“将成为比IT公司更像IT公司的企业”（2018年CES，郑义宣现代汽车集团会长） 现代汽车集团正在从汽车制造公司向未来出行和物理AI（人工智能）企业转型，AX转型（AI Transformation）正在加速。除了在工作中引入生成型AI外，集团还专注于在组织各个层面植入AI应用文化。从制造到售后服务管理，AI的引入正在证明其竞争力，取得了显著成果。 现代汽车集团于12日在首尔西区阳宅总部举行了“现代汽车集团AX成果发布会（Beyond AI, Transforming the Way We Work）”，公开了自2019年起逐步推进的全公司数字转型（Digital Transformation，简称DX）和AX的未来计划。 此次活动旨在介绍现代汽车集团在AI技术全面应用之前，如何通过数字转型为AX奠定基础，以及主要成果和未来方向。公司表示，随着出行产业从制造能力中心向数据和软件竞争力中心转变，AX的内在化正在加强。 现代汽车·起亚ICT负责人陈恩淑社长表示：“AI是重要技术，但最终是企业需要使用的工具。理解新技术并迅速将其应用于工作和业务的能力对组织竞争力至关重要，因此现代汽车集团在DX的基础上，推动包括AI在内的智能化技术的内在化，扩大AX。” 为了创新员工的工作方式，集团在2022年逐步引入了支持文档共同编辑和知识共享的工作平台，包括△JIRA △Dooray，以及△Confluence。平台引入后，员工能够更快速地查看全公司工作状态和主要项目进展，组织间的协作和信息共享的透明度也得到了提升。 为了使全球所有业务场所能够在相同的工作环境中协作，现代汽车集团于2022年引入了微软的云基础协作平台“Microsoft 365（简称M365）”。M365支持企业通过云使用所需服务，而不是单独安装和运行软件，将邮件、日程管理、文档编写、视频会议等连接为一个协作体系，标准化全球业务场所和组织间的协作方式。 特别是由于国家核心技术的安全规定，自主驾驶、氢能等研发组织无法使用外部协作工具，但通过政府相关部门的快速指导，得以使用相同的平台。组织中分散的信息能够在一个协作环境中共享和积累，为持续获取AI可用的数字资产奠定了基础。 在数据领域，现代汽车集团运营“全球统一数据管道”，对分散在研发、生产、质量、销售等全价值链的数据进行了标准化和连接。结果，开发过程中生成的信息被用于生产和质量管理，而销售现场获取的数据又反过来促进产品开发和工艺改进，形成了数据的良性循环体系。 此外，通过内部生成型AI平台“H Chat Pro”，集团正在将AI应用文化扩展到整个组织。H Chat Pro是在安全环境中，员工可以选择使用ChatGPT、Gemini、Claude等多种外部生成型AI模型的现代汽车集团专用AI平台，自去年起，任何普通员工均可自由使用。截止上个月，H Chat Pro的用户已达到3万人，占现代汽车·起亚员工中普通及研究岗位的约80%。 在此次活动中，介绍了利用H Chat Pro提高工作生产力和成本效率的典型案例。例如，“碰撞安全AI助手”是一个基于AI的研发系统，能够整合分散在多个系统中的碰撞试验结果、试验图像和解析资料，支持快速查找和比较类似案例。 现代汽车集团利用AI连接研发信息，构建了一个环境，使工程师不仅能简单搜索资料，还能分析和参考类似碰撞案例的试验条件、车辆结构、伤害发生原因和改进对策。通过这一方式，工程师们将资料收集和审核所需的时间缩短了约90%，节省下来的时间用于分析结果解读、设计改进和试验战略制定等高附加值工作。 在生产现场，AI被用于提高生产过程的质量管理和运营效率。“AI自动识别服务”是一个基于视觉AI的解决方案，实时对比和验证投入生产过程的车辆与系统中注册的车辆信息，基于车辆识别号码（VIN）。 以往，操作员需要亲自核对车辆信息或基于系统信息进行验证，但通过AI图像识别技术，车辆识别号码可以自动读取，从而能够及早发现和应对操作错误。该服务已在现代汽车·起亚的所有工厂以及美国、欧洲、印度和亚太等70个全球生产基地应用，实现了年节省524亿韩元的成本效果。 