AI (인공지능) 학습관
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AI · TECH · AI AGENTCLM-8B, 제브보다 9배 빠른 판단 전용 AIAI 에이전트는 왜 별도의 '판단 두뇌'가 필요할까AI 모델 경쟁을 생각하면 흔히 더 큰 모델과 더 뛰어난 추론 능력부터 떠올리게 됩니다. 그런데 AI 에이전트가 실제 업무에 들어오기 시작하면서 새로운 문제가 나타나고 있습니다. 모든 단계에서 긴 답변을 만들어야 하는 것이 아니라 수십 개의 도구와 행동 가운데 지금 필요한 하나를 얼마나 빠르고 정확하게 선택할 수 있느냐가 중요해진 것입니다. 스탠퍼드대학교와 엔비디아 연구진이 공개한 CLM-8B는 바로 이 문제에 초점을 맞춘 모델입니다. 특정 게임 평가에서는 평균 16ms의 지연시간을 기록해 비교 대상인 제브의 150ms보다 약 9배 빠른 결과를 보였습니다. 하지만 정확도에..
2026. 9. 27. 더보기어느 날 갑자기 중국어로 욕을 퍼붓는 전화를 받은 적이 있습니다. 저는 중국어를 한 마디도 못 하지만, 상대가 화가 났다는 건 목소리 톤만으로도 충분히 알 수 있었습니다. 알고 보니 제 개인정보가 어딘가에서 새어 나가 중국 구인 사이트에 올라가 있었던 겁니다. 이 경험이 있고 나서, 저는 AI에 아무 생각 없이 정보를 입력하는 제 습관부터 돌아보게 됐습니다. 정부가 새로 확정한 대한민국 인공지능 윤리원칙은 바로 그 지점을 건드립니다.개인정보 유출, 남의 일이 아니었습니다쿠팡 고객정보 유출 사태가 터졌을 때 많은 분들이 분노했습니다. 카드사, 언론사, 유튜브 관련 서비스까지 줄줄이 터지면서 "도대체 내 정보가 어디까지 퍼진 건가" 싶은 느낌이 들었던 시기이기도 합니다. 저도 그때 꽤 예민하게 반응했던 기억..
2026. 8. 25. 더보기솔직히 저는 "AI가 의사를 대체할 것"이라는 말을 처음 들었을 때 그냥 과장된 미래 이야기로 흘려들었습니다. 그런데 실제로 관련 연구들을 찾아보고 나서 생각이 완전히 바뀌었습니다. 특정 영상 판독 분야에서는 AI의 진단 정확도가 이미 전문의를 넘어선 임상 결과가 나오고 있고, 이 속도라면 의료 현장의 풍경이 생각보다 훨씬 빨리 달라질 수 있겠다는 걸 실감했습니다.목차AI는 어떻게 의료 데이터를 읽어내는가진단 정확도, 실제로 의사를 넘어섰는가그래서 의사라는 직업, 어떻게 될 것인가자주하는 질문결론AI는 어떻게 의료 데이터를 읽어내는가제가 처음에 가장 궁금했던 건 "AI가 도대체 뭘 보고 진단을 내리는가"였습니다. 인간 의사가 청진기를 귀에 꽂고 환자의 눈을 보며 판단하는 것과 달리, AI는 디지털화된 데..
2026. 8. 6. 더보기1958년, 프랑크 로젠블랫(Frank Rosenblatt)이 단 하나의 인공 뉴런 모델을 발표했을 때 아무도 이게 오늘날 GPT와 자율주행의 씨앗이 될 거라 몰랐습니다. 저도 처음 인공지능을 공부하면서 '퍼셉트론'이라는 단어를 마주쳤을 때 솔직히 그냥 옛날 이론 아닌가 싶었는데, 파고들수록 이게 딥러닝 전체를 관통하는 핵심 구조라는 걸 알게 됐습니다. 목차인공지능은 어떻게 세상을 감지하는가 — 환경 인식과 인공 뉴런단층의 한계와 다층 퍼셉트론으로의 진화 — 딥러닝의 탄생단층 vs 다층 — 무엇이 달라지는가자주 하는 질문 (FAQ)결론인공지능은 어떻게 세상을 감지하는가 — 환경 인식과 인공 뉴런인공지능이 주변을 '본다'는 게 어떤 의미인지 생각해보신 적 있으신가요? 사람은 눈으로 빛을 받아들이고 뇌가 해..
