenges

저자

  • Guihua Zhang [ School of Business, Xinyang Normal University, Xinyang, 464031, China ]
  • ZhiWei Du [ Department of Digital Convergence Business, Yeungnam University, Gyeongsan, 38541, South Korea ]
  • Xu Yin [ Department of Digital Convergence Business, Yeungnam University, Gyeongsan, 38541, South Korea ]
  • Jafar Ali [ Department of Business Administration, School of Business, Yeungnam University, Gyeongsan, 38541, South Korea ]
  • DaeWan Kim [ Department of Business Administration, School of Business, Yeungnam University, Gyeongsan, 38541, South Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국AI디지털융합학회(구 한국디지털융합학회) [The Korean Academic Society of AI Digital Convergence]
  • 설립연도
    2015
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    본 학회는 디지털 경영에 관련된 디지털 미디어, 디지털 통신, 디지털 방송, 디지털 콘텐츠, 디지털 문화, 디지털 사회, 디지털 유통, 디지털 금융, 디지털 물류, 디지털 정책, 디지털 기술, 디지털 교육 그리고 디지털과 아날로그의 비교 등에 대한 학제간 연구와 실사구시적인 적용을 통하여 디지털 경영의 발전과 한국이 세계적인 디지털 강국으로 성장하기 위한 학술적인 기반과 실무적인 지침을 조성하는 것을 목적으로 하고 있습니다.

간행물

  • 간행물명
    IJICTDC [International Journal of Information Communication Technology and Digital Convergence]
  • 간기
    반년간
  • pISSN
    2466-0094
  • 수록기간
    2016~2026
  • 십진분류
    KDC 300 DDC 303

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