在为生产线提供零部件的搬运过程中，AI优化了复杂的移动路径，称为“搬运对齐优化技术”。以往，由于设备故障等原因，搬运顺序混乱，操作员需要自行判断和恢复移动路径，但结合AI技术，能够自动导出最佳路径。通过这一方式，减少了约86%的不必要生产停顿时间，效率得到了提升。 在服务领域，AI的应用也在扩大。在海外维修现场，基于LLM的“维修支持AI服务”使维修工能够在没有复杂维修手册的情况下，迅速确认问题的原因和应对方案。输入车辆故障代码或症状后，AI分析相关手册和过往维修记录，提供最佳诊断结果。通过这一方式，维修响应时间缩短了约42%。 现代汽车集团将AX定义为不仅是技术的引入，更是组织文化的创新。公司表示，积极的AX转型背后是内部执行文化，能够敏捷地接受新技术并将其与实际工作创新相结合。未来，集团将基于积累的数据资产、运营经验和AI应用能力，扩大在车辆、机器人和物理AI等领域的创新。 此外，基于集团内AX的经验和知识，现代汽车集团还将积极推动国内产业整体的AI转型扩展，并支持中小企业的AX转型。陈ICT负责人表示：“现代汽车集团的目标不是成为使用AI最多的企业，而是成为全球最有效利用AI的企业。我们将持续增强快速学习新技术并将其应用于现场的能力，以实现客户价值和业务成果。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

谷歌的人工智能（AI）服务Gemini应用的月活跃用户（MAU）已突破10亿。随着Gemini和ChatGPT都进入10亿用户时代，生成型AI市场的用户争夺战愈发激烈。 根据谷歌在11日（当地时间）的消息，Gemini应用的MAU已超过10亿，成为谷歌历史上增长最快的服务。 谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊表示，Gemini是第14个用户达到10亿的谷歌服务。 Gemini的用户增长迅速。去年5月，MAU为4亿，今年5月已超过9亿，上个月达到了9.5亿。仅在一个月内，用户增加了超过5000万，成功突破10亿。 用户的使用方式也从文本逐渐扩展到语音和视频。数据显示，Gemini用户中有63%使用语音功能。在实时语音对话服务“Gemini Live”中，每5次使用中就有1次同时使用了摄像头视频或屏幕共享功能。 学生们在使用Gemini时，常常会附加文档或图片。与学校相关的对话中，有38%包含附件。中小企业主要利用其内容生成的图像和视频功能。 使用iPhone和Mac的用户也在快速增加。iPhone上的Gemini活跃用户已超过1亿。MacOS用户的使用频率是其他平台的约两倍。 OpenAI最近也宣布ChatGPT的用户突破10亿。然而，谷歌公布的数字是月活跃用户（MAU），而OpenAI的数字是周活跃用户（WAU），因此两者的用户规模难以简单比较。 谷歌表示，“我们的目标是将Gemini打造成最个性化、最主动、最强大的助手。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

在2000年代初期，互联网刚刚普及时，谷歌在全球搜索市场掀起了热潮。随着最后一个对手雅虎的倒下，谷歌在全球范围内开始了它的统治，但韩国市场却有所不同。Naver稳固地占据了市场。 为了与谷歌的关键词搜索抗衡，Naver在其生态系统内构建了知识iN、博客、社区和优质内容等多种用户生成内容（UCC），紧密结合。Naver以“韩国人的问题由韩国门户回答”的口号进行爱国营销，尽管面临艰难的竞争，Naver依然守住了自己的市场份额。 进入智能手机时代后，Naver迎来了第二次挑战。以安卓操作系统为基础的谷歌在初期搜索中占据了主导地位。Naver需要单独安装应用程序或在网页浏览器中设置首页，这给用户带来了不便。然而，对于国内智能手机用户来说，Naver仍然是他们的“首页”。 此外，Naver通过将地图、购物、网络漫画、博客等各种生活服务连接到移动应用中，构建了一个强大的生态系统，有效抵御了谷歌的挑战。这个生态系统如同一座坚不可摧的堡垒。在过去20多年中，随着互联网时代向智能手机时代的转变，韩国的搜索市场一直优先于Naver。 