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문화예술경영을 위한 ChatGPT 등 거대언어모형 기술의 활용 방안

원문정보

Application of Large Language Models Such as ChatGPT for Arts and Cultural Management

안형준

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초록

영어

The recent advancements in artificial intelligence technology, particularly the growth of generative AI, are expected to bring about innovative changes in the field of arts and cultural management. This study examines how Large Language Models (LLMs) can be used in arts and cultural management, aiming to help cultural institutions proactively respond to the changes brought about by LLM technology. This paper first seeks to understand LLM technology and explores its main advantages, such as natural language understanding and generation, and coding support. Next, it investigates the potential for applying these advantages to various areas of arts and cultural management, including audience development, fundraising, audience experience enhancement, and the creative process, presenting concrete examples accordingly. Furthermore, the paper provides a discussion on the possibilities, limitations, and future directions of LLM technology based on the analysis. In conclusion, this study demonstrates that the utilization of AI technologies like LLMs is essential in arts and cultural management, and that cultural institutions can significantly improve their operational efficiency and creative capabilities by proactively adapting to the changes these technologies bring.

한국어

최근의 인공지능 기술 발전, 특히 생성형 인공지능 기술의 성장은 문화예술경영 분야에서도 혁신적인 변화를 가 져올 것으로 예상된다. 본 연구는 인공지능 거대언어모형, 즉 Large Language Model (LLM)이 문화예술경영에 어떻 게 활용될 수 있는지 고찰하고 이를 통해 문화예술기관들이 LLM이 가져올 변화에 효과적으로 대응할 수 있도록 돕 고자 한다. 본 논문은 먼저 LLM 기술의 본질을 소개하고 그 주요 장점인 자연어의 이해 및 생성, 프로그래밍 지원 기능 등을 살펴본다. 그 다음 이를 문화예술경영의 여러 분야, 즉 관객 개발, 기금 모금, 관객 체험 향상, 창작 프로세 스 등에 활용할 수 있는 가능성을 탐구하며 그에 따른 예시들을 제시한다. 아울러 LLM 기술의 가능성과 한계, 발전 방향에 대한 토론도 제시한다. 결론적으로 이 연구는 문화예술경영 분야에서도 LLM과 같은 인공지능 기술의 활용이 필수적이며, 그러한 기술이 가져오는 변화에 적극 대응함으로써 문화예술기관들이 업무 효율성 및 창의적 역량을 크 게 향상시킬 수 있음을 보인다.

목차

국문 초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구의 배경 – 인공지능과 거대언어모형의 발전
Ⅲ. LLM 기술과 문화예술경영
1. 개요
2. 자연어의 이해와 텍스트 생성
3. 프로그래밍 지원
4. 기타 효용성 – 다중 모드, 가용성, 효율성 등
Ⅳ. 토론 – LLM 기술의 한계 및 대응 방안
Ⅴ. 결론
REFERENCES
Appendix
Abstract 

저자정보

  • 안형준 Hyung Jun Ahn. 홍익대학교 교수

참고문헌

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