AI 이후의 세상을 읽다
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
대부분 사람들은 AI가 인터넷 어딘가에 떠다니는 소프트웨어라고 생각한다. 하지만 AI는 클라우드라는 추상적인 공간에 사는 것이 아니라, 현실 세계의 데이터센터에서 막대한 전기를 소비하며 살아가는 물리적인 존재다. AI는 컴퓨터 안에 사는 것이 아니다 사람들은 AI가 인터넷 어딘가에 유령처럼 떠다닌다고 생각한다. 스마트폰 앱을 누르면 화면 위로 뚝딱 답변이 나타나기 때문이다. 하지만 우리가 마주하는 AI는 실제 형체가 있다. 축구장 … 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. 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 방식이기 때문이다. 이러한 지식 계승은 … 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
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. 지능의 생산과 유통 구조가 시공간의 제약을 지우며 글로벌 산업 지형을 재편하고 있다. 인간의 지능은 왜 국경을 넘기 어려울까 한국 자동차 공장의 베테랑 기술 엔지니어가 미국 디트로이트 공장에 생긴 기술 문제를 … 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 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
챗GPT가 처음 등장했을 때 세상은 더 똑똑한 챗봇이 탄생했다고 환호했다. 하지만 지금 수면 아래에서 벌어지는 변화는 단순한 챗봇 성능 경쟁이 아니다. 인공지능은 이제 인간의 질문에 답하는 소극적인 비서 역할을 넘어, 컴퓨터와 스마트폰의 시스템 전체를 관장하는 운영체제(OS)의 자리로 나아가고 있다. 기술 생태계의 중심축이 개별 AI 모델에서 ‘AI 운영체제(AI OS)’로 급격히 이동하면서 정보기술(IT) 산업의 판도가 뒤흔들리는 중이다. … 더 읽기
Hierarchical Cognitive Behavior Architecture(H-CBA)란 무엇인가 Hierarchical Cognitive Behavior Architecture(H-CBA)는 피지컬 AI를 구성하는 핵심 기능을 계층 구조로 설명하기 위한 기능 기반 참조 모델이다. H-CBA의 7계층은 로봇 시스템, 제어 시스템, 네트워크 시스템 및 인공지능 시스템의 기능을 분석하고 기능 독립성과 역할 분리를 기준으로 도출되었다. 하드웨어 골격과 모터 제어 같은 물리 시스템부터 환경 인식, 행동 데이터, AI 추론, 인간 … 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