然而，这个看似不可动摇的市场也迎来了变化。人工智能（AI）技术带来了“搜索规则的根本变化”。 根据7月份的数据显示，iGAworks的移动指数数据显示，谷歌应用的月活跃用户数（MAU）达到了4702万2854人，位居生产力应用领域第一。而Naver应用的用户数为4684万5017人，落后于谷歌17万7837人。这是自2021年3月移动指数开始统计以来，谷歌首次在移动用户数量上超过Naver。 那么，使用Naver的人是否大量转向谷歌？并非如此，更多的是因为用户希望使用谷歌的AI服务Gemini而选择了谷歌应用。 值得注意的是，生成型AI的普及与谷歌生态系统的共同增长。生产力应用排名第三的谷歌Chrome拥有4245万7506名用户。谷歌的AI模型Gemini与AI搜索功能深度整合到Chrome浏览器及谷歌应用中，使得用户自然地融入了AI搜索环境。门户市场的另一极也在发生剧烈变化。OpenAI的ChatGPT在7月份的MAU达到了1645万6151人，轻松超过了国内主要门户之一的Daum（630万7395人），差距达到2.6倍。 这些数据清晰地表明，过去的搜索竞争是“连接多少博客和门户内部内容”的较量，而在生成型AI时代，搜索的竞争转变为“多么准确地理解用户意图并立即提供所需形式的答案和生产力”的较量。 用户现在希望AI为他们整理出结论，而不是输入关键词后逐一点击多个博客链接进行确认。谷歌通过在Chrome浏览器和安卓操作系统生态系统中引入Gemini，最大化了这种用户体验。 然而，游戏并未结束。Naver也在不断提升其基于大型语言模型（LLM）的AI搜索技术。在已经开启的AI搜索时代，仅靠现有的内容和社区策略难以阻止用户流失。过去的策略已不再有效，爱国营销也不再奏效。局势已经发生了翻天覆地的变化，最终，唯有技术的提升才能找到出路。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

生成式人工智能（AI）的快速普及正在改变韩国用户使用移动搜索和门户网站的格局。数据显示，谷歌在韩国的月度活跃用户数（MAU）上月首次超过本土巨头Naver。OpenAI旗下ChatGPT的用户数已达到另一门户网站Daum用户人数的2.6倍，差距正在逐渐扩大。随着谷歌AI模型Gemini、AI搜索功能以及ChatGPT等生成式AI服务的使用持续增加，韩国长期由NAVER和Daum主导的搜索及门户市场正在出现新的用户流动趋势 11日，AI科技企业IGAWorks旗下Mobile Index发布数据显示，上月谷歌应用月度活跃用户人数达4702.2854万人次，在生成式AI类应用中排名首位。较排名第二位的Naver（4684.5017万人次）多出17.7837万人次。 这是自2021年3月首次实施此项统计以来，谷歌的月度活跃用户人数首次超过Naver。 从用户增长趋势来看，谷歌近年来的增长较为明显。去年5月，谷歌应用月度活跃用户首次突破4000万人次，今年5月进一步超过4600万人次。今年6月，谷歌与Naver的用户规模差距已缩小至24.5836万人次，近一个月后谷歌实现反超。 相比之下，Naver应用的月度活跃用户人数增长相对缓慢。从2023年1月至上月，月度活跃用户人数大体维持在4300万至4600万区间，整体呈现停滞或小幅增长态势。 业内认为，谷歌AI服务的快速普及可能是推动其应用用户增长的重要因素之一。随着Gemini功能不断扩展，以及谷歌持续强化AI搜索能力，用户在搜索信息、整理内容和处理复杂问题时，对传统搜索方式之外的AI功能需求不断增加 谷歌Chrome上月活跃用户人数为4245.7506万人次，排名第三位，显示出谷歌在韩国移动互联网市场中具有较强的用户基础。 ChatGPT的增长势头则更加明显。去年3月，ChatGPT月活跃用户人数停留在500万人左右，低于Daum当时约760万人的规模。但此后用户人数急剧增长于去年4月首次突破1000万人次，随后反超Daum，双方差距持续扩大。