AI 이후의 세상을 읽다
인공지능 기술의 현재와 미래를 탐구하며,
우리가 살아갈 다음 시대의 변화를 함께 읽어갑니다.
AI 서비스를 만들 때 가장 먼저 해야 할 일은 어떤 Base Model을 선택할 것인지 결정하는 일이다. Base Model은 AI의 기초 체력을 결정하는 두뇌이며, 이후의 파인튜닝과 RAG, AI Agent의 성능까지 좌우하는 출발점이다. 같은 데이터를 학습시키더라도 어떤 Base Model을 선택했느냐에 따라 AI의 사고방식과 성능은 크게 달라진다. 결국 좋은 전문가 AI는 좋은 데이터뿐 아니라, 좋은 Base Model 선택에서부터 … 더 읽기
범용 인공지능을 특정 목적에 맞는 전문가로 만드는 파인튜닝(Fine-tuning)의 핵심 원리와 활용 전략을 살펴본다. 파운데이션 모델이 수능 만점자라면, 파인튜닝은 그 인재에게 새로운 직무를 가르치는 과정이다. 아무리 뛰어난 AI라도 나만의 업무 방식과 규정, 전문 지식은 처음부터 알지 못한다. 결국 내가 가진 지식과 경험을 학습시켜 원하는 분야의 전문가 AI로 성장시키는 것이 파인튜닝의 본질이다. 거대 모델(LLM)이 기업 업무를 모르는 … 더 읽기
오늘날 인공지능을 처음부터 학습시키려면 수만 대의 GPU와 수개월의 학습, 그리고 막대한 비용이 필요하다. 그래서 대부분의 기업은 이미 학습이 끝난 거대한 모델을 기반으로 필요한 능력만 추가한다. AI는 왜 처음부터 배우지 않는가? 이는 단순히 비용을 절약하기 위한 선택이 아니다. 인간이 이전 세대의 지식을 이어받아 새로운 분야를 배우듯, AI 역시 이미 검증된 지식을 계승하는 것이 가장 효율적인 학습 … 더 읽기
사람은 한 번에 한 곳에서만 일할 수 있지만, AI는 잘 훈련된 지능 파일 하나만으로 전 세계 수만 군데의 서버와 현장에서 동시에 작동한다. 인간은 조직을 키우기 위해 채용과 교육에 수많은 비용을 쓰지만, AI는 인프라를 통해 지능을 무한히 복제하는 방식으로 시장을 장악한다. 이 글은 산업 생명체가 된 AI가 기존의 비즈니스 확장 방식을 어떻게 완전히 무너뜨리고 있는지, AI는 … 더 읽기
지능의 이동 방식이 생물학적 법칙을 완전히 벗어났다. 과거에는 지식을 옮기기 위해 인간의 육체를 물리적으로 이동시켜야 했지만, 이제는 네트워크 선을 타고 데이터가 복제되는 방식으로 국경을 넘는다. AI는 어떻게 태평양을 건너는가? 지능의 생산과 유통 구조가 시공간의 제약을 뛰어넘어 글로벌 산업 지형을 재편하고 있다. 인간의 지능은 왜 국경을 넘기 어려울까 한국 자동차 공장의 베테랑 기술 엔지니어가 미국 디트로이트 … 더 읽기
인간은 지식을 배우고 경험을 쌓으며 성장한다.하지만 AI는 조금 다른 길을 걷고 있다.AI는 이제 복제하고 흡수하고 합병한다 그러면서 AI는 성장하는 방식이다.최근 AI 기술의 발전을 보면 인간과는 전혀 다른 성장 메커니즘으로 AI는 이제 복제하고 흡수하고 합병하고 있음을 확인할 수 있다. 경험을 다운로드할 수 있을까 AI가 인간과 다른 이유는 학습 결과가 디지털 데이터 형태로 저장되기 때문이다. 대규모 언어모델은 … 더 읽기
생성형 AI는 무형의 소프트웨어처럼 보이지만, 현실에서는 막대한 전력과 물, 그리고 물리적 인프라 위에서 작동한다. AI 성장의 불편한 진실, 전력과 물은 누가 감당할까 성장이 가속화될수록 우리는 기술의 편익뿐 아니라 그것을 유지하기 위한 비용 역시 함께 바라봐야 한다. 화면 뒤에 숨겨진 전력 폭식의 실체 우리가 생성형 AI와 대화 몇 마디를 나누는 동안 화면 뒤 데이터센터는 엄청난 양의 … 더 읽기
인터넷을 쓰다 보면 누구나 신호등을 고르거나 버스를 찾느라 마우스를 멈춘다. 하지만 우리가 매일 마주하는 이 귀찮은 과정은 인간을 증명하는 시험이 아니라, 구글의 자율주행 AI를 공짜로 키워주던 거대한 훈련소였다. 리캡챠는 정말 인간을 증명할까에 대해서 알아보자. 리캡챠는 왜 신호등과 버스를 고르게 만들었을까 인터넷 서핑을 하다가 갑자기 화면이 멈춘다. “당신은 로봇입니까?”라는 질문과 함께 흐릿한 사진 9장이 뜬다. 신호등, … 더 읽기
인간의 신경망 원리를 참고해 설계된 인공지능이 자신이 생성한 데이터만 반복 학습하면 어떻게 될까. 일부 연구자들은 이를 AI의 ‘디지털 치매’에 비유하기도 한다. AI도 치매에 걸릴 수 있을까? 하는 궁금점이 생길 수 있다. 생물학적 질병과 소프트웨어 오류는 다르지만, 정보 다양성이 사라지고 지능이 점차 왜곡되는 과정은 충분히 비교해 볼 만하다. 인공신경망(ANN)이란 무엇인가? AI는 왜 인간의 뇌를 모방할까 현대 … 더 읽기
인간의 데이터를 학습해 임계점을 넘은 인공지능이, 이제는 인간이 아닌 ‘자신이 배출한 데이터’를 다시 먹고 자라기 시작했다. 만약 이 과정이 통제 없이 반복된다면 어떻게 될까. 인공지능 생태계 전체가 희귀 지식을 잃어버리고 바보로 변하는 ‘모델 붕괴(Model Collapse)’의 늪에 빠지게 된다. 가상 세계의 정보 오염을 넘어 물리 세계의 제어권까지 쥐게 될 피지컬 AI 시대에, 이 모델 붕괴가 던지는 … 더 읽기