AI 이후의 세상을 읽다
저렴한 AI를 번역 징검다리로 쓸 때 얻는 비용적 혁신 가격이 아주 저렴한 오픈소스 소형 모델이나 경량화 AI(예: GPT-4o-mini, Claude Haiku 등)를 전처리 가공 단계에 배치하는 전략은 매우 영리한 비용 절감 기술이다. 사용자가 입력한 날것의 한글 프롬프트를 이 저렴한 모델에 먼저 밀어 넣는다. 그리고 “이 한글 지시문을 가장 토큰 효율적이고 명확한 영문 프롬프트 구조로 변환해라”라는 임무를 … 더 읽기
인간은 문장 속 단어를 보며 직관적으로 의미를 읽어낸다. 하지만 AI는 우리가 모니터에 입력한 ‘안녕하세요’라는 글자를 있는 그대로 단 한 자도 읽지 못한다. AI가 텍스트를 처리하기 위해 문장을 잘게 쪼개는 최소 정보 단위, 즉 ‘토큰(Token)’의 세계를 들여다보면 생성형 AI의 작동 원리와 비용 구조가 명확히 보이기 시작한다. AI는 왜 Token(토큰)으로 문장을 이해할까? 사람은 어릴 때부터 언어를 배우며 … 더 읽기
챗GPT가 모든 것을 외우지 못한다는 한계에서 출발한 RAG 기술은 AI에게 실시간으로 책을 찾아주는 오픈북 시스템이다. 기존의 파인튜닝이 AI의 말투와 전문성을 훈련한다면, RAG는 최신 정보와 내부 문서를 실시간으로 공급하는 역할을 맡는다. 두 기술은 대립하는 것이 아니라 상호 보완하며 발전하고 있으며, 앞으로는 문서 검색을 넘어 인간의 행동과 감각을 검색하는 단계로 진화할 준비를 하고 있다. 챗GPT가 모든 것을 … 더 읽기
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
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 현장의 … 더 읽기
생성형 AI는 무형의 소프트웨어처럼 보이지만, 현실에서는 막대한 전력과 물, 그리고 물리적 인프라 위에서 작동한다. AI의 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 연산을 수행한다. 인공지능의 학습과 추론을 담당하는 고성능 … 더 읽기
인간의 신경망 원리를 참고해 설계된 인공지능이 자신이 생성한 데이터만 반복 학습하면 어떻게 될까. 일부 연구자들은 이를 AI의 ‘디지털 치매’에 비유하기도 한다. 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 인공지능은 인간의 뇌 구조에서 영감을 받은 인공신경망(ANN)을 기반으로 발전해왔다. 생물학적 … 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
생성형 AI가 콘텐츠를 대량 생산하며 인터넷 생태계는 정보 과잉과 신뢰성 위기에 봉착했다. 이제 검색엔진은 단순 정보를 넘어 인간의 실제 경험과 그 근거를 핵심 평가 기준으로 삼는다. E-E-A-T(경험, 전문성, 권위성, 신뢰성)는 더 이상 단순한 가이드라인이 아닌, 생존을 위한 최후의 방어선이다. 생성형 AI 등장과 할루시네이션(Hallucination) 확산 최근 1~2년 사이에 인터넷 환경은 생성형 AI 기술의 대중화로 급격한 변곡점을 … 더 읽기