上月ChatGPT月活跃用户人数达到1645.6151万人次，在生成式APP中排名第7位，达到Daum（630.7395万人次）的2.6倍。 业内分析认为，谷歌和ChatGPT用户规模的增长，与生成式AI普及以及搜索方式从传统关键词搜索向对话式搜索转变有关。过去，用户通常通过门户网站输入关键词，再从搜索结果中筛选信息。而如今越来越多用户开始直接向AI提出问题，并通过对话方式获得答案。 不过，谷歌的月度活跃用户人数首次超过Daum，并不意味着韩国搜索门户市场格局已发生根本性变化。此次排名变化首先是月度用户规模上的暂时性反超，双方差距仅为17万多人，仍处于非常接近的水平。另一方面，NAVER也在持续加强自身的AI服务和搜索功能，其AI产品布局仍在不断完善。因此，谷歌能否持续保持领先，还需要观察未来数月的用户数据变化。

随着生成型AI竞争进入第三年，实际使用市场的主导权已完全转向中国开源模型。尽管美国在最高性能模型上保持优势，但在市场份额上却因低价攻势而未能找到反击之策。 根据IT行业的消息，平台“开源路由器”在8月5日的周度令牌使用量统计中显示，前十名模型中有八个是中国模型。虽然ChatGPT、Gemini和Claude等模型广为人知，但全球令牌使用量的60%集中在中国模型上。 根据当天的统计，中国模型占据了前十名中的八个，其市场份额达到了88.4%。 排名第一的DeepSeek的编码专用模型“V4 Flash”处理了每周69,200亿个令牌，紧随其后的是小米和腾讯的模型。美国模型中仅有OpenAI的“GPT-5.6 Luna”和NVIDIA的“Nemotron3 Ultra”两款入围。 去年6月，开源路由器的令牌市场份额为美国74%，中国20%，但到今年6月最后一周，中国的份额已完全逆转为48%，美国为20%。进入7月后，中国模型包揽了前五名，整体路由流量中中国的比例超过了60%，而在美国企业处理的令牌中，中国模型的比例一度飙升至63%。 这一现象的背后是巨大的价格差距。DeepSeek V4 Flash的输出令牌单价为每百万个0.28美元，远低于Anthropic的顶级模型“Claude Opus 4.8”的25美元，差距高达99%。Zhufu AI的开源模型“GLM-5.2”在开发平台Vercel上使用量在一个多月内增加了近50倍，运营成本仅为美国竞争模型的20%，而性能却保持稳定。实际上，AI代理初创公司Lindy从Anthropic模型转向DeepSeek，节省了数百万美元。 这种低价策略得益于中国庞大的内需市场。根据中国国家数据局的数据，中国每天处理的AI令牌数量达到140万亿，比2024年初增加了约1400倍。国内市场所带来的规模经济使得海外开源模型能够以超低价供应。 面对低价攻势，美国方面的反击也显得乏力。试图通过开放权重模型与中国竞争的初创公司Arci AI最近在融资中仅筹集了5000万美元。业界分析认为，主要风险投资公司因担心开放权重模型的成功可能会损害已投资的OpenAI和Anthropic的企业价值，因此不愿意投资。押注于封闭模型的资本反而阻碍了开放阵营的反击。 在单一前沿模型阵营中，Anthropic的表现相对较好。尽管令牌处理量远远落后于中国，但其盈利指标却有所不同。根据开源路由器的平均实现标准，Claude Opus的令牌单价是DeepSeek V4 Flash的23倍，而在输出定价标准下，差距甚至达到139倍。这意味着尽管处理量有所下降，但其收入的相当一部分仍然得以保持。 凭借市场优势，DeepSeek计划在今年内在中国证券市场上市。然而，6日时，该公司却预告将大幅提高API价格，分析认为这是因为超低价政策因用户激增导致的计算资源负担难以持续，加之上市前急需确保盈利。阿里云、腾讯云和Zhufu AI等近期也纷纷提高价格，市场上关于中国价格破坏竞争已达到顶峰的预测也随之出现。 国内企业的考量复杂。SK电信在上月29日公开的自有模型“A.X K2”旨在与Q1、DeepSeek、GLM、Kimi等中国模型达到同等性能，但实际使用中的价格竞争力仍是关键。其他大型平台如Naver和Kakao等也尚未提供与中国开源模型相比的客观优势指标。 另一方面，政府计划于12日公布独立AI基础模型（独立模型）项目的第二轮选拔结果。目前的策略是在性能上追赶，但在价格上不与中国竞争，是否能在市场上奏效，预计将在第二轮选拔结果后得到验证。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

