생성형 인공지능(AI)의 핵심 기술 원리와 최신 AI 기술의 실무 활용법을 다루는 공간입니다. 거대언어모델(LLM), 멀티모달(Multimodal) 등 주요 AI 기술의 발전 방향과 산업 트렌드를 분석하고, 업무 생산성을 높이는 실질적인 활용 방안을 소개합니다.
인공지능의 활용 범위가 컴퓨터 화면을 넘어 현실 세계로 넓어지고 있습니다. 그동안 우리가 접해온 AI는 주로 질문에 답을 해주거나, 글을 쓰고 이미지를 생성하는 디지털 정보 처리에 집중되어 있었습니다. 하지만 최근에는 주변 환경을 스스로 인식하고, 직접 움직이며 물리적인 작업을 수행하는 방향으로 진화하고 있습니다. 이러한 변화를 설명하는 핵심 기술이 바로 피지컬 AI(Physical AI)입니다. 피지컬 AI는 단순히 기존 로봇에 … 더 읽기
AI와 대화하다 보면 가끔 이상한 경험을 합니다. 답변이 너무 막힘없이 당당해서 그냥 믿었는데, 나중에 따로 찾아보니 전혀 사실이 아닌 경우가 있습니다. 실제로는 없는 논문 제목을 가상으로 만들어내거나, 특정 인물이 하지도 않은 말을 구체적인 대화 형식으로 적어주기도 합니다. 통계 출처를 물어보면 존재하지 않는 연구 기관 이름을 알려주기도 합니다. 이처럼 AI가 없는 내용을 진짜처럼 지어내는 현상을 ‘AI … 더 읽기
회사 내부 규정에 대해 AI에게 질문했는데 엉뚱한 답이 나온다면 어떨까요. 사내 문서에 분명 답이 있는데도 AI가 이를 알지 못한다면 업무에 활용하기 어렵습니다. 이런 문제를 보완하기 위해 활용되는 기술이 RAG입니다. 기업이 보유한 문서나 데이터에서 필요한 정보를 먼저 찾고, 그 내용을 바탕으로 생성형 AI가 답변하도록 만드는 방식입니다. 챗봇이나 사내 검색, 고객 상담처럼 기업의 실제 데이터를 활용해야 하는 … 더 읽기
새로운 인공지능 모델이 등장할 때마다 기술 뉴스나 발표 자료에서 빠지지 않고 등장하는 대표적인 수치가 있습니다. 바로 ‘파라미터(Parameter) 수’입니다. 수십억 개부터 수천억 개, 심지어 조 단위에 이르는 거대한 숫자를 보면, 파라미터가 많을수록 무조건 더 똑똑하고 뛰어난 AI일 것이라는 생각이 들곤 합니다. 실제로 AI의 성능을 비교할 때 파라미터 규모는 가장 자주 언급되는 핵심 기준 중 하나입니다. 하지만 … 더 읽기
요즘 인공지능(AI) 기술의 흐름을 보면 아주 흥미로운 변화가 느껴집니다. 예전에는 수천억 개의 매개변수(Parameter)를 가진 거대한 모델을 앞다투어 선보이는 분위기였지만, 최근에는 실용성과 효율성을 극대화한 소형언어모델(SLM, Small Language Model)이 대세로 떠오르고 있습니다. 모든 AI 서비스가 슈퍼컴퓨터급 서버를 필요로 하는 것은 아닙니다. 우리가 매일 쓰는 스마트폰이나 노트북에서 번역을 하거나, 기업 내부에서 사내 규정을 검색하는 정도라면 거대한 모델보다 빠른 … 더 읽기
AI가 질문에 답을 하고 글이나 이미지를 뚝딱 만들어내는 풍경은 이제 우리에게 꽤 익숙한 일상이 되었습니다. 그런데 최근 인공지능 분야에서는 단순히 결과를 빠르게 생성하는 수준을 넘어, 복잡한 문제를 여러 단계로 나누어 분석하고 해결하는 ‘추론형 AI(Reasoning AI)’가 새롭게 주목받고 있습니다. 많은 분이 기존에 널리 사용해 온 생성형 AI(Generative AI)와 이 추론형 AI가 완전히 다른 별개의 기술인지 궁금해하곤 … 더 읽기
불과 얼마 전까지만 해도 인공지능이라고 하면 질문에 답하고 신기한 이미지를 만들어내는 수준 정도로 받아들여지곤 했습니다. 하지만 지금은 상황이 완전히 달라졌습니다. 의료와 금융, 제조업, 교육에 이르기까지 산업 전반을 변화시키는 핵심 기반 기술로 자리를 잡았기 때문입니다. 삼성전자와 현대자동차를 비롯해 마이크로소프트, 구글 등 국내외 주요 기업들은 AI 솔루션을 업무에 적극 활용하며 생산성과 업무 효율을 높이고 있습니다. AI는 이제 … 더 읽기
생성형 AI가 우리 일상에 깊숙이 파고들면서 반도체 시장의 판도가 빠르게 바뀌고 있습니다. 예전에는 컴퓨터나 스마트폰의 처리 속도를 올려주는 정도로 생각했던 반도체가, 이제는 AI의 지능과 성능을 좌우하는 핵심 인프라이자 국가 차원의 전략 자산으로 자리 잡았기 때문입니다. ChatGPT 같은 AI 서비스가 답변 하나를 생성하기 위해 얼마나 많은 연산을 처리하는지 생각해 보면 쉽게 이해할 수 있습니다. 최근 다양한 … 더 읽기
생성형 AI를 꾸준히 활용하다 보면 모델 성능보다 실제 운영 비용과 사용 환경이 업무 효율에 더 큰 영향을 미친다는 점을 자연스럽게 느끼게 됩니다. 처음에는 간단한 문서 작성이나 정보 검색 정도로 시작하지만, 이미지 생성이나 대량 데이터 분석처럼 사용량이 늘어나면 처리 속도와 이용 비용에 대한 부담도 함께 커집니다. 특히 기업이 AI를 고객 상담이나 업무 자동화 시스템에 본격적으로 적용할 … 더 읽기
스마트폰의 AI 기능을 사용하다 보면 인터넷 연결이 없는 상황에서도 일부 기능이 계속 작동하는 모습을 발견하게 됩니다. 특히 비행기 모드나 통신이 불안정한 환경에서도 음성을 인식하거나 실시간 통역 기능이 동작하는 모습을 보면 “인터넷이 없어도 AI가 작동할 수 있구나”라는 생각이 들곤 합니다. 우리가 늘 쓰던 ChatGPT나 번역 서비스는 당연히 거대한 외부 서버(클라우드)를 거쳐야만 작동하는 줄 알았습니다. 하지만 요즘 … 더 읽기