2026. 8. 5. 더보기솔직히 저는 제미나이(Gemini)를 꽤 오래 그냥 검색창처럼만 썼습니다. 뭔가 물어보고 답 받고, 그게 전부인 줄 알았거든요. 그러다 어느 날 캔버스 기능 하나를 건드렸는데, 그 순간부터 "이게 단순한 챗봇이 아니었구나" 싶어서 제대로 파고들기 시작했습니다. 오늘은 그 과정에서 발견한 것들, 그리고 실제로 써보니 생각과 달랐던 부분들을 솔직하게 정리해 보겠습니다. 목차검색창으로만 쓰던 제미나이, 그 안에 뭐가 숨어 있었나실제로 써보니 GPT 유료 기능과 다른 점이 있었다직장인·부업러 입장에서 실전으로 적용해본 결과자주하는 질문결론 검색창으로만 쓰던 제미나이, 그 안에 뭐가 숨어 있었나제미나이를 처음 접한 많은 분들이 "GPT랑 비슷하네" 하고 넘기는 경우가 많습니다. 저도 그랬어요. 그냥 질문하고 답변..
2026. 8. 4. 더보기컴퓨터가 고양이 사진을 보고 "이게 고양이야"라고 알아챌 수 있는 건, 누군가 "귀가 뾰족하면 고양이"라고 규칙을 써넣어서가 아닙니다. 처음 이 사실을 제대로 이해했을 때, 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 직접 관련 논문을 찾아보고, 간단한 실습 코드를 돌려보고 나서야 "아, 이게 그냥 통계 덩어리가 아니구나" 싶었거든요. 인공 신경망이 세상을 인식하고 행동을 결정하는 방식, 생각보다 훨씬 정교합니다.목차인공 신경망과 딥러닝 — AI가 세상을 '배우는' 방식환경 인식부터 강화학습까지 — AI가 판단하고 행동하는 과정인공 신경망과 환경 인식에 대해 자주 하는 질문 (FAQ)결론: 인간과 협력하는 인공지능의 미래인공 신경망과 딥러닝 — AI가 세상을 '배우는' 방식인간의 뇌에는 약 860억 개의 뉴런이 있고..
2026. 8. 3. 더보기요즘 AI 도구를 쓰다 보면 문득 불편한 질문이 머릿속에 떠오를 때가 있습니다. '이 모델은 내 데이터를 어디까지 쓰는 걸까?' 저도 생성형 AI로 이미지를 만들다가 특정 작가의 화풍이 그대로 나오는 걸 보고 멈칫했던 적이 있습니다. 알고리즘 편향, 프라이버시 침해, 저작권 분쟁 — 이 세 가지는 AI 기술이 편리해질수록 더 선명하게 드러나는 문제입니다. 각각 어떤 상황에서 벌어지는지, 실제 사례와 함께 정리했습니다. 목차AI가 차별을 '학습'한다는 게 무슨 뜻일까 — 알고리즘 편향내 얼굴이 데이터가 되는 순간 — 프라이버시 침해AI가 작가의 화풍을 '공짜로' 쓴다면 — 저작권 분쟁인공지능 인식 기술과 윤리에 대해 자주 하는 질문 (FAQ)결론: 인간과 기술이 공존하는 안전한 미래를 위하여AI가 차별을 ..
2026. 8. 1. 더보기솔직히 저는 처음에 AI 챗봇이 그냥 키워드 매칭으로 답변을 뱉어내는 기계라고 생각했습니다. "오늘 날씨 어때?"라고 치면 '날씨'라는 단어를 찾아서 날씨 API를 호출하는 식이라고요. 그런데 직접 LLM 기반 서비스를 이것저것 써보면서 그 생각이 완전히 틀렸다는 걸 깨달았습니다. 자연어 처리(NLP)가 실제로 어떻게 작동하는지 알고 나서야, 제가 얼마나 단순하게 봤는지 부끄러워졌습니다.목차NLP의 첫 관문, 텍스트 정제와 형태소 분석트랜스포머 알고리즘이 문맥을 읽는 방식, 직접 써보니인공지능 자연어 처리에 대해 자주 하는 질문(FAQ)결론: 인간과 인공지능이 소통하는 미래NLP의 첫 관문, 텍스트 정제와 형태소 분석인공지능이 인간의 말을 이해하는 과정은 생각보다 훨씬 지저분한 데서 시작됩니다. 원시 텍..