全北大学医院正在积极将生成型人工智能（AI）应用于临床研究领域。该医院的计划不仅限于提高论文撰写和文献检索等研究者的工作效率，还将AI的应用范围扩展到临床试验、大数据分析，甚至患者诊疗和社区健康管理等方面。 全北大学医院功能性食品临床试验支持中心于3日邀请了Genosis AI Healthcare副会长姜时哲，在全北大学医院临床研究支持中心的视频会议室举办了一场关于增强生成型AI应用能力的研讨会。 此次研讨会吸引了功能性食品临床试验支持中心的研究人员、全北大学医院有效性评估中心的相关人员及全北大学的教授等参与。姜副会长介绍了使用Claude和Gemini等生成型AI进行论文撰写、文献检索、研究资料分析、演示材料制作和提示词编写的方法。 特别是在医疗和临床研究领域，研讨会集中讨论了将生成型AI作为支持研究者决策的工具，而不仅仅是文档撰写工具的可能性。 更广泛的AI应用示例 在临床研究中，研究者需要审查国内外的论文和临床数据，制定研究假设，设计临床试验并分析结果，这一过程需要大量的信息。利用生成型AI，研究者可以更高效地搜索所需文献，进行资料的总结与分析，并在整理研究结果和撰写报告时获得帮助。 医院方面表示，在功能性食品和材料的有效性评估中，AI的应用潜力也很大。通过系统分析健康功能食品和功能性材料相关的研究资料和临床数据，研究者可以迅速找到所需信息，并综合多个研究结果，设定新的研究方向。 AI应用的最终目标不仅仅是提高研究速度。关键在于将临床现场积累的数据应用于研究，并将研究确认的结果再应用于患者诊疗，形成良性循环。 作为地区医疗中心，全北大学医院在提供医疗服务的同时，还承担着医学院教育和临床研究的角色。当AI同时应用于研究、教育和诊疗时，可以作为连接各个分离领域的基础。通过分析研究数据，发现疾病的风险因素或治疗相关模式，从而支持医疗人员的判断。 在老龄化和慢性疾病增加的社区中，利用AI进行预防性健康管理的关注度也在上升。AI可以帮助早期识别高风险患者，并研究考虑个人健康状况和生活习惯的预防管理方案，超越单纯治疗到医院就诊的范畴。 功能性食品领域也有可能发展为个性化研究。研究不仅限于确认特定材料的功效，还可以综合个人的健康状况、生活习惯和临床数据，分析哪些功能性材料对特定人群有效。 为建立全北型医疗AI生态系统而努力 全北大学也在今年扩大生成型AI的应用基础。自2月起，全北大学为约22000名教职员工和学生推出了一个“多LLM基础生成型AI服务”平台，允许他们在一个平台上使用ChatGPT、Gemini、Claude等多种大型语言模型（LLM）。随着大学层面建立AI应用环境，未来在医疗和临床研究领域也将为系统性扩大AI应用能力奠定基础。 然而，要在医疗领域扩大AI的应用，必须确保准确性和安全性。需要同时解决医疗数据的个人隐私保护和安全、研究数据的质量管理、医疗人员对AI生成信息的验证，以及应对生成型AI所谓的“幻觉”现象等问题。 重要的是，AI应作为支持医疗人员和研究者的工具，而不是取代他们，帮助分析大量信息并寻找新的可能性。最终，大学医院的AI竞争力在于使用何种AI服务，以及通过这些服务能够产生多高质量的研究，并多快将成果与患者和社区连接。 全北大学医院功能性食品临床试验支持中心此次研讨会标志着将生成型AI正式应用于临床研究的第一步。未来，全北大学医学院与全北大学医院的教育、研究和临床基础设施结合AI技术，将有望提升全北地区医疗和生物研究的竞争力，值得关注。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

