AI 이후의 세상을 읽다
인공지능이 내뱉는 단어 한 조각에 숨겨진 물리적 비용 AI 전력 소비 비용은 생성형 AI 시대의 핵심 경쟁력이다. ChatGPT 같은 AI는 질문 한 줄에 답하기 위해 수천억 번의 행렬 연산을 수행하며 GPU와 데이터센터에서 막대한 전력을 사용한다. 토큰(Token) 생성 과정부터 FLOPs, 메모리 대역폭, 데이터센터의 냉각 시스템까지 AI가 답변 한 줄을 만드는 데 필요한 물리적 에너지의 원리를 살펴본다. … 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
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
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
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 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 AI 운영체제(AI OS)의 자리로 나아가고 있다. 기술 생태계의 중심축이 개별 AI 모델에서 ‘AI 운영체제(AI OS)’로 급격히 이동하면서 정보기술(IT) 산업의 판도가 … 더 읽기
프롬프트 엔지니어링 자체가 사라진 것은 아니다.다만 그것은 이제 독립 기술이 아니라 AI 워크플로우 내부의 한 요소로 흡수되고 있다. 프롬프트 엔지니어링의 한계: 왜 더 이상 ‘좋은 질문’에 집착하지 않는가 불과 1년 전만 해도 ‘프롬프트 엔지니어링’은 마법의 주문처럼 여겨졌다. 특정 단어를 넣거나 “심호흡을 하고 생각해” 같은 문장을 덧붙여 AI의 답변 품질을 높이려는 시도가 줄을 이었다. 하지만 현시점에서 … 더 읽기
프롬프트 연금술사(Prompt Alchemist)란 무엇인가? 프롬프트 연금술사는 단순히 AI와 대화하는 사용자가 아니다. 이들은 ‘언어의 배열’이라는 원료를 투입해 ‘경제적 가치’라는 황금을 만들어내는 고도화된 지식 생산자를 뜻한다. 과거의 연금술사가 만물에 깃든 법칙을 이해하려 했다면, 현대의 프롬프트 연금술사는 대형 언어 모델(LLM)의 작동 원리와 문맥(Context)의 메커니즘을 꿰뚫어 본다. 이들에게 프롬프트는 단순한 명령어가 아니라, AI라는 거대한 엔진을 정교하게 제어하여 고도의 창작물을 … 더 읽기