2026. 7. 31. 더보기목차인공지능이 주변 환경을 실시간으로 인식하고 작동하는 핵심 원리중국 반도체 굴기의 상징인 창신메모리테크놀로지(CXMT)는 어떤 회사인가중국발 반도체 공급 격변이 글로벌 시장과 한국 기업에 미치는 영향인공지능 인식 기술 및 중국 반도체 시장에 대해 자주 하는 질문(FAQ)결론: 기술 패권 경쟁 속에서 바라본 인공지능과 반도체의 미래 지향점1. 인공지능이 주변 환경을 실시간으로 인식하고 작동하는 핵심 원리우리가 일상에서 접하는 현대의 인공지능(AI)은 단순히 컴퓨터 내부에서 텍스트를 처리하는 수준을 넘어섰습니다. 오늘날의 인공지능은 스마트 팩토리의 로봇, 자율주행 자동차, 드론 등 다양한 하드웨어와 결합하여 주변 환경을 스스로 인식하고 판단하여 작동합니다. 인공지능이 외부 세계를 인식하는 첫 번째 단계는 ..
2026. 7. 30. 더보기목차인공지능(AI) 열풍이 가져온 반도체 시장의 호황과 국내 기업의 상승세중국 창신메모리(CXMT) 상장과 노광 장비 국산화가 불러온 반도체 시장의 지각변동글로벌 반도체 공급망 재편에 따른 삼성전자와 SK하이닉스의 향후 주가 전망반도체 시장 격변에 대해 자주 하는 질문(FAQ)결론: 인공지능 시대의 반도체 투자 전략과 시사점1. 인공지능(AI) 열풍이 가져온 반도체 시장의 호황과 국내 기업의 상승세최근 글로벌 산업의 가장 큰 화두는 단연 인공지능(AI) 기술의 비약적인 발전입니다. 인공지능은 단순히 소프트웨어의 영역에 머무르지 않고, 방대한 데이터를 스스로 학습하고 주변 환경을 실시간으로 인식하여 판단하는 고도화된 시스템으로 진화했습니다. 이러한 인공지능 시스템이 원활하게 작동하기 위해서는 대규모의 데이..
2026. 7. 30. 더보기스마트폰 카메라로 사진을 찍으면 피사체가 자동으로 인식되고, 내비게이션은 실시간 교통 상황을 반영해 경로를 바꿉니다. 저도 처음엔 "그냥 잘 만든 프로그램 아닐까?" 하고 넘어갔는데, 직접 머신러닝 개념을 파고들어 보니 이건 단순한 코딩 수준이 아니었습니다. 인공지능이 세상을 읽는 방식, 생각보다 훨씬 체계적입니다. 목차AI는 어떻게 주변 환경을 인식하는가머신러닝이 데이터를 학습하는 원리지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 차이머신러닝 기반 인공지능에 대해 자주 하는 질문 (FAQ)결론: 인간과 협력하는 인공지능의 미래AI는 어떻게 주변 환경을 인식하는가인공지능이 환경을 인식하는 방식을 처음 접했을 때, 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 단순히 카메라 하나로 세상을 보는 게 아니라, 여러 종류의 센서가 ..
2026. 7. 29. 더보기목차머신러닝의 핵심 개념과 환경 인식의 기초정답을 보며 배우는 지도 학습의 원리와 활용스스로 규칙을 찾아내는 비지도 학습의 특징머신러닝 학습 방식에 대해 자주 하는 질문 (FAQ)결론: 두 학습 방식의 조화와 인공지능의 미래1. 머신러닝의 핵심 개념과 환경 인식의 기초인공지능이 인간처럼 생각하고 행동하기 위해서는 먼저 주변 환경을 정확하게 인식해야 합니다. 과거의 컴퓨터는 인간이 미리 작성해 둔 고정된 규칙에 의해서만 움직였기 때문에 변화하는 환경에 유연하게 대처하지 못했습니다. 하지만 현대의 인공지능은 머신러닝이라는 기술을 통해 스스로 데이터를 입력받고 주변 환경을 인지하며 그에 맞는 최적의 판단을 내리는 방식으로 작동합니다. 머신러닝은 컴퓨터가 수많은 데이터 속에서 스스로 패턴을 발견하고 학습할 수 ..
2026. 7. 29. 더보기