谷歌正在大规模重组其人工智能（AI）组织，以增强联合创始人谢尔盖·布林的影响力。此前负责AI开发的赫萨比斯将辞去管理职务，专注于长期研究。 根据《金融时报》6日的报道，谷歌将更换AI研究组织“DeepMind”的管理层，并加快Gemini的实际服务和盈利化进程。 赫萨比斯将辞去谷歌DeepMind首席执行官（CEO）职务，转任董事长，并成为谷歌母公司Alphabet的首席科学家，未来将专注于通用人工智能（AGI）等未来AI技术的研究及其在科学领域的应用。 DeepMind的实际管理将由首席副总裁科莱·卡布丘尔负责。他将全面负责Gemini模型的开发、AI研究、Gemini应用及开发者的AI服务，并直接向谷歌CEO桑达尔·皮查伊汇报。 布林并未正式担任DeepMind的负责人，但卡布丘尔将在美国加利福尼亚州山景城的总部与布林紧密合作，因此布林在AI产品开发和业务推进中的影响力预计将大幅提升。 近年来，布林重新深入参与谷歌的AI业务，尤其是在AI编程领域，他亲自负责组织和产品的开发，以追赶竞争对手。 此次重组反映了谷歌对AI产品开发速度和盈利能力的危机感。尽管谷歌开发了包括Gemini在内的高性能AI模型，但在企业AI和编程领域却面临来自OpenAI和Anthropic等公司的激烈竞争。 核心AI人才的流失也是一大压力。长期以来负责谷歌AI研究的杰夫·丁最近也已离开公司。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

中国人工智能（AI）初创公司深思科技的新型模型在全球主要AI模型中记录了最低的运营成本。基准测试每次的成本比Anthropic的“Claude Payable 5”低100倍以上。 根据2日（当地时间）路透社的报道，AI模型评估机构Artificial Analysis表示，深思科技的“V4-Flash”在主要全球模型中，基准测试的执行成本最低。 Artificial Analysis估算的V4-Flash每次测试的平均成本为3美分（约43元人民币）。中国的文思AI的“奇米K3”为86美分（约1230元人民币），OpenAI的“GPT-5.6 Sol”为1.86美元（约2600元人民币），Anthropic的“Claude Payable 5”则为3.15美元（约4500元人民币）。 V4-Flash的使用费用为每百万个输入令牌0.14美元（约200元人民币），每百万个输出令牌0.28美元（约400元人民币）。令牌是AI处理或生成句子时使用的数据单位。 深思科技于上月31日正式推出V4-Flash。该公司正在准备首次公开募股（IPO），并以超低价AI模型的优势，力图恢复市场主导地位。 然而，仅凭简单的令牌价格很难判断实际运营成本。路透社指出，尽管价格较低，但如果需要更多的推理过程和输入输出令牌，最终成本可能会增加。 此外，V4-Flash的性能未能达到一些高性能模型的水平。在Artificial Analysis的“智能指数”中，V4-Flash在编码、推理和任务型挑战等9个基准测试的综合评分为50分（满分100分）。 该分数与谷歌的“Gemini 3.6 Flash”相同，但比Meta的“Muse Spark 1.1”和中国Z.AI的“GLM-5.2”低1分。文思AI的奇米K3得分为57分，而Anthropic的“Claude Opus 5”、Claude Payable 5和OpenAI的GPT-5.6则至少比V4-Flash高出9分以上。 该指数是通过综合评估编码、推理和任务型挑战等9个基准测试的结果计算得出的。 深思科技还准备了性能更高的“V4-Pro”，但尚未公开正式发布的时间表。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

AI医疗专业公司Genesis AI医疗（会长李熙元）于25日举行了第8期AI教育项目“Genesis AI学院”的毕业典礼，标志着该项目的圆满结束。 此次第8期共有35名来自各个领域的专家参与，包括前任和现任大型医院院长、医学院教授、研究机构负责人、媒体代表及前副部长级人士，完成了4次以实操为主的培训课程。毕业典礼由国际疫苗研究所（IVI）韩国赞助会会长朴相哲提供场地和午餐。 Genesis AI学院于去年12月开设，旨在帮助各界专家和组织领导者将生成型AI应用于工作中。该项目每月举办一到两次，至今已培养出第8期毕业生。作为一项非营利的社会贡献活动，该项目在参与者中获得了良好的反响。 自第一期以来，讲师由Genesis AI医疗副会长姜时哲担任。第8期课程共进行4次，参与者使用了Claude、Gemini、Genspark、Grok、Suno等多种生成型AI工具，学习了写作、论文和报告撰写、音频和视频制作等实用技能。课程不仅限于理论讲解，参与者还通过实际工作应用AI，制作出成果。特别是，姜副会长利用自己制作的200多项技能，在Claude协作平台上制作论文、演示材料和视频的过程引人注目。 此次参与者中包括Genesis AI医疗研究所总负责人朴相哲、全南大学医学院名誉教授朴光成、韩国巴斯德研究所理事长李明哲、天主教大学首尔圣母医院名誉教授权顺勇、考林大学医学院教授朴钟勋、首尔医疗院院长李贤锡、Genesis AI研究所高级研究员林圭成等。 李熙元会长表示：“第8期培训圆满成功，祝贺参与者通过此次培训分享新的知识和见解，成为AI医疗这一新文明潮流的一部分。”他还补充道：“这不仅仅是一次培训，更是共同创造未来变革的有意义的起点。” 自第一期以来一直担任讲师的姜时哲副会长表示：“各领域专家亲自使用AI，感受其可能性，是提升我们社会AI能力的最快途径。当看到参与者通过实操制作出成果时，我感到无比欣慰。” 参与者的反馈也非常积极。一位参与者表示：“在AI时代，能够把握相关行业的动态，并将所学的应用技巧有效地运用到工作中。”另一位参与者则表示：“得益于高效的周末课程，仿佛打开了新世界。”一位来自光州的毕业生表示：“多亏了珍贵的课程，远道而来的旅程一点也不觉得浪费。” Genesis AI医疗计划继续与毕业生分享教育资料和最新信息，并将专家级AI应用培训作为社会贡献活动不断扩大。

政府将开设公共职业培训课程，涵盖从人工智能(AI)基础知识到半导体、生物、广告等行业的实际应用。就业劳动部与韩国技术教育大学在线终身教育院于26日宣布，通过在线智能职业培训平台“STEP”，提供24个旨在提升AI基础能力和行业AI融合能力的课程。在5至6月间，已公开生物药品生产和机械安全管理等13个职业课程，本月又新增半导体制造过程自动化、AI预测、机械元素设计和AI基础分析等11个课程，至此原定的24个AI课程全部开设完毕。这些课程包括7个AI基础能力课程和17个职业AI应用课程(AI+X)。基础能力课程涵盖数据、安全、伦理等通用知识，以及管理、金融、教育培训、设计、制造生产力与质量等5个领域的AI应用趋势。职业课程则将AI技术应用于文化、艺术、设计、广播、建筑、机械、电气电子、化学、生物、环境、能源和安全等6个行业。课程的特点在于不仅教授简单的AI工具使用方法，还强调在实际工作中利用AI解决问题的实践比例。在“利用生成型AI进行PLC ST编程HMI设计”课程中，学员将使用谷歌的生成型AI——Gemini，设计机械控制程序。课程还将教授如何在AI的帮助下编写、审核代码并分析错误以进行改进。“广告内容制作与AI基础目标定位”课程则涵盖从广告概念策划、文案撰写到图像、视频制作、编辑、效果分析及目标定位策略制定的整个广告项目，均利用AI进行构建。随着政府推动各行业的AI转型，提升现场人员的应用能力的职业培训重要性日益增加。此次课程不仅限于普遍的AI知识，更聚焦于将AI应用于制造、设计、安全管理等行业的具体工作中。为提高教育的可及性，24个课程均提供手语翻译，旨在帮助听障人士等教育弱势群体学习新技术，缩小数字教育差距。所有课程均可在STEP官网免费学习。STEP是一个面向求职者、在职者和求职准备者等，提供约2500个公共职业培训内容的在线平台，涵盖技术、工程和人文领域。韩国技术教育大学在线终身教育院院长韩妍熙表示：“我们将持续扩大优质教育内容，确保每位国民都能在日常生活和工作中有效利用AI，并致力于消除数字学习差距，营造以实务为中心的公共AI教育